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予測リスクモデル開発のためのトルネードオミクス技術とニューラルネットワーク

2024年4月16日 更新者：Fondazione IRCCS Ca' Granda, Ospedale Maggiore Policlinico

オミクスベースのテクノロジーと人工知能を統合して、空軍パイロット集団における安全性、福祉、健康、パフォーマンスを維持し、民間人に伝えるための予測リスクモデルを特定する

この観察研究の目標は、非常に健康で均質なイタリア空軍の高性能パイロット集団における個人化されたリスク モデルを定義することです。 この特異な集団は、飛行活動に関与していない軍関係者の集団と比較して、極限環境でダイナミックな活動を行っています。 この研究では、さまざまな時点で収集された生体サンプル（尿、血液、唾液）、臨床記録、職業データの分析が統合され、人工知能によってサポートされたオミックベースのアプローチによって分析されます。 この研究から得られたデータは、病気の多くの病因病理学的メカニズムを明らかにし、精密医療と予防医療を強化するために民間人や患者コホートに拡張できる分析モデルの作成を可能にします。

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

イタリア空軍の高性能パイロットは、温度、圧力、重力、加速度の変化、宇宙線や放射線への曝露などの特定の労働条件にさらされた「超健康な」個人であり、恒常性を維持するための精神物理的適応メカニズムが決定されます。 。 しかし、この環境への曝露は人間の健康、福祉、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

この研究は、バイオセンサーおよび分子パラメータ（異なる時点で）を介して曝露データ、臨床的、生理学的データを収集し、信頼性の高いリスクモデルを作成するために特別に訓練された人工知能アルゴリズムによって統合することを目的としています。

最終成果は、多くのヒト疾患の病因病理学的メカニズムをより深く理解し、臨床症状の発現を避けて労働者の健康状態とパフォーマンスを維持および強化するために、早期かつ個別化された対策を適用するために、病理学的リスクの重要なバイオマーカーの同定で構成されます。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

200

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究連絡先のバックアップ

研究場所

  • イタリア
      • Milan、イタリア、20139
        • 募集
        • CeMATA - Joint Center for Aerospace Medicine and Advanced Therapy
        • 副調査官：
          • Stefania E Navone, PhD
        • 副調査官：
          • Laura Guarnaccia, PhD
        • 副調査官：
          • Laura Begani, MSc
        • コンタクト：
        • 主任研究者：
          • Giovanni Marfia, MD, PhD
        • 副調査官：
          • Monica R Miozzo, PhD
        • 副調査官：
          • Orazio Granato, PhD
        • 副調査官：
          • Silvana Pileggi, PhD
        • 副調査官：
          • Luisella Vigna, MD, PhD
        • 副調査官：
          • Matteo Bonzini, MD, PhD
        • 副調査官：
          • Laura Fontana, PhD

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

研究対象者は、イタリア空軍の地上職員と比較して、イタリア空軍の優秀なパイロットで構成されます。

説明

包含基準:

  • 現役の航空勤務や地上職員など、イタリア空軍の一員であること
  • 年齢は26歳から38歳まで
  • 生体サンプルを収集し、ウェアラブルデバイスを使用して暴露パラメータを監視することに同意する

除外基準:

  • 年齢 < 25 歳および > 39 歳
  • インフォームドコンセントに署名がない

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
イタリア空軍の優秀なパイロット

主要な研究コホートは、現役の飛行勤務にある26歳から38歳の「超健康な」高性能のイタリア空軍パイロットによって代表される。

介入: 適用されません
他の：生体サンプルの採取
生体サンプル（血液、尿、唾液）および臨床データの収集
イタリア空軍地上職員
イタリア空軍地上職員のこのコホートは、パイロット コホートからのデータを比較するための対照グループとして使用されます。
他の：生体サンプルの採取
生体サンプル（血液、尿、唾液）および臨床データの収集

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
飛行関連の暴露データと分子修飾の評価
時間枠：学習完了までに平均3年
以下に関する情報の収集: i) ライフスタイル、ii) 健康診断、iii) 過去の外傷、iv) 飛行機への職業上の累積曝露、予後および予測因子を評価するための遺伝子および循環マーカーのパネルの決定
学習完了までに平均3年

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
一般的な健康状態の評価
時間枠：学習完了までに平均3年
努力報酬不均衡質問票（ERI）による一般健康質問票による一般的な健康状態と仕事のストレスの記録
学習完了までに平均3年
睡眠の質の評価
時間枠：学習完了までに平均3年
睡眠の質アンケート（SQQ）による睡眠の質の記録
学習完了までに平均3年
食生活の評価
時間枠：学習完了までに平均3年
Food Frequency Questionnaire (EPIC) による食生活の記録
学習完了までに平均3年
個別化医療のための信頼できる AI および疾患ベースのモデルの作成
時間枠：学習完了までに平均3年
既往歴、アンケート、生化学、ゲノム、エピゲノム、プロテオームデータから得られた情報と、心拍数、酸素化、加速度、外部温度、超音波、超低周波、放射線の存在の測定を人工知能アルゴリズムと統合し、信頼性の高い疾患モデルを作成します。個別化医療に基づいて
学習完了までに平均3年

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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Fondazione IRCCS Ca' Granda, Ospedale Maggiore Policlinico

協力者

University of Milan
Italian Air Force
A-Tono
Ministry of Defense, Italy

捜査官

  • 主任研究者：Giovanni Marfia, MD, PhD、Fondazione IRCCs Ca' Granda Ospedale MAggiore Policlinico, Italian Air Force
  • スタディチェア：Emanuele Garzia, MD, PhD、Italian Air Force
  • スタディチェア：Marco Locatelli, MD, PhD、Fondazione IRCCS Ca' Granda, Ospedale Maggiore Policlinico
  • スタディチェア：Francesco Vestito, PhD、Italian Air Force

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2024年2月5日

一次修了 (推定)

2025年2月5日

研究の完了 (推定)

2027年2月5日

試験登録日

最初に提出

2024年3月21日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年4月16日

最初の投稿 (実際)

2024年4月17日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2024年4月17日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2024年4月16日

最終確認日

2024年3月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

その他の研究ID番号

  • TORNADO

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

IPD プランの説明

被験者のデータは完全に匿名化された形式で収集されます。

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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