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AI 기반 마이크로바이옴 식이가 IBS-M 증상에 미치는 영향

2021년 2월 22일 업데이트: Tarkan Karakan, Gazi University

IBS-M 환자 25명을 대상으로 공개 표지 중재 연구(그룹 1(n=14)은 6주 동안 AI 기반 마이크로바이옴 식이요법을 따르고 그룹 2(n=11)는 표준 IBS 식이요법을 따름)

이 연구는 파일럿 오픈 라벨 연구로 설계되었습니다. Rome IV 기준에 따라 연속적인 IBS-M 환자(n=25, 19명의 여성, 46.06 ± 13.11세)를 등록했습니다. 모든 환자로부터 배설물 샘플을 두 번(개입 전 및 후) 채취하고 고처리량 16S rRNA 시퀀싱을 수행했습니다. 환자들은 나이, 성별, 마이크로바이옴에 따라 두 그룹으로 나뉘었다.

그룹 1의 AI 기반 마이크로바이옴 식이요법(n=14)과 그룹 2의 표준 IBS 식이요법(대조군, n=11)이 6주 동안 이어졌습니다. AI 기반 식단은 개별 장내 마이크로바이옴 특징에 관한 알고리즘을 통해 개인화된 영양 전략을 최적화하여 설계되었습니다. 마이크로바이옴 구성을 사용하여 IBS 지수 점수를 평가하는 알고리즘은 건강한 점수를 향한 마이크로바이옴 조절을 기반으로 최적화된 식단을 설계하려고 시도했습니다. 기준선 및 중재 후 IBS-SSS(증상 심각도 척도) 점수와 분변 미생물 분석을 비교했습니다.

연구 개요

연구 유형

중재적

등록 (실제)

25

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

      • Ankara, 칠면조
        • Gazi University

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

20년 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

연구 대상 성별

모두

설명

포함 기준:

  • 의사가 IBS로 진단했습니다.
  • BMI 18.5~39.9kg/m2
  • 지난 12개월 동안 입원하지 않았습니다.
  • 지난 6개월 동안 항생제를 사용하지 않았습니다.
  • 의사가 암 진단을 하지 않습니다.
  • 당뇨병, 고혈압 등의 만성 복합질환이 없습니다.

제외 기준:

  • IBS 진단을 받지 못했습니다.
  • 진단받은 만성 질환이 있습니다.
  • 정신 또는 정신 장애 진단을 받은 경우.
  • 내분비 장애가 있습니다.
  • 임신 중입니다.
  • 지난 6개월 동안 항생제 사용.
  • 지난 12개월 동안의 입원 이력.
  • 약물 사용.
  • 병적 비만.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 치료
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 맞춤형 마이크로바이옴 식단
6주간의 AI 기반 마이크로바이옴 식단이 도입되었습니다.
개인화된 영양 모델은 필요한 마이크로바이옴 조절을 위한 최적의 미량 영양소 구성을 추정합니다. 이 연구에서는 기계 학습 모델에 의해 생성된 IBS-지수를 기반으로 IBS 사례에 필요한 마이크로바이옴 변조를 계산했습니다. 그것에 따르면, 기준선 미생물 구성은 작은 확률 p로 무작위로 교란됩니다. 교란된 프로필은 Metropolis 샘플링에서 제안한 대로 IBS 지수 감소에 비례하는 확률로 허용됩니다. 마이크로바이옴 구성 공간에서 이 Monte-Carlo 랜덤 워크는 최소한의 변조로 환자의 기준선 마이크로바이옴 구성 근처에서 낮은 IBS 지수 마이크로바이옴 구성을 충족할 것으로 예상됩니다. 그런 다음 개인화된 영양 모델은 이 개인에게 필요한 최적화된 영양 구성을 추정하여 IBS 지수를 더 낮은 값으로 유도할 것으로 예상합니다.
다른 이름들:
  • 인공지능 기반 맞춤형 식단
활성 비교기: 표준 IBS 다이어트
6주간의 표준 IBS 식단이 도입되었습니다.
개인화된 영양 모델은 필요한 마이크로바이옴 조절을 위한 최적의 미량 영양소 구성을 추정합니다. 이 연구에서는 기계 학습 모델에 의해 생성된 IBS-지수를 기반으로 IBS 사례에 필요한 마이크로바이옴 변조를 계산했습니다. 그것에 따르면, 기준선 미생물 구성은 작은 확률 p로 무작위로 교란됩니다. 교란된 프로필은 Metropolis 샘플링에서 제안한 대로 IBS 지수 감소에 비례하는 확률로 허용됩니다. 마이크로바이옴 구성 공간에서 이 Monte-Carlo 랜덤 워크는 최소한의 변조로 환자의 기준선 마이크로바이옴 구성 근처에서 낮은 IBS 지수 마이크로바이옴 구성을 충족할 것으로 예상됩니다. 그런 다음 개인화된 영양 모델은 이 개인에게 필요한 최적화된 영양 구성을 추정하여 IBS 지수를 더 낮은 값으로 유도할 것으로 예상합니다.
다른 이름들:
  • 인공지능 기반 맞춤형 식단

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
IBS-SSS 변경
기간: 개입 전 점수와 개입 시작 6주 후 점수 사이의 변화를 측정합니다.
ROME IV 기준에 따른 IBS-SSS 점수의 변화를 평가하였다.
개입 전 점수와 개입 시작 6주 후 점수 사이의 변화를 측정합니다.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2020년 10월 5일

기본 완료 (실제)

2020년 11월 16일

연구 완료 (실제)

2021년 1월 15일

연구 등록 날짜

최초 제출

2021년 2월 19일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 2월 22일

처음 게시됨 (실제)

2021년 2월 24일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2021년 2월 24일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2021년 2월 22일

마지막으로 확인됨

2021년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • EnbiosisIBS

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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맞춤형 마이크로바이옴 식단에 대한 임상 시험

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