Détection non invasive de la pneumonie dans le contexte de Covid-19 à l'aide de la chromatographie en phase gazeuse - spectrométrie de mobilité ionique (GC-IMS)

L'analyse des composés organiques volatils (COV) dans l'air expiré présente un intérêt croissant dans le diagnostic des infections pulmonaires. Plus de 2 000 COV peuvent être détectés par chromatographie en phase gazeuse et spectrométrie de masse (GC-MS); les modèles de COV détectés peuvent fournir des informations sur la maladie pulmonaire obstructive chronique, l'asthme, le cancer du poumon et la maladie pulmonaire interstitielle. Malheureusement, la GC-MS, bien que très sensible, ne peut pas être effectuée au chevet du patient et prend au mieux des heures pour préparer les échantillons, exécuter l'analyse, puis interpréter les résultats.

Par rapport à d'autres méthodes d'analyse de l'haleine, la spectrométrie de mobilité ionique (IMS) offre un taux de détection des COV dix fois plus élevé. En couplant un spectromètre à mobilité ionique avec une colonne GC, GC-IMS offre une double séparation immédiate des COV avec visualisation dans un chromatogramme tridimensionnel. Le temps total d'analyse est d'environ 300 secondes et l'équipement a été miniaturisé pour permettre une analyse au chevet du patient.

L'appareil BreathSpec a déjà été utilisé pour étudier à la fois les radiolésions chez les patients subissant une radiothérapie au Edinburgh Cancer Center (REC ref 16-SS-0059, dans le cadre du projet H2020 TOXI-triage, http://www.toxi-triage. UE/) et la pneumonie chez les patients se présentant au service des urgences de la Royal Infirmary of Edinburgh (REC ref 18-LO-1029). Ce travail a développé une méthodologie d'intelligence artificielle qui permet une analyse rapide de la grande quantité de données recueillies à partir de ces échantillons d'haleine pour identifier les signatures qui peuvent indiquer un processus pathologique particulier tel qu'une pneumonie ou une lésion radiologique.

Le projet TOXI-triage a montré que le BreathSpec GC-IMS pouvait trier rapidement les individus pour identifier ceux qui avaient été exposés à des liquides volatils particuliers dans une situation de victimes massives (http://www.toxi-triage.eu/).

Un essai pilote a évalué les infections pulmonaires à l'unité médicale aiguë du Royal Liverpool University Hospital. Le modèle de diagnostic final a permis une distinction équitable entre les infections pulmonaires bactériennes et les infections pulmonaires dues à d'autres agents avec une aire sous la courbe caractéristique récepteur-opérateur (AUC-ROC) de 0,73 (IC à 95 % 0,61-0,86). Les caractéristiques sommaires du test étaient une sensibilité de 62 % (IC à 95 % 41-80 %) et une spécificité de 80 % (IC à 95 % 64 - 91 %) [8].

Cela a été élargi dans l'étude "Breathspec" financée par l'UE H2020, qui visait à différencier les échantillons d'haleine des patients atteints d'une infection bactérienne ou virale des voies respiratoires supérieures ou inférieures. Plus de 1220 patients ont été recrutés, dont 191 patients identifiés comme définitivement infectés par une bactérie et 671 classés comme définitivement non bactériens. La virologie a été entreprise sur tous les patients, avec 259 patients confirmés d'infection virale. Le traitement des dates est toujours en cours pour déterminer dans quelle mesure ils peuvent être distingués à l'aide de cette méthodologie. Plus de 100 patients ont été recrutés pour cette étude à Édimbourg. Depuis lors, l'intelligence artificielle a été intégrée à nos processus d'analyse, permettant une analyse plus rapide et plus raffinée.

Notre ambition est que cette technologie identifie une signature de pneumonie Covid-19 ou dans les 10 minutes dans des échantillons d'haleine collectés de manière non invasive pour permettre le tri des patients dans des catégories à haut et faible risque pour Covid-19. Cela permettra de cibler les ressources rares et les protocoles complexes associés aux patients à haut risque, y compris les équipements de protection individuelle (EPI), la cohorte et le personnel médical et infirmier dédié.

Un bras volontaire sain a été ajouté en juillet 2020 - 40 participants