Ассоциативный анализ заболеваний сердечно-сосудистой и нервной систем и кишечного микробиома на основе больших данных мультиомики и связанных с ними приложений

Микробная экосистема представляет собой сложное сообщество взаимодействующих бактерий. Потенциальная роль кишечной флоры в здоровье человека привлекла широкое внимание. Дисбаланс микробиома кишечника связан с множеством хронических заболеваний. Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются основной причиной заболеваемости во всем мире и зависят как от генетических факторов, так и от факторов окружающей среды. Последние достижения предоставили научные доказательства того, что сердечно-сосудистые заболевания также могут быть связаны с микробиотой кишечника. Во многих литературных источниках мы обнаружили сложные взаимодействия между микроорганизмами, их метаболитами и потенциальное влияние на развитие и прогрессирование сердечно-сосудистых заболеваний. Использование кишечной флоры в лечении сердечно-сосудистых заболеваний – новейшее направление исследований. В ближайшем будущем кишечные микробы, вероятно, будут использоваться в клиническом лечении сердечно-сосудистых заболеваний.

Кишечная флора играет важную роль в здоровье человека и трансформации болезней. Он не только участвует во многих физиологических процессах хозяина, но также влияет на функцию центральной нервной системы (ЦНС) посредством активности оси микробиота-кишечник-мозг, которая может быть тесно связана с нейромедиаторными, иммунными, эндокринными и метаболитными функциями. пути. Когда кишечная флора дисфункциональна, это может влиять на возникновение и развитие заболеваний ЦНС, таких как церебральная ишемия, болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера, рассеянный склероз, печеночная энцефалопатия и психические расстройства. Трансплантация фекальных микробов, физические упражнения, иглоукалывание, массаж и другие методы лечения могут улучшить нарушения кишечной флоры и, как ожидается, станут эффективными мерами для лечения и профилактики некоторых заболеваний нервной системы.

1. Основа отбора субъектов На основании электрокардиограммы, анализа крови или B-ультрасонографии и других методов обследования в сочетании с клиническими проявлениями пациенты, которые, по мнению профессиональных врачей, соответствуют критериям включения этого экспериментального протокола, будут включены в исследуемую группу для исследования.
2. Выбор дозы/план введения/основы корректировки дозы. В этом исследовании не проводились интервенционные эксперименты, и не было выбора дозы/режима дозирования/корректировки дозы.
3. Основания для выбора места назначения. Этот эксперимент не является интервенционным экспериментом, поэтому конечная точка этого эксперимента выбирается после того, как у субъектов диагностированы сопутствующие заболевания или контрольная группа, а конечная точка принимается после завершения отбора проб.
4. Основания для оценки риска и пользы Для пациентов с конкретными сердечно-сосудистыми и цереброваскулярными заболеваниями польза от этого исследования значительно перевешивает риски. В этом эксперименте будут собраны образцы фекалий in vitro, что представляет собой неинвазивный сбор образцов, который не причинит травм пациентам и имеет высокую безопасность. В рамках этого проекта также будут собраны образцы периферической крови пациентов для исследования. Процесс сбора образцов крови может сопровождаться болью и другими реакциями, но все операции, включенные в это исследование, выполняются опытными медсестрами и медсестрами, чтобы свести к минимуму такие риски.

Этот эксперимент будет способствовать исследованию заболеваний сердечно-сосудистой и нервной систем. Выяснив молекулярный механизм кишечных микроорганизмов, регулирующих заболевания сердечно-сосудистой и нервной систем, можно найти гены и биомаркеры, связанные с заболеваниями, что будет способствовать точной диагностике заболеваний, определению целей для точного лечения и профилактики заболеваний, а также обеспечению целенаправленной регуляции структуры. и метаболитный состав микроорганизмов. Профилактика и лечение сопутствующих заболеваний.

Содержание исследования

1. Испытуемая популяция В этом проекте планируется использовать большие данные мультиомики (геном хозяина, транскриптом, метаболом, метагеномные и метабетомные данные) в сочетании с когортой сердечно-сосудистых заболеваний (идиопатическая желудочковая тахикардия, рестеноз после стентирования коронарной артерии) и когортой заболеваний нервной системы (сонная артерия). атеросклероз, болезнь Моямоя) и использовать машинное обучение для интеграции данных из разных омиков. Углубиться в механизмы сердечно-сосудистых заболеваний и роль кишечных микробов в них. Ожидается, что весь процесс будет включать около 500 объектов секвенирования, различные омические данные (всего десятки тысяч образцов) и даст в общей сложности сотни терабайт омических данных.
2. Расчет размера выборки Путем изучения литературы и анализа больших клинических данных можно получить надежные выводы на экспериментальной когорте из более чем 200 человек и контрольной когорте. Таким образом, экспериментальные данные были отобраны из группы больных из 250 человек и контрольной группы из 240 человек.
3. Конкретное содержание исследования Во-первых, необходимо собрать данные, включая образцы крови и кала, у когорт пациентов с сердечно-сосудистыми и неврологическими заболеваниями, а также у здоровых людей. На основании объема данных в опубликованных статьях и результатов статистической корректировки исследования ожидается, что оценочная когорта больных составит 250 человек, а контрольная группа здоровых людей - 240 человек. В то же время записывалась подробная информация об образце (включая данные физического осмотра и фенотипические данные, такие как данные о диете), чтобы можно было объединить данные мультиомики для получения информации о факторах, влияющих на сердечно-сосудистые заболевания.

Во-вторых, были секвенированы геном и транскриптом собранных образцов крови. Для образцов фекалий было проведено метагеномное секвенирование, а также метометаболическое и протеомное секвенирование.

В-третьих, для обработки данных мультиомики проводится обработка данных секвенированных генов, транскриптов, метагеномов и метабетомов, и в сочетании с когортой заболеваний отбираются ключевые гены, потенциально вызывающие соответствующие заболевания, и соответствующие микробные данные.

В-четвертых, на этапе анализа данных, основанном на когорте сердечно-сосудистых заболеваний и неврологических заболеваний, анализ ассоциации этих генов-кандидатов-хозяев и бактерий проводится с использованием методов машинного обучения, а построение и интерпретация соответствующих путей выполняются в сочетании с предыдущими исследованиями. Механизмы и пути приводят к распознаванию закономерностей для построения прогностических моделей для ранней профилактики и диагностики заболеваний.