Technologia audio do wcześniejszego wykrywania raka płuc

W Wielkiej Brytanii rak płuc jest główną przyczyną zgonów z powodu raka, a wskaźniki przeżywalności w Wielkiej Brytanii są gorsze w porównaniu z innymi krajami europejskimi. Rak płuc jest nękany późną prezentacją; 70% ma zaawansowaną nieuleczalną chorobę, a jedna trzecia umiera w ciągu 90 dni od postawienia diagnozy. W związku z tym istnieje wyraźna i pilna potrzeba wcześniejszego rozpoznania raka płuca. Obraz objawowy jest najczęstszą drogą do rozpoznania raka płuca, a objawy mogą występować przez wiele miesięcy przed rozpoznaniem, nawet we wczesnym stadium choroby. Najczęstszym objawem (68%) jest kaszel. Niestety kaszel często towarzyszy też innym chorobom. Co więcej, wysoki odsetek osób z grupy wysokiego ryzyka raka płuc ma wcześniej występujący kaszel lub chorobę układu oddechowego (np. byłych lub obecnych palaczy, pacjentów z przewlekłą obturacyjną chorobą płuc (POChP). Wiadomo, że odgłosy kaszlu różnią się w zależności od podstawowej patologii płuc i dlatego mogą mieć wartość diagnostyczną. Potencjalnie mogą występować unikalne odgłosy lub wzorce kaszlu i/lub oddychania związane z rakiem płuc, które nie są wykrywalne przez ludzkie widmo dźwiękowe. Identyfikacja narzędzia, które dokładnie rozróżnia kaszel raka płuc, może mieć kluczowe znaczenie.

Jest to prospektywne badanie przekrojowe, które obejmie subiektywną analizę spektrogramów kaszlu zarejestrowanych u osób z „normalnymi” płucami, osób z wysokim ryzykiem raka płuc (POChP i inne przewlekłe choroby płuc) oraz osób z rakiem płuc. 24-godzinne ambulatoryjne nagrania dźwiękowe będą prospektywnie gromadzone od pacjentów uczęszczających do klinik chorób układu oddechowego w Queen Elizabeth University Hospital (QEUH) w Glasgow. Uczestnicy otrzymają mikrofon w klapie i dyktafon mp3 na 24h. Leicester Cough Monitor (LCM) zostanie wykorzystany do wyodrębnienia odgłosów kaszlu z nagrań 24-godzinnych. LCM to zautomatyzowany system wykrywania kaszlu opracowany przez dr Surindera Birringa (Kings College Hospital). Wykorzystuje algorytm do automatycznej identyfikacji odgłosów kaszlu z nagrań dźwiękowych, który następnie jest w stanie dostarczyć danych na temat częstotliwości kaszlu. W ramach tego procesu LCM łączy 1-sekundowe klipy dźwiękowe dla wszystkich części nagrań dźwiękowych, które zostały zidentyfikowane jako (i) odgłos kaszlu lub (ii) dźwięk bez kaszlu.