基于影像和呼出气体多标识物检测的肺癌筛查模型研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:81571769
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:57.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:H2805.生物医学系统建模及仿真
- 结题年份:2019
- 批准年份:2015
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2016-01-01 至2019-12-31
- 项目参与者:Olga Y. Gorlova; 陈丽英; 胡燕婕; 蔡华; 卢妍利; 林丽泉; 董浩;
- 关键词:
项目摘要
The number of deaths due to lung cancer in the past 30 years has risen by 465% in China. Lung cancer is the leading cause of cancer morbidity and mortality in all cancers. Most patients have clinical stage III or IV disease when they first notice symptoms and seek medical attention, which results in a poor prognosis. Screening can provide a proactive early detection of lung cancer and has been found effective for reducing lung cancer specific and overall death. In this project, we proposed a method to effectively screen a population with high lung cancer risks using exhaled breath marker detection technology and imaging technology. By studying the association of genes, metabolic markers in exhaled gas, and environmental risk factors such as air pollution and smoking, we will induce the risk factors into a model. The model will automatic identify persons with high lung cancer risks and apply different frequency of screening to persons in different risk strata. The model will evaluate and predict the efficiency, costs and harms of a screening and compare the outcomes of different screening strategies and detection technologies. The combined effects of multiple risk factors on the carcinogenesis process will be explored to predict the incidence of lung cancer in high-risk population with different risk strata. A model framework will be established to predict the survival of lung cancer in different risk strata. This method will help quickly target population with high lung cancer risks and conduct an effective screening to improve the overall survival and reduce the costs and harms.
我国因肺癌死亡的人数在过去30年中的上升了465%。肺癌是所有癌症中死亡率最高的疾病。相应症状不易临床辨识、易转移等天然特性是肺癌治疗窗口期较短、治愈率低的主要原因。筛查可以提供主动式的早期发现,是延长肺癌治愈窗口期、提高肺癌生存率的有效方法。本研究拟利用呼出气体标识物检测技术结合影像技术对肺癌高危人群进行快速,高效的筛查诊断。通过研究基因、呼出气体代谢标识物、环境风险因素和流行病学特征等生物、人群信息之间的相关性,构建肺癌筛查模型用于界定肺癌高危人群,并针对高危人群的不同特征制定早期肺癌的筛查策略。通过系统建模和仿真的方法预测和评估不同筛查策略和筛查技术下肺癌高危人群的生存率、筛查成本和风险。本研究深入探索多风险因素综合作用下的癌变过程对于人群发病的影响,构建用于精确预测不同人群发病率的模型工具,实现对肺癌高危人群的快速界定和高效筛查,提高肺癌人群整体生存率,降低筛查成本和风险。
结项摘要
我国因肺癌死亡的人数在过去30年中上升了465%。肺癌是所有癌症中死亡率最高的疾病。相应症状不易临床辨识、易转移等天然特性是肺癌治疗窗口期较短、治愈率低的主要原因。 筛查可以提供主动式的早期发现,是延长肺癌治愈窗口期、提高肺癌生存率的有效方法。本研究利用呼出气体标识物检测技术结合影像技术对肺癌高危人群进行快速,高效的筛查诊断。通过研究基因、呼出气体代谢标识物、环境风险因素和流行病学特征等生物、人群信息之间的相关性,构建肺癌筛查模型用于界定肺癌高危人群,并针对高危人群的不同特征制定早期肺癌的筛查策略。通过系统建模和仿真的方法预测和评估不同筛查策略和筛查技术对肺癌高危人群的生存率、筛查成本和风险的影响。.通过本研究,搭建了的呼出气活检实验平台,自制了呼出气便携式标准采集分析仪进行了750余例呼出气样本的临床采集和分析。构建了《肺癌风险多因素及呼出代谢标识物数据库》,进行了数据录入及清理。完成了1)内外多风险因素和呼出气体代谢产物的相关性研究,得出了吸烟等风险因素和呼出气VOCs之间的变化规律;2)优化了细胞癌变模型和癌细胞生长模型,实现了肺癌发病率的预测和发病人群的特征划定,修正了肺癌生长率、癌细胞转移率等参数,完善了人群的肺癌分期分布、肺癌生长速率分布和肺癌生存率分布的计算模型;3)完成了肺癌筛查模型及筛查仿真系统的构建,实现了预测和快速评估肺癌高危人群范围、发病率、筛查效率(诊断率,复发率,生存率)、成本和过度诊断风险等指标的模型方法;4)比较了呼气活检和影像检测在临床上的不同结合方式下的筛查效果,确定了呼气活检技术和CT或X光等影像检测技术最佳的组合筛查模式。完成了当时提出的研究内容,达到了预期目标。.本研究深入探索多风险因素综合作用下的癌变过程对于人群发病的影响,构建用于精确预测不同人群发病率的模型工具,实现对肺癌高危人群的快速界定和高效筛查,可用于提高肺癌人群整体生存率,降低筛查成本和风险。
项目成果
期刊论文数量(9)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Association of Smoking with Metabolic Volatile Organic Compounds in Exhaled Breath.
吸烟与呼出气中代谢性挥发性有机化合物的关联。
- DOI:10.3390/ijms18112235
- 发表时间:2017-10-25
- 期刊:International journal of molecular sciences
- 影响因子:5.6
- 作者:Chen X;Wang F;Lin L;Dong H;Huang F;Ghulam Muhammad K;Chen L;Gorlova OY
- 通讯作者:Gorlova OY
Evaluating Propofol Concentration in Blood From Exhaled Gas Using a Breathing-Related Partition Coefficient.
使用呼吸相关分配系数评估呼出气体中血液中的异丙酚浓度。
- DOI:10.1213/ane.0000000000004225
- 发表时间:2019
- 期刊:Anesthesia and Analgesia
- 影响因子:5.7
- 作者:Dong Hao;Zhang Fengjiang;Chen Jing;Yu Qiwen;Zhong Yinbo;Liu Jun;Yan Min;Chen Xing
- 通讯作者:Chen Xing
呼气检测肺癌的临床应用
- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:中国医疗设备
- 影响因子:--
- 作者:林丽泉;王福园;陈星
- 通讯作者:陈星
呼出气监测静脉麻醉药血药浓度
- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:中国医疗设备
- 影响因子:--
- 作者:董浩;张冯江;林丽泉;陈璟;王福园;王莹莹;陈星
- 通讯作者:陈星
A Non-invasive Monitoring of Propofol Concentration in Blood by a Virtual Surface Acoustic Wave Sensor Array.
通过虚拟表面声波传感器阵列对血液中异丙酚浓度进行无创监测。
- DOI:10.2116/analsci.33.1271
- 发表时间:2017
- 期刊:Analytical Sciences
- 影响因子:1.6
- 作者:Zhang Fengjiang;Dong Hao;Zhang Xuanlang;Guo Jin;Liu Yunqing;Zhou Cheng;Zhang Xi;Liu Jun;Yan Min;Chen Xing
- 通讯作者:Chen Xing
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- 作者:陈星
- 通讯作者:陈星
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