Über klinische Studien

Studie zu Mastzellen und optoakustisch unterstützter Gelenk- und Mikrovaskularbildgebung (iPROLEPSIS-MOJMI). Der vorgeschlagene mehrskalige Ansatz (mesoskopisch mit RSOM und makroskopisch mit MSOT) zielt darauf ab, neue bildbasierte Biomarker zu erforschen und zu definieren, um die pathophysiologischen Veränderungen zu beschreiben, die die Krankheit charakterisieren, und den Übergang von PsO zu PsA vorherzusagen. Mit anderen Worten: Man erwartet, dass die einzigartige, multiskalige Natur der Optoakustik die Mikrovaskularisation der Haut zu einem Fenster für spätere systemische (Gelenk-)Effekte der Psoriasis macht und somit die Prognose zukünftiger PsO-Patienten verbessert. ZIELE Primäre Ziele Zur Definition neuer entzündlicher Mastzellen wurden mit MSOT und RSOM extrahierte Biomarker bei Patienten mit PsO/PsA verwendet. Ziel ist es, die Veränderungen der neuen entzündlichen Mastzellen, der mit MSOT und RSOM extrahierten Biomarker, mit zunehmender Schwere der Erkrankung zu quantifizieren. Sekundäre Ziele Ziel war es, Zusammenhänge zwischen den Mastzellen und den mittels MSOT und RSOM extrahierten Entzündungsbiomarkern bei Patienten mit PsO/PsA aufzudecken. Ziel war die Definition eines neuen Index, der aus Mastzellen sowie auf MSOT und RSOM basierenden Merkmalen abgeleitet wird, um eine frühzeitige Erkennung von PsA bei Patienten mit PsO oder hohem Risiko zur Entwicklung von PsO zu ermöglichen.

Diese Studie kombiniert die Erkenntnisse der neu entwickelten digitalen Biomarker mit den ersten Erkenntnissen zu den Auslösern: Stress, mechanischer Stress und Veränderungen im Mikrobiom aus der Studie zur digitalen Phänotypisierung und Entzündungstreibern von PsA (iPROLEPSIS-PDPID), um einen personalisierten Ansatz für den Umgang mit den Auslösern mit modernsten Interventionen zu bieten. ZIELE Primäre Ziele Bei PsA-Patienten mit geringer Krankheitsaktivität wird eine personalisierte Intervention hinsichtlich Ernährung, körperlicher Aktivität und Stress, die auf einem persönlichen Profil hinsichtlich Stress, mechanischer Belastung und Mikrobiom basiert, mit der üblichen Behandlung hinsichtlich der Entzündungsentwicklung verglichen, die durch das neu entwickelte digitale Biomarkersystem und klinische Untersuchungen erkannt wird. Sekundäre Ziele um die Aufnahme und Akzeptanz des digitalen Biomarkers und der Intervention als Teil der normalen medizinischen Behandlung bei Patienten, Ärzten und Pflegepersonal zu bewerten; um die Einhaltung der personalisierten Intervention zu beurteilen.

Entwicklungskohorte von Smartphone- und Smartwatch-basierten, KI-gesteuerten digitalen Biomarkern zur Fernbeurteilung und -überwachung von Menschen mit Psoriasis-Arthritis. Messen Entwicklung neuartiger digitaler Biomarker für Smartphones und Smart-Geräte (Gürtel, Ring, Kamera) zur Beurteilung von Entzündungssymptomen mit besonderem Schwerpunkt auf der Erkennung von Veränderungen der Bewegungsmuster, Schmerzen, Müdigkeit und Morgensteifheit im Vergleich zum Goldstandard – der medizinischen Bewertung durch klinische Bewertung der Gelenke, Sehnen und Haut. Vorhersagen Um den Übergang von nicht entzündet zu entzündet anhand von drei Auslösern vorherzusagen, die bei Patienten mit Psoriasis-Arthritis, die einem Risiko für einen Krankheitsschub ausgesetzt sind, eine lang anhaltende Entzündung verursachen können. Diese drei Auslöser sind Stress, mechanischer Stress und Veränderungen im Darmmikrobiom. ZIELE Primäre Ziele Bereitstellung genauer, sachlicher und klinisch relevanter Aufzeichnungen des eigenständigen, KI-gesteuerten digitalen Biomarkersystems auf Smartphone- und Smartwatch-Basis[1] zur Erkennung PsA-spezifischer Entzündungen; um eine genaue, sachliche und klinisch relevante PsA-spezifische Entzündung vorherzusagen. Sekundäre Ziele um die zwischenmenschliche Zuverlässigkeit des KI-gesteuerten digitalen Biomarkersystems zu bestimmen; um die Validität des Konstrukts im Hinblick auf die klinische Beurteilung einer Entzündung zu bestimmen; um die Konstruktvalidität im Hinblick auf die Beurteilung der Entzündung durch den Patienten zu bestimmen; um klinisch relevante Änderungen im KI-gesteuerten digitalen Biomarkersystem zu bestimmen; um minimale nachweisbare Unterschiede im KI-gesteuerten digitalen Biomarkersystem zu bestimmen; um den Einfluss von Stress, mechanischer Belastung und Veränderungen des Darmmikrobioms auf das Auftreten von Entzündungen zwischen Personen zu beurteilen; um die Compliance und Zufriedenheit der Benutzer mit dem Smartphone- und Smartwatch-basierten, KI[1]-gesteuerten digitalen Überwachungssystem zu bewerten. Ziel der Studie ist die Entwicklung einer neuen Methode zur Messung von Entzündungen bei Patienten mit Psoriasis-Arthritis.

Bei immunvermittelten entzündlichen Erkrankungen (IMID) ist es schwierig, Menschen zu finden, die sich von gesund zu entzündet entwickeln. Die ersten Symptome ähneln denen anderer Erkrankungen des Bewegungsapparats, beispielsweise Rückenschmerzen, Fingerschmerzen oder Achillessehnenprobleme. Mit der Zeit können die Symptome vorübergehend verschwinden, chronisch werden oder so schwerwiegend werden, dass ärztliche Hilfe erforderlich ist. Eine frühzeitige Diagnose von Menschen mit IMID würde ihre Lebensqualität erheblich verbessern, sie im Beruf halten und hohe Gesundheitskosten durch teure Medikamente vermeiden. Digitale Biomarker werden uns erstmals die Möglichkeit geben, die Entwicklung von Erkrankungen des Bewegungsapparats zu immunvermittelten entzündlichen Gelenk- und Sehnenerkrankungen zu untersuchen. Ziel dieser Studie ist die Validierung unserer Erkenntnisse zu digitalen Biomarkern bei PsA bei Psoriasis-Patienten. ZIELE Primäre Ziele um genaue, sachliche und klinisch relevante Aufzeichnungen des eigenständigen, KI-gesteuerten digitalen Biomarkersystems auf Smartphone- und Smartwatch-Basis bei der Erkennung IMID-spezifischer Gelenk- oder Sehnenentzündungen zu validieren. Sekundäre Ziele um die Aufnahme und Akzeptanz des digitalen Biomarkers in der Praxis zu bewerten; um die Auswirkungen fehlender Daten bei der Erkennung von Entzündungen zu bewerten; um die Anzahl falsch-positiver Ergebnisse zu ermitteln, wenn Daten in freier Wildbahn erfasst werden; um die zwischenmenschlichen Unterschiede in Stress und mechanischer Belastung zu beurteilen. Ziel ist es, Entzündungen mithilfe eines softwarebasierten medizinischen Geräts zu identifizieren. Diese Software besteht aus einem Algorithmus, der Daten analysiert, die in der freien Natur über Smartgeräte gesammelt wurden: Telefon, Uhr, Klingelton.