Evaluering av effekten av sesongvariasjon på biologisk alder hos voksne (SeasonAGE)

Kvalitetsmål: forskeren vil sikre beskyttelse av deltakerens personopplysninger og at alle rapporter, publikasjoner, deltakerprøver og alle andre opplysninger, unntatt der det kreves av loven. Behandlingen av person- og helseopplysninger vil følge sveitsiske forskrifter om personvern og i samsvar med ORH-forskriften (Human Research Ordinance), art. 5. Deltakere identifiseres kun med et deltakeridentifikasjonsnummer og stedidentifikasjonsnummer for å opprettholde deltakerkonfidensialitet. På CRF-er og andre prosjektspesifikke dokumenter identifiseres deltakere kun med sitt unike deltakernummer. Alle deltakerstudieopptegnelser vil bli oppbevart sikkert i et tilgangskontrollert område. Identifikasjonskodelister som knytter deltakernavn til deltakeridentifikasjonsnumre vil bli lagret separat fra deltakeropptegnelser. Dataene vil bli kodet. Deltakeridentifikasjonslisten vil kun være tilgjengelig for stedteamet og identifiserbar informasjon vil kun bli oppbevart i forskerfilen. Forskerfilen er et sikkert og sertifisert elektronisk system (Veeva Vault) dedikert til å beskytte studieinformasjonen mot uautorisert eller utilsiktet avsløring, endring, sletting, kopiering og tyveri.

De kodede dataene er fanget opp i Electronic Data Capture (EDC), Medidata RAVE sikrer sporbarhet (revisjonsspor). Dataene som er registrert i EDC er kun tilgjengelige for databehandler, stedpersonell og studiemedlemmer.

Etter analysene av biologiske prøver blir resultatene fanget opp i et annet system kalt LabKey på en passordbeskyttet måte og kun tilgjengelig for laboratorieteknikerne som er ansvarlige for analyser. De endelige laboratoriedataene vil deretter bli sendt fra LabKey til den tildelte databehandleren via en sikker SharePoint som inneholder revisjonsspor. RAVE og LabKey, samt de eksterne resultatene er integrert i LSAF, en programvare dedikert til den statistiske analysen, som er passordkontrollert og kun tilgjengelig for statistikeren og databehandleren. Serverne til hver programvare og deres sikkerhetskopiseringsservere er hostet, dvs. USA (Medidata RAVE), Tyskland (LSAF) og Sveits (LabKey). Biologisk materiale i dette prosjektet er ikke identifisert med deltakernavn, men med et unikt deltakernummer. Biologisk materiale er passende lagret i et begrenset område som kun er tilgjengelig for autorisert personell.

I tilfelle dataoverføring vil Société des Produits Nestlé S.A. opprettholde høye standarder for konfidensialitet og beskyttelse av deltakerens personopplysninger. Klinisk informasjon vil ikke bli frigitt uten deltakerens skriftlige tillatelse, unntatt for overvåking av regulatoriske myndigheter eller studiens sponsor. Hovedforskeren eller utpekt person vil implementere og opprettholde passende tekniske og organisatoriske tiltak for å sikre tilgjengelighet for deltakere av deres personopplysninger og deres resultater av biologisk analyse innsamlet under studien. Ved forespørsel vil hovedforskeren eller utpekt person sikre å gi utdrag av personopplysninger til deltakere. Hovedforskeren eller utpekt person vil implementere passende prosedyrer for umiddelbart å informere sponsoren om enhver deltakers forespørsel om å rette eller slette sine personopplysninger eller biologiske prøver under studien. Undersøkelsesstedets filer, inkludert kodelisten, vil bli oppbevart og arkivert separat i et sikkert oppbevaringssted som er i samsvar med Nestlés retningslinjer med hensyn til personvern av forskningsteamet i 25 år, selv om kandidaten ikke er inkludert i forskningsprosjektet. Trial Master-filen vil bli oppbevart separat i 25 år i henhold til Nestlés retningslinjer.

I tillegg til den nåværende studien vil deltakerne bli forespurt om å vurdere å gi samtykke for "videre gjenbruk" av sine biologiske prøver og data i den bredere rammen av Nestlé Center of Biological Resources (NCBR); hvis de samtykker til dette, vil prøvene og helserelaterte data bli håndtert som beskrevet i biobankforskriftene (CERVD-uttalelse - Req. 2020-00307).

Hvis de ikke samtykker, vil dataene kun bli brukt i rammen av denne forskningen. Ingen data vil bli videre brukt uten etikkkomiteens godkjenning og deltakernes samtykke.

Utregning av utvalgsstørrelse:

Utvalgsstørrelsen for denne studien er basert på tre informasjonskilder. Koncevičius (2024) viste at akselerasjon av biologisk aldersklokke er underlagt døgnrytmebetinget variasjon (over en dag) på 1 års amplitude. Reed (2022) viste at korrelasjonen innenfor subjekt av epigenetisk klokke er høy (opp til en korrelasjon på 0,93) på tvers av gjentakelser med opptil 15 års mellomrom. Jokai (2023) viste at PhenoAge-klokkens akselerasjonsvariasjon hos middels trente friske individer fra begge kjønn var omtrent 5,4 år (gjennomsnitt observert mellom mann og kvinne).

For å påvise en 1 års variasjon mellom vinter og sommer i biologisk alder, forutsatt en variabilitet (standardavvik) på 5,4 år og en innenfor-deltakere korrelasjon på 0,93, ved bruk av en parvis t-test-tilnærming, 80% styrke og alfa satt til 0,0166 (0,05/3) for å ta hensyn til multiplisiteten forårsaket av repetisjonen over 3 klokker (PhenoAge, GrimAge og DuneDinPace – Bonferroni-korreksjon), må man ende opp med 46 subjekter i full analyse sett (FAS). Med tanke på en 20% frafall rate (subjekter innlemmet, men uten biologisk alder beregnet til et hvilket som helst tidspunkt), må man rekruttere 46/0,8=58 subjekter (rundet opp til 60 subjekter).

SAS 9.4 (LSAF v5.2.1) PROC POWER ble brukt for beregningene.

Plan for statistiske analyser:

Hovedanalysen av primærendepunktet vil bli evaluert på Full Analysis Set-populasjonen. En sensitivitetsanalyse vil bli utført ved å replikere hovedanalysen på Per Protocol-settet.

For PhenoAge og GrimAge vil biologisk aldersakselerasjon bli beregnet på individnivå ved bruk av en lineær blandet modell med biologisk alder (år) som respons og kronologisk alder (år) som forvirrende faktor. Subjektidentifikatoren vil bli inkludert som en tilfeldig effekt for å ta hensyn til korrelasjonen mellom påfølgende målinger av biologisk alder innenfor subjektet. Kenward-Roger-metoden vil bli brukt for beregning av frihetsgrader. For et gitt individ, ved en gitt kronologisk alder, vil den biologiske aldersakselerasjonen være den faste regresjonsresidualen.

DuneDinPace måler allerede en aldersakselerasjon, derfor er den ovennevnte transformasjonen ikke aktuell.

Den biologiske aldersakselerasjonen antas å følge en normalfordeling. Forskjellen i biologisk aldersakselerasjon mellom sesonger vil bli evaluert med en lineær blandet modell for å ta hensyn til den longitudinelle naturen til dataene og intra-subjekt korrelasjon. Biologisk aldersakselerasjon vil bli brukt som utfallsvariabel, og sesong assosiert med prøvetaking, BMI, kjønn, fysisk aktivitet, røyke status og etnisitet brukt som faste forvirrende faktorer. Subjektets identifikator vil bli brukt som tilfeldig effekt for å ta hensyn til intra-subjekt korrelasjon av utfallsvariabelen. Kenward-Roger-metoden vil bli brukt for beregning av frihetsgrader.

I fravær av randomisering kan modellestimater av sesongeffekt være forvrengt av tilstedeværelsen av forvirrende faktorer svært korrelert med sesong, som fysisk aktivitet. For å redusere potensiell forvrengning vil en variabelutvalgsmetode (elastic net) bli anvendt på den lineære blandede modellen. Tilfeldig 5-fold kryssvalidering vil bli brukt for å velge den reduserte modellen og den passende verdien for ridge-regresjonsparameteren.

Hvis sesongens faste effekt beholdes, vil de minste kvadraters gjennomsnitt av biologisk aldersakselerasjon for hver sesong bli utledet fra den ovennevnte reduserte modellen, og de parvise forskjellene av minste kvadraters gjennomsnitt (vinter - sommer) vil bli beregnet.

P-verdier assosiert med den parvise forskjellen under 0,05/3 (Bonferroni-korreksjon) vil bli tolket som indikativ på en forskjell i biologisk aldersakselerasjon mellom vinter og sommer for den brukte klokken.

Hvis sesongens faste effekt ikke beholdes i den reduserte modellen, vil dette bli tolket som en fravær av sesongassosiert forskjell i biologisk aldersakselerasjon for den brukte klokken.

Ved hvert trinn vil den blandede lineære modellen bli tilpasset ved bruk av den begrensede maksimumsannsynlighetsalgoritmen, som tillater bruk av delvis informasjon (subjekter med ufullstendig bane, f.eks. 1 sesong tilgjengelig ut av de to nødvendige). Denne metoden er upartisk hvis de manglende dataene mangler tilfeldig.

I nærvær av ekstreme avvikere vil en sensitivitetsanalyse bli utført som utelukker observasjon(ene). Konsistens i konklusjonene mellom denne sensitivitetsanalysen og hovedanalysen av primærendepunktet vil være indikativ på fravær av påvirkning fra avvikere på konklusjonene.