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예측 위험 모델 개발을 위한 TORNADO-Omics 기술 및 신경망

민간인에게 전달되는 안전, 웰빙, 건강 및 성과 유지를 위한 공군 조종사 코호트에서 예측 위험 모델을 식별하기 위한 오믹스 기반 기술과 인공 지능의 통합

이 관찰 연구의 목표는 매우 건강하고 동질적인 이탈리아 공군 고성능 조종사 집단에서 맞춤형 위험 모델을 정의하는 것입니다. 이 독특한 집단은 비행 활동에 참여하지 않는 군인 집단에 비해 극한 환경에서 역동적인 활동을 수행합니다. 이 연구는 다양한 시점에서 수집된 생물학적 시료(소변, 혈액, 타액), 임상 기록, 직업 데이터 분석을 통합하고 인공 지능이 지원하는 오믹 기반 접근 방식으로 분석합니다. 연구에서 얻은 데이터는 질병의 많은 병인병리학적 메커니즘을 명확히 하여 정밀 의학과 예방 의학의 강화를 위해 민간인과 환자 집단으로 확장될 수 있는 분석 모델을 생성할 수 있게 해줄 것입니다.

연구 개요

상세 설명

이탈리아 공군의 고성능 조종사는 항상성을 유지하기 위한 정신-물리적 적응 메커니즘을 결정하는 온도, 압력, 중력, 가속도, 우주선 및 방사선 노출 등 특정 작업 조건에 노출된 "매우 건강한" 개인입니다. . 그러나 이러한 환경 노출은 잠재적으로 인간의 건강, 복지 및 성과에 영향을 미칠 수 있습니다.

이 연구의 목표는 바이오센서 및 분자 매개변수(다른 시점)를 통해 노출 데이터, 임상, 생리학적 데이터를 수집하고, 이를 신뢰할 수 있는 위험 모델을 생성하도록 명시적으로 훈련된 인공 지능 알고리즘에 의해 통합하는 것입니다.

최종 결과는 많은 인간 질병의 병인병리학적 메커니즘을 더 잘 이해하고 임상적 증상 발현을 피하면서 근로자의 건강 상태와 성과를 유지하고 역량을 강화하기 위한 조기 및 맞춤형 대응책을 적용하기 위한 병리학적 위험의 중요한 바이오마커 식별로 구성됩니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

200

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

      • Milan, 이탈리아, 20139
        • 모병
        • CeMATA - Joint Center for Aerospace Medicine and Advanced Therapy
        • 부수사관:
          • Stefania E Navone, PhD
        • 부수사관:
          • Laura Guarnaccia, PhD
        • 부수사관:
          • Laura Begani, MSc
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Giovanni Marfia, MD, PhD
        • 부수사관:
          • Monica R Miozzo, PhD
        • 부수사관:
          • Orazio Granato, PhD
        • 부수사관:
          • Silvana Pileggi, PhD
        • 부수사관:
          • Luisella Vigna, MD, PhD
        • 부수사관:
          • Matteo Bonzini, MD, PhD
        • 부수사관:
          • Laura Fontana, PhD

참여기준

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

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

연구 인구는 이탈리아 공군 지상 직원에 비해 고성능 이탈리아 공군 조종사로 구성됩니다.

설명

포함 기준:

  • 현역 비행 서비스 또는 지상 직원과 같이 이탈리아 공군의 일원임
  • 26~38세
  • 생물학적 시료를 수집하고 웨어러블 장치를 사용하여 노출 매개변수를 모니터링하는 데 동의합니다.

제외 기준:

  • 연령 < 25세 및 > 39세
  • 고지된 동의에 대한 서명 없음

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
고성능 이탈리아 공군 조종사

1차 연구 집단은 현역 비행 서비스를 제공하는 26~38세의 "매우 건강한" 고성능 이탈리아 공군 조종사로 대표됩니다.

개입: 해당 없음

생물학적 시료(혈액, 소변, 타액) 및 임상 데이터 수집
이탈리아 공군 지상군 직원
이 이탈리아 공군 지상 요원 집단은 조종사 집단의 데이터를 비교하기 위한 통제 그룹으로 사용됩니다.
생물학적 시료(혈액, 소변, 타액) 및 임상 데이터 수집

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
비행 관련 노출 데이터 및 분자 변형 평가
기간: 연구 수료를 통해 평균 3년
다음에 대한 정보 수집: i) 생활 방식, ii) 건강 검진, iii) 이전 외상, iv) 비행에 대한 누적된 전문적 노출, 예후 및 예측 요인을 평가하기 위한 유전자 패널 및 순환 마커 결정
연구 수료를 통해 평균 3년

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
일반 건강 평가
기간: 연구 수료를 통해 평균 3년
노력-보상 불균형 설문지(ERI)를 통한 일반 건강 설문지로 일반적인 건강 상태 및 업무 스트레스 기록
연구 수료를 통해 평균 3년
수면의 질 평가
기간: 연구 수료를 통해 평균 3년
수면 품질 설문지(SQQ)를 통한 수면 품질 기록
연구 수료를 통해 평균 3년
식습관 평가
기간: 연구 수료를 통해 평균 3년
EPIC(음식 빈도 설문지)를 통한 식습관 기록
연구 수료를 통해 평균 3년
맞춤형 의료를 위한 신뢰할 수 있는 AI 및 질병 기반 모델 생성
기간: 연구 수료를 통해 평균 3년
기왕력, 설문지, 생화학, 게놈, 후성유전학, 단백질 데이터에서 얻은 정보를 심박수, 산소 공급, 가속도, 외부 온도, 초음파 존재 여부, 초저주파 및 방사선 측정과 인공 지능 알고리즘으로 통합하여 신뢰할 수 있는 질병 모델 생성 맞춤의학을 기반으로
연구 수료를 통해 평균 3년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Giovanni Marfia, MD, PhD, Fondazione IRCCs Ca' Granda Ospedale MAggiore Policlinico, Italian Air Force
  • 연구 의자: Emanuele Garzia, MD, PhD, Italian Air Force
  • 연구 의자: Marco Locatelli, MD, PhD, Fondazione IRCCS Ca' Granda, Ospedale Maggiore Policlinico
  • 연구 의자: Francesco Vestito, PhD, Italian Air Force

간행물 및 유용한 링크

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

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)

2024년 2월 5일

기본 완료 (추정된)

2025년 2월 5일

연구 완료 (추정된)

2027년 2월 5일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 3월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 4월 16일

처음 게시됨 (실제)

2024년 4월 17일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2024년 4월 17일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 4월 16일

마지막으로 확인됨

2024년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • TORNADO

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

피험자의 데이터는 완전히 익명화된 형태로 수집됩니다.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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