電子鼻はCOVID-19の匂いを嗅ぐことができますか?
電子鼻はCOVID-19の匂いを嗅ぐことができますか?原理実証研究
SARS-CoV-2 に感染すると、コロナウイルス病 (COVID-19) が発生します。 最も標準的な診断方法は、鼻咽頭および/または口腔咽頭スワブに対する逆転写ポリメラーゼ連鎖反応 (RT-PCR) です。 口腔咽頭環境に SARS-CoV-2 が存在しないことによる偽陰性結果の発生率が高いため、このサンプリング方法は理想的ではありません。 したがって、新しいサンプリング装置が望ましい。 この原理実証研究では、揮発性有機化合物 (VOC) 分析に基づいて COVID-19 陽性者と陰性者を区別するために、電子鼻 (Aeonose) を備えた機械学習分類子をトレーニングする可能性を調査します。
方法: 2020 年 4 月から 6 月の間に、RT-PCR 用のスワブが採取されたときに、参加者は呼気分析に招待されました。 RT-PCRの結果が陰性の場合、SARS-CoV-2特異的抗体の存在をチェックして陰性結果を確認しました。 すべての参加者は、Aeonose で 5 分間呼吸しました。 このデバイスには、呼気中の VOC と反応して導電率が変化する金属酸化物センサーが含まれています。 これらの導電率の変化は、機械学習の入力データであり、パターン認識に使用されます。 結果は -1 から +1 の間の値で、感染確率を示します。
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
研究の種類
研究の種類
入学 (実際)
入学
段階
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
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Maastricht、オランダ、6229 HX
- Maastricht University Medical Center
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参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- 中咽頭または鼻咽頭スワブを採取してRT-PCRを行った参加者。
除外基準:
- 呼吸困難を経験しているか、酸素補給が必要な参加者。
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:診断
- 割り当て:NA
- 介入モデル:SINGLE_GROUP
- マスキング:なし
アーム数
武器と介入
参加者グループ / アーム参加者グループ / アーム |
介入・治療介入・治療 |
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他の:COVID-19 の疑い
参加者は、COVID-19 症状のある MUMC+ 従業員の外来診療所、または SARS-CoV-2 患者が入院した看護ユニットで募集されました。
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すべての参加者は、Aeonose で 5 分間呼吸しました。
このデバイスには、呼気中の VOC と反応して導電率が変化する金属酸化物センサーが含まれています。
これらの導電率の変化は、機械学習の入力データであり、パターン認識に使用されます。
濾過されていない空気が装置に入るのを避けるために、各参加者の鼻にノーズ クリップを取り付けました。
測定する前に、Aeonose に室内の空気を流し、カーボン フィルターも通しました。
各測定中に、参加者の注意をそらし、過呼吸の可能性を減らすためにビデオが表示されました。
失敗した呼気検査は分析から除外されました。失敗の理由が文書化されました。
4 つの同様の Aeonose デバイスが呼気分析に使用されました。
完全な測定手順には 16 分かかりました。
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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COVID 19 陽性 vs 陰性
時間枠:3ヶ月
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VOC パターンに基づいて COVID-19 陽性者と COVID-19 陰性者を区別する eNose の能力。
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3ヶ月
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協力者と研究者
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Wu Z, McGoogan JM. Characteristics of and Important Lessons From the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Outbreak in China: Summary of a Report of 72 314 Cases From the Chinese Center for Disease Control and Prevention. JAMA. 2020 Apr 7;323(13):1239-1242. doi: 10.1001/jama.2020.2648. No abstract available.
- de Lacy Costello B, Amann A, Al-Kateb H, Flynn C, Filipiak W, Khalid T, Osborne D, Ratcliffe NM. A review of the volatiles from the healthy human body. J Breath Res. 2014 Mar;8(1):014001. doi: 10.1088/1752-7155/8/1/014001. Epub 2014 Jan 13.
- Schuermans VNE, Li Z, Jongen ACHM, Wu Z, Shi J, Ji J, Bouvy ND. Pilot Study: Detection of Gastric Cancer From Exhaled Air Analyzed With an Electronic Nose in Chinese Patients. Surg Innov. 2018 Oct;25(5):429-434. doi: 10.1177/1553350618781267. Epub 2018 Jun 18.
- Bikov A, Lazar Z, Horvath I. Established methodological issues in electronic nose research: how far are we from using these instruments in clinical settings of breath analysis? J Breath Res. 2015 Jun 9;9(3):034001. doi: 10.1088/1752-7155/9/3/034001.
- Bijland LR, Bomers MK, Smulders YM. Smelling the diagnosis: a review on the use of scent in diagnosing disease. Neth J Med. 2013 Jul-Aug;71(6):300-7.
- van Geffen WH, Bruins M, Kerstjens HA. Diagnosing viral and bacterial respiratory infections in acute COPD exacerbations by an electronic nose: a pilot study. J Breath Res. 2016 Jun 16;10(3):036001. doi: 10.1088/1752-7155/10/3/036001.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
研究開始
一次修了 (実際)
一次修了
研究の完了 (実際)
研究の完了
試験登録日
最初に提出
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
投稿された最後の更新
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- eNoseCOVID
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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