Las infecciones por SARS-CoV-2 están altamente correlacionadas con la sobreexpresión de citoquinas proinflamatorias en lo que se conoce como una tormenta de citoquinas, lo que lleva a altas tasas de mortalidad. Tales infecciones están acompañadas de SIRS, ARDS y sepsis, sugiriendo un posible vínculo entre los tres fenotipos. Actualmente, se sabe poco sobre la similitud transcripcional entre estas condiciones. En este estudio, se aplicó un análisis de red de coexpresión génica ponderada (WGCNA) a conjuntos de datos de RNA-seq (GSE147902, GSE66890, GSE74224, GSE177477) para identificar módulos de genes altamente coexpresados y correlacionados, referenciados con el conjunto de datos GSE160163, a través de las muestras. Para evaluar las similitudes del transcriptoma entre las condiciones, se realizó un análisis de preservación de módulos y se analizó el enriquecimiento funcional en el servidor web DAVID. Se identificaron los genes centrales de los módulos significativamente preservados, clasificados en regulados al alza o regulados a la baja, y se utilizaron para seleccionar medicamentos candidatos utilizando el Mapa de Conectividad (CMap) para identificar medicamentos reutilizados. Los resultados muestran que varias vías inmunitarias (señalización de quimiocinas, señalización similar a NOD y diferenciación de células Th1 y Th2) se conservan en las cuatro enfermedades. Los genes centrales seleccionados utilizando la conectividad intramodular muestran una relevancia significativa con la patogénesis de las tormentas de citoquinas. La reutilización de medicamentos impulsada por transcriptómica identificó siete medicamentos candidatos (SB-202190, ácido eicosatetraenoico, loratadina, TPCA-1, pinocembrina, mepacrina y CAY-10470) que apuntaban a varios procesos relacionados con el sistema inmunológico. Estos medicamentos identificados justifican un estudio adicional sobre su eficacia para tratar tormentas de citoquinas, y se recomiendan experimentos in vitro e in vivo para confirmar los hallazgos de este estudio.