機械学習支援スコアリングによる皮膚炎症性疾患の非侵襲的光音響イメージング
臨床皮膚炎症性疾患の非侵襲的光音響メソスコピックイメージングと人工知能支援スコアリングを組み合わせて疾患の予後および関連する代謝性併存疾患を評価
炎症性皮膚疾患は通常、アトピー性湿疹と乾癬のそれぞれについて、スコアリング AD (SCORAD)/湿疹面積および重症度指数 (EASI) および乾癬面積および重症度指数 (PASI) などの疾患スコアリング システムによって評価されます。 これらの炎症性皮膚障害の重症度をスコア化する現在のアプローチは、臨床観察とアンケートによって行われています。 ただし、これらのスコアは形態、血管構造、真皮の厚さなどの皮膚の構造的特徴を反映しておらず、評価者間および評価者内の変動の影響を受けます。 非侵襲的画像技術による客観的な炎症性疾患指標は、客観的な方法で炎症性疾患の重症度を明らかにするための重要な臨床ツールとなる可能性があります。 さらに、皮膚の血管系が豊富であることを考慮すると、慢性炎症性皮膚疾患患者の非侵襲的イメージングにより、メタボリックシンドローム、特に2型糖尿病の併存疾患が皮膚の血管系や表皮にどのような影響を与えるかを詳細に評価することが可能になります。 。 これは、「上にある」皮膚状態をより厳密に管理することが、根底にある併存疾患の管理に役立つかどうかという疑問に答えるのに役立ちます。
現在、形態や血管構造を非侵襲的に視覚化するために利用できる皮膚画像診断法が数多くありますが、それらは浸透深さとコントラストの欠如によって妨げられています。 例には、光コヒーレンストモグラフィー (OCT)、高周波超音波、ドップラーベースの超音波が含まれます。 この研究では、これらの欠点は、より深部の機能情報および代謝情報を提供できる非侵襲的で高解像度の固有またはコントラスト増強イメージング技術である光音響メゾスコピックイメージングと、光ファイバーベースの画像処理技術の使用によって回避されます。データ処理アルゴリズムとソフトウェアを内蔵したハンドヘルド共焦点ラマン分光システム。これにより、セラミド、フィラグリン、水和などのさまざまな皮膚構成成分を非常に効果的かつ正確に分析できます。 これらの技術により、研究者は乾癬、湿疹、糖尿病、肥満の炎症マーカーや皮膚バリアマーカー、またそれらの相関関係を研究できるようになります。 さらに、この研究は、治療介入の前後の皮膚を研究することにより、さまざまな介入の作用機序と有効性を理解するのに役立ちます。
調査の概要
詳細な説明
炎症性皮膚疾患は、西側のさまざまな先進社会でますます一般的になってきています。 2015 年には、最も一般的な炎症性皮膚疾患である湿疹または皮膚炎は、世界中で 2 億 4,500 万人が罹患していると推定されています。 実際、シンガポールの国立皮膚センター (NSC) で確認された症例の最大の割合は皮膚炎 (34.1%) であり、接触皮膚炎や乾癬などの他の炎症性皮膚疾患がそれぞれ症例の 4.7% と 3.3% を占めています。 炎症性皮膚疾患は、血管系の再構築を引き起こす可能性があります。 この血管リモデリングは、慢性炎症条件下での血管新生促進メディエーターと抗血管新生メディエーターの不均衡によって引き起こされ、血管の成長または退縮を引き起こします。 影響を受けた皮膚の血管リモデリングでは、通常、炎症中に血管の拡大が見られます。 たとえば乾癬では、皮膚の毛細血管が拡張して曲がりくねり、上皮が薄くなることで病変が赤く見えます。
慢性炎症性皮膚疾患は、アテローム性動脈硬化症、2 型糖尿病、全身炎症によるメタボリックシンドロームなどの全身合併症と密接に関連しているという新たな証拠が報告されています。 皮膚と全身の血管疾患を関連付ける可能性のある理論の 1 つは、影響を受けた皮膚病変で生成される炎症性サイトカインなどの生成物が全身循環に放出され、その結果、他の臓器や組織での炎症のリスクが増加するというものです。 米国の成人におけるアトピー性皮膚炎（AD）患者は、BMIや他の併存疾患をコントロールしていても、自己申告による高血圧や成人発症糖尿病の病歴を有する傾向があることが報告されている。 さまざまな研究の分析により、アジアと北米の小児および成人発症のアルツハイマー病患者はどちらも過体重になる可能性が高く、それが他の代謝性疾患を引き起こす可能性があることが示されました。 また、糖尿病患者のヒト前腕皮膚の病理組織生検では、非糖尿病集団と比較して血管周囲の炎症細胞の数が増加していることが報告されています。 前腕の血管網の密度も、非糖尿病被験者と比較して糖尿病患者の方が高い傾向がありました。 ただし、1 型糖尿病患者と 2 型糖尿病患者の間で血管網の違いは観察されませんでした。 糖尿病患者における血管密度の増加を説明するメカニズムは不明ですが、炎症細胞の存在により炎症が関与しています。 炎症性皮膚疾患は併存疾患による全身性疾患であるため、これらの疾患と糖尿病などの代謝性疾患との関連性の理解に光が当たると考えられます。
研究の種類
入学 (予想される)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Singapore、シンガポール
- 募集
- National Skin Centre
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コンタクト：
- Steven TG Thng
- 電話番号：62534455
- メール：steventhng@nsc.com.sg
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- 英国作業部会の基準またはハニフィンおよびラジカの基準に基づいてアトピー性皮膚炎の臨床診断を受けた患者、21歳以上、糖尿病の有無にかかわらず
- 糖尿病の有無にかかわらず、乾癬の典型的な臨床的特徴に基づいて皮膚科医の管理により臨床的に活動性の慢性尋常性乾癬と診断された患者
- 糖尿病の有無にかかわらず、既知の慢性皮膚疾患のない21歳以上の健康な対照者
- 研究に参加し、皮膚生理学的評価、光音響メゾスコピックイメージング、および共焦点ラマン分光法を受ける意欲があること
除外基準:
- 精神的に無力な者、21歳未満、囚人、妊娠中または授乳中の女性
- インフォームドコンセントを提供できない患者
- 研究者の判断により、候補者を研究参加に不適切な被験者とする病状
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：診断
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：光音響イメージングと共焦点ラマン分光測定
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すべての被験者はまず基本的な病歴と臨床測定を受け、続いて皮膚生理学測定と光音響メゾスコピックイメージング、および共焦点ラマン分光測定が行われます。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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乾癬、湿疹、糖尿病を特徴づけるさまざまな光音響イメージングベースのパラメータ変動（総血液量、表皮の厚さ、血管のサイズ）を定量化します。
時間枠：3年
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皮膚炎症性疾患を特徴付ける定量化されたパラメーターは、新規湿疹血管構造指数と呼ばれる新しい画像ベースのスコアリング指数に集約されます (EVSI、最小 = 0、最大 = 25、スコアが高いほど湿疹の重症度が高くなります)。
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3年
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ラマン分光法測定により皮膚内の天然保湿因子の濃度を定量化し、乾癬、湿疹、糖尿病の特徴を明らかにします
時間枠：3年
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ラマン分光法は、レーザー励起時の皮膚内の化学分子の振動モードを測定し、「指紋」ラマン散乱光子を生成します。
これにより、皮膚内のウロカニン酸、セラミド、水分含有量などの天然保湿因子の相対濃度を半定量的に推定することができます。
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3年
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被験者から測定した皮膚成分を用いて皮膚の生化学情報をもとに算出した新しい湿疹生化学指数（EBI）
時間枠：3年
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EBI スコアリング システムは、これらの被験者の疾患の重症度を段階的に評価するために使用されます。
最小 = 0、最大 = 80、スコアが高いほど湿疹の重症度が高いことを示します。
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3年
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (予想される)
研究の完了 (予想される)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 2020/00079
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。