肾脏疾病的拉曼光谱诊断
拉曼光谱检测技术在肾脏疾病诊断中的研究
本研究计划于2021年1月至2024年12月期间,通过肾活检收集山东省千佛山医院肾内科确诊的IgA肾病、特发性膜性肾病、糖尿病肾病、局灶节段性肾小球硬化患者的血清和晨尿。 将使用拉曼光谱扫描这些样品以获得拉曼光谱数据。 将使用 Origin 软件进行高斯曲线拟合来分析拉曼光谱中的散射峰。 峰的位置将用于查询相关文献来识别相应的化学键并确认化合物的存在。
计算拉曼中化学物质峰的强度和面积并绘制校准曲线,从而建立定量分析方程。 该方程将用于准确计算血清和尿液样本中每种分析物的浓度。 根据每个患者组的平均浓度数据,采用主成分分析(PCA)和Mahalani距离判别模型等多变量分析方法对疾病类型进行分类和预测。
本研究的初步数据来自于八佛山医院肾内科,利用光镜、电镜、免疫荧光显微镜等工具对不同类型的肾小球疾病进行了病理学分类。 通过结合拉曼光谱技术和统计分析,本研究旨在建立一种非侵入性且高效的诊断工具,以协助肾脏疾病的诊断并预测治疗结果。
研究概览
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名:Zunsong Wang, Dr
- 电话号码:15966608835
- 邮箱:wzsong3@163.com
研究联系人备份
- 姓名:Mengyu Wu, Dr
- 电话号码:17860690737
- 邮箱:wmy0737@163.com
学习地点
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Shandong
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Jinan、Shandong、中国、250000
- 招聘中
- Shandong Second Medical University. No.7166 Baotong West Street, Weifang, Shandong, 261053, China.
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接触:
- Zunsong Wang
- 电话号码:+86-15966608835
- 邮箱:wzsong3@163.com
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
- 年龄18岁或以上;
- 诊断为IgA肾病、特发性膜性肾病、糖尿病肾病或经肾活检证实的局灶节段性肾小球硬化的患者;
- 肾活检前未接受过激素和/或免疫抑制治疗的患者;
描述
纳入标准:
- 年龄18岁或以上;
- 诊断为IgA肾病、特发性膜性肾病、糖尿病肾病或经肾活检证实的局灶节段性肾小球硬化的患者;
- 肾活检前未接受过激素和/或免疫抑制治疗的患者;
排除标准:
- 存在引起继发性膜性肾病的因素:如自身免疫性疾病(系统性红斑狼疮)、/感染(病毒性肝炎)、药物或毒素等;
- 重度感染:临床表现为发热、咳嗽咳痰、咽喉、腹痛、腹泻、疔疮等皮肤软组织感染,血常规白细胞计数超过正常范围(10×09/L);
- 严重心血管疾病:包括3级以上慢性心力衰竭及各种心律失常;
- 感染性疾病:各类肝炎、艾滋病、梅毒等活动期;
- 肿瘤证据:已确诊患有某种肿瘤或表明有肿瘤可能性的表现、肿瘤标志物等;
- 数据不完整或漏诊的患者。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
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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血液和尿液的拉曼光谱图像
大体时间:从入组到完成血、尿采集2天内
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使用拉曼光谱仪扫描样品以获得拉曼光谱数据。 使用 Origin 软件通过拟合高斯曲线来分析拉曼光谱中的散射峰。 根据峰位置参考文献来鉴定化学键并确认化合物的存在。 计算拉曼光谱中化学物质的峰和面积并绘制校准曲线,从而建立定量分析方程。 该方程用于计算血清和尿液中每种分析物的浓度。 每个病理患者组的平均浓度数据作为多变量分析的基础,例如主成分分析(PCA)和马哈拉诺比斯距离判别模型,以对疾病类型进行分类和预测。 |
从入组到完成血、尿采集2天内
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合作者和调查者
赞助
出版物和有用的链接
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
与本研究相关的术语
其他相关的 MeSH 术语
其他研究编号
- SERS-2024
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)?
IPD 计划说明
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
研究美国 FDA 监管的设备产品
在美国制造并从美国出口的产品
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