ネットワーク医学、エピジェネティクス、肥満 (NEWTON)
肥満精密医療におけるネットワークベースのエピゲノムワイド関連研究: NEWTON 臨床試験
調査の概要
詳細な説明
人口調査は、カンパニア大学「ルイジ・ヴァンヴィテッリ」に所属する先端臨床および外科科学部門の内科および専門医の臨床部門で募集されます。 この研究は、ヘルシンキ宣言で概説されている原則に従って実施されます。 外科的切開部に位置する皮下脂肪組織は、50 人の肥満被験者 (2 型糖尿病の 25 人の肥満被験者 vs 2 型糖尿病のない 25 人の肥満被験者) からの生物学的サンプルの分解を避けるために、手術器具を使用せずに引き出されます。手術。 コントロール (n = 50) として、ストレス鼠径ヘルニアの手術を受けた心血管疾患または代謝異常疾患の病歴のない患者から皮下脂肪組織を募集します。 研究集団の臨床的および人口統計学的特徴は、医師によって生成されたデータセットから入手できます。
組織サンプルからゲノム DNA とトータル RNA が抽出されます。 製造元のプロトコルに従って、DNeasy Blood & Tissue kit (QIAGEN) を使用してゲノム DNA を抽出します。 症例と対照からの同量の DNA (2 µg) からなるプールされた DNA サンプルは、グローバルな DNA メチル化分析を行うために、Genomix4Life ゲノミクスおよびバイオインフォマティクス サービスに発送されます。 この目的のために、Bisulfite 変換技術 (BBRS-Seq) を使用した Human Methylation 27K BeadChip プラットフォームが使用されます。 メーカーのプロトコルに従って、RNeasy Mini Kit (QIAGEN) を使用して組織から全 RNA を抽出します。 cDNA ライブラリーの調製は、イルミナ TruSeq ライブラリーを使用して 4 ug の全 RNA から開始し、イルミナ HiSeq 2500 NGS プラットフォームで高いカバレッジでシーケンスを行います。 Genomix4Life からの核酸濃度と品質管理は、Nanodrop 分光光度計 (Thermo Fisher Scientific) および Qubit アッセイ (Thermo Fisher Scientific) および TapeStation 4200 (Agilent) を使用して評価されます。 重み付けされたヒト DNA メチル化 PPI ネットワーク (WMPN) は、推定上の有用な診断バイオマーカーを特定するために、特異的にメチル化された遺伝子に基づいて、両方のサブグループ (肥満および T2D 対コントロールを伴う肥満) で肥満インタラクトームを取得するために構築されます。 TargetScan アルゴリズムは、全ゲノム アラインメントに基づいて遺伝子の 3' 非翻訳領域 (UTR) 内の保存されたシード ペアリング領域を検索することにより、同じ研究集団から miRNA-ターゲット遺伝子ペアを確実に予測するために使用されます。
研究の種類
入学 (予想される)
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 糖尿病（糖尿病グループ）および肥満の診断に関する現在の米国糖尿病協会ガイドラインに適合
- -研究要件を喜んで順守できる必要があります
- -適切なインフォームドコンセントフォームに署名することにより、研究への理解と参加の意思を示さなければなりません
除外基準:
- がんの病歴
- 悪性疾患
- アクティブな感染
- 慢性疾患または免疫介在性疾患
- 外科的介入を必要とする原疾患
- 合併症スクリーニングを遵守できない
- 18歳未満
- -調査期間中に妊娠中または妊娠を計画している
- 平均余命 <12 m
- 現在、他の臨床試験に参加中
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 観測モデル：ケースコントロール
- 時間の展望：見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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対照群
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バイオインフォマティクス分析と組み合わせたエピゲノミクス ツールにより、推定上の有用な臨床バイオマーカーを臨床的特徴と関連付けることができます
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T2Dの有無にかかわらず肥満の被験者
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バイオインフォマティクス分析と組み合わせたエピゲノミクス ツールにより、推定上の有用な臨床バイオマーカーを臨床的特徴と関連付けることができます
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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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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脂肪組織におけるDNAメチル化パターン
時間枠：3ヶ月
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Bisulfite 変換技術に基づく Methylation 27K BeadChip プラットフォームを使用して、事前に選択された 25 人の肥満被験者と 25 人の肥満被験者の脂肪組織における DNA メチル化プロファイルを対照 (n=50) と比較して実行します。
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3ヶ月
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肥満表現型の根底にある推定上の新規候補遺伝子を予測するためのバイオインフォマティクス分析
時間枠：6ヶ月
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ネットワークベースのアルゴリズム「重み付けされたヒト DNA メチル化 PPI ネットワーク (WMPN)」をメチローム データに適用して、肥満患者および対照と比較した T2D の肥満患者の両方で重要な特異的にメチル化された遺伝子を含む疾患モジュールを取得します。
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6ヶ月
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脂肪組織における RNA シーケンス解析
時間枠：3ヶ月
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イルミナ HiSeq2000 Next Generatin Sequencing (NGS) プラットフォームを使用した RNA シーケンス解析は、対照と比較して、肥満患者および T2D の肥満患者の両方で発現差のあるマイクロ RNA および mRNA ターゲットを特定するために実行されます。
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3ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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推定DNAメチル化/マイクロRNA相互作用を評価するためのROC曲線分析
時間枠：12ヶ月
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肥満サブグループを識別するための診断バイオマーカーとして推定される DNA メチル化/マイクロ RNA 相互作用を評価するための ROC 曲線分析。
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12ヶ月
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線形回帰分析と BMI (Kg/m2)。
時間枠：12ヶ月
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さまざまなサブグループでエピジェネティックなバイオマーカーを BMI (Kg/m2) と相関させるための線形回帰。
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12ヶ月
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エピジェネティックなバイオマーカーを炎症誘発性サイトカインと相関させるための線形回帰
時間枠：12ヶ月
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さまざまなサブグループでエピジェネティックなバイオマーカーを炎症性サイトカイン (TNF-α、IL-6、PCR) レベルと相関させるための線形回帰。
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12ヶ月
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エピジェネティックなバイオマーカーを HOMA インデックスと相関させるための線形回帰
時間枠：12ヶ月
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さまざまなサブグループで、エピジェネティックなバイオマーカーを HOMA インデックス血糖値 (mmol/L) x インスリン血症 (mUI/L)/ 22.5 などの臨床変数と相関させるための線形回帰。
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12ヶ月
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (予想される)
一次修了 (予想される)
研究の完了 (予想される)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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