複雑性のない裂孔原性網膜剥離における画像診断および分子バイオマーカーの研究 (Cohort-NHS)
2026年5月5日 更新者：University College, London
複雑でない裂孔原性網膜剥離における画像診断および分子バイオマーカーの研究。
疾患または研究分野：複雑でない裂孔原性網膜剥離（RRD）および増殖性硝子体網膜症（PVR）のリスク
研究の目的と性質：
- 複雑でないRRDにおける硝子体液のサイトカインプロファイルを特徴付ける。
- 画像および分子バイオマーカーを用いて、網膜剥離手術後のPVR発症を予測するリスクモデルを開発する。
- 網膜剥離におけるPVR検出のための深層学習／人工知能（AI）モデルを開発する。
対象基準：
PVRのない複雑でない裂孔原性網膜剥離を有する50名の成人（18歳以上）患者。
参加内容：
術前および術後の評価と介入は、裂孔原性網膜剥離患者に対する標準的な治療に従います。
追加介入には、前房フレア、硝子体、広角眼底、黄斑光干渉断層計（OCT）、黄斑OCT血管造影（OCT-A）の非侵襲的画像検査、および手術時にサイトカイン分析のために硝子体液を採取することについて参加者の同意を得ることが含まれます。
調査の概要
状態
まだ募集していません
詳細な説明
これは、合併症のない裂孔原性網膜剥離の50名の参加者を対象とした観察コホート研究です。 参加者は、手術時に硝子体液を採取し、サイトカイン環境の横断的分析と、3か月間にわたる一連の術前および術後の非侵襲的画像検査を受けます。 残念ながら、原発性網膜剥離患者の15～20%は、増殖性硝子体網膜症（PVR）と呼ばれる異常な瘢痕形成過程により、手術後に網膜剥離を再発します。
したがって、本研究の目的は以下の通りです：
- 合併症のないRRDにおける硝子体液のサイトカインプロファイルを特徴付ける。
- 画像および分子バイオマーカーを用いて、網膜剥離手術後のPVR発症を予測するリスクモデルを開発する。
- 網膜剥離におけるPVR検出のための深層学習／人工知能（AI）モデルを開発する。
上記は、PVRの将来の治療法を導き、臨床的観点だけでなく、画像および分子バイオマーカーの利用を通じて、高リスク集団をさらに特定するのに役立ちます。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
50
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。
研究場所
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London、イギリス、N17 9GZ
- Moorfields Eye Hospital
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コンタクト：
- Achini K
- 電話番号：07951650070
- メール：a.makuloluwa@nhs.net
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コンタクト：
- James Bainbridge
- メール：j.bainbridge@ucl.ac.uk
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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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
- 18歳以上の成人
- 単純性原発性裂孔原性網膜剥離
- ムアフィールズ眼科病院
説明
対象基準:
- 成人（18歳以上）
- 単純な原発性裂孔原性網膜剥離
- 後部硝子体剥離（PVD）の存在
- 増殖性硝子体網膜症（PVR-A/B/C）なし
- 有晶状体眼または偽水晶体眼
除外基準:
- 18歳未満の患者
- 同意能力を欠く患者
- 既往の硝子体切除術
- 既往の冷凍凝固術
- 無水晶体眼
- 眼底観察不能
- あらゆる重症度の糖尿病網膜症
- 感染性原因による網膜剥離（例：急性網膜壊死、トキソプラズマ症瘢痕）
- 先天異常による網膜剥離（例：視神経乳頭陥凹/コロボーマ）
- 滲出性網膜剥離
- 牽引性網膜剥離
- 他の眼科臨床試験への継続的参加
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
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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無合併症RRD眼におけるサイトカインミリューを特徴づける。
時間枠：3ヶ月
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関連するすべてのサイトカインを含むマルチプレックスアッセイを用いて、サイトカインプロファイルを研究する。
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3ヶ月
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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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画像および分子バイオマーカーを用いて、網膜剥離手術後のPVR（増殖硝子体網膜症）発症のリスクモデルを開発する。
時間枠：3ヶ月
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研究対象の人口統計、画像化された房水、硝子体、網膜血管系および網膜構造、ならびにサイトカイン分子生物学からの既存および新規の危険因子。PVR再剥離を発症する患者のリスク層別化にはリスクモデルを使用する。
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3ヶ月
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網膜剥離における増殖性硝子体網膜症（PVR）検出のための深層学習AIモデルを開発する。
時間枠：3ヶ月
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超広角網膜イメージングと光干渉断層計をヒト網膜剥離モデルで使用する。
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3ヶ月
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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 (推定)
2026年4月27日
一次修了 (推定)
2027年1月27日
研究の完了 (推定)
2027年1月27日
試験登録日
最初に提出
2026年1月27日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年1月27日
最初の投稿 (実際)
2026年2月4日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年5月6日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年5月5日
最終確認日
2026年1月1日
詳しくは
本研究に関する用語
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
はい
IPD プランの説明
サイトカインプロファイル
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- ICF
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。