Un enfoque de integración de redes para predecir reguladores conservados relacionados con la patogenicidad de los virus respiratorios de la influenza y SARS-CoV

Las infecciones respiratorias derivadas de los virus de la influenza y el coronavirus del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV) representan una amenaza seria para la salud pública como pandemias emergentes. A pesar de los esfuerzos por identificar las interacciones críticas de estos virus con la maquinaria del huésped, los eventos regulatorios clave que conducen a la patología de la enfermedad siguen siendo poco abordados con terapias. Aquí implementamos un enfoque de interrogación de red integrada, en el que se utilizan conjuntos de datos de proteoma y transcriptoma de la infección de ambos virus en células epiteliales pulmonares humanas para predecir genes regulatorios involucrados en la respuesta del huésped. Aprovechamos un novedoso enfoque "basado en la multitud" para identificar y combinar métricas de clasificación que aíslen genes/proteínas probablemente relacionados con la patogenicidad del SARS-CoV y el virus de la influenza. Posteriormente, se utiliza un modelo de regresión multivariable para comparar las influencias regulatorias epiteliales pulmonares predichas con datos derivados de otros modelos de infección por virus respiratorios. Predijimos un conjunto pequeño de factores regulatorios con comportamiento conservado para ser considerados como componentes importantes de la patogénesis viral que también podrían servir como objetivos terapéuticos para la intervención. Nuestros resultados demuestran la utilidad de integrar diversos conjuntos de datos 'ómicos' para predecir y priorizar características regulatorias conservadas en múltiples modelos de infección por patógenos.