Nettverksmedisinske tilnærminger for å klassifisere hjertesvikt med bevart ejeksjonsfraksjon etter signaturer av DNA-metylering og Point-of-Care Risikokalkulatorer (PRESMET) (PRESMET)

Hjertesvikt (HF) er et syndrom som skyldes strukturell eller funksjonell svekkelse av ventrikkelfylling eller utstøting av blod. Effektiv HF-behandling er avhengig av nøyaktig og rask diagnose som krever vurdering av symptomer og fysiske tegn i kombinasjon med avanserte og kostbare bildeverktøy. Imidlertid oppstår flere utfordringer fra den tradisjonelle symptombaserte diagnosen fordi komorbiditeter av HF har lignende presentasjoner. Dette innebærer behovet for en dypere kunnskap om mekanistiske koblinger mellom genetiske og epigenetiske hendelser som styrer patofysiologien til HF som fører til et nytt molekylært-basert system for å differensiere HF-fenotyper. Nå viser det seg at patofysiologien til HFpEF og HFrEF er forskjellig, det gir en mulighet til å identifisere biomarkørkandidater som kan hjelpe til med HF-diagnose og stratifisering mellom disse to formene av sykdommen. Målet med PRESMET-prosjektet er å utføre flytende biopsistrategier for å identifisere nye antatte ikke-invasive epigenetisk-sensitive biomarkører som kan brukes enten alene eller i kombinasjon med etablerte diagnostiske tester, slik som natriuretisk peptid, for å hjelpe til med å skille HFpEF fra HFrEF. Etterforskerne vil utføre DNA-metyleringsanalyse på CD4+ T-celler isolert fra pasienter versus kontroller. Bemerkelsesverdig nok vil store data generert fra NGS-verktøy bli analysert av avanserte nettverksorienterte algoritmer. Resultatene våre kan gi et nyttig klinisk veikart for å forbedre presisjonsmedisin og personlig terapi av HF.