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唾液ラマン COVID-19 フィンガープリント

2022年5月6日 更新者：Fondazione Don Carlo Gnocchi Onlus

SARS-CoV-2感染と重症度の迅速な識別のための潜在的なツールとしての唾液のCOVID-19ラマン署名の特徴付け

SARS-CoV-2の感染による新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の流行が急速に広がり、世界的なパンデミックとなっています。 世界的な研究は、生化学的な感染メカニズムの理解と、現在および過去の SARS-CoV-2 感染を最小限の侵襲性生体液から識別することができる、迅速で高感度で安価な診断ツールの発見に焦点を当てています。 COVID-19 の迅速な診断は、陽性の症例を制限して隔離するために不可欠であり、迅速な介入で感染の拡大を減らします。

このプロジェクトの目的は、COVID-19 の唾液ラマン フィンガープリントを特徴付けて検証し、3 つの実験グループ間の違いに関与する主要な生体分子を理解することです: 1) 健康な被験者、2) COVID-19 患者、3) ある被験者COVID-19による過去の感染。 大量のラマン データを使用して唾液ラマン データベースを作成し、各データを収集した相対的な臨床データと関連付けます。

IRCCS Fondazione Don Gnocchi Milano - ナノ医療および臨床バイオフォトニクス研究所 (LABION) の予備結果とプロトコルから始めて、各実験グループから収集された唾液は、ラマン分光法を使用して分析されます。 すべてのデータは、収集された信号を均質化し、このようにしてラマン データベースを作成するために、ベースライン、シフト、および正規化のために処理されます。 各グループから計算された平均スペクトルが特徴付けられ、スペクトルの違いの原因となる生体分子の主要なファミリーが特定されます。

期待される結果: COVID-19 の影響を受けた被験者を特定するために、唾液サンプルでラマン分光法を使用できる可能性を検証します。 このプロジェクトの主な目的は、COVID-19 の現在および過去の感染を識別し、感染中に唾液で変化した主要な生体分子を特定し、新たに診断された COVID-19 患者の臨床経過を予測し、翻訳し、ポイントオブケアのテストのためのポータブルラマンへの分類モデルの適用。

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

背景/理論的根拠: SARS-CoV-2 の感染によって引き起こされたコロナウイルス病 2019 (COVID-19) の発生は急速に広がり、世界的なパンデミックになりました。 世界的な研究は、生化学的な感染メカニズムの理解と、現在および過去の SARS-CoV-2 感染を最小限の侵襲性生体液から識別することができる、迅速で高感度で安価な診断ツールの発見に焦点を当てています。 COVID-19 の迅速な診断は、陽性の症例を制限して隔離するために不可欠であり、迅速な介入で感染の拡大を減らします。 さらに、呼吸器感染症の重症度の予測は、軽度の臨床経過、重度の病気、および急性呼吸窮迫症候群 (ARDS) を迅速に識別および識別するために非常に重要です。 SARS-CoV-2 の最初の感染部位の 1 つは、ウイルスが唾液腺の上皮細胞に存在する ACE2 受容体に結合して浸透できる口腔です。 したがって、高濃度のウイルス粒子が感染の初期段階で唾液中に見られる可能性があります。 唾液は、生物活性分子で構成される複雑な生体液であり、侵襲を最小限に抑えた手順で収集できます。 ラマン分光法は、特定の生体液に存在するすべての生化学種の存在、濃度、環境、修飾、および相互作用に関する情報を提供できる、非侵襲的で高速かつラベルフリーの振動技術です。 ラマン分光法を使用して、調査員は健康な被験者、COVID-19 の影響を受けた患者、および COVID-19 による過去の感染者から収集された唾液を分析します。 収集されたデータは分析され、機械学習に基づく分類モデルを提供できるラマン データベースを作成するために使用されます。 潜在的な唾液 COVID-19 フィンガープリントを監視および特徴付ける可能性は、健康な被験者から現在および過去に感染した COVID-19 被験者を監視および識別するために非常に重要になる可能性があります。

目的: このプロジェクトの目的は、COVID-19 の唾液ラマン フィンガープリントを特徴付けて検証し、3 つの実験グループ間の違いに関与する主要な生体分子を理解することです: 1) 健康な被験者、2) COVID-19 患者、および 3) 被験者過去に COVID-19 に感染したことがある。 大量のラマン データを使用して唾液ラマン データベースを作成し、各データを収集した相対的な臨床データと関連付けます。 ラマンデータベースは、主成分分析や線形判別分析などの多変量解析を応用して分類モデルを作成するために使用されます。 この分類モデルは、COVID-19 の状態を識別するための迅速なツールを提供し、患者の呼吸器の臨床経過に関する情報も提供する可能性があります。 このモデルは、ポータブル ラマン分光計への適用のために変換され、ラマン ポイント オブ ケアの作成につながります。 、各実験グループから収集された唾液は、ラマン分光法を使用して分析されます。 すべてのデータは、収集された信号を均質化し、このようにしてラマン データベースを作成するために、ベースライン、シフト、および正規化のために処理されます。 各グループから計算された平均スペクトルが特徴付けられ、スペクトルの違いの原因となる生体分子の主要なファミリーが特定されます。 続いて、すべてのスペクトルが多変量解析 (主成分分析と線形判別分析) によって処理され、このようにして分類モデルが取得されます。 LOOCV は分類モデルのトレーニングに使用され、サブセット検証分析を使用して質問されます。 偏相関係数 (ピアソンとスピアマンの相関) は、臨床パラメータ (例: COVID-19臨床経過）を対照として使用すると、被験者の年齢と性別が共変量になります。 分類モデルは変換され、同等のスペクトル分解能を持つ 785 nm で発光するレーザーを搭載したポータブル ラマンを使用してポイント オブ ケアとして使用されます。

  • サンプル収集: 唾液は、メーカーの指示に従って、Salivette (SARSTEDT、ドイツ) で収集されます。 綿棒を被験者の口に挿入し、60 秒間咀嚼します。 唾液の収集は、綿棒の遠心分離 (1000 g x 2 分) によって達成され、関連するすべてのパラメーター (保存温度と収集と分析の間の時間) を記録します。 すべての収集手順は、最後の食事と歯磨きの少なくとも 2 時間後に実行されます。
  • サンプル処理: 分析の前に、唾液 (3 ul) をアルミホイルに置き、一晩乾燥させます。 アルミホイルは、表面増強ラマン散乱を達成するための基本であり、唾液ラマン信号を増加させます。
  • データ収集: ラマン スペクトルは、100% (512mW) のレーザー出力で 785 nm で動作するレーザー光源を備えたアラミス ラマン顕微鏡 (Horiba Jobin-Yvon、フランス) を使用して取得されます。 取得時間は、二重取得で 30 秒に設定され、アーティファクト スペクトルの形成を防ぐために 2 秒の遅延時間が設定されます。 各分析の前に、機器はシリコンの基準バンドを使用して校正されます。 すべての信号は、400 ～ 1600 cm-1 の領域で 0.8 cm-1 の分解能で取得され、正方形マップに従って少なくとも 25 のスペクトルが取得されます。 ソフトウェア パッケージ LabSpec 6 (Horiba Jobin-Yvon) は、マップの設計とスペクトルの取得に使用されます。
  • データ分析: すべてのデータは、ベースラインを設定するために 4 次多項式曲線を使用して適合され、単位ベクトルを使用して連続的に正規化されます。 アルミニウムの寄与は、各スペクトルから削除されます。 統計分析は、多変量アプローチを使用して実行されます。 簡単に言えば、主成分分析と線形判別分析を適用して、主成分と正準変数を抽出します。 これらの機能は、リーブ ワン アウト クロス検証 (LOOCV)、サブセット検証、および臨床パラメーターとの相関に使用されます。 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。 分析は、Origin ソフトウェア (OriginLab、米国) を使用して実行されます。
  • 相関: ピアソンおよびスピアマンの係数との部分相関は、抽出された変数および臨床パラメータに対して実行され、対象の年齢および性別を対照として共変量として使用します。 p < 0.001 の値のみが統計的に関連性があると見なされます。
  • 翻訳: データと分類モデルは、785 nm で発光するレーザーを搭載し、以前の分析に使用されたものと同等のスペクトル分解能を備えたポータブル ラマンに適用されます。

研究の種類

観察的

入学 (予想される)

120

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究連絡先のバックアップ

研究場所

  • イタリア
      • Milano、イタリア、20100
      • Milano、イタリア、20100
        • 積極的、募集していない
        • Università degli Studi di Milano-Bicocca
    • BS
      • Rovato、BS、イタリア、25038
        • 募集
        • Fondazione Don Carlo Gnocchi, Centro Spalenza
        • コンタクト：
        • 副調査官：
          • Luca C Bianchi, MD
    • MI
      • Milano、MI、イタリア、20148
        • 募集
        • IRCCS Fondazione Don Carlo Gnocchi, Santa Maria Nascente Hospital (Milano)
        • コンタクト：
        • コンタクト：
        • 主任研究者：
          • Marzia Bedoni, PhD
        • 副調査官：
          • Paolo I Banfi, MD
        • 副調査官：
          • Jorge Navarro, MD
    • Puglia
      • Bari、Puglia、イタリア

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

18年～90年 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

研究集団は、IRCCS Fondazione Don Carlo Gnocchi: Santa Maria Nascente (Milano) および Centro Spalenza (Rovato) のクリニックから募集されます。

説明

包含基準:

  • SARS-CoV-2陽性の鼻咽頭スワブによるCOVID-19の診断
  • -唾液分析について書面による同意を提供
  • 18歳から90歳までの年齢

除外基準:

  • 進行中の口腔細菌または真菌感染症（例： 口腔カンジダ症）
  • 18歳未満90歳以上
  • 書面による同意なし

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

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
健常者
年齢と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り、SARS-CoV-2の検査が陰性であるか、パンデミックイベントの前に収集された40人の健康な被験者
他の：唾液のラマン分析、ラマンデータベースのキャラクタリゼーションおよび分類モデルの構築
唾液は、ラマン分光法によって収集、処理、分析されます。 取得したデータは正規化され、分類モデルの作成のために処理されます。
COVID-19陽性
COVID-19 の影響を受けた 40 人の被験者。SARS-CoV-2 の鼻咽頭検査が陽性であり、他の選択されたグループの年齢と性別が同等であると判断された
他の：唾液のラマン分析、ラマンデータベースのキャラクタリゼーションおよび分類モデルの構築
唾液は、ラマン分光法によって収集、処理、分析されます。 取得したデータは正規化され、分類モデルの作成のために処理されます。
COVID-19陰性
SARS-CoV-2による過去の感染が確認され、鼻咽頭SARS-CoV-2アッセイによって少なくとも2回連続して陰性と判定された40人の被験者。年齢と性別が他の選択されたグループと比較可能
他の：唾液のラマン分析、ラマンデータベースのキャラクタリゼーションおよび分類モデルの構築
唾液は、ラマン分光法によって収集、処理、分析されます。 取得したデータは正規化され、分類モデルの作成のために処理されます。

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
ラマン分光法による新しい COVID-19 唾液サインの同定と特徴付け
時間枠：ある日
COVID-19 に感染し、過去に感染した患者から収集された唾液サンプルのラマン分析は、現在または過去に感染した被験者を識別することができる COVID-19 シグネチャを特徴付けるために使用されます。
ある日
実験グループ間のスペクトルの違いの評価
時間枠：1ヶ月
実験グループから収集されたラマン データは、文献に存在する生体液に関する膨大な数のラマン データベースと比較および補間されます。 この手順により、実験グループ間の違いに関与する主な生化学種が決定されます (例: ウイルス構造タンパク質および脂質、サイトカイン、炎症性分子、損傷した生体分子)
1ヶ月
多変量解析による分類モデルの決定
時間枠：6ヵ月
ラマン データベースは、主成分分析と線形判別分析によって処理されます。 連続する leave-one out 相互検証により、各スペクトルを実験グループの 1 つに割り当てることができる一次識別モデルが提供されます。
6ヵ月
臨床データとの相関
時間枠：ある日
現在または過去に SARS-CoV-2 に感染した被験者に関連するラマン データは、臨床データと相関し、この方法で方法論を検証します。 主な相関関係は、呼吸器感染症の重症度と、最初の SARS-CoV-2 陽性検査と最後の陰性 SARS-CoV-2 検査の間の時間との間で実行されます。
ある日
方法論のテスト
時間枠：1年
分類モデルは、病状の完全な識別と予測のために、新しい潜在的な患者を使用し、新しい臨床パラメーターを「サブグループ」として追加して、継続的に質問およびトレーニングされます。
1年
ポイントオブケアとしてのポータブルラマン
時間枠：1年
特性評価および実装された分類モデルは、785 nm で発光するレーザーを搭載し、ベンチ ラマンの 1 つに匹敵するスペクトル分解能を備えたポータブル ラマンに変換されます。 このステーションは、最初に病院に来る患者でテストされ、その後、新しいラマンスペクトルと臨床データを使用して分類モデルを実装して継続的に適用されます。 このようにして、モデルの精度、感度、精度、および特異性を高度に実装します。
1年

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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Fondazione Don Carlo Gnocchi Onlus

捜査官

  • スタディチェア：Marzia Bedoni, PhD、IRCCS Fondazione Don Carlo Gnocchi, Laboratory of Nanomedicine and Clinical Biophotonics

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

一般刊行物

便利なリンク

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2020年6月1日

一次修了 (予想される)

2022年10月30日

研究の完了 (予想される)

2022年12月31日

試験登録日

最初に提出

2020年10月9日

QC基準を満たした最初の提出物

2020年10月9日

最初の投稿 (実際)

2020年10月12日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2022年5月11日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2022年5月6日

最終確認日

2022年2月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • FDG_SalivaCOVID01

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?

未定

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

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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