Heart failure occurs when the heart is unable to keep up with its workload to maintain blood flow because of functional or structural abnormality in the heart. There are various therapeutic responses through clinical factors of heart failure patients such as patient’s age, and the condition of blood vessel. Basically, various therapeutic responses are related to the differences in gene expression of heart failure patients. To find heart failure patients specific optimal treatment strategy overcoming this limitation, we find that there are transcriptional level differences between heart failure patients using analysis of gene expression data of heart failure patients. Then we find several genes which have big differences in gene expression of heart failure patients. Through this result, we make imaginary heart failure patient cases and find that there are difference in heart failure mechanisms between patients. Also, we find imaginary heart failure patients are related to gene expression data of heart failure patients. Then, we find patient specific optimal treatment strategy. Our study provides patient specific optimal treatment strategy patients using gene expression data of patients.
심부전은 심장의 기능적 또는 구조적인 이상으로 인해서 심장이 온몸에 제대로 된 혈액 공급을 하지 못해서 발생하는 질환으로, 심부전 환자들은 환자의 나이와 같은 임상적인 요소에 따라서 약물에 대한 반응이 달라진다. 심부전 환자들의 다양한 약물 반응은 심부전 환자 간 유전자 발현의 차이와 관련이 있다. 이를 극복한 심부전 환자별 최적 치료전략 탐구를 위해서 심부전 환자의 유전자 발현 데이터 분석을 통해 환자 내에 전사 레벨 차이를 확인하고, 심부전 환자 간 유전자 발현이 차이가 큰 유전자들을 선정했다. 이를 통해 가상의 환자 케이스를 만들었고, 가상의 환자 케이스에 따라서 심부전 메커니즘이 어떻게 달라지는지 확인했다. 그리고 가상의 환자 케이스가 실제 심부전 환자의 유전자 발현데이터와 관련이 있음을 확인하고, 가상의 환자 케이스별 최적 치료전략을 찾았다. 본 연구결과는 심부전 환자의 유전자 발현 데이터를 이용해서 심부전 환자별 최적 치료전략을 제안하는 데 중요하게 활용될 것이다.
