PCOSにおけるミオイノシトール、D-カイロイノシトール、グルコマンナン

研究デザイン この研究は前向きで観察的なものです。 選択基準は、18 歳から 35 歳までの年齢、過体重/肥満 (BMI > 25 kg/m2)、他の急性併発性疾患または慢性疾患がないこと、ロッテルダム基準による PCOS の陽性診断です。 -除外基準は、登録前にホルモン薬またはインスリン感受性に影響を与える薬（イノシトールまたはメトホルミンなど）を使用しています。

ミオイノシトール (1.75 g)、D-キロイノシトール (0.25 g)、およびグルコマンナン (4.0 g)/ダイの使用は、30 日以内のリクルートに先行する必要があります。 治療を開始するという決定は、研究の開始前に、研究の開始とは無関係にすでに行われている必要があります。 イノシトールとグルコマンナンの使用は、技術データシートに従って行う必要があります。 特に、ミオイノシトール (1.75 g)、D-キロイノシトール (0.25 g)、グルコマンナン (4.0 g) は、主食の前に 2 回に分けて摂取することが期待されます。

方法論 4.1 入院来院 (V0) 適格基準が確認されると、治験責任医師は最初の来院 (V0) 中に研究の目的について患者に通知し、書面によるインフォームド コンセント フォームを取得します。

臨床カードの編集には、一般的な情報、既往歴、BMI、月経周期の特徴、月経喪失の量、フェリマン・ガルウェイ指数による多毛症の程度、およびグローバル評価スケールに一致する座瘡の程度が含まれます。 FDA によって 2002 年に提案されました。

治験責任医師は、治療開始前にベースラインの血糖値、インスリン、トリグリセリド、コレステロール値を利用可能な臨床文書から収集します。 さらに、超音波画像に関する情報は、卵巣の体積と胞状卵胞に関して収集されます。

ＢＤバキュテナー（Ｂｅｃｔｏｎ Ｄｉｃｋｉｎｓｏｎ、Ｏｘｆｏｒｄｓｈｉｒｅ、ＵＫ）採血用赤色チューブ（無添加）を使用して、メタボロミクス評価のために２～３ｍｌの基礎血液のサンプルを収集する。 遠心分離後、サンプルは分析時まですぐに-80°Cに凍結します。

患者はその後、ミオイノシトール（1.75 g）、D-キロイノシトール（0.25 g）、およびグルコマンナン（4 g）による治療を継続し、90 日後にコントロールのために現れるように招待されます（V1）。

4.2 登録後 90 日目 (±15) のフォローアップ訪問 (V1) V1 の間、患者は通常の治療と臨床症状、有害事象、および月経周期の経過についてインタビューを受けます。

さらに、すべての患者は、人体計測、生化学、および超音波パラメーターに関して再評価されます。

V1 で、2 ～ 3 ml の 2 番目の血液サンプルを上記と同じ方法で採取します。

4.3 生化学的およびメタボロミクスのサンプル分析 グルコース、インスリン、トリグリセリド、およびコレステロールの血中濃度を、対照被験者と、ベースライン時および治療の 3 か月後の症例について評価します。 HOMA-IR siも計算。 卵巣の体積と胞状卵胞の数は、訓練を受けた婦人科医によって行われた膣の超音波検査によって評価されました。

メタボロームの抽出、精製、および誘導体化は、MetaboPrep GC キット (Theoreo srl、Montecorvino Pugliano [SA]、イタリア) を使用して、製造元の指示に従って実行されます。 代謝物抽出および QA/QC サンプル分析を含む全体的な分析スキームに関する詳細は、Troisi et al. に報告されています。 (2017, 2018)

データ管理と統計分析 治療の最後に、すべての患者のデータ収集がスケジュールされ、コード化された形式または明確な形式で、予想されるすべての項目を含むように適切に構成されたデータベース (Windows 用 Excel) にデータが導入されます。 プライバシー法を遵守するために、機密名義データは各患者に割り当てられた数値コードに適切に置き換えられるため、データの単純な参照から個人の直接参照を推測することはできません。 さらに、データベースから抽出できる唯一のデータは、科学的な目的で公開される集計セットに関連しています。

データは、連続変数については平均±標準偏差、カテゴリ変数については数（パーセント）として報告されます。

Statistica ソフトウェア (StatSoft、オクラホマ、米国) および Minitab (Minitab Inc、ペンシルバニア、米国) を使用して統計分析を実行します。 データの正規分布は、Shapiro-Wilks 検定を使用して検証されます。 データは正規分布しているため、研究者はグループ間の比較のためにテューキー事後検定で一元配置分散分析を使用します。 アルファ (ɑ) 値は 0.05 に設定されます。 ピアソンのカイ 2 乗検定を使用して、カテゴリ変数のグループ間の差を決定します。

多変量データ解析の場合、クロマトグラフ データは、行ごとに 1 つのサンプル、列ごとに 1 つの変数 (代謝物) で集計されます。 データの前処理は、各代謝産物のピーク面積を内部標準の面積に正規化し、続いて一般化された対数変換と自動スケーリングによるデータスケーリング (平均を中心とし、各変数の標準偏差で割ります) で構成されます。 PLS-DA は、統計ソフトウェア パッケージ R (Foundation for Statistical Computing、ウィーン、オーストリア) を使用して実行されます。 クラス分離は PLS-DA によって達成されます。これは、元の変数 (X) の線形結合を介して、クラス メンバーシップ (Y) を予測できる情報を抽出する多変量回帰手法を使用する教師ありメソッドです。 PLS 回帰は、R pls パッケージに含まれる plsr 関数を使用して実行されます。 分類と相互検証は、キャレット パッケージに含まれる対応するラッパー関数を使用して実行されます。 クラス識別の有意性を評価するために順列検定が実行されます。 各順列では、元のクラス割り当てに基づくモデルの相互検証によって決定された最適なコンポーネント数を使用して、データ (X) と置換されたクラス ラベル (Y) の間で PLS-DA モデルが構築されます。 投影における変数の重要性 (VIP) スコアは、各代謝物について計算されます。 VIP スコアは、各次元で説明された Y 変動の量を考慮した、PLS 負荷の加重二乗和です。 最高スコアの VIP 代謝物は、倍数変化 (FC) に関して比較されます。 FC は、任意の 2 つのクラス間の平均存在量の比率であり、初期値から最終値までの量の変化を表す尺度です。

代謝経路は、ソフトウェア Cytoscape の MetScape アプリケーションを使用して構築されます。