Análise de associação de doenças cardiovasculares e do sistema nervoso e microbioma intestinal com base em big data multiômica e aplicações relacionadas

Um ecossistema microbiano é uma comunidade complexa de bactérias em interação. O papel potencial da flora intestinal na saúde humana tem atraído muita atenção. Desequilíbrios no microbioma intestinal têm sido implicados em uma variedade de doenças crônicas. As doenças cardiovasculares (DCV) são a principal causa de morbidade em todo o mundo e são influenciadas por fatores genéticos e ambientais. Avanços recentes forneceram evidências científicas de que as doenças cardiovasculares também podem ser atribuídas à microbiota intestinal. Em muitas literaturas, encontramos interações complexas entre microrganismos, seus metabólitos e potenciais impactos no desenvolvimento e progressão de doenças cardiovasculares. A utilização da flora intestinal no tratamento de doenças cardiovasculares é a mais recente direção de pesquisa. É provável que os micróbios intestinais sejam utilizados no tratamento clínico de doenças cardiovasculares num futuro próximo.

A flora intestinal desempenha um papel importante na saúde humana e na transformação de doenças. Não só participa de muitos processos fisiológicos do hospedeiro, mas também afeta a função do sistema nervoso central (SNC) através da atividade do eixo microbiota - intestino - cérebro, que pode estar intimamente relacionado com neurotransmissores, sistemas imunológicos, endócrinos e metabólicos. caminhos. Quando a flora intestinal está disfuncional, pode afetar a ocorrência e o desenvolvimento de doenças do SNC, como isquemia cerebral, doença de Parkinson, doença de Alzheimer, esclerose múltipla, encefalopatia hepática e transtornos mentais. O transplante microbiano fecal, o exercício físico, a acupuntura e a massagem e outras terapias podem melhorar os distúrbios da flora intestinal e espera-se que se tornem medidas eficazes para tratar e prevenir algumas doenças do sistema nervoso.

1. Base de seleção de sujeitos Com base em eletrocardiograma, exame de sangue ou ultrassonografia B e outros métodos de exame, combinados com manifestações clínicas, os pacientes julgados por médicos profissionais como atendendo aos critérios de inclusão deste protocolo experimental serão incluídos na coorte de estudo para estudo.
2. Seleção de dosagem/plano de administração/base de ajuste de dose Este estudo não envolveu experimentos de intervenção e não houve seleção de dose/regime de dosagem/ajuste de dose.
3. Base para seleção do destino Este experimento não é um experimento de intervenção, portanto o ponto final deste experimento é escolhido após os sujeitos serem diagnosticados com doenças relacionadas ou o grupo de controle, e o ponto final é obtido após a conclusão da amostragem.
4. Base de risco e benefício Para pacientes com doenças cardiovasculares e cerebrovasculares específicas, os benefícios deste estudo superam em muito os riscos. Este experimento irá coletar amostras fecais in vitro, que é uma coleta de amostra não invasiva, que não causará trauma aos pacientes e possui alta segurança. Este projeto também coletará amostras de sangue periférico de pacientes para estudo. O processo de coleta de amostras de sangue pode envolver dor e outras reações, mas as operações envolvidas neste estudo são todas realizadas por enfermeiros e enfermeiras experientes para minimizar tais riscos.

Este experimento contribuirá para a pesquisa de doenças cardiovasculares e relacionadas ao sistema nervoso. Ao elucidar o mecanismo molecular dos microrganismos intestinais que regulam as doenças cardiovasculares e do sistema nervoso, podem ser encontrados genes e biomarcadores relacionados com doenças, promovendo o diagnóstico preciso de doenças, fornecendo alvos para o tratamento e prevenção precisos de doenças e fornecendo regulação direcionada da estrutura e composição metabólica de microrganismos. Prevenção e tratamento de doenças relacionadas.

Conteúdo de pesquisa

1. População de teste Este projeto planeja usar big data multiômica (genoma do hospedeiro, transcriptoma, metaboloma, dados metagenômicos e metabetômicos), combinados com coorte de doenças cardiovasculares (taquicardia ventricular idiopática, reestenose após lesão de implante de stent na artéria coronária) e coorte de doenças do sistema nervoso (carótida). aterosclerose, doença de Moyamoya) e usar aprendizado de máquina para integrar dados de diferentes ômicas. Aprofundar-se nos mecanismos das doenças cardiovasculares e no papel dos micróbios intestinais nelas. Espera-se que todo o processo envolva cerca de 500 objetos de sequenciamento, diferentes dados ômicos (totalizando dezenas de milhares de amostras) e produza um total de centenas de terabytes de dados ômicos.
2. Cálculo do tamanho da amostra Por meio de pesquisa bibliográfica e análise clínica de big data, conclusões confiáveis ​​podem ser obtidas com uma coorte experimental de mais de 200 pessoas e uma coorte de controle. Assim, os dados experimentais foram selecionados de uma coorte de doenças de 250 pessoas e de uma coorte de controle de 240 pessoas.
3. Conteúdo específico da investigação Em primeiro lugar, é necessário recolher dados, incluindo amostras de sangue e fezes, de coortes de pacientes com doenças cardiovasculares e neurológicas e de pessoas saudáveis. Com base na quantidade de dados em artigos publicados e nos resultados do ajuste estatístico do ensaio, espera-se uma coorte de doença estimada em 250 pessoas e uma coorte de controle saudável de 240 pessoas. Ao mesmo tempo, informações detalhadas da amostra (incluindo dados de exame físico e dados fenotípicos, como dados de dieta) foram registradas para que os dados multiômicos pudessem ser combinados para obter informações sobre os fatores que afetam as doenças cardiovasculares.

Segundo, o genoma e o transcriptoma das amostras de sangue coletadas foram sequenciados. Para amostras fecais foram realizados sequenciamento metagenômico e sequenciamento metometabólico e proteômico.

Em terceiro lugar, para o processamento de dados multi-ômicos, é realizado o processamento de dados de genes sequenciados, transcritos, metagenomas e metabetomas e, combinados com a coorte de doenças, são selecionados genes-chave potencialmente causadores de doenças correspondentes e dados microbianos correspondentes.

Em quarto lugar, para a etapa de análise de dados, com base na coorte de doenças cardiovasculares e doenças neurológicas, a análise de associação desses genes e bactérias candidatos a hospedeiros é conduzida usando métodos de aprendizado de máquina, e a construção e interpretação de caminhos relevantes são realizadas em combinação com estudos anteriores. Mecanismos e caminhos levam ao reconhecimento de padrões para a construção de modelos preditivos para prevenção e diagnóstico precoce de doenças.