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Deep multiomic profiling reveals molecular signatures that underpin preschool wheeze and asthma - 24/09/24

Doi : 10.1016/j.jaci.2024.08.017 
Matthew Macowan, BSc a, , Céline Pattaroni, MSc a, , Katie Bonner, MD b, Roxanne Chatzis, BSc a, Carmel Daunt, BSc a, Mindy Gore, PhD b, Adnan Custovic, MD, PhD b, c, Michael D. Shields, MD c, Ultan F. Power, PhD c, Jonathan Grigg, MD d, Graham Roberts, DM e, f, g, Peter Ghazal, PhD h, Jürgen Schwarze, MD i, Steve Turner, MD j, k, Andrew Bush, MD b, Sejal Saglani, MD l, m, Clare M. Lloyd, PhD m, Benjamin J. Marsland, PhD a
a Department of Immunology, School of Translational Medicine, Monash University, Melbourne, Australia 
b Imperial Centre for Paediatrics and Child Health, and National Heart and Lung Institute, Imperial College London, London, United Kingdom 
m National Heart and Lung Institute, Imperial College London, London, United Kingdom 
d Centre for Child Health, Blizard Institute, Queen Mary University of London, London, United Kingdom 
l Royal Brompton Hospital, London, United Kingdom 
c Wellcome-Wolfson Institute for Experimental Medicine, School of Medicine, Dentistry and Biomedical Sciences, Queen’s University Belfast, Belfast, United Kingdom 
e Human Development in Health School, University of Southampton Faculty of Medicine, Southampton, United Kingdom 
f National Institute for Health and Care Research Southampton Biomedical Research Centre, University Hospital Southampton National Health Service Foundation Trust, Southampton, United Kingdom 
g David Hide Asthma and Allergy Research Centre, St Mary’s Hospital, Newport, United Kingdom 
h School of Medicine, Systems Immunity Research Institute, Cardiff University, Cardiff, United Kingdom 
i Centre for Inflammation Research, Child Life and Health, The University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom 
j Child Health, University of Aberdeen, Aberdeen, United Kingdom 
k National Health Service Grampian, Aberdeen, United Kingdom 

Corresponding author: Céline Pattaroni, MSc, 89 Commercial Rd, 3004 Melbourne, Australia.89 Commercial RdMelbourne3004Australia
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Tuesday 24 September 2024

Abstract

Background

Wheezing in childhood is prevalent, with over one-half of all children experiencing at least 1 episode by age 6. The pathophysiology of wheeze, especially why some children develop asthma while others do not, remains unclear.

Objectives

This study addresses the knowledge gap by investigating the transition from preschool wheeze to asthma using multiomic profiling.

Methods

Unsupervised, group-agnostic integrative multiomic factor analysis was performed using host/bacterial (meta)transcriptomic and bacterial shotgun metagenomic datasets from bronchial brush samples paired with metabolomic/lipidomic data from bronchoalveolar lavage samples acquired from children 1-17 years old.

Results

Two multiomic factors were identified: one characterizing preschool-aged recurrent wheeze and another capturing an inferred trajectory from health to wheeze and school-aged asthma. Recurrent wheeze was driven by type 1-immune signatures, coupled with upregulation of immune-related and neutrophil-associated lipids and metabolites. Comparatively, progression toward asthma from ages 1 to 18 was dominated by changes related to airway epithelial cell gene expression, type 2-immune responses, and constituents of the airway microbiome, such as increased Haemophilus influenzae.

Conclusions

These factors highlighted distinctions between an inflammation-related phenotype in preschool wheeze, and the predominance of airway epithelial-related changes linked with the inferred trajectory toward asthma. These findings provide insights into the differential mechanisms driving the progression from wheeze to asthma and may inform targeted therapeutic strategies.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key words : Wheeze, asthma, multiomics, gene expression, metagenomics, metabolomics, lipidomics, disease trajectory

Abbreviations used : BAL, HLCA, HMDB, KEGG, LCMS, LF, logFC, MOFA+


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