喘息患者におけるエンドトキシン攻撃後の鼻炎症 (Nasal-LPS)
喘息患者の粘膜炎症を研究するための鼻エンドトキシンチャレンジ
調査の概要
詳細な説明
重度の喘息患者は、炎症細胞とサイトカインのプロファイルに基づいて 3 つのエンドタイプ (T2、T1、および T17) に大まかに分類できます。 これらのエンドタイプでは、多くの患者の気道および粘膜上皮に高レベルの好中球が存在します。 私たちの予備データは、重度の喘息患者の気道および血液中の好中球は不均一であり、サブセットが存在することを示唆しています。 これらのサブセットの性質は、T2、T1、および T17 喘息エンドタイプ間で異なるようです。
この分野を前進させ、重篤な好中球性喘息の基礎となるメカニズムを解明するために、研究者らは、標準用量のクリニカルリファレンスセンターエンドトキシン（IRB#HS）への曝露後に鼻腔に移動する好中球サブセットの転写プロファイルと機能的特性を長期的に評価することを計画しています。 -3131-528、IND 018580)。
研究者は、各喘息エンドタイプの被験者 15 名 (喘息の参加者合計 45 名) と健康な対照 15 名を募集します。 LPS は、鼻腔への好中球の遊走を誘発するために使用されます。 エンドトキシン攻撃の20分後、1日後、および3日後に、鼻洗浄と鼻ブラシの両方を使用して鼻腔から好中球を単離します。 好中球の生物学は、単一細胞 RNAseq および ex vivo 機能アッセイを使用して評価されます。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- フェーズ 1
連絡先と場所
研究場所
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Colorado
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Denver、Colorado、アメリカ、80206
- National Jewish Health
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コンタクト：
- William J Janssen, MD
- 電話番号：303-398-1366
-
コンタクト：
- Olivia M VerBurg, BA
- 電話番号：303-398-1201
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主任研究者：
- William J Janssen, MD
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- 参加者は医療提供者によって喘息の診断を受けます。 健康な対照は喘息のない個人です。
- 書面によるインフォームドコンセント
除外基準:
- 現在または最近の病気（過去 4 週間以内）
- 最近喘息が悪化した（過去 4 週間）
- 鼻穿孔または鼻手術の既往
- 鼻ポリープ症
- 心臓疾患または全身疾患の存在または既往歴
- 出血障害、全身性抗凝固剤の使用、または抗血小板療法
- 免疫不全状態（HIV、免疫グロブリン欠乏症、コルチコステロイドを除く全身性免疫抑制剤）
- 過去 2 か月以内のタバコまたはマリファナの使用、または年間 10 箱以上の喫煙歴
- 現在妊娠中または授乳中の方
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
- 主な目的：基礎科学
- 割り当て：非ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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アクティブコンパレータ：喘息グループ
研究対象の3つの喘息エンドタイプ（T2、T1、またはT17）のいずれかと診断された被験者。
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LPS 別名エンドトキシンは細菌の細胞壁の成分であり、環境中に遍在しています。
これはペットのフケ、ハウスダスト、環境粉塵に含まれており、喘息に関してはよく研究されています。
他の名前：
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アクティブコンパレータ：対照群
喘息または他の呼吸器疾患の診断がなく、健康であるとみなされる被験者。
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LPS 別名エンドトキシンは細菌の細胞壁の成分であり、環境中に遍在しています。
これはペットのフケ、ハウスダスト、環境粉塵に含まれており、喘息に関してはよく研究されています。
他の名前：
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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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単一細胞 RNA シーケンスを使用した好中球の不均一性
時間枠：研究は5年以上かかると予想されています
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単一細胞 RNAseq によって決定された好中球サブセット組成は、相加的対数比変換を使用した組成データの多変量線形回帰フレームワークを使用してエンドタイプ グループと比較されます。
モデルには、サンプルが T1 高値、T2 高値、T17 高値、または非喘息であるかどうかに関する指標変数が含まれ、年齢、性別、喫煙状況が制御されます。
scRNAseq からの AM サブセット遺伝子発現マトリックスは、対象内の細胞のクラスター化を説明する擬似バルク アプローチを使用してエンドタイプ間で比較されます。
各エンドタイプの根底にある全体的な遺伝子発現プログラムを特定するために、バルク RNAseq 遺伝子発現データは DESeq2 の分散安定化変換を使用して正規化され、同様に線形回帰モデルを使用してエンドタイプ間で比較されます。
Benjamini-Hochberg 調整は誤検出率を制御するために使用されます。
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研究は5年以上かかると予想されています
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協力者と研究者
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研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
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 (推定)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
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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