血管老化とアテローム性動脈硬化性プラークの脆弱性 (VICTORIA)

背景 - 経時的な老化のプロセスは、血管構造内の構造的および機能的変化に大きく寄与し、アテローム性動脈硬化症および急性血栓性イベントの主要な危険因子として浮上しています [1、2]。 さらに、加齢に伴う血管の劣化は、ライフスタイルの選択、環境要因、外部刺激の影響を受ける可能性があり、その結果、血管の完全性と機能が徐々に低下します[3、4]。

血管老化の有害な結果を遅らせたり逆転させたりするための治療介入の潜在的な標的を特定するには、血管老化の細胞的および分子的メカニズムをよりよく理解し、環境要因がどのようにプロセスを加速させるかをよりよく定義することが重要です [3] -5]。

過去数十年にわたって、ミトコンドリア障害と並んで、テロメアと非テロメアの両方の DNA 損傷が、血管の老化とアテローム性動脈硬化症の発症の極めて重要な引き金として浮上してきました [4-11]。 豊富な証拠は、実験モデルとヒトのプラークサンプルの両方に酸化的 DNA 損傷、テロメアの磨耗、ミトコンドリア DNA 損傷が存在することを裏付けています [12-17]、アテローム性動脈硬化症患者の末梢細胞にも [9、18-21] ]。

さらに、ゲノムの不安定性が、多数の病態生理学的変化をもたらすシグナル伝達経路を誘発することにより、血管の細胞機能に直接影響を与える可能性があることがますます明らかになってきている。 これらの変化には、炎症、アポトーシス、オートファジー、そして最終的には「老化関連分泌表現型」(SASP) の分泌によって特徴付けられる細胞老化が含まれます。 [4-11]。 DNA 損傷と細胞老化との間の強力な機構的関連性は、DNA 損傷が老化の主な原因の主な候補であることを強調しています [22]。 DNA 損傷とそのメカニズムの相関関係を標的とすることは、加齢に伴う機能不全や疾患の軽減を目的とした統一介入の開発に論理的基盤を提供する可能性がある [22]。

それにもかかわらず、血管細胞における DNA 損傷と SASP を結び付ける正確な機構、ならびにアテローム性動脈硬化症および脆弱性アテロームの病因における SASP の役割は、依然として解明されていない。

最近の証拠は、細胞老化の過程におけるテロメア機能不全とミトコンドリア代謝異常の間の相互クロストークを強調しており[23-26]、この複雑で複雑な関係をさらに解明する必要性が強調されており、これにより加齢関連疾患の新たな潜在的な治療戦略が開かれる可能性がある[27]。 。

ミトコンドリアの機能不全がテロメア長に影響を与える、またはその逆の根本的なメカニズムと、それらの相互作用が血管老化のプロセスにどのように寄与するかを理解するには、さらなる研究が必要である[26]。

私たちは、テロメアの機能不全、mtDNA損傷、ノンコーディングRNAの調節解除を結びつける複雑な分子機構が血管老化のプロセスに関与し、アテローム性動脈硬化症の発症と進行を促進しているのではないかと仮説を立てています。 したがって、遺伝子損傷および非コード RNA の末梢老化マーカーは、原因血管における脆弱性プラークの発生を特徴づけ、患者の予後を改善するのに役立つ可能性があります。

目的 - 本提案の具体的な目的は次のとおりです。 1) 細胞老化の末梢マーカー [テロメア長 (LTL) およびミトコンドリア DNA (mtDNAcn) 含量] と非コード RNA 調節解除 (lncRNA TERRA、MitomiR) との関連を調査すること。狭心症のさまざまなスペクトル（安定狭心症、不安定狭心症、NSTEMI、およびSTEMI）、および2）登録後12か月以内の主要な心血管有害事象（MACE）との関連性を評価します。

心臓ショック、うっ血性心不全、末期腎疾患、冠動脈バイパス移植を受けた患者は除外されます。 原因となる動脈の光干渉断層撮影 (OCT) 検査または血管内超音波検査 (IVUS) のスクリーニングを受ける患者については、プラーク形態の正確な評価が取得されます。

研究デザイン - 前向き、単一施設の非ランダム化観察研究。 サンプルとデータの収集 - 診断または治療用の血管造影手順を受ける前に、各患者から末梢血サンプル (約 10 mL) が収集され、DNA および/または RNA の抽出に使用されます。 他の生物学的サンプル（全血、血漿、血清、血餅、PBMC）のバイオバンクが確立される予定です。 登録後約 12 か月後、定期的な医療訪問または電話面接を通じて、研究に登録されたすべての患者に対して臨床追跡調査が実施され、有害な心血管イベント (MACE - 死亡、心筋梗塞、またはその後の血行再建の必要性) が評価されます。

バイオマーカーの測定 - LTL および mtDNAcn は血中白血球からの DNA 抽出後に測定され、lnc-RNA TERRA および mitomiR は血中白血球からの RNA 抽出後に測定され、リアルタイム PCR 技術を使用して分析されます。

サンプル サイズ - グループ間の平均 LTL 値の差における中程度の効果サイズ (f = 0.25) を検出するには、アルファ レベル 0.05 と検出力で少なくとも合計 232 人の患者のサンプル サイズが必要であると推定します。 90％以上。 10% の脱落率を考慮すると、登録される患者の総数は少なくとも 260 人でなければなりません。

統計分析 - データの正規分布は、コルモゴロフ-スミルノフ検定を使用して検定されます。

連続変数は、平均、標準偏差、中央値、第 1 四分位数、および第 3 四分位数として表示されます。 カテゴリ変数は数値とパーセンテージで表されます。

2 つのグループ間の比較は、連続変数の独立サンプルについてはスチューデントの t 検定を使用し、カテゴリ変数の場合はカイ二乗検定またはフィッシャーの直接確率検定を使用して実行されます。 2 つ以上のグループ間の比較は、一元配置分散分析 (ANOVA) でテストされ、続いて 2 つのグループの比較についてはボンフェローニ事後テストが行​​われます。 データ分布の正規性の仮定が満たされない場合は、同等のノンパラメトリック検定が使用されます。 ピアソン係数またはスピアマン係数は、単変量方法で変数間の相関関係を調査するために計算されます。 無イベント生存曲線は、カプランマイヤーモデルを使用して構築され、異なるグループ間のログランク検定で検定されます。 単変量および多変量コックス比例ハザード モデルは、MACE イベントに対する各変数の予測値を特定するために使用されます。データは HR とその 95% 信頼区間で表されます。

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