ARN extracelulares en relación con el riesgo cardiometabólico

Los ARN extracelulares (exARN) afectan una amplia gama de procesos biológicos y funcionan para transferir información genética entre células. Al hacerlo, los exARN afectan las comunicaciones de célula a célula. Estudios recientes indican que los exRNA están asociados con una variedad de enfermedades. Los datos emergentes de los participantes de edad avanzada en el Framingham Heart Study (FHS) demuestran que los niveles circulantes de exARN se correlacionan con varios rasgos clave, como la edad, el sexo y el índice de masa corporal. Se necesita mucho más trabajo para determinar hasta qué punto los exRNA están asociados con una variedad de rasgos clínicamente relevantes en todo el espectro de edad. Buscamos medir 665 exRNAs que abarcan una variedad de clases en plasma desde 4095 participantes jóvenes hasta adultos de mediana edad en la cohorte de tercera generación de la FHS y relacionarlos con la edad, el sexo y los factores de riesgo cardiometabólicos (IMC, lípidos, sangre). presión arterial alta y glucosa en ayunas) en análisis transversales y para determinar las relaciones de estos exRNA medidos al inicio del estudio con los cambios en serie en los factores de riesgo cardiometabólico durante siete años de seguimiento. También buscamos relacionar los exRNA con la enfermedad cardiovascular aterosclerótica subclínica (ASCVD; evaluada mediante medidas de TC multidetector de calcio en la arteria coronaria) y su progresión durante siete años de seguimiento. Esta solicitud de subvención establecerá una asociación de exRNA con rasgos y enfermedades clínicamente relevantes y establecerá su utilidad como biomarcadores de riesgo de enfermedad cardiometabólica y ASCVD subclínica. Con este fin, proponemos tres objetivos: 1) identificar asociaciones de exRNA con edad, sexo y factores de riesgo cardiometabólico y ASCVD subclínica en un examen de referencia, 2) identificar asociaciones de exRNA con cambios longitudinales en factores de riesgo cardiometabólico y ASCVD subclínica durante siete años de seguimiento, y 3) Explorar la regulación genética de los exARN mediante el análisis de los datos de la secuencia del genoma completo. Demostramos que tenemos el poder adecuado para detectar asociaciones de exRNA con factores de riesgo cardiometabólico y aterosclerosis subclínica al inicio y con su cambio longitudinal durante el seguimiento.