Kohorta dla Zapalnych Chorób Układu Oddechowego: Od Fenotypowania do Medycyny Spersonalizowanej (PALMIRE)

Kohorta dla zapalnych chorób układu oddechowego: od fenotypowania do medycyny spersonalizowanej (projekt PALMIRE) jest to monocentryczne badanie prowadzone w Szpitalu Uniwersyteckim w Reims we Francji.

Populacja badana:

Dorośli pacjenci (>18 lat) obserwowani w Szpitalu Uniwersyteckim w Reims i zdiagnozowani z astmą, POChP, rozstrzeniami oskrzeli, mukowiscydozą, PCD i IPF będą rozważani do włączenia. Pacjenci podpiszą świadomą zgodę na włączenie. Kryteria wykluczenia obejmują "osoby chronione przez prawo" zgodnie z wymaganiami francuskich władz. Pacjenci kontrolni bez chorób układu oddechowego po ocenie klinicznej i badaniach czynności płuc również zostaną włączeni. Oczekiwana liczba włączonych pacjentów to 470 (Astma, n=100; POChP, n=150; rozstrzenie oskrzeli, n=50; mukowiscydoza, n=60; PCD, n=30; ILD, n=30; kontrola, n=50). Włączenie będzie prowadzone przez 60 miesięcy od lipca 2025 do lipca 2030.

Procedury badania:

Dla wszystkich włączonych pacjentów z astmą, POChP, rozstrzeniami oskrzeli, mukowiscydozą, PCD i IPF, dane będą rejestrowane przy włączeniu oraz podczas wizyt kontrolnych przez 10 lat. Pacjenci będą obserwowani zgodnie ze standardową opieką bez specyficznej interwencji terapeutycznej. Dla pacjentów kontrolnych, dane będą rejestrowane przy włączeniu bez dalszej obserwacji.

Rejestrowane dane będą obejmować dane demograficzne, historię choroby układu oddechowego i chorób współistniejących, objawy oddechowe, wyniki badań czynności płuc i tomografii komputerowej, cechy mikrobiologiczne i patologiczne próbek oddechowych, jeśli były wykonane.

Analiza danych:

Dane będą rejestrowane w scentralizowanej anonimowej bazie danych. Charakterystyki pacjentów będą opisane jako średnia i odchylenie standardowe dla danych ilościowych oraz jako liczba i procenty dla danych jakościowych. Porównania i powiązania między grupami i zmiennymi będą analizowane testami Studenta, Wilcoxona, Chi2, dokładnym Fishera i Spearmana, w zależności od zastosowania. P<0,05 będzie uznawane za istotne. Wielowymiarowe i podłużne modele statystyczne zostaną wykorzystane do identyfikacji klastrów pacjentów ze wspólnymi endotypami. Podejścia uczenia maszynowego zostaną zastosowane do integracji danych multiomicznych i generowania modeli predykcyjnych dla trajektorii choroby i odpowiedzi na leczenie.

Znaczenie:

To badanie powinno pomóc lepiej zrozumieć patogenezę i heterogeniczność przewlekłych chorób układu oddechowego poprzez integrację analizy fenotypowych i endotypowych charakterystyk pacjentów.