- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT07355088
Прецизионное субтипирование и прогностическое исследование сердечной недостаточности на основе интеграции мульти-омиксных данных и клинических показателей: проспективное одноцентровое когортное исследование (HF-MultiOmics)
Точное подтипирование и прогностическое исследование сердечной недостаточности на основе интеграции мульти-омиксных данных и клинических показателей: проспективное одноцентровое когортное исследование
Обзор исследования
Статус
Подробное описание
Это проспективное одноцентровое когортное исследование сосредоточено на пациентах с хронической сердечной недостаточностью (ХСН) (HFrEF, HFmrEF, HFpEF) и здоровых контролях, с основной целью создания точной модели стратификации риска для ХСН посредством интеграции мульти-омики и клинических данных.
Дизайн исследования и участники набора: 400 пациентов с ХСН (соответствующих рекомендациям ESC по ХСН 2022 года) и 200 здоровых контролей, сопоставимых по возрасту/полу (без истории сердечно-сосудистых заболеваний). Критерии исключения включают острую декомпенсированную СН, терминальную стадию заболевания почек, активные злокачественные новообразования и недавнее использование антибиотиков (чтобы избежать влияния на микробиом кишечника).
Набор: Проводится в Первой дочерней больнице Синьцзянского медицинского университета в течение 12 месяцев; подходящие участники предоставят письменное информированное согласие до включения в исследование.
Сбор данных и образцов
Исходный уровень:
Клинические данные: функциональный класс NYHA, NT-proBNP, эхокардиография (ФВ ЛЖ, ГЛС ЛЖ), КТ сердца (плотность/объем ЭЖК); Образцы для мульти-омики: Плазма (протеом с помощью Olink, метаболом с помощью ЖХ-МС), кровь (геном с помощью микрочипов), кал (микробиом кишечника с помощью секвенирования 16S рРНК; шотган-метагеномика для 200 пациентов); Наблюдение: визиты через 3/6/12 месяцев для сбора клинических исходов (повторная госпитализация, смертность), баллов качества жизни по KCCQ и динамических образцов мульти-омики (только для пациентов, получавших лечение ингибиторами SGLT2).
Ключевые анализы Характеристика мульти-омики: Выявление молекулярных сигнатур, специфичных для фенотипа (например, метаболических профилей, связанных с HFpEF), с помощью анализа дифференциальной экспрессии и корреляционных сетей; Исследование механизмов: Связь состава микробиома кишечника с циркулирующими метаболитами/воспалительными белками для прояснения «оси кишечник-сердце» при ХСН; Построение модели: Интеграция мульти-омики и клинических/визуализационных показателей для создания 4 прогностических моделей (только клиническая, одно-омики, мульти-омики, интегрированная) с валидацией с помощью C-статистики Харрелла и ROC, зависящей от времени.
Контроль качества Биологические образцы: Маркированы уникальными идентификаторами, хранятся при -80°C; Данные визуализации: Независимый обзор двумя кардиологами (третейский арбитраж при расхождениях); Управление данными: Платформа REDCap для электронного сбора данных; независимый Комитет по мониторингу данных (DMC) рассматривает прогресс/безопасность каждые 6 месяцев.
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: yingying zheng, MD
- Номер телефона: +8615214804944
- Электронная почта: zhengying527@163.com
Учебное резервное копирование контактов
- Имя: anni ma, BM
- Номер телефона: +8615001677850
- Электронная почта: 1572938565@qq.com
Места учебы
-
-
Urumqi
-
Xinjiang, Urumqi, Китай, 831100
- The First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
-
Контакт:
- yingying zheng, MD
- Номер телефона: +8615214804944
- Электронная почта: zhengying527@163.com
-
Контакт:
- anni ma, BM
- Номер телефона: +8615001677850
- Электронная почта: 1572938565@qq.com
-
Младший исследователь:
- anni ma, BM
-
Главный следователь:
- ailiman mahemuti, MD
-
Главный следователь:
- xiang xie, MD
-
Младший исследователь:
- refukaiti abuduhalike, MD
-
Младший исследователь:
- aihaidan abuduwayiti, MD
-
Младший исследователь:
- li zhao, MD
-
Младший исследователь:
- yujun guo, MM
-
Младший исследователь:
- zhiying wen, MM
-
Младший исследователь:
- yanxiao li, MM
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Метод выборки
Исследуемая популяция
(1) 400 пациентов с хронической сердечной недостаточностью (стратифицированных на HFrEF, HFmrEF и HFpEF согласно критериям ESC 2022 года), в возрасте от 18 до 80 лет;
(2) 200 здоровых лиц контрольной группы, соответствующих по возрасту и полу (соотношение 1:2 с пациентами с ХСН), без истории сердечно-сосудистых заболеваний, в возрасте от 18 до 80 лет.
Описание
Критерии включения:(1)Для пациентов с хронической сердечной недостаточностью (ХСН):1.Соответствие диагностическим критериям ХСН Европейского общества кардиологов (ESC) 2022 года, классифицированным по руководствам ESC на сердечную недостаточность со сниженной фракцией выброса (СНснФВ), сердечную недостаточность со слегка сниженной фракцией выброса (СНслснФВ) и сердечную недостаточность с сохраненной фракцией выброса (СНсФВ);2.Возраст от 18 до 80 лет (включительно);3.Способность самостоятельно предоставить письменное информированное согласие (или через законного опекуна при когнитивных нарушениях, с оценкой по краткой шкале оценки психического статуса [MMSE] ≥ 24).
(2)Для здоровых контрольных лиц:1.Отсутствие сердечно-сосудистых заболеваний в анамнезе, подтвержденное изучением медицинской истории и базовой эхокардиографией;2.Возраст от 18 до 80 лет (включительно), сопоставление 1:2 с пациентами с ХСН по возрасту и полу;3.Способность предоставить письменное информированное согласие.
Критерии исключения:(1)Острая декомпенсированная сердечная недостаточность (госпитализация по поводу острого обострения СН в течение 72 часов до включения);(2)Терминальная стадия заболевания почек, определяемая как расчетная скорость клубочковой фильтрации (рСКФ) < 15 мл/мин/1,73м² (подтверждено тестированием сывороточного креатинина);(3)Активные злокачественные новообразования (получавшие системное лечение в течение 6 месяцев до включения) или тяжелые системные заболевания (например, тяжелая печеночная недостаточность, активные аутоиммунные заболевания);(4)Прием антибиотиков в течение 2 недель до включения (может повлиять на анализ микробиоты кишечника);(5)Невозможность завершить 12-месячное наблюдение (например, запланированное долгосрочное проживание за границей) или предоставить необходимые биологические образцы (например, венозную кровь, образцы кала).
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
|---|
|
Пациенты с хронической сердечной недостаточностью
Зарегистрировать 400 участников, соответствующих рекомендациям ESC 2022 года по хронической сердечной недостаточности (включая HFrEF, HFmrEF, HFpEF).
Собрать клинические данные, мульти-омиксные образцы и визуализационные показатели на исходном уровне; провести наблюдение в течение 12 месяцев для отслеживания исходов и динамических изменений. |
|
Здоровые добровольцы
Набрать 200 участников, соответствующих по возрасту и полу, без истории сердечно-сосудистых заболеваний.
Собрать исходные клинические данные и мультиомиксные образцы для сравнительного анализа; наблюдать в течение 12 месяцев.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
1-летний составной конечный пункт по подтипу СН (повторная госпитализация по поводу сердечной недостаточности или смерть от всех причин)
Временное ограничение: 12 месяцев
|
Частота повторной госпитализации, связанной с сердечной недостаточностью, или смерти от всех причин в течение 12 месяцев после включения в исследование, стратифицированная по подтипам сердечной недостаточности (HFrEF, HFmrEF, HFpEF). Стратификация по подтипам основана на классификационных критериях ESC HF 2022 года; конечные точки подтверждаются клиническим комитетом по верификации конечных точек исследования.
|
12 месяцев
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
1-летняя повторная госпитализация, связанная с сердечной недостаточностью (независимая конечная точка)
Временное ограничение: 12 месяцев
|
Частота повторной госпитализации из-за ухудшения сердечной недостаточности (подтвержденной клиническими симптомами, повышением уровня NT-proBNP и изменениями по данным эхокардиографии) в течение 12 месяцев после включения в исследование. Повторная госпитализация подтверждается записями о поступлении в стационар и диагнозами при выписке; данные по NT-proBNP и эхокардиографии собираются из электронной системы медицинских записей больницы.
|
12 месяцев
|
Другие показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Идентификация молекулярных сигнатур, специфичных для фенотипа сердечной недостаточности (мульти-омиксная панель биомаркеров)
Временное ограничение: Исходный уровень
|
Скрининг на подтип-специфические молекулярные маркеры (дифференциально экспрессируемые гены, сигнатурные белки, характерные метаболиты и таксоны кишечной микробиоты), способные различать подтипы сердечной недостаточности (HFrEF, HFmrEF, HFpEF) посредством базового дифференциального мульти-омиксного анализа. Мульти-омиксные данные анализируются с помощью биоинформатических инструментов: PCA для снижения размерности, DESeq2/limma для анализа дифференциальной экспрессии, WGCNA для построения ко-экспрессионных сетей; подтип-специфические сигнатуры валидируются с использованием ROC-кривых (AUC ≥ 0,75 считается потенциальным биомаркером).
|
Исходный уровень
|
|
Корреляция между мульти-омиксными профилями и клиническими фенотипами сердечной недостаточности
Временное ограничение: Исходный уровень
|
Корреляция между исходными мульти-омиксными профилями (геном, протеом, метаболом, микробиом кишечника) пациентов с сердечной недостаточностью и клиническими фенотипами (включая функциональный класс NYHA, фракцию выброса левого желудочка [ФВЛЖ], уровень NT-proBNP и дистанцию 6-минутной ходьбы). Корреляция количественно оценивается с использованием статистических методов: анализ корреляции Пирсона (для непрерывных переменных) или анализ корреляции Спирмена (для категориальных переменных); регрессия методом наименьших квадратов с частичной информацией (PLSR) используется для построения модели ассоциации между мульти-омиксными признаками и клиническими фенотипами.
|
Исходный уровень
|
|
Механистическая корреляция оси «кишечник–сердце»: состав микробиоты кишечника vs. циркулирующие метаболиты/воспалительные белки
Временное ограничение: Исходный уровень
|
Микробиом кишечника: секвенирование гена 16S рРНК (платформа Illumina MiSeq), Циркулирующие метаболиты: жидкостная хроматография-тандемная масс-спектрометрия (ЖХ-МС/МС), Воспалительные белки: мультиплексный иммуноанализ (платформа Luminex) Анализ корреляции Спирмена (для относительной численности микробов vs концентрация метаболитов/белков); Тест Мантела (для общего состава микробиома vs профили метаболитов/белков).
|
Исходный уровень
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Следователи
- Директор по исследованиям: ailiman mahemut, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Директор по исследованиям: xiang xie, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Учебный стул: refukait abuduhalike, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Учебный стул: aihaidan abuduwayiti, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Учебный стул: li zhao, MD, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Учебный стул: yujun guo, MM, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Учебный стул: zhiying wen, MM, First Affiliated Hospital of Xinjiang Medical University
- Учебный стул: yanxiao li, MM, Xinjiang Medical University
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- 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.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Оцененный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Другие идентификационные номера исследования
- XJMU-HF-MultiOmics-2025-001
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .