2型糖尿病の合併症を防ぐための早期介入を導く尿プロテオミクス - 実現可能性研究 (SIGNAL)

背景：

糖尿病とそれに関連する合併症は、患者と社会の両方に重大な負担をかけます。 血糖の低下の進歩にもかかわらず、心血管疾患（CVD）と慢性腎臓病（CKD）を発症するリスクの上昇は、最適化された予防戦略と治療オプションの改善の必要性を強調している依然として懸念を抱いています。 ナトリウム - グルコセコトランスポーター - 2阻害剤（SGLT2-I）およびグルカゴン様ペプチド-1受容体アゴニスト（GLP1-RA）などのグルコース低下薬の最近の開発、および非ステロイド型ミネラルコルチコイド受容体抗角（NSMRA）の使用が示されています。 現在、糖尿病合併症における個別化された治療反応を予測する信頼できる方法はありません。 その結果、多くの患者が反応していないため、治療の利点は論争中です。 CKDでのSGLT2-I、NSMRA、およびGLP1-RAの使用はほぼ並行して発生しており、すべてのエージェントが利益を実証していますが、薬物間で優先順位を付ける方法、またはすべてを組み合わせる必要があるかどうかはまだ明確ではありません。 この研究は、尿プロテオームを調査し、初期糖尿病関連合併症を予測できるいくつかのバイオマーカーを特定した以前の科学研究に基づいています。

CKD273尿プロテオームリスクスコアは、慢性腎疾患（CKD）の進行のリスクを予測するために使用される確立されたツールです。 CAD160は、冠動脈疾患（CAD）のリスクを予測するための尿タンパク質リスクスコアです。 HF2尿プロテオーム分類器は、心不全のリスク（HF）を予測するために使用されます。

尿サンプル分析は、これらのリスクスコアを決定するために、質量分析（CE-MS）と組み合わせた毛細管電気泳動に基づいています。

尿プロテオームスコアは連続的な数値値です。 スコアが高いということは、尿ペプチドパターンが進行性疾患の患者のパターンよりも類似していることを意味します。 スコアが低いと、健康な人の典型的なペプチドプロファイルが示されます。

さらに、サポートベクターマシン（SVM）に加えて、監視された機械学習アルゴリズムは、シリコ治療シミュレーションで実行され、3つの異なる潜在的な介入の分類スコアの変化を計算します：GLP1-RA Semaglutide、SGT2-I Dapagliflozin、GLP1-RA Finerenone。 これらの変化に基づいて（最も効果的な治療を示す最大の有益な変化を伴う）、最も適切な介入を選択し、参加者に割り当てられます。

デザイン：

6か月の介入を伴う単一中心のオープンラベル、並列グループ（介入グループ）。

人口：

心不全の病歴のない2型糖尿病NYHAクラスIVまたは推定糸球体ろ過率（EGFR）<30 ml/min/1.73m2の進行糖尿病腎疾患疾患 または尿アルブミンクレアチニン比（UACR）> 200 mg/g。

目的：

前向き研究で反応予測のために臨床診療でプロテオミクス分類器を使用する可能性を評価するため。 尿中プロテオーム分類器であるCKD273、CAD160、およびHF2を使用して、ナトリウム - グルコース共筋胞子-2（SGLT2） - 阻害剤、グルカゴン様 - ペプチド-1 GLP-1受容体アゴニストまたは非腸葉型ミネロコ酸受容体アンタゴニストを使用した追加の医療に適した患者を特定します。

介入：

SGLT2阻害剤ダパグリフロジン10 mg毎日、NSMRAフィンレノン10-20 mg、GLP-1受容体アゴニストセマグルチド0.25-1.0 mg週1回。 投薬は、事前に指定されたアルゴリズムに従って段階的に与えられ、UACRの応答によって導かれます。

エンドポイント：

一次エンドポイントは、臨床診療で尿中プロテオーム分類器を使用する可能性がありますが、二次エンドポイントは、6か月の治療後のUACRおよび尿プロテオームシグネチャの変化です。

タイムスケジュール：

この研究は、2025年6月1日に包含を開始する予定です。 募集期間は6ヶ月であるため、介入期間は6か月であるため、研究は2026年5月31日に終了する予定です。