합병증이 없는 열공성 망막박리의 영상 및 분자 바이오마커 연구. (Cohort-NHS)
합병증 없는 열공성 망막박리의 영상 및 분자 바이오마커 연구.
질병 또는 일반 연구 분야: 합병증 없는 열공성 망막박리 (RRD) 및 증식성 유리체망막병증 (PVR)의 위험
연구의 목적과 성격:
- 합병증 없는 RRD에서 유리체액의 사이토카인 프로파일을 특성화합니다.
- 영상 및 분자 바이오마커를 사용하여 망막박리 수술 후 PVR 발생을 예측하는 위험 모델을 개발합니다.
- 망막박리에서 PVR 감지를 위한 딥러닝/인공지능 (AI) 모델을 개발합니다.
포함 기준:
PVR이 없는 합병증 없는 열공성 망막박리를 가진 성인(≥18세) 환자 50명.
참여 시 포함되는 사항:
수술 전 및 수술 후 평가와 중재는 열공성 망막박리 환자에 대한 표준 치료를 따릅니다.
추가 중재에는 전방 플레어, 유리체, 광각 망막, 황반 광간섭 단층촬영 (OCT) 및 황반 OCT-혈관조영술 (OCT-A)의 비침습적 영상 촬영과, 사이토카인 분석을 위해 수술 시점에 환자의 유리체액을 수집하는 것에 대한 참가자의 동의를 구하는 것이 포함됩니다.
연구 개요
상태
상세 설명
이 연구는 단순한 열공성 망막 박리 환자 50명을 대상으로 한 관찰 코호트 연구입니다. 참가자는 수술 시 유리체액을 채취하여 사이토카인 환경에 대한 단면 분석과 함께 수술 전후 3개월 동안 일련의 비침습적 영상 촬영을 받게 됩니다. 안타깝게도, 일차 망막 박리 환자의 15-20%는 증식성 유리체망막병증(PVR)이라 불리는 비정상적인 반흔 과정으로 인해 수술 후 재발성 망막 박리가 발생합니다.
따라서 본 연구의 목적은 다음과 같습니다:
- 단순한 열공성 망막 박리에서 유리체액의 사이토카인 프로파일을 특성화합니다.
- 영상 및 분자 바이오마커를 이용하여 망막 박리 수술 후 증식성 유리체망막병증 발생을 예측하는 위험 모델을 개발합니다.
- 망막 박리에서 증식성 유리체망막병증 탐지를 위한 딥러닝/인공지능(AI) 모델을 개발합니다.
위 연구 결과는 증식성 유리체망막병증에 대한 향후 치료를 안내하고, 임상적 관점뿐만 아니라 영상 및 분자 바이오마커 활용을 통해 고위험군을 추가로 식별하는 데 기여할 것입니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 장소
-
-
-
London, 영국, N17 9GZ
- Moorfields Eye Hospital
-
연락하다:
- Achini K
- 전화번호: 07951650070
- 이메일: a.makuloluwa@nhs.net
-
연락하다:
- James Bainbridge
- 이메일: j.bainbridge@ucl.ac.uk
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
- 성인(만 18세 이상)
- 단순 일차성 열공망막박리
- 무어필즈 안과 병원
설명
포함 기준:
- 성인 (≥18세)
- 단순 원발성 망막열공성 박리
- 유리체후박리 존재
- PVR-A/B/C 없음
- 수정체 유무 또는 인공수정체
제외 기준:
- 18세 미만 환자
- 의사결정 능력이 없는 환자
- 이전 유리체절제술 병력
- 이전 냉동응고술 병력
- 무수정체증
- 안저 시야 확보 불가
- 모든 중증도의 당뇨병성 망막병증
- 감염성 원인에 의한 망막박리 (예: 급성 망막괴사, 톡소포자충 흉터)
- 선천적 결손에 의한 망막박리 (예: 시신경유두함몰/결손)
- 삼출성 망막박리
- 견인성 망막박리
- 다른 안과 임상시험 참여 중
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
단순한 망막박리 눈에서 사이토카인 환경을 특성화합니다.
기간: 3개월
|
모든 관련 사이토카인을 포함하는 멀티플렉스 분석을 사용하여 사이토카인 프로필을 연구합니다.
|
3개월
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
영상 및 분자 바이오마커를 이용한 망막박리 수술 후 PVR 발생 위험 모델 개발
기간: 3개월
|
연구 인구 통계, 영상 유체, 유리체, 망막 혈관계 및 망막 구조, 그리고 사이토카인 분자 생물학으로부터의 기존 및 새로운 위험 요소.
PVR 재박리 환자의 위험 계층화를 위한 위험 모델을 사용하세요.
|
3개월
|
|
망막 박리에서 증식유리체망막병증(PVR) 검출을 위한 딥러닝 AI 모델 개발
기간: 3개월
|
인간 망막박리 모델에서 초광각 망막 영상과 광간섭단층촬영을 사용하여.
|
3개월
|
공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
IPD 공유 지원 정보 유형
- 연구_프로토콜
- ICF
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .