- ICH GCP
- Registre américain des essais cliniques
- Essai clinique NCT06518655
Différenciation des nodules pulmonaires bénins et malins par les composés organiques volatils dans l'haleine expirée humaine
Étude exploratoire sur l'identification des nodules pulmonaires bénins et malins à l'aide de composés organiques volatils dans l'haleine expirée humaine
Le but de cette étude observationnelle est de développer un modèle d'algorithme expiratoire avancé utilisant des marqueurs de composés organiques volatils (COV) de l'haleine expirée. Ce modèle vise à différencier avec précision les nodules bénins des nodules malins chez les individus hébergeant des nodules pulmonaires. Les principaux objectifs qu’elle s’efforce d’atteindre sont :
- Évaluer l'exactitude diagnostique d'un modèle d'intelligence artificielle (IA) diagnostique assistée par les COV de l'haleine expirée pour distinguer les nodules pulmonaires bénins et malins.
- Évaluer l'efficacité diagnostique d'un modèle d'IA qui utilise des biofabricants de COV expirés pour identifier des types spécifiques de nodules malins, notamment l'adénocarcinome du poumon, le carcinome épidermoïde du poumon et le cancer du poumon à petites cellules.
- Explorer et identifier les combinaisons caractéristiques clés de COV associées aux mutations du site EGFR dans les nodules malins, en modélisant et en évaluant davantage les performances de classification.
En utilisant cette approche globale, l'étude espère contribuer de manière significative à la détection précoce et à la classification précise des nodules pulmonaires, conduisant finalement à de meilleurs soins aux patients et aux résultats du traitement.
Aperçu de l'étude
Statut
Description détaillée
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Hengrui Liang, MD
- Numéro de téléphone: +86 15625064712
- E-mail: hengrui_liang@163.com
Lieux d'étude
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Beijing Municipality
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Beijing, Beijing Municipality, Chine
- Recrutement
- Peking Union Medical College Hospital
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Contact:
- Qian Wang, MD
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Guangdong
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Foshan, Guangdong, Chine, 528000
- Recrutement
- First People's Hospital of Foshan
-
Contact:
- Zhuxing Chen
-
Guangzhou, Guangdong, Chine
- Recrutement
- The Fifth Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
-
Contact:
- Hengrui Liang, MD
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Guangzhou, Guangdong, Chine, 510140
- Recrutement
- The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
-
Contact:
- Hengrui Liang, MD
- Numéro de téléphone: +86 15625064712
- E-mail: hengrui_liang@163.com
-
Guangzhou, Guangdong, Chine, 510175
- Recrutement
- Liwan District Central Hospital
-
Contact:
- Hengrui Liang, MD
-
Guangzhou, Guangdong, Chine
- Recrutement
- Guangzhou Development Zone Hospital
-
Contact:
- Hengrui Liang, MD
-
Guangzhou, Guangdong, Chine
- Recrutement
- Huangpu District Chinese Medicine Hospital
-
Contact:
- Hengrui Liang, MD
-
Guangzhou, Guangdong, Chine
- Recrutement
- Huangpu District Hongshan Street Community Health Service Center
-
Contact:
- Hengrui Liang, MD
-
Guangzhou, Guangdong, Chine
- Recrutement
- Huangpu District Jiufo Street Community Health Service Center
-
Contact:
- Hengrui Liang, MD
-
Guangzhou, Guangdong, Chine
- Recrutement
- Huangpu District Lianhe Street Second Community Health Service Center
-
Contact:
- Hengrui Liang, MD
-
Guangzhou, Guangdong, Chine
- Recrutement
- Huangpu District Xinlong Town Central Hospital
-
Contact:
- Hengrui Liang, MD
-
Guangzhou, Guangdong, Chine
- Recrutement
- Huangpu District Yonghe Street Community Health Service Center
-
Contact:
- Hengrui Liang, MD
-
-
Hubei
-
Wuhan, Hubei, Chine
- Recrutement
- Renmin Hospital of Wuhan University
-
Contact:
- Huiqing Lin, MD
-
-
Shanghai Municipality
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Shanghai, Shanghai Municipality, Chine
- Recrutement
- Shanghai Chest Hospital
-
Contact:
- Yanwei Zhang, MD
-
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Sichuan
-
Chengdu, Sichuan, Chine, 610042
- Recrutement
- Sichuan Cancer Hospital
-
Contact:
- Bo Tian, MD
- Numéro de téléphone: +86 18980053101
-
-
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critère d'intégration:
- 18-80 ans ;
- Les nodules pulmonaires ont été détectés par tomodensitométrie spirale à faible dose, tomodensitométrie thoracique conventionnelle ou examen tomodensitométrique en couche mince à haute résolution, d'un diamètre maximum de 5 à 30 mm, y compris les nodules solides et les nodules en verre dépoli ;
- Les patients nécessitent une résection du nodule pulmonaire pour définir le type de pathologie du nodule ;
- Les patients n'ont pas encore utilisé de médicaments pour le traitement des tumeurs ;
- Les patients et/ou les membres de leur famille sont capables de comprendre le protocole de recherche et sont disposés à participer à cette étude, en fournissant leur consentement éclairé écrit.
Critère d'exclusion:
- Le diamètre maximum des nodules pulmonaires est supérieur à 30 mm ;
- Les patients sont incapables de déterminer le diagnostic pathologique des nodules pulmonaires après résection chirurgicale ou biopsie ;
- Patients atteints d'un cancer du poumon récurrent ;
- Patients ayant subi une transplantation pulmonaire ou une lobectomie ;
- Les personnes qui ont actuellement ou ont des antécédents de tumeurs malignes ;
- Patients en phase aiguë d’inflammation ou nécessitant des soins intensifs dans les groupes de maladies sélectionnés ci-dessus ;
- Les personnes présentant un dysfonctionnement hépatique et rénal grave ;
- Patients atteints de maladies mentales (telles que démence sévère, schizophrénie, dépression sévère, psychose maniaco-dépressive, etc.) ;
- Patients VIH confirmés ;
- Femmes enceintes ou allaitantes ;
- Les patients ou les membres de leur famille sont incapables de comprendre les conditions et les objectifs de cette étude.
- Le patient ne veut pas ou ne peut pas signer personnellement le formulaire de consentement éclairé.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Nodules pulmonaires
Patients adultes préopératoires présentant un nodule pulmonaire découvert par tomodensitométrie.
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Détection de molécules de composés organiques volatils dans l'haleine expirée humaine par GC-MS et μGC-PID
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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La précision diagnostique d'un modèle d'intelligence artificielle (IA) diagnostique assistée par COV dans l'haleine expirée pour distinguer les nodules pulmonaires bénins et malins.
Délai: 3 années
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Les performances diagnostiques du modèle d'intelligence artificielle (IA) diagnostique assistée par COV de l'haleine expirée seront comparées au diagnostic pathologique et aux données CT/LDCT, y compris la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive (VPP) et la valeur prédictive négative (VPN).
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3 années
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
L'efficacité diagnostique d'un modèle d'IA pour identifier des types spécifiques de nodules malins, notamment l'adénocarcinome du poumon, le carcinome épidermoïde du poumon et le cancer du poumon à petites cellules.
Délai: 3 années
|
Les performances diagnostiques du modèle d'intelligence artificielle (IA) diagnostique assistée par COV de l'haleine expirée seront comparées au diagnostic pathologique, y compris la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive (VPP) et la valeur prédictive négative (VPN).
|
3 années
|
Autres mesures de résultats
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Établir un modèle de COV respiratoire expiré pour prédire les mutations de l'EGFR dans les nodules pulmonaires malins.
Délai: 3 années
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Établir un modèle de COV respiratoire expiré pour prédire les mutations de l'EGFR dans les nodules pulmonaires malins pathologiquement confirmés.
Et évaluez l’exactitude de la prédiction en comparant les résultats des tests génétiques EGFR.
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3 années
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chaise d'étude: Jianxing He, MD, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
Publications et liens utiles
Publications générales
- Nakhleh MK, Amal H, Jeries R, Broza YY, Aboud M, Gharra A, Ivgi H, Khatib S, Badarneh S, Har-Shai L, Glass-Marmor L, Lejbkowicz I, Miller A, Badarny S, Winer R, Finberg J, Cohen-Kaminsky S, Perros F, Montani D, Girerd B, Garcia G, Simonneau G, Nakhoul F, Baram S, Salim R, Hakim M, Gruber M, Ronen O, Marshak T, Doweck I, Nativ O, Bahouth Z, Shi DY, Zhang W, Hua QL, Pan YY, Tao L, Liu H, Karban A, Koifman E, Rainis T, Skapars R, Sivins A, Ancans G, Liepniece-Karele I, Kikuste I, Lasina I, Tolmanis I, Johnson D, Millstone SZ, Fulton J, Wells JW, Wilf LH, Humbert M, Leja M, Peled N, Haick H. Diagnosis and Classification of 17 Diseases from 1404 Subjects via Pattern Analysis of Exhaled Molecules. ACS Nano. 2017 Jan 24;11(1):112-125. doi: 10.1021/acsnano.6b04930. Epub 2016 Dec 21.
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Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
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