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Étude DAISy-PCOS Phenome - Dissection de l'excès d'androgènes et du dysfonctionnement métabolique dans le syndrome des ovaires polykystiques (DAISy-PCOS)

22 février 2022 mis à jour par: University of Birmingham

Dissection de l'excès d'androgènes et du dysfonctionnement métabolique pour une approche systémique intégrée du syndrome des ovaires polykystiques grâce à l'évaluation de données détaillées sur le phénome et le métabolome

Le syndrome des ovaires polykystiques (SOPK) touche 10 % de toutes les femmes et se manifeste généralement par des menstruations irrégulières et des difficultés à concevoir. Cependant, le SOPK est également un trouble métabolique permanent et les femmes concernées ont un risque accru de diabète de type 2, d'hypertension artérielle et de maladie cardiaque. Des taux sanguins accrus d'hormones mâles, également appelées androgènes, sont observés chez la plupart des patients atteints du SOPK. L'excès d'androgènes semble altérer la capacité de l'organisme à répondre à l'insuline, l'hormone régulatrice du sucre (=résistance à l'insuline). L'enquêteur a découvert que les tissus adipeux des patients atteints du SOPK surproduisaient des androgènes et que cela pouvait entraîner une accumulation de graisses toxiques, ce qui augmentait la résistance à l'insuline et pouvait endommager le foie. Dans une grande cohorte de femmes inscrites dans une base de données de médecins généralistes, l'équipe de l'étude a découvert que l'excès d'androgènes augmente le risque de stéatose hépatique. L'objectif est d'identifier les femmes atteintes du SOPK qui présentent le risque le plus élevé de développer une maladie métabolique, ce qui permettrait une détection précoce et potentiellement une prévention du diabète de type 2, de l'hypertension artérielle, de la stéatose hépatique et des maladies cardiovasculaires. L'investigateur évaluera la présentation clinique, la production d'androgènes et la fonction métabolique chez les femmes atteintes du SOPK afin d'utiliser les similitudes et les différences dans ces paramètres pour l'identification des sous-ensembles (= groupes) de femmes qui présentent le risque le plus élevé de maladie métabolique. Pour ce faire, l'investigateur utilisera un ensemble standardisé de questions pour évaluer les signes et symptômes liés au SOPK et les antécédents médicaux du patient et mesurer la composition corporelle et la tension artérielle. Cet enregistrement standardisé de la présentation clinique d'un patient (= phénotype clinique) est appelé analyse Phenome. L'investigateur collectera des échantillons de sang et d'urine pour la mesure systématique des hormones stéroïdes, y compris un profil androgène très détaillé (= analyse du métabolome stéroïdien) et de milliers de substances produites par le métabolisme humain (= analyse globale du métabolome). Les données sur les phénomes et les métabolomes feront ensuite l'objet d'une analyse informatique intégrée pour la détection de clusters prédictifs du risque métabolique.

Aperçu de l'étude

Description détaillée

L'investigateur propose une approche innovante pour résoudre le problème clinique à résoudre, le manque de paramètres mesurables identifiés que l'on peut utiliser pour prédire le risque de maladie métabolique future chez les femmes diagnostiquées avec le SOPK. L'approche choisie est la collecte standardisée de données sur le phénome et le métabolome et leur intégration impartiale par analyse d'apprentissage automatique. En utilisant les résultats détaillés de l'analyse clinique du phénome et du métabolome dans la cohorte DAISy-PCOS Phenome Study, l'étude visera à identifier des sous-ensembles distincts (= clusters) de patients atteints du SOPK qui partagent des caractéristiques similaires. Cette approche a déjà été utilisée par l'équipe pour identifier avec succès des marqueurs stéroïdiens distincts qui peuvent servir d'"empreinte stéroïdienne maligne" dans l'urine pour distinguer les tumeurs bénignes des tumeurs malignes chez les patients présentant des masses surrénaliennes découvertes accidentellement. De même, l'investigateur a utilisé une analyse impartiale des données du métabolome des stéroïdes pour révéler que les patients présentant un excès d'aldostérone surproduisent également des glucocorticoïdes et que ce dernier explique la majorité du risque de maladie métabolique observé chez les patients affectés.

Dans l'analyse intégrée des données de phénome et de métabolome DAISy-PCOS, l'investigateur appliquera une variété de méthodes dans le contexte de la connectivité ou du regroupement basé sur le centroïde et de l'estimation de la densité. L'apprentissage supervisé de la pertinence donnera un aperçu des marqueurs, par ex. les stéroïdes, qui sont les plus décisifs pour la détermination des appartenances aux clusters. De plus, l'investigateur utilisera des techniques de visualisation et d'apprentissage automatique de pointe basées sur des mesures de similarité adaptative. Le chercheur utilisera des approches intégratives, traitant les données hétérogènes provenant de différentes sources dans leur ensemble, tout en considérant l'adaptation basée sur les données des modèles génératifs pour les processus biologiques sous-jacents. Le chercheur utilisera ces approches pour caractériser les groupes de phénotypes centraux affectant un grand nombre de patients comme base d'une gestion personnalisée, y compris la prédiction des résultats.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Anticipé)

1000

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Lieux d'étude

    • West Midlands
      • Birmingham, West Midlands, Royaume-Uni, B15 2TT
        • Recrutement
        • Wellcome Trust Clinical Research Facility
        • Contact:

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

16 ans à 68 ans (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Femelle

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Femmes avec un nouveau diagnostic de syndrome des ovaires polykystiques âgées de 18 à 70 ans et naïves de traitement

La description

Critère d'intégration:

  • Femmes avec un diagnostic suspecté de syndrome des ovaires polykystiques
  • Tranche d'âge 18-70 ans
  • Capacité à donner un consentement éclairé

Critère d'exclusion:

  • Grossesse ou allaitement au moment du recrutement prévu
  • Antécédents d'insuffisance rénale significative (DFGe deux fois supérieur à la LSN ; bilirubinémie préexistante > 1,2 LSN)
  • Toute autre maladie ou trouble important qui, de l'avis de l'investigateur, peut soit mettre le participant en danger en raison de sa participation à l'étude, soit influencer le résultat de l'étude ou la capacité du participant à participer à l'étude.
  • Participants ayant participé à une autre étude de recherche impliquant un médicament expérimental dans les 12 semaines précédant le recrutement prévu
  • Utilisation de glucocorticoïdes par n'importe quelle voie au cours des six derniers mois
  • Prise actuelle de médicaments connus pour avoir un impact sur la fonction stéroïdienne ou métabolique ou prise de tels médicaments au cours des six mois précédant le recrutement prévu
  • Utilisation d'une contraception hormonale orale ou transdermique dans les trois mois précédant le recrutement prévu
  • Utilisation d'implants contraceptifs dans les douze mois précédant le recrutement prévu

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Modèles d'observation: Cohorte
  • Perspectives temporelles: Éventuel

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Risque métabolique
Délai: 5 années
Le modèle de prédiction du risque métabolique serait fabriqué à partir d'un algorithme d'apprentissage automatique où nous pourrions saisir les données de phénomes et de métabolomes d'un patient avec un nouveau diagnostic de SOPK. Avec ce modèle, nous serions en mesure de stratifier les femmes atteintes du SOPK en fonction de leur risque de maladie métabolique et de personnaliser ainsi la gestion de la maladie
5 années

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Disséquer la gravité et le schéma de l'excès d'androgènes dans le développement d'une maladie métabolique
Délai: 5 années
Nous évaluerions comment le modèle d'excès d'androgènes dans chaque phénotype est lié à leur risque de maladie métabolique
5 années
Admissibilité à d'autres études liées au SOPK
Délai: 3 années
Les participants seront sélectionnés pour leur admissibilité à s'inscrire à d'autres études de recherche liées au SOPK
3 années

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

14 août 2019

Achèvement primaire (Anticipé)

1 juin 2023

Achèvement de l'étude (Anticipé)

1 avril 2024

Dates d'inscription aux études

Première soumission

8 avril 2019

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

8 avril 2019

Première publication (Réel)

11 avril 2019

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

23 février 2022

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

22 février 2022

Dernière vérification

1 février 2022

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

Non

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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