- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT04750330
DNA mitocondriale e SNP nucleari per prevedere la gravità dell'infezione da COVID-19 (mtDNA-COVID)
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Descrizione dettagliata
Nel dicembre 2019, a Wuhan, in Cina, sono stati diagnosticati i primi casi di malattia da coronavirus 2019 (COVID-19). Nel giro di un paio di settimane, la malattia altamente contagiosa si è diffusa in tutto il mondo, richiedendo misure rapide e drastiche, senza precedenti negli ultimi decenni. Attualmente, ci sono stati circa 97,8 milioni di casi, inclusi 2,1 milioni di decessi, segnalati all'OMS (sito web visitato il 25 gennaio 2021, https://covid19.who.int). I dati degli studi epidemiologici e virologici pubblicati mostrano che il virus si trasmette principalmente tramite goccioline respiratorie, contatto diretto con persone infette o contatto con oggetti e superfici contaminati. La gravità della malattia differisce notevolmente tra le persone. Si va da contaminazione non sintomatica o sintomi minori, come raffreddore o mal di gola, a polmonite pericolosa per la vita e morte. In particolare, la popolazione anziana e le persone con comorbidità sottostanti sono vulnerabili e manifestano sintomi più gravi. Inoltre, gli studi hanno dimostrato che i maschi hanno un rischio di mortalità più elevato.
Il COVID-19 viene attualmente diagnosticato utilizzando la reazione a catena della polimerasi a trascrizione inversa (RT-PCR). All'inizio della pandemia l'uso della tomografia computerizzata del torace (TC) era più comune, poiché la TC può acquisire le caratteristiche di imaging dal polmone associate a COVID-19 all'inizio del decorso della malattia. Tuttavia, l'esecuzione di un CT-can richiede molto più tempo rispetto agli attuali test RT-PCR. Mentre l'epidemia continua, le conseguenze stanno lentamente diventando più evidenti. Poiché il vero tasso di infezione della popolazione non è noto, la percentuale di pazienti che richiedono il ricovero ospedaliero è difficile da stimare. In una meta-analisi che includeva 1481 pubblicazioni uniche, un tasso aggregato di ricovero in terapia intensiva del 10,9% e il tasso aggregato di mortalità era del 4,3%. Gli effetti negativi di una degenza in terapia intensiva dipendono fortemente dalla durata della degenza e includono, ma non sono limitati a, rischio di embolia polmonare, grave perdita muscolare, disfagia e problemi psicologici, che spesso richiedono un lungo periodo di riabilitazione.
Per ridurre al minimo le conseguenze sulla salute a lungo termine sarebbe utile una prognosi precoce della gravità della malattia. Il legame tra la gravità di COVID-19 e il DNA mitocondriale (mtDNA), gli SNP nucleari, le caratteristiche di imaging e la radiomica non è stato ancora studiato. Tuttavia, la letteratura sulle intuizioni meccanicistiche nel funzionamento del sistema immunitario e il suo legame con la variazione genetica, incluso il mtDNA, sono promettenti. Inoltre, gli studi incentrati sulle caratteristiche dell'imaging e sulla radiomica hanno prodotto risultati interessanti.
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Athens, Grecia
- Regional Chest Diseases Hospital of Athens <Sotiria>
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Firenze, Italia
- University of Florence
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Setúbal, Portogallo
- Centro Hospitalar de Setubal
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Malattia COVID-19 confermata
- Età almeno 18 anni
- Disponibile e in grado di fornire un campione di saliva
- In grado di comprendere le informazioni sullo studio del paziente
- Consenso informato firmato
Criteri di esclusione:
Criteri di esclusione per i pazienti ricoverati
- Malattia grave diversa da COVID-19 al momento del ricovero in ospedale Criteri di esclusione per i pazienti non ospedalizzati
- Malattia grave da COVID-19 che porta alla morte o che richiede un trattamento attivo senza ricovero ospedaliero
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
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Grave COVID-19
Pazienti, con diagnosi di COVID-19, che sono stati ricoverati nell'unità di terapia intensiva (ICU) durante il ricovero
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COVID-19 non grave
Pazienti, con diagnosi di COVID-19, che sono stati ricoverati in ospedale ma NON nell'unità di terapia intensiva (UTI) durante il ricovero
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Minore COVID-19
Pazienti, con diagnosi di COVID-19, che NON sono stati ricoverati in ospedale e hanno potuto riprendersi a casa
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Gravità COVID-19
Lasso di tempo: Quando il paziente viene dimesso dall'ospedale, fino a 2 mesi
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Gravità di COVID-19 classificata come "Grave", "Non grave" e "Minore"
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Quando il paziente viene dimesso dall'ospedale, fino a 2 mesi
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Sopravvivenza globale della popolazione ospedalizzata
Lasso di tempo: Quando il paziente viene dimesso dall'ospedale, fino a 2 mesi
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Sopravvivenza globale della popolazione ospedalizzata
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Quando il paziente viene dimesso dall'ospedale, fino a 2 mesi
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Altre misure di risultato
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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DNA mitocondriale per la previsione della severità COVID-19
Lasso di tempo: Basale fino a 2 anni dopo aver avuto COVID-19
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Varianti del DNA mitocondriale (estratte dal campione di saliva)
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Basale fino a 2 anni dopo aver avuto COVID-19
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SNP nucleari per la previsione della gravità del COVID-19
Lasso di tempo: Basale fino a 2 anni dopo aver avuto COVID-19
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SNP nucleari, approccio candidato (estratto dal campione di saliva)
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Basale fino a 2 anni dopo aver avuto COVID-19
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Funzionalità radiomiche per la previsione della gravità del COVID-19
Lasso di tempo: Linea di base
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Radiomica dalla TAC del torace dei partecipanti con infezione da COVID-19
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Linea di base
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Philippe Lambin, Prof. Dr., Head of Department of Precision Medicine, Maastricht University
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Li H, Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatics. 2009 Jul 15;25(14):1754-60. doi: 10.1093/bioinformatics/btp324. Epub 2009 May 18.
- Sheehy LM. Considerations for Postacute Rehabilitation for Survivors of COVID-19. JMIR Public Health Surveill. 2020 May 8;6(2):e19462. doi: 10.2196/19462.
- Hosey MM, Needham DM. Survivorship after COVID-19 ICU stay. Nat Rev Dis Primers. 2020 Jul 15;6(1):60. doi: 10.1038/s41572-020-0201-1.
- Siordia JA Jr. Epidemiology and clinical features of COVID-19: A review of current literature. J Clin Virol. 2020 Jun;127:104357. doi: 10.1016/j.jcv.2020.104357. Epub 2020 Apr 10.
- Bhopal SS, Bhopal R. Sex differential in COVID-19 mortality varies markedly by age. Lancet. 2020 Aug 22;396(10250):532-533. doi: 10.1016/S0140-6736(20)31748-7. Epub 2020 Aug 13. No abstract available.
- Li X, Zhou TC, Wu CH, Tao LL, Bi R, Chen LJ, Deng DY, Liu C, Otecko NO, Tang Y, Lai X, Zhang L, Wei J. Correlations between mitochondrial DNA haplogroup D5 and chronic hepatitis B virus infection in Yunnan, China. Sci Rep. 2018 Jan 17;8(1):869. doi: 10.1038/s41598-018-19184-6.
- Zhang AM, Hu QX, Liu FL, Bi R, Yang BQ, Zhang W, Guo H, Logan I, Zheng YT, Yao YG. Mitochondrial DNA Haplogroup A Decreases the Risk of Drug Addiction but Conversely Increases the Risk of HIV-1 Infection in Chinese Addicts. Mol Neurobiol. 2016 Aug;53(6):3873-3881. doi: 10.1007/s12035-015-9323-y. Epub 2015 Jul 11.
- Lai JH, Luo SF, Ho LJ. Operation of mitochondrial machinery in viral infection-induced immune responses. Biochem Pharmacol. 2018 Oct;156:348-356. doi: 10.1016/j.bcp.2018.08.044. Epub 2018 Aug 31.
- Wu IC, Lin CC, Liu CS, Hsu CC, Chen CY, Hsiung CA. Interrelations Between Mitochondrial DNA Copy Number and Inflammation in Older Adults. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2017 Jul 1;72(7):937-944. doi: 10.1093/gerona/glx033.
- Malik AN, Parsade CK, Ajaz S, Crosby-Nwaobi R, Gnudi L, Czajka A, Sivaprasad S. Altered circulating mitochondrial DNA and increased inflammation in patients with diabetic retinopathy. Diabetes Res Clin Pract. 2015 Dec;110(3):257-65. doi: 10.1016/j.diabres.2015.10.006. Epub 2015 Oct 22.
- Clohisey S, Baillie JK. Host susceptibility to severe influenza A virus infection. Crit Care. 2019 Sep 5;23(1):303. doi: 10.1186/s13054-019-2566-7.
- Li B, Clohisey SM, Chia BS, Wang B, Cui A, Eisenhaure T, Schweitzer LD, Hoover P, Parkinson NJ, Nachshon A, Smith N, Regan T, Farr D, Gutmann MU, Bukhari SI, Law A, Sangesland M, Gat-Viks I, Digard P, Vasudevan S, Lingwood D, Dockrell DH, Doench JG, Baillie JK, Hacohen N. Genome-wide CRISPR screen identifies host dependency factors for influenza A virus infection. Nat Commun. 2020 Jan 9;11(1):164. doi: 10.1038/s41467-019-13965-x.
- Chocron ES, Munkacsy E, Pickering AM. Cause or casualty: The role of mitochondrial DNA in aging and age-associated disease. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis. 2019 Feb 1;1865(2):285-297. doi: 10.1016/j.bbadis.2018.09.035. Epub 2018 Nov 9.
- Carter-Timofte ME, Jorgensen SE, Freytag MR, Thomsen MM, Brinck Andersen NS, Al-Mousawi A, Hait AS, Mogensen TH. Deciphering the Role of Host Genetics in Susceptibility to Severe COVID-19. Front Immunol. 2020 Jun 30;11:1606. doi: 10.3389/fimmu.2020.01606. eCollection 2020.
- Ovsyannikova IG, Haralambieva IH, Crooke SN, Poland GA, Kennedy RB. The role of host genetics in the immune response to SARS-CoV-2 and COVID-19 susceptibility and severity. Immunol Rev. 2020 Jul;296(1):205-219. doi: 10.1111/imr.12897. Epub 2020 Jul 13.
- Benetti E, Tita R, Spiga O, Ciolfi A, Birolo G, Bruselles A, Doddato G, Giliberti A, Marconi C, Musacchia F, Pippucci T, Torella A, Trezza A, Valentino F, Baldassarri M, Brusco A, Asselta R, Bruttini M, Furini S, Seri M, Nigro V, Matullo G, Tartaglia M, Mari F; GEN-COVID Multicenter Study; Renieri A, Pinto AM. ACE2 gene variants may underlie interindividual variability and susceptibility to COVID-19 in the Italian population. Eur J Hum Genet. 2020 Nov;28(11):1602-1614. doi: 10.1038/s41431-020-0691-z. Epub 2020 Jul 17.
- Hou Y, Zhao J, Martin W, Kallianpur A, Chung MK, Jehi L, Sharifi N, Erzurum S, Eng C, Cheng F. New insights into genetic susceptibility of COVID-19: an ACE2 and TMPRSS2 polymorphism analysis. BMC Med. 2020 Jul 15;18(1):216. doi: 10.1186/s12916-020-01673-z.
- Severe Covid-19 GWAS Group; Ellinghaus D, Degenhardt F, Bujanda L, Buti M, Albillos A, Invernizzi P, Fernandez J, Prati D, Baselli G, Asselta R, Grimsrud MM, Milani C, Aziz F, Kassens J, May S, Wendorff M, Wienbrandt L, Uellendahl-Werth F, Zheng T, Yi X, de Pablo R, Chercoles AG, Palom A, Garcia-Fernandez AE, Rodriguez-Frias F, Zanella A, Bandera A, Protti A, Aghemo A, Lleo A, Biondi A, Caballero-Garralda A, Gori A, Tanck A, Carreras Nolla A, Latiano A, Fracanzani AL, Peschuck A, Julia A, Pesenti A, Voza A, Jimenez D, Mateos B, Nafria Jimenez B, Quereda C, Paccapelo C, Gassner C, Angelini C, Cea C, Solier A, Pestana D, Muniz-Diaz E, Sandoval E, Paraboschi EM, Navas E, Garcia Sanchez F, Ceriotti F, Martinelli-Boneschi F, Peyvandi F, Blasi F, Tellez L, Blanco-Grau A, Hemmrich-Stanisak G, Grasselli G, Costantino G, Cardamone G, Foti G, Aneli S, Kurihara H, ElAbd H, My I, Galvan-Femenia I, Martin J, Erdmann J, Ferrusquia-Acosta J, Garcia-Etxebarria K, Izquierdo-Sanchez L, Bettini LR, Sumoy L, Terranova L, Moreira L, Santoro L, Scudeller L, Mesonero F, Roade L, Ruhlemann MC, Schaefer M, Carrabba M, Riveiro-Barciela M, Figuera Basso ME, Valsecchi MG, Hernandez-Tejero M, Acosta-Herrera M, D'Angio M, Baldini M, Cazzaniga M, Schulzky M, Cecconi M, Wittig M, Ciccarelli M, Rodriguez-Gandia M, Bocciolone M, Miozzo M, Montano N, Braun N, Sacchi N, Martinez N, Ozer O, Palmieri O, Faverio P, Preatoni P, Bonfanti P, Omodei P, Tentorio P, Castro P, Rodrigues PM, Blandino Ortiz A, de Cid R, Ferrer R, Gualtierotti R, Nieto R, Goerg S, Badalamenti S, Marsal S, Matullo G, Pelusi S, Juzenas S, Aliberti S, Monzani V, Moreno V, Wesse T, Lenz TL, Pumarola T, Rimoldi V, Bosari S, Albrecht W, Peter W, Romero-Gomez M, D'Amato M, Duga S, Banales JM, Hov JR, Folseraas T, Valenti L, Franke A, Karlsen TH. Genomewide Association Study of Severe Covid-19 with Respiratory Failure. N Engl J Med. 2020 Oct 15;383(16):1522-1534. doi: 10.1056/NEJMoa2020283. Epub 2020 Jun 17.
- Kuo CL, Pilling LC, Atkins JL, Masoli JAH, Delgado J, Kuchel GA, Melzer D. ApoE e4e4 Genotype and Mortality With COVID-19 in UK Biobank. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2020 Sep 16;75(9):1801-1803. doi: 10.1093/gerona/glaa169. No abstract available.
- van der Made CI, Simons A, Schuurs-Hoeijmakers J, van den Heuvel G, Mantere T, Kersten S, van Deuren RC, Steehouwer M, van Reijmersdal SV, Jaeger M, Hofste T, Astuti G, Corominas Galbany J, van der Schoot V, van der Hoeven H, Hagmolen Of Ten Have W, Klijn E, van den Meer C, Fiddelaers J, de Mast Q, Bleeker-Rovers CP, Joosten LAB, Yntema HG, Gilissen C, Nelen M, van der Meer JWM, Brunner HG, Netea MG, van de Veerdonk FL, Hoischen A. Presence of Genetic Variants Among Young Men With Severe COVID-19. JAMA. 2020 Aug 18;324(7):663-673. doi: 10.1001/jama.2020.13719.
- Guiot J, Vaidyanathan A, Deprez L, Zerka F, Danthine D, Frix AN, Thys M, Henket M, Canivet G, Mathieu S, Eftaxia E, Lambin P, Tsoutzidis N, Miraglio B, Walsh S, Moutschen M, Louis R, Meunier P, Vos W, Leijenaar RTH, Lovinfosse P. Development and Validation of an Automated Radiomic CT Signature for Detecting COVID-19. Diagnostics (Basel). 2020 Dec 30;11(1):41. doi: 10.3390/diagnostics11010041.
- Jaiswal A, Gianchandani N, Singh D, Kumar V, Kaur M. Classification of the COVID-19 infected patients using DenseNet201 based deep transfer learning. J Biomol Struct Dyn. 2021 Sep;39(15):5682-5689. doi: 10.1080/07391102.2020.1788642. Epub 2020 Jul 3.
- Mei X, Lee HC, Diao KY, Huang M, Lin B, Liu C, Xie Z, Ma Y, Robson PM, Chung M, Bernheim A, Mani V, Calcagno C, Li K, Li S, Shan H, Lv J, Zhao T, Xia J, Long Q, Steinberger S, Jacobi A, Deyer T, Luksza M, Liu F, Little BP, Fayad ZA, Yang Y. Artificial intelligence-enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19. Nat Med. 2020 Aug;26(8):1224-1228. doi: 10.1038/s41591-020-0931-3. Epub 2020 May 19.
- Zhang K, Liu X, Shen J, Li Z, Sang Y, Wu X, Zha Y, Liang W, Wang C, Wang K, Ye L, Gao M, Zhou Z, Li L, Wang J, Yang Z, Cai H, Xu J, Yang L, Cai W, Xu W, Wu S, Zhang W, Jiang S, Zheng L, Zhang X, Wang L, Lu L, Li J, Yin H, Wang W, Li O, Zhang C, Liang L, Wu T, Deng R, Wei K, Zhou Y, Chen T, Lau JY, Fok M, He J, Lin T, Li W, Wang G. Clinically Applicable AI System for Accurate Diagnosis, Quantitative Measurements, and Prognosis of COVID-19 Pneumonia Using Computed Tomography. Cell. 2020 Jun 11;181(6):1423-1433.e11. doi: 10.1016/j.cell.2020.04.045. Epub 2020 May 4. Erratum In: Cell. 2020 Sep 3;182(5):1360.
- Wang S, Zha Y, Li W, Wu Q, Li X, Niu M, Wang M, Qiu X, Li H, Yu H, Gong W, Bai Y, Li L, Zhu Y, Wang L, Tian J. A fully automatic deep learning system for COVID-19 diagnostic and prognostic analysis. Eur Respir J. 2020 Aug 6;56(2):2000775. doi: 10.1183/13993003.00775-2020. Print 2020 Aug.
- Ardakani AA, Kanafi AR, Acharya UR, Khadem N, Mohammadi A. Application of deep learning technique to manage COVID-19 in routine clinical practice using CT images: Results of 10 convolutional neural networks. Comput Biol Med. 2020 Jun;121:103795. doi: 10.1016/j.compbiomed.2020.103795. Epub 2020 Apr 30.
- Leonardi A, Scipione R, Alfieri G, Petrillo R, Dolciami M, Ciccarelli F, Perotti S, Cartocci G, Scala A, Imperiale C, Iafrate F, Francone M, Catalano C, Ricci P. Role of computed tomography in predicting critical disease in patients with covid-19 pneumonia: A retrospective study using a semiautomatic quantitative method. Eur J Radiol. 2020 Sep;130:109202. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.109202. Epub 2020 Jul 29.
- Tang Z, Zhao W, Xie X, Zhong Z, Shi F, Ma T, Liu J, Shen D. Severity assessment of COVID-19 using CT image features and laboratory indices. Phys Med Biol. 2021 Jan 26;66(3):035015. doi: 10.1088/1361-6560/abbf9e.
- Yu Z, Li X, Sun H, Wang J, Zhao T, Chen H, Ma Y, Zhu S, Xie Z. Rapid identification of COVID-19 severity in CT scans through classification of deep features. Biomed Eng Online. 2020 Aug 12;19(1):63. doi: 10.1186/s12938-020-00807-x.
- Liu F, Zhang Q, Huang C, Shi C, Wang L, Shi N, Fang C, Shan F, Mei X, Shi J, Song F, Yang Z, Ding Z, Su X, Lu H, Zhu T, Zhang Z, Shi L, Shi Y. CT quantification of pneumonia lesions in early days predicts progression to severe illness in a cohort of COVID-19 patients. Theranostics. 2020 Apr 27;10(12):5613-5622. doi: 10.7150/thno.45985. eCollection 2020.
- Wu Q, Wang S, Li L, Wu Q, Qian W, Hu Y, Li L, Zhou X, Ma H, Li H, Wang M, Qiu X, Zha Y, Tian J. Radiomics Analysis of Computed Tomography helps predict poor prognostic outcome in COVID-19. Theranostics. 2020 Jun 5;10(16):7231-7244. doi: 10.7150/thno.46428. eCollection 2020.
- West AP, Shadel GS, Ghosh S. Mitochondria in innate immune responses. Nat Rev Immunol. 2011 Jun;11(6):389-402. doi: 10.1038/nri2975. Epub 2011 May 20.
- Breda CNS, Davanzo GG, Basso PJ, Saraiva Camara NO, Moraes-Vieira PMM. Mitochondria as central hub of the immune system. Redox Biol. 2019 Sep;26:101255. doi: 10.1016/j.redox.2019.101255. Epub 2019 Jun 15.
- Li H, Handsaker B, Wysoker A, Fennell T, Ruan J, Homer N, Marth G, Abecasis G, Durbin R; 1000 Genome Project Data Processing Subgroup. The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics. 2009 Aug 15;25(16):2078-9. doi: 10.1093/bioinformatics/btp352. Epub 2009 Jun 8.
- Pejaver V, Mooney SD, Radivojac P. Missense variant pathogenicity predictors generalize well across a range of function-specific prediction challenges. Hum Mutat. 2017 Sep;38(9):1092-1108. doi: 10.1002/humu.23258. Epub 2017 Jun 12.
- Adzhubei I, Jordan DM, Sunyaev SR. Predicting functional effect of human missense mutations using PolyPhen-2. Curr Protoc Hum Genet. 2013 Jan;Chapter 7:Unit7.20. doi: 10.1002/0471142905.hg0720s76.
- Calabrese R, Capriotti E, Fariselli P, Martelli PL, Casadio R. Functional annotations improve the predictive score of human disease-related mutations in proteins. Hum Mutat. 2009 Aug;30(8):1237-44. doi: 10.1002/humu.21047.
- Capriotti E, Altman RB, Bromberg Y. Collective judgment predicts disease-associated single nucleotide variants. BMC Genomics. 2013;14 Suppl 3(Suppl 3):S2. doi: 10.1186/1471-2164-14-S3-S2. Epub 2013 May 28.
- Thomas PD, Kejariwal A. Coding single-nucleotide polymorphisms associated with complex vs. Mendelian disease: evolutionary evidence for differences in molecular effects. Proc Natl Acad Sci U S A. 2004 Oct 26;101(43):15398-403. doi: 10.1073/pnas.0404380101. Epub 2004 Oct 18.
- Santorsola M, Calabrese C, Girolimetti G, Diroma MA, Gasparre G, Attimonelli M. A multi-parametric workflow for the prioritization of mitochondrial DNA variants of clinical interest. Hum Genet. 2016 Jan;135(1):121-36. doi: 10.1007/s00439-015-1615-9. Epub 2015 Nov 30.
- Sonney S, Leipzig J, Lott MT, Zhang S, Procaccio V, Wallace DC, Sondheimer N. Predicting the pathogenicity of novel variants in mitochondrial tRNA with MitoTIP. PLoS Comput Biol. 2017 Dec 11;13(12):e1005867. doi: 10.1371/journal.pcbi.1005867. eCollection 2017 Dec.
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Prove cliniche su Covid19
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Anavasi DiagnosticsNon ancora reclutamento
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Ain Shams UniversityReclutamento
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Israel Institute for Biological Research (IIBR)Completato
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Colgate PalmoliveCompletato
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Christian von BuchwaldCompletato
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Luye Pharma Group Ltd.Shandong Boan Biotechnology Co., LtdAttivo, non reclutante
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University of ZurichLabor Speiz; Swiss Armed Forces; Universitatsspital ZurichIscrizione su invito
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Alexandria UniversityCompletato