Оценка влияния сезонности на биологический возраст у взрослых (SeasonAGE)

Меры обеспечения качества: исследователь обеспечит защиту персональных данных участника и всех отчетов, публикаций, образцов участников и любых других разглашений, за исключением случаев, предусмотренных законодательством. Обработка персональных и медицинских данных будет осуществляться в соответствии с швейцарским законодательством о защите данных и в соответствии с постановлением ORH (Постановление о исследованиях на людях), ст. 5. Участники идентифицируются только по идентификационному номеру участника и идентификационному номеру места для обеспечения конфиденциальности участников. В CRF и других документах, специфичных для проекта, участники идентифицируются только по их уникальному номеру участника. Все исследовательские записи участников будут надежно храниться в зоне с контролируемым доступом. Списки кодов идентификации, связывающие имена участников с идентификационными номерами участников, будут храниться отдельно от записей участников. Данные будут закодированы. Список идентификации участников будет доступен только команде места, а идентифицируемая информация будет храниться только в файле исследователя. Файл исследователя — это безопасная и сертифицированная электронная система (Veeva Vault), предназначенная для защиты этой исследовательской информации от несанкционированного или случайного раскрытия, изменения, удаления, копирования и кражи.

Закодированные данные записываются в Electronic Data Capture (EDC), Medidata RAVE обеспечивает прослеживаемость (аудит-трейл). Данные, записанные в EDC, доступны только менеджеру данных, персоналу места и членам исследования.

После анализа биологических образцов результаты записываются в другую систему под названием LabKey защищенным паролем способом и доступны только лаборантам, ответственным за анализы. Окончательные лабораторные данные затем будут отправлены из LabKey назначенному менеджеру данных через защищенный SharePoint, содержащий аудит-трейл. RAVE и LabKey, а также внешние результаты интегрируются в LSAF, программное обеспечение, предназначенное для статистического анализа, которое контролируется паролем и доступно только статистику и менеджеру данных. Серверы каждого программного обеспечения и их резервные серверы размещены, т.е. в Соединенных Штатах (Medidata RAVE), Германии (LSAF) и Швейцарии (LabKey). Биологический материал в этом проекте идентифицируется не по имени участника, а по уникальному номеру участника. Биологический материал надлежащим образом хранится в ограниченной зоне, доступной только уполномоченному персоналу.

В случае передачи данных, Société des Produits Nestlé S.A. будет поддерживать высокие стандарты конфиденциальности и защиты персональных данных участников. Клиническая информация не будет раскрываться без письменного разрешения участника, за исключением мониторинга регулирующими органами или спонсором исследования. Главный исследователь или уполномоченное лицо внедрит и будет поддерживать соответствующие технические и организационные меры для обеспечения доступности участникам их персональных данных и результатов биологического анализа, собранных в ходе исследования. По запросу главный исследователь или уполномоченное лицо обеспечит предоставление участникам выписок их персональных данных. Главный исследователь или уполномоченное лицо внедрит соответствующие процедуры для немедленного информирования спонсора о любом запросе участника на исправление или удаление их персональных данных или биологических образцов в ходе исследования. Файлы исследовательского места, включая список кодов, будут храниться и архивироваться отдельно в безопасном хранилище, соответствующем политикам Nestlé в отношении защиты данных, исследовательской командой в течение 25 лет, даже если кандидат не включен в исследовательский проект. Файл главного исследования будет храниться отдельно в течение 25 лет в соответствии с политикой Nestlé.

В дополнение к текущему исследованию участникам будет предложено рассмотреть предоставление согласия на «дальнейшее повторное использование» их биологических образцов и данных в более широком контексте Центра биологических ресурсов Nestlé (NCBR); если они согласны на это, образцы и данные, связанные со здоровьем, будут обрабатываться, как описано в правилах биобанка (мнение CERVD - Req. 2020-00307).

Если они не согласны, данные будут использоваться только в рамках этого исследования. Никакие данные не будут использоваться далее без одобрения Этического комитета и согласия участников.

Расчет размера выборки:

Размер выборки для этого исследования основан на трех источниках информации. Koncevičius (2024) показал, что ускорение биологических часов возраста подвержено суточным вариациям, связанным с циркадным ритмом (в течение дня), с амплитудой 1 год. Reed (2022) показал, что внутрисубъектная корреляция эпигенетических часов высока (до корреляции 0,93) между повторениями с интервалом до 15 лет. Jokai (2023) показал, что вариабельность ускорения часов PhenoAge у здоровых людей среднего возраста, занимающихся физическими упражнениями, обоих полов составляла около 5,4 лет (среднее значение, наблюдаемое между мужчинами и женщинами).

Для демонстрации вариации в 1 год между зимой и летом в биологическом возрасте при допущении вариабельности (стандартного отклонения) 5,4 лет и внутрисубъектной корреляции 0,93, используя подход парного t-теста, с мощностью 80% и альфа, установленной на 0,0166 (0,05/3) для учета множественности, вызванной повторением по 3 часам (PhenoAge, GrimAge и DuneDinPace — поправка Бонферрони), необходимо включить 46 субъектов в полный анализируемый набор (FAS). Учитывая уровень выбывания 20% (субъекты, включенные в исследование, но без расчета биологического возраста в любой момент времени), необходимо набрать 46/0,8=58 субъектов (округлено до 60 субъектов).

Для расчетов использовался SAS 9.4 (LSAF v5.2.1) PROC POWER.

План статистического анализа:

Основной анализ первичной конечной точки будет оцениваться на популяции полного анализируемого набора. Анализ чувствительности будет проведен путем повторения основного анализа на наборе по протоколу.

Для PhenoAge и GrimAge ускорение биологического возраста будет рассчитываться на индивидуальном уровне с использованием линейной смешанной модели с биологическим возрастом (годы) в качестве ответа и хронологическим возрастом (годы) в качестве смешивающего фактора. Идентификатор субъекта будет включен как случайный эффект для учета корреляции между последовательными измерениями биологического возраста внутри субъекта. Метод Кенварда-Роджера будет использоваться для расчета степеней свободы. Для данного индивида, при данном хронологическом возрасте, ускорение биологического возраста будет фиксированным остатком регрессии.

DuneDinPace уже измеряет ускорение возраста, поэтому упомянутое выше преобразование не применимо.

Предполагается, что ускорение биологического возраста следует нормальному распределению. Разница в ускорении биологического возраста между сезонами будет оцениваться с помощью линейной смешанной модели для учета продольного характера данных и внутрисубъектной корреляции. Ускорение биологического возраста будет использоваться в качестве переменной результата, а сезон, связанный с отбором проб, ИМТ, пол, физическая активность, статус курения и этническая принадлежность будут использоваться в качестве фиксированных смешивающих факторов. Идентификатор субъекта будет использоваться как случайный эффект для учета внутрисубъектной корреляции результата. Метод Кенварда-Роджера будет использоваться для расчета степеней свободы.

При отсутствии рандомизации оценки сезонного эффекта в модели могут быть смещены наличием смешивающих факторов, сильно коррелирующих с сезоном, таких как физическая активность. Для смягчения потенциального смещения к линейной смешанной модели будет применен метод отбора переменных (elastic net). Случайная 5-кратная перекрестная проверка будет использоваться для выбора редуцированной модели и соответствующего значения параметра гребневой регрессии.

Если фиксированный эффект сезона сохраняется, наименьшие квадратные средние ускорения биологического возраста в каждом сезоне будут получены из вышеуказанной редуцированной модели, и будут вычислены парные разности наименьших квадратных средних (зима - лето).

P-значения, связанные с парной разностью менее 0,05/3 (поправка Бонферрони), будут интерпретироваться как указание на различие в ускорении биологического возраста между зимой и летом для используемых часов.

Если фиксированный эффект сезона не сохраняется в редуцированной модели, это будет интерпретироваться как отсутствие сезонно-ассоциированного различия в ускорении биологического возраста для используемых часов.

На каждом этапе смешанная линейная модель будет подбираться с использованием алгоритма ограниченного максимального правдоподобия, позволяя использовать частичную информацию (субъекты с неполной траекторией, например, 1 сезон доступен из двух необходимых). Этот метод является несмещенным, если пропущенные данные пропущены случайным образом.

При наличии далеких выбросов будет проведен анализ чувствительности, исключающий наблюдение(я). Согласованность выводов между этим анализом чувствительности и основным анализом первичной конечной точки будет указывать на отсутствие влияния выбросов на выводы.