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- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT07355088
Sous-typage de précision et étude pronostique de l'insuffisance cardiaque basée sur l'intégration multi-omique et les indicateurs cliniques : une étude de cohorte prospective monocentrique (HF-MultiOmics)
Étude de sous-typage de précision et pronostique de l'insuffisance cardiaque basée sur l'intégration multi-omique et les indicateurs cliniques : Une étude de cohorte prospective monocentrique
Aperçu de l'étude
Statut
Description détaillée
Cette étude de cohorte prospective monocentrique se concentre sur les patients atteints d'insuffisance cardiaque chronique (ICC) (HFrEF, HFmrEF, HFpEF) et sur des témoins sains, avec pour objectif principal d'établir un modèle de stratification du risque de précision pour l'ICC via une intégration multi-omique-clinique.
Conception de l'étude et recrutement des participants : 400 patients atteints d'ICC (conformes aux directives ESC 2022 sur l'ICC) et 200 témoins sains appariés par âge/sexe (sans antécédents de maladies cardiovasculaires). Les critères d'exclusion comprennent l'insuffisance cardiaque aiguë décompensée, la maladie rénale terminale, les tumeurs malignes actives et l'utilisation récente d'antibiotiques (pour éviter l'interférence avec le microbiome intestinal).
Recrutement : Effectué au First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University sur une période de 12 mois ; les participants éligibles fourniront un consentement éclairé écrit avant l'inclusion.
Collecte de données et d'échantillons
Baseline :
Données cliniques : classe fonctionnelle NYHA, NT-proBNP, échocardiographie (LVEF, LVGLS), scanner cardiaque (densité/volume EAT) ; Échantillons multi-omiques : Plasma (protéome via Olink, métabolome via LC-MS), sang (génome via puce à ADN), selles (microbiome intestinal via séquençage de l'ARNr 16S ; métagénomique shotgun pour 200 patients) ; Suivi : visites à 3/6/12 mois pour collecter les résultats cliniques (réhospitalisation, mortalité), les scores de qualité de vie KCCQ et les échantillons multi-omiques dynamiques (uniquement pour les patients traités par inhibiteurs du SGLT2).
Analyses clés Caractérisation multi-omique : Identifier les signatures moléculaires spécifiques au phénotype (par exemple, les profils métaboliques liés au HFpEF) via une analyse d'expression différentielle et d'analyse de réseau de corrélation ; Exploration mécanistique : Lier la composition du microbiome intestinal aux métabolites circulants/protéines inflammatoires pour clarifier l'« axe intestin-cœur » dans l'ICC ; Construction de modèles : Intégrer les indicateurs multi-omiques et cliniques/radiologiques pour construire 4 modèles de prédiction (clinique uniquement, mono-omique, multi-omique, intégré), avec validation via la statistique C de Harrell et la ROC dépendante du temps.
Contrôle de qualité Échantillons biologiques : Étiquetés avec des identifiants uniques, stockés à -80°C ; Données d'imagerie : Revue indépendante par 2 cardiologues (arbitrage par un tiers en cas de divergences) ; Gestion des données : Plateforme REDCap pour la capture électronique des données ; un Comité de Surveillance des Données (DMC) indépendant examine les progrès/la sécurité tous les 6 mois.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: yingying zheng, MD
- Numéro de téléphone: +8615214804944
- E-mail: zhengying527@163.com
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: anni ma, BM
- Numéro de téléphone: +8615001677850
- E-mail: 1572938565@qq.com
Lieux d'étude
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Urumqi
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Xinjiang, Urumqi, Chine, 831100
- The First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
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Contact:
- yingying zheng, MD
- Numéro de téléphone: +8615214804944
- E-mail: zhengying527@163.com
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Contact:
- anni ma, BM
- Numéro de téléphone: +8615001677850
- E-mail: 1572938565@qq.com
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Sous-enquêteur:
- anni ma, BM
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Chercheur principal:
- ailiman mahemuti, MD
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Chercheur principal:
- xiang xie, MD
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Sous-enquêteur:
- refukaiti abuduhalike, MD
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Sous-enquêteur:
- aihaidan abuduwayiti, MD
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Sous-enquêteur:
- li zhao, MD
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Sous-enquêteur:
- yujun guo, MM
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Sous-enquêteur:
- zhiying wen, MM
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Sous-enquêteur:
- yanxiao li, MM
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critères d'inclusion :(1) Pour les patients atteints d'insuffisance cardiaque chronique (ICC) :1. Remplir les critères diagnostiques de l'ICC selon la Société européenne de cardiologie (ESC) 2022, classés en insuffisance cardiaque avec fraction d'éjection réduite (ICFER), insuffisance cardiaque avec fraction d'éjection légèrement réduite (ICFEmR) et insuffisance cardiaque avec fraction d'éjection préservée (ICFEP) selon les directives de l'ESC ;2. Âgés de 18 à 80 ans (inclus) ;3. Capables de fournir un consentement éclairé écrit de manière indépendante (ou par l'intermédiaire d'un tuteur légal en cas de déficience cognitive, avec un score au Mini-Mental State Examination [MMSE] ≥ 24).
(2) Pour les témoins sains :1. Aucun antécédent de maladie cardiovasculaire, confirmé par l'examen des antécédents médicaux et l'échocardiographie de base ;2. Âgés de 18 à 80 ans (inclus), appariés 1:2 avec les patients ICC par âge et sexe ;3. Capables de fournir un consentement éclairé écrit.
Critères d'exclusion :(1) Insuffisance cardiaque aiguë décompensée (hospitalisation pour exacerbation aiguë de l'IC dans les 72 heures précédant l'inclusion) ;(2) Maladie rénale terminale, définie comme un débit de filtration glomérulaire estimé (DFGe) < 15 mL/min/1,73m² (confirmé par dosage de la créatinine sérique) ;(3) Tumeurs malignes actives (traitement systémique dans les 6 mois précédant l'inclusion) ou maladies systémiques graves (par exemple, insuffisance hépatique sévère, maladies auto-immunes actives) ;(4) Utilisation d'antibiotiques dans les 2 semaines précédant l'inclusion (peut interférer avec l'analyse du microbiote intestinal) ;(5) Incapacité à compléter le suivi de 12 mois (par exemple, résidence à long terme à l'étranger prévue) ou à fournir les échantillons biologiques requis (par exemple, sang veineux, échantillons fécaux).
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
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Patients souffrant d'insuffisance cardiaque chronique
Inscrire 400 participants répondant aux recommandations ESC 2022 pour l'insuffisance cardiaque chronique (y compris HFrEF, HFmrEF, HFpEF).
Collecter les données cliniques, les échantillons multi-omiques et les indicateurs d'imagerie au départ ; effectuer un suivi de 12 mois pour suivre les résultats et les changements dynamiques.
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Témoins sains
Recruter 200 participants appariés par âge/sexe sans antécédents de maladie cardiovasculaire.
Collecter les données cliniques de base et les échantillons multi-omiques pour une analyse comparative ; suivi sur 12 mois.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Critère composite à 1 an par sous-type d'IC (Réhospitalisation pour insuffisance cardiaque ou décès toutes causes confondues)
Délai: 12 mois
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Occurrence de réhospitalisation liée à l'insuffisance cardiaque ou de décès toutes causes confondues dans les 12 mois suivant l'inclusion, stratifiée par sous-types d'insuffisance cardiaque (HFrEF, HFmrEF, HFpEF). La stratification par sous-type est basée sur les critères de classification de l'insuffisance cardiaque ESC 2022 ; les critères d'évaluation sont confirmés par le comité d'adjudication des critères d'évaluation clinique de l'étude.
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12 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Réhospitalisation liée à l'insuffisance cardiaque à 1 an (critère d'évaluation indépendant)
Délai: 12 mois
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Occurrence de réhospitalisation due à une aggravation de l'insuffisance cardiaque (confirmée par des symptômes cliniques, une élévation du NT-proBNP et des modifications échocardiographiques) dans les 12 mois suivant l'inclusion. La réhospitalisation est vérifiée par les dossiers d'admission à l'hôpital et les diagnostics de sortie ; les données du NT-proBNP et de l'échocardiographie sont collectées à partir du système de dossiers médicaux électroniques de l'hôpital.
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12 mois
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Autres mesures de résultats
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Identification des signatures moléculaires spécifiques au phénotype de l'insuffisance cardiaque (Panel de biomarqueurs multi-omiques)
Délai: Valeur de base
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Dépistage de marqueurs moléculaires spécifiques aux sous-types (gènes différentiellement exprimés, protéines signatures, métabolites caractéristiques et taxons microbiens intestinaux) permettant de distinguer les sous-types d'insuffisance cardiaque (HFrEF, HFmrEF, HFpEF) via une analyse différentielle multi-omique de référence. Les données multi-omiques sont analysées par des outils bioinformatiques : ACP pour la réduction de dimension, DESeq2/limma pour l'analyse d'expression différentielle, WGCNA pour la construction de réseaux de co-expression ; les signatures spécifiques aux sous-types sont validées à l'aide de courbes ROC (AUC ≥ 0,75 est considéré comme un biomarqueur potentiel).
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Valeur de base
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Corrélation entre les profils multi-omiques et les phénotypes cliniques de l'insuffisance cardiaque
Délai: Ligne de base
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Corrélation entre les profils multi-omiques de base (génome, protéome, métabolome, microbiome intestinal) des patients atteints d'insuffisance cardiaque et les phénotypes cliniques (y compris la classe fonctionnelle NYHA, la fraction d'éjection ventriculaire gauche [FEVG], le taux de NT-proBNP et la distance de marche de 6 minutes). La corrélation est quantifiée à l'aide de méthodes statistiques : analyse de corrélation de Pearson (pour les variables continues) ou analyse de corrélation de Spearman (pour les variables catégorielles) ; la régression des moindres carrés partiels (PLSR) est utilisée pour construire le modèle d'association entre les caractéristiques multi-omiques et les phénotypes cliniques.
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Ligne de base
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Corrélation mécanistique de l'axe intestin-cœur : Composition du microbiome intestinal vs. Métabolites circulants/Protéines inflammatoires
Délai: Ligne de base
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Microbiote intestinal : séquençage du gène de l'ARNr 16S (plateforme Illumina MiSeq), Métabolites circulants : chromatographie liquide-spectrométrie de masse en tandem (LC-MS/MS), Protéines inflammatoires : dosage immuno-enzymatique multiplex (plateforme Luminex) Analyse de corrélation de Spearman (pour l'abondance relative microbienne vs. concentration de métabolites/protéines) ; Test de Mantel (pour la composition globale du microbiome vs. profils de métabolites/protéines).
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Ligne de base
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Les enquêteurs
- Directeur d'études: ailiman mahemut, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Directeur d'études: xiang xie, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Chaise d'étude: refukait abuduhalike, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Chaise d'étude: aihaidan abuduwayiti, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Chaise d'étude: li zhao, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Chaise d'étude: yujun guo, MM, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Chaise d'étude: zhiying wen, MM, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Chaise d'étude: yanxiao li, MM, Xinjiang Medical University
Publications et liens utiles
Publications générales
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- Shah SJ, Katz DH, Selvaraj S, Burke MA, Yancy CW, Gheorghiade M, Bonow RO, Huang CC, Deo RC. Phenomapping for novel classification of heart failure with preserved ejection fraction. Circulation. 2015 Jan 20;131(3):269-79. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.114.010637. Epub 2014 Nov 14.
- Obermeyer Z, Emanuel EJ. Predicting the Future - Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. N Engl J Med. 2016 Sep 29;375(13):1216-9. doi: 10.1056/NEJMp1606181. No abstract available.
- Medvedofsky D, Kebed K, Laffin L, Stone J, Addetia K, Lang RM, Mor-Avi V. Reproducibility and experience dependence of echocardiographic indices of left ventricular function: Side-by-side comparison of global longitudinal strain and ejection fraction. Echocardiography. 2017 Mar;34(3):365-370. doi: 10.1111/echo.13446. Epub 2017 Feb 9.
- Ibrahim NE, Januzzi JL Jr. Beyond Natriuretic Peptides for Diagnosis and Management of Heart Failure. Clin Chem. 2017 Jan;63(1):211-222. doi: 10.1373/clinchem.2016.259564. Epub 2016 Oct 10.
- Cheng ML, Wang CH, Shiao MS, Liu MH, Huang YY, Huang CY, Mao CT, Lin JF, Ho HY, Yang NI. Metabolic disturbances identified in plasma are associated with outcomes in patients with heart failure: diagnostic and prognostic value of metabolomics. J Am Coll Cardiol. 2015 Apr 21;65(15):1509-20. doi: 10.1016/j.jacc.2015.02.018.
- Antonopoulos AS, Antoniades C. The role of epicardial adipose tissue in cardiac biology: classic concepts and emerging roles. J Physiol. 2017 Jun 15;595(12):3907-3917. doi: 10.1113/JP273049. Epub 2017 Mar 13.
- Zhang X, Schulz BL, Punyadeera C. The current status of heart failure diagnostic biomarkers. Expert Rev Mol Diagn. 2016;16(4):487-500. doi: 10.1586/14737159.2016.1144474. Epub 2016 Feb 17.
- Shah S, Henry A, Roselli C, Lin H, Sveinbjornsson G, Fatemifar G, Hedman AK, Wilk JB, Morley MP, Chaffin MD, Helgadottir A, Verweij N, Dehghan A, Almgren P, Andersson C, Aragam KG, Arnlov J, Backman JD, Biggs ML, Bloom HL, Brandimarto J, Brown MR, Buckbinder L, Carey DJ, Chasman DI, Chen X, Chen X, Chung J, Chutkow W, Cook JP, Delgado GE, Denaxas S, Doney AS, Dorr M, Dudley SC, Dunn ME, Engstrom G, Esko T, Felix SB, Finan C, Ford I, Ghanbari M, Ghasemi S, Giedraitis V, Giulianini F, Gottdiener JS, Gross S, Guethbjartsson DF, Gutmann R, Haggerty CM, van der Harst P, Hyde CL, Ingelsson E, Jukema JW, Kavousi M, Khaw KT, Kleber ME, Kober L, Koekemoer A, Langenberg C, Lind L, Lindgren CM, London B, Lotta LA, Lovering RC, Luan J, Magnusson P, Mahajan A, Margulies KB, Marz W, Melander O, Mordi IR, Morgan T, Morris AD, Morris AP, Morrison AC, Nagle MW, Nelson CP, Niessner A, Niiranen T, O'Donoghue ML, Owens AT, Palmer CNA, Parry HM, Perola M, Portilla-Fernandez E, Psaty BM; Regeneron Genetics Center; Rice KM, Ridker PM, Romaine SPR, Rotter JI, Salo P, Salomaa V, van Setten J, Shalaby AA, Smelser DT, Smith NL, Stender S, Stott DJ, Svensson P, Tammesoo ML, Taylor KD, Teder-Laving M, Teumer A, Thorgeirsson G, Thorsteinsdottir U, Torp-Pedersen C, Trompet S, Tyl B, Uitterlinden AG, Veluchamy A, Volker U, Voors AA, Wang X, Wareham NJ, Waterworth D, Weeke PE, Weiss R, Wiggins KL, Xing H, Yerges-Armstrong LM, Yu B, Zannad F, Zhao JH, Hemingway H, Samani NJ, McMurray JJV, Yang J, Visscher PM, Newton-Cheh C, Malarstig A, Holm H, Lubitz SA, Sattar N, Holmes MV, Cappola TP, Asselbergs FW, Hingorani AD, Kuchenbaecker K, Ellinor PT, Lang CC, Stefansson K, Smith JG, Vasan RS, Swerdlow DI, Lumbers RT. Genome-wide association and Mendelian randomisation analysis provide insights into the pathogenesis of heart failure. Nat Commun. 2020 Jan 9;11(1):163. doi: 10.1038/s41467-019-13690-5.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Autres numéros d'identification d'étude
- XJMU-HF-MultiOmics-2025-001
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