급성 심근경색 임상 코호트

배경:

심혈관 의학의 발전에도 불구하고, 급성 심근경색증(AMI)은 여전히 이환율과 사망률의 주요 원인으로 남아 있습니다. 현재의 위험도 분류 모델과 치료 전략은 종종 인구 특이적 정밀도가 부족하며, 특히 중국 인구 집단에서 그러합니다. 또한, 취약성 혈관판, MINOCA, 경계성 관상동맥 병변과 같은 특정 고위험 하위 집단은 그들의 독특한 병태생리적 기전을 이해하기 위해 더 깊은 연구가 필요합니다. 이 프로젝트는 기초 다중 오믹스 연구, 임상 영상, 의료 기기 혁신 간의 격차를 해소하기 위한 전환 연구 코호트(TRC)를 시작합니다.

연구 설계 및 대상:

본 연구는 푸단대학 중산병원이 주도하고 상하이의 다른 3개의 주요 3차 병원과 협력하여 진행하는 전향적, 다기관, 관찰 연구입니다. 연구는 관상동맥심장질환(CHD)과 AMI로 진단받은 2,000명의 환자를 등록할 것입니다.

데이터 수집 및 바이오뱅킹:

모든 등록 참가자에 대해, 연구는 구조화된 전자의무기록(EMR), 기초 인구통계학적 특성, 실험실 검사, 다중 양상 영상(심전도, 심초음파, 관상동맥 조영술), 추적 관찰 데이터를 포함하는 홀로그래픽 데이터베이스를 구축할 것입니다. 말초혈액 샘플(혈장, 혈청, PBMC)은 1,200명의 환자로부터 체계적으로 수집되어 엄격한 표준 운영 절차(SOPs)에 따라 처리되고, 중앙 집중식 자동화 바이오뱅크에 저장될 것입니다.

다중 오믹스 및 고위험 하위 집단 분석:

서로 다른 임상 표현형(약 70명의 취약성 혈관판 환자, 60명의 MINOCA 환자, 70명의 경계성 병변 환자)을 대표하는 200명의 환자로 구성된 표적 하위 코호트는 포괄적인 다중 오믹스 프로파일링을 받게 됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

1. 유전체학: 지질 대사 및 AMI 감수성과 관련된 유전적 변이를 식별하기 위한 전장 유전체 시퀀싱(WGS).
2. 전사체학: 면역 세포의 유전자 발현 프로파일을 매핑하기 위한 RNA-seq.
3. 단일세포 RNA-seq (scRNA-seq): 말초 면역 세포와 염증 반응의 이질성을 분석하기 위해 80명의 고위험 환자에게 수행됩니다.
4. 단백질체학: 혈관판 파열 및 심근 손상에 대한 조기 경고 생체표지자를 식별하기 위해 1,000개 이상의 순환 단백질을 정량화하는 Olink 멀티플렉스 분석.

고급 영상 라디오믹스 및 AI 통합:

본 연구는 비침습적 CCTA 라디오믹스, 광간섭단층촬영(OCT), 혈관내 초음파(IVUS), 정량적 혈류비율(QFR), 새로운 관상동맥 내 형광 영상을 포함한 최첨단 심혈관 영상 분석을 통합합니다. 인공지능(AI)과 기계 학습 알고리즘을 활용하여, 연구는 혈관판 취약성, 혈관 혈류역학, 스텐트 치유를 평가하기 위해 다차원 영상 및 기능적 특징을 추출할 것입니다.

연구 목표:

1. 중국인 AMI 환자를 위한 표준화된, 다차원적 임상 및 다중 오믹스 데이터베이스를 구축합니다.
2. AMI 및 그 합병증에 대한 새로운 순환 생체표지자와 치료 표적을 식별하고 검증합니다.
3. 정확한 위험도 분류 및 주요 심혈관 사건(MACE) 예측을 위한 AI 기반 다중 양상 진단 모델을 개발하고 검증합니다.
4. 혁신적인 심혈관 의료 기기와 맞춤형 치료법의 전환을 가속화하기 위한 견고한 임상 증거와 고품질 데이터를 제공합니다.