지중해 지역의 피험자 코호트의 리콜. 간 질환 모니터링 (NutriHep 3). (Nutrihep3)

간 질환은 전 세계적으로 유병률이 높고 발병률이 높아지고 글로벌 이환율과 사망률에 큰 영향을 미쳐 매년 약 2 백만 명이 사망 한 공중 보건 문제를 나타냅니다. 사망은 크게 간경변 및 간세포 암종의 합병증에 기인합니다. 전세계 간경변의 가장 흔한 원인은식이 습관이 열악한 바이러스 성 간염, 알코올 및 비 알코올성 지방간 질환과 관련이 있습니다. 간물성 바이러스는 대부분의 급성 간염의 경우 병인 학적 인자이지만, 약물로 인한 간 손상은 점점 더 상당한 비율의 사례를 나타냅니다.

이탈리아에서는 간 질환의 발생률이 최근 몇 년 동안 연구의 대상이되었습니다. 이들 데이터에 기초하여, 이탈리아는 바이러스 및 대사 병인이 만성 간 질환의 높은 유병률과 발병을 담당하는 "과수성"영역으로 확인되었다. 또한, 북부에서 남부 이탈리아로 바이러스 성 간염의 발생률이 점진적으로 증가하는 것이 관찰되었다. 최근 수십 년 동안 이러한 질병의 병인은 중대한 변화를 겪고 있습니다.

B 형 간염 바이러스 (HBV)와 관련하여 예방 접종 프로그램은 사회 경제적 상태가 개선되고 인구 인식이 높아짐에 따라이 바이러스 성 질환의 발생률과 유병률을 점차 줄였습니다. 1980 년대와 1990 년대의 증가 후 C 형 간염 바이러스 (HCV)와 관련된 만성 간염은 현재 특히 젊은 연령 그룹들 사이에서 추세가 감소하고 있습니다. 다른 연구는 대사 기원의 간 질환 (ASLD, Metald, ALD 등)에 중점을 두 었으며, 이는 전 세계적으로 간 질환의 가장 흔한 원인 중 하나이며 이탈리아에서 가장 최근의 역학 데이터는 1990 년대 후반에 수집되었습니다. 10 년이 지났을 때, 간 질환의 유병률 패턴, 특히 이탈리아 남부, 특히 해안과 하인의 지리적으로 등거리에 대한 새로운 데이터를 수집하는 것이 흥미로울 수 있다고 생각되었습니다.

따라서이 관찰 연구는 지중해 지역에서 이미 확인 된 환자의 코호트를 리콜하여 간 질환의 진화를 분석하는 것을 목표로합니다. 코호트는 이미 간 기능, 동반 질환 및식이 습관의 평가를 거친 푸그 니나 노 (BA)의 지방 자치 단체에 거주하는 개인으로 구성되며, 게놈 전체 연관성 (GWAS) 분석을 통해 유전자 정보를 추가하는 것 외에도 유전자 변이체와 특정 현상 특성 사이의 연관성을 식별하는 데 유용하며, 유전자와 관련하여 유전자와 관련하여 유전자와 관련하여 유전자와 관련하여 유전자의 연관성을 식별하는 데 유용합니다. 대표적인 집단 샘플을 사용한 동반 질환.

수집 된 데이터의 분석은 예방 및 관리 전략을 최적화하기 위해 간 질환 진행의 위험 요인과 예측 바이오 마커를 식별하는 것을 목표로합니다. 결과는 임상 감시를 개선하고 간 질환이있는 개인의 개인화 된 중재를 촉진하는 유용한 정보를 제공합니다. 분석은 고급 생물 정보학 및 통계적 방법론을 사용하여 결과의 ​​견고성을 보장합니다.

이 리콜은 첫 번째 리콜 이후 거의 20 년이 지난 후에 수행 될 것입니다. 피험자의 리콜은 질병 진행 인자의 종 방향 평가 또는 질병의 발병을 허용 할 것이다.

이 코호트 연구의 목적은 이전에 NutriHep 1 및 NutriHep2 연구에 관여 한 피험자를 기억하는 것뿐만 아니라 모든 코호트 연구와 마찬가지로 개인 그룹의 노출과 결과 사이의 연관성을 평가하는 것입니다. 또한, 그들의 변이를 연구하기 위해 이전에 고려 된 매개 변수 (혈액 검사,식이 설문지 및 신체 활동)를 재평가하는 것 외에도, 전체 게놈 유전자형 분석은 SNP-array 기술과 같은 고생물 유전체 기술을 사용하여 전체 게놈 유전자형 분석을 수행 할 것입니다. 이 기술을 사용하면 전체 게놈에 고르게 분포 된 수천/수백만 개의 유전자 변이체를 분석 할 수 있으며, 이전에는 다른 조상 집단에 특징 지어져 1000 게놈 프로젝트 Phase 3 데이터베이스에 존재합니다.

이들 유전자 변이체 (SNP)의 특성화는 우리의 연구 코호트의 각 대상에 대해 여러 유전자 변이체의 결합 된 영향에 의해 결정된 유전자 및 다처제 위험 점수에 대해 계산할 수있게한다.

구체적으로, 유전자 및 다형성 위험 점수의 결정은 게놈 전체 연관 연구 (GWAS)에서 얻은 데이터를 사용하여 수행 될 것이며, 정교한 생물 역사적 및 수학적 알고리즘을 사용하여 대립 유전자가 우리의 환자 코호트의 조상 기원에 기초한 MAFLD 병리와 관련된 변형에 가중치를 부여합니다. 후속 단계에서, 유전자 및 다형성 위험 점수는 독특한 임상 특성을 가진 환자의 하위 군을 식별하고 병리의 발병 및 진화의 위험을 예측하기 위해 아픈 대상체의 임상 적 특성과의 연관성을 연구하는 데 사용될 것이다.

Nutrihep Cohort (Putignano)는 2006-2007 년에 처음 설립되었으며, 2300 명의 피험자 코호트를 포함하여 Putignano (BA) 지방 자치 단체의 1 : 3 단계로 회상되었습니다.

2015-2018 년에 동일한 주제가 회상되었으며, 후속 준수는 65.60%입니다. 또한 2007 년부터 2014 년까지 102 명이 사망했습니다.

리콜은 1 차 파의 2300을 고려할 것이며, 그로부터 사망자들은 지역 에도토 시스템을 통한 사망 등록자의 상담을 통해 평가되었으며 다른 지역으로 이사 한 사람들은 빼게 될 것입니다.

또한, 일반 개업의 등록에 기초하여 1 : 3 단계로 추출한 연구 집단의 대표성을 유지하기 위해 내장 코호트가 만들어 질 것이다. 이 접근법은 초기 코호트가 숙성되었으므로 더 이상 젊은 연령대에 속한 개인을 포함하지 않기 때문에 유용합니다.이 그룹은 연구 시작시에 있었지만 시간이 지남에 따라 노화되었습니다. 이를 통해 연령 분포를 초기 분포와 유사하게 유지하여 코호트가 나이가 많은 그룹으로 점차 왜곡되지 않고 코호트 자체의 노화로 인한 편견을 줄이고 결과의 일반화 가능성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 연구의 통계적 힘을 보존 할 수 있습니다. 특히 일부 고령 그룹은 결과에 대한 노출의 영향 분석에 중요하기 때문입니다.

이전의 양식과 유사한 양식 으로이 관찰 연구는 주로 다음 단계에 중점을 둘 것입니다.

초기 단계

• NutriHep 1 연구의 참가자의 이름과 푸그 니나 지방 자치 단체의 거주자들로부터 젊은 연령 그룹을 보상하기 위해 푸그 니나 (Putignano) 지방 자치 단체의 거주자들의 이름을 딴 피험자 목록의 창조;
• 집과 전화로 보내진 편지를 통해 여전히 살아있는 피험자를 다시 접근하는 것;
• 예약 약속.

v1 :

• 사전 동의 서명;
• 피 브로스칸을 통한 비 침습적 검사를 통한 간 건강의 평가;
• 역학적 파라미터 (간 관련 질병의 연령, 성별, 소득, 병리학 및 가족력)에 기초한 아나메레스;
• 체중, 높이, 허리 둘레, 고관절 둘레, 목 둘레, 손목 둘레 및 송아지 둘레와 같은 인체 측정 파라미터의 수집. 또한, 혈압 매개 변수 (수축기 및 이완기)와 체력 상태는 다음과 같은 현장 테스트를 통해 기록됩니다 : 손잡이, 앉아서 앉고 도달 테스트, 단일 다리 스탠드, 30 ''앉아 서, 더 피어 테스트, VO2 Max.

등록 된 피험자에게는 신체 활동 (가속, 움직임) 및 수면 품질에 대한 객관적이고 신뢰할 수있는 정보를 제공하는 가속도계가 제공됩니다. 그것은 채용 당일에 주어지고 7 일 후에 돌아올 것입니다.

더 잘 이해하기 위해 프로젝트가 시작되기 전에 제안 된 중재의 성공을 방해 할 수있는 측면은 추가 설문지를 완성합니다.

또한, 수면 품질 및 운동 공포증, 피츠버그 수면 품질 지수 (PSQI) 및 탬파 규모의 운동 요법 공포증 (TSK)을 평가하기위한 테스트가 완료 될 것입니다. sarcopenia의 분류를 위해 SPPB (Short Physical Performance Battery) 테스트가 관리됩니다. - 일상적인 분석을위한 혈액 샘플링. 완전한 혈액 수, CRP, 총 단백질, 세 룰로 클라스 민, 알파 1 안티 트립신, 포도당, 헤모글로빈 A1C (HBA1C), 우레아, 크레아티닌, 추정 된 사구체 여과율 (EGFR), 총 및 직접 빌리 루빈, 알부민 아미노 아인 산 (AST/GOT). 아미노 트랜스퍼 라제 (ALT/GPT), 감마-글루타밀 트랜스퍼 라제 (GGT), 나트륨, 칼륨, 칼슘, 인, 철, 고밀도 지단백질 (HDL), 저밀도 지단 단백질 (LDL), 트리글리세리드, 코르티솔, C- 펩티드, 비타민 D, 비타 린, 비판, 비판적 지단 단백질. B12, 부갑상선 호르몬, 갑상선 자극 호르몬 (TSH), 유리 트리오 도토 리로닌 (FT3), 유리 티록신 (FT4), 인슐린 유사 성장 인자 1 (IGF-1), 고감도 C- 반응성 단백질 (HSCRP), Prop-type Natriatic Peptide (Prob-type Natriuretic Pepttide) HCV; 일상적인 혈액 화학 분석 후에 남아있는 혈청 분취 량은 후속 분석을 위해 Biobank에 저장 될 것이며, 대상의 동의와 함께 IRCCS "Saverio de Bellis"가 활성화 될 다른 연구에 사용됩니다.

유전자형 분석은 전 혈액 분취 량에 대해 수행 될 것이며, 일상적인 분석 후에도 남아있을 수 있습니다. 등록시 환자에게 고유 한 코드를 할당함으로써 익명 성이 보장됩니다.

-자체 완성 설문지 제공 : 심리적 건강 평가를위한 음식 설문지 (EPIC), 신체 활동 (IPAQ, 긴 형태) 및 설문지 : PSS-10 (인식 스트레스 척도), H.A.D.S. (병원 불안 및 우울증 척도), TMI-I (기억 테스트).

v2 (7 일 후) :

• 혈액 화학 검사 수집;
• 대변 ​​및 소변 샘플의 전달. 대변 ​​샘플에서 대변 칼 프로텍 틴 및 오컬트 혈액을 측정 할 것입니다. 대변 ​​및 소변 샘플은 이후 Biobank에 저장됩니다. 대변 ​​샘플은 장 미생물 총 및 대변 대사를 평가하는 데 사용됩니다. 소변 샘플은 대사체 측정에 사용될 것입니다. 장내 미생물 총의 평가를 위해, 총 세균성 메타 게놈 DNA는 QIAAMP FAST DNA 대변 미니 키트 (QIAGEN, Hilden, Germany)를 사용하여 대변 샘플에서 추출 될 것이다. Microbiome 특성화는 DNA 대사 코딩 및 산탄 총 Metatranscriptomics 접근법을 사용하여 수행됩니다. DNA 대사 코딩 분석은 박테리아에 대한 16S rRNA의 V5-V6 하이퍼 파괴 영역을 사용하여 수행 될 것이다 (Miseq-illumina 플랫폼). DNA 대사 코딩 분석에서 유의 한 샘플은 Metatranscriptomics 분석 (NextSeq 500 -Illumina 플랫폼)에 적용됩니다. Metagenomics 및 Metatranscriptomics 데이터는 Bioinformatics 파이프 라인을 사용하여 분석됩니다.

To perform metabolomics tests, samples will be analyzed for volatile organic compounds (VOCs) which will be thermally desorbed by immediately transferring the fiber into the heated injection port (220 °C) of a Clarus 680 (Perkin Elmer, Beaconsfield UK) equipped with an Rtx-WAX column (30 m × 0.25 mm i.d., 0.25 µm film thickness) (Restek) and 소스 및 전달 라인 온도가 각각 250 및 210 ° C로 유지되는 Clarus SQ8MS (Perkin Elmer)에 결합합니다.

• 가속도계의 수집;
• 오해와 누락 된 데이터를 피하기 위해 설문지의 전달 및 토론.