Nieinwazyjne wykrywanie zapalenia płuc w kontekście Covid-19 za pomocą chromatografii gazowej - spektrometria ruchliwości jonów (GC-IMS)

Analiza lotnych związków organicznych (LZO) w wydychanym powietrzu cieszy się coraz większym zainteresowaniem w diagnostyce infekcji płuc. Ponad 2000 LZO można wykryć za pomocą chromatografii gazowej i spektrometrii mas (GC-MS); wzorce wykrytych LZO mogą dostarczyć informacji na temat przewlekłej obturacyjnej choroby płuc, astmy, raka płuc i śródmiąższowej choroby płuc. Niestety, GC-MS, choć bardzo czuły, nie może być wykonany przy łóżku chorego, a przygotowanie próbek, przeprowadzenie analizy, a następnie zinterpretowanie wyników zajmuje w najlepszym przypadku wiele godzin.

W porównaniu z innymi metodami analizy oddechu, spektrometria ruchliwości jonów (IMS) oferuje dziesięciokrotnie wyższą wykrywalność LZO. Poprzez sprzężenie spektrometru ruchliwości jonów z kolumną GC, GC-IMS umożliwia natychmiastową dwukrotną separację LZO z wizualizacją na trójwymiarowym chromatogramie. Całkowity czas analizy wynosi około 300 sekund, a sprzęt został zminiaturyzowany, aby umożliwić analizę przyłóżkową.

Maszyna BreathSpec była wcześniej używana do badania uszkodzeń popromiennych u pacjentów poddawanych radioterapii w Edinburgh Cancer Center (REC ref 16-SS-0059, w ramach projektu H2020 TOXI-triage, http://www.toxi-triage. eu/) i zapalenie płuc u pacjentów zgłaszających się na SOR Royal Infirmary of Edinburgh (REC ref 18-LO-1029). W ramach tej pracy opracowano metodologię sztucznej inteligencji, która umożliwia szybką analizę ogromnej ilości danych zebranych z tych próbek oddechu w celu zidentyfikowania sygnatur, które mogą wskazywać na określony proces patologiczny, taki jak zapalenie płuc lub uraz popromienny.

Projekt TOXI-triage wykazał, że BreathSpec GC-IMS może szybko segregować osoby w celu zidentyfikowania tych, które były narażone na działanie określonych lotnych cieczy w sytuacji masowego wypadku (http://www.toxi-triage.eu/).

Pilotażowe badanie oceniało infekcje klatki piersiowej na oddziale ostrych chorób Royal Liverpool University Hospital. Ostateczny model diagnostyczny pozwolił na sprawiedliwe rozróżnienie między bakteryjnymi infekcjami klatki piersiowej a infekcjami klatki piersiowej spowodowanymi innymi czynnikami z polem pod krzywą charakterystyki operatora odbiornika (AUC-ROC) wynoszącym 0,73 (95% CI 0,61-0,86). Sumaryczna charakterystyka testu wynosiła 62% (95% CI 41-80%) i swoistość 80% (95% CI 64-91%) [8].

Zostało to rozszerzone w finansowanym przez UE „Horyzoncie 2020” badaniu „Breathspec Study”, którego celem było odróżnienie próbek oddechu od pacjentów z bakteryjnymi lub wirusowymi infekcjami górnych lub dolnych dróg oddechowych. Zrekrutowano ponad 1220 pacjentów, z czego 191 pacjentów zidentyfikowano jako zdecydowanie bakteryjnych, a 671 sklasyfikowano jako zdecydowanie nie bakteryjnych. Wirusologię przeprowadzono u wszystkich pacjentów, u 259 pacjentów potwierdzono infekcję wirusową. Przetwarzanie daty nadal ma na celu określenie, jak dobrze można je rozróżnić za pomocą tej metodologii. Do tego badania w Edynburgu zrekrutowano ponad 100 pacjentów. Od tego czasu sztuczna inteligencja została włączona do naszych procesów analitycznych, umożliwiając szybszą i dokładniejszą analizę.

Naszą ambicją jest, aby ta technologia zidentyfikowała sygnaturę zapalenia płuc Covid-19 lub w ciągu 10 minut w nieinwazyjnie pobranych próbkach oddechu, aby umożliwić segregację pacjentów na kategorie wysokiego i niskiego ryzyka dla Covid-19. Umożliwi to ukierunkowanie na ograniczone zasoby i złożone protokoły związane z pacjentami wysokiego ryzyka, w tym środki ochrony osobistej (PPE), kohortowanie oraz dedykowany personel medyczny i pielęgniarski.

Ramię zdrowych ochotników zostało dodane w lipcu 2020 r. – 40 uczestników