結腸癌に対する人工知能支援糞便マイクロバイオーム検査の診断可能性の評価
大腸内視鏡検査の診断可能性の比較、および結腸癌の人工知能支援糞便マイクロバイオーム検査
この臨床試験の目的は、人工知能を利用した糞便マイクロバイオーム検査による結腸がんの診断の可能性を評価することです。 それが答えようとしている主な質問は次のとおりです。
• 人工知能を利用した糞便マイクロバイオーム検査は、結腸がんの信頼できるスクリーニング検査ですか?
参加者は、次世代シーケンシング技術で分析される糞便サンプルを提供するよう求められます。
比較グループがある場合: 研究者は、AI を利用した糞便マイクロバイオーム検査の診断性能を大腸内視鏡検査と比較して、両方の介入の結果の相関関係を確認します。
調査の概要
詳細な説明
結腸直腸癌としても知られる結腸癌は、世界で 3 番目に多く診断される癌であり、癌による死亡原因の第 2 位です。 米国だけでも、2021 年には約 149,500 人の新規症例と 52,980 人の結腸直腸がんによる死亡が見込まれています。 しかし、早期に発見されれば、治療可能性が高く、治る可能性が高くなります。
現在、結腸癌スクリーニングのゴールド スタンダードは結腸内視鏡検査です。この検査では、カメラ付きの柔軟なチューブを直腸に挿入して、癌の徴候やポリープと呼ばれる前癌の増殖がないか結腸を調べます。 この処置は効果的ですが、侵襲的で不快であり、費用がかかる可能性があります。 その結果、多くの人が結腸がんのスクリーニングを遅らせたり避けたりするため、発見の遅れや転帰の悪化につながる可能性があります。
糞便マイクロバイオーム検査は、結腸がんのスクリーニング ツールとして、結腸内視鏡検査に代わる有望な方法です。 人間の腸には、私たちの健康を維持する上で重要な役割を果たしている何兆もの細菌が生息しており、腸内微生物叢の変化が結腸がんの発生と関連している可能性があることが研究で示されています. 人工知能を利用した糞便マイクロバイオーム検査では、高度なアルゴリズムと機械学習技術を使用して腸内マイクロバイオームの組成を分析し、結腸がんを示すパターンを特定します。
この非侵襲的で低コストで便利なスクリーニング検査は、結腸がんのスクリーニング率を大幅に高め、この疾患による死亡者数を減らす可能性を秘めています。 結腸がんのリスクが高い個人を初期段階で特定することにより、人工知能を利用した糞便マイクロバイオーム検査により、早期の介入とより良い結果につながる可能性があります。 したがって、結腸癌に対するAI支援糞便マイクロバイオーム検査の診断の可能性は、非常に関連性が高く重要な研究分野です。
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
研究連絡先
- 名前：Varol TUNALI, Dr.
- 電話番号：00905556303231
- メール：varoltunali@gmail.com
研究場所
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Other (Non U.s.)
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Istanbul、Other (Non U.s.)、七面鳥、34230
- 募集
- Medipol University Esenler Hospital
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コンタクト：
- Naciye Cigdem Arslan, MD
- 電話番号：05313890975
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主任研究者：
- Naciye Cigdem Arslan
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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:
- 18歳以上 妊娠していない 除外基準のいずれも満たしていない 自発的同意書の署名者 * 大腸内視鏡検査の適応:
第一度近親者における結腸直腸癌または腺腫性ポリープ 患者は、潰瘍性大腸炎、クローン病、または遺伝性ポリポーシスまたは非ポリポーシス症候群の病歴を持つ個人で 8 年以上経過観察されています。 これらのグループでは、スクリーニング手順は 40 歳から開始する必要があります。
これは、50 歳から始まり 70 歳までの人口ベースのスクリーニングであり、すべての男女 (50 歳と 70 歳が含まれます) を対象としています。 ただし、特にこの患者グループでは。
鉄欠乏性貧血を呈する男性患者 鉄欠乏性貧血を呈する40歳以上の女性患者 スクリーニングプログラムで便潜血陽性の患者 直腸出血を呈する患者 排便不規則、体重減少のある患者
除外基準:
- 18歳未満
- 妊娠中または妊娠予定
- 胃腸疾患の別の既知の診断を受けている
- -虫垂切除術または子宮摘出術以外の腹部手術歴
- 精神医学的併存疾患
- マイクロバイオームに影響を与える慢性疾患 (がん、糖尿病、心血管疾患、肝臓疾患、神経疾患など)
- -消化機能に影響を与える可能性のある薬物の使用（過去4週間の使用を含む）、プロバイオティクス、麻薬性鎮痛薬、ラクツロース（プレバイオティクス） 研究の4週間前
- 栄養補助食品を服用している患者は研究に含まれません。
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：大腸内視鏡検査
糞便サンプルは、結腸癌の疑いのために結腸内視鏡検査に登録されている患者から採取されます。
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糞便サンプルの次世代シーケンスとテスト結果の人工知能分析
大腸内視鏡検査手順
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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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結腸内視鏡検査と比較した結腸癌の検出における AI 支援糞便マイクロバイオーム検査の診断精度
時間枠：2週間
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感度、特異度、陽性適中率、陰性適中率、および受信者動作特性曲線 (AUC-ROC) の下の面積によって測定される、大腸がんの検出における AI 支援糞便マイクロバイオーム検査の診断精度。
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2週間
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協力者と研究者
協力者
捜査官
- 主任研究者：Varol TUNALI, Dr.、Celal Bayar University Faculty of Medicine Parasitology Department
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (予想される)
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
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