4 つのバイオマーカーを評価する呼気検査グラム分析アルゴリズムの心不全診断性能 (SenseIR-IC)

特に慢性疾患と心不全 (HF) の文脈では、遠隔医療と遠隔モニタリングが今日の主要な臨床課題として浮上しています。 携帯型デバイスを使用したポイントオブケア測定システムの開発により、遠隔モニタリングの重要な要素である「デジタル バイオマーカー」が提供されます。

呼気中の分子の測定は非侵襲的であるため、呼気に含まれるバイオマーカーは「デジタルバイオマーカー」を構成する可能性があります。 現在、6 つの呼気バイオマーカーが米国 FDA によって検証され、臨床現場で使用されています。 心不全では、NO、CO、アセトン、イソプレンの 4 つの異なる種が診断または予後に潜在的に重要であることが示されています。 ただし、肺胞空気中のこれらの種の濃度 (CA) はそれらの血中濃度 (Cs) を反映しますが、その関係はより複雑で、気管支樹のさまざまな区画と、これらのさまざまな区画内で行われる交換を考慮する必要があります。 。 したがって、リアルタイム測定を使用して完全な呼気中の呼気中の種の濃度（または「呼気記録」）を測定すると、種の全身濃度だけでなく、肺機能の変化にも依存することが判明しました。したがって、呼気検​​査図を取得すると、その種の内因性感染源の測定値を特定できるだけでなく、心不全によって直接誘発され、十分に認識されている予後値を持つ肺機能の変化に関する情報も得られます。

→ 強制呼気のリアルタイム測定中に、選択的、高感度、小型化可能なセンサーを使用して、IC で異なる呼気バイオマーカー候補を組み合わせることにより、心不全の診断、予後、および患者の転帰に関する情報が提供されます。

石英増強光音響分光法 (QEPAS) は、心不全患者の遠隔モニタリングに適した方法です。 これにより、優れた選択性と低い検出閾値を特徴とするセンサーの作成が可能になります。 さらに、リアルタイム分析が可能であり、センサーは小型化できる可能性があります。 したがって、これらのセンサーは、(単に呼気終了時の CA を測定するのではなく) さまざまな種の呼気記録を提供することができます。 このタイプの複雑な信号は、数学的モデリングや「ディープ ニューラル ネットワーク」などの人工知能技術を使用して分析できます。 これらの数学的モデリング手法は、肺、神経、または心機能のパラメーターをモデル化するために使用されています。

A. Vicet 博士 (MCF-UM、電子・システム研究所) および N. Molinari 教授 (CHRU モンペリエ、フランス・エピデミオロギーおよびサンテ公共研究所) との共同研究による橋渡し研究プロジェクトの一環として、研究チームは現在、体積、流量、肺区画の同期定量化と組み合わせた QEPAS 法を使用して、さまざまな呼気バイオマーカー用のセンサーを開発中です。 これらのセンサーは現在 (実験室で) 分析検証中です。 最初のエクスピログラムは、スプライン回帰次元削減法を使用して取得され、モデル化されています。