Analiza asocjacyjna chorób układu sercowo-naczyniowego i układu nerwowego oraz mikrobiomu jelitowego w oparciu o duże zbiory danych multiomicznych i powiązane zastosowania

Ekosystem drobnoustrojów to złożona społeczność oddziałujących na siebie bakterii. Potencjalna rola flory jelitowej dla zdrowia człowieka cieszy się dużym zainteresowaniem. Brak równowagi w mikrobiomie jelitowym powiązano z różnymi chorobami przewlekłymi. Choroby układu krążenia (CVD) są główną przyczyną zachorowalności na całym świecie i mają na nie wpływ zarówno czynniki genetyczne, jak i środowiskowe. Ostatnie osiągnięcia dostarczyły dowodów naukowych na to, że choroby układu krążenia można również przypisać mikroflorze jelitowej. W wielu publikacjach odkryliśmy złożone interakcje pomiędzy mikroorganizmami, ich metabolitami oraz potencjalny wpływ na rozwój i progresję chorób sercowo-naczyniowych. Najnowszym kierunkiem badań jest wykorzystanie flory jelitowej w leczeniu chorób układu krążenia. Prawdopodobnie w najbliższej przyszłości mikroorganizmy jelitowe znajdą zastosowanie w leczeniu klinicznym chorób układu krążenia.

Flora jelitowa odgrywa ważną rolę w zdrowiu człowieka i transformacji chorób. Nie tylko uczestniczy w wielu procesach fizjologicznych gospodarza, ale także wpływa na funkcjonowanie ośrodkowego układu nerwowego (OUN) poprzez aktywność osi mikrobiota – jelito – mózg, która może być ściśle powiązana z neuroprzekaźnikiem, układem odpornościowym, układem hormonalnym i metabolitem ścieżki. Kiedy flora jelitowa jest zaburzona, może to wpływać na występowanie i rozwój chorób OUN, takich jak niedokrwienie mózgu, choroba Parkinsona, choroba Alzheimera, stwardnienie rozsiane, encefalopatia wątrobowa i zaburzenia psychiczne. Przeszczep drobnoustrojów kałowych, trening fizyczny, akupunktura i masaż oraz inne terapie mogą poprawić zaburzenia flory jelitowej i oczekuje się, że staną się skutecznymi środkami w leczeniu i zapobieganiu niektórym chorobom układu nerwowego.

1. Podstawa wyboru pacjentów Na podstawie elektrokardiogramu, badania krwi lub B-ultrasonografii i innych metod badawczych, w połączeniu z objawami klinicznymi, pacjenci uznani przez lekarzy zawodowych za spełniających kryteria włączenia tego protokołu eksperymentalnego zostaną włączeni do kohorty badawczej do badania.
2. Wybór dawkowania/plan podawania/podstawa dostosowania dawkowania Badanie to nie obejmowało eksperymentów interwencyjnych i nie określono wyboru dawki/schematu dawkowania/dostosowania dawki.
3. Podstawa wyboru miejsca docelowego Eksperyment ten nie jest eksperymentem interwencyjnym, dlatego punkt końcowy tego eksperymentu jest wybierany po zdiagnozowaniu u pacjentów chorób pokrewnych lub grupy kontrolnej, a punkt końcowy następuje po zakończeniu pobierania próbek.
4. Podstawa ryzyka i korzyści W przypadku pacjentów z określonymi chorobami układu krążenia i naczyń mózgowych korzyści z tego badania znacznie przewyższają ryzyko. W ramach tego eksperymentu zostaną pobrane próbki kału in vitro, co jest metodą nieinwazyjną, nie powodującą urazów u pacjentów i charakteryzującą się wysokim bezpieczeństwem. W ramach tego projektu będą również pobierane do badań próbki krwi obwodowej od pacjentów. Proces pobierania próbek krwi może wiązać się z bólem i innymi reakcjami, ale wszystkie operacje objęte tym badaniem są wykonywane przez doświadczone pielęgniarki i pielęgniarki, aby zminimalizować takie ryzyko.

Eksperyment ten przyczyni się do badań nad chorobami układu krążenia i układu nerwowego. Wyjaśniając mechanizm molekularny mikroorganizmów jelitowych regulujących choroby układu krążenia i układu nerwowego, można znaleźć związane z chorobą geny i biomarkery, co sprzyja dokładnej diagnostyce chorób, wyznacza cele precyzyjnego leczenia i zapobiegania chorobom oraz zapewnia ukierunkowaną regulację struktury i skład metabolitów mikroorganizmów. Zapobieganie i leczenie chorób pokrewnych.

Treść badań

1. Populacja testowa W ramach tego projektu planuje się wykorzystanie multiomicznych dużych zbiorów danych (genom gospodarza, transkryptom, metabolom, dane metagenomiczne i metabetomiczne) w połączeniu z kohortą chorób układu krążenia (idiopatyczny częstoskurcz komorowy, restenoza po uszkodzeniu stentowania tętnicy wieńcowej) i kohortą chorób układu nerwowego (tętnica szyjna miażdżyca, choroba Moyamoya) i wykorzystywać uczenie maszynowe do integrowania danych z różnych omików. Zagłębienie się w mechanizmy chorób układu krążenia i rolę w nich drobnoustrojów jelitowych. Oczekuje się, że cały proces obejmie prawie 500 obiektów sekwencjonowania, różne dane omiczne (w sumie dziesiątki tysięcy próbek) i przyniesie w sumie setki terabajtów danych omicznych.
2. Obliczanie wielkości próby Na podstawie badań literatury i analizy dużych zbiorów danych klinicznych można uzyskać wiarygodne wnioski na podstawie kohorty eksperymentalnej składającej się z ponad 200 osób i kohorty kontrolnej. Zatem dane eksperymentalne wybrano z kohorty chorych składającej się z 250 osób i kohorty kontrolnej składającej się z 240 osób.
3. Konkretna treść badań Po pierwsze, należy zebrać dane, w tym próbki krwi i kału, od kohort pacjentów z chorobami sercowo-naczyniowymi i neurologicznymi oraz od osób zdrowych. W oparciu o ilość danych w opublikowanych artykułach i wyniki korekty statystycznej badania, oczekuje się, że szacowana kohorta chorych będzie liczyła 250 osób, a zdrowa kohorta kontrolna będzie liczyła 240 osób. Jednocześnie rejestrowano szczegółowe informacje o próbkach (w tym dane z badania fizykalnego i dane fenotypowe, takie jak dane dotyczące diety), aby można było połączyć dane multiomiczne w celu uzyskania wglądu w czynniki wpływające na choroby sercowo-naczyniowe.

Następnie zsekwencjonowano genom i transkryptom pobranych próbek krwi. W przypadku próbek kału przeprowadzono sekwencjonowanie metagenomiczne oraz sekwencjonowanie metometaboliczne i proteomiczne.

Po trzecie, w przypadku multiomicznego przetwarzania danych przeprowadza się przetwarzanie danych sekwencjonowanych genów, transkryptów, metagenomów i metabetomów i w połączeniu z kohortą chorób wybiera się kluczowe geny potencjalnie powodujące odpowiednie choroby i odpowiednie dane mikrobiologiczne.

Po czwarte, na etapie analizy danych, w oparciu o kohortę chorób sercowo-naczyniowych i chorób neurologicznych, przeprowadza się analizę asocjacji tych genów kandydatów na gospodarza i bakterii przy użyciu metod uczenia maszynowego, a konstrukcję i interpretację odpowiednich ścieżek przeprowadza się w połączeniu z wcześniejszymi badaniami. Mechanizmy i ścieżki prowadzą do rozpoznania wzorców konstrukcji modeli predykcyjnych na potrzeby wczesnego zapobiegania chorobom i ich diagnozowania.