Analysis of Breath Volatile Organic Compounds Using Mass Spectrometry
Breath Volatile Organic Compounds (VOC) Analysis Using Proton Transfer Reaction Mass Spectrometry (PTR-MS)
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
詳細な説明
This study aims to determine whether metabolic changes associated with cancer produce distinct alterations in exhaled breath compared with those of healthy individuals. Breath samples will be analyzed using machine learning techniques to identify volatile organic compound (VOC) patterns and develop diagnostic algorithms capable of detecting multiple types of cancer. The long-term goal is to establish a noninvasive, breath-based screening tool that can facilitate the early detection of various cancers.
Additionally, patients and healthy participants who consent to this study may opt in to be contacted in the future to provide additional breath samples.
研究の種類
研究の種類
入学 (推定)
入学
連絡先と場所
研究連絡先
研究連絡先
- 名前:Lead Onco Nurse
- 電話番号:405-271-8777
- メール:SCC-IIT-Office@ouhsc.edu
研究連絡先のバックアップ
- 名前:Nirmal Choradia, MD
- メール:Nirmal-Choradia@ouhsc.edu
研究場所
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-
Oklahoma
-
Oklahoma City、Oklahoma、アメリカ、73117
- OU Health Stephenson Cancer Center
-
コンタクト:
- Nirmal Choradia, MD
- メール:Nirmal-Choradia@ouhsc.edu
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参加基準
適格基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
Inclusion Criteria:
- Age ≥ 18 at the time of consent. Male and female patients to be tested.
- Capable of understanding written and/or spoken English language.
- Able to provide informed consent.
- Cancer of any type.
- Newly diagnosed cancer and untreated or established diagnosis of cancer. For established cancer patients, no active anti-cancer treatment for more than one month (reasons for no treatment are such as relapse, progression of cancer, refractory, or intolerance to treatment etc.)
Exclusion Criteria:
- Under the age of 18.
- Anticipated inability to complete breath sampling procedure.
- Unable to provide informed consent.
- Pregnant women
- Active respiratory infection symptoms
- Recent use of antibiotics
- Difficulty in performing coached exhalation
- Individuals who are unable to follow the instructions
- Cancer patients who are on active treatment for cancer or have received cancer treatment within one month
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
グループ/コホートの数
コホートと介入
グループ/コホートグループ/コホート |
介入・治療介入・治療 |
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Diagnosed Malignancies
Participants in this group either have a newly diagnosed, untreated cancer or a pre-existing cancer diagnosis but are not currently receiving anticancer therapy.
Participants with a pre-existing diagnosis must not have received any anticancer treatment within the previous month.
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This is a noninvasive intervention.
Participants will be asked to provide a breath sample using a disposable mouthpiece equipped with a saliva/moisture trap and a non-rebreathing valve.
Breath samples will be collected through normal, steady exhalation.
The entire breath collection process is expected to take no more than 30 minutes to complete.
他の名前:
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Healthy Control Group
Participants in this control group have no current or prior diagnosis of a malignancy.
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This is a noninvasive intervention.
Participants will be asked to provide a breath sample using a disposable mouthpiece equipped with a saliva/moisture trap and a non-rebreathing valve.
Breath samples will be collected through normal, steady exhalation.
The entire breath collection process is expected to take no more than 30 minutes to complete.
他の名前:
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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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VOC Signature Collection.
時間枠:2 Years
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The successful collection of breath samples from 1000 cancer patients and 1000 healthy volunteers.
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2 Years
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Assess the sensitivity of Machine Learning (ML) Algorithm In The Test Dataset.
時間枠:1 Years
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Using the training dataset, qualitative output generated by the PTR-MS instrument will be analyzed using machine learning methods to identify volatile organic compound (VOC) patterns associated with different cancer types, including pancreatic, esophageal, hepatocellular carcinoma, lung, and ovarian cancers.
The trained machine learning model will be tested using the dataset.
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1 Years
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二次結果の測定
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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Assess The Specificity and Accuracy of ML Analysis In The Test Dataset.
時間枠:1 year
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To determine the specificity, and overall diagnostic accuracy of the machine learning (ML) algorithm for detecting pancreatic, esophageal, hepatocellular carcinoma, lung, and ovarian cancers within the test dataset.
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1 year
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協力者と研究者
捜査官
捜査官
- 主任研究者:Nirmal Choradia, MD、University of Oklahoma - Stephenson Cancer Center
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
研究開始
一次修了 (推定)
一次修了
研究の完了 (推定)
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
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その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- OU-SCC-VOC
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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
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