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Détection de la maladie du souffle : Comment “Breathomics” tourne le coin

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La note de rédacteur : C'est la partie une d'une série de deux-article sur le breathomics, comme édité dans la question d'impression de février de l'équipement de laboratoire.

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Les chercheurs et les médecins ont longtemps étudié la connexion entre la santé d'une personne et leur souffle exhalé. Dès 400 AVANT JÉSUS CHRIST, Hippocrate a dit ses étudiants de sentir le souffle de leurs patients pour rechercher des indices de la maladie, tels que le diabète, qui laisse souvent une odeur douce sur le souffle de son centre serveur.

DES ANALYSES PLUS PROFONDES

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Rapidement en avant à 2017 et souffle recherche-ou breathomics, car son appeler-est maintenant juste comme important que jamais. Le champ est une combinaison du souffle et du metabolomics, l'étude des empreintes digitales chimiques uniques que les processus cellulaires spécifiques laissent. Par exemple, le métabolisme cellulaire changé des tumeurs et d'autres « empreintes digitales » chimiques de rendements malades de tissus différentes des déchets volatils en souffle exhalé par un patient comparé à une personne en bonne santé.

Une fois que relégué au laboratoire dû aux techniques spectrométriques de masse qui ont traditionnellement actionné les essais breathomic, le champ émerge maintenant pour de l'air frais, avec les dispositifs breathomic portatifs se développants de plus en plus de chercheurs pour tout du diabète au cancer.

Détection de diabète

La capacité de la spectrométrie de masse de détecter les traces minutieuses des composés est bien adaptée pour le champ du breathomics. Mais elle est de grande taille et la nature chère le rendent pratiquement inutile pour l'essai de point-de-soin. Les chercheurs de l'université d'Oxford et de diagnostics médicaux d'Oxford tâchent de combler la lacune entre ces deux extrémités de dispositif-approprié tenu dans la main au point-de-soin essai-que peut identifier quand un patient a le type undiagnosed je diabète, ou a des problèmes le contrôle de leur glucose sanguin.

Selon les chercheurs, leur dispositif rassemble le souffle pour prélever d'un sac de stockage, ou directement par l'intermédiaire de l'unité. Une pompe dessine l'échantillon par un préconcentrateur minuscule qui emprisonne l'acétone de souffle mais permet à d'autres constituants de souffle, tels que le méthane, l'eau et le dioxyde de carbone, de traverser. C'est l'étape qui a souvent été un défi pour les breathalyzers portatifs puisque le souffle contient un mélange complexe des composés qui peuvent biaiser des résultats sinon utilisant un spectromètre de masse sensible. Mais, les chercheurs pouvaient surmonter cette limitation.

Leur dispositif utilise un polymère absorbant appelé Porapak-the même utilisé en chromatographie en phase gazeuse colonne-comme le matériel pour le préconcentrateur. Une fois que le préconcentrateur est chauffé, il décharge l'acétone dans un senseur optique sensible qui détecte à une longueur d'onde spécifique à l'acétone.

Robert Peverall et les collègues ont examiné l'exactitude de leur dispositif sur les volontaires en bonne santé qui avaient subi les différentes périodes de l'exercice et du jeûne, qui peuvent mener à une augmentation en acétone de souffle. Les résultats du breathalyzer ont été comparés à et vérifiés contre des données obtenues utilisant un spectromètre de masse d'ionisation douce. Les mesures étaient un match étroit et couvert un large éventail de concentrations, y compris ceux qui suggéreraient un patient a le type undiagnosed je diabète.

Peverall a dit l'équipement de laboratoire qu'il ne prendrait pas beaucoup pour transformer le breathalyzer en dispositif fonctionnel de point-de-soin à ce point-tout cela est nécessaire est une manière pratique de changer les matériaux consommables, qui est quelque chose le design industriel de base pourrait facilement accomplir.

« Je prévois que dans les 10 à 20 années à venir, la mesure d'un ou quelque biomarkers en souffle sera omniprésente dans le premier soins, et donner des échantillons de souffle sera juste comme commun qu'avoir notre tension artérielle a mesuré aujourd'hui, » Peverall a dit.

Dix-sept autres maladies

Hossam Haick et ses collaborateurs de 14 départements cliniques dans le monde entier ont pris légèrement différent-ou plutôt, vers l'arrière-approche à développer un breathalyzer de la maladie. Au lieu de concevoir le dispositif d'abord, l'équipe de Haick s'est à la place concentrée sur le breathprint unique d'une maladie en développant une rangée de senseurs de nanoscale qui pourraient détecter les différents composants organiques volatils liés aux maladies spécifiques. Leur analyse a identifié 13 produits chimiques exhalés qui pourraient différencier entre les 17 maladies différentes. En analysant les résultats avec des techniques d'intelligence artificielle, l'équipe pourrait employer la rangée pour diagnostiquer et classifier chaque maladie, détectant même les maladies multiples du même échantillon de souffle.

« Le système est inspiré par et imite l'odorat mammifère, » Haick a expliqué à l'équipement de laboratoire. « Afin de réaliser ces résultats, nous avons employé des algorithmes avancés de reconnaissance des structures, fonctionnant pareillement au cortex olfactif, où des signaux électriques des nerfs sont traduits en odeurs et par la suite identifiés en apprenant la procédure dans le cortex de mémoire. Par conséquent, nous avons employé les signaux des capteurs exposés “aux ensembles s'exerçants” d'échantillons de souffle pour identifier les modèles chimiques de chacun, formons le système et créons la mémoire artificielle des signatures. »

La représentation du nanoarray artificiellement intelligent a été médicalement évaluée dans les expériences sans visibilité qui ont montré une exactitude de 86 pour cent entre le nanoarray et chromatographie gazeuse/spectrométrie de masse laboratoire-standard (GCMS).

D'autres chercheurs ont essayé, et, n'ont pas soutenu l'hypothèse qu'un COV simple peut distinguer entre les différentes maladies. Ce qui fait la recherche de Haick différente est l'application d'A.I. et mathématique modèle-ces appui l'étude constatant que l'utilisation des modèles de COV en souffle exhalé est une option réaliste pour distinguer entre différents états de la maladie.

Tandis que de plus grandes études de translation sont requises valider plus loin les résultats de Haick, la recherche est dirigée vers certainement une méthode pour les outils peu coûteux, faciles à utiliser, miniaturisés de se développer pour le criblage personnalisé et le diagnostic d'une gamme des maladies.

« Pour plein et le fonctionnement efficace dans de vrais arrangements cliniques, les besoins nanoarray artificiellement intelligents d'être de plus en plus formé utilisant les échantillons cliniques connus pour accumuler une base de données cohérente et fiable de la référence, » lit le papier de Haick, édité récemment dans le nano d'ACS. « Il peut alors identifier de nouveaux échantillons en comparant les modèles liés à la maladie de COV à ceux déjà dans sa base de données. »

En outre, des capteurs de la deuxième génération pourraient être développés et modifiés pour adapter aux compositions particulières en COV, fournissant un capteur qui est extrêmement sensible à différents profils de COV.