혀 영상 기반 비인두암 선별을 위한 기계학습 모델 개발
혀 영상 기반 비인두암 선별을 위한 기계 학습 모델 개발: 전향적 다기관 단면 연구
비인두암은 중국, 동남아시아, 북아프리카에서 흔히 발생하며 일반적으로 엡스타인-바 바이러스(EBV) 감염과 관련이 있습니다. EBV 특이적 항체 또는 EBV DNA 검사를 사용하면 초기 비인두암으로 진단된 환자의 비율이 약 20%에서 70% 이상으로 증가할 수 있습니다. 그러나 임상 현장에서 비인두암종 선별검사의 적용은 낮은 양성 예측도 때문에 방해를 받고 있으며, 중국에서 EB 바이러스가 유행하는 지역에서도 양성 예측도는 4.8%에 불과합니다. 따라서, 비인두암종 선별검사를 위한 높은 민감도와 긍정적인 예측 가치를 지닌 새로운 바이오마커나 전략을 식별하는 것이 시급히 필요합니다.
2023년 Lancet 서브저널 《eClinicalMedicine》에 발표된 연구에서는 머신러닝 기반의 혀 이미지 모델이 위암(AUC=0.89)의 안정적인 진단 방법이 될 수 있음을 보여주었습니다. 여러 센터에서 임상적으로 검증되었습니다. 이번 연구는 연구자들이 비인두암 진단 및 치료에 인공지능 머신러닝 기술을 도입할 수 있도록 영감을 주었습니다.
요약하면, 이 계획에서는 비인두암 선별검사의 긍정적 예측 가치를 향상시키는 데 도움이 되도록 비인두암종 환자의 혀 이미지 기계 학습 모델 구축을 탐색합니다.
연구 개요
상세 설명
비인두암은 중국, 동남아시아, 북아프리카에서 흔히 발생하며 일반적으로 엡스타인-바 바이러스(EBV) 감염과 관련이 있습니다. EBV 특이적 항체 또는 EBV DNA 검사를 사용하면 초기 비인두암으로 진단된 환자의 비율이 약 20%에서 70% 이상으로 증가할 수 있습니다. 기존 연구에서 연구자들은 검진을 받은 참가자들이 대조군에 비해 비인두암 진단 후 장기 생존 가능성이 더 높았고, 검진을 받은 환자들 사이에서 비인두암 특정 사망 위험이 더 낮은 것으로 나타났다(상대 위험도 0.22). . 그러나 임상 현장에서 비인두암종 선별검사의 적용은 낮은 양성 예측도 때문에 방해를 받고 있으며, 중국에서 EB 바이러스가 유행하는 지역에서도 양성 예측도는 4.8%에 불과합니다. 1차 혈청학적 선별검사를 통해 확인된 고위험 참가자의 95% 이상이 불필요하고 시간이 많이 소요되는 임상 검사 및 후속 조치를 받았습니다. 다양한 바이오마커의 조합, 다단계 스크리닝, 새로운 바이오마커 식별을 통해 비인두암 검진 전략의 성능을 향상시킵니다. 그러나 지금까지 달성한 진전은 낮은 감도, 복잡한 작동 또는 높은 비용으로 인해 여전히 만족스럽지 않습니다. 따라서, 비인두암종 선별검사를 위한 높은 민감도와 긍정적인 예측 가치를 지닌 새로운 바이오마커나 전략을 식별하는 것이 시급히 필요합니다.
2023년 《The New England Journal of Medicine》에서 Xia Ningshao 교수팀은 비인두암 검진을 위한 새로운 혈청학적 바이오마커로서 항 BNLF2 총 항체(P85Ab)의 동정 및 검증에 대해 보고했습니다. P85-Ab 비인두암종의 민감도는 97.9입니다. %, 양성 예측 값은 10.0%입니다. 또한 P85-Ab 양성을 토대로 EB 이중 항체(EBV 핵 항원 1[EBNA1]-IgA 및 EBV 특이 바이러스 캡시드 항원[VCA]-IgA)을 추가로 검출할 경우 위험도는 중간 또는 중간 정도입니다. EB 이중항체가 있는 개인은 비인두경 검사를 받을 수 있으며, 이를 통해 비인두암 선별검사의 양성 예측치를 29.6%~44.6%로 높일 수 있습니다. 즉, 비인두경 검사를 2~3회 실시할 때마다 비인두암 1건을 진단할 수 있습니다. 본 연구의 민감도는 매우 높으나 양성예측도는 10%에 불과하다. 전통적인 EB 이중 항체 모니터링 및 비강 내시경 검사를 결합하더라도 비인두암종 환자의 1/3~1/2은 여전히 불필요하고 시간이 많이 소요되는 임상 검사를 받습니다. 따라서 비인두암종 선별검사의 양성예측도 전략을 개선하기 위해서는 간단하고 비용 효과적인 방법을 모색하는 것이 여전히 필요합니다.
2023년 Lancet 서브저널 《eClinicalMedicine》에 발표된 연구에서는 머신러닝 기반의 혀 이미지 모델이 위암(AUC=0.89)의 안정적인 진단 방법이 될 수 있음을 보여주었습니다. 여러 센터에서 임상적으로 검증되었습니다. 이번 연구는 연구자들이 비인두암 진단 및 치료에 인공지능 머신러닝 기술을 도입할 수 있도록 영감을 주었습니다.
요약하면, 이 계획에서는 비인두암 선별검사의 긍정적 예측 가치를 향상시키는 데 도움이 되도록 비인두암종 환자의 혀 이미지 기계 학습 모델 구축을 탐색합니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Yulong Zhang, Doctor
- 전화번호: 18810550602
- 이메일: zhongxiyi1101@163.com
연구 장소
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Zhuhai, 중국
- The Fifth Affiliated Hospital of Sun Yat sen University
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 조직학/세포학으로 확진된 암환자
- 훈련군의 비인두암 환자를 최초 진단
- 피험자는 자발적으로 연구에 참여합니다.
제외 기준:
- 약을 복용하거나 다이어트를 하는 대상은 혀 이미지(예: 탄산알루미늄마그네슘, 한약 대황 등)에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 연구자들은 피험자들에게 연구를 중단하게 만들 수 있는 다른 요인이 있다고 판단했습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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훈련 그룹
실험군: 초기 진단된 비인두암종 인구 [600명]; 대조군: 건강한 개인 2400명 + 비인두 질환 환자 + 기타 종양.
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지능형 이미징 장치를 사용하여 대상 혀 이미지 수집
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검증 그룹
검증군: 실험군: 비인두암 인구 [400명]; 대조군: 1600명의 건강한 개인 + 비인두 질환 환자 + 기타 종양.
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지능형 이미징 장치를 사용하여 대상 혀 이미지 수집
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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진단 모델의 곡선 아래 면적(AUC)
기간: 12 개월
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비인두암종 혀 영상 모델의 스크리닝 유효성 판단
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12 개월
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Qi Zeng, Doctor, Fifth Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
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