CICU における精密医療: プロテオーム バイオマーカーの特定
CICU における精密医療の探求: プロテオミクス バイオマーカーの実現可能性
先天性心疾患（CHD）は、小児の主な死亡原因です。 実質的な罹患率と死亡率は術後の経過に関係します。 たとえば、単心室心疾患に対する最初の複雑な手術後、退院まで生き残れる新生児はわずか 70% です。 一部の小児では、術後に有害な全身性炎症反応が非常に増強されます。 この炎症は病的であり、血管の漏出や体液過多、毒素の放出、細胞の損傷を引き起こし、肺、心臓、腎臓の損傷を引き起こします。 心臓手術後にこの増幅された全身性炎症反応を発症する小児がいる一方、発症しない小児がいる理由は、十分に理解されていません。 心肺バイパスや手術がどのようにしてこの炎症を引き起こすのかというメカニズムも、十分に解明されていません。 現在、急性の有害な術後合併症のリスクが高い患者を予測する既存の方法はなく、ましてやこれらの影響を軽減するために管理を調整することはできません。 その代わりに、私たちの術後ケアのアプローチは、患者が炎症を起こしたり、有害事象が発生したりした「後」の、画一的な対応的なプロセスです。
患者の血液中のタンパク質は、急性炎症反応に関与し、それを反映しています。 他の小児疾患では、タンパク質バイオマーカーが炎症と有害な転帰を予測および監視し、重要なことには抗炎症薬治療に対する反応性を予測することが示されています。 これが精密医療の前提です。 患者様一人ひとりに合わせたオーダーメイド治療。
新しい技術により、数滴の血液から何万ものタンパク質のレベルを測定できるようになりました。 この提案では、研究者らは、手術後のタンパク質レベルとその変化を定量化することにより、心臓手術後の有害事象の予測因子を特定する予定です。 現在では、術後の経時的経過や患者間で最も大きなばらつきがあるタンパク質や、有害な転帰に関連するタンパク質を検出することが可能になりました。 最も有益なタンパク質は、炎症反応の原因についての洞察をもたらします。 研究者らは、炎症、代謝、血管機能、免疫系に関連する経路におけるタンパク質血漿バイオマーカーを同定することを期待している。これらは関与する重要なメカニズムである可能性があるためである。 炎症反応を予防または軽減するための標的療法を導き出すには、これらのメカニズムを高度に理解することが重要です。
研究者は、年齢、心臓の解剖学的構造、手術時間などの患者の臨床データも収集します。 この臨床情報を血液タンパク質プロファイルと組み合わせることで、研究者は機械学習アプローチを使用して、術後有害事象のリスクが最も高い患者を予測するモデルを開発できるようになります。 臨床研究とベンチ研究を統合したこの研究の最も重要な目標は、最終的には精密医療のアプローチを心臓 ICU に応用することです。 臨床医が転帰を予測し、ベッドサイドで意思決定をカスタマイズできるようにすることで、高リスク患者の個別化されたケアを導くことで、疑いなく CHD の転帰を改善するでしょう。
調査の概要
詳細な説明
心肺バイパス（CPB）後の急性炎症は、罹患率と死亡率に寄与します。しかし、これらの反応を引き起こすメカニズムや、リスクのある患者を予測するバイオマーカーは未確認のままです。 タンパク質は、炎症に関与し、炎症を反映する、患者の血液中の疾患に関連した循環因子です。 既存のデータは、プロテオミクスバイオマーカーが炎症や有害な結果の予測と監視に有望であることを示唆しています。しかし、小児心疾患におけるバイオマーカーを検証し、CPB誘発炎症の根底にあるメカニズムを解明し、それらを臨床実践に応用するには、さらなる研究が必要です。
具体的な目的: 私たちの最も重要な目標は、定量的バイオマーカーを臨床医学と統合し、治療を個別化することで先天性心疾患 (CHD) 患者のケアを強化することです。 研究者らは、多くがCPB後に炎症を経験するCHDの小児に対する精密医療パラダイムへの第一歩を提案している。 研究者らは、プロテオミクスプロファイリングによって、CPBに対する過剰な全身性炎症反応のリスクが最も高い患者を特定するバイオマーカーが検出されるのではないかという仮説を立てている。 研究者らは、CPB後の病理学的プロセスの根底にあるプロテオームの状況について深く公平な見解を提供するために、偏りのないプロテオーム全体の発見アプローチを統合したパイロット実現可能性研究を実施する予定である(図1)。
目的 1: CPB を受けている CHD 患者を定量的プロテオミクス プロファイルの研究に前向きに登録すること。
仮説: 心臓集中治療室 (CICU) で CPB を受けている小児を対象に、偏りのないプロテオーム全体の発見アプローチを利用した観察研究を実施することは可能です。 研究者らは 3 つの診断コホートに属する 80 人の子供を特定する予定です。 左心低形成症候群（HLHS）のステージ 1 緩和（S1P）または両心室（BiV）修復を受けている患者は、どちらも過剰な炎症反応のリスクが高く、体液過剰、長時間の人工呼吸器、発熱、毛細血管漏出を特徴とする術後の経過を伴います。動脈スイッチ手術 (ASO) 後に大動脈の D 転位 (DTGA) を患っている人はリスクが低くなります。 研究者は人口統計データと臨床データを収集し、CPB前、CPB直後、CPB後12時間、CPB後24時間の4つの時点で血液サンプルを採取します。 血漿は SomaScan v5.0 プラットフォームで分析され、55 µL の血漿サンプルから 10,778 個のタンパク質が測定されます。
目的 2: プロテオミクス変化の特徴を明らかにすることで、CPB を受けている小児の炎症反応についての理解を深めること。 仮説: CPB に対する一時的な患者内のプロテオミクス反応とその結果との関係は、SomaScan プラットフォームによって特徴付けられるでしょう。 研究者らは、CPB前からCPB後までの患者内のタンパク質レベルの動的な時間的変動について説明する予定である。 次に、研究者らは、患者全体間、各時点間、および転帰ごとに階層化された患者間で最も大きなばらつきを示すタンパク質を特定します。 術後の炎症と有害転帰の候補バイオマーカーを識別するために、研究者らは、抜管成功までの時間、CPB後72時間の体液過負荷の程度、および複合二項有害転帰という3つの臨床エンドポイントを研究する予定である。 バイオマーカーの検索は、誤った発見を制御しながら、公平かつ広範囲に行われます。 予測タンパク質は、システム生物学的アプローチを使用して記述された標的多重イムノアッセイおよび経路によって検証されます。
目的 3: プロテオミクス プロファイルと臨床変数に基づいて患者の転帰を予測する機械学習分類器を開発する。 仮説: CPB 後の有害転帰は、臨床バイオマーカーとプロテオミクス バイオマーカーの組み合わせによって予測されます。 研究者は、教師あり機械学習分類器アプローチを使用して、プロテオミクスと周術期の臨床的特徴の組み合わせを識別し、定義します（例: 年齢、心臓の形態/手術、CPB、および循環停止時間など）により、術後の急性有害事象のリスクが高い個人を正確に区別します。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究場所
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Massachusetts
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Boston、Massachusetts、アメリカ、02115
- Boston Children's Hospital
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 両親の同意
- 心臓手術の基準と年齢の基準。 1歳以上5歳未満、または標準リスクS1P/ASOの患者における選択的BiV修復
除外基準:
- 術前換気または血管作動性サポートまたは ECMO
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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DTGA 麻生
動脈スイッチ操作 (ASO) 後の大動脈の D 転位 (DTGA)
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この観察研究では、SOMAmer (Slow Off-rate Modified Aptamer) を使用して、あらかじめ選択されたタンパク質に高い特異性と親和性で結合してレベルを定量化する、高度に多重化されたプロテオミクス ツールである SomaScan プラットフォームを使用して患者の血漿を検査します。
SomaScan v5.0 は、炎症や免疫系機能に関連する数千のタンパク質を含む 10,778 個の臨床的に関連するヒトタンパク質を、幅広い濃度 (>10 log) で高感度で定量します (
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S1P
左心低形成症候群 (HLHS) のステージ 1 緩和 (S1P) を受けている新生児
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この観察研究では、SOMAmer (Slow Off-rate Modified Aptamer) を使用して、あらかじめ選択されたタンパク質に高い特異性と親和性で結合してレベルを定量化する、高度に多重化されたプロテオミクス ツールである SomaScan プラットフォームを使用して患者の血漿を検査します。
SomaScan v5.0 は、炎症や免疫系機能に関連する数千のタンパク質を含む 10,778 個の臨床的に関連するヒトタンパク質を、幅広い濃度 (>10 log) で高感度で定量します (
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BiV
以前の単心室緩和術は現在両心室（BiV）修復中
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この観察研究では、SOMAmer (Slow Off-rate Modified Aptamer) を使用して、あらかじめ選択されたタンパク質に高い特異性と親和性で結合してレベルを定量化する、高度に多重化されたプロテオミクス ツールである SomaScan プラットフォームを使用して患者の血漿を検査します。
SomaScan v5.0 は、炎症や免疫系機能に関連する数千のタンパク質を含む 10,778 個の臨床的に関連するヒトタンパク質を、幅広い濃度 (>10 log) で高感度で定量します (
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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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抜管が成功するまでの時間（時間）
時間枠：ICU入院まで平均1週間
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抜管が成功するまでの時間は数時間
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ICU入院まで平均1週間
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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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体液過負荷の程度
時間枠：3日間
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バイパス後 72 時間の累積体液過負荷の程度を、体重別の体液バランスの割合として表します。
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3日間
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複合的な有害な結果
時間枠：7日間
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複合二値の有害な結果を満たす割合。つまり、手術後 7 日以内に心停止、機械的補助、臓器不全、または死亡が発生した割合です。
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7日間
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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 (実際)
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 (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
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- IRB-P00049754
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
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
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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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