GENECARD - využití genetických, epigenetických, metabolomických, proteomických a mikrobiálních markerů, analýz obrazových a hlasových biomarkerů a pre- a intraoperačních klinických dat k predikci časných komplikací po kardiochirurgickém výkonu. (GENECARD)

Jednocentrická, prospektivní, translační, observační kohortová studie navržená k identifikaci markerů, které předpovídají časné pooperační komplikace u dospělých pacientů podstupujících plánovanou srdeční operaci. Studie bude analyzovat genetická, epigenetická, transkriptomická, proteomická, metabolomická, mikrobiomová, zobrazovací, hlasová a detailní klinická data shromážděná před, během a po operaci. Přibližně 2 000–3 000 účastníků bude zařazeno mezi lety 2026 a 2029.

Cíle studie

Hlavním cílem je zjistit, zda vybrané biologické a klinické markery mohou předpovědět časné pooperační komplikace, včetně:

Nově vzniklá fibrilace síní (NOAF), Akutní poškození ledvin (AKI), Pooperační delirium (POD), Vasoplegie, Pooperační krvácení, 30denní mortalita.

Studie bude používat současné klinické definice: NOAF dle ESC směrnic, AKI dle KDIGO kritérií a POD dle DSM-V, stejně jako validované škály deliria jako CAM-ICU nebo DOSS. Pooperační krvácení bude definováno jako >1000 mL drenáže za 24 hodin nebo potřeba chirurgické reexplorace.

Sekundární výstupy zahrnují nemocniční mortalitu, 30denní mortalitu, délku mechanické ventilace, délku pobytu na JIP a celkovou pooperační délku hospitalizace.

Účastníci

Způsobilými účastníky jsou dospělí muži a ženy podstupující plánovanou srdeční operaci, kteří poskytnou informovaný souhlas. Vylučovací kritéria jsou věk <18 let, nedostatek souhlasu a předchozí nebo plánovaná transplantace orgánu nebo kostní dřeně.

Sběr dat a vzorků

Studie bude shromažďovat široký soubor dat a biologických materiálů, včetně:

Klinická data: detailní anamnéza, epidemiologické faktory, historie onemocnění, parametry fyzikálního vyšetření, perioperační klinická data a data o pooperačních komplikacích.

Genetická analýza: cílené sekvenování vybraných SNP asociovaných s primárními výstupy pomocí PCR-based arrays nebo NGS/WGS. DNA z PBMC bude odebrána od všech účastníků, s potenciálním dalším sekvenováním v závislosti na externím financování. Replikační kohorta 525 pacientů ze studie INFLACOR bude použita pro potvrzovací analýzy.

Epigenetické profilování: celogenomové profilování epigenetických markerů z PBMC v párovaných podskupinách případů a kontrol (přibližně n=300 na skupinu) pro účastníky, u kterých se vyvinou primární výstupy. DNA methylace bude analyzována za účelem vývoje epigenetického rizikového indexu a integrována s genetickými a klinickými daty.

Transkriptomika: RNA-seq z PBMC odebraných před operací, stejně jako profilování krátkých řetězců RNA (scRNA) ze vzorků moči odebraných před a po operaci k identifikaci časných markerů AKI.

Proteomika a metabolomika: necílené a cílené analýzy plazmy odebrané před operací a ve dvou pooperačních časových bodech (6 hodin a 3. pooperační den). Tyto analýzy mají za cíl identifikovat a validovat časné biomarkery primárních komplikací.

Laboratorní diagnostika: sériové měření vybraných laboratorních markerů relevantních pro časné komplikace, jako je sérový kreatinin, NGAL, cystatin C a nové biomarkery (např. KIM) pomocí ELISA.

Mikrobiota a mikrobiom: metabolomické a metagenomické sekvenační analýzy na frakcionovaných vzorcích stolice ke charakterizaci složení střevních bakterií, extracelulárních vezikul a profilů metabolitů, pomocí GC-MS a LC-MS/MS.

Zobrazovací data: rutinní preoperační zobrazování včetně transtorakální echokardiografie (TTE) a koronární angiografie.

Hlasové a video biomarkery: pro účastníky, u kterých se vyvine POD, budou analyzována kontinuálně získaná video, audio a senzorová data z lůžka k identifikaci hlasových a obrazových biomarkerů (např. MFCC parametrů) asociovaných s prodromálním deliriem. Budou vyvíjeny modely strojového učení na podporu detekce POD-souvisejících rysů v reálném čase.

Analytický přístup

Studie použije vícefázovou regresi, techniky strojového učení a AI-based modelování k identifikaci prediktorů jak primárních, tak sekundárních výstupů. Analýzy integrují genetické, environmentální, preoperační a intraoperační faktory. Jedním cílem je vylepšit stávající klinické rizikové kalkulátory pro pooperační morbiditu a mortalitu, jako jsou STS-ACSD a EuroSCORE. Studie očekává zlepšenou diskriminaci prediktivních modelů, s cílem ROC-AUC hodnot >0,9 pro mortalitu a >0,8 pro morbiditu.

Bude také vyvinut polygenní rizikový skóre k vyhodnocení genetického příspěvku k variabilitě primárních výstupů.

Očekávaný dopad

Integrovaný multi-omics a klinický přístup by měl identifikovat nové patofyziologické mechanismy podmiňující časné pooperační komplikace a potenciálně podpořit vývoj nových preventivních terapií. Studie si klade za cíl usnadnit personalizované perioperační diagnostické a terapeutické strategie zlepšením časné identifikace vysoce rizikových pacientů podstupujících srdeční operaci.