中国における老化と認知障害に関する研究 (HAPCAD)

研究の目的:

包括的な健康と精神障害のデータベースを構築するために、生理学的検査、心理的評価、認知機能スクリーニング、日常生活能力の評価、画像検査、血液検査などを含む、さまざまな年齢層の集団コホートに対する詳細な健康診断を確立します。 老化関連疾患に関連する早期警告のための人工知能システムを開発し、予防および治療戦略を作成します。 健康的な老化と老化関連疾患に関連する健康管理、介入、研究、サービスの推進に焦点を当て、健康的な老化を促進するための効果的な介入戦略と治療薬を開発します。

研究内容：

1. スクリーニングと追跡: 健康的な老化と認知障害に関する長期コホート研究を実施し、さまざまな年齢層にわたる生理学的、心理的、精神的、日常生活能力の変化を理解します。 健康な老化と認知障害に対する遺伝的、環境的、ライフスタイルの要因の影響を分析します。 特定された危険因子に基づいて、個人に合わせたライフスタイルへの介入と管理計画を作成します。 この研究には20,000人の参加者が含まれる予定です。
2. オミクス アプローチ: ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスを使用して、健康な老化、認知障害、その他の老化関連疾患に関連するバイオマーカーを特定します。 これは、これらの分野におけるさらなる一次研究をサポートします。

研究方法と技術ロードマップ:

1. アンケート調査：人口統計情報（年齢、性別、身長、体重、学歴、職業、喫煙、飲酒量、食習慣、病歴、家族歴、薬歴など）を収集し、各種尺度の評価を実施します。 具体的なスケールには、ミニ精神状態検査 (MMSE)、モントリオール認知評価 (MoCA) バックグラウンド バージョン、記憶力および指のスパン テスト、ハミルトンうつ病評価スケール (HAMD)、ハミルトン不安評価スケール (HAMA)、PHQ-9 うつ病スクリーニング スケールが含まれます。 、HIS 虚血スケール、精神神経インベントリ (NPI)、ピッツバーグ睡眠の質指数(PSQI)、国際身体活動アンケート (IPAQ)、日常生活活動 (ADL)、臨床医の面接ベースの変化と介護者の入力の印象 (CIBIC-PLUS)、臨床認知症評価 (CDR) スケール、および流行性保護行動スケール。
2. 臨床検査指標収集: 血液検査 (全血球計算、生化学検査、グルコース、糖化ヘモグロビン、脂質プロファイル、葉酸、ビタミン B、ホモシステイン、甲状腺機能、C 反応性タンパク質)、尿検査、便検査を実行し、バイオマーカーを測定します ( ApoE、T-タウ、NFL、GFAP、UCHL1、pTau-181、pTau-217、Aβ40、 Aβ42など）。
3. 臨床検査インデックス収集: 脳 MRI、経頭蓋ドップラー (TCD)、頸動脈および椎骨動脈の超音波検査、心エコー図、下肢血管超音波検査、外来血圧モニタリング、眼底写真撮影、CT スキャンを実施し、病理学的レポートをレビューします。
4. サンプル採取: 臨床診断に必要な血液、脳脊髄液、脳組織、便、尿、唾液を採取します。 追加のサンプル (血液 20 ml、尿 10 ml、便 30 ml、唾液 20 ml) が収集、処理され、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスについて分析され、特定のバイオマーカーが特定されます。

4.1. ゲノミクス: 全ゲノム配列決定 (WGS) 用のイルミナ プラットフォームを使用して、遺伝的変異を特定し、遺伝子型の多様性、進化分析、および疾患のスクリーニングを実施します。 全ゲノム重亜硫酸塩シーケンス (WGBS) を実行して DNA メチル化を研究し、老化や疾患に関連するゲノム全体のメチル化修飾に関する研究をサポートします。

4.2. トランスクリプトミクス: 次世代シーケンシング用のイルミナ プラットフォームを利用して、コーディング RNA と非コーディング RNA を分析します。 単一細胞遺伝子発現プロファイリングには 10x Chromium Single Cell Gene Expression Solution プラットフォームを採用し、細胞集団の詳細な分析と単一細胞発現アトラスの作成を可能にします。

4.3. プロテオミクスとメタボロミクス: プロテオミクスを使用してタンパク質の組成と活性パターンを研究し、メタボロミクスを使用して小分子代謝物を探索します。 両方のアプローチからのデータを統合して、異なるタンパク質と代謝産物を同定し、分子調節機構を説明します。

フォローアップと追跡:

登録された参加者を追跡し、フォローアップします。

実験方法:

t テスト、ノンパラメトリック テスト、カイ 2 乗テスト、ロジスティック回帰、コックス比例ハザード モデル、人工ニューラル ネットワーク、ベイジアン モデルなど、従来の高度な統計手法を採用します。 データを分析して疾患を予測するためのバイオマーカーを特定し、疾患のメカニズムを調査し、治療戦略を導きます。 サンプルを科学分析、分子実験、創薬に活用します。

主要なテクノロジーと説明:

サンプル処理: 遠心分離機、スライサー、ピペット、および DNA/RNA 抽出器具を使用します。 標準化された手順に従って、冷蔵庫、冷凍庫、液体窒素タンクなどの低温設備にサンプルを保管します。

シモア検出技術:

磁気ビーズ上の捕捉抗体結合部位を使用し、CCD カメラを使用してシグナルを検出することで、高感度で単一分子を検出するために Simoa を利用します。 この技術により、タンパク質濃度の正確な測定が可能になります。

年間研究計画:

人間の成長と老化の詳細なマップを作成することを目的として、あらゆる年齢層の病院から総合的な健康診断のボランティアを募集します。