- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT07355088
Präzise Subtypisierung und prognostische Studie zu Herzinsuffizienz basierend auf Multi-Omics-Integration und klinischen Indikatoren: Eine prospektive Single-Center-Kohortenstudie (HF-MultiOmics)
Präzise Subtypisierung und prognostische Studie von Herzinsuffizienz basierend auf Multi-Omics-Integration und klinischen Indikatoren: Eine prospektive Single-Center-Kohortenstudie
Studienübersicht
Status
Detaillierte Beschreibung
Diese prospektive Einzelzentrums-Kohortenstudie konzentriert sich auf Patienten mit chronischer Herzinsuffizienz (CHF) (HFrEF, HFmrEF, HFpEF) und gesunde Kontrollen, mit dem Hauptziel, ein präzises Risikostratifizierungsmodell für CHF durch Multi-Omics-klinische Integration zu etablieren.
Studiendesign & Einschluss von Teilnehmern: 400 CHF-Patienten (entsprechend den ESC-HF-Leitlinien 2022) und 200 alters-/geschlechtsangepasste gesunde Kontrollen (ohne kardiovaskuläre Krankengeschichte). Ausschlusskriterien umfassen akut dekompensierte HF, terminale Nierenerkrankung, aktive Malignome und kürzlichen Antibiotikagebrauch (um Störungen des Darmmikrobioms zu vermeiden).
Rekrutierung: Durchgeführt am Ersten Affiliierten Krankenhaus der Xinjiang Medizinischen Universität über 12 Monate; berechtigte Teilnehmer werden vor der Einschreibung eine schriftliche Einwilligungserklärung abgeben.
Daten- & Probenentnahme
Baseline:
Klinische Daten: NYHA-Funktionsklasse, NT-proBNP, Echokardiographie (LVEF, LVGLS), kardiales CT (EAT-Dichte/Volumen); Multi-Omics-Proben: Plasma (Proteom via Olink, Metabolom via LC-MS), Blut (Genom via Microarray), Stuhl (Darmmikrobiom via 16S rRNA-Sequenzierung; Shotgun-Metagenomik für 200 Patienten); Follow-up: 3/6/12-Monats-Visiten zur Erfassung klinischer Endpunkte (Rehospitalisierung, Mortalität), KCCQ-Lebensqualitäts-Scores und dynamischer Multi-Omics-Proben (nur für SGLT2-Inhibitor-behandelte Patienten).
Schlüsselanalysen Multi-Omics-Charakterisierung: Identifikation phänotypspezifischer molekularer Signaturen (z.B. HFpEF-bezogene metabolische Profile) via differentieller Expressions- und Korrelationsnetzwerkanalyse; Mechanistische Erforschung: Verknüpfung der Darmmikrobiom-Zusammensetzung mit zirkulierenden Metaboliten/entzündlichen Proteinen zur Klärung der "Darm-Herz-Achse" bei CHF; Modellkonstruktion: Integration von Multi-Omics und klinischen/Bildgebungsindikatoren zur Erstellung von 4 Prädiktionsmodellen (nur klinisch, einzelnes Omics, Multi-Omics, integriert), mit Validierung via Harrell's C-Statistik und zeitabhängiger ROC.
Qualitätskontrolle Biologische Proben: Mit eindeutigen IDs gekennzeichnet, bei -80°C gelagert; Bildgebungsdaten: Unabhängige Überprüfung durch 2 Kardiologen (Drittpartei-Schlichtung bei Diskrepanzen); Datenmanagement: REDCap-Plattform für elektronische Datenerfassung; unabhängiges Data Monitoring Committee (DMC) überprüft Fortschritt/Sicherheit alle 6 Monate.
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
- Name: yingying zheng, MD
- Telefonnummer: +8615214804944
- E-Mail: zhengying527@163.com
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: anni ma, BM
- Telefonnummer: +8615001677850
- E-Mail: 1572938565@qq.com
Studienorte
-
-
Urumqi
-
Xinjiang, Urumqi, China, 831100
- The First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
-
Kontakt:
- yingying zheng, MD
- Telefonnummer: +8615214804944
- E-Mail: zhengying527@163.com
-
Kontakt:
- anni ma, BM
- Telefonnummer: +8615001677850
- E-Mail: 1572938565@qq.com
-
Unterermittler:
- anni ma, BM
-
Hauptermittler:
- ailiman mahemuti, MD
-
Hauptermittler:
- xiang xie, MD
-
Unterermittler:
- refukaiti abuduhalike, MD
-
Unterermittler:
- aihaidan abuduwayiti, MD
-
Unterermittler:
- li zhao, MD
-
Unterermittler:
- yujun guo, MM
-
Unterermittler:
- zhiying wen, MM
-
Unterermittler:
- yanxiao li, MM
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien: (1) Für Patienten mit chronischer Herzinsuffizienz (CHF): 1. Erfüllung der Diagnosekriterien der Europäischen Gesellschaft für Kardiologie (ESC) 2022 für CHF, eingeteilt in Herzinsuffizienz mit reduzierter Ejektionsfraktion (HFrEF), Herzinsuffizienz mit leicht reduzierter Ejektionsfraktion (HFmrEF) und Herzinsuffizienz mit erhaltener Ejektionsfraktion (HFpEF) gemäß ESC-Leitlinien; 2. Alter 18 bis 80 Jahre (einschließlich); 3. Fähigkeit, eine schriftliche Einwilligungserklärung unabhängig zu erteilen (oder über einen gesetzlichen Vertreter bei kognitiver Beeinträchtigung, mit einem Mini-Mental-Status-Test [MMSE]-Wert ≥ 24).
(2) Für gesunde Kontrollpersonen: 1. Keine Vorgeschichte von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, bestätigt durch Anamnese und Basis-Echokardiographie; 2. Alter 18 bis 80 Jahre (einschließlich), 1:2-Übereinstimmung mit CHF-Patienten nach Alter und Geschlecht; 3. Fähigkeit, eine schriftliche Einwilligungserklärung zu erteilen.
Ausschlusskriterien: (1) Akut dekompensierte Herzinsuffizienz (Aufnahme wegen akuter HF-Verschlechterung innerhalb von 72 Stunden vor Einschluss); (2) Terminales Nierenversagen, definiert als geschätzte glomeruläre Filtrationsrate (eGFR) < 15 mL/min/1,73m² (bestätigt durch Serumkreatinin-Test); (3) Aktive Malignome (systemische Behandlung innerhalb von 6 Monaten vor Einschluss) oder schwere systemische Erkrankungen (z.B. schwere Leberinsuffizienz, aktive Autoimmunerkrankungen); (4) Antibiotika-Einnahme innerhalb von 2 Wochen vor Einschluss (könnte die Darmmikrobiom-Analyse beeinflussen); (5) Unfähigkeit, die 12-monatige Nachbeobachtung abzuschließen (z.B. geplanter längerer Auslandsaufenthalt) oder erforderliche biologische Proben bereitzustellen (z.B. venöses Blut, Stuhlproben).
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
|---|
|
Patienten mit chronischer Herzinsuffizienz
Melden Sie 400 Teilnehmer an, die die ESC-Leitlinien 2022 für chronische Herzinsuffizienz erfüllen (einschließlich HFrEF, HFmrEF, HFpEF).
Sammeln Sie klinische Daten, Multi-Omics-Proben und Bildgebungsindikatoren zum Ausgangszeitpunkt; führen Sie eine Nachbeobachtung über 12 Monate durch, um Ergebnisse und dynamische Veränderungen zu verfolgen. |
|
Gesunde Kontrollen
Rekrutieren Sie 200 alters-/geschlechtsangepasste Teilnehmer ohne kardiovaskuläre Vorerkrankungen.
Erfassen Sie Basisdaten und Multi-Omik-Proben für die vergleichende Analyse; führen Sie eine 12-monatige Nachbeobachtung durch.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
1-Jahres-Kompositendpunkt nach HF-Subtyp (Herzinsuffizienz-Rehospitalisierung oder Tod jeglicher Ursache)
Zeitfenster: 12 Monate
|
Auftreten von herzinsuffizienzbedingten Rehospitalisierungen oder Gesamtmortalität innerhalb von 12 Monaten nach Einschluss, stratifiziert nach Herzinsuffizienz-Subtypen (HFrEF, HFmrEF, HFpEF). Die Subtyp-Stratifizierung basiert auf den ESC-HF-Klassifikationskriterien von 2022; Endpunkte werden durch das klinische Endpunkt-Begutachtungskomitee der Studie bestätigt.
|
12 Monate
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
1-Jahres-Herzinsuffizienz-bedingte Rehospitalisierung (unabhängiger Endpunkt)
Zeitfenster: 12 Monate
|
Vorkommen einer erneuten Krankenhauseinweisung aufgrund einer Verschlechterung der Herzinsuffizienz (bestätigt durch klinische Symptome, NT-proBNP-Erhöhung und echokardiographische Veränderungen) innerhalb von 12 Monaten nach der Aufnahme. Die Wiederaufnahme ins Krankenhaus wird durch Krankenhausaufnahmeprotokolle und Entlassungsdiagnosen verifiziert; NT-proBNP- und Echokardiographie-Daten werden aus dem elektronischen Patientenakten-System des Krankenhauses erhoben.
|
12 Monate
|
Andere Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Identifizierung herzinsuffizienzphänotypspezifischer molekularer Signaturen (Multi-Omics-Biomarker-Panel)
Zeitfenster: Baseline
|
Screening nach subtypspezifischen molekularen Markern (differenziell exprimierte Gene, Signaturproteine, charakteristische Metaboliten und Darmmikrobiota-Taxa), die Herzinsuffizienz-Subtypen (HFrEF, HFmrEF, HFpEF) durch Baseline-Multi-Omics-Differentialanalyse unterscheiden können. Multi-Omics-Daten werden mit Bioinformatik-Tools analysiert: PCA für Dimensionsreduktion, DESeq2/limma für Differentialexpressionsanalyse, WGCNA für Co-Expressionsnetzwerk-Konstruktion; subtypspezifische Signaturen werden mit ROC-Kurven validiert (AUC ≥ 0,75 gilt als potenzieller Biomarker).
|
Baseline
|
|
Korrelation zwischen Multi-Omics-Profilen und klinischen Phänotypen von Herzinsuffizienz
Zeitfenster: Ausgangswert
|
Korrelation zwischen den Baseline-Multi-Omics-Profilen (Genom, Proteom, Metabolom, Darmmikrobiom) von Herzinsuffizienz-Patienten und klinischen Phänotypen (einschließlich NYHA-Funktionsklasse, linksventrikuläre Ejektionsfraktion [LVEF], NT-proBNP-Spiegel und 6-Minuten-Gehtest-Distanz). Die Korrelation wird mit statistischen Methoden quantifiziert: Pearson-Korrelationsanalyse (für kontinuierliche Variablen) oder Spearman-Korrelationsanalyse (für kategoriale Variablen); partielle kleinste Quadrate Regression (PLSR) wird verwendet, um das Assoziationsmodell zwischen Multi-Omics-Merkmalen und klinischen Phänotypen zu konstruieren.
|
Ausgangswert
|
|
Gut-Herz-Achse Mechanistische Korrelation: Zusammensetzung des Darmmikrobioms vs. zirkulierende Metaboliten/Entzündungsproteine
Zeitfenster: Baseline
|
Darmmikrobiom: 16S-rRNA-Gensequenzierung (Illumina MiSeq-Plattform), zirkulierende Metaboliten: Flüssigchromatographie-Tandem-Massenspektrometrie (LC-MS/MS), Entzündungsproteine: Multiplex-Immunoassay (Luminex-Plattform)Spearman-Korrelationsanalyse (für mikrobielle relative Häufigkeit vs. Metabolit-/Proteinkonzentration); Mantel-Test (für Gesamtmikrobiomzusammensetzung vs. Metabolit-/Proteinprofile).
|
Baseline
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Studienleiter: ailiman mahemut, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Studienleiter: xiang xie, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Studienstuhl: refukait abuduhalike, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Studienstuhl: aihaidan abuduwayiti, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Studienstuhl: li zhao, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Studienstuhl: yujun guo, MM, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Studienstuhl: zhiying wen, MM, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Studienstuhl: yanxiao li, MM, Xinjiang Medical University
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Tang WH, Wang Z, Levison BS, Koeth RA, Britt EB, Fu X, Wu Y, Hazen SL. Intestinal microbial metabolism of phosphatidylcholine and cardiovascular risk. N Engl J Med. 2013 Apr 25;368(17):1575-84. doi: 10.1056/NEJMoa1109400.
- Shah SJ, Katz DH, Selvaraj S, Burke MA, Yancy CW, Gheorghiade M, Bonow RO, Huang CC, Deo RC. Phenomapping for novel classification of heart failure with preserved ejection fraction. Circulation. 2015 Jan 20;131(3):269-79. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.114.010637. Epub 2014 Nov 14.
- Obermeyer Z, Emanuel EJ. Predicting the Future - Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. N Engl J Med. 2016 Sep 29;375(13):1216-9. doi: 10.1056/NEJMp1606181. No abstract available.
- Medvedofsky D, Kebed K, Laffin L, Stone J, Addetia K, Lang RM, Mor-Avi V. Reproducibility and experience dependence of echocardiographic indices of left ventricular function: Side-by-side comparison of global longitudinal strain and ejection fraction. Echocardiography. 2017 Mar;34(3):365-370. doi: 10.1111/echo.13446. Epub 2017 Feb 9.
- Ibrahim NE, Januzzi JL Jr. Beyond Natriuretic Peptides for Diagnosis and Management of Heart Failure. Clin Chem. 2017 Jan;63(1):211-222. doi: 10.1373/clinchem.2016.259564. Epub 2016 Oct 10.
- Cheng ML, Wang CH, Shiao MS, Liu MH, Huang YY, Huang CY, Mao CT, Lin JF, Ho HY, Yang NI. Metabolic disturbances identified in plasma are associated with outcomes in patients with heart failure: diagnostic and prognostic value of metabolomics. J Am Coll Cardiol. 2015 Apr 21;65(15):1509-20. doi: 10.1016/j.jacc.2015.02.018.
- Antonopoulos AS, Antoniades C. The role of epicardial adipose tissue in cardiac biology: classic concepts and emerging roles. J Physiol. 2017 Jun 15;595(12):3907-3917. doi: 10.1113/JP273049. Epub 2017 Mar 13.
- Zhang X, Schulz BL, Punyadeera C. The current status of heart failure diagnostic biomarkers. Expert Rev Mol Diagn. 2016;16(4):487-500. doi: 10.1586/14737159.2016.1144474. Epub 2016 Feb 17.
- Shah S, Henry A, Roselli C, Lin H, Sveinbjornsson G, Fatemifar G, Hedman AK, Wilk JB, Morley MP, Chaffin MD, Helgadottir A, Verweij N, Dehghan A, Almgren P, Andersson C, Aragam KG, Arnlov J, Backman JD, Biggs ML, Bloom HL, Brandimarto J, Brown MR, Buckbinder L, Carey DJ, Chasman DI, Chen X, Chen X, Chung J, Chutkow W, Cook JP, Delgado GE, Denaxas S, Doney AS, Dorr M, Dudley SC, Dunn ME, Engstrom G, Esko T, Felix SB, Finan C, Ford I, Ghanbari M, Ghasemi S, Giedraitis V, Giulianini F, Gottdiener JS, Gross S, Guethbjartsson DF, Gutmann R, Haggerty CM, van der Harst P, Hyde CL, Ingelsson E, Jukema JW, Kavousi M, Khaw KT, Kleber ME, Kober L, Koekemoer A, Langenberg C, Lind L, Lindgren CM, London B, Lotta LA, Lovering RC, Luan J, Magnusson P, Mahajan A, Margulies KB, Marz W, Melander O, Mordi IR, Morgan T, Morris AD, Morris AP, Morrison AC, Nagle MW, Nelson CP, Niessner A, Niiranen T, O'Donoghue ML, Owens AT, Palmer CNA, Parry HM, Perola M, Portilla-Fernandez E, Psaty BM; Regeneron Genetics Center; Rice KM, Ridker PM, Romaine SPR, Rotter JI, Salo P, Salomaa V, van Setten J, Shalaby AA, Smelser DT, Smith NL, Stender S, Stott DJ, Svensson P, Tammesoo ML, Taylor KD, Teder-Laving M, Teumer A, Thorgeirsson G, Thorsteinsdottir U, Torp-Pedersen C, Trompet S, Tyl B, Uitterlinden AG, Veluchamy A, Volker U, Voors AA, Wang X, Wareham NJ, Waterworth D, Weeke PE, Weiss R, Wiggins KL, Xing H, Yerges-Armstrong LM, Yu B, Zannad F, Zhao JH, Hemingway H, Samani NJ, McMurray JJV, Yang J, Visscher PM, Newton-Cheh C, Malarstig A, Holm H, Lubitz SA, Sattar N, Holmes MV, Cappola TP, Asselbergs FW, Hingorani AD, Kuchenbaecker K, Ellinor PT, Lang CC, Stefansson K, Smith JG, Vasan RS, Swerdlow DI, Lumbers RT. Genome-wide association and Mendelian randomisation analysis provide insights into the pathogenesis of heart failure. Nat Commun. 2020 Jan 9;11(1):163. doi: 10.1038/s41467-019-13690-5.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- XJMU-HF-MultiOmics-2025-001
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Beschreibung des IPD-Plans
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .
Klinische Studien zur Chronische Herzinsuffizienz
-
Region SkaneAnmeldung auf EinladungHerzinsuffizienz New York Heart Association (NYHA) Klasse II | Herzinsuffizienz New York Heart Association (NYHA) Klasse IIISchweden
-
Medical University of BialystokMedical University of Lodz; Poznan University of Medical Sciences; Nicolaus Copernicus... und andere MitarbeiterBeendetHerzinsuffizienz, systolisch | Herzinsuffizienz mit reduzierter Ejektionsfraktion | Herzinsuffizienz New York Heart Association Klasse IV | Herzinsuffizienz New York Heart Association Klasse IIIPolen
-
China National Center for Cardiovascular DiseasesChinese Academy of Medical Sciences, Fuwai HospitalAktiv, nicht rekrutierendLungenentzündung | Sepsis | Infektion | Driveline Heart-assisted Device Related InfectionChina
-
University of WashingtonAmerican Heart AssociationAbgeschlossenHerzinsuffizienz, kongestive | Mitochondriale Veränderung | Herzinsuffizienz New York Heart Association Klasse IVVereinigte Staaten
-
Abbott Medical DevicesThoratec CorporationAbgeschlossenDriveline Heart-assisted Device Related InfectionVereinigte Staaten
-
Portuguese Association of Interventional CardiologyMedtronicRekrutierungSchwere symptomatische Aortenstenose (definiert als New York Heart Association (NYHA) Klasse ≥ II)Portugal
-
University Hospital, GasthuisbergUnbekanntTransient Left Ventricular Ballooning SyndromeBelgien
-
Medical University of South CarolinaAmerican Heart AssociationAbgeschlossenSingle Ventricle Heart Disease nach Fontan-OperationVereinigte Staaten
-
NYU Langone HealthRekrutierungTako-Tsubo-Kardiomyopathie | Takotsubo-Kardiomyopathie | Broken-Heart-SyndromVereinigte Staaten
-
Mezzion Pharma Co. LtdNational Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI); Pediatric Heart NetworkAbgeschlossenSingle Ventricle Heart Disease nach Fontan-OperationVereinigte Staaten, Kanada