Estudo de Subtipagem de Precisão e Prognóstico de Insuficiência Cardíaca Baseado na Integração Multi-Ómica e Indicadores Clínicos: Um Estudo de Coorte Prospectivo de Centro Único (HF-MultiOmics)
Estudo de Subtipagem de Precisão e Prognóstico de Insuficiência Cardíaca Baseado na Integração Multi-Ómica e Indicadores Clínicos: Um Estudo de Coorte Prospectivo Monocêntrico
Visão geral do estudo
Status
Descrição detalhada
Este estudo de coorte prospetivo de centro único foca-se em doentes com insuficiência cardíaca crónica (ICC) (HFrEF, HFmrEF, HFpEF) e controlos saudáveis, com o objetivo principal de estabelecer um modelo de estratificação de risco de precisão para a ICC através da integração multi-ómica-clínica.
Desenho do Estudo & Inscrição de Participantes: 400 doentes com ICC (cumprindo as diretrizes ESC HF 2022) e 200 controlos saudáveis emparelhados por idade/género (sem histórico de doença cardiovascular). Os critérios de exclusão incluem ICC descompensada aguda, doença renal terminal, neoplasias ativas e uso recente de antibióticos (para evitar interferência no microbioma intestinal).
Recrutamento: Realizado no Primeiro Hospital Afiliado da Universidade Médica de Xinjiang durante 12 meses; os participantes elegíveis fornecerão consentimento informado por escrito antes da inscrição.
Recolha de Dados & Amostras
Linha de Base:
Dados clínicos: classe funcional NYHA, NT-proBNP, ecocardiografia (FEVE, LVGLS), TC cardíaca (densidade/volume do EAT); Amostras multi-ómicas: Plasma (proteoma via Olink, metaboloma via LC-MS), sangue (genoma via microarray), fezes (microbioma intestinal via sequenciação 16S rRNA; metagenómica shotgun para 200 doentes); Acompanhamento: visitas aos 3/6/12 meses para recolher resultados clínicos (reospitalização, mortalidade), pontuações de qualidade de vida KCCQ e amostras multi-ómicas dinâmicas (apenas para doentes tratados com inibidores de SGLT2).
Análises Principais Caracterização multi-ómica: Identificar assinaturas moleculares específicas do fenótipo (ex., perfis metabólicos relacionados com HFpEF) através de análise de expressão diferencial e de rede de correlação; Exploração mecanicista: Ligar a composição do microbioma intestinal a metabolitos circulantes/proteínas inflamatórias para clarificar o "eixo intestino-coração" na ICC; Construção de modelo: Integrar indicadores multi-ómicos e clínicos/de imagem para construir 4 modelos de previsão (apenas clínico, omics único, multi-omics, integrado), com validação via estatística C de Harrell e ROC dependente do tempo.
Controlo de Qualidade Amostras biológicas: Rotuladas com IDs únicos, armazenadas a -80°C; Dados de imagem: Revisão independente por 2 cardiologistas (arbitragem de terceiros para discrepâncias); Gestão de dados: Plataforma REDCap para captura eletrónica de dados; Comité de Monitorização de Dados (DMC) independente revê progresso/segurança a cada 6 meses.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: yingying zheng, MD
- Número de telefone: +8615214804944
- E-mail: zhengying527@163.com
Estude backup de contato
- Nome: anni ma, BM
- Número de telefone: +8615001677850
- E-mail: 1572938565@qq.com
Locais de estudo
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Urumqi
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Xinjiang, Urumqi, China, 831100
- The First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
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Contato:
- yingying zheng, MD
- Número de telefone: +8615214804944
- E-mail: zhengying527@163.com
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Contato:
- anni ma, BM
- Número de telefone: +8615001677850
- E-mail: 1572938565@qq.com
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Subinvestigador:
- anni ma, BM
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Investigador principal:
- ailiman mahemuti, MD
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Investigador principal:
- xiang xie, MD
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Subinvestigador:
- refukaiti abuduhalike, MD
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Subinvestigador:
- aihaidan abuduwayiti, MD
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Subinvestigador:
- li zhao, MD
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Subinvestigador:
- yujun guo, MM
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Subinvestigador:
- zhiying wen, MM
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Subinvestigador:
- yanxiao li, MM
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de Inclusão:(1)Para doentes com insuficiência cardíaca crónica (ICC):1.Cumprir os critérios de diagnóstico da Sociedade Europeia de Cardiologia (ESC) de 2022 para ICC, classificados em insuficiência cardíaca com fração de ejeção reduzida (ICFER), insuficiência cardíaca com fração de ejeção ligeiramente reduzida (ICFELR) e insuficiência cardíaca com fração de ejeção preservada (ICFEP) de acordo com as diretrizes da ESC;2.Idade entre 18 e 80 anos (inclusive);3.Capacidade de fornecer consentimento informado por escrito de forma independente (ou através de um tutor legal, se com défice cognitivo, com pontuação no Mini-Exame do Estado Mental [MEEM] ≥ 24).
(2)Para controlos saudáveis:1.Sem antecedentes de doença cardiovascular, confirmado por revisão do historial médico e ecocardiografia basal;2.Idade entre 18 e 80 anos (inclusive), emparelhados 1:2 com doentes com ICC por idade e género;3.Capacidade de fornecer consentimento informado por escrito.
Critérios de Exclusão:(1)Insuficiência cardíaca descompensada aguda (admitido por exacerbação aguda de IC nas 72 horas anteriores à inclusão);(2)Doença renal terminal, definida como taxa de filtração glomerular estimada (TFGe) < 15 mL/min/1.73m² (confirmado por teste de creatinina sérica);(3)Neoplasias malignas ativas (a receber tratamento sistémico nos 6 meses anteriores à inclusão) ou doenças sistémicas graves (ex.: insuficiência hepática grave, doenças autoimunes ativas);(4)Uso de antibióticos nas 2 semanas anteriores à inclusão (pode interferir com a análise do microbioma intestinal);(5)Incapacidade de completar o seguimento de 12 meses (ex.: residência no estrangeiro planeada a longo prazo) ou fornecer as amostras biológicas necessárias (ex.: sangue venoso, amostras fecais).
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
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Doentes com Insuficiência Cardíaca Crónica
Recrutar 400 participantes que cumpram as diretrizes ESC 2022 para insuficiência cardíaca crónica (incluindo HFrEF, HFmrEF, HFpEF).
Recolher dados clínicos, amostras multi-ómicas e indicadores de imagem na linha de base; acompanhar durante 12 meses para monitorizar resultados e alterações dinâmicas. |
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Controlos Saudáveis
Recrutar 200 participantes com correspondência de idade/sexo sem histórico de doença cardiovascular.
Recolher dados clínicos basais e amostras multi-ómicas para análise comparativa; acompanhar durante 12 meses.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Ponto Final Composto de 1 Ano por Subtipo de IC (Rehospitalização por Insuficiência Cardíaca ou Morte por Qualquer Causa)
Prazo: 12 meses
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Ocorrência de rehospitalização relacionada com insuficiência cardíaca ou morte por todas as causas nos 12 meses após a inscrição, estratificada por subtipos de insuficiência cardíaca (HFrEF, HFmrEF, HFpEF). A estratificação por subtipo baseia-se nos critérios de classificação de IC da ESC de 2022; os endpoints são confirmados pelo comité de adjudicação de endpoints clínicos do estudo.
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12 meses
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Reospitalização Relacionada com Insuficiência Cardíaca a 1 Ano (Ponto Final Independente)
Prazo: 12 meses
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Ocorrência de re-hospitalização devido a agravamento de insuficiência cardíaca (confirmado por sintomas clínicos, elevação de NT-proBNP e alterações ecocardiográficas) dentro de 12 meses após inclusão no estudo. A re-hospitalização é verificada através de registos de admissão hospitalar e diagnósticos de alta; os dados de NT-proBNP e ecocardiografia são recolhidos do sistema de registo médico eletrónico do hospital.
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12 meses
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Outras medidas de resultado
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Identificação de Assinaturas Moleculares Específicas do Fenótipo de Insuficiência Cardíaca (Painel de Biomarcadores Multi-Ómicos)
Prazo: Linha de Base
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Rastreio de marcadores moleculares específicos de subtipo (genes diferencialmente expressos, proteínas de assinatura, metabolitos característicos e taxa microbianas intestinais) que podem distinguir subtipos de insuficiência cardíaca (HFrEF, HFmrEF, HFpEF) através de análise diferencial multi-ómica de base. Os dados multi-ómicos são analisados por ferramentas de bioinformática: PCA para redução de dimensionalidade, DESeq2/limma para análise de expressão diferencial, WGCNA para construção de redes de co-expressão; as assinaturas específicas de subtipo são validadas usando curvas ROC (AUC ≥ 0,75 é considerado um biomarcador potencial).
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Linha de Base
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Correlação Entre Perfis Multi-Ómicos e Fenótipos Clínicos de Insuficiência Cardíaca
Prazo: Linha de Base
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Correlação entre os perfis multi-ómicos basais (genoma, proteoma, metaboloma, microbioma intestinal) de doentes com insuficiência cardíaca e fenótipos clínicos (incluindo a classe funcional NYHA, fração de ejeção do ventrículo esquerdo [FEVE], nível de NT-proBNP e distância percorrida no teste de 6 minutos). A correlação é quantificada através de métodos estatísticos: análise de correlação de Pearson (para variáveis contínuas) ou análise de correlação de Spearman (para variáveis categóricas); a regressão dos mínimos quadrados parciais (PLSR) é utilizada para construir o modelo de associação entre as características multi-ómicas e os fenótipos clínicos.
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Linha de Base
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Correlação Mecanística do Eixo Intestino-Coração: Composição do Microbioma Intestinal vs. Metabolitos Circulantes/Proteínas Inflamatórias
Prazo: Linha de Base
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Microbioma intestinal: sequenciação do gene 16S rRNA (plataforma Illumina MiSeq), Metabolitos circulantes: cromatografia líquida-espectrometria de massa em tandem (LC-MS/MS), Proteínas inflamatórias: imunoensaio multiplex (plataforma Luminex) Análise de correlação de Spearman (para abundância relativa microbiana vs. concentração de metabolitos/proteínas); Teste de Mantel (para composição geral do microbioma vs. perfis de metabolitos/proteínas).
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Linha de Base
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Diretor de estudo: ailiman mahemut, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Diretor de estudo: xiang xie, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cadeira de estudo: refukait abuduhalike, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cadeira de estudo: aihaidan abuduwayiti, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cadeira de estudo: li zhao, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cadeira de estudo: yujun guo, MM, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cadeira de estudo: zhiying wen, MM, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Cadeira de estudo: yanxiao li, MM, Xinjiang Medical University
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Tang WH, Wang Z, Levison BS, Koeth RA, Britt EB, Fu X, Wu Y, Hazen SL. Intestinal microbial metabolism of phosphatidylcholine and cardiovascular risk. N Engl J Med. 2013 Apr 25;368(17):1575-84. doi: 10.1056/NEJMoa1109400.
- Shah SJ, Katz DH, Selvaraj S, Burke MA, Yancy CW, Gheorghiade M, Bonow RO, Huang CC, Deo RC. Phenomapping for novel classification of heart failure with preserved ejection fraction. Circulation. 2015 Jan 20;131(3):269-79. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.114.010637. Epub 2014 Nov 14.
- Obermeyer Z, Emanuel EJ. Predicting the Future - Big Data, Machine Learning, and Clinical Medicine. N Engl J Med. 2016 Sep 29;375(13):1216-9. doi: 10.1056/NEJMp1606181. No abstract available.
- Medvedofsky D, Kebed K, Laffin L, Stone J, Addetia K, Lang RM, Mor-Avi V. Reproducibility and experience dependence of echocardiographic indices of left ventricular function: Side-by-side comparison of global longitudinal strain and ejection fraction. Echocardiography. 2017 Mar;34(3):365-370. doi: 10.1111/echo.13446. Epub 2017 Feb 9.
- Ibrahim NE, Januzzi JL Jr. Beyond Natriuretic Peptides for Diagnosis and Management of Heart Failure. Clin Chem. 2017 Jan;63(1):211-222. doi: 10.1373/clinchem.2016.259564. Epub 2016 Oct 10.
- Cheng ML, Wang CH, Shiao MS, Liu MH, Huang YY, Huang CY, Mao CT, Lin JF, Ho HY, Yang NI. Metabolic disturbances identified in plasma are associated with outcomes in patients with heart failure: diagnostic and prognostic value of metabolomics. J Am Coll Cardiol. 2015 Apr 21;65(15):1509-20. doi: 10.1016/j.jacc.2015.02.018.
- Antonopoulos AS, Antoniades C. The role of epicardial adipose tissue in cardiac biology: classic concepts and emerging roles. J Physiol. 2017 Jun 15;595(12):3907-3917. doi: 10.1113/JP273049. Epub 2017 Mar 13.
- Zhang X, Schulz BL, Punyadeera C. The current status of heart failure diagnostic biomarkers. Expert Rev Mol Diagn. 2016;16(4):487-500. doi: 10.1586/14737159.2016.1144474. Epub 2016 Feb 17.
- Shah S, Henry A, Roselli C, Lin H, Sveinbjornsson G, Fatemifar G, Hedman AK, Wilk JB, Morley MP, Chaffin MD, Helgadottir A, Verweij N, Dehghan A, Almgren P, Andersson C, Aragam KG, Arnlov J, Backman JD, Biggs ML, Bloom HL, Brandimarto J, Brown MR, Buckbinder L, Carey DJ, Chasman DI, Chen X, Chen X, Chung J, Chutkow W, Cook JP, Delgado GE, Denaxas S, Doney AS, Dorr M, Dudley SC, Dunn ME, Engstrom G, Esko T, Felix SB, Finan C, Ford I, Ghanbari M, Ghasemi S, Giedraitis V, Giulianini F, Gottdiener JS, Gross S, Guethbjartsson DF, Gutmann R, Haggerty CM, van der Harst P, Hyde CL, Ingelsson E, Jukema JW, Kavousi M, Khaw KT, Kleber ME, Kober L, Koekemoer A, Langenberg C, Lind L, Lindgren CM, London B, Lotta LA, Lovering RC, Luan J, Magnusson P, Mahajan A, Margulies KB, Marz W, Melander O, Mordi IR, Morgan T, Morris AD, Morris AP, Morrison AC, Nagle MW, Nelson CP, Niessner A, Niiranen T, O'Donoghue ML, Owens AT, Palmer CNA, Parry HM, Perola M, Portilla-Fernandez E, Psaty BM; Regeneron Genetics Center; Rice KM, Ridker PM, Romaine SPR, Rotter JI, Salo P, Salomaa V, van Setten J, Shalaby AA, Smelser DT, Smith NL, Stender S, Stott DJ, Svensson P, Tammesoo ML, Taylor KD, Teder-Laving M, Teumer A, Thorgeirsson G, Thorsteinsdottir U, Torp-Pedersen C, Trompet S, Tyl B, Uitterlinden AG, Veluchamy A, Volker U, Voors AA, Wang X, Wareham NJ, Waterworth D, Weeke PE, Weiss R, Wiggins KL, Xing H, Yerges-Armstrong LM, Yu B, Zannad F, Zhao JH, Hemingway H, Samani NJ, McMurray JJV, Yang J, Visscher PM, Newton-Cheh C, Malarstig A, Holm H, Lubitz SA, Sattar N, Holmes MV, Cappola TP, Asselbergs FW, Hingorani AD, Kuchenbaecker K, Ellinor PT, Lang CC, Stefansson K, Smith JG, Vasan RS, Swerdlow DI, Lumbers RT. Genome-wide association and Mendelian randomisation analysis provide insights into the pathogenesis of heart failure. Nat Commun. 2020 Jan 9;11(1):163. doi: 10.1038/s41467-019-13690-5.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- XJMU-HF-MultiOmics-2025-001
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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