Идентификация различных заболеваний легких путем анализа летучих органических соединений в образцах дыхания (PHNOSE)

В исследование будут включены пять групп пациентов; каждая группа будет включать 50-75 пациентов:

Группа -1 - Здоровый доброволец, будем использовать в качестве контроля. Группа -2 - пациенты с диагнозом диастолической сердечной недостаточности с нормальным давлением в легочной артерии по данным эхокардиографии.

Группа - 3 - Больные с диагнозом диастолической сердечной недостаточности и диспропорциональной легочной гипертензией подтверждают правожелудочковую недостаточность.

Группа - 4 - Больные с диагнозом хроническая обструктивная болезнь легких. Группа 5 Пациенты с диагнозом астма Демографические и клинические данные будут собираться для каждого пациента. Выдыхаемый альвеолярный воздух будет собираться у каждой испытуемой группы. Образцы будут собираться с использованием метода сбора выдыхаемого воздуха, разработанного в соответствии с рекомендациями Американского торакального общества, который позволяет избежать артефактов и систематических ошибок. У каждого испытуемого берут две сумки: одну для анализа с помощью газовой хроматографии и другую для анализа с помощью массива датчиков.

Чтобы создать искусственный нос, обладающий высокой чувствительностью к уникальным маркерам дыхания пациентов с определенным заболеванием, мы будем следовать пятиэтапному подходу. На этапе 1 мы соберем подходящие образцы дыхания у каждого пациента и сравним данные пациентов с данными контрольной группы здоровых людей с поправкой на возраст. На этапе 2 мы проанализируем собранные образцы дыхания с помощью установки электронного носа. Эти образцы дыхания являются нашим тренировочным набором. На третьем этапе мы проведем вспомогательный химический анализ с использованием газовой хроматографии в сочетании с масс-спектрометрией образцов дыхания в различных аспектах. Этап 4 будет направлен на улучшение нашей настройки электронного носа и будет проводиться параллельно с первыми тремя этапами. Основные этапы этого этапа будут включать:

• Улучшение характеристик составляющих сенсоров с точки зрения чувствительности и селективности к биомаркерам конкретных заболеваний. Основным параметром для улучшения датчиков будет выбор органических функциональных возможностей наноматериалов, из которых состоят датчики.
• Оптимизация выбора датчиков в массиве. Для выбора датчиков нам не нужно их физически заменять, но можно провести статистический анализ выходных данных отдельных подгрупп датчиков в массиве, а не выходных данных всех датчиков. Основываясь на результатах химического анализа масс-спектрометра газового хроматографа, мы улучшим и оптимизируем нашу сенсорную матрицу, чтобы достичь: (i) максимальной чувствительности к биомаркерам дыхания изучаемых заболеваний и профилям их концентраций в зависимости от стадии; (ii) минимальная чувствительность к не связанным с болезнью изменениям химического состава дыхания и (iii) минимальная чувствительность к основным компонентам дыхания, таким как водяной пар. Технически мы стремимся к хорошей воспроизводимости изготовления датчика. Мы попытаемся улучшить разделение между тестовыми группами путем более сложной статистической обработки собранных данных. Ближе к концу этого экспериментального исследования мы сравним производительность нашей матрицы датчиков с диагностикой на основании клинических симптомов. Сравнение будет проводиться с точки зрения истинно положительного, истинно отрицательного, ложноположительного, ложноотрицательного, чувствительности и специфичности.