Photoacoustic spectroscopy evaluation of the impact of smoking on the composition of exhaled air in patients with bronchopulmonary diseases


Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To investigate the impact of smoking on the air exhaled by patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthmatics, by applying photoacoustic spectroscopy. Subjects and methods. The exhaled air absorption spectra (EAAS) were analyzed in healthy volunteers and patients with COPD and asthmatics, by applying an ILPA-1 CO2 laser photoacoustic gas analyzer. The procedure based on the calculation of an integrated estimate (IE) of the state of the object was used to assess the findings. Results. Comparison of the IE of EAAS in COPD patients and non-smoking healthy individuals showed that spectra of the compounds, the formation of which was associated with smoking, were recorded in the range of wavelengths corresponding to the 10R branch of CO2 laser generation. This also provided evidence indicating that the exhaled air of asthmatics differed from that of both smoking and non-smoking healthy individuals. The calculations yielded the threshold values of EAAS IE in the range of wavelengths corresponding to the 10P branche of CO2 laser generation, which made it possible to distinguish non-smoking healthy individuals from asthmatics and COPD patients in 94 and 89% of cases, respectively. Conclusion. The investigation has confirmed that smoking substantially impacts the composition of the air exhaled by healthy individuals. It has been shown that the use of reference groups formed from non-smoking healthy individuals can improve the accuracy of photoacoustic spectroscopy in detecting COPD and asthma. A further development in this direction will open up new prospects for a new method to diagnose COPD and asthma.

About the authors

E B Bukreeva

Сибирский государственный медицинский университет Минздрава России

Томск, Россия

A A Bulanova

Национальный исследовательский Томский государственный университет

Томск, Россия

Yu V Kistenev

Сибирский государственный медицинский университет Минздрава России, Томск; Национальный исследовательский Томский государственный университет

O Yu Nikiforova

Институт оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН

Томск, Россия

References

  1. Хроническая обструктивная болезнь легких. Под ред. А.Г. Чучалина. 2-е изд. М.: Атмосфера; 2011.
  2. Willemse BW, Postma DS, Timens W, Hacken NH. The impact of smoking cessation on respiratory symptoms, lung function, airway hyperresponsiveness and inflammation. European Respiratory Journal. 2004;23(3):464-476. doi: 10.1183/09031936.04.00012704
  3. Bush A. COPD: a pediatric disease. COPD. 2008;5(1):53-67. doi: 10.1080/15412550701815965
  4. Filipiak W, Ruzsanyi V, Mochalski P, Filipiak A, Bajtarevic A, Ager C, Denz H, Hilbe W, Jamnig H, Hackl M, Dzien A, Amann A. Dependence of exhaled breath composition on exogenous factors, smoking habits and exposure to air pollutants. J Breath Res. 2012;6(3): 10.1088/1752-7155/6/3/036008. Accessed April 4, 2016. Available at:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3863686 doi: 10.1088/1752-7155/6/3/036008
  5. Kaper J, Wagena EJ, Willemsen MC, Van Schayck CP. Reimbursement for smoking cessation treatment may double the abstinence rate: results of a randomized trial. Addiction. 2005;100(7):1012-1020. doi: 10.1111/j.1360-0443.2005.01097.x
  6. Fens N, Zwinderman AH, Van der Schee MP, de Nijs SB, Dijkers E, Roldaan AC, Cheung D, Bel EH, Sterk PJ. Exhaled Breath Profiling Enables Discrimination of Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Asthma. Am J Respir Crit Care Med. 2009;180(11):1076-1082. doi: 10.1164/rccm.200906-0939OC
  7. Basanta M, Ibrahim B, Dockry R, Douce D, Morris M, Singh D, Woodcock A, Fowler SJ. Exhaled volatile organic compounds for phenotyping chronic obstructive pulmonary disease: a cross-sectional study. Respir Res. 2012;13(1):72. Accessed April 4, 2016. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3514190
  8. Fens N, Van der Schee MP, Brinkman P , Sterk PJ. Exhaled breath analysis by electronic nose in airways disease. Established issues and key questions. Clin Exp Allergy. 2013;43(7):705-715. doi: 10.1111/cea.12052
  9. Степанов Е.В. Методы высокочувствительного газового анализа молекул-биомаркеров в исследованиях выдыхаемого воздуха. Труды Института общей физики им. А.М. Прохорова. 2005;61:5-47. Ссылка активна на 04.04.2016. Доступно по: http://www.gpi.ru/trudiof/Vol_61/1_stepanov.pdf
  10. Букреева Е.Б., Буланова А.А., Кистенев Ю.В., Никифорова О.Ю. Диагностика хронической обструктивной болезни легких с помощью оптико-акустического газоанализа. Пульмонология. 2015;(1):45-49.
  11. Агеев Б.Г., Кистенев Ю.В., Никифорова О.Ю., Никотин Е.С., Никотина Г.С., Фокин В.А. Применение интегральной оценки состояния объекта для анализа выдыхаемого воздуха и диагностики заболеваний человека. Оптика атмосферы и океана. 2010;23(07):570-579.
  12. Bukreeva EB, Bulanova AA, Kistenev YV, Nikiforova OY. Diagnostics of bronchopulmonary diseases by Mahalanobis distance based absorption spectrum analysis of exhaled air. Front Optoelectron. 2015;8(2):183-186. doi: 10.1007/s12200-015-0498-7
  13. Фокин А.В. Модель согласования биомедицинских данных и комплекс программ для интегральной оценки состояния биосистем: Автореф. дис. … д-ра техн. наук. Томск; 2009. Ссылка активна на 04.04.2016. Доступно по ссылке:http://sun.tsu.ru/mminfo/000372857/000372857.pdf
  14. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ. Statistic. М.: Медиа Сфера; 2002.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).