Utforsker nye biomarkører for emfysemdeteksjon (ENBED)
Utforsking av nye biomarkører for emfysemdeteksjon: ENBED-studien
Målet med denne kliniske studien er å evaluere om stemme- eller kapnometri, alene eller i kombinasjon med andre (ikke-invasive) biomarkører kan brukes til å oppdage emfysem på CT-skanning av brystet hos personer med kronisk obstruktiv lungesykdom (KOLS). Hovedspørsmålet den tar sikte på å svare på er:
• Kan det utvikles en maskinlæringsbasert algoritme som kan klassifisere omfanget av emfysem på CT-skanning av brystet fra pasienter med KOLS, basert på stemme og/eller kapnometri.
Deltakerne vil:
- utføre forskjellige stemmerelaterte oppgaver
- utfør kapnometri to ganger (før/etter trening)
- utfør en lett treningsoppgave mellom oppgavene (5-stå-og-stå-test)
- gjennomgå en venepunktur
Studieoversikt
Status
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Dette er en tverrsnittsstudie med ett senter. Ved klinikken vil pasienter med KOLS bli invitert til å utføre flere stemmerelaterte oppgaver (tempoavlesning, vedvarende vokaler, hoste, stille pust) og vil bli instruert til å utføre kapnometrimålinger. Disse målingene vil bli utført før og etter en lett treningsoppgave (5-STS: 5-sit-to-stand test).
Klinisk karakterisering av pasienter inkludert lungefunksjonstester (spirometri, kroppspletysmografi, diffusjonskapasitet) og CT-skanninger har blitt utført hos alle pasienter som en del av rutinemessig oppfølging i KOLS-omsorgsveien. Emfysem vil bli kvantifisert som områder med lav dempning med en tetthet under -950 Hounsfield-enheter (HU) ved bruk av Syngovia (Siemens, Erlangen, Tyskland).
Det primære resultatet vil passe til en enkel maskinlæringsklassifiseringsmodell (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere logistisk regresjonsmodell for utfallet av emfysem (>25 % vs ≤ 25 %) fra tale funksjoner og kapnometri. med forklarende variabler for taletrekk. Lignende klassifiseringsmetoder med inkrementelle modeller som bruker kapnografifunksjoner vil bli utforsket. Før de ovennevnte analysene utføres, må data forhåndsbehandles, inkludert sammenslåing av data, kvalitetskontroll, håndtering av manglende data og funksjonsutvinning.
Studietype
Registrering (Antatt)
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: Sami Simons, MD PhD
- Telefonnummer: +31 043 3876543
- E-post: sami.simons@mumc.nl
Studiesteder
-
-
Limburg
-
Maastricht, Limburg, Nederland, 6202 AZ
- Rekruttering
- Dept of Respiratory Medicine, Maastricht University Medical Centre
-
Ta kontakt med:
- Sami Simons, MD PhD
- Telefonnummer: +31433876543
- E-post: sami.simons@mumc.nl
-
Roermond, Limburg, Nederland, 6043 CV
- Har ikke rekruttert ennå
- Laurentius ziekenhuis
-
Ta kontakt med:
- Ragnar Lunde, MD
- Telefonnummer: +31-(0)475 382 222
- E-post: r.lunde@lzr.nl
-
Ta kontakt med:
- Telefonnummer: +31-(0)475 382 222
-
Underetterforsker:
- Martijn Cuijpers, Msc
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
KOLS-diagnose basert på KOLS Gold 2023 guideline, inkludert
- aktuelle luftveissymptomer (enhver dyspné, hoste eller sputum)
- spirometri bekreftet diagnosen en ikke-helt reversibel luftstrømsobstruksjon, definert som et post-bronkodilatator Forced Expiratory Volume ved ett sekund/Forced Vital Capacity (FEV1/FVC-forhold) < 0,7
- tilstedeværelse av risikofaktorer eller årsaker forbundet med KOLS
- CT-skanning av brystet utført i løpet av de siste 12 månedene før inkludering i studien
- i stand til å forstå, lese og skrive nederlandsk språk
Ekskluderingskriterier:
- akutt forverring av KOLS innen 8 uker etter studiestart
- komorbiditeter som påvirker tale eller pustekoordinasjon (nevromuskulær sykdom, CVA)
- komorbiditeter som påvirker talekarakteristika ved dyspné (alvorlig hjertesvikt, interstitiell lungesykdom)
- komorbiditeter som påvirker luftveiene, inkludert men ikke eksklusivt for astma eller cystisk fibrose
- komorbiditeter som i betydelig grad forstyrrer tolkningen av tale (lydsignaler), som Parkinsons sykdom, bulbar parese eller stemmebåndslammelse.
- manglende evne til å utføre et kapnografiopptak.
- utrederens usikkerhet om pasientenes vilje eller evne til å overholde protokollkravene.
- deltakelse i en annen studie som involverer undersøkelsesprodukter. Det er tillatt å delta i observasjonsstudier.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
KOLS og/eller emfysem
KOLS er definert i henhold til KOLS GOLD 2023 retningslinjer.
Emfysem definerte Acording to Fleischner -kriterier (2024)
|
Pasienter med KOLS vil utføre flere stemmerelaterte oppgaver og kapnometri i hvile.
Deretter vil en 5-STS følge og den stemmerelaterte oppgaven/kapnometrien vil bli gjentatt
Pasienter med KOLS vil utføre flere stemmerelaterte oppgaver og kapnometri i hvile.
Deretter vil en 5-STS følge og den stemmerelaterte oppgaven/kapnometrien vil bli gjentatt
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
prosentandel av deltakerne som har moderat til alvorlig emfysem på en bryst-CT (definert som > 25 %)
Tidsramme: grunnlinje
|
En baseline CT-skanning av brystet fra hver deltaker vil bli analysert ved hjelp av en lungeparenkymanalyseprogramvare med automatisert 3D-kvantifisering av emfysem.
Emfysem vil bli definert som områder med lav dempning med en tetthet under -950 Hounsfield-enheter.
Pasienter vil enten bli klassifisert som å ha lav emfysem (mindre eller lik 25 % av emfysem ved CT-skanning av brystet) eller moderat til høyt emfysem (mer enn 25 % av emfysem ved CT-skanning av brystet)
|
grunnlinje
|
|
antall (ikke-språklige) inhalasjoner per stavelse fra vedvarende vokal
Tidsramme: grunnlinje
|
Deltakerne vil utføre en vedvarende vokal (som sier 'a') i hvile og etter lett trening, hvorfra flere målinger kan oppnås: stavelser per pustegruppe, talehastighet, artikulasjonshastighet, gjennomsnittlig frekvens, gjennomsnittlig intensitet, tonehøydevariasjon, gjennomsnittlig tyngdepunkt , inhalasjoner, ikke-språklige inhalasjoner, forhold stemme/stille intervaller. Basert på tidligere forskning (Merkus J, 2020) var HNR, shimer, vokalvarighet og antall (ikke-språklige) inhalasjoner per stavelse antatte vokale biomarkører ved KOLS. Den første nøkkeldeterminanten er derfor antall (ikke-språklige) inhalasjoner per stavelse under vedvarende vokal for hver deltaker. Dette vil bli brukt som input for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning (>25 % vs. ≤ 25 %) |
grunnlinje
|
|
harmonisk-til-støy-forhold fra vedvarende vokal
Tidsramme: grunnlinje
|
Deltakerne vil utføre en vedvarende vokal (som sier 'a') i hvile og etter lett trening, hvorfra flere målinger kan oppnås: stavelser per pustegruppe, talehastighet, artikulasjonshastighet, gjennomsnittlig frekvens, gjennomsnittlig intensitet, tonehøydevariasjon, gjennomsnittlig tyngdepunkt , inhalasjoner, ikke-språklige inhalasjoner, forhold stemme/stille intervaller. Basert på tidligere forskning (Merkus J, 2020) var HNR, shimer, vokalvarighet og antall (ikke-språklige) inhalasjoner per stavelse antatte vokale biomarkører ved KOLS. Den andre nøkkeldeterminanten er derfor forholdet mellom harmoniske og støy under vedvarende vokal. Dette vil bli brukt som input for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning (>25 % vs. ≤ 25 %) |
grunnlinje
|
|
vokalvarighet fra vedvarende vokal
Tidsramme: grunnlinje
|
Deltakerne vil utføre en vedvarende vokal (som sier 'a') i hvile og etter lett trening, hvorfra flere målinger kan oppnås: stavelser per pustegruppe, talehastighet, artikulasjonshastighet, gjennomsnittlig frekvens, gjennomsnittlig intensitet, tonehøydevariasjon, gjennomsnittlig tyngdepunkt , inhalasjoner, ikke-språklige inhalasjoner, forhold stemme/stille intervaller. Basert på tidligere forskning (Merkus J, 2020) var HNR, shimer, vokalvarighet og antall (ikke-språklige) inhalasjoner per stavelse antatte vokale biomarkører ved KOLS. Tredje nøkkeldeterminant er derfor vokalvarigheten (i sekunder) under vedvarende vokal. Dette vil bli brukt som input for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning (>25 % vs. ≤ 25 %) |
grunnlinje
|
|
skimmer fra vedvarende vokal
Tidsramme: grunnlinje
|
Deltakerne vil utføre en vedvarende vokal (som sier 'a') i hvile og etter lett trening, hvorfra flere målinger kan oppnås: stavelser per pustegruppe, talehastighet, artikulasjonshastighet, gjennomsnittlig frekvens, gjennomsnittlig intensitet, tonehøydevariasjon, gjennomsnittlig tyngdepunkt , inhalasjoner, ikke-språklige inhalasjoner, forhold stemme/stille intervaller. Basert på tidligere forskning (Merkus J, 2020) var HNR, shimer, vokalvarighet og antall (ikke-språklige) inhalasjoner per stavelse antatte vokale biomarkører ved KOLS. Den fjerde nøkkeldeterminanten er derfor shimmer (i Hz) under vedvarende vokal. Dette vil bli brukt som input for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning (>25 % vs. ≤ 25 %) |
grunnlinje
|
|
endetidal CO2 fra kapnografi (ETCO2)
Tidsramme: grunnlinje
|
Deltakelse utfører en rolig pust (tidevannsvolum) i hvile og etter lett trening for å måle CO2 under utånding (kapnogram) hvorfra flere parametere kan måles, hvorav endetidal CO2 (etCO2), fase 2 stigning og fase 3 stigning er mest karakteristisk for KOLS-fenotyping (Pereira 2016). Første nøkkeldeterminant fra kapnografi er derfor endetidal CO2 (i mm Hg). Dette vil bli brukt som input for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning (>25 % vs. ≤ 25 %) |
grunnlinje
|
|
fase-2-helling fra kapnografi (slp2)
Tidsramme: grunnlinje
|
Deltakelse utfører en rolig pust (tidevannsvolum) i hvile og etter lett trening for å måle CO2 under utånding (kapnogram) hvorfra flere (mer enn 80) parametere kan måles, hvorav endetidal CO2 (etCO2), fase 2 helning og fase 3-hellingen er mest karakteristisk for KOLS-fenotyping (Pereira 2016). Den andre nøkkeldeterminanten fra kapnografi er derfor fase-2-helning (i mm Hg/L). Dette vil bli brukt som input for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning (>25 % vs. ≤ 25 %) |
grunnlinje
|
|
fase-2-helling fra kapnografi (slp3)
Tidsramme: grunnlinje
|
Deltakelse utfører en rolig pust (tidevannsvolum) i hvile og etter lett trening for å måle CO2 under utånding (kapnogram) hvorfra flere parametere kan måles, hvorav endetidal CO2, fase 2 helning og fase 3 helning er mest karakteristiske for KOLS fenotyping (Pereira 2016). Tredje nøkkeldeterminant fra kapnografi er derfor fase 3-helning (i mm Hg/L). Dette vil bli brukt som input for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning (>25 % vs. ≤ 25 %) |
grunnlinje
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
serum sRAGE
Tidsramme: grunnlinje
|
Serumløselig reseptor for avanserte glykeringssluttprodukter (sRAGE) fra perifert blod vil bli bestemt hos hver deltaker.
Serum sRAGE regnes som en blodbiomarkør for emfysem (Klont 2022).
Serum sRAGE-nivåer (i ng/mL) fra hver deltaker vil bli brukt som inputvariabel for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning (>25 % vs. ≤ 25 %)
|
grunnlinje
|
|
forholdet mellom restvolum og total lungekapasitet (RV/TLC) på kroppspletysmografi
Tidsramme: grunnlinje
|
Emfysem kan måles ved hjelp av kroppspletysmografi.
Flere variabler kan måles med kroppspletysmografi: total lungekapasitet (TLC), inspirasjonskapasitet (IC), funksjonell restkapasitet (FRC), restvolum (RV), ratio av IC/TLC, ratio FRC/TLC og ratio RV/TLC .
Forholdet mellom RV/TLC kan være det mest følsomme målet for luftfangst som det første tegn på emfysem og er derfor valgt som det viktigste utfallsmålet for kroppspletysmografi.
RV/TLC-forhold (uttrykt som Z-score) fra hver deltaker vil bli brukt som inputvariabel for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning ( >25 % vs. ≤ 25 %
|
grunnlinje
|
|
diffusjonskapasitet i lungene for karbonmonoksid
Tidsramme: grunnlinje
|
Diffusjonskapasiteten til lungene for karbonmonoksid (DLCO) er et mål på lungens evne til å overføre gass fra luft til blodstrømmen, og en reduksjon i DLCO er assosiert med omfanget av emfysem ved CT-skanninger av brystet.
DLCO (uttrykt en Z-score) i hver deltaker vil bli målt og brukt som inputvariabel for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning (> 25 % vs. ≤ 25 %
|
grunnlinje
|
|
tvunget ekspirasjonsvolum på ett sekund
Tidsramme: grunnlinje
|
Forsert ekspirasjonsvolum på ett sekund (FEV1) er et mål på alvorlighetsgraden av den underliggende KOLS.
postbronkodilator FEV1 (uttrykt en Z-score) hos hver deltaker vil bli målt via spirometri.
i henhold til ERS/ATS retningslinjer.
FEV1 (Z-score) vil bli brukt som inputvariabel for maskinlæringsklassifiseringsmodeller (f.eks. ved bruk av logistisk regresjon, støttevektormaskiner, tilfeldige skoger og/eller beslutningstre) for å klassifisere emfysem på CT-skanning (>25 % vs ≤ 25 %)
|
grunnlinje
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Sami Simons, MD PhD, Maastricht University
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- NL83173.068.22/METC22-071
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
produkt produsert i og eksportert fra USA
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .