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Metabolomics Dynamics Study for Severe Patient

2017年4月26日 更新者:Sichuan Academy of Medical Sciences

Modeling Metabolomic Dynamics Based on Nuclear Magnetic Resonance and High Performance Liquid Chromatography for Severe Patient: a Cohort Study

Acute severe disease is a major public health challenge that often affects young adults.In past decade, there are lot of new techniques have been developed that aim to improve the outcome of acute severe disease, But few of these works success. According to recently studies, the mortality of the multiple organ dysfunction syndrome(MODS) that is the major cause of death in patients who suffering from acute severe disease, is not improved. On the contrary, if MODS be predicted in early stage of acute severe disease, the death can be prevented. Because acute severe disease poses complex injury that involves multiple pathological processes, understanding the cellular and metabolic network malfunction during acute severe disease is crucial for clinical monitoring and intervention.

Human metabolism is a complex network with hundreds of cross-linked paths. During critical illness, the metabolic network is dynamically disturbed at multiple points. Classical research typically isolates a small part of this network to investigate the impact of pathological physiology molecular mechanisms on clinical outcome. In particular, researchers have examined metabolic disturbances such as cytokine network dysfunction, skeletal muscle breakdown, insulin resistance, dyslipidemia, testosterone and growth hormone/Insulin like growth factor (IGF)dysfunctions, low thyroxine syndrome, and deficiency of vitamin D and calcium with secondary hyperparathyroidism. These complex metabolic disturbances appear and interact at different stages during the pathological process after acute severe illness. Therefore, an integrated approach that combines the biochemical/molecular changes with network disturbances is the key to understanding acute severe illness at the systems biology level and establishing an accurate quantitative model for clinical monitoring.

An interdisciplinary method that includes high-throughput quantitative techniques and effective mathematical and visualization tools is necessary. Furthermore, interdisciplinary methods present the opportunity to develop innovative clinical diagnosis and monitoring methods for severe injuries. The aim of this study is to provide a novel high-throughput method that integrated proton-nuclear magnetic resonance (NMR) metabolomic fingerprinting and High Performance Liquid Chromatography with advance mathematics tools to modeling metabolic dynamics after acute severe disease.

調査の概要

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

600

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Sichuan
      • Chengdu、Sichuan、中国、610072
        • 募集
        • Sichuan Academy of Medical Sciences
        • コンタクト:
        • コンタクト:

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

18年~70年 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

Patients suffering from acute severe disease

説明

Inclusion Criteria:

  • Age:18-70 years
  • Acute Physiology And Chronic Health Evaluation(APACHE)II>10

Exclusion Criteria:

  • With comorbidity (Diabetes,Hyperthyroidism or primary organ dysfunction )
  • Pregnancy

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
Acute severe disease

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
時間枠
入院時の死亡率
時間枠:入院から退院までの死亡事象(最長10週間)
入院から退院までの死亡事象(最長10週間)

二次結果の測定

結果測定
時間枠
Multi Organ Dysfunction Syndrome(MODS)
時間枠:MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)
MODS events occurence from admission to discharge(up to 10 weeks)

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

捜査官

  • スタディチェア:Hua Jiang, PhD, MBBS、Sichuan Academy of Medical Sciences

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始

2014年6月1日

一次修了 (予想される)

2018年5月1日

研究の完了 (予想される)

2018年12月1日

試験登録日

最初に提出

2014年6月13日

QC基準を満たした最初の提出物

2014年6月16日

最初の投稿 (見積もり)

2014年6月17日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2017年4月28日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2017年4月26日

最終確認日

2016年4月1日

詳しくは

本研究に関する用語

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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