Una Cohorte para Enfermedades Respiratorias Inflamatorias: Desde la Fenotipificación a la Medicina Personalizada (PALMIRE)

La cohorte para enfermedades respiratorias inflamatorias: desde la fenotipificación hasta la medicina personalizada (proyecto PALMIRE) es un estudio monocéntrico realizado en el Hospital Universitario de Reims, Francia.

Población del estudio:

Se considerarán para inclusión pacientes adultos (>18 años) seguidos en el Hospital Universitario de Reims y diagnosticados con asma, EPOC, bronquiectasias, FQ, DCP e IPF. Los pacientes firmarán un consentimiento informado para la inclusión. Los criterios de exclusión incluyen "sujetos protegidos por la ley" según lo requerido por las autoridades francesas. También se incluirán pacientes control sin enfermedades respiratorias tras evaluación clínica y pruebas de función pulmonar. El número esperado de pacientes incluidos es 470 (Asma, n=100; EPOC, n=150; bronquiectasias, n=50; FQ, n=60; DCP, n=30; ILD, n=30; controles, n=50). La inclusión se llevará a cabo durante 60 meses desde julio de 2025 hasta julio de 2030.

Procedimientos del estudio:

Para todos los pacientes con asma, EPOC, bronquiectasias, FQ, DCP e IPF incluidos, los datos se registrarán en la inclusión y en las visitas de seguimiento durante 10 años. Los pacientes serán seguidos según la atención habitual sin intervención terapéutica específica. Para los pacientes control, los datos se registrarán en la inclusión sin seguimiento.

Los datos registrados incluirán demografía, antecedentes de enfermedad respiratoria y comorbilidades, síntomas respiratorios, resultados de pruebas de función pulmonar y TAC, características microbiológicas y patológicas del muestreo respiratorio cuando se realice.

Análisis de datos:

Los datos se registrarán en una base de datos centralizada anonimizada. Las características de los pacientes se describirán como media y desviación estándar para datos cuantitativos y como número y porcentajes para datos cualitativos. Las comparaciones y asociaciones entre grupos y variables se analizarán mediante pruebas de Student, Wilcoxon, Chi2, exacta de Fischer y Spearman según corresponda. Se considerará significativo un p<0,05. Se utilizarán modelos estadísticos multivariantes y longitudinales para identificar grupos de pacientes con endotipos compartidos. Se emplearán enfoques de aprendizaje automático para integrar datos multi-ómicos y generar modelos predictivos para trayectorias de la enfermedad y respuestas al tratamiento.

Significancia:

Este estudio debería ayudar a comprender mejor la patogénesis y heterogeneidad de las enfermedades respiratorias crónicas integrando el análisis de las características fenotípicas y endotípicas de los pacientes.