使用表面增强的拉曼光谱液液体活检和机器学习对糖尿病的临床诊断
2026年4月27日 更新者：Roger Molto Pallares、University Hospital, Aachen
该项目旨在将基于金纳米颗粒的表面增强拉曼光谱（SERS）技术适应临床应用。
在这项探索性研究中，将建立一项测量方案，以研究SER（与多元数据分析或机器学习算法结合使用）是否允许诊断糖尿病患者。
研究概览
详细说明
这项关于表面增强拉曼光谱法（SER）临床应用的研究包括两个部分。 首先，将制定SERS测量方案，以增强金纳米颗粒与患者样品的组成部分之间的相互作用，从而最大程度地提高拉曼光谱特征。 鉴于人类血液的复杂组成包括众多生物学成分，该研究集中于血清，这是消除细胞和凝结因子后通过离心获得的成分。 每个样品将记录15个光谱。 原始光谱将进行后处理，包括去除基板信号，基线校正，矢量归一化和平滑步骤。
第一部分中建立的SERS测量方案将随后应用于健康和糖尿病患者的样本。 将遵循两种不同的方法。 首先，将进行多元数据分析，以在样品中识别与他们的组相关（健康和糖尿病患者）的独特特征特征，从而允许患者诊断。 其次，将探索不同的机器学习算法和数据扩展策略，以更好地诊断患者。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
52
阶段
- 不适用
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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-
Aachen、德国、52074
- RWTH Aachen University 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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- Nishtar医科大学的病人
- 18至70岁的患者年龄
- 确认疾病（糖尿病组）
排除标准：
- 严重并发疾病的患者
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
- 主要用途：诊断
- 分配：非随机化
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：健康
健康患者样品的拉曼光谱将在存在金纳米颗粒的情况下测量，这将通过近场增强来增强血清成分的光谱特征。
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对健康和糖尿病患者的血清样品的光谱评估，以识别诊断的特征。
其他名称：
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实验性的：糖尿病
将在存在金纳米颗粒的情况下测量糖尿病患者样品的拉曼光谱，这将通过近场增强来增强血清成分的光谱特性。
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对健康和糖尿病患者的血清样品的光谱评估，以识别诊断的特征。
其他名称：
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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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SERS测量以区分健康和糖尿病患者
大体时间：通过学习比赛，最多1年
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对健康和糖尿病患者样品的SERS评估，以确定独特的光谱特征，以区分健康和糖尿病患者
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通过学习比赛，最多1年
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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)
2024年2月2日
初级完成 (实际的)
2024年8月31日
研究完成 (实际的)
2025年7月31日
研究注册日期
首次提交
2025年3月1日
首先提交符合 QC 标准的
2025年3月1日
首次发布 (实际的)
2025年3月6日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年4月28日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年4月27日
最后验证
2026年4月1日
更多信息
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