Detección no invasiva de neumonía en el contexto de Covid-19 mediante cromatografía de gases - Espectrometría de movilidad de iones (GC-IMS)

El análisis de compuestos orgánicos volátiles (COV) en el aliento exhalado es de creciente interés en el diagnóstico de infección pulmonar. Se pueden detectar más de 2000 COV mediante cromatografía de gases y espectrometría de masas (GC-MS); los patrones de VOC detectados pueden ofrecer información sobre la enfermedad pulmonar obstructiva crónica, el asma, el cáncer de pulmón y la enfermedad pulmonar intersticial. Desafortunadamente, la GC-MS, si bien es muy sensible, no se puede realizar al lado de la cama y, en el mejor de los casos, lleva horas preparar las muestras, ejecutar el análisis y luego interpretar los resultados.

En comparación con otros métodos de análisis del aliento, la espectrometría de movilidad iónica (IMS) ofrece una tasa de detección de COV diez veces mayor. Al acoplar un espectrómetro de movilidad de iones con una columna de GC, GC-IMS ofrece una separación doble inmediata de COV con visualización en un cromatograma tridimensional. El tiempo total de análisis es de unos 300 segundos y el equipo se ha miniaturizado para permitir el análisis a pie de cama.

La máquina BreathSpec se ha utilizado anteriormente para estudiar lesiones por radiación en pacientes sometidos a radioterapia en el Edinburgh Cancer Center (REC ref 16-SS-0059, como parte del proyecto H2020 TOXI-triage, http://www.toxi-triage. UE/) y neumonía en pacientes que acuden al servicio de urgencias del Royal Infirmary of Edinburgh (REC ref 18-LO-1029). Este trabajo ha desarrollado una metodología de inteligencia artificial que permite un análisis rápido de la gran cantidad de datos recopilados de estas muestras de aliento para identificar firmas que pueden indicar un proceso patológico particular, como neumonía o lesión por radiación.

El proyecto TOXI-triage demostró que el BreathSpec GC-IMS podía clasificar rápidamente a las personas para identificar a aquellas que habían estado expuestas a líquidos volátiles particulares en una situación de víctimas en masa (http://www.toxi-triage.eu/).

Un ensayo piloto evaluó las infecciones torácicas en la Unidad Médica de Agudos del Royal Liverpool University Hospital. El modelo de diagnóstico final permitió una discriminación justa entre las infecciones respiratorias bacterianas y las infecciones respiratorias debidas a otros agentes con un área bajo la curva característica del operador receptor (AUC-ROC) de 0,73 (IC del 95 %: 0,61 a 0,86). Las características resumidas de la prueba fueron una sensibilidad del 62 % (95 % IC 41-80 %) y una especificidad del 80 % (95 % IC 64 - 91 %) [8].

Esto se amplió en el "Estudio Breathspec" financiado por EU H2020, cuyo objetivo era diferenciar las muestras de aliento de pacientes con infección bacteriana o viral del tracto respiratorio superior o inferior. Se reclutaron más de 1220 pacientes, con 191 pacientes identificados como infección definitivamente bacteriana y 671 clasificados como definitivamente no bacterianos. Se realizó virología en todos los pacientes, y 259 pacientes confirmaron infección viral. El procesamiento de fechas aún está en curso para determinar qué tan bien se pueden distinguir usando esta metodología. Más de 100 pacientes fueron reclutados para este estudio en Edimburgo. Desde entonces, la inteligencia artificial se ha incorporado a nuestros procesos analíticos, lo que permite un análisis más rápido y refinado.

Nuestra ambición es que esta tecnología identifique una firma de neumonía por Covid-19 o dentro de 10 minutos en muestras de aliento recolectadas de forma no invasiva para permitir la clasificación de pacientes en categorías de alto y bajo riesgo para Covid-19. Esto permitirá enfocarse en recursos escasos y protocolos complejos asociados con pacientes de alto riesgo, incluidos equipos de protección personal (PPE), cohortes y personal médico y de enfermería dedicado.

Se agregó un brazo voluntario sano en julio de 2020: 40 participantes