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Nanoarray schnüffelt heraus und unterscheidet ‚breathprints‘ von mehrfachen Krankheiten

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Ein internationales Team von 63 Wissenschaftlern in 14 klinischen Abteilungen haben ein einzigartiges „breathprint“ für 17 Krankheiten mit 86% Genauigkeit identifiziert und haben ein nichtinvasives entworfen, billig, und miniaturisiertes tragbares Gerät, das Atemproben aussortiert, um einige Arten der Krankheit zu klassifizieren und zu bestimmen, berichten sie in einem Papier des freien Zugangs in der Nano Zeitschrift ACS.

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Zurück bis herum 400 B.C., bestimmten Doktoren einige Krankheiten, indem sie den ausgeatmeten Atem eines Patienten rochen, der Stickstoff, Kohlendioxyd, Sauerstoff und eine kleine Menge von mehr als 100 anderen flüchtigen chemischen Komponenten enthält. Relative Mengen dieser Substanzen schwanken abhängig von dem Zustand der Gesundheit einer Person. Zum Beispiel stellt Diabetes einen süßen Atemgeruch her. Vor kurzem, haben einige Teams von Wissenschaftlern experimentelle Atemanalysatoren entwickelt, aber die meisten dieser Instrumente konzentrieren sich auf eine Krankheit, wie Diabetes und Melanomen oder einige Krankheiten.

Entdeckung von 17 Krankheiten

Die Forscher entwickelten eine Reihe Nanoskala-Sensoren, um die einzelnen Komponenten in den Tausenden Atemproben zu ermitteln sammelten ab 1404 Patienten, die entweder gesund waren oder ein von unterschiedlichem diseases* 17, wie Nierenkrebs oder Parkinson-Krankheit hatten.

Das Team verwendete Massenspektrometrie, um die Atemkomponenten zu identifizieren, die mit jeder Krankheit verbunden sind. Indem es die Ergebnisse mit Techniken der künstlichen Intelligenz (binäre Klassifikatoren) analysierte, fand das Team, dass jede Krankheit ein einzigartiges breathprint produziert, basiert auf Unterscheidungsmengen von 13 flüchtigen organischen Komponenten der Chemikalie (VOC). Sie zeigten auch, dass das Vorhandensein von einer Krankheit nicht die Entdeckung von anderen verhindern würde — eine Voraussetzung für das Entwickeln eines praktischen Gerätes, um verschiedene Krankheiten auszusortieren und zu bestimmen.

Basiert auf der Forschung, entwarf das Team eine organische Schicht, die als Abfragungsschicht (Anerkennungselement) für adsorbiertes VOCs und elektrisch leitfähiges ein nanoarray basiert auf widerstrebenden Schichten molekular geänderten Gold-nanoparticles und einem gelegentlichen Netz von Einzelwandkohlenstoffnanoröhrchen arbeitet. Die nanoparticles und die Nanoröhrchen haben die verschiedenen Muster der elektrischen Leitfähigkeit, die mit verschiedenen Krankheiten verbunden sind. **

Die Autoren empfingen Finanzierung vom ERC und vom LCAOS des Rahmenprogramms der Europäischen Gemeinschaft 7. für Forschung und technologische Entwicklung, des EuroNanoMed-Programms unter VOLGACORE und des lettischen Rates der Wissenschaft.

* Lungenkrebs, Darmkrebs, Kopf-Hals-Karzinom, Eierstockkrebs, Blasenkrebs, Prostatakrebs, Nierenkrebs, gastrischer Krebs, Crohns Krankheit, Colitis ulcerosa, Reizdarmsyndrom, idiopathic Parkinson, atypischen Parkinsonismus, multipler Sklerose, arteriellen Lungenbluthochdrucks, Präeklampsie und chronischer Nierenerkrankung.

** Während der Aussetzung zu den Atemproben, Interaktion zwischen den VOC-Komponenten und der organischen Abfragungsschicht ändert den elektrischen Widerstand der Sensoren. Die relative Änderung des Widerstands des Sensors an der Spitze (Anfang), die Mitte und das Ende der Belichtung sowie der Bereich unter der Kurve des ganzen Maßes wurden gemessen. Alle Atemproben, die durch den nanoarray AI identifiziert wurden, wurden auch unter Verwendung einer unabhängigen Labor-ansässigen analytischen Technik überprüft: Gaschromatographie verbunden mit Massenspektrometrie.

Zusammenfassung der Diagnose und der Klassifikation von 17 Krankheits-ab 1404 Themen über Muster-Analyse von Exhaled Molekülen

Wir berichten über ein künstlich intelligentes nanoarray basiert auf molekular geänderten Gold-nanoparticles und einem gelegentlichen Netz von einzel-ummauerten Kohlenstoffnanoröhrchen für nichtinvasive Diagnose und Klassifikation einiger Krankheiten von ausgeatmetem Atem. Die Leistung von diesem künstlich intelligenten nanoarray wurde klinisch auf Atemproben sammelte die ab 1404 Themen festgesetzt, die eine von 17 verschiedenen Krankheitszuständen haben, die in der Studie eingeschlossen waren oder keinen Beweis jeder möglicher Krankheit, die haben (gesunde Kontrollen). Blindversuche zeigten, dass 86% Genauigkeit mit dem künstlich intelligenten nanoarray erzielt werden könnte und Entdeckung erlauben und Unterscheidung zwischen den verschiedenen Krankheitszuständen überprüfte. Analyse vom künstlich intelligenten nanoarray zeigte auch, dass jede Krankheit sein eigenes einzigartiges breathprint hat und dass das Vorhandensein von einer Krankheit nicht heraus andere aussortieren würde. Cluster-Analyse zeigte eine angemessene Klassifikationsmacht von Krankheiten von den gleichen Kategorien. Der Effekt der Verwirrung klinisch und der Umweltfaktoren auf die Leistung vom nanoarray nicht erheblich änderte die erzielten Ergebnisse. Die Diagnosen- und Klassifikationsmacht vom nanoarray wurde auch durch eine unabhängige analytische Technik d.h. die Gaschromatographie validiert, die mit Massenspektrometrie verbunden wurde. Diese Analyse fand, dass 13 die chemischen Spezies ausatmeten, genannt flüchtige organische Verbindungen, verbunden sind mit bestimmten Krankheiten, und die Zusammensetzung dieses Zusammenbaus der flüchtigen organischer Verbindungen unterscheidet sich von einer Krankheit zu anderen. Gesamt, konnten diese Ergebnisse bis eins der wichtigsten Kriterien für erfolgreiche Gesundheitsintervention in den Neuzeit-, nämlich bedienungsfreundlichen, billigen (erschwinglich) und miniaturisiertenwerkzeugen beitragen, die für personifizierte Siebung, Diagnose und weitere Verfolgung einiger Krankheiten auch benutzt werden konnten, die durch weitere Entwicklung offenbar verlängert werden können.