血浆脂质检测肺癌 (ELAID)
2020年6月2日 更新者：Jun Wang、Peking University People's Hospital
使用机器学习和血浆代谢组学检测早期肺癌
目前没有可靠的基于血液的测试可用于早期肺癌诊断。
我们试图通过将机器学习与非靶向和靶向代谢组学相结合，建立一种检测早期肺癌的高精度方法。
研究概览
详细说明
首先采用非靶向代谢组学方法检测所有血浆脂质，并通过支持向量机算法筛选出9种早期肺癌特征脂质。
然后，开发了靶向代谢组学方法，基于多反应监测模式定量检测这 9 种脂质。
最后，建立了基于9种脂质的检测模型。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
558
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Beijing
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Beijing、Beijing、中国、100044
- Peking University People's Hospital
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 及以上 (成人、OLDER_ADULT)
接受健康志愿者
是的
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
入选山顶大学人民医院胸外科、江苏省肿瘤医院、北京海淀医院肺部结节或混浊并接受手术的患者
描述
纳入标准：
- 肺结节或混浊
- 计划接受手术
排除标准：
- 其他恶性肿瘤病史
- 术前接受过抗癌治疗（化疗、放疗、靶向治疗等）
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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参与者接受了手术
在北京大学人民医院胸外科、江苏省肿瘤医院和北京海淀医院接受手术的患者符合以下标准：1）病理证实为肺癌； 2）无其他恶性肿瘤病史； 3）术前未进行抗癌治疗（化疗、放疗、靶向治疗等）。
术前采集血浆样本，质谱法检测血浆脂质。
检索了登记参与者的病理诊断和临床特征。
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通过与 Q-Exactive MS (Thermo Scientific) 联用的 Ultimate 3000 超高效液相色谱 (UHPLC) 系统检测血浆脂质。
然后使用机器学习算法建立了基于血浆脂质的检测模型。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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血浆脂质
大体时间：所有样本在参与者招募和样本采集后一起检测。所有样品均在样品采集后 18 个月内检测到。
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开发了基于 9 种脂质的检测模型，包括 3 种溶血磷脂酰胆碱、5 种磷脂酰胆碱和一种甘油三酯。
这 9 种脂质通过质谱靶向代谢组学检测。
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所有样本在参与者招募和样本采集后一起检测。所有样品均在样品采集后 18 个月内检测到。
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2018年12月13日
初级完成 (实际的)
2019年10月31日
研究完成 (实际的)
2020年5月20日
研究注册日期
首次提交
2020年2月13日
首先提交符合 QC 标准的
2020年2月25日
首次发布 (实际的)
2020年2月27日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2020年6月4日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2020年6月2日
最后验证
2020年6月1日
更多信息
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