염증성 장질환에 대한 NORDTREAT 전향적 연구

주요 목표는 크론병(CD), 궤양성 대장염(UC) 및 분류되지 않은 염증성 장질환(IBD-U)을 포함하는 염증성 장질환(IBD)으로 진단된 개인 간의 차별을 위한 분자 마커(예: 혈액 및 대변)를 식별하는 것입니다. , 및 없는 것(IBD 아님). 기준선에서 다양한 질병 경로가 있는 IBD가 의심되는 참가자는 1년 코호트 연구를 사용하여 다시 평가됩니다. 진단 및 임상 결과는 위탁 시 및 1년의 관찰 후에 평가됩니다.

두 번째 목표는 분자 정보에 추가하여 임상 및 생활 양식 요인에 대한 정보와 이들의 조합(예: 유전자-환경 상호작용 분석)은 IBD 식별의 예측 가능성을 향상시키고 예후를 구별할 수 있습니다.

연구 설계: IBD가 의심되어 병원에 의뢰된 환자 중 IBD의 진단 및 특성화를 위한 예후 인자에 대한 전향적 북유럽 다기관 연구. 진단 목적으로 가능한 예후 바이오마커 패널이 모든 참가자에게 적용될 것입니다.

설정: IBD 의심으로 인해 Odense 대학 병원, Svendborg 병원, Vejle 병원, Esbjerg 병원 및 잠재적으로 남부 유틀란트 병원, Aabenraa의 위장병과로 의뢰된 모든 환자가 연구에 참여하도록 초대됩니다. 참가자는 2022년 1월부터 1년 동안 또는 북유럽 연구 참가자 800명(덴마크 최대 400명)이 포함될 때까지 포함됩니다. 추적 기간은 방문 및 설문 조사를 포함하여 1년이며 등록 데이터를 사용하여 추가로 9년의 추적 기간입니다. 생물학적 물질은 진단이 확정된 후 2/0주, 12, 26 및 52주에 IBD 참가자의 경우 4회 획득됩니다. IBD가 확립되지 않은(비IBD) 참가자는 기준선(즉, 방문 -2/0)에서만 생물학적 물질을 얻고 52주 후에 임상 인터뷰를 하게 됩니다. 모든 참가자는 임상 부서에서 표준 임상 실습에 따라 치료를 받습니다.

임상 데이터는 개인 데이터, 건강 및 질병에 대한 데이터, 라이프 스타일, 실험실 측정 및 환자 보고 결과 측정(PROM), 임상 평가 및 실험실 데이터를 포함한 질병 활동 점수로 구성됩니다. 각 참가자는 전자 링크를 사용하여 질병 활동, 삶의 질 및 라이프스타일에 대한 검증된 설문지를 작성합니다.

데이터 관리: 임상의, 연구 간호사 및 기술자가 등록한 연구 데이터는 웹 기반 사례 보고서 양식(eCRF) Viedoc(스웨덴 웁살라의 Viedoc™) 또는 REDCap(오덴세 대학교의 REDCap(Open Patient Data Explorative Network(OPEN))에 저장됩니다. 병원) 다이어트 설문지. 설문지는 덴마크어로 되어 있으며 참가자는 개인 전자 우편함(REDCap)으로 전송된 전자 링크 또는 조사관이 제공한 MyViedoc 링크를 통해 설문지에 액세스할 수 있습니다. 모든 데이터는 안전한 연구 저장 시설에 저장됩니다.

통계적 방법: 우리는 특정 개인에 대한 다중 예측 변수를 1년 이내에 심각한 IBD와 같은 특정 결과의 존재(기준선에서 IBD 진단) 또는 향후 발생(예후)의 확률 또는 위험과 관련시키는 다변량 예측 모델을 개발할 것입니다. . 바이오마커와 같은 예측 인자는 예후 인자(독립 변수)로 탐구되는 공변량입니다.

1차 가설은 최종 바이오마커가 참가자 모집단을 각각 50%로 구성된 두 그룹으로 정의한다는 것입니다. 바이오마커 양성 그룹(80%가 IBD로 진단될 것임)과 바이오마커 음성 그룹(20%가 IBD로 진단될 것임).

양측 유의 수준이 0.05인 카이 제곱 근사와 우도비 통계를 사용하여 두 개의 독립적인 이항 비율을 비교하기 위해, 바이오마커 양성 대 음성 비율을 1:1로 가정할 때 총 샘플 크기 800은 다음과 같습니다. IBD로 진단된 비율이 0.8과 0.2일 때 100%의 대략적인 검정력. 800명의 연구 참가자가 있다고 가정하면 잠재적으로("경험 법칙") 다변수 모델에서 80개의 공변량으로 통계 모델을 구축할 수 있습니다.

의심되는 중요한 바이오마커와 다른 변수의 연관성은 비모수적 테스트로 테스트됩니다: 연속 변수에 대한 Spearman 순위 상관(rs) 및 Wilcoxon 순위 합계 테스트 또는 Kruskal-Wallis 테스트(Wicoxon 유형 테스트 포함) 범주형 변수에 대해 적절할 경우 정렬된 그룹 전체의 경향. 일반적으로 로지스틱 회귀 모델은 개별 마커를 노출 변수로, 임상 반응을 결과(종속 변수)로 사용합니다. 분석은 성별, 연령 및 처방된 표적 치료에 대해 동시에 조정됩니다. 바이오마커 상태(양성/음성)와 특정 약물 유형 사이의 잠재적인 상호 작용이 분석됩니다. 공변량(바이오마커)은 유전학, transcriptomic, microbiome 및 proteomics 내의 다양한 측정으로 구성됩니다.

샘플 크기 고려 사항: 바이오마커 양성이 기준선에 등록된 개인의 50%를 구성한다고 가정하고 이벤트 비율이 평균 10%인 경우 총 샘플 크기는 800명의 환자(즉, 400 바이오마커 양성) 우리는 10% 포인트(각각 15% 및 5%)의 수술을 받는 비율 간의 차이를 감지할 수 있는 매우 우수한 통계적 검정력(99.7%)을 갖게 됩니다. 데이터 세트를 2개(2×400 개인)로 분할하기로 결정한 경우 먼저 모델을 구축하고 이후에 두 번째 독립 데이터 세트에서 검증하기 위해 그룹 간 차이를 감지할 수 있는 91.8%의 통계적 검정력을 갖게 됩니다. 바이오마커의 예후 가치가 52주차에 중증 IBD 환자 수를 구분하는 데 그다지 효과적이지 않은 경우에도 바이오마커 그룹 간의 차이를 6% 포인트(예: 각각 10% 및 4%).

또 다른 고려 사항은 다변량 모델에 포함하기 위해 고려되는 변수(EPV)당 사건(52주에 심각한 IBD를 앓는 개인)의 수입니다. 로지스틱 회귀 모델링의 경우 EPV는 모델에 포함될 수 있는 잠재적 예후 변수 수의 10배 이상이어야 합니다. 이 논리의 결과로 800명의 개인(80개의 이벤트 포함)의 예상 샘플 크기는 합리적인 확신을 가지고 최대 8개의 공변량을 동시에 포함하는 다변수 모델을 생성할 수 있습니다.

프로젝트 조직: NORDTREAT는 대규모 북유럽 프로젝트(DK, SE, NO 및 IS)의 일부로 파트너 간에 정기적인 회의가 열립니다. 공동 연구 및 물질 이전 계약은 국내 및 국제 공동 작업자와 함께 수행됩니다.

결과의 과학적 보고 외에도 번역적 의미가 있는 주요 결과는 다양한 미디어 및 뉴스 활동을 통해 의료 전문가, 환자 조직, 공중 보건 정책 입안자 및 일반 대중에게 전달됩니다.