RNAs extracelulares em relação ao risco cardiometabólico

Os RNAs extracelulares (exRNAs) afetam uma ampla gama de processos biológicos e funcionam para transferir informações genéticas entre as células. Ao fazer isso, os exRNAs afetam as comunicações célula a célula. Estudos recentes indicam que os exRNAs estão associados a uma variedade de doenças. Dados emergentes de participantes idosos no Framingham Heart Study (FHS) demonstram que os níveis circulantes de exRNA estão correlacionados com várias características importantes, incluindo idade, sexo e índice de massa corporal. Muito mais trabalho é necessário para determinar até que ponto os exRNAs estão associados a uma variedade de características clinicamente relevantes em todo o espectro de idade. Procuramos medir 665 exRNAs abrangendo uma variedade de classes no plasma de 4.095 participantes jovens a adultos de meia-idade na coorte de Terceira Geração da ESF e relacioná-los com idade, sexo e fatores de risco cardiometabólico (IMC, lipídios, sangue pressão e glicemia de jejum) em análises transversais e determinar as relações desses exRNAs medidos no início do estudo com mudanças seriadas nos fatores de risco cardiometabólico durante sete anos de acompanhamento. Também procuramos relacionar exRNAs com doença cardiovascular aterosclerótica subclínica (ASCVD; avaliada por meio de medidas de TC multidetectores de cálcio da artéria coronária) e sua progressão durante sete anos de acompanhamento. Este pedido de concessão estabelecerá uma associação de exRNAs com características e doenças clinicamente relevantes e estabelecerá sua utilidade como biomarcadores de risco para doença cardiometabólica e ASCVD subclínica. Para tanto, propomos três objetivos: 1) Identificar associações de exRNAs com idade, sexo e fatores de risco cardiometabólicos e ASCVD subclínica em um exame inicial, 2) Identificar associações de exRNAs com alterações longitudinais em fatores de risco cardiometabólicos e ASCVD subclínica durante sete anos de acompanhamento, e 3) Explorar a regulação genética de exRNAs através da análise de dados completos da sequência do genoma. Demonstramos que temos poder adequado para detectar associações de exRNAs com fatores de risco cardiometabólicos e aterosclerose subclínica na linha de base e com sua mudança longitudinal durante o acompanhamento.