OMICSとIMAGINGに基づいてパッドとCAの研究

バックグラウンドと理論的末梢動脈疾患（PAD）および頸動脈狭窄（CAS）は、有意な罹患率と死亡率に関連する有病な血管障害です。 診断および治療的アプローチの進歩にもかかわらず、これらの疾患を促進する分子メカニズムは、よく理解されていないままです。 この研究は、最先端のマルチオミクス技術と高度なイメージングモダリティを活用して、新しいバイオマーカーと治療目標を特定するという究極の目標を設定して、PADとCAの複雑な病因を解明します。

研究の目的の主要な目的：マルチモーダルイメージングデータ（NIR-IIイメージング、DUSベースのVフローイメージング、レーザースペックルイメージング）を、疾患予測と層別化を改善するための機械学習アルゴリズムを使用したマルチオミクスデータと統合します。

研究デザイン

これは、PADまたはCAと診断された患者を含む前向き観察研究です。 この調査には、次のコンポーネントが含まれます。

イメージング分析：

1. NIR-IIイメージング：深い組織の血管構造と血行動態を視覚化する。
2. DUSベースのVフローイメージング：血流のダイナミクスと血管狭窄を評価します。
3. レーザースペックルイメージング：微小血管灌流と内皮機能を評価します。

マルチオミクス分析：

1. シングルセルトランスクリプトミクス：単一細胞レベルで遺伝子発現をプロファイルし、細胞型固有の変化を識別します。
2. メタボロミクスと脂肪剤：疾患の進行に関連する代謝および脂質プロファイルを特徴付ける。
3. プロテオミクス：差次的に発現したタンパク質とシグナル伝達経路を識別する。
4. データ統合と機械学習：

イメージングとマルチオミクスのデータは、高度な機械学習アルゴリズムを使用して統合され、疾患診断、進行、および治療反応のための予測モデルを開発します。

研究集団研究では、年齢および性別が一致する健康なコントロールとともに、PADまたはCAと診断された患者を登録します。 均一な研究集団を確保するために、包含および除外基準が適用されます。

予想される結果

1. PADおよびCASの病因に関与する重要な分子および細胞経路の同定。
2. 正確な疾患診断と層別化のためのマルチモーダル予測モデルの開発。
3. 個別化医療のための新しいバイオマーカーと治療標的の発見。

倫理的考慮事項研究プロトコルは、人間の被験者の保護を確保するために、施設内審査委員会（IRB）によって審査および承認されています。 インフォームドコンセントは、研究に登録する前に、すべての参加者から得られます。

重要性この研究は、パッドとCAの包括的な理解のためにマルチオミクスとマルチモーダルイメージングデータを統合する先駆的な努力を表しています。 この調査結果は、血管生物学の分野を前進させ、これらの衰弱性疾患の精密医療アプローチの開発に貢献することが期待されています。