Benaderingen van netwerkgeneeskunde om hartfalen te classificeren met een gereserveerde ejectiefractie op basis van handtekeningen van DNA-methylatie en point-of-carE-risicoberekeningen (PRESMET) (PRESMET)

Hartfalen (HF) is een syndroom dat het gevolg is van een structurele of functionele stoornis van de ventriculaire vulling of het uitwerpen van bloed. Effectief HF-beheer hangt af van een nauwkeurige en snelle diagnose die beoordeling van symptomen en fysieke tekenen vereist in combinatie met geavanceerde en dure beeldvormingstools. Er komen echter verschillende uitdagingen voort uit de traditionele op symptomen gebaseerde diagnose, omdat comorbiditeiten van HF vergelijkbare presentaties hebben. Dit impliceert de behoefte aan een diepere kennis van mechanistische verbanden tussen genetische en epigenetische gebeurtenissen die de pathofysiologie van HF bepalen, wat leidt tot een nieuw moleculair gebaseerd systeem om HF-fenotypes te differentiëren. Nu het duidelijk wordt dat de pathofysiologie van HFpEF en HFrEF anders is, biedt het een mogelijkheid om biomarkerkandidaten te identificeren die zouden kunnen helpen bij de diagnose van HF en de stratificatie tussen deze twee vormen van de ziekte. Het doel van het PRESMET-project is om vloeibare biopsiestrategieën uit te voeren om nieuwe vermoedelijke niet-invasieve epigenetisch-gevoelige biomarkers te identificeren die alleen of in combinatie met gevestigde diagnostische tests, zoals natriuretisch peptide, kunnen worden gebruikt om HFpEF van HFrEF te onderscheiden. De onderzoekers zullen DNA-methylatie-analyse uitvoeren op CD4+ T-cellen geïsoleerd van patiënten versus controles. Opmerkelijk is dat big data gegenereerd door NGS-tools zullen worden geanalyseerd door geavanceerde netwerkgeoriënteerde algoritmen. Onze resultaten kunnen een bruikbare klinische roadmap bieden om precisiegeneeskunde en gepersonaliseerde therapie van HF te verbeteren.