RNA extracellulari in relazione al rischio cardiometabolico

Gli RNA extracellulari (exRNA) influenzano un'ampia gamma di processi biologici e funzionano per trasferire informazioni genetiche tra le cellule. In tal modo, gli exRNA influenzano le comunicazioni cellula-cellula. Studi recenti indicano che gli exRNA sono associati a una varietà di malattie. I dati emergenti dai partecipanti anziani al Framingham Heart Study (FHS) dimostrano che i livelli circolanti di exRNA sono correlati a diversi tratti chiave tra cui età, sesso e indice di massa corporea. È necessario molto più lavoro per determinare la misura in cui gli exRNA sono associati a una varietà di tratti clinicamente rilevanti in tutto lo spettro di età. Cerchiamo di misurare 665 exRNA che coprono una varietà di classi nel plasma da 4095 giovani a partecipanti adulti di mezza età nella coorte di terza generazione dell'FHS e di metterli in relazione con età, sesso e fattori di rischio cardiometabolico (BMI, lipidi, sangue pressione e glicemia a digiuno) nelle analisi trasversali e per determinare le relazioni di questi exRNA misurati al basale con i cambiamenti seriali nei fattori di rischio cardiometabolico durante sette anni di follow-up. Cerchiamo anche di mettere in relazione gli exRNA con la malattia cardiovascolare aterosclerotica subclinica (ASCVD; valutata tramite misure CT multidetettore del calcio dell'arteria coronarica) e la sua progressione durante sette anni di follow-up. Questa domanda di sovvenzione stabilirà un'associazione di exRNA con tratti e malattie clinicamente rilevanti e stabilirà la loro utilità come biomarcatori di rischio per malattie cardiometaboliche e ASCVD subclinico. A tal fine, proponiamo tre obiettivi: 1) Identificare associazioni di exRNA con età, sesso e fattori di rischio cardiometabolico e ASCVD subclinica a un esame di base, 2) Identificare associazioni di exRNA con cambiamenti longitudinali nei fattori di rischio cardiometabolico e ASCVD subclinica durante sette anni di follow-up, e 3) esplorare la regolazione genetica degli exRNA attraverso l'analisi dei dati della sequenza dell'intero genoma. Dimostriamo di avere un potere adeguato per rilevare associazioni di exRNA con fattori di rischio cardiometabolico e aterosclerosi subclinica al basale e con il loro cambiamento longitudinale durante il follow-up.