PUER ("Tidligere ukjente nye risikoer") Livsklinisk studie (PUER)
9. oktober 2024 oppdatert av: Puer Research, LLC
En prospektiv, ikke-randomisert, multisenter observasjonsstudie for å etablere en fysisk basisprofil for individuelle studieemner ved bruk av ulike modaliteter og identifisere avvik via langsgående overvåking som kan utvikle seg over tid
Dette er en prospektiv, ikke-randomisert, multisenter populasjonsbasert observasjonsstudie med minimal risiko for å etablere en fysisk basislinjeprofil for individuelle studieobjekter ved bruk av ulike modaliteter (blodprøver, ikke-invasiv avbildning, avføringsprøver, spyttprøver) og identifisere avvik. gjennom longitudinell overvåking som kan utvikle seg over tid og kan være relevant for menneskers helse og sunn levetid.
Studieoversikt
Status
Påmelding etter invitasjon
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
De tre nøkkelelementene i PUER-forskningsprotokollen inkluderer (1) medisinsk historie og fysisk undersøkelse (PE), (2) molekylær og laboratorieprofilering og (3) ikke-invasiv avbildning og wearables/"kvantifiserte selv"-målinger. Sykehistorien og PE vil bestå av en omfattende sykehistorie og fysisk undersøkelse, administrert av en utdannet forskningsassistent. Laboratorievurderinger vil bli utført ved bruk av perifere blodprøver, og potensielt urin-, avførings- eller spyttprøver. Ikke-invasiv bildebehandling vil bestå av magnetisk resonanstomografi (MRI) og datastyrt tomografi (CT). Andre funksjonsvurderinger, inkludert åndedretts-, hjerte- og andre funksjoner, samt selvkvantifiserbare vurderinger via wearables vil også bli utført.
Studien vil resultere i longitudinell datainnsamling fra den virkelige verden for å informere om noen modaliteter som brukes her kan informere om grunnlinjeavvik for enkeltpersoner. Forskere ved studiesteder vil ikke bli blindet for dataene som samles inn under denne studien.
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Antatt)
10000
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
Georgia
-
Atlanta, Georgia, Forente stater, 30350
- Puer Research, LLC
-
-
Deltakelseskriterier
Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
18 år til 90 år (Voksen, Eldre voksen)
Tar imot friske frivillige
Ja
Prøvetakingsmetode
Ikke-sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Dette er en prospektiv, populasjonsbasert observasjonsstudie.
Deltakere kan rekrutteres fra kliniske steder som aktivt deltar i PUER Research omfattende evalueringsmodell.
Deltakere og alle deltakende helsepersonell er ikke blindet.
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Mann eller ikke-gravid kvinne; alder 18 til 90
- Fravær eller tilstedeværelse av sykehistorie eller tegn eller symptomer på sykdom
- Kvinner i fertil alder (WOCBP) må ha en negativ uringraviditetstest (UPT) ved alle besøk
Ekskluderingskriterier:
- Uvilje eller manglende evne til å delta i studien
- Uvilje eller manglende evne til å gi skriftlig informert samtykke
- WOCBP med positiv graviditetstest ved påmelding eller ved ethvert besøk
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Observasjonsmodeller: Kohort
- Tidsperspektiver: Potensielle
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Biomarkører som viser betydelig endring
Tidsramme: 12 måneder
|
Antall biomarkører som viser betydelig endring fra baseline til et hvilket som helst oppfølgingstidspunkt, hvis det er oppnådd.
|
12 måneder
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Szilard Voros, MD, Puer Life
Publikasjoner og nyttige lenker
Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.
Generelle publikasjoner
- Schork NJ. Personalized medicine: Time for one-person trials. Nature. 2015 Apr 30;520(7549):609-11. doi: 10.1038/520609a. No abstract available.
- Amendola LM, Dorschner MO, Robertson PD, Salama JS, Hart R, Shirts BH, Murray ML, Tokita MJ, Gallego CJ, Kim DS, Bennett JT, Crosslin DR, Ranchalis J, Jones KL, Rosenthal EA, Jarvik ER, Itsara A, Turner EH, Herman DS, Schleit J, Burt A, Jamal SM, Abrudan JL, Johnson AD, Conlin LK, Dulik MC, Santani A, Metterville DR, Kelly M, Foreman AK, Lee K, Taylor KD, Guo X, Crooks K, Kiedrowski LA, Raffel LJ, Gordon O, Machini K, Desnick RJ, Biesecker LG, Lubitz SA, Mulchandani S, Cooper GM, Joffe S, Richards CS, Yang Y, Rotter JI, Rich SS, O'Donnell CJ, Berg JS, Spinner NB, Evans JP, Fullerton SM, Leppig KA, Bennett RL, Bird T, Sybert VP, Grady WM, Tabor HK, Kim JH, Bamshad MJ, Wilfond B, Motulsky AG, Scott CR, Pritchard CC, Walsh TD, Burke W, Raskind WH, Byers P, Hisama FM, Rehm H, Nickerson DA, Jarvik GP. Actionable exomic incidental findings in 6503 participants: challenges of variant classification. Genome Res. 2015 Mar;25(3):305-15. doi: 10.1101/gr.183483.114. Epub 2015 Jan 30.
- Ganz P, Heidecker B, Hveem K, Jonasson C, Kato S, Segal MR, Sterling DG, Williams SA. Development and Validation of a Protein-Based Risk Score for Cardiovascular Outcomes Among Patients With Stable Coronary Heart Disease. JAMA. 2016 Jun 21;315(23):2532-41. doi: 10.1001/jama.2016.5951.
- Randomised trial of cholesterol lowering in 4444 patients with coronary heart disease: the Scandinavian Simvastatin Survival Study (4S). Lancet. 1994 Nov 19;344(8934):1383-9.
- Arnoldi E, Gebregziabher M, Schoepf UJ, Goldenberg R, Ramos-Duran L, Zwerner PL, Nikolaou K, Reiser MF, Costello P, Thilo C. Automated computer-aided stenosis detection at coronary CT angiography: initial experience. Eur Radiol. 2010 May;20(5):1160-7. doi: 10.1007/s00330-009-1644-7. Epub 2009 Nov 5.
- Assarsson E, Lundberg M, Holmquist G, Bjorkesten J, Thorsen SB, Ekman D, Eriksson A, Rennel Dickens E, Ohlsson S, Edfeldt G, Andersson AC, Lindstedt P, Stenvang J, Gullberg M, Fredriksson S. Homogenous 96-plex PEA immunoassay exhibiting high sensitivity, specificity, and excellent scalability. PLoS One. 2014 Apr 22;9(4):e95192. doi: 10.1371/journal.pone.0095192. eCollection 2014.
- Bennuru S, Lustigman S, Abraham D, Nutman TB. Metabolite profiling of infection-associated metabolic markers of onchocerciasis. Mol Biochem Parasitol. 2017 Jul;215:58-69. doi: 10.1016/j.molbiopara.2017.01.008. Epub 2017 Feb 8.
- Bromberg Y. Building a genome analysis pipeline to predict disease risk and prevent disease. J Mol Biol. 2013 Nov 1;425(21):3993-4005. doi: 10.1016/j.jmb.2013.07.038. Epub 2013 Aug 5.
- Chong CA, Tomlinson G, Chodirker L, Figdor N, Uster M, Naglie G, Krahn MD. An unadjusted NNT was a moderately good predictor of health benefit. J Clin Epidemiol. 2006 Mar;59(3):224-33. doi: 10.1016/j.jclinepi.2005.08.005.
- Crick F. Central dogma of molecular biology. Nature. 1970 Aug 8;227(5258):561-3. doi: 10.1038/227561a0. No abstract available.
- David CEB, Lucas AMB, Cunha PLO, Viana YIP, Yoshinaga MY, Miyamoto S, Filho ABC, Varela ALN, Kowaltowski AJ, Facundo HT. Calorie restriction changes lipidomic profiles and maintains mitochondrial function and redox balance during isoproterenol-induced cardiac hypertrophy. J Physiol Biochem. 2022 Feb;78(1):283-294. doi: 10.1007/s13105-021-00863-4. Epub 2022 Jan 13.
- Design and baseline results of the Scandinavian Simvastatin Survival Study of patients with stable angina and/or previous myocardial infarction. Am J Cardiol. 1993 Feb 15;71(5):393-400. doi: 10.1016/0002-9149(93)90438-i.
- Dorschner MO, Amendola LM, Turner EH, Robertson PD, Shirts BH, Gallego CJ, Bennett RL, Jones KL, Tokita MJ, Bennett JT, Kim JH, Rosenthal EA, Kim DS; National Heart, Lung, and Blood Institute Grand Opportunity Exome Sequencing Project; Tabor HK, Bamshad MJ, Motulsky AG, Scott CR, Pritchard CC, Walsh T, Burke W, Raskind WH, Byers P, Hisama FM, Nickerson DA, Jarvik GP. Actionable, pathogenic incidental findings in 1,000 participants' exomes. Am J Hum Genet. 2013 Oct 3;93(4):631-40. doi: 10.1016/j.ajhg.2013.08.006. Epub 2013 Sep 19.
- Fest J, Vijfhuizen LS, Goeman JJ, Veth O, Joensuu A, Perola M, Mannisto S, Ness-Jensen E, Hveem K, Haller T, Tonisson N, Mikkel K, Metspalu A, van Duijn CM, Ikram A, Stricker BH, Ruiter R, van Eijck CHJ, van Ommen GB, 't Hoen PAC. Search for Early Pancreatic Cancer Blood Biomarkers in Five European Prospective Population Biobanks Using Metabolomics. Endocrinology. 2019 Jul 1;160(7):1731-1742. doi: 10.1210/en.2019-00165.
- Gold L, Ayers D, Bertino J, Bock C, Bock A, Brody EN, Carter J, Dalby AB, Eaton BE, Fitzwater T, Flather D, Forbes A, Foreman T, Fowler C, Gawande B, Goss M, Gunn M, Gupta S, Halladay D, Heil J, Heilig J, Hicke B, Husar G, Janjic N, Jarvis T, Jennings S, Katilius E, Keeney TR, Kim N, Koch TH, Kraemer S, Kroiss L, Le N, Levine D, Lindsey W, Lollo B, Mayfield W, Mehan M, Mehler R, Nelson SK, Nelson M, Nieuwlandt D, Nikrad M, Ochsner U, Ostroff RM, Otis M, Parker T, Pietrasiewicz S, Resnicow DI, Rohloff J, Sanders G, Sattin S, Schneider D, Singer B, Stanton M, Sterkel A, Stewart A, Stratford S, Vaught JD, Vrkljan M, Walker JJ, Watrobka M, Waugh S, Weiss A, Wilcox SK, Wolfson A, Wolk SK, Zhang C, Zichi D. Aptamer-based multiplexed proteomic technology for biomarker discovery. PLoS One. 2010 Dec 7;5(12):e15004. doi: 10.1371/journal.pone.0015004.
- Guttmacher AE, Collins FS. Welcome to the genomic era. N Engl J Med. 2003 Sep 4;349(10):996-8. doi: 10.1056/NEJMe038132. No abstract available.
- Han X, Aslanian A, Yates JR 3rd. Mass spectrometry for proteomics. Curr Opin Chem Biol. 2008 Oct;12(5):483-90. doi: 10.1016/j.cbpa.2008.07.024.
- Hayden EC. Technology: The $1,000 genome. Nature. 2014 Mar 20;507(7492):294-5. doi: 10.1038/507294a. No abstract available.
- Lemaitre G, Marti R, Freixenet J, Vilanova JC, Walker PM, Meriaudeau F. Computer-Aided Detection and diagnosis for prostate cancer based on mono and multi-parametric MRI: a review. Comput Biol Med. 2015 May;60:8-31. doi: 10.1016/j.compbiomed.2015.02.009. Epub 2015 Feb 20.
- Li J, Huang A, Yao J, Liu J, Van Uitert RL, Petrick N, Summers RM. Optimizing computer-aided colonic polyp detection for CT colonography by evolving the Pareto fronta. Med Phys. 2009 Jan;36(1):201-12. doi: 10.1118/1.3040177.
- Netto, G., & Kaul, K, e. (2019). Genomic Applications in Pathology. Springer International Publishing
- Onal S, Lai-Yuen S, Bao P, Weitzenfeld A, Hart S. Fully automated localization of multiple pelvic bone structures on MRI. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2014;2014:3353-6. doi: 10.1109/EMBC.2014.6944341.
- Rosenberg S, Elashoff MR, Beineke P, Daniels SE, Wingrove JA, Tingley WG, Sager PT, Sehnert AJ, Yau M, Kraus WE, Newby LK, Schwartz RS, Voros S, Ellis SG, Tahirkheli N, Waksman R, McPherson J, Lansky A, Winn ME, Schork NJ, Topol EJ; PREDICT (Personalized Risk Evaluation and Diagnosis in the Coronary Tree) Investigators. Multicenter validation of the diagnostic accuracy of a blood-based gene expression test for assessing obstructive coronary artery disease in nondiabetic patients. Ann Intern Med. 2010 Oct 5;153(7):425-34. doi: 10.7326/0003-4819-153-7-201010050-00005.
- Scaria V. Personal genomes to precision medicine. Mol Cytogenet. 2014 Jan 21;7(Suppl 1 Proceedings of the International Conference on Human):I28. doi: 10.1186/1755-8166-7-S1-I28. eCollection 2014. No abstract available.
- Uppot, R.N., Boas, G., & Flores, E. (2018). Current Developments in Artificial Intelligence and Diagnostic Imaging
- Yang Q, Li L, Zhang J, Shao G, Zhang C, Zheng B. Computer-aided diagnosis of breast DCE-MRI images using bilateral asymmetry of contrast enhancement between two breasts. J Digit Imaging. 2014 Feb;27(1):152-60. doi: 10.1007/s10278-013-9617-4.
- Yet I, Menni C, Shin SY, Mangino M, Soranzo N, Adamski J, Suhre K, Spector TD, Kastenmuller G, Bell JT. Genetic Influences on Metabolite Levels: A Comparison across Metabolomic Platforms. PLoS One. 2016 Apr 13;11(4):e0153672. doi: 10.1371/journal.pone.0153672. eCollection 2016.
- Zhu B, Liu JZ, Cauley SF, Rosen BR, Rosen MS. Image reconstruction by domain-transform manifold learning. Nature. 2018 Mar 21;555(7697):487-492. doi: 10.1038/nature25988.
Studierekorddatoer
Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
27. mars 2023
Primær fullføring (Antatt)
1. januar 2029
Studiet fullført (Antatt)
1. januar 2030
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
3. januar 2023
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
17. januar 2023
Først lagt ut (Faktiske)
18. januar 2023
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
15. oktober 2024
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
9. oktober 2024
Sist bekreftet
1. oktober 2024
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Andre studie-ID-numre
- PLI001
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
UBESLUTTE
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .