Évaluation du potentiel diagnostique des tests de microbiome fécal assistés par intelligence artificielle pour les maladies inflammatoires de l'intestin
L'objectif de cet essai clinique est d'évaluer le potentiel diagnostique des tests du microbiome fécal assistés par intelligence artificielle pour le diagnostic des maladies inflammatoires de l'intestin. La principale question à laquelle il vise à répondre est la suivante :
• Le test du microbiome fécal assisté par l'intelligence artificielle est-il un test de dépistage fiable pour les maladies inflammatoires de l'intestin ?
Les participants seront invités à fournir des échantillons fécaux à analyser avec des techniques de séquençage de nouvelle génération.
S'il existe un groupe de comparaison : les chercheurs compareront les performances diagnostiques des tests de microbiome fécal assistés par l'IA avec la coloscopie pour voir la corrélation entre les résultats des deux interventions.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
La maladie intestinale inflammatoire (MICI), qui comprend la maladie de Crohn et la colite ulcéreuse, est un trouble chronique et complexe du tractus gastro-intestinal qui touche des millions de personnes dans le monde. La MII est généralement diagnostiquée par une combinaison d'antécédents du patient, d'examen physique, de tests de laboratoire et d'études d'imagerie. Cependant, ces méthodes peuvent être coûteuses, invasives et chronophages, entraînant des retards de diagnostic et de traitement.
Des recherches récentes se sont concentrées sur le potentiel d'utilisation des tests du microbiome fécal, qui analysent la composition et la fonction du microbiote intestinal, comme outil de dépistage non invasif et rentable pour les MII. Le microbiote intestinal est un écosystème complexe de micro-organismes qui joue un rôle essentiel dans le maintien de la santé intestinale et du fonctionnement du système immunitaire. Des changements dans la composition ou la fonction du microbiote intestinal ont été associés au développement et à la progression des MII.
Les algorithmes d'intelligence artificielle (IA) peuvent aider à l'analyse des données de test du microbiome fécal et fournir un diagnostic plus précis et fiable des MII. L'IA peut identifier des modèles et des tendances dans les données complexes générées par les tests de microbiome qui peuvent ne pas être apparents pour les analystes humains, conduisant à un diagnostic plus précoce et plus précis des MII.
De plus, l'IA peut aider à identifier les biomarqueurs potentiels des MICI, qui pourraient être utilisés pour le dépistage et la surveillance de l'activité de la maladie. Ces biomarqueurs pourraient fournir des informations sur les mécanismes sous-jacents des MICI, conduisant au développement de thérapies plus efficaces et d'approches de traitement personnalisées.
Dans l'ensemble, l'utilisation des tests de microbiome fécal assistés par l'IA pour le dépistage des MICI offre un potentiel important pour améliorer le diagnostic et la gestion de cette maladie chronique et débilitante.
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Varol TUNALI, Dr.
- Numéro de téléphone: 00905556303231
- E-mail: varoltunali@gmail.com
Lieux d'étude
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Other (Non U.s.)
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Istanbul, Other (Non U.s.), Turquie, 34230
- Recrutement
- Medipol University Esenler Hospital
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Contact:
- Naciye Cigdem Arslan, MD
- Numéro de téléphone: 05313890975
-
Chercheur principal:
- Naciye Cigdem Arslan
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
La description
Critère d'intégration:
- avoir plus de 18 ans ne pas être enceinte Faire une demande avec la plainte de diarrhée chronique (4 semaines ou plus) Ne répondre à aucun des critères d'exclusion Signer le formulaire de consentement volontaire
Critère d'exclusion:
- moins de 18 ans Enceinte ou prévoyant de le devenir Cas de diarrhée aiguë Avoir un autre diagnostic connu de maladie gastro-intestinale (malabsorption de tout macronutriment, résection intestinale, maladie coeliaque, etc.)
- Antécédents de chirurgie abdominale autre qu'une appendicectomie ou une hystérectomie
- Comorbidité psychiatrique
- Maladie chronique qui affectera le microbiome (cancer, diabète, maladies cardiovasculaires, maladies du foie, maladies neurologiques, etc.)
- Utilisation de médicaments pouvant affecter la fonction digestive (y compris l'utilisation au cours des 4 dernières semaines), de probiotiques, d'analgésiques narcotiques, de lactulose (prébiotiques) dans les 4 semaines précédant l'étude
- Les patients prenant des compléments alimentaires ne seront pas inclus dans l'étude.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Diagnostique
- Répartition: N / A
- Modèle interventionnel: Affectation à un seul groupe
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Expérimental: Coloscopie
Des échantillons fécaux seront prélevés sur des patients inscrits pour une procédure de coloscopie en cas de suspicion de maladie inflammatoire de l'intestin
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Séquençage de nouvelle génération d'échantillons fécaux et analyse par intelligence artificielle des résultats des tests
Procédure de coloscopie
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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La précision diagnostique des tests de microbiome fécal assistés par l'IA dans la détection des maladies inflammatoires de l'intestin par rapport à la coloscopie
Délai: 2 semaines
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La précision diagnostique du test du microbiome fécal assisté par l'IA dans la détection des maladies inflammatoires de l'intestin, telle que mesurée par la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative et l'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUC-ROC).
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2 semaines
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Varol TUNALI, Dr., Celal Bayar University Faculty of Medicine Parasitology Department
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Anticipé)
Achèvement primaire (Anticipé)
Achèvement de l'étude (Anticipé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 2022-12-08
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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