- ICH GCP
- Amerikanska kliniska prövningsregistret
- Klinisk prövning NCT04750330
Mitokondrie-DNA och nukleära SNP:er för att förutsäga svårighetsgraden av COVID-19-infektion (mtDNA-COVID)
Studieöversikt
Status
Betingelser
Detaljerad beskrivning
I december 2019 diagnostiserades de första fallen av coronavirus sjukdom 2019 (COVID-19) i Wuhan, Kina. Inom ett par veckor spred sig den mycket smittsamma sjukdomen över världen och krävde snabba och drastiska åtgärder, utan motstycke under de senaste decennierna. För närvarande har cirka 97,8 miljoner fall, inklusive 2,1 miljoner dödsfall, rapporterats till WHO (webbplatsen öppnas 25 januari 2021, https://covid19.who.int). Data från publicerade epidemiologiska och virologiska studier visar att viruset huvudsakligen överförs via luftvägsdroppar, genom direktkontakt med infekterade personer eller genom kontakt med kontaminerade föremål och ytor. Sjukdomens svårighetsgrad skiljer sig mycket åt mellan människor. Det sträcker sig från icke-symptomatisk kontaminering eller mindre symtom, såsom förkylning eller halsont, till livshotande lunginflammation och död. Särskilt den äldre befolkningen och personer med underliggande komorbiditeter är sårbara och upplever svårare symtom. Dessutom har studier visat att män har en högre dödlighetsrisk.
COVID-19 diagnostiseras för närvarande med omvänd transkriptionspolymeraskedjereaktion (RT-PCR). I början av pandemin var användningen av datortomografi (CT) vanligare, eftersom CT kan fånga avbildningsfunktioner från lungorna i samband med covid-19 tidigt i sjukdomsförloppet. Att utföra en CT-burk tar dock anmärkningsvärt längre tid än nuvarande RT-PCR-tester. Medan epidemin fortsätter blir konsekvenserna sakta tydligare. Eftersom den sanna populationsinfektionsfrekvensen är okänd är andelen patienter som behöver sjukhusvård svår att uppskatta. I en metaanalys som inkluderade 1481 unika publikationer var en sammanlagd andel av intensivvårdsinläggningar på 10,9 % och den sammanslagna dödlighetsfrekvensen 4,3 %. De negativa effekterna av en intensivvårdsvistelse beror starkt på vistelsens längd och inkluderar, men är inte begränsade till, risk för lungemboli, allvarlig muskelförlust, dysfagi och psykologiska problem, vilket ofta kräver en lång period av rehabilitering.
För att minimera långsiktiga hälsokonsekvenser skulle tidig prognos av sjukdomens svårighetsgrad vara fördelaktig. Kopplingen mellan svårighetsgraden av COVID-19 och mitokondriellt DNA (mtDNA), nukleära SNP: er, avbildningsfunktioner och radiomik har inte studerats ännu. Litteraturen om mekanistiska insikter i immunsystemets funktion och dess koppling till genetisk variation, inklusive mtDNA, är dock lovande. Dessutom har studier med fokus på avbildningsegenskaper och radiomik gett intressanta fynd.
Studietyp
Inskrivning (Faktisk)
Kontakter och platser
Deltagandekriterier
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
Tar emot friska volontärer
Testmetod
Studera befolkning
Beskrivning
Inklusionskriterier:
- Bekräftad covid-19 sjukdom
- Ålder minst 18 år
- Vill och kan ge ett salivprov
- Kunna förstå patientens studieinformation
- Undertecknat informerat samtycke
Exklusions kriterier:
Uteslutningskriterier för inlagda patienter
- Allvarlig sjukdom annan än covid-19 vid sjukhusinläggning Uteslutningskriterier för icke-inlagda patienter
- Allvarlig covid-19-sjukdom som leder till dödsfall eller kräver aktiv behandling utan sjukhusinläggning
Studieplan
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
Kohorter och interventioner
Grupp / Kohort |
---|
Svår covid-19
Patienter, diagnostiserade med covid-19, som lades in på intensivvårdsavdelningen (ICU) under sjukhusvistelse
|
Icke-svår covid-19
Patienter, diagnostiserade med covid-19, som lades in på sjukhuset men INTE på intensivvårdsavdelningen (ICU) under sjukhusvistelse
|
Mindre covid-19
Patienter, diagnostiserade med covid-19, som INTE lades in på sjukhuset och som kunde återhämta sig hemma
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
---|---|---|
Allvarlighetsgrad av covid-19
Tidsram: När patienten skrivs ut från sjukhuset, upp till 2 månader
|
Allvarligheten av covid-19 klassificeras som "Svår", "Icke-svår" och "Minor"
|
När patienten skrivs ut från sjukhuset, upp till 2 månader
|
Sekundära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
---|---|---|
Total överlevnad för den inlagda befolkningen
Tidsram: När patienten skrivs ut från sjukhuset, upp till 2 månader
|
Total överlevnad för den inlagda befolkningen
|
När patienten skrivs ut från sjukhuset, upp till 2 månader
|
Andra resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
---|---|---|
Mitokondriellt DNA för att förutsäga svårighetsgraden av covid-19
Tidsram: Baslinje upp till 2 år efter att ha haft covid-19
|
Mitokondriella DNA-varianter (extraherade från salivprovet)
|
Baslinje upp till 2 år efter att ha haft covid-19
|
Nukleära SNP:er för att förutsäga svårighetsgraden av COVID-19
Tidsram: Baslinje upp till 2 år efter att ha haft covid-19
|
Nukleära SNP:er, kandidatansats (extrakterad från salivprovet)
|
Baslinje upp till 2 år efter att ha haft covid-19
|
Radiomiska egenskaper för förutsägelse av covid-19 svårighetsgrad
Tidsram: Baslinje
|
Radiomik från CT-skanning av bröstkorgen av covid-19-infekterade deltagare
|
Baslinje
|
Samarbetspartners och utredare
Sponsor
Samarbetspartners
Utredare
- Huvudutredare: Philippe Lambin, Prof. Dr., Head of Department of Precision Medicine, Maastricht University
Publikationer och användbara länkar
Allmänna publikationer
- 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.
Användbara länkar
Studieavstämningsdatum
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
Primärt slutförande (Faktisk)
Avslutad studie (Faktisk)
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
Första postat (Faktisk)
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
Senast verifierad
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
Andra studie-ID-nummer
- COVIDmtDNA1.0
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .
Kliniska prövningar på Covid19
-
Anavasi DiagnosticsHar inte rekryterat ännu
-
Ain Shams UniversityRekrytering
-
Israel Institute for Biological Research (IIBR)Avslutad
-
Colgate PalmoliveAvslutad
-
Christian von BuchwaldAvslutad
-
Luye Pharma Group Ltd.Shandong Boan Biotechnology Co., LtdAktiv, inte rekryterande
-
University of ZurichLabor Speiz; Swiss Armed Forces; Universitätsspital ZürichAnmälan via inbjudan
-
Alexandria UniversityAvslutad
-
Henry Ford Health SystemAvslutad