Точная классификация фенотипирования в фибрилляции предсердий (PPC-AF)

Это исследование направлено на интеграцию данных с несколькими амиками (геномика, визуализация, серология и т. Д.) Для достижения точной классификации фенотипирования для пациентов с фибрилляцией предсердий (AF) и изучения персонализированных стратегий контроля ритма. Зарегистрировав более 1000 пациентов с AF, мы будем собирать геномные данные, включая GWAS и одноклеточное секвенирование, в сочетании с МРТ сердца, КТ, эхокардиографии и биомаркеров в сыворотке, чтобы раскрыть патологические механизмы AF и риски рецидивов на молекулярных и структурных уровнях. Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта будут использоваться для разработки фенотипических моделей классификации AF, которые будут подтверждены в нескольких центрах для оценки их точности и надежности в прогнозировании рецидива AF и терапевтических ответов. Кроме того, клинические испытания будут оценивать эффективность пероральных таблеток гидрохлорида дроедарона и внутривенного гидрохлорида никорандила в предотвращении рецидива абляции пост-катетеры и их безопасности/эффективности при ранней кардиоверсии. Наконец, основываясь на результатах передового фенотипирования, мы создадим персонализированные стратегии контроля ритма, интегрирующие фармакотерапию, катетерную абляцию и образ жизни для оптимизации управления ФП.