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Nanoarray fiuta fuori e distingue “i breathprints” delle malattie multiple

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Un gruppo internazionale di 63 scienziati in 14 dipartimenti clinici ha identificato «un breathprint» unico per 17 malattie con accuratezza di 86% ed ha progettato un non invadente, economico e dispositivo portatile miniaturizzato che scherma i campioni del respiro per classificare e diagnosticare parecchi tipi di malattie, riferiscono in una carta di aperto Access nel giornale ACS nano.

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Fin intorno dal 400 A.C., medici hanno diagnosticato alcune malattie odorando il respiro esalato di un paziente, che contiene l'azoto, l'anidride carbonica, l'ossigeno e una piccola quantità di più di altre 100 componenti chimiche volatili. Gli importi relativi di queste sostanze variano secondo lo stato della salute di una persona. Per esempio, il diabete crea un odore dolce del respiro. Recentemente, parecchi gruppi degli scienziati hanno sviluppato gli analizzatori sperimentali del respiro, ma la maggior parte di questi strumenti mettono a fuoco su una malattia, quali il diabete ed il melanoma, o su alcune malattie.

Diagnosticare 17 malattie

I ricercatori hanno sviluppato una matrice dei sensori del nanoscale per individuare le diverse componenti in migliaia di campioni del respiro hanno raccolto dal 1404 i pazienti che erano in buona salute o hanno avuti uno di diseases* differente 17, quali il cancro del rene o la malattia del Parkinson.

Il gruppo ha usato la spettrometria di massa per identificare le componenti del respiro connesse con ogni malattia. Analizzando i risultati con le tecniche di intelligenza artificiale (classificatori binari), il gruppo ha trovato che ogni malattia produce un breathprint unico, in base agli importi differenti di 13 componenti organiche volatili del prodotto chimico (COV). Inoltre hanno indicato che la presenza di una malattia non avrebbe impedito la rilevazione di altre — un requisito indispensabile per sviluppare un dispositivo pratico per schermare e diagnosticare le varie malattie.

Sulla base della ricerca, il gruppo ha progettato uno strato organico che funziona come strato di percezione (elemento di riconoscimento) per VOCs adsorbito e un nanoarray elettricamente conduttivo basato sugli strati resistenti delle nanoparticelle molecolare modificate dell'oro e su una rete casuale dei nanotubes a parete semplice del carbonio. Le nanoparticelle e i nanotubes hanno modelli differenti di conduttività elettrica connessi con le malattie differenti. **

Gli autori hanno ricevuto il finanziamento dal ERC e dal LCAOS del programma quadro dell'Unione Europea settima per la ricerca e lo sviluppo tecnologico, del programma di EuroNanoMed sotto VOLGACORE e del Consiglio lettone di scienza.

* cancro polmonare, cancro colorettale, cancro di collo e di testa, cancro ovarico, cancro alla vescica, carcinoma della prostata, cancro del rene, cancro gastrico, morbo di Crohn, colite ulcerosa, sindrome di intestino irritabile, Parkinson idiopatico, parkinsonismo atipico, sclerosi a placche, ipertensione arteriosa polmonare, pre-eclampsia e malattia renale cronica.

** Durante l'esposizione ai campioni del respiro, interazione fra le componenti del COV e lo strato di percezione organico cambia la resistenza elettrica dei sensori. Il cambiamento relativo della resistenza del sensore al picco (inizio), il mezzo e la conclusione dell'esposizione come pure l'area sotto la curva di intera misura sono stati misurati. Tutti i campioni del respiro identificati dal AI nanoarray inoltre sono stati esaminati facendo uso ad una di una tecnica analitica basata a laboratorio indipendente: gascromatografia collegata con spettrometria di massa.

Estratto della diagnosi e di una classificazione di 17 oggetti di malattie dal 1404 via analisi di modello delle molecole Exhaled

Riferiamo su un nanoarray artificialmente intelligente basato sulle nanoparticelle molecolare modificate dell'oro e su una rete casuale dei nanotubes unico murati del carbonio per la diagnosi e la classificazione non invadenti di una serie di malattie da respiro esalato. La prestazione di questo nanoarray artificialmente intelligente è stata valutata clinicamente sui campioni del respiro ha raccolto dal 1404 gli oggetti che hanno uno di 17 stati differenti di malattia inclusi nello studio o che non hanno prova di tutta la malattia (comandi sani). Gli esperimenti ciechi hanno indicato che l'accuratezza di 86% potrebbe essere raggiunta con il nanoarray artificialmente intelligente, permettendo sia la rilevazione che la distinzione fra gli stati differenti di malattia esaminasse. L'analisi del nanoarray artificialmente intelligente inoltre ha indicato che ogni malattia ha suo proprio breathprint unico e che la presenza di una malattia non avrebbe schermato fuori altre. L'analisi per gruppi ha mostrato un potere ragionevole di classificazione delle malattie dalle stesse categorie. L'effetto di confusione dei fattori clinici ed ambientali sulla prestazione del nanoarray non ha alterato significativamente i risultati ottenuti. Il potere di classificazione e di diagnosi del nanoarray inoltre è stato convalidato da una tecnica analitica indipendente, cioè, gascromatografia collegata con spettrometria di massa. Questa analisi ha trovato che 13 hanno esalato le specie chimiche, hanno chiamato i composti organici volatili, sono associati con determinate malattie e la composizione di questo montaggio dei composti organici volatili differisce da una malattia ad un altro. In generale, questi risultati potrebbero contribuire ad uno dei criteri più importanti per riuscito intervento di salute negli strumenti di facile impiego, economici (accessibile) e miniaturizzata moderni di era, cioè che potrebbero anche essere utilizzati per selezione, la diagnosi e seguito personali di una serie di malattie, che possono essere estese chiaramente tramite ulteriore sviluppo.