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首页 临床进展 基于龈下菌斑微生态特征与机器学习的2型糖尿病风险预测模型研究

【ChiCTR2600127351】基于龈下菌斑微生态特征与机器学习的2型糖尿病风险预测模型研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2600127351

试验状态

尚未开始

药物名称

机器学习

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-06-30

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

2型糖尿病

试验通俗题目

基于龈下菌斑微生态特征与机器学习的2型糖尿病风险预测模型研究

试验专业题目

基于龈下菌斑微生态特征与机器学习的2型糖尿病风险预测模型研究

申办单位信息
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365000

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临床试验信息
试验目的

以龈下菌斑为核心研究对象，通过建立覆盖正常耐糖、糖调节受损及2型糖尿病的分层人群队列，采集龈下菌斑样本开展16S rRNA测序，整合菌群组成、多样性及功能通路特征与牙周临床表型、代谢指标，构建多模态数据库；采用经典机器学习算法（逻辑回归、随机森林、XGBoost）建立T2DM风险评估模型，并结合可解释人工智能技术（SHAP）解析关键龈下菌群及牙周指标的相对贡献，探索“龈下菌群—牙周炎症—胰岛素抵抗—T2DM”之间的潜在关联路径，为慢性代谢性疾病早期风险评估提供方法学参考。

试验分类
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试验类型

横断面

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

福建省科学技术厅

试验范围

/

目标入组人数

35

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-05-01

试验终止时间

2029-04-30

是否属于一致性

/

入选标准

1、年龄18-70岁 2、自愿参加研究并签署知情同意书 3、近3个月内未使用抗生素或激素类药物 4、能够配合完成牙周检查和样本采集 5、近6个月内有完整的血糖及相关代谢指标检测记录，或愿意接受空腹静脉采血完善相关检测 1、年龄18-70岁2、自愿参加研究并签署知情同意书3、近3个月内未使用抗生素或激素类药物4、能够配合完成牙周检查和样本采集5、近6个月内有完整的血糖及相关代谢指标检测记录，或愿意接受空腹静脉采血完善相关检测；

排除标准

1、1型糖尿病或妊娠期糖尿病 2、近3个月内接受过牙周系统治疗（龈下刮治、根面平整等） 3、严重心、肝、肾功能不全 4、恶性肿瘤 5、妊娠或哺乳期妇女 6、精神障碍或认知功能障碍、无法配合者 7、口腔内余留牙少于10颗；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

三明市中西医结合医院

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研究负责人邮编

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