Prostate Cancer Detection Through Urine Headspace Analysis Using Colorimetric Sen

使用比色传感器通过尿液顶空分析检测前列腺癌

基本信息

  • 批准号:
    8714916
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 14.99万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2014-08-05 至 2015-08-05
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): In the U.S., prostate cancer is the second leading cause of cancer death in men, and one in six men will eventually develop prostate cancer during his lifetime. Currently, the prostate specific antigen test and digital rectal examination are the most predominant used tools for prostate cancer detection, but both methods have low specificity and poorly predict the presence of aggressive prostate cancer. To that end, researchers and clinicians have worked to discover novel biomarkers that would give an early indication of the disease with high accuracy. iSense Medical Corp. has developed a sensor platform that enables the identification of cancer from metabolomic biomarkers in urine headspace. The cancer cell metabolism produces unique volatile organic compounds that partitions to blood and then excretes into urine, which can be measured in the urine headspace using our colorimetric sensor array technology. In this work, we propose the detection of prostate cancer from urine headspace analysis. If successful, this assay will offer a non-invasive, rapid (<1 hour), low-cost (order $10), point-of-care diagnostic tool for early detection and assessment of aggressiveness of prostate cancer.
描述(由申请人提供):在美国,前列腺癌是男性癌症死亡的第二大原因,六分之一的男性最终会在一生中患上前列腺癌。目前,前列腺特异性抗原测试和直肠指检是前列腺癌检测最常用的工具,但这两种方法的特异性均较低,并且很难预测侵袭性前列腺癌的存在。为此,研究人员和临床医生致力于发现新的生物标志物,以高精度提供疾病的早期指示。 iSense Medical Corp. 开发了一个传感器平台,能够根据尿液顶空的代谢组生物标志物识别癌症。癌细胞代谢产生独特的挥发性有机化合物,这些化合物会分配到血液中,然后排泄到尿液中,可以使用我们的比色传感器阵列技术在尿液顶部空间中进行测量。在这项工作中,我们建议通过尿液顶空分析检测前列腺癌。如果成功,该检测将提供一种非侵入性、快速(<1 小时)、低成本(订购 10 美元)的即时诊断工具,用于早期检测和评估前列腺癌的侵袭性。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Phasetime: Deep Learning Approach to Detect Nuclei in Time Lapse Phase Images
  • DOI:
    10.3390/jcm8081159
  • 发表时间:
    2019-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Pengyu Yuan;A. Rezvan;Xiaoyang Li;N. Varadarajan;Hien Van Nguyen
  • 通讯作者:
    Pengyu Yuan;A. Rezvan;Xiaoyang Li;N. Varadarajan;Hien Van Nguyen
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