ARN extracellulaires en relation avec le risque cardiométabolique

Les ARN extracellulaires (exARN) ont un impact sur un large éventail de processus biologiques et fonctionnent pour transférer des informations génétiques entre les cellules. Ce faisant, les exARN affectent les communications de cellule à cellule. Des études récentes indiquent que les exARN sont associés à une variété de maladies. Les données émergentes de participants âgés à la Framingham Heart Study (FHS) démontrent que les niveaux circulants d'exARN sont corrélés à plusieurs traits clés, notamment l'âge, le sexe et l'indice de masse corporelle. Beaucoup plus de travail est nécessaire pour déterminer dans quelle mesure les exARN sont associés à une variété de traits cliniquement pertinents à travers le spectre d'âge. Nous cherchons à mesurer 665 exARN couvrant une variété de classes dans le plasma de 4095 participants jeunes à adultes d'âge moyen dans la cohorte de troisième génération du FHS et à les relier à l'âge, au sexe et aux facteurs de risque cardiométabolique (IMC, lipides, sang pression et glycémie à jeun) dans des analyses transversales et pour déterminer les relations entre ces exARN mesurés au départ et les changements en série des facteurs de risque cardiométaboliques au cours des sept années de suivi. Nous cherchons également à relier les exARN à la maladie cardiovasculaire athéroscléreuse subclinique (ASCVD ; évaluée par des mesures CT multidétecteurs du calcium de l'artère coronaire) et à sa progression au cours des sept années de suivi. Cette demande de subvention établira une association d'exARN avec des traits et des maladies cliniquement pertinents et établira leur utilité en tant que biomarqueurs de risque de maladie cardiométabolique et d'ASCVD subclinique. À cette fin, nous proposons trois objectifs : 1) Identifier les associations d'exARN avec l'âge, le sexe et les facteurs de risque cardiométabolique et l'ASCVD subclinique lors d'un examen de base, 2) Identifier les associations d'exARN avec des changements longitudinaux dans les facteurs de risque cardiométabolique et l'ASCVD subclinique pendant sept ans de suivi, et 3) Explorer la régulation génétique des exARN via l'analyse des données de séquence du génome entier. Nous démontrons que nous avons une puissance suffisante pour détecter les associations d'exARN avec des facteurs de risque cardiométabolique et l'athérosclérose subclinique au départ et avec leur changement longitudinal au cours du suivi.