インプラント周囲組織の健康に対するさまざまな抗生物質プロトコルの影響

合計 80 人の患者が含まれ、ランダムに 2 つのグループに分けられます。

1. ロングスパン処方: アモキシシリン 1 g を手術の 1 日前から 8 時間ごとに開始し、手術後 5 日間投与
2. ショートスパン処方: 手術の 1 時間前にアモキシシリン 2 g 手術前に、患者は抗生物質感受性検査 (AST) を受け、レジストームを含む口腔マイクロバイオームを分析するために非侵襲的なサンプルが採取されます。 miRNomics分析のために唾液サンプルも採取されます。 患者は、単一のインプラントまたは部分的にインプラントで支持された固定補綴物を使用してリハビリテーションを受けます。 手術当日、各患者の骨治癒プロセスを再現するマイクロ流体バイオリアクターを導入するために、最初の 30 人の患者から末梢血のサンプルが採取され、末梢血単核球 (PBMC) が分離されます。 薬剤スクリーニングに適した 3D 骨モデルが開発されます。

治療後 2 か月と 6 か月後に、AST 検査と口腔マイクロバイオームおよびレジストーム分析が再度実行されます。治療の2か月後、粘膜炎とインプラント周囲炎の信頼できるバイオマーカーを特定することをさらに目的として、患者の新しい唾液サンプルも採取され、MiRnomicsテクノロジーを使用して分析され、術前のものと比較されます。 12か月の追跡調査中に、インプラント生存率、辺縁骨損失（MBL）、生物学的および技術的合併症の発生率、およびインプラント周囲の健康パラメータ（プラークインデックス、プロービング深さ、プロービング時の出血など）が評価されます。

必要に応じて、パラメトリックまたはノンパラメトリック比較検定を実行して、さまざまな結果変数におけるグループ間の差異を検出します。 さまざまな転帰に対する患者関連およびインプラント関連の予測因子の影響は、マルチレベル ロジスティック回帰分析を使用して評価されます。 メタデータは、教師なしシステムと教師ありシステムを使用して、第 4 世代の人工ニューラル ネットワーク (ANN) (機械学習) でも分析されます。

期待される結果: 本プロジェクトにより、インプラント手術を受ける健康な患者において、短期抗生物質療法が長期抗生物質療法に劣らないかどうかが明らかになることが期待されます。 この成果は、抗菌薬耐性の問題に取り組むのに役立つ効果的な臨床ガイドラインの開発に貢献します。 さらに、薬物スクリーニングに使用される 3D 骨モデルの開発と検証が期待されており、現在利用可能な 2D 骨モデルや動物研究の限界を克服できる可能性があります。 さらに期待される結果は、非侵襲的なリキッドバイオプシーの開発につながる可能性のある唾液ミリノミクスを通じた、インプラント歯科における診断と予後のためのバイオマーカーの同定である。