Profilazione di RNA Piccolo nell'EBC negli Atleti (AirBiopsy)

Background: Il condensato dell'aria espirata (EBC) è un biofluido raccolto in modo non invasivo contenente composti volatili e non volatili, inclusi piccoli RNA. Il profilo dei piccoli RNA nell'EBC sembra essere un approccio promettente per identificare e sviluppare biomarcatori minimamente invasivi per le malattie polmonari; tuttavia, le evidenze metodologiche rimangono limitate ed eterogenee.

Objectives: Valutare la fattibilità tecnica dell'estrazione dei piccoli RNA e del sequenziamento di nuova generazione (NGS) dall'EBC e caratterizzare i profili dei piccoli RNA a riposo e dopo esercizio massimale, utilizzando l'EBC come matrice modello per cambiamenti fisiologici dinamici.

Methods: In uno studio pilota condotto come parte della ricerca istituzionale presso l'Università Medica di Białystok (B.SUB.25.512 e B.SUB.25.529), abbiamo analizzato 22 campioni di EBC raccolti con il dispositivo RTube da 11 volontari sani e 3 pazienti con cancro polmonare e BPCO coesistente (GOLD 3-4), a riposo e dopo esercizio massimale standardizzato confermato da test di esercizio cardiopolmonare (CPET). L'RNA totale è stato estratto utilizzando un kit commerciale ad alto rendimento per l'isolamento dell'RNA progettato per campioni biologici con basso contenuto di acidi nucleici, il miRNeasy Serum/Plasma Advanced Kit (Qiagen), secondo il protocollo del produttore con modifiche. Le librerie di piccoli RNA sono state generate utilizzando il kit ad alta sensibilità e basso input TrueQuant Small RNA-Seq Library Preparation Kit (GenXPro GmbH) con Identificatori Molecolari Unici (UMI) e sequenziate su una piattaforma Illumina. Le letture sono state processate con Cutadapt e FastQC, mappate iterativamente al genoma di riferimento hg38 (Homo sapiens) utilizzando Bowtie2, allineate contro un array di database di RNA, inclusi miRNA (miRBase), tRNA (GtRNAdb), piRNA (piRNAdb), ncRNA (ENSEMBL) e cDNA (ENSEMBL) e quantificate con HTSeq. L'analisi dell'espressione differenziale (DEA) e l'analisi delle componenti principali (PCA) sono state eseguite con DESeq2.