De identificatie van verschillende longziekten door analyse van vluchtige organische stoffen in ademmonsters (PHNOSE)

Vijf groepen patiënten zullen in het onderzoek worden opgenomen; elke groep omvat 50-75 patiënten:

Groep -1 - Gezonde vrijwilliger, gebruikt als controle. Groep -2 - Patiënten gediagnosticeerd met diastolisch hartfalen met normale pulmonale arteriële druk door echocardiografie.

Groep - 3 - Patiënten gediagnosticeerd met diastolisch hartfalen en buiten proportie pulmonale hypertensie bevestigen door rechter hartfalen.

Groep - 4 - Patiënten met de diagnose chronische obstructieve longziekte. Groep-5 Patiënten met de diagnose astma Demografische en klinische gegevens zullen voor elke patiënt worden verzameld. Van elke testgroep wordt uitgeademde alveolaire lucht verzameld. Monsters zullen worden verzameld met behulp van een ademverzamelingsmethode die is ontwikkeld volgens de aanbevelingen van de American Thoracic Society, die artefacten en systematische fouten effectief vermijdt. Van elke geteste persoon worden twee zakken verzameld: een voor gaschromatograafanalyse en een andere voor analyse met de sensorarray.

Om een ​​kunstneus te verkrijgen die zeer gevoelig is voor de unieke ademmarkeringen van patiënten met een specifieke ziekte, volgen we een aanpak in 5 fasen. In fase 1 verzamelen we geschikte ademmonsters van elke patiënt en vergelijken we de patiëntgegevens met leeftijdgecorrigeerde gezonde controles. In fase 2 analyseren we de verzamelde ademmonsters met de elektronische neusopstelling. Deze ademmonsters zijn onze trainingsset. In fase 3 zullen we aanvullende chemische analyses uitvoeren, met behulp van gaschromatografie gekoppeld aan massaspectrometrie van de ademmonsters onder verschillende aspecten. Fase 4 zal gericht zijn op de verbetering van onze elektronische neusopstelling en zal parallel aan de eerste drie fasen worden uitgevoerd. De belangrijkste stappen van deze fase zijn:

• Verbetering van de prestaties van de samenstellende sensoren in termen van gevoeligheid en selectiviteit voor de biomarkers van specifieke ziekten. De belangrijkste parameter voor sensorverbetering is de keuze van de organische functionaliteiten van de nanomaterialen waaruit de sensoren bestaan.
• Optimalisatie van de keuze van sensoren in de array. Voor het kiezen van de sensoren hoeven we ze niet fysiek te vervangen, maar kunnen we de statistische analyse uitvoeren van de output van bepaalde subgroepen van sensoren in de array, in plaats van de output van alle sensoren. Op basis van de resultaten van de chemische analyse van de gaschromatograaf massaspectrometer, zullen we onze sensorarray verbeteren en optimaliseren om het volgende te bereiken: (i) maximale gevoeligheid voor de adembiomarkers van de bestudeerde ziekten en hun stadiumafhankelijke concentratieprofielen; (ii) minimale gevoeligheid voor niet-ziektegerelateerde veranderingen van de chemische samenstelling van de adem en (iii) minimale gevoeligheid voor de belangrijkste ingrediënten van de adem, zoals waterdamp. Technisch streven we naar een goede reproduceerbaarheid van de sensorfabricage. We zullen proberen de scheiding tussen de testgroepen te verbeteren door een meer geavanceerde statistische behandeling van de verzamelde gegevens. Tegen het einde van deze proof-of-concept-studie zullen we de prestaties van onze sensorarray vergelijken met de diagnose op basis van klinische symptomen. De vergelijking zal worden gedaan in termen van echt-positief, echt-negatief, fout-positief, fout-negatief, sensitiviteit en specificiteit.