최근 발전에도 불구하고 많은 만성 호흡기 질환의 발달 및 진행에 대한 기본 메커니즘은 여전히 규명되지 않았습니다. 인체 질환의 이질성과 복잡성 및 대규모 데이터 세트 해석의 어려움과 같은 요인은 만성 호흡기 질환 연구를 방해합니다. 오믹스는 mRNA 발현, 후생유전학/후생유전체학, 유전체학, 단백질체학, 메타유전체학 및 대사체학과 같은 특정 생물학적 실체의 변화를 평가하고, 이러한 과정이 만성 호흡기 질환에서의 역할에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 대규모, 단일 세포 및 공간적 수준에서의 고처리량 오믹스는 비목표 데이터 기반 통계 방법을 통해 질병 관련 변화를 탐구할 수 있게 합니다. 다중 오믹스는 여러 생물학적 과정을 탐구하고 통합하는 것으로, 단일 오믹스와 비교할 때 복잡한 질환의 병원성 메커니즘에 대한 더욱 크고 보다 전체적인 개요를 제공할 수 있습니다. 다중 오믹스 분석은 만성 호흡기 질환을 유발하는 메커니즘을 포괄적으로 특징화할 수 있으며, 다양한 오믹스 수준에서 고유한 생물학적 서명과 세포 상호작용을 포착합니다. 이러한 방법의 사용은 만성 호흡기 질환에서 주요 요인과 바이오마커 식별을 시작했습니다. 여기에서는 현재의 오믹스 접근법을 검토하고 다중 오믹스 및 통합 방법을 사용하여 달성된 호흡기 연구의 최근 발전을 강조합니다. 우리의 검토는 이 분야의 연구자 및 임상의에게 귀중한 자원을 제공합니다.
Idrees 외(Thu,)는 이 질문을 연구했습니다.