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연합 컴퓨팅 프레임 워크에 대한 혈액 학적 데이터의 합성 생성 : SCD 사용 사례 (SYNTHEMA (SCD))

2025년 3월 11일 업데이트: Hospital Universitari Vall d'Hebron Research Institute

연합 컴퓨팅 프레임 워크 (합성)에 대한 혈액 학적 데이터의 합성 생성 : SCD 사용 사례

혈액 학적 질병 (HDS)은 혈액 세포, 림프 기관 및 응고 인자의 정량적 또는 질적 이상으로 인해 발생하는 많은 장애 그룹입니다. 이들 중 대부분 (~ 74%)이 드물지만 전 세계적으로 HD 영향을받는 환자의 전체 수가 중요하므로 의료 시스템과 사회에 상당한 경제적 부담이됩니다. 국가 및 EU 수준의 여러 공동 연구 그룹의 존재에도 불구하고, 현재 임상 적 접근법은 종종 질병 당 비교적 적은 수의 환자 수와 연결되지 않은 임상 실체의 수가 많기 때문에 특히 드문 조건에 대해 효과가 없다.

합성은 임상 데이터 익명화 및 합성 데이터 생성 (SDG)을위한 혁신적인 AI 기반 기술을 개발하고 검증 할 수있는 국경 간 데이터 허브를 확립하고 데이터의 부족과 조각화를 해결하고 GDPR 준수 연구의 기초를 넓히는 것을 목표로합니다. 희귀 혈액 학적 장애 (RHD). 이 프로젝트는 하나의 대표 RHD 사용 사례 인 Sickle-Cell Disease (SCD)에 중점을 둘 것입니다.

연구 개요

상태

상태

현재 모집 상태 또는 확장 액세스 상태를 나타냅니다.
모집하지 않고 적극적으로

정황

정황

연구 중인 질병, 장애, 증후군, 질환 또는 부상입니다. ClinicalTrials.gov에서 조건에는 수명, 삶의 질 및 건강 위험과 같은 기타 건강 관련 문제도 포함될 수 있습니다.

개입 / 치료

개입 / 치료

임상 연구의 초점이 되는 프로세스 또는 작업입니다. 개입에는 약물, 의료 기기, 절차, 백신 및 조사 중이거나 이미 사용 가능한 기타 제품이 포함됩니다. 개입에는 교육이나 식이요법 및 운동 수정과 같은 비침습적 접근법도 포함될 수 있습니다.

상세 설명

Synthema는 SMPC (Secure Multiparty Computation) 및 DF (Differential Privacy) 프로토콜이 장착 된 FL (Federated Learning) 인프라를 개발하여 임상 센터를 연결하여 학계 및 SME의 표준화 된 상호 운용 가능한 멀티 모달 데이터 세트 및 컴퓨팅 센터를 가져옵니다. 이 프레임 워크는 개발 된 알고리즘을 훈련시키고 개인 정보 보호 방식으로 SMPC 기반 글로벌 모델 집계를 수행하는 데 사용됩니다. 결과 데이터는 임상 가치, 통계적 유용성 및 잔여 개인 정보 보호 위험에 대해 검증됩니다. 이 프로젝트는 건강 관련 개인 데이터의 수집 및 처리에서 개인 정보 보호를 통해 개인 정보 보호를 보장하고 윤리적 인 알고리즘 공동 생성을 얻기 위해 법적 및 윤리적 프레임 워크를 개발할 것입니다. 파이프 라인, 표준 및 데이터를 포함한 프로젝트 결과는 의료, 학계 및 산업 분야의 이해 관계자가 공개적으로 이용할 수 있으며 기존의 희귀 질병 등록 기관에 기여할 것입니다.

연구 유형

연구 유형

임상 연구의 특성을 설명합니다. 연구 유형에는 중재 연구(임상 시험이라고도 함), 관찰 연구(환자 등록 포함) 및 확장된 액세스가 포함됩니다.
관찰

등록 (추정된)

등록

임상 연구의 참가자 수. "예상" 등록은 연구원이 연구에 필요한 참가자의 목표 수입니다.
1500

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 네덜란드
      • Utrecht, 네덜란드
        • UMC Utrecht
  • 스페인
      • Barcelona, 스페인, 08035
        • Vall Hebron Institut de Recerca
  • 이탈리아
      • Padova, 이탈리아
        • Azienda Ospedale Universita Padova

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

자격 기준

임상 연구에 참여하고자 하는 사람들이 충족해야 하는 주요 요구 사항 또는 그들이 가져야 할 특성. 자격 기준은 포함 기준(사람이 연구에 참여하는 데 필요함)과 제외 기준(사람이 참여하지 못하게 하는 것)으로 구성됩니다. 적격성 기준 유형에는 연구가 건강한 지원자를 받아들이는지, 연령 또는 연령 그룹 요구 사항이 있는지 또는 성별에 따라 제한되는지가 포함됩니다.

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

합성은 대상 SCD 임상 사용 사례에 대해 컨소시엄 (VHIR, UMCU, GLSMED LH, UNIPD)의 모든 건강 데이터 센터에서 기존 RHD 임상, OMICS 및 이미징 데이터 세트를 후 향적으로 수집합니다.

설명

포함 기준 :

  • SCD 환자 (모든 유전자형).
  • 1 세 이상

제외 기준 :

  • 1 세 미만
  • HSCT 환자 후

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

주요 결과 측정

임상 연구 프로토콜에서 개입/치료의 효과를 평가하는 데 가장 중요한 계획된 결과 측정. 대부분의 임상 연구에는 하나의 주요 결과 측정이 있지만 일부는 둘 이상입니다.
결과 측정
측정값 설명
기간
검증 된 임상 결과를 가진 희귀 혈액 학적 질병에 대한 합성 다중 모드 (임상, omics 및 영상) 데이터 생성
기간: 2026 년 11 월
겸상 적혈구 질환의 경우, 검증 시나리오는 게놈 변이체/질병 표현형 연관성 및 MRI 기능 기반 예측 (SCD)과 관련하여 합성 데이터의 신뢰성을 테스트 할 것이다.
2026 년 11 월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

스폰서

연구를 시작하고 연구에 대한 권한과 통제권을 가진 조직 또는 사람.
Hospital Universitari Vall d'Hebron Research Institute

협력자

협력자

임상 연구를 지원하는 스폰서 이외의 조직. 이 지원에는 자금 조달, 설계, 구현, 데이터 분석 또는 보고와 관련된 활동이 포함될 수 있습니다.
Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
Charite University, Berlin, Germany
UMC Utrecht
University of Southampton
Universidad Politecnica de Madrid
Intrasoft
Humanitas Mirasole SpA
GLSMED Learning Health S.A.
Vicomtech
Datawizard SRL
Universita degli Studi di Padova

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

유용한 링크

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

연구 시작

첫 번째 참가자가 임상 연구에 등록된 실제 날짜입니다. "예상" 연구 시작 날짜는 연구자가 연구 시작 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2022년 11월 1일

기본 완료 (추정된)

기본 완료

임상 연구의 마지막 참가자가 1차 결과 측정을 위한 최종 데이터를 수집하기 위해 검사를 받거나 개입을 받은 날짜입니다. 임상 연구가 프로토콜에 따라 종료되었는지 또는 종료되었는지 여부는 이 날짜에 영향을 미치지 않습니다. 완료 날짜가 다른 1차 결과 측정이 둘 이상인 임상 연구의 경우 이 용어는 모든 1차 결과 측정에 대한 데이터 수집이 완료된 날짜를 나타냅니다. "예상" 기본 완료 날짜는 연구원이 연구의 기본 완료 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2026년 11월 30일

연구 완료 (추정된)

연구 완료

임상 연구의 마지막 참가자가 1차 결과 측정, 2차 결과 측정 및 부작용(즉, 마지막 참가자의 마지막 방문)에 대한 최종 데이터를 수집하기 위해 검사를 받거나 중재/치료를 받은 날짜입니다. "예상" 연구 완료 날짜는 연구원이 연구 완료 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2026년 11월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

최초 제출

연구 후원자 또는 연구자가 최초로 ClinicalTrials.gov에 연구 기록을 제출한 날짜. 일반적으로 처음 제출한 날짜와 ClinicalTrials.gov에서 기록을 사용할 수 있는 날짜(첫 게시 날짜) 사이에는 며칠의 지연이 있습니다.
2025년 1월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

QC 기준을 충족하는 최초 제출

연구 스폰서 또는 연구자가 국립 의학 도서관(NLM) 품질 관리(QC) 검토 기준과 일치하는 연구 기록을 처음 제출한 날짜입니다. 의뢰자 또는 조사자는 NLM의 QC 검토 기준이 충족되기 전에 연구 기록을 한 번 이상 수정하고 제출해야 할 수 있습니다. 연구 기록이 NLM QC 검토 기준과 일치하는지 확인하는 것은 후원자 또는 조사자의 책임입니다.
2025년 1월 24일

처음 게시됨 (실제)

처음 게시됨

National Library of Medicine(NLM) 품질 관리(QC) 검토가 완료된 후 ClinicalTrials.gov에서 연구 기록을 처음 사용할 수 있는 날짜입니다. 일반적으로 연구 후원자 또는 연구자가 연구 기록을 제출한 날짜와 처음 게시된 날짜 사이에는 며칠의 지연이 있습니다.
2025년 3월 25일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

마지막 업데이트 게시됨

ClinicalTrials.gov에서 연구 기록이 변경된 가장 최근 날짜. 연구 후원자 또는 연구자가 변경 사항을 ClinicalTrials.gov에 제출한 시점(마지막 업데이트 제출 날짜)과 마지막 업데이트 게시 날짜 사이에 지연이 있을 수 있습니다.
2025년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

연구 후원자 또는 연구자가 국립 의학 도서관(NLM) 품질 관리(QC) 검토 기준과 일치하는 연구 기록에 대한 변경 사항을 제출한 가장 최근 날짜. 연구 기록이 NLM QC 검토 기준과 일치하는지 확인하는 것은 후원자 또는 조사자의 책임입니다.
2025년 3월 11일

마지막으로 확인됨

마지막으로 확인됨

연구 후원자 또는 조사자가 ClinicalTrials.gov에서 임상 연구에 대한 정보가 정확하고 최신 정보라고 확인한 가장 최근 날짜. 모집 상태가 모집인 연구인 경우; 아직 모집하지 않았습니다. 또는 활성, 비모집이 지난 2년 이내에 확인되지 않은 경우 연구의 모집 상태는 알 수 없음으로 표시됩니다.
2025년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

기타 연구 ID 번호

연구 후원자, 기금 제공자 또는 다른 사람이 임상 연구에 할당한 NCT 번호 이외의 식별자 또는 ID 번호. 이 번호에는 다른 시험 등록의 고유 식별자와 미국 국립보건원(National Institutes of Health) 보조금 번호가 포함될 수 있습니다.
  • PR(AMI)205/2023

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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