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Detección de enfermedad de la respiración: Cómo ‘Breathomics’ está dando vuelta a la esquina
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La nota de redactor: Éste es parte uno de una serie del dos-artículo en breathomics, según lo publicado en la aplicación de la impresión de febrero el equipo de laboratorio.
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Los investigadores y los doctores han investigado de largo la conexión entre la salud de una persona y su respiración exhalada. Desde 400 A.C., Hipócrates dijo a sus estudiantes oler la respiración de sus pacientes para buscar para las pistas de la enfermedad, tales como diabetes, que deja a menudo un olor dulce en la respiración de su anfitrión.
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Rápidamente adelante a 2017 y respiración investigación-o breathomics, como su ahora llamar-es tan importante tan nunca. El campo es una combinación de la respiración y del metabolomics, el estudio de huellas dactilares químicas únicas que los procesos celulares específicos se van detrás. Por ejemplo, el metabolismo celular alterado de tumores y de otras “huellas dactilares químicas” de las producciones enfermas de los tejidos diversas de residuos volátiles en la respiración exhalada por un paciente comparado con un individuo sano.
Una vez que está relegado al laboratorio debido a las técnicas espectrométricas totales que accionaron tradicionalmente pruebas breathomic, el campo ahora está emergiendo para un poco de aire fresco, con los dispositivos breathomic portátiles cada vez más que se convierten de los investigadores para todo de la diabetes al cáncer.
Detección de la diabetes
La capacidad de la espectrometría de masa de detectar rastros minuciosos de compuestos está bien adaptada para el campo del breathomics. Pero es de gran tamaño y la naturaleza costosa hace prácticamente inútil para la prueba del punto-de-cuidado. Los investigadores de la universidad de Oxford y de los diagnósticos médicos de Oxford se esfuerzan llenar el hueco entre estos dos extremos de un PDA dispositivo-conveniente para el punto-de-cuidado prueba-que puede identificar cuando un paciente tiene tipo undiagnosed yo diabetes, o tiene problemas controlar su glucosa en sangre.
Según los investigadores, su dispositivo recoge la respiración para muestrear de un bolso del almacenamiento, o directamente vía la unidad. Una bomba dibuja la muestra a través de un preconcentrador minúsculo que atrape la acetona de la respiración pero permite que otros componentes de la respiración, tales como dióxido del metano, del agua y de carbono, atraviesen. Éste es el paso que ha sido a menudo un desafío para los alcoholímetros portátiles puesto que la respiración contiene una mezcla compleja de compuestos que puedan sesgar resultados si no usando un espectrómetro de masas sensible. Pero, los investigadores podían superar esta limitación.
Su dispositivo utiliza un polímero absorbente llamado Porapak-the mismo utilizado en cromatografía de gas columna-como el material para el preconcentrador. Una vez que se calienta el preconcentrador, lanza la acetona en un sensor óptico sensible que detecte en una longitud de onda específica a la acetona.
Robert Peverall y los colegas probaron la exactitud de su dispositivo en los voluntarios sanos que habían experimentado diversos períodos de ejercicio y de ayuno, que pueden llevar a un aumento en acetona de la respiración. Los resultados del alcoholímetro fueron comparados con y verificados contra los datos obtenidos usando un espectrómetro de masas suave de la ionización. Las medidas eran un partido cercano y cubrieron una amplia gama de concentraciones, incluyendo los que sugerirían que un paciente tenga tipo undiagnosed yo diabetes.
Peverall dijo el equipo de laboratorio que no tomaría mucho para dar vuelta al alcoholímetro en un dispositivo funcional del punto-de-cuidado en este punto-todo eso es necesario es una manera práctica de cambiar los materiales consumibles, que es algo el diseño industrial básico podría lograr fácilmente.
“Predigo que en el plazo de los 10 a 20 años próximos, la medición de un o algún biomarkers en la respiración será ubicua dentro de atención primaria, y el donante de muestras de la respiración será apenas tan común como tener nuestra presión arterial midió hoy,” Peverall dijo.
Diecisiete otras enfermedades
Hossam Haick y sus colaboradores a partir de 14 departamentos clínicos por todo el mundo llevaron levemente diferente-o bastante, al revés-acercamiento desarrollar un alcoholímetro de la enfermedad. En vez de diseñar el dispositivo primero, el equipo de Haick en lugar de otro se centró en el breathprint único de una enfermedad desarrollando un arsenal de los sensores del nanoscale que podrían detectar los componentes orgánicos volátiles individuales asociados a enfermedades específicas. Su análisis identificó 13 sustancias químicas exhaladas que podrían distinguir entre 17 diversas enfermedades. Analizando los resultados con técnicas de la inteligencia artificial, el equipo podría utilizar el arsenal para diagnosticar y para clasificar cada enfermedad, incluso detectando enfermedades múltiples de la misma muestra de la respiración.
“El sistema se inspira cerca e imita el sentido del olfato mamífero,” Haick explicó al equipo de laboratorio. “Para alcanzar estos resultados, utilizamos los algoritmos avanzados del reconocimiento de patrones, trabajando semejantemente a la corteza olfativa, donde las señales eléctricas de los nervios se traducen a olores y son reconocidas eventual aprendiendo procedimiento en la corteza de la memoria. Por lo tanto, utilizamos las señales de los sensores expuestos de ‘sistemas entrenamiento’ de muestras de la respiración para reconocer los modelos químicos de cada uno, entrenamos al sistema y creamos la memoria artificial de las firmas.”
El funcionamiento del nanoarray artificial inteligente fue evaluado clínico en los experimentos ciegos que mostraron una exactitud del 86 por ciento entre el nanoarray y la cromatología gaseosa-espectrometría de masa laboratorio-estándar (GCMS).
Otros investigadores han intentado, y no han podido, apoyar la hipótesis que un solo VOC puede discriminar entre diversas enfermedades. Qué hace la investigación de Haick diferente es el uso de A.I. y matemática modelo-este ayuda el hallazgo del estudio que el uso de los modelos del VOC en la respiración exhalada es una opción realista para discriminar entre diversos estados de la enfermedad.
Mientras que estudios de translación más grandes se requieren validar más lejos los hallazgos de Haick, la investigación apunta en la dirección definitivamente de un método para las herramientas baratas, fáciles de usar, miniaturizadas el convertirse para la investigación personalizada y la diagnosis de una gama de enfermedades.
“Para la operación completa y eficiente en los ajustes clínicos reales, las necesidades nanoarray artificial inteligentes de ser entrenado cada vez más usando muestras clínicas sabidas para aumentar una base de datos constante y confiable de la referencia,” lee el papel de Haick, publicado recientemente en ACS nano. “Puede entonces reconocer nuevas muestras comparando modelos enfermedad-relacionados del VOC a ésos ya en su base de datos.”
Además, los sensores de la siguiente generación se podrían desarrollar y modificar para adaptarse a las composiciones particulares del VOC, proporcionando un sensor que es altamente sensible a los perfiles individuales del VOC.