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閉経後のメタボタイピング (SHE-HEALTH)

2023年3月15日 更新者：Fundació Eurecat

閉経後のメタボタイピング：横断的観察研究

更年期障害は、12 か月連続して月経がないことと定義されています。 発症はさまざまですが、自然閉経は 45 歳から 55 歳の間に起こり、女性の老化プロセスの段階と見なされます。 更年期障害は、腹部肥満、インスリン抵抗性、エネルギー消費の減少、内皮機能障害、高血圧、および脂質異常症に関連する心血管系への影響を伴うホルモン調節によって強く調整される段階です。 さらに、骨粗鬆症などの多くの病状に関与する炎症誘発性サイトカインの産生の増加が観察されています。

データはまだ決定的ではありませんが、いくつかの研究の結果は、腸内細菌叢 (IM) プロファイルがいくつかの手段で閉経状態に関連している可能性があることを示唆しています。

エストロゲンの減少は、閉経後の女性の骨密度の進行性の低下、骨形成/吸収バランスの減少、および骨折のリスクの増加につながります。 最近、骨折のリスクを軽減するためのエストロゲン療法に代わるものは、基本的にプロバイオティクスの使用に基づく栄養戦略であり、その効果は IM の有益な調節と関連しています。

SHE-HEALTH は、閉経後の女性のコホートにおいて、メタボロミクス、トランスクリプトミクス、およびメタゲノミクスを通常の人体測定および臨床バイオマーカーの分析と組み合わせ、さらに集団グループ (クラスター) を特定するための遺伝的およびエピジェネティックな分析と組み合わせる研究です。 この研究により、閉経後の女性のグループ栄養に基づく効果的な栄養戦略を将来のプロジェクトで定義するための確固たる科学的基盤を確立することができます。

本研究の主な目的は、閉経後の女性のクラスターを取得し、メタボタイプ (類似の代謝プロファイル) とエンテロタイプ (類似の IM プロファイル) を特定し、古典的な人体計測、生化学、臨床バイオマーカーなどの補完的な変数を組み合わせることです。

この研究の第 2 の目的は、次の特徴を明らかにすることです。1) 研究コホートの遺伝子プロファイル。 2) 研究コホートのエピジェネティックなプロファイル。 3) 研究コホートの遺伝子発現プロファイル。

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

詳細な説明

閉経後の女性の代謝プロファイル、腸内微生物叢 (IM)、遺伝子発現プロファイル、遺伝的およびエピジェネティックなプロファイルを特徴付けるために、血液、糞便、尿、毛髪および毛包のサンプルが収集される横断的観察研究。 生活習慣、人体計測、栄養状態やホルモン状態に関するデータも収集されます。

この研究は、200 人の閉経後の女性のコホートで実施されます。

各ボランティアは 2 回訪問します。

  • 選択前の訪問（包含/除外基準を確認するため）（V0）、および包含基準が満たされている場合、
  • 糞便、尿、血液、毛髪、毛包からサンプルを採取する研究訪問（V1）。

V1 では、参加者は 8 時間絶食して、過去 24 時間に採取された血液と尿を採取する必要があります。 さらに、訪問中に毛髪と毛包のサンプルが収集されます。 参加者には、閉経後の段階に適した健康的な食事とライフスタイルの推奨事項に関する基本的なガイドが提供されます。

研究の種類

観察的

入学 (実際)

200

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

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

40年～63年 (大人)

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

女性

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

研究のコホートは、一般集団から選択されます。

説明

包含基準:

  • 40 歳から 63 歳までの女性で、12 か月以上無月経がある。
  • ホルモン補充療法なし。
  • インフォームド コンセントに署名します。

除外基準:

  • -糖尿病（または血清グルコース≥126 mg / dL）または他の慢性病状（冠状動脈、心血管、セリアック病、クローン病および慢性腎臓病（または血清クレアチニン≥1.5 mg / dL））と診断された女性。
  • 高血圧および脂質異常症のために処方された薬を服用している女性。 -研究の開始前の週に抗炎症薬を消費した女性。
  • 慢性的な胃腸の問題を持つ女性。
  • 体格指数（kg/m2）が18未満または35以上の女性。
  • 先月、別の臨床試験に参加している、または減量を含む何らかの理由で処方された食事をしている女性。
  • 週に 14 杯以上のアルコール飲料を摂取する女性。
  • 女性の現在の喫煙者。

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
介入・治療
閉経後の女性
200 人の閉経後の女性のコホート
他の：介入は行われません
介入は行われません

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
血清中のメタボロミクス
時間枠：1日目
プロトン核磁気共鳴を使用して測定された血清サンプルの非標的メタボロミクス。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
赤血球のメタボロミクス
時間枠：1日目
プロトン核磁気共鳴を使用して測定された赤血球サンプルの非標的メタボロミクス。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
尿中のメタボロミクス
時間枠：1日目
プロトン核磁気共鳴を使用して測定された尿サンプルの非標的メタボロミクス。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
糞便中のメタゲノム
時間枠：1日目
糞便腸内微生物叢の分析は、16sRNA シーケンスによって行われます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清hsCRPレベル
時間枠：1日目
血清ｈｓＣＲＰレベルは、ヒトＥＬＩＳＡキットによって測定される。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清IL-6レベル
時間枠：1日目
血清IL-6レベルは、ヒトELISAキットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清TNFαレベル
時間枠：1日目
血清TNFαレベルは、ヒトELISAキットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清BALPレベル
時間枠：1日目
血清BALPレベルは、ヒトELISAキットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清オステオカルシン値
時間枠：1日目
血清オステオカルシンレベルは、ヒトELISAキットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清TRAP5bレベル
時間枠：1日目
血清TRAP5bレベルは、ヒトELISAキットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清CTX-Iレベル
時間枠：1日目
血清ＣＴＸ－１レベルは、ヒトＥＬＩＳＡキットによって測定される。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清PINPレベル
時間枠：1日目
血清PINPレベルは、ヒトELISAキットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清FSHレベル
時間枠：1日目
血清FSHレベルは、ヒトELISAキットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清 17 ベータ E2 レベル
時間枠：1日目
血清17ベータE2レベルは、ヒトELISAキットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清インヒビン B 値
時間枠：1日目
血清インヒビン B レベルは、ヒト ELISA キットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清テストステロン値
時間枠：1日目
血清テストステロンレベルは、ヒトELISAキットで測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清AMH値
時間枠：1日目
血清AMHレベルは、ヒトELISAキットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清SHBG値
時間枠：1日目
血清SHBGレベルは、ヒトELISAキットによって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清トリグリセリド値
時間枠：1日目
血清トリグリセリドレベルは、Cobas Mira Plus自動分析装置（Roche Diagnostics Systems、マドリッド、スペイン）によって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清総コレステロール値
時間枠：1日目
血清総コレステロール値は、Cobas Mira Plus 自動分析装置 (Roche Diagnostics Systems、マドリッド、スペイン) によって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清LDLコレステロール値
時間枠：1日目
血清 LDL コレステロール レベルは Cobas Mira Plus 自動分析装置 (Roche Diagnostics Systems、マドリッド、スペイン) によって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清 HDL コレステロール値
時間枠：1日目
血清ＨＤＬコレステロールレベルは、Ｃｏｂａｓ Ｍｉｒａ Ｐｌｕｓ自動分析装置（Ｒｏｃｈｅ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ、マドリッド、スペイン）によって測定される。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清グルコース値
時間枠：1日目
血清グルコースレベルは、Cobas Mira Plus 自動分析装置 (Roche Diagnostics Systems、マドリッド、スペイン) によって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清インスリン値
時間枠：1日目
血清インスリンレベルは、Cobas Mira Plus 自動分析装置 (Roche Diagnostics Systems、マドリッド、スペイン) によって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
インスリン抵抗性指数 (HOMA-IR) からの恒常性モデル評価
時間枠：1日目
HOMA-IR は、血清グルコースとインスリン レベルを使用して計算されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清ALT値
時間枠：1日目
血清ＡＬＴレベルは、Ｃｏｂａｓ Ｍｉｒａ Ｐｌｕｓ自動分析装置（ＲｏｃｈｅＤｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ、マドリッド、スペイン）によって測定される。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清AST値
時間枠：1日目
血清 AST レベルは Cobas Mira Plus 自動分析装置 (RocheDiagnostics Systems、マドリッド、スペイン) によって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清クレアチニン値
時間枠：1日目
血清クレアチニンレベルは、Cobas Mira Plus 自動分析装置 (RocheDiagnostics Systems、マドリッド、スペイン) によって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清尿酸値
時間枠：1日目
血清尿酸レベルは、Cobas Mira Plus 自動分析装置 (RocheDiagnostics Systems、マドリッド、スペイン) によって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
血清尿素レベル
時間枠：1日目
血清尿素レベルは、Cobas Mira Plus 自動分析装置 (RocheDiagnostics Systems、マドリッド、スペイン) によって測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
尿中8-OHdG値
時間枠：1日目
尿8-OHdGレベルは、ヒトELISAキットで測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
尿中 F2-イソプロスタン値
時間枠：1日目
尿F2-イソプロスタンレベルは、ヒトELISAキットで測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目
尿中NTX値
時間枠：1日目
尿中NTXレベルは、ヒトELISAキットで測定されます。 データは、クラスターの識別のために他の主要な結果とともに分析されます。 データは、単位分散スケーリングを使用してスケーリングされます。 主成分分析、部分最小二乗判別分析、および階層的クラスタリングを使用して、クラスターを識別し、メタボタイプ間の違いを検出します。 モデルの品質は、適合度パラメーター、予測能力パラメーター、および相互検証テストによって判断されます。
1日目

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
体重
時間枠：1日目
TANITA SC 330 S ポータブルスケール (Peroxfarma、バルセロナ、スペイン) で測定された体重。
1日目
身長
時間枠：1日目
TANITA Leicester Portable（Tanita Corp.、バルセロナ、スペイン）で測定した高さ
1日目
ボディ・マス・インデックス
時間枠：1日目
体重と身長を組み合わせて体格指数を kg/m^2 で報告します
1日目
胴囲
時間枠：1日目
胴囲は、150 cm の人体測定用スチール製メジャーを使用して測定されます。
1日目
血圧（mmHg）
時間枠：1日目
収縮期圧および拡張期圧は、自動血圧計（OMRON HEM-907; Peroxfarma、バルセロナ、スペイン）を使用して、2〜5分間の患者の休息の後、1分間の間隔で座って2回測定されます。
1日目
胴囲と身長の比率
時間枠：1日目
胴囲と身長を組み合わせて、胴囲と身長の比率を報告します。
1日目
体組成
時間枠：1日目
体脂肪量と体脂肪量は、TANITA SC 330 S Body Composition Analyzer (Peroxfarma、バルセロナ、スペイン) を使用して測定されます。
1日目
食事摂取量
時間枠：1日目
食事摂取量は、3 日間の食事記録を使用して測定されます。
1日目
毛包におけるトランスクリプトミクス解析。
時間枠：1日目
毛包サンプルのトランスクリプトミクス解析は、RNA-seq によって行われます。
1日目
全血中のトランスクリプトミクス分析。
時間枠：1日目
トランスクリプトーム分析は、マイクロアレイ技術（Agilent Technologies）によってPAXgeneチューブに収集された血液サンプルで実行されます。 この分析は、合計 64 のサンプルで得られたさまざまなクラスターのそれぞれからの閉経後の女性のサブコホートで実行されます。
1日目
全血中のマイクロRNA分析。
時間枠：1日目
マイクロRNAは、RNA-seqテクノロジーを使用してPAX遺伝子チューブに収集された血液サンプルで分析されます。 この分析は、合計 64 のサンプルで得られたさまざまなクラスターのそれぞれからの閉経後の女性のサブコホートで実行されます。
1日目
全血中のDNAメチル化分析。
時間枠：1日目
DNAメチル化分析は、PAXgeneチューブに収集された血液サンプルを使用して、DNAの重亜硫酸塩変換と、関心領域の標的増幅、ライブラリー構築、および次世代シーケンシングを組み合わせて実行されます。 この分析は、合計 64 のサンプルで得られたさまざまなクラスターのそれぞれからの閉経後の女性のサブコホートで実行されます。
1日目

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。

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Fundació Eurecat

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

便利なリンク

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 (実際)

2021年4月16日

一次修了 (実際)

2022年11月29日

研究の完了 (実際)

2022年11月29日

試験登録日

最初に提出

2022年4月1日

QC基準を満たした最初の提出物

2022年5月25日

最初の投稿 (実際)

2022年5月31日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年3月16日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年3月15日

最終確認日

2023年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • SHE-HEALTH

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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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