Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Screening av biomarkører for alvorlig lupus basert på multi-omics-studier

For å oppnå nøyaktig diagnose og behandling av sykdommen, utførte vi RNA-sekvensering og ATAC(Assay for Transposase Accessible Chromatin) kromatin åpen sekvensering hos lupuspasienter i et tidlig stadium. Ved å sammenligne med normale kontroller, andre revmatiske immunsykdommer (revmatoid artritt), og før og etter behandling, ble dusinvis av sykdomsfremkallende gener uavhengig assosiert med sykdommen identifisert. Basert på de tidligere omics-resultatene, vil dette prosjektet analysere endringene i ulike utfall av lupuspasienter, og bruke maskinlæringsmetoder for å etablere en optimal alvorlig prediksjonsmodell, for å bygge et tidlig diagnosesystem basert på nye biomarkører og redusere alle årsaker dødelighet hos pasienter med behandlingssvikt. Det forventes å gi gode sosiale og økonomiske fordeler.

Studieoversikt

Status

Rekruttering

Detaljert beskrivelse

Resultatene fra den forrige studien fant at genuttrykksverdien i det aktive stadiet av lupussykdom var mer enn 1,5 ganger høyere i gjennomsnitt enn i det inaktive stadiet. PASS(Power Analysis and Sample Size) 15.0-programvare ble brukt til analyse, og prøvestørrelsen ble beregnet ved t-test mellom grupper. Tosidig α=0,05 testnivå ble brukt, og den statistiske effekten var 80 % (β=0,2). I henhold til den 3-doble forskjellen i utvalgsstørrelse mellom gruppene, var det nødvendig med totalt 60 prøver. I følge frafallet på 20 % er det totale antallet saker 76. I det andre trinnet ble valideringssettet tildelt i forholdet 1:1, den statistiske kraften var 90 % (β=0,1), og andre forhold forble uendret. Ytterligere 76 lupuspasienter ble rekruttert for modellvalidering. Pasientene ble besøkt i 0., 1., 3., 6. og 12. måned, og feilen innen 7 dager ble tillatt for hver gang. Innholdet inkluderer sykehistorien, rutinetesting av blod, rutinetesting av urin, funksjonstesting av vitale organer og BLIAG (British Isles Lupus Assessment Group index) evaluering. Hvis noen pasienter døde, ble tidspunktet og dødsårsaken registrert.

Effektevalueringsindeksen inkluderer i hovedsak følgende fire aspekter: (1) Epidemiologisk spørreskjema: ansikt-til-ansikt henvendelser fra enhetlig utdannet helsepersonell, hovedsakelig inkludert sosiodemografisk informasjon om forskningsobjektene (inkludert kjønn, fødselsdato, sivilstand , utdanningsnivå, yrke, inntektsnivå, høyde og vekt osv.), miljøeksponeringsfaktorer (inkludert røyking, alkohol og andre rusmidler osv.), sykehistorie (hypertensjon, diabetes, lever og nyre og andre viktige organsykdommer) og historisk medisinsk informasjon. (2) Kliniske trekk: de kliniske manifestasjonene (bukkalt erytem, ​​huderytem, ​​utslett, munnsår, leddgikt, fordøyelses-, nerve- og blodsystempåvirkning) hos pasientene ble observert og undersøkt ansikt til ansikt av klinikere ved revmatologisk avdeling. (3) Testelementer: inkludert generell blodrutineundersøkelse, urinrutine (urinprotein, urinprotein-kreatininforhold, etc.), biokjemiske indekser (total bilirubin, kreatinin, C-reaktivt protein, etc.) påvisning, immunrutine (komplement) og immunglobulin, etc.) og ekkokardiografi, bryst-CT og andre data. (4) Genekspresjonsdeteksjon: I følge den tidligere multi-omics-forskningen, sil ut gensett som er forskjellige fra normale mennesker og har betydelige endringer før og etter behandling (se forskningsgrunnlaget for detaljer). Pasientens RNA ble ekstrahert og revers transkribert til cDNA (komplementær deoksyribonukleinsyre), og ekspresjonsnivåene til beslektede gener i forskjellige perioder ble oppdaget ved hjelp av PCR (Polymerase Chain Reaction) array-teknologi.

Det elektroniske journalmeldingsskjemaet brukes enhetlig for datahåndtering. På et tidlig stadium har vi etablert Jiangsu Provincial Lupus Research Database Entry System for å lagre dataene fra denne studien. Dataregistrering og endring skal fullføres av forskeren, dataene skal være sporbare og samsvare med originaldokumentene. Eventuelle observasjons- og inspeksjonsresultater i forsøket bør være rettidige, korrekte, fullstendige, klare, standardiserte og sanne. Dataadministratoren (et medlem av teamstatistikken) er ansvarlig for å gjennomgå og administrere de innlagte dataene. For spørsmål om dataene vil dataadministratoren sende tilsvarende spørsmål til forskeren, og forskeren vil svare på spørsmålene sendt av dataadministratoren i tide. Dataadministratoren kan spørre på nytt ved behov. Alle emners informasjon vil bli holdt strengt konfidensiell. Forskningsdata er også konfidensielle.

SAS(STATISTISK ANALYSESYSTEM)9.4 og R-programvare ble brukt til å behandle og analysere dataene. Rengjøringen av datasettet omfatter i hovedsak: a) For kovariater med manglende verdier i datasettet, unntatt kovariater med manglende verdier større enn 30 % og bruk av bagging-trær for å fylle ut manglende verdier; b) To variabler med høy grad av korrelasjon (korrelasjonskoeffisient > 0,9), unntatt variabler med flere manglende verdier; c) Ekskluderer variabler hvis varians er 0 eller nær 0, er det grove beregningsprinsippet at frekvensen av den unike verdien er for liten i forhold til helheten (10 % i denne studien), og forholdet mellom den hyppigste verdien og frekvensen av sub-multippelverdien er større enn 20; d) Box-Cox transformasjon ble utført for ikke-normalfordelte kontinuerlige variabler. Ulike algoritmer innen maskinlæring brukes til å velge funksjoner og konstruere modeller, og prediksjonsevnen til ulike modeller sammenlignes for å få den optimale modellen. I tillegg til den klassiske logistiske regresjonsmetoden, brukte vi også noen vanlige metoder for å håndtere høydimensjonale data, for eksempel lineær diskriminantanalyse som vurderer det lineære forholdet mellom kovariater og utfall, partiell minste kvadraters regresjon, multiple adaptive regresjonssplinemetoder og elastisitetsnettverk. (NO). Tatt i betraktning at mange kliniske funksjoner og utfall i klinisk medisin viser ikke-lineær korrelasjon, bruker vi også k-Nærmeste naboer, Adaptive Boosting, støttevektormaskin, tilfeldig skog og nevrale nettverksmetode for å bygge en prediktiv modell. Variansinflasjonsfaktoren brukes til å bedømme kollinearitetsproblemet. Ulike indikatorer brukes for å reflektere modellens prediksjonsevne fra flere perspektiver, og C-statistikken beregnes for å evaluere prediksjonsevnen til den bygde modellen. Den omfattende vurderingsforbedringsindeksen brukes til å bedømme forbedringen av modellen etter introduksjon av nye variabler. Og beslutningskurven er tegnet for å finne en modell som predikerer den største nettogevinsten.

Før forsøkets start forklarte forsøkspersonellet skjemaet for informert samtykke til hver deltaker som deltok i forsøket på en lettfattelig måte, og innhentet det skriftlige informerte samtykkeskjemaet fra deltakeren som frivillig deltok i forsøket. Det er garantert at deltakere kan nekte å delta i denne rettssaken eller trekke seg fra denne prøven når som helst i løpet av forsøkets fremdrift, og rettighetene og interessene til forsøkspersonene vil ikke bli påvirket på noen måte.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Forventet)

152

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studiesteder

      • Nanjing, Kina
        • Rekruttering
        • Nanjing Drum Tower Hospital, the Affiliated Hospital of Nanjing University Medical School
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

16 år til 58 år (Voksen)

Tar imot friske frivillige

Nei

Prøvetakingsmetode

Sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Innlagte pasienter ved avdelingen for revmatologi og immunologi, Drum Tower Hospital tilknyttet Nanjing University School of Medicine ble rekruttert

Beskrivelse

Inkluderingskriterier: Alle følgende kriterier må oppfylles samtidig

  1. Oppfyll minst 4 av de 11 klassifiseringskriteriene for systemisk lupus erythematosus (SLE) etablert av American College of Rheumatology (ACR) i 1997;
  2. Aldersspennet er 18-60 år;
  3. Signer det informerte samtykket og vær villig til å gi blodprøver

Ekskluderingskriterier: Alle som oppfyller noen av følgende kriterier vil bli ekskludert.

  1. Har andre autoimmune sykdommer enn SLE: inkludert dermatomyositt/polymyositt, blandet bindevevssykdom, systemisk sklerose, revmatoid artritt, etc., men ikke inkludert sekundære Sjogrens syndrom symptomatiske pasienter.
  2. De med organsvikt; eller de med en estimert overlevelsesperiode på mindre enn 4 uker;
  3. Kombinert med ulike infeksjoner (minst ett blod- eller sekresjonskulturresultat er positivt, eller minst én andregenerasjons sekvensering oppdager patogensekvensen og samsvarer med kliniske manifestasjoner, eller er klinisk bedømt av en lege som infeksjon);
  4. Kombinert graviditet.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Observasjonsmodeller: Kohort
  • Tidsperspektiver: Potensielle

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
systemisk lupus erythematosus gruppe
Basert på sykehusinnleggelses- og oppfølgingsdata ble de innrullerte pasientene delt inn i alvorlig gruppe og mild gruppe etter BILAG-score uavhengig av spesialiserte forskere.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Alvorlighetsgraden av lupus
Tidsramme: 12 måneder etter innmelding
Bruker British Isles Lupus Assessment Group (BILAG) for å bedømme alvorlig lupus
12 måneder etter innmelding

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Etterforskere

  • Studieleder: xuebing Feng, director, The Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital of Nanjing University Medical School

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Generelle publikasjoner

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

1. februar 2023

Primær fullføring (Forventet)

28. februar 2025

Studiet fullført (Forventet)

30. juni 2025

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

6. september 2022

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

9. september 2022

Først lagt ut (Faktiske)

14. september 2022

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

19. april 2023

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

17. april 2023

Sist bekreftet

1. september 2022

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Andre studie-ID-numre

  • 2022-LCYJ-MS-04

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

UBESLUTTE

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Kliniske studier på Systemisk lupus erythematosus

3
Abonnere