舌画像に基づく上咽頭癌スクリーニングのための機械学習モデルの開発
舌画像に基づく上咽頭癌スクリーニングのための機械学習モデルの開発:前向き多施設横断研究
上咽頭がんは中国、東南アジア、北アフリカで多く見られ、通常はエプスタイン・バーウイルス（EBV）感染と関連しています。 EBV 特異的抗体または EBV DNA スクリーニングを使用すると、早期上咽頭癌と診断される患者の割合を約 20% から 70% 以上に増やすことができます。 しかし、臨床現場での上咽頭癌スクリーニングの適用は、低い陽性的中率によって妨げられており、中国の EB ウイルスが蔓延している地域でさえ、陽性的中率はわずか 4.8% です。 したがって、上咽頭癌スクリーニングのための高感度および陽性的中率を備えた新しいバイオマーカーまたは戦略を同定することが緊急に必要とされている。
2023年にランセットのサブジャーナル《eClinicalMedicine》に掲載された研究では、機械学習に基づく舌画像モデルが胃がんの安定した診断方法として機能することが示されました（AUC=0.89）。 複数のセンターで臨床的に検証されています。 この研究は、研究者に人工知能機械学習テクノロジーを上咽頭がんの診断と治療に導入するきっかけを与えました。
要約すると、この計画は、上咽頭癌スクリーニングの陽性的中率を向上させるために、上咽頭癌患者における舌画像機械学習モデルの確立を検討します。
調査の概要
詳細な説明
上咽頭がんは中国、東南アジア、北アフリカで多く見られ、一般にエプスタイン・バーウイルス（EBV）感染と関連しています。 EBV 特異的抗体または EBV DNA スクリーニングを使用すると、早期上咽頭癌と診断される患者の割合を約 20% から 70% 以上に増やすことができます。 以前の研究で、研究者らは、スクリーニングを受けた参加者は対照群と比較して上咽頭癌と診断された後に長期生存を達成する可能性が高く、上咽頭癌特異的死亡のリスクはスクリーニングを受けた患者の方が低いことを発見しました（相対リスク 0.22）。 。 しかし、臨床現場での上咽頭癌スクリーニングの適用は、低い陽性的中率によって妨げられており、中国の EB ウイルスが蔓延している地域でさえ、陽性的中率はわずか 4.8% です。 一次血清学的スクリーニングで特定された高リスク参加者の95％以上が、不必要で時間のかかる臨床検査と追跡調査を受けていました。 さまざまなバイオマーカーの組み合わせ、複数段階のスクリーニング、および新しいバイオマーカーの同定は、上咽頭がんスクリーニング戦略のパフォーマンスを向上させるために使用されます。 しかし、これまでに達成された進歩は依然として満足のいくものではなく、感度が低い、操作が複雑、またはコストが高いという特徴があります。 したがって、上咽頭癌スクリーニングのための高感度および陽性的中率を備えた新しいバイオマーカーまたは戦略を同定することが緊急に必要とされている。
2023年の《The New England Journal of Medicine》で、Xia Ningshao教授のチームは、上咽頭がんスクリーニングのための新しい血清学的バイオマーカーとしての抗BNLF2総抗体（P85Ab）の同定と検証について報告しました。P85-Ab上咽頭がんの感度は97.9です。 %、陽性的中率は 10.0% です。 さらに、P85-Ab 陽性に基づいて、EB 二重抗体（EBV 核抗原 1 [EBNA1]-IgA および EBV 特異的ウイルスキャプシド抗原 [VCA]-IgA）のさらなる検出が行われた場合、中または中高リスクEB 二重抗体を持つ人は鼻咽頭鏡検査を受けることができ、これにより上咽頭癌スクリーニングの陽性的中率が 29.6% ～ 44.6% に増加します。つまり、2 ～ 3 回の鼻咽頭鏡検査ごとに 1 例の鼻咽頭癌が診断されます。 この研究の感度は非常に高いですが、陽性的中率はわずか 10% です。 従来のEB二重抗体モニタリングや経鼻内視鏡検査と組み合わせた場合でも、非上咽頭癌患者の3分の1から2分の1は依然として不必要で時間のかかる臨床検査を受けています。 したがって、上咽頭癌スクリーニングの陽性的中率の戦略を改善するための、単純で費用対効果の高い方法を探索することが依然として必要である。
2023年にランセットのサブジャーナル《eClinicalMedicine》に掲載された研究では、機械学習に基づく舌画像モデルが胃がんの安定した診断方法として機能することが示されました（AUC=0.89）。 複数のセンターで臨床的に検証されています。 この研究は、研究者に人工知能機械学習テクノロジーを上咽頭がんの診断と治療に導入するきっかけを与えました。
要約すると、この計画は、上咽頭癌スクリーニングの陽性的中率を向上させるために、上咽頭癌患者における舌画像機械学習モデルの確立を検討します。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Yulong Zhang, Doctor
- 電話番号：18810550602
- メール：zhongxiyi1101@163.com
研究場所
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Zhuhai、中国
- The Fifth Affiliated Hospital of Sun Yat sen University
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 組織学/細胞学によって確認されたがん患者
- トレーニンググループの鼻咽頭癌患者は最初に診断されます
- 被験者は自発的に研究に参加します
除外基準:
- 薬や食事療法を行っている被験者は、舌の画像に影響を与える可能性があります（炭酸アルミニウムマグネシウム、漢方薬の大黄など）。
- 研究者らは、被験者には研究を中止せざるを得ない他の要因があると判断した。
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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研修グループ
実験グループ: 最初に鼻咽頭癌と診断された集団 [600 人]。対照群: 2400 人の健康な個人 + 上咽頭疾患患者 + その他の腫瘍。
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インテリジェント画像デバイスを使用して被験者の舌画像を収集する
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検証グループ
検証グループ: 実験グループ: 上咽頭がん集団 [400 人]。対照群: 1600 人の健康な個人 + 鼻咽頭疾患の患者 + その他の腫瘍。
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インテリジェント画像デバイスを使用して被験者の舌画像を収集する
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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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診断モデルの曲線下面積 (AUC)
時間枠：12ヶ月
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上咽頭癌舌画像モデルのスクリーニング有効性を判定する
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12ヶ月
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Qi Zeng, Doctor、Fifth Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
出版物と役立つリンク
一般刊行物
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研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
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
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