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Enregistrement W7116801226 · doi:10.17219/dmp/178326

Identification of salivary volatile organic compounds as the potential diagnostic markers of oral cancer by the gas chromatography–mass spectrometry analysis

2025· article· en· W7116801226 sur OpenAlexaff
Sreekanth PUTHUPARAMBIL Kunjumon, Sujatha SAMPIGE REDDY, NAGARAJU RAKESH, Shwetha Venkataramana, Ruchika Chaudhary, Vaishnavi PALANISAMY, LAIPUBAM FABINA SHARMA

Notice bibliographique

RevueDental and Medical Problems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolomicsGas chromatography–mass spectrometryIdentification (biology)Mass spectrometryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral cancer (OC) is a major public health problem in the Indian subcontinent. As many as 90% of all OC cases are oral squamous cell carcinomas (OSCCs), often developing from oral potentially malignant disorders (OPMDs). Although the oral cavity is freely accessible, visual identification is often challenging. Biopsy and a microscopic examination is the only confirmatory diagnostic test. Recently, the analysis of volatile organic compounds (VOCs) has emerged as a new, non-invasive, rapid, and inexpensive strategy with promising potential in clinical diagnostics. The human VOCs produced in metabolic pathways, present in body fluids and the exhaled air, can be used for monitoring several oral diseases, including OC. OBJECTIVES: The aim of the present study was to determine the potential diagnostic capabilities of salivary VOCs in OC through identifying and comparing the salivary volatilomic profiles among OSCC and OPMD subjects, as well as healthy controls, using the gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) analysis. MATERIAL AND METHODS: Unstimulated saliva samples were collected from 35 OSCC subjects, 35 OPMD subjects and 40 healthy controls. The VOCs extracted from the ZSM-5/PDMS film were condensed with 100 μL of methanol, of which 1.0 μL was subjected to the GC-MS analysis. RESULTS: A total of 128 salivary VOCs were detected and identified among the OSCC and OPMD subjects and the healthy controls. Twenty-five metabolites were determined to be statistically significant in differentiating among the 3 groups. Organic acids, alcohols, ketones, alkanes, and acid amides were the major classes of VOCs in the OSCC subjects, while organic acids, alcohols, ketones, acid amides, heterocyclic compounds, and phenols constituted the VOC profile in the OPMD subjects. 1-chloro-dodecane and 1-tridecanol were significant VOCs observed among the controls. CONCLUSIONS: The study demonstrates that salivary VOC profiling can reveal distinct metabolomic alterations in OSCC and OPMDs, with several VOCs emerging as potential tumor-specific biomarkers. While these findings highlight the promise of VOC-based screening, larger studies are needed to validate these markers and establish their clinical applicability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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