Podejścia medycyny sieciowej do klasyfikacji niewydolności serca z zachowaną frakcją wyrzutową na podstawie sygnatur metylacji DNA i kalkulatorów ryzyka w miejscu opieki (PRESMET) (PRESMET)

Niewydolność serca (HF) jest zespołem wynikającym z strukturalnego lub czynnościowego upośledzenia napełniania lub wyrzutu krwi z komór. Skuteczne leczenie HF zależy od dokładnej i szybkiej diagnozy wymagającej oceny objawów podmiotowych i przedmiotowych w połączeniu z zaawansowanymi i kosztownymi narzędziami obrazowania. Tradycyjna diagnoza oparta na objawach wiąże się jednak z kilkoma wyzwaniami, ponieważ choroby współistniejące z HF mają podobny przebieg. Oznacza to potrzebę głębszej wiedzy na temat powiązań mechanistycznych między zdarzeniami genetycznymi i epigenetycznymi rządzącymi patofizjologią HF, co prowadzi do nowego molekularnego systemu różnicowania fenotypów HF. Obecnie okazuje się, że patofizjologia HFpEF i HFrEF jest inna, daje to możliwość zidentyfikowania kandydatów na biomarkery, które mogłyby pomóc w rozpoznaniu HF i rozwarstwieniu między tymi dwiema postaciami choroby. Celem projektu PRESMET jest opracowanie strategii płynnej biopsji w celu zidentyfikowania nowych domniemanych nieinwazyjnych biomarkerów wrażliwych na epigenetykę, których można by użyć samodzielnie lub w połączeniu z uznanymi testami diagnostycznymi, takimi jak peptyd natriuretyczny, w celu odróżnienia HFpEF od HFrEF. Badacze przeprowadzą analizę metylacji DNA na limfocytach T CD4+ wyizolowanych od pacjentów w porównaniu z grupą kontrolną. Co ciekawe, duże zbiory danych generowane z narzędzi NGS będą analizowane przez zaawansowane algorytmy zorientowane na sieć. Nasze wyniki mogą stanowić użyteczną kliniczną mapę drogową w celu ulepszenia medycyny precyzyjnej i spersonalizowanej terapii HF.