- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT07355088
Sottotipizzazione di Precisione e Studio Prognostico dell'Insufficienza Cardiaca Basato sull'Integrazione Multi-Omica e sugli Indicatori Clinici: Uno Studio di Coorte Prospettico Monocentrico (HF-MultiOmics)
Sottotipizzazione di Precisione e Studio Prognostico dello Scompenso Cardiaco Basato sull'Integrazione Multi-Omica e sugli Indicatori Clinici: Uno Studio di Coorte Prospettico Monocentrico
Panoramica dello studio
Stato
Descrizione dettagliata
Questo studio prospettico di coorte monocentrico si concentra su pazienti con insufficienza cardiaca cronica (ICC) (HFrEF, HFmrEF, HFpEF) e controlli sani, con l'obiettivo principale di stabilire un modello di stratificazione del rischio di precisione per l'ICC tramite integrazione multi-omica-clinica.
Design dello Studio & Partecipanti arruolati: 400 pazienti con ICC (in linea con le linee guida ESC 2022 per l'ICC) e 200 controlli sani abbinati per età/sesso (nessuna storia di malattie cardiovascolari). I criteri di esclusione includono scompenso cardiaco acuto decompensato, malattia renale allo stadio terminale, neoplasie maligne attive e uso recente di antibiotici (per evitare interferenze con il microbioma intestinale).
Arruolamento: Condotto presso il Primo Ospedale Affiliato dell'Università Medica dello Xinjiang per 12 mesi; i partecipanti idonei forniranno il consenso informato scritto prima dell'arruolamento.
Raccolta Dati & Campioni
Basale:
Dati clinici: classe funzionale NYHA, NT-proBNP, ecocardiografia (LVEF, LVGLS), TC cardiaca (densità/volume del grasso epicardico); Campioni multi-omici: Plasma (proteoma tramite Olink, metaboloma tramite LC-MS), sangue (genoma tramite microarray), feci (microbioma intestinale tramite sequenziamento 16S rRNA; metagenomica shotgun per 200 pazienti); Follow-up: visite a 3/6/12 mesi per raccogliere esiti clinici (riospedalizzazione, mortalità), punteggi di qualità della vita KCCQ e campioni multi-omici dinamici (solo per pazienti trattati con inibitori SGLT2).
Analisi Chiave Caratterizzazione multi-omica: Identificare firme molecolari specifiche del fenotipo (ad es., profili metabolici correlati a HFpEF) tramite analisi differenziale dell'espressione e analisi di rete di correlazione; Esplorazione meccanicistica: Collegare la composizione del microbioma intestinale a metaboliti circolanti/proteine infiammatorie per chiarire l'"asse intestino-cuore" nell'ICC; Costruzione del modello: Integrare indicatori multi-omici e clinici/di imaging per costruire 4 modelli predittivi (solo clinico, singola-omica, multi-omica, integrato), con validazione tramite statistica C di Harrell e ROC dipendente dal tempo.
Controllo Qualità Campioni biologici: Etichettati con ID univoci, conservati a -80°C; Dati di imaging: Revisione indipendente da parte di 2 cardiologi (arbitrato di terze parti in caso di discrepanze); Gestione dei dati: Piattaforma REDCap per acquisizione elettronica dei dati; un Comitato di Monitoraggio Dati (DMC) indipendente rivede progressi/sicurezza ogni 6 mesi.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: yingying zheng, MD
- Numero di telefono: +8615214804944
- Email: zhengying527@163.com
Backup dei contatti dello studio
- Nome: anni ma, BM
- Numero di telefono: +8615001677850
- Email: 1572938565@qq.com
Luoghi di studio
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-
Urumqi
-
Xinjiang, Urumqi, Cina, 831100
- The first affiliated hospital of Xinjiang medical university
-
Contatto:
- yingying zheng, MD
- Numero di telefono: +8615214804944
- Email: zhengying527@163.com
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Contatto:
- anni ma, BM
- Numero di telefono: +8615001677850
- Email: 1572938565@qq.com
-
Sub-investigatore:
- anni ma, BM
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Investigatore principale:
- ailiman mahemuti, MD
-
Investigatore principale:
- xiang xie, MD
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Sub-investigatore:
- refukaiti abuduhalike, MD
-
Sub-investigatore:
- aihaidan abuduwayiti, MD
-
Sub-investigatore:
- li zhao, MD
-
Sub-investigatore:
- yujun guo, MM
-
Sub-investigatore:
- zhiying wen, MM
-
Sub-investigatore:
- yanxiao li, MM
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:(1)Per i pazienti con insufficienza cardiaca cronica (ICC):1.Rispondere ai criteri diagnostici dell'Insuffcienza Cardiaca Cronica secondo la Società Europea di Cardiologia (ESC) 2022, classificati in insufficienza cardiaca con frazione di eiezione ridotta (HFrEF), insufficienza cardiaca con frazione di eiezione lievemente ridotta (HFmrEF) e insufficienza cardiaca con frazione di eiezione preservata (HFpEF) secondo le linee guida ESC;2.Età compresa tra 18 e 80 anni (inclusi);3.In grado di fornire un consenso informato scritto in modo indipendente (o tramite un tutore legale in caso di compromissione cognitiva, con un punteggio del Mini-Mental State Examination [MMSE] ≥ 24).
(2)Per i controlli sani:1.Nessuna storia di malattie cardiovascolari, confermata dalla revisione della storia medica e dall'ecocardiografia basale;2.Età compresa tra 18 e 80 anni (inclusi), abbinati 1:2 ai pazienti con ICC per età e sesso;3.In grado di fornire un consenso informato scritto.
Criteri di esclusione:(1)Insufficienza cardiaca acuta scompensata (ricoverati per riacutizzazione di ICC acuta entro 72 ore prima dell'arruolamento);(2)Malattia renale allo stadio terminale, definita come velocità di filtrazione glomerulare stimata (eGFR) < 15 mL/min/1.73m² (confermata dal test della creatinina sierica);(3)Neoplasie maligne attive (in trattamento sistemico entro 6 mesi prima dell'arruolamento) o malattie sistemiche gravi (es. insufficienza epatica grave, malattie autoimmuni attive);(4)Uso di antibiotici entro 2 settimane prima dell'arruolamento (potrebbe interferire con l'analisi del microbioma intestinale);(5)Incapacità di completare il follow-up di 12 mesi (es. residenza all'estero pianificata a lungo termine) o di fornire i campioni biologici richiesti (es. sangue venoso, campioni fecali).
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
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Pazienti con Insufficienza Cardiaca Cronica
Arruolare 400 partecipanti che soddisfano le linee guida ESC 2022 per l'insufficienza cardiaca cronica (inclusi HFrEF, HFmrEF, HFpEF).
Raccogliere dati clinici, campioni multi-omici e indicatori di imaging al basale; seguire per 12 mesi per monitorare esiti e cambiamenti dinamici.
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Controlli Sani
Arruolare 200 partecipanti abbinati per età/sesso senza storia di malattie cardiovascolari.
Raccogliere dati clinici basali e campioni multi-omici per analisi comparativa; follow-up per 12 mesi.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Endpoint composito a 1 anno per sottotipo di HF (Riospedalizzazione per scompenso cardiaco o morte per qualsiasi causa)
Lasso di tempo: 12 mesi
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Occorrenza di riospedalizzazione correlata allo scompenso cardiaco o morte per qualsiasi causa entro 12 mesi dall'arruolamento, stratificata per sottotipi di scompenso cardiaco (HFrEF, HFmrEF, HFpEF). La stratificazione per sottotipi è basata sui criteri di classificazione ESC HF 2022; gli endpoint sono confermati dal comitato di adjudicazione degli endpoint clinici dello studio.
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12 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Ricovero ospedaliero correlato all'insufficienza cardiaca a 1 anno (endpoint indipendente)
Lasso di tempo: 12 mesi
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Occorrenza di riospedalizzazione dovuta a peggioramento dell'insufficienza cardiaca (confermata da sintomi clinici, aumento di NT-proBNP e alterazioni ecocardiografiche) entro 12 mesi dall'arruolamento. La riospedalizzazione è verificata tramite registri di ammissione ospedaliera e diagnosi di dimissione; i dati di NT-proBNP e dell'ecocardiografia sono raccolti dal sistema di cartella clinica elettronica dell'ospedale.
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12 mesi
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Altre misure di risultato
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Identificazione di firme molecolari specifiche per fenotipi di insufficienza cardiaca (pannello di biomarcatori multi-omici)
Lasso di tempo: Baseline
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Screening per marcatori molecolari specifici dei sottotipi (geni differenzialmente espressi, proteine segnatura, metaboliti caratteristici e taxa microbici intestinali) in grado di distinguere i sottotipi di insufficienza cardiaca (HFrEF, HFmrEF, HFpEF) tramite analisi differenziale multi-omica basale. I dati multi-omici vengono analizzati con strumenti bioinformatici: PCA per la riduzione della dimensionalità, DESeq2/limma per l'analisi dell'espressione differenziale, WGCNA per la costruzione di reti di co-espressione; le firme specifiche dei sottotipi vengono validate utilizzando curve ROC (AUC ≥ 0.75 è considerato un potenziale biomarcatore).
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Baseline
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Correlazione tra Profili Multi-Omici e Fenotipi Clinici dello Scompenso Cardiaco
Lasso di tempo: Baseline
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Correlazione tra i profili multi-omici basali (genoma, proteoma, metaboloma, microbioma intestinale) di pazienti con insufficienza cardiaca e fenotipi clinici (inclusa la classe funzionale NYHA, la frazione di eiezione ventricolare sinistra [LVEF], il livello di NT-proBNP e la distanza percorsa in 6 minuti). La correlazione è quantificata utilizzando metodi statistici: analisi di correlazione di Pearson (per variabili continue) o analisi di correlazione di Spearman (per variabili categoriali); la regressione ai minimi quadrati parziali (PLSR) è utilizzata per costruire il modello di associazione tra le caratteristiche multi-omiche e i fenotipi clinici.
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Baseline
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Correlazione Meccanicistica dell'Asse Intestino-Cuore: Composizione del Microbioma Intestinale vs. Metaboliti Circolanti/Proteine Infiammatorie
Lasso di tempo: Baseline
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Microbioma intestinale: sequenziamento del gene 16S rRNA (piattaforma Illumina MiSeq), Metaboliti circolanti: spettrometria di massa tandem a cromatografia liquida (LC-MS/MS), Proteine infiammatorie: saggio immunoenzimatico multiplex (piattaforma Luminex) Analisi di correlazione di Spearman (per l'abbondanza relativa microbica vs. concentrazione di metaboliti/proteine); Test di Mantel (per la composizione complessiva del microbioma vs. profili di metaboliti/proteine).
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Baseline
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Direttore dello studio: ailiman mahemut, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Direttore dello studio: xiang xie, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cattedra di studio: refukait abuduhalike, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cattedra di studio: aihaidan abuduwayiti, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cattedra di studio: li zhao, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cattedra di studio: yujun guo, MM, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cattedra di studio: zhiying wen, MM, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cattedra di studio: yanxiao li, MM, Xinjiang Medical University
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
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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.
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- 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.
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Primo inviato
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Primo Inserito (Effettivo)
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Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
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Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
- XJMU-HF-MultiOmics-2025-001
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Descrizione del piano IPD
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