В журнале Journal of Integrative Bioinformatics (15(4), 2018) опубликована серия статей в соавторстве с сотрудниками лаборатории популяционной генетики НИИ медицинской генетики Томского НИМЦ, посвященных исследованию генетических факторов коморбидности астмы и артериальной гипертензии.
Одна из наиболее актуальных проблем современной медицины связана с выявлением молекулярных мишеней для лечения коморбидных заболеваний у человека. Идентификация таких мишеней могут быть выполнена с использованием методов и подходов системной биологии, позволяющей рассматривать биологические системы с учетом всех известных взаимосвязей их компонент. В результате интеграции методов биоинформатики и экспериментального анализа, выявлены гены, которые могут влиять на развитие коморбидности рассматриваемых заболеваний.

E. Yu. Bragina, I. A. Goncharova, A. F. Garaeva, E. V. Nemerov, A. A. Babovskaya, A. B. Karpov, Y. V. Semenova, I. Z. Zhalsanova, D. E. Gomboeva, O. V. Saik, O. I. Zolotareva, V. A. Ivanisenko, V. E. Dosenko, R. Hofestädt, M. B. Freidin. Molecular Relationships between Bronchial Asthma and Hypertension as Comorbid Diseases
DOI: https://doi.org/10.1515/jib-2018-0052 

T. Drevytska, R. Morhachov, L. Tumanovska, G. Portnichenko, V. Nagibin, O. Boldyriev, T. Lapikova-Bryhinska, V. Gurianova, B. Dons’koi, M. Freidin, V. Ivanisenko, E. Yu. Bragina, R. Hofestädt, V. Dosenko. shRNA-Induced Knockdown of a Bioinformatically Predicted Target IL10 Influences Functional Parameters in Spontaneously Hypertensive Rats with Asthma DOI: https://doi.org/10.1515/jib-2018-0053

A. Shoshi, R. Hofestädt, O. Zolotareva, M. Friedrichs, A. Maier, V. A. Ivanisenko, V. E. Dosenko, E. Yu. Bragina. GenCoNet – A Graph Database for the Analysis of Comorbidities by Gene Networks
DOI: https://doi.org/10.1515/jib-2018-0049

O. V. Saik, P. S. Demenkov, T. V. Ivanisenko, E. Yu. Bragina, M. B. Freidin, V. E. Dosenko, O. I. Zolotareva, E. L. Choynzonov, R. Hofestädt, V. A. Ivanisenko. Search for New Candidate Genes Involved in the Comorbidity of Asthma and Hypertension Based on Automatic Analysis of Scientific Literature
DOI: https://doi.org/10.1515/jib-2018-0054