Validation des approches intégratives multi-omiques dans les maladies liées au syndrome métabolique

Cette étude longitudinale et multicentrique est conçue pour valider des méthodologies intégratives multi-omiques pour prédire la progression de la maladie et les complications dans le syndrome métabolique. Les participants seront recrutés dans toutes les branches des hôpitaux mémoriaux Chang Gung. Les individus qui répondent aux critères diagnostiques du syndrome métabolique constitueront le groupe d'étude, tandis que les individus appariés selon l'âge et le sexe sans syndrome métabolique serviront de témoins.

L'étude collectera des échantillons de sang périphérique, d'urine et de selles pour un profilage multi-omique complet, incluant la génomique (séquençage de l'ADN), la transcriptomique (séquençage de l'ARN), la métabolomique (profilage des métabolites sériques et urinaires) et la microbiomique (analyse du microbiote fécal). Des échantillons de sang (10 mL) seront obtenus annuellement pour les analyses génétiques et métabolomiques, tandis que les échantillons d'urine (30 mL) et de selles (1 mL) seront utilisés pour évaluer les signatures métaboliques et microbiennes. Ces biospecimens seront liés aux données cliniques longitudinales des participants et aux résultats des tests de laboratoire extraits de la base de données de recherche Chang Gung (CGRD), fournissant un cadre unifié pour l'analyse intégrative.

L'intégration des données utilisera des pipelines bioinformatiques avancés et des outils de biologie des systèmes pour identifier les réseaux moléculaires multicouches associés à l'apparition et à la progression de la maladie. Les méthodes analytiques incluent la réduction de dimensionnalité, le clustering et la sélection de caractéristiques basée sur l'apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs pour les complications métaboliques telles que les maladies cardiovasculaires, les maladies rénales chroniques et les maladies du foie gras. Les biomarqueurs et voies identifiés seront validés en interne et comparés transversalement avec les données préexistantes de la « Base de données intégrée de soins de santé intelligents pour l'obésité ».

Toutes les données seront anonymisées et stockées de manière sécurisée sur des serveurs institutionnels avec un accès restreint. Chaque participant se verra attribuer un code d'étude unique pour garantir la confidentialité. La liaison des données entre les ensembles de données omiques et les résultats cliniques sera effectuée via des algorithmes cryptés et préservant la confidentialité sous la supervision du comité de gouvernance des données institutionnelles. L'étude respecte les normes éthiques établies par le comité d'examen institutionnel, garantissant la protection des participants tout au long de la collecte, de l'analyse et de la diffusion des données.