中国における先天性下痢および腸症の小児の表現型およびマルチオミクス解析
2025年9月3日 更新者：Children's Hospital of Fudan University
中国における先天性下痢および腸症の小児の表現型およびマルチオミクス解析に関する症例対照研究
この研究では、先天性下痢腸症（CODE）の小児の臨床コホートを確立し、マルチオミクス技術を通じてCODEのバイオマーカーをマイニングし、臨床リスク予測モデルを構築します。
調査の概要
状態
募集
条件
詳細な説明
この研究では、先天性下痢腸症（CODE）を患う小児の臨床コホートと臨床表現型データベースを確立します。研究者は、マルチオミクス技術を通じてCODEのバイオマーカーをマイニングします。
本研究は、人工知能技術を組み合わせて臨床リスク予測モデルを構築することを目的としています。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
60
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Ying Huang, MD,PHD
- 電話番号：+862164931727
- メール：yhuang815@163.com
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Yanqiu Wang, MD
- 電話番号：+862164931727
- メール：23111240040@m.fudan.edu.cn
研究場所
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Shanghai Municipality
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Shanghai、Shanghai Municipality、中国、201102
- 募集
- Yanqiu Wang
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コンタクト：
- Ying Huang
- 電話番号：02164931727
- メール：yhuang815@163.com
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
2か月以上続く慢性下痢の患者、または生後2か月未満の患者では1か月以上続く慢性下痢のある患者
説明
包含基準:
- 2か月以上続く慢性下痢の患者、または生後2か月未満の患者では1か月以上続く慢性下痢のある患者
- 両親または法的保護者の同意がある患者
除外基準:
- 特定の感染症によって引き起こされる慢性下痢。 CMV、クロストリディオイデス・ディフィシル
- 壊死性腸炎を伴う慢性下痢、短腸症候群
- 機能性下痢
- コンプライアンスの悪い患者
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
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 |
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コントロール
健常児
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場合
先天性下痢腸症（CODE）患者
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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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中国における先天性下痢および腸症の臨床表現型
時間枠：入学後約2年以内
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中国における先天性下痢および腸症の臨床表現型（出生状況、家族歴、下痢の臨床的特徴、臨床検査、内視鏡および組織学的評価結果、成長および発達指標、過去の治療および効果の収集）を説明し、独自の表現型を使用します。モバイル アプリケーションを使用するか、子供の親が入力する関連データを収集します。
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入学後約2年以内
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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マイクロバイオーム、メタボローム、プロテオームの特徴による診断価値のある先天性下痢および腸症のバイオマーカー
時間枠：入学後約2年以内
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バイオマーカーを特定するためのマルチオミクススクリーニングのために、患者と健康な対照児から血漿と便が収集され、その発現差はプロテオーム（olink）、マイクロバイオーム（メタゲノムシークエンシング）、メタボローム（非ターゲットメタボロミクス）を通じてマイニングされ、関連する統計分析が行われました。 Wilcoxon 符号付き順位検定などのノンパラメトリック検定。
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入学後約2年以内
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人工知能と機械学習によって構築された先天性下痢および腸症の臨床リスク予測モデル
時間枠：入学後約30ヶ月以内
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人工知能と機械学習を使用して、小児の臨床表現型とランダムフォレストモデルなどのマルチオミクス結果を組み合わせて、先天性下痢と腸症の予測モデルを構築します。
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入学後約30ヶ月以内
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2024年4月15日
一次修了 (推定)
2026年4月1日
研究の完了 (推定)
2026年10月1日
試験登録日
最初に提出
2024年3月21日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年4月7日
最初の投稿 (実際)
2024年4月10日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
2025年9月10日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年9月3日
最終確認日
2025年9月1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
- OMICS_CODE_01
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
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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。