Die Identifizierung verschiedener Lungenerkrankungen durch Analyse flüchtiger organischer Verbindungen in Atemproben (PHNOSE)

Fünf Patientengruppen werden in die Studie aufgenommen; Jede Gruppe umfasst 50–75 Patienten:

Gruppe -1 - Gesunder Freiwilliger, wird als Kontrolle verwendet. Gruppe -2 - Patienten, bei denen durch Echokardiographie diastolisches Herzversagen mit normalem Pulmonalarteriendruck diagnostiziert wurde.

Gruppe - 3 - Patienten mit diastolischer Herzinsuffizienz und überproportionaler pulmonaler Hypertonie, bestätigt durch Rechtsherzinsuffizienz.

Gruppe – 4 – Patienten, bei denen eine chronisch obstruktive Lungenerkrankung diagnostiziert wurde. Gruppe – 5 Patienten, bei denen Asthma diagnostiziert wurde Demografische und klinische Daten werden für jeden Patienten gesammelt. Ausgeatmete Alveolarluft wird von jeder Testgruppe gesammelt. Die Proben werden mit einer gemäß den Empfehlungen der American Thoracic Society entwickelten Atemsammelmethode gesammelt, die Artefakte und systematische Fehler effektiv vermeidet. Von jeder getesteten Person werden zwei Beutel gesammelt: einer für die Gaschromatographie-Analyse und ein weiterer für die Analyse mit dem Sensorarray.

Um eine künstliche Nase zu erreichen, die eine hohe Sensitivität gegenüber den einzigartigen Atemmarkern von Patienten mit bestimmten Krankheiten aufweist, verfolgen wir einen 5-Phasen-Ansatz. In Phase-1 werden wir geeignete Atemproben von jedem Patienten sammeln und die Patientendaten mit altersangepassten gesunden Kontrollen vergleichen. In Phase 2 werden wir die gesammelten Atemproben mit dem elektronischen Nasenaufbau analysieren. Diese Atemproben sind unser Trainingsset. In Phase 3 führen wir unter verschiedenen Aspekten zusätzliche chemische Analysen mit Gaschromatographie in Verbindung mit Massenspektrometrie der Atemproben durch. Phase-4 zielt auf die Verbesserung unseres elektronischen Nasenaufbaus ab und wird parallel zu den ersten drei Phasen durchgeführt. Die wichtigsten Schritte dieser Phase umfassen:

• Verbesserung der Leistung der konstituierenden Sensoren in Bezug auf Empfindlichkeit und Selektivität für die spezifischen Biomarker von Krankheiten. Der Hauptparameter für die Sensorverbesserung wird die Auswahl der organischen Funktionalitäten der Nanomaterialien sein, aus denen die Sensoren bestehen.
• Optimierung der Auswahl von Sensoren im Array. Für die Auswahl der Sensoren müssen wir sie nicht physisch ersetzen, sondern können die statistische Analyse der Ausgabe bestimmter Untergruppen von Sensoren in der Anordnung anstelle der Ausgabe aller Sensoren durchführen. Basierend auf den Ergebnissen der chemischen Analyse des Gaschromatographen-Massenspektrometers werden wir unser Sensorarray verbessern und optimieren, um Folgendes zu erreichen: (i) maximale Empfindlichkeit gegenüber den Atembiomarkern der untersuchten Krankheiten und ihren stadienabhängigen Konzentrationsprofilen; (ii) minimale Empfindlichkeit gegenüber nicht krankheitsbedingten Änderungen der chemischen Zusammensetzung des Atems und (iii) minimale Empfindlichkeit gegenüber den Hauptinhaltsstoffen des Atems, wie etwa Wasserdampf. Technisch streben wir eine gute Reproduzierbarkeit der Sensorfertigung an. Wir werden versuchen, die Trennung zwischen den Testgruppen durch eine differenziertere statistische Behandlung der gesammelten Daten zu verbessern. Gegen Ende dieser Proof-of-Concept-Studie werden wir die Leistung unseres Sensorarrays mit der Diagnose nach klinischen Symptomen vergleichen. Der Vergleich erfolgt in Bezug auf Richtig-Positiv, Richtig-Negativ, Falsch-Positiv, Falsch-Negativ, Sensitivität und Spezifität.