Identificação de múltiplas doenças pulmonares usando biomarcadores de compostos orgânicos voláteis na respiração exalada humana
23 de março de 2025 atualizado por: ChromX Health
Exploração e estudo na identificação de diversas doenças pulmonares utilizando biomarcadores de compostos orgânicos voláteis na respiração exalada humana
O objetivo deste estudo observacional é desenvolver um modelo de algoritmo expiratório avançado utilizando moléculas marcadoras de compostos orgânicos voláteis (VOC) da respiração exalada. Este modelo visa diagnosticar com precisão múltiplas doenças pulmonares. Os principais objetivos que se esforça para alcançar são:
- Avaliar a precisão do diagnóstico de um modelo de inteligência artificial (IA) diagnóstica assistida por COV de respiração exalada para diagnosticar várias doenças pulmonares comuns.
- Avaliar a precisão do diagnóstico de um modelo de inteligência artificial (IA) de diagnóstico assistido por COV de respiração exalada para diagnosticar mais doenças pulmonares.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Condições
- Bronquiectasia
- Enfisema
- Fibrose pulmonar
- Câncer de pulmão
- Hipertensão arterial pulmonar
- Lesão pulmonar
- Doença Pulmonar Intersticial
- Bronquite
- DPOC
- Embolia pulmonar
- Tuberculose pulmonar
- Asma brônquica
- Infecção pulmonar
- Espirometria Prejudicada com Proporção Preservada
- Abscesso Pulmonar
- Fibrose Cística do Pulmão
Descrição detalhada
Este é um estudo de coorte prospectivo, transversal e observacional que visa recrutar 10.000 participantes com doenças pulmonares múltiplas, incluindo câncer de pulmão, infecção pulmonar, doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC), bronquite, fibrose pulmonar, embolia pulmonar, hipertensão arterial pulmonar, tuberculose. , abscesso pulmonar, enfisema, lesão pulmonar radioativa, fibrose cística do pulmão, asma brônquica, bronquiectasia, doença pulmonar intersticial (DPI), espirometria com razão preservada prejudicada (PRISm) etc.
Amostras de ar exalado desses participantes serão coletadas e analisadas usando cromatografia gasosa-espectrometria de massa (GC-MS) e sistema microcromatografia gasosa-detector de fotoionização (μGC-PID).
Após a obtenção dos resultados do μGC-PID, será realizada uma avaliação abrangente das capacidades diagnósticas das amostras de ar exalado na diferenciação de várias doenças pulmonares, aproveitando resultados de diagnóstico clínico, dados de exames de tomografia computadorizada e dados clínicos.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
10000
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Contato de estudo
- Nome: Hengrui Liang, MD
- Número de telefone: +86 15625064712
- E-mail: hengrui_liang@163.com
Locais de estudo
-
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Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510140
- Recrutamento
- The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
-
Contato:
- Hengrui Liang, MD
- Número de telefone: +86 15625064712
- E-mail: hengrui_liang@163.com
-
-
Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Método de amostragem
Amostra de Probabilidade
População do estudo
Pacientes com imagens anormais de tomografia computadorizada de pulmão nos últimos seis meses, incluindo câncer de pulmão, infecção pulmonar, doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC), bronquite, fibrose pulmonar, embolia pulmonar, hipertensão arterial pulmonar, tuberculose, abscesso pulmonar, enfisema, lesão pulmonar radioativa, fibrose cística do pulmão, asma brônquica, bronquiectasia, doença pulmonar intersticial (DPI), espirometria com razão preservada prejudicada (PRISm), etc.
Descrição
Critério de inclusão:
- Homens ou mulheres, a idade deve ser igual ou superior a 18 anos.
- Os pacientes devem atender aos critérios de diagnóstico de imagens de TC para diferentes doenças pulmonares e devem ser capazes de fornecer versões eletrônicas dos dados de imagens de TC.
- Os pacientes devem ter um diagnóstico clínico claro.
- Todos os participantes devem assinar um termo de consentimento informado por escrito.
Critério de exclusão:
- Mulheres grávidas.
- Indivíduos com histórico de câncer que não seja doença pulmonar.
- Indivíduos que foram submetidos a transplantes de órgãos ou transplantes não autólogos (alogênicos) de medula óssea ou células-tronco.
- Indivíduos com outras doenças orgânicas graves ou doenças mentais.
- Indivíduos com doenças metabólicas como diabetes, hiperlipidemia, etc.
- Qualquer outra condição que os pesquisadores considerem inadequada para participação neste ensaio clínico.
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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doença pulmonar
Indivíduos com anomalias na tomografia computadorizada de pulmão e com diagnóstico clínico de câncer de pulmão, infecção pulmonar, doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC), bronquite, fibrose pulmonar, embolia pulmonar, hipertensão arterial pulmonar, tuberculose, abscesso pulmonar, enfisema, lesão pulmonar radioativa, fibrose cística do pulmão, asma brônquica, bronquiectasia, doença pulmonar intersticial (DPI), espirometria com razão preservada prejudicada (PRISm) etc.
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Amostras de ar exalado desses participantes serão coletadas e analisadas para detectar moléculas de compostos orgânicos voláteis no ar exalado humano por GC-MS e μGC-PID
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indivíduo normal
Indivíduos sem anormalidades detectadas na tomografia computadorizada de pulmão.
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Amostras de ar exalado desses participantes serão coletadas e analisadas para detectar moléculas de compostos orgânicos voláteis no ar exalado humano por GC-MS e μGC-PID
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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A precisão diagnóstica de um modelo de inteligência artificial (IA) diagnóstica assistida por COV de respiração exalada no diagnóstico de várias doenças pulmonares comuns.
Prazo: 2 anos
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O desempenho diagnóstico do modelo de inteligência artificial (IA) de diagnóstico assistido por VOC de respiração exalada será comparado com o diagnóstico clínico e diagnóstico de TC/LDCT, incluindo sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP) e valor preditivo negativo (VPN).
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2 anos
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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A precisão diagnóstica de um modelo de inteligência artificial (IA) diagnóstica assistida por COV de respiração exalada no diagnóstico de mais doenças pulmonares.
Prazo: 2 anos
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O desempenho diagnóstico do modelo de inteligência artificial (IA) de diagnóstico assistido por VOC de respiração exalada será comparado com o diagnóstico clínico e diagnóstico de TC/LDCT, incluindo sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo (VPP) e valor preditivo negativo (VPN).
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2 anos
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Outras medidas de resultado
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Estabeleça um modelo de VOC no ar exalado para prever mutações genéticas específicas em algumas doenças pulmonares.
Prazo: 2 anos
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Estabeleça um modelo de VOC no ar exalado para prever mutações genéticas específicas em algumas doenças pulmonares.
E avalie a precisão da previsão comparando os resultados de testes genéticos específicos
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2 anos
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Cadeira de estudo: Jianxing He, MD, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Publicações Gerais
- GBD Chronic Respiratory Disease Collaborators. Prevalence and attributable health burden of chronic respiratory diseases, 1990-2017: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2017. Lancet Respir Med. 2020 Jun;8(6):585-596. doi: 10.1016/S2213-2600(20)30105-3.
- Ratiu IA, Ligor T, Bocos-Bintintan V, Mayhew CA, Buszewski B. Volatile Organic Compounds in Exhaled Breath as Fingerprints of Lung Cancer, Asthma and COPD. J Clin Med. 2020 Dec 24;10(1):32. doi: 10.3390/jcm10010032.
- van de Kant KD, van der Sande LJ, Jobsis Q, van Schayck OC, Dompeling E. Clinical use of exhaled volatile organic compounds in pulmonary diseases: a systematic review. Respir Res. 2012 Dec 21;13(1):117. doi: 10.1186/1465-9921-13-117.
- Wang J, Janson C, Gislason T, Gunnbjornsdottir M, Jogi R, Orru H, Norback D. Volatile organic compounds (VOC) in homes associated with asthma and lung function among adults in Northern Europe. Environ Pollut. 2023 Mar 15;321:121103. doi: 10.1016/j.envpol.2023.121103. Epub 2023 Jan 21.
- V A B, Subramoniam M, Mathew L. Noninvasive detection of COPD and Lung Cancer through breath analysis using MOS Sensor array based e-nose. Expert Rev Mol Diagn. 2021 Nov;21(11):1223-1233. doi: 10.1080/14737159.2021.1971079. Epub 2021 Aug 27.
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
30 de junho de 2024
Conclusão Primária (Estimado)
30 de dezembro de 2026
Conclusão do estudo (Estimado)
30 de junho de 2027
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
18 de julho de 2024
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
25 de julho de 2024
Primeira postagem (Real)
30 de julho de 2024
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
26 de março de 2025
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
23 de março de 2025
Última verificação
1 de março de 2025
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
- Doenças Vasculares
- Doenças cardiovasculares
- Ferimentos e Lesões
- Processos Patológicos
- Doenças Genéticas, Congênitas
- Doenças do sistema imunológico
- Infecções do Trato Respiratório
- Infecções
- Doenças Respiratórias
- Doenças do aparelho digestivo
- Lactente, Recém Nascido, Doenças
- Doenças brônquicas
- Doenças Pulmonares Obstrutivas
- Hipersensibilidade Respiratória
- Hipersensibilidade, Imediata
- Hipersensibilidade
- Doenças pancreáticas
- Embolia e Trombose
- Infecções por Bactérias Gram-Positivas
- Infecções bacterianas
- Infecções Bacterianas e Micoses
- Supuração
- Lesões Torácicas
- Infecções por Actinomycetales
- Infecções por Mycobacterium
- Hipertensão Pulmonar
- Abscesso
- Hipertensão arterial pulmonar
- Doenças pulmonares
- Asma
- Embolia pulmonar
- Fibrose pulmonar
- Fibrose
- Embolia
- Doenças Pulmonares Intersticiais
- Enfisema
- Fibrose cística
- Lesão pulmonar
- Tuberculose
- Tuberculose Pulmonar
- Bronquiectasia
- Abscesso pulmonar
- Bronquite
Outros números de identificação do estudo
- MLD001
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .