Studie om aldring og kognitiv svikt i Kina (HAPCAD)

Forskningsmål:

Etablere detaljerte medisinske undersøkelser for befolkningskohorter på tvers av ulike aldersgrupper, inkludert fysiologiske kontroller, psykologiske vurderinger, kognitive funksjonsscreeninger, evalueringer av daglige livsevner, bildediagnostikk og blodprøver, for å bygge en omfattende database for helse og psykiske svekkelser. Utvikle kunstig intelligenssystemer for tidlig varsling knyttet til aldringsrelaterte sykdommer og lage forebyggings- og behandlingsstrategier. Fokuser på å fremme helseledelse, intervensjoner, forskning og tjenester relatert til sunn aldring og aldringsrelaterte sykdommer, og utvikle effektive intervensjonsstrategier og terapeutiske legemidler for å fremme sunn aldring.

Forskningsinnhold:

1. Screening og sporing: Implementer en langsiktig kohortstudie om sunn aldring og kognitiv svikt for å forstå endringer i fysiologiske, psykologiske, mentale og daglige livsevner på tvers av ulike aldersgrupper. Analyser effekten av genetiske, miljømessige og livsstilsfaktorer på sunn aldring og kognitive svekkelser. Utvikle tilpassede livsstilsintervensjoner og styringsplaner basert på identifiserte risikofaktorer. Studien vil omfatte 20 000 deltakere.
2. Omics-tilnærminger: Bruk genomikk, transkriptomikk, proteomikk og metabolomikk for å identifisere biomarkører assosiert med sunn aldring, kognitive svekkelser og andre aldringsrelaterte sykdommer. Dette vil støtte videre primærforskning på disse områdene.

Forskningsmetoder og teknisk veikart:

1. Spørreskjemaundersøkelse: Samle inn demografisk informasjon (alder, kjønn, høyde, vekt, utdanning, yrke, røyking, alkoholforbruk, kostholdsvaner, sykehistorie, familiehistorie, medisinhistorie osv.) og gjennomføre ulike skalavurderinger. Spesifikke skalaer vil inkludere Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Bakgrunnsversjon, minne- og sifferspantester, Hamilton Depression Rating Scale (HAMD), Hamilton Anxiety Rating Scale (HAMA), PHQ-9 Depression Screening Scale , HIS Ischemi Scale, Neuropsychiatric Inventory (NPI), Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), Activities of Daily Living (ADL), Clinician's Interview-Based Impression of Change Plus Caregiver Input (CIBIC-PLUS) , Clinical Dementia Rating (CDR) skala og Epidemic Protective Behavior Scale.
2. Clinical Laboratory Index Collection: Utfør blodprøver (fullstendig blodtelling, biokjemiske tester, glukose, glykert hemoglobin, lipidprofil, folsyre, vitamin B, homocystein, skjoldbruskkjertelfunksjon, C-reaktivt protein), urinanalyse, avføringstester og mål biomarkører ( ApoE, T-tau, NFL, GFAP, UCHL1, pTau-181, pTau-217, Aβ40, Aβ42, etc.).
3. Innsamling av klinisk undersøkelsesindeks: Utfør hjerne-MR, transkraniell doppler (TCD), carotisarterie og vertebral arterie-ultralyd, ekkokardiogram, vaskulær ultralyd i underekstremiteter, ambulant blodtrykksovervåking, fundusfotografering, CT-skanninger og gjennomgå patologiske rapporter.
4. Prøvesamling: Samle blod, cerebrospinalvæske, hjernevev, avføring, urin og spytt etter behov for klinisk diagnostikk. Ytterligere prøver (20 ml blod, 10 ml urin, 30 ml avføring, 20 ml spytt) vil bli samlet inn, behandlet og analysert for genomikk, transkriptomikk, proteomikk og metabolomikk for å identifisere spesifikke biomarkører.

4.1. Genomikk: Bruk Illumina-plattformen for helgenomsekvensering (WGS) for å identifisere genetiske variasjoner og utføre genotypediversitet, evolusjonsanalyse og sykdomsscreening. Utfør helgenom bisulfitt-sekvensering (WGBS) for å studere DNA-metylering, som støtter forskning på genomomfattende metyleringsmodifikasjoner som er relevante for aldring og sykdommer.

4.2. Transcriptomics: Bruk Illumina-plattformen for neste generasjons sekvensering for å analysere kodende og ikke-kodende RNA. Bruk 10x Chromium Single Cell Gene Expression Solution-plattformen for enkeltcelle-genekspresjonsprofilering, som muliggjør detaljert analyse av cellepopulasjoner og skaper enkeltcelle-ekspresjonsatlas.

4.3. Proteomics og Metabolomics: Studer proteinsammensetning og aktivitetsmønstre ved hjelp av proteomics og utforske små molekylmetabolitter ved hjelp av metabolomics. Integrer data fra begge tilnærminger for å identifisere differensielle proteiner og metabolitter og beskrive molekylære reguleringsmekanismer.

Oppfølging og sporing:

Spor og følg opp med påmeldte deltakere.

Eksperimentelle metoder:

Bruk tradisjonelle og avanserte statistiske metoder, inkludert t-tester, ikke-parametriske tester, chi-kvadrat-tester, logistisk regresjon, Cox proporsjonale faremodeller, kunstige nevrale nettverk og Bayesianske modeller. Analyser data for å identifisere biomarkører for sykdomsprediksjon, utforske sykdomsmekanismer og veilede behandlingsstrategier. Bruk prøver for vitenskapelig analyse, molekylære eksperimenter og medikamentutvikling.

Nøkkelteknologier og beskrivelser:

Prøvebehandling: Bruk sentrifuger, slicere, pipetter og DNA/RNA-ekstraksjonsinstrumenter. Følg standardiserte prosedyrer, oppbevar prøver i lavtemperaturutstyr, inkludert kjøleskap, frysere og flytende nitrogentanker.

Simoa-deteksjonsteknologi:

Bruk Simoa for enkeltmolekyldeteksjon med høy følsomhet, ved å bruke fangeantistoffbindingssteder på magnetiske perler og oppdage signaler ved hjelp av CCD-kameraer. Denne teknologien muliggjør nøyaktig måling av proteinkonsentrasjoner.

Årlig forskningsplan:

Rekrutter frivillige fra sykehus i alle aldersgrupper for omfattende fysiske undersøkelser, med sikte på å etablere et detaljert kart over menneskelig vekst og aldring.