ALS におけるラマン分光法による唾液バイオマーカーの発見 (SalivALS) (SalivALS)
筋萎縮性側索硬化症の診断のためのバイオマーカーとしての唾液ラマン指紋
背景/理論的根拠: 筋萎縮性側索硬化症 (ALS) に罹患した患者の診断とモニタリングのためのバイオマーカーの不足は、ALS の診療所と研究における最大の懸念事項の 1 つです。 表現型徴候、電気生理学的検査、および臨床スケールは現在、ALS の診断と治療前後のフォローアップに使用されています。 現在、ALS を他の同等の神経変性疾患と区別するために使用される診断と鑑別診断は、時間のかかる複雑なプロセスであり、迅速な介入の時間を短縮します。 したがって、科学界は、患者の診断と層別化のために、新しく測定可能で迅速かつ客観的なバイオマーカーを求めるよう求められています。 唾液は、非侵襲的な手順によって収集できる生物活性分子で構成される複雑な生体液です。 唾液中の内分泌、電解および代謝メッセンジャーのすべての変化を同時に監視する可能性は、最近、神経変性疾患などの複雑な疾患の診断への使用を示唆していますが、ALS の代替キャリアとしての唾液の可能性については限られた情報しか入手できません。バイオマーカー。
目的: 現在のプロジェクトの目的は、ラマン分光法 (RS) とアクセス可能な唾液の感度を利用して、ALS 発症と ALS 患者の層別化のための革新的で非侵襲的で迅速な手順を最適化することです。 Fondazione Don Gnocchi (FDG) の少数の被験者コホートに対する予備的な結果は、方法論の実現可能性と、健康な被験者、ALS 患者、および罹患した被験者の識別に使用できる唾液の再現可能なラマン フィンガープリントを取得する LABION プロトコルの能力を実証しました。他の種類の神経疾患によって。
方法: FDG の予備結果から始めて、ALS と診断された患者の唾液の生化学的組成を評価し、年齢と性別が一致した健康な被験者や他の神経疾患 (パーキンソン病およびアルツハイマー病) に罹患した患者から得られたものと統計的に比較します。 . さらに、グループ内の ALS クラスタリングを分析して、延髄または脊髄に発症した ALS 患者から得られた異なるラマン フィンガープリントを検証します。 収集されたラマン データは、主成分分析 - 線形判別分析 (PCA-LDA) による多変量解析アプローチを使用して処理されます。 分類モデルは、クロス検証とサブセット検証を使用して作成されます。 RS のおかげで、最小限のサンプル調製で唾液の全体的な組成が確立され、サンプルの包括的な生化学的フィンガープリントが得られます。 並行して、粘度、pH、総タンパク質と炭水化物の濃度、アミラーゼとペプシン、コルチゾールとクロモグラニン A を含むルーチンの唾液パラメータが測定されます。
期待される結果: この研究の終わりまでに、研究者は、ラマン唾液パターンを ALS の診断と進行のための新しい有望なバイオマーカーとして使用する可能性を検証し、治療アプローチの個別化および微調整のための臨床スケールに関連付けることを期待していました。 このプロジェクトの目的は、次のことができる分類モデルを作成することです。
- ALSの発症を決定する
- ALS 患者から得られた信号を、他の神経変性疾患から収集された信号と区別する
- ALS 患者を延髄および脊椎発症に層別化する
- ラマン データを、現在 ALS の診断とモニタリングに使用されている臨床およびパラクリニカル スケールと関連付けます。
調査の概要
詳細な説明
サンプル収集: 選択されたすべての被験者からの唾液収集は、Salivette (SARSTEDT) 製造元の指示に従って実行されます。 ALSに関連しない唾液量の変動を制限するために、唾液は、摂食および歯磨きからの適切な遅延時間の後、一定の時間にすべての被験者から得られます。 分析前のパラメータ(つまり 保存温度と収集と処理の間の時間)、食事と喫煙習慣が適切に記録されます。 簡単に言えば、スワブを取り出して口に入れ、60秒間噛んで唾液分泌を刺激します. 次に、スワブを 1,000 g で 2 分間遠心分離して、細胞の断片と食物の破片を取り除きます。 採取したサンプルは-80℃で保存します。
サンプル処理: ラマン取得の前に、唾液サンプルをさまざまなカットオフ範囲 (3、10、および 30 kDa) でフィルター処理し、RS によって溶出サンプルを収集および分析し、濃縮された対応物を廃棄します。 ラマン分析では、表面増強ラマン散乱 (SERS) を実現するために、各サンプルのドロップをアルミ ホイルにキャストします。
データ収集: ラマンおよび SERS スペクトルは、25 ~ 100% (最大出力 512 mW) の範囲のレーザー出力で 785 nm で動作するレーザー光源を装備したアラミス ラマン顕微鏡 (Horiba Jobin-Yvon、フランス) を使用して取得されます。 10 ~ 30 秒の取得時間が使用されます。 各分析の前に、520.7 cm-1 のシリコンの基準バンドを使用して機器を校正します。 ラマン スペクトルは、ドロップの端から中心までのライン マップに従って 15 点から収集されます。 スペクトルは、50 倍の対物レンズ (オリンパス、日本) を使用して 400 ~ 1800 cm-1 の領域で取得されます。 スペクトル分解能は約 1.2 cm-1 です。 ソフトウェア パッケージ LabSpec 6 (Horiba Jobin-Yvon、フランス) は、マップの設計とスペクトルの取得に使用されます。
データ処理: 取得したすべてのスペクトルは、5 次多項式ベースラインに適合し、専用ソフトウェア LabSpec 6 を使用して単位ベクトルで正規化されます。 基質の寄与は、各スペクトルから除去されます。 メソッドを検証するための統計分析は、多変量解析アプローチを使用して実行されます。 主成分分析 (PCA) は、データの次元を削減し、主要な傾向を証明するために実行されます。 結果として得られる最初の 20 個の主成分 (PC) は、分類モデルである線形判別分析 (LDA) で使用され、選択したグループ間の分散を最大化するデータを識別します。 データの過剰適合を防ぐために、最小数の PC が選択されます。 Leave-one-out 交差検証と混同行列テストを使用して、LDA モデルの方法の感度、精度、精度を評価します。 マンホイットニーは、分析されたグループ間で統計的に関連する違いを検証するために、PC スコアに対して実行されます。 0.05 未満の p 値を持つ係数のみが有効な相関であると仮定して、Spearman の検定を使用して相関および偏相関分析を実行します。 統計分析は、Origin2018 (OriginLab、米国) を使用して実行されます。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Milan、イタリア、20148
- IRCCS Santa Maria Nascente, Fondazione Don Carlo Gnocchi
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Milano、イタリア、20149
- Istituto Auxologico Italiano
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- エル・エスコリアル基準による筋萎縮性側索硬化症(ALS)の診断と、ALSグループの主な遺伝子変異に基づく分類
- アルツハイマー病群のATN基準によるアルツハイマー病の診断
- Unified Parkinson's Disease Rating Scale およびパーキンソン病群の Hoehn and Yahr スコアによるパーキンソン病の診断
- 男
- 50歳から70歳までの年齢
除外基準:
- 腫瘍性疾患
- 免疫疾患および血液疾患
- 進行中の細菌または真菌感染症(例: 口腔カンジダ症)
- 女性
- 年齢 50歳未満または70歳以上
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
- 観測モデル:ケースコントロール
- 時間の展望:見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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健常者
年齢および性別が他の選択されたグループと同等の良好な健康状態にある20人の健康な被験者
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登録されたすべての被験者への唾液の収集と処理、および体液の連続的なラマン分析。
収集したデータの統計処理。
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延髄発症の筋萎縮性側索硬化症
球部発症の筋萎縮性側索硬化症の影響を受けた20人の被験者。年齢と性別が他の選択されたグループと同等
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登録されたすべての被験者への唾液の収集と処理、および体液の連続的なラマン分析。
収集したデータの統計処理。
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脊髄発症を伴う筋萎縮性側索硬化症
脊髄発症を伴う筋萎縮性側索硬化症の影響を受けた20人の被験者。年齢と性別が他の選択されたグループと同等
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登録されたすべての被験者への唾液の収集と処理、および体液の連続的なラマン分析。
収集したデータの統計処理。
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パーキンソン病
他の選択されたグループと年齢および性別が同等のパーキンソン病に冒された20人の被験者
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登録されたすべての被験者への唾液の収集と処理、および体液の連続的なラマン分析。
収集したデータの統計処理。
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アルツハイマー病
他の選択されたグループと年齢および性別が同等のアルツハイマー病に冒された20人の被験者
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登録されたすべての被験者への唾液の収集と処理、および体液の連続的なラマン分析。
収集したデータの統計処理。
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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
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ラマン分光法を使用した、筋萎縮性側索硬化症 (ALS) に罹患した人々の唾液中の新しい ALS バイオマーカーの同定
時間枠:いつか
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ラマン分光法を使用して、健康な被験者と ALS に罹患した患者を迅速に識別するための新しい唾液バイオマーカーを特定します。
唾液サンプルは、調査対象の 2 つのグループの全体的な唾液生化学を調査して、ラベル付け手順なしで収集および処理されます。
収集されたデータの多変量解析を使用して、健康な被験者から ALS シグネチャを区別できる分類モデルを作成できます。
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いつか
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さまざまな神経疾患を持つ患者の唾液のスペクトルの違いの評価
時間枠:いつか
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ALS 患者から収集されたラマン データは、アルツハイマー病やパーキンソン病の患者から得られたデータと比較され、ALS と他の神経疾患を区別するための鑑別診断ツールとしての方法論が検証されます。
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いつか
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延髄または脊髄ALS発症患者の唾液におけるスペクトルの違いの評価
時間枠:ある日
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募集された脊髄および延髄 ALS 患者のグループ内分析により、特定の病理学的サブタイプに関連するラマン フィンガープリントが明らかになります。
この結果は、ALS 診断後の ALS 患者の層別化にとって重要です。
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ある日
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ラマンデータと臨床およびパラクリニカルデータとの相関
時間枠:ある日
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ALS グループに関連するラマン データは、臨床および準臨床データと相関し、この方法で方法論を検証します。
収集されたデータは主に、年齢、喫煙習慣、最後の食事の前の時間、歯磨きの前の時間、経皮的内視鏡的胃瘻、人工呼吸器などを含む、唾液の生化学的組成を変化させる可能性のある要因と関連付けられます。
その結果、同じデータが分析され、ALS-FRS (筋萎縮性側索硬化症 - 機能評価尺度)、WHO-QOL (世界保健機関 - 生活の質)、血液分析の結果、診断からの時間などとの相関関係が見出されます。
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ある日
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Marzia Bedoni, PhD、Fondazione Don Carlo Gnocchi ONLUS, Laboratory of Nanomedicine and Clinical Biophotonics
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Devitt G, Howard K, Mudher A, Mahajan S. Raman Spectroscopy: An Emerging Tool in Neurodegenerative Disease Research and Diagnosis. ACS Chem Neurosci. 2018 Mar 21;9(3):404-420. doi: 10.1021/acschemneuro.7b00413. Epub 2018 Feb 6.
- van Es MA, Hardiman O, Chio A, Al-Chalabi A, Pasterkamp RJ, Veldink JH, van den Berg LH. Amyotrophic lateral sclerosis. Lancet. 2017 Nov 4;390(10107):2084-2098. doi: 10.1016/S0140-6736(17)31287-4. Epub 2017 May 25.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
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
詳しくは
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