Nutrition for Precision Health, powered by the All of Us Research Program: Research Coordinating Center

精准健康营养,由“我们所有人研究计划”提供支持:研究协调中心

基本信息

  • 批准号:
    10757488
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 319.97万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-01-01 至 2023-11-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Contact PD/PI: GANTZ, Marie G. PROJECT SUMMARY/ABSTRACT From Proposal: The overarching goal of the RTI International–Cornell Research Coordinating Center (RCC) is to provide seamless operational support and multidisciplinary experience for building consensus in the Nutrition for Precision Health Consortium (NPHC). In the 1-year planning phase, we will prioritize efficiency and objectivity in facilitating the design of diet modules (1: usual dietary assessment; 2: controlled feeding dietary intervention; and 3: domiciled dietary intervention) nested in All of Us and their research protocols. In the 4-year implementation phase, we will facilitate the implementation of Modules 1–3, enable the flow of quality data and specimens across the NPHC, and integrate curated, Artificial intelligence (AI)–ready data into the All of Us Researcher Workbench, using our established data coordination processes and systems. Innovations in our approach include tools for conducting dietary studies in hard-to-reach populations, idiographic (or subject-as-own-control) clinical trials, and wearables research tools and analytics. Specifically, the proposed RCC will excel in administrating and coordinating NPHC and its research initiatives, clinical interventions, and data and biospecimen sharing, as follows: Aim 1: Optimize the scientific rigor of Modules 1–3 Aim 2: Ensure NPHC study data are FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) Aim 3: Enable seamless data collection, curation, and transfer including to the Researcher Workbench Aim 4: Minimize time to launch of Modules 1–3 Aim 5: Maximize the efficiency of consortium communications and collaborations NPHC is being launched to address major research gaps in nutrition; the nature of these gaps and the complexity of the NPHC activities cannot be underscored enough. RCC will be led by Multiple Principal Investigators with complementary expertise in coordinating center and multisite leadership and biostatistics (Dr. Gantz at RTI) and nutritional intervention and clinical expertise (Dr. Mehta at Cornell University) with the support of a strong and diverse team, organized around cores for Design and Analytics, Data Curation and Systems, and Study Implementation. Other key components include single IRB and medical safety monitoring. The RCC will also benefit from our collective institutional strengths, with an expert pool of wide- ranging research and clinical backgrounds pertinent to the NPHC (e.g., omics, bioinformatics, AI, clinical trial intervention, nutritional assessment). The proposed RCC is immediately and amply prepared to support to NPHC in its mission to develop clinically meaningful algorithms that predict individual responses to food and dietary patterns and to improve health across diverse U.S. populations. Project Abstract
联系人 PD/PI:GANTZ、Marie G. 项目概要/摘要 来自提案: RTI 国际-康奈尔研究协调中心 (RCC) 的总体目标是 提供无缝运营支持和多学科经验以建立共识 在精准健康营养联盟 (NPHC) 的 1 年规划阶段,我们将 优先考虑效率和客观性,以促进饮食模块的设计(1:日常饮食 评估;2:控制喂养饮食干预;3:住所饮食干预) 嵌套在我们所有人及其研究协议中。在 4 年的实施阶段,我们将。 促进模块 1-3 的实施,实现质量数据和样本的流动 整个 NPHC,并将精心策划的人工智能 (AI) 就绪数据集成到我们所有人中 研究人员工作台,使用我们既定的数据协调流程和系统。 我们方法的创新包括在难以到达的地区进行饮食研究的工具 人群、具体(或受试者作为自己的对照)临床试验和可穿戴设备研究工具 具体来说,拟议的 RCC 将擅长管理和协调。 NPHC 及其研究举措、临床干预以及数据和生物样本共享, 如下: 目标 1:优化模块 1-3 的科学严谨性 目标 2:确保 NPHC 研究数据公平(Findable、Accessible、Interoperable 和 Interoperable) (可重复使用的) 目标 3:实现无缝数据收集、管理和传输(包括向研究人员传输) 工作台 目标 4:最大限度地缩短模块 1-3 的启动时间 目标5:最大化联盟沟通与协作的效率 发起 NPHC 是为了解决营养方面的重大研究空白; NPHC 活动的复杂性怎么强调都不为过。 多名首席研究员在协调中心和 多站点领导力和生物统计学(RTI 的 Gantz 博士)以及营养干预和临床 专业知识(康奈尔大学的梅塔博士)在强大而多元化的团队的支持下, 围绕设计和分析、数据管理和系统以及研究的核心组织 其他关键组成部分包括单一 IRB 和医疗安全监控。 RCC 还将受益于我们的集体机构优势,以及广泛的专家库。 与 NPHC 相关的一系列研究和临床背景(例如组学、生物信息学、 AI、临床试验干预、营养评估)建议的 RCC 是立即且有效的。 做好充分准备支持 NPHC 开发具有临床意义的算法的使命 预测个人对食物和饮食模式的反应并改善整个健康状况 多元化的美国人口。 项目摘要

项目成果

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Project 3: The Virtual Human for Precision Nutrition
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    10386501
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 319.97万
  • 项目类别:
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