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1. WO2021040878 - SURVEILLANCE NON INVASIVE DU GLUCOSE PAR SPECTROSCOPIE RAMAN

Numéro de publication WO/2021/040878
Date de publication 04.03.2021
N° de la demande internationale PCT/US2020/040078
Date du dépôt international 29.06.2020
CIB
A61B 5/1455 2006.01
ANÉCESSITÉS COURANTES DE LA VIE
61SCIENCES MÉDICALE OU VÉTÉRINAIRE; HYGIÈNE
BDIAGNOSTIC; CHIRURGIE; IDENTIFICATION
5Mesure servant à établir un diagnostic; Identification des individus
145Mesure des caractéristiques du sang in vivo, p.ex. de la concentration des gaz dans le sang, de la valeur du pH du sang
1455en utilisant des capteurs optiques, p.ex. des oxymètres à photométrie spectrale
CPC
A61B 5/0075
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes
0059using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
0075by spectroscopy, i.e. measuring spectra, e.g. Raman spectroscopy, infrared absorption spectroscopy
A61B 5/14532
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes
145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
14532for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
A61B 5/1455
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes
145Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; ; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
1455using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
A61B 5/7264
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes
72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
7235Details of waveform analysis
7264Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
A61B 5/7275
AHUMAN NECESSITIES
61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
5Measuring for diagnostic purposes
72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
7271Specific aspects of physiological measurement analysis
7275Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
Déposants
  • MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY [US]/[US]
  • KANG, Jeon, Woong [KR]/[US] (US)
  • SO, Peter, T.C. [US]/[US] (US)
Inventeurs
  • KANG, Jeon, Woong
  • SO, Peter, T.C.
Mandataires
  • COLICE, Christopher, Max
  • TEJA, Joseph
Données relatives à la priorité
62/893,90230.08.2019US
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) NON-INVASIVE GLUCOSE MONITORING BY RAMAN SPECTROSCOPY
(FR) SURVEILLANCE NON INVASIVE DU GLUCOSE PAR SPECTROSCOPIE RAMAN
Abrégé
(EN)
Noninvasive glucose monitoring has been a long-standing need in diabetes management. Among many approaches to meeting this need, Raman spectroscopy has attracted attention due to its molecular specificity. Previous Raman-based glucose sensing can predict blood glucose concentration based on a statistical correlation between the reference glucose concentration and unspecified spectral features. However, the lack of glucose Raman peaks and non-prospective prediction have led to questions about the effectiveness of in vivo Raman spectroscopy for transcutaneous glucose sensing. Here, we disclose technology for directly observing distinct glucose Raman spectra from skin. The Raman signal intensities were proportional to the reference glucose concentrations in three live swine glucose clamping experiments. Tracking the spectral intensity based on the linearity enables prospective prediction with high accuracy in within-subject and inter-subject models. Compared to previous statistical approaches, prospective predictions based on a direct glucose signal from the skin offers robust, reliable noninvasive glucose sensing.
(FR)
La surveillance non invasive du glucose a été un besoin depuis longtemps dans la gestion du diabète. Parmi de nombreuses approches pour répondre à ce besoin, la spectroscopie Raman a attiré l'attention en raison de sa spécificité moléculaire. La détection antérieure du glucose à base de Raman permet de prédire la concentration en glucose sanguin sur la base d'une corrélation statistique entre la concentration en glucose de référence et des caractéristiques spectrales non spécifiées. Cependant, l'absence de pics Raman de glucose et la prédiction non prospective ont conduit à des questions concernant l'efficacité de la spectroscopie Raman in vivo pour la détection transcutanée du glucose. Dans la description, nous divulguons une technologie pour observer directement des spectres Raman distincts de glucose à partir de la peau. Les intensités de signal Raman étaient proportionnelles aux concentrations en glucose de référence dans trois expériences par clampage de glucose sur les porcs vivants. Le suivi de l'intensité spectrale sur la base de la linéarité permet une prédiction prospective à une précision élevée dans des modèles au sein d'un sujet et inter-sujets. Par rapport à des approches statistiques antérieures, des prédictions prospectives basées sur un signal de glucose direct à partir de la peau offrent une détection de glucose fiable et solide, non invasive.
Également publié en tant que
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