Diagnostyka mikrobiomu jamy ustnej w raku płuc

Rak jest globalnym problemem zdrowotnym, który wykazuje tendencję wzrostową pod względem zachorowalności i umieralności, utrudniając wydłużanie się średniej długości życia. Według Światowej Organizacji Zdrowia nowotwory płuc, jelita grubego i wątroby należą do najczęstszych przyczyn zgonów spowodowanych nowotworami. W Turcji wskaźniki zachorowalności i umieralności na raka płuc są wyższe niż średnia światowa. należą do czynników ryzyka, które mogą zwiększać ryzyko raka płuc. Oprócz czynników ryzyka, takich jak historia rodziny, palenie, różne badania wykazały, że dysbiotyczny mikrobiom jamy ustnej może zwiększać ryzyko raka płuc.

Mikrobiom jamy ustnej jest drugim najbardziej zróżnicowanym mikrośrodowiskiem w naszym organizmie i jest powiązany z wieloma chorobami, w tym rakiem płuc. Dotychczasowe badania nad mikrobiomem jamy ustnej i raka płuc na ogół obejmowały projekty mające na celu rozwiązanie związków przyczynowo-skutkowych poprzez różnice statystyczne i/lub mechanizmy obejmujące jednostki mikrobiomu.

Jednakże nie ma literatury na temat jakichkolwiek badań mających na celu opracowanie metody diagnostycznej opartej na głębokim uczeniu się, która skupiałaby się na mikrobiomie jamy ustnej. Dlatego też proponowane badanie ma na celu opracowanie opartej na mikrobiomie metody diagnostycznej głębokiego uczenia się w diagnostyce raka płuc. W tym celu zostanie utworzona kohorta obserwacyjna składająca się ze 192 pacjentów z rakiem płuc, 192 pacjentów z nienowotworową łagodną chorobą płuc i 192 zdrowych osób z grupy kontrolnej. Zostaną pobrane próbki wymazów z języka należące do kohorty i przeprowadzone zostanie sekwencjonowanie 16S rRNA. Jednocześnie na podstawie danych in silico zostanie utworzona międzynarodowa kohorta obserwacyjna złożona z około 1700 osób. Wszystkie dane zostaną przeanalizowane integralnie, a algorytm diagnostyczny sztucznej inteligencji, który będzie w stanie odróżnić pacjentów z rakiem płuc od innych chorób płuc i osób zdrowych, zostanie opracowany przy użyciu metod głębokiego uczenia się. W końcowej fazie skuteczność metody diagnostycznej opracowanej dla kohorty pilotażowego badania klinicznego składającego się z 96 osób zostanie przetestowana przy użyciu projektu PROBE (prospektywne pobieranie próbek przed ustaleniem wyniku i retrospektywna zaślepiona ocena).

Oryginalne aspekty projektu obejmują propozycję nowatorskiego projektu w literaturze, stworzenie projektu eksperymentalnego/próby klinicznej oraz przedstawienie propozycji potencjalnego rozwiązania, które może mieć duży wpływ na ważny problem diagnostyczny.

Jeśli projekt zakończy się pomyślnie, opracowana zostanie metoda oparta na sztucznej inteligencji, która będzie w stanie potencjalnie diagnozować raka płuc na podstawie nieinwazyjnych próbek mikrobiomu jamy ustnej. Oprócz swojej zdolności patentowej, jeśli metoda będzie dalej rozwijana (w perspektywie średnio- i długoterminowej) w postaci produktu, umożliwi ona łatwe przeprowadzanie badań przesiewowych w kierunku raka płuc nawet w placówkach podstawowej opieki zdrowotnej za pomocą prostej próbki wymazu z jamy ustnej.