呼気およびヘッドスペース分析中の揮発性物質 - 診断マーカー (Volatolome)

研究は、疾患の診断とモニタリングのための新しいアプローチを探求することを提案しています。 このアプローチは、細胞から放出され、皮膚、手術材料、血液、呼気などの組織から直接検出される揮発性有機化合物 (VOC) の検出に基づいています。

文献には、ガスクロマトグラフィーによって検出できる VOC に関するいくつかの報告があります - 質量分析法 (GC-MS) は、(i) 結核細胞のヘッドスペース (すなわち、結核細胞の上に捕捉された揮発性バイオマーカーの混合物)密閉容器）; (ii) 呼気、または (iii) 尿から。 ナノセンサー アレイを使用した結核疾患の検出における優れた結果は、Nakhleh らによって示され、単一のセンサーを備えた電子鼻デバイスを使用して、健康な患者と病気の患者を区別する際に 90% の感度、93% の特異度、および 92% の精度を達成しました。 報告された研究のいずれも、結核関連の VOC の暫定的な認識を特定し、病気のコントロールと健康なコントロールのサンプル間の濃度の違いを定量化していません。 GC-MS 手段による呼気結核関連 VOC のさらなる調査は、知識を向上させると同時に、ナノセンサー アレイ設計の改善に役立ちます。

いくつかの研究は、疾患に分類される VOC パターンが皮膚を介して伝染する可能性があることを示しており、したがって、皮膚は疾患の検出と識別のソースとして使用できます。 この検出アプローチの原理は、疾患に関連する変化が、血液を介した交換によって皮膚の測定可能な変化に反映されるということです。 さらに、いくつかの研究では、VOC レベルは感染細胞の量ではなく、(病状の進行の結果として) 人間の体の化学的変化を反映しているため、病気の初期段階でも上昇することが示唆されています。 . 補完的な研究は、VOC が人体の感染部分に現れた後、数分以内に皮膚に放出されることを示しています。 このアプローチの特に重要な点は、(感染) 疾患の種類ごとに独自の VOC パターンがあるため、1 つの (感染) 疾患の存在が他の疾患の種類をスクリーニングしないことです。 それにもかかわらず、私たちの知る限り、皮膚からの結核 VOC の検出はまだ検討されていません。 さらに、皮膚の VOC を対象とするすべての研究は、分光分析および分光法によって実施されています。 まれに、電子鼻装置が使用されました。 これらの技術は、VOC を検出するための強力なツールです。 しかし、今日まで、これらの技術の使用は、中程度から非常に高価な機器の必要性、そのような機器を操作するために必要な高度な専門知識、サンプリングと分析に必要な速度、および事前濃縮技術の必要性によって妨げられてきました. VOC皮膚検査と結核の呼気検査が臨床現場で広く使用されるようになるには、結核固有のVOCに関する知識とセンサー開発がいくつか進歩する必要があります。 有機フィルムに基づく柔軟なセンサーを含むナノ粒子は、臨床診断ツールになる可能性が高くなります。これは、それらが大幅に小さく、使いやすく、大幅に安価であるためです。

近年の包括的な研究により、呼気中の VOC を胃がんの診断ツールとして使用する優れたデータが示されています。 中国とラトビアのセンターで実施された最大の研究の 1 つで、タバコやアルコールの消費やピロリ菌感染などの胃の患者の重要な交絡因子に関係なく、クロスバリデーション後に 89% の感度と 90% の特異度で悪性腫瘍を特定できました。 . GC 病期分類の呼気検査は、89% の感度と 94% の特異度でステージ I および II の癌とステージ III および IV の癌を区別することによって実証することもできます。 これらの研究では、質量分析とナノセンサー技術の両方が使用されました。 2017 年 1 月に ASC Nano ジャーナルに掲載された最新の研究では、呼気分析におけるナノアレイ センサーのより広範な使用が報告されました。ブラインド実験では、人工知能ナノアレイを使用して 86% の精度を達成できることが示され、調査したさまざまな疾患状態の検出と識別の両方が可能になりました。 (慢性腎不全、特発性パーキンソン病、非定型パーキンソン病、多発性硬化症、クローン病、潰瘍性大腸炎、過敏性腸症候群、肺動脈性肺高血圧症、妊婦の子癇前症、頭頸部がん、肺がん、結腸直腸がん、膀胱がん、腎臓がん、前立腺がん、胃がん、卵巣がん。 人工知能ナノアレイの分析により、各疾患には独自のブレスプリントがあり、1 つの疾患の存在が他の疾患を除外しないことも示されました。

したがって、この研究は、消化管および感染症の診断および監視ツールとしての VOC 検出技術をテストすることを目的としています。