Разработка алгоритма обработки данных “электронного носа” на пьезосенсорах при анализе проб крови без пробоподготовки: пилотное исследование

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлены первые результаты анализа крови пациентов отделений разного профиля без пробоподготовки с применением портативного “электронного носа” на пьезосенсорах. В течение полугода на базе клинической лаборатории областной больницы параллельно проводились анализы крови пациентов традиционными методами и сенсорным. Рассмотрено влияние условий (температура помещения, кратность повтора, природа модификаторов электродов пьезосенсоров) на повторяемость сигналов массива сенсоров. Предложены эффективные подходы и алгоритмы обработки многомерных данных массива пьезосенсоров при детектировании профиля летучих соединений (ЛОС) крови малого объема (не более 0.5 мл). В качестве внутреннего стандарта при анализе проб крови без пробоподготовки в условиях лаборатории эффективно применение проб дистиллированной воды второго типа. Проанализированы образцы проб крови от 250 пациентов. Установлено, что набором пьезосенсоров надежно выделяются пробы при ярко выраженных патологиях воспаления, онкологии, серьезных проблемах в работе почек, высочайшем уровне стресса (операция; ДТП с травмами, несовместимыми с жизнью; ожоги). Другие патологии также фиксируются с помощью предложенного параметра, но его величина зависит от индивидуального состояния пациента, наличия сопутствующих заболеваний, достижения компенсации, степени выраженности негативных процессов при поступлении (например, сахарный диабет второго типа). Отличие профилей ЛОС для проб с разными значимыми патологиями с покомпонентным анализом – предмет следующего сообщения. Оптимизирован способ детектирования летучих соединений крови (режим измерения, кратность повтора) и предложены простые эффективные алгоритмы обработки массива данных сенсоров.

Об авторах

Т. А. Кучменко

Институт геохимии и аналитической химии имени В.И. Вернадского Российской академии наук; Воронежский государственный университет инженерных технологий

Email: tak1907@mail.ru
ул. Косыгина, 19, Москва, 119991 Россия; просп. Революции, 19, Воронеж, 394036 Россия

Д. А. Менжулина

Воронежский государственный медицинский университет имени Н.Н. Бурденко

Автор, ответственный за переписку.
Email: tak1907@mail.ru
ул. Студенческая, 10, Воронеж, 394000 Россия

Список литературы

  1. Teränen V., Nissinen S., Roine A., Antila A., Siiki A., Vaalavuo Y., Kumpulainen P., Oksala N., Laukkarinen J. Bile-volatile organic compounds in the diagnostics of pancreatic cancer and biliary obstruction: A prospective proof-of-concept study // Front. Oncol. 2022. V. 12. № 918539. https://doi.org/10.3389/fonc.2022.918539
  2. Navaneethan U., Parsi M.A., Gutierrez N.G., Bhatt A., Venkatesh P.G., Lourdusamy D., Grove D., Hammel J.P., Jang S., Sanaka M.R., Stevens T., Vargo J.J., Dweik R.A. Volatile organic compounds in bile can diagnose malignant biliary strictures in the setting of pancreatic cancer: A preliminary observation // Gastrointest. Endosc. 2014. V. 8. Iss. 6. P. 1038. https://doi.org/10.1016/j.gie.2014.04.016
  3. Nissinen S.I., Roine A., Hokkinen L., Karjalainen M., Venäläinen M., Helminen H., Niemi R., Lehtimäki T., Rantanen T., Oksala N. Detection of pancreatic cancer by urine volatile organic compound analysis // Anticancer Res. 2019. V. 39. № 1. P. 73. https://doi.org/10.21873/anticanres.13081; PMID: 30591442
  4. Esfahani S., Wicaksono A., Mozdiak E., Arasaradnam R.P., Covington J.A. Non-invasive diagnosis of diabetes by volatile organic compounds in urine using FAIMS and Fox4000 electronic nose // Biosensors (Basel). 2018. V. 8. № 4. P. 121. https://doi.org/10.3390/bios8040121; PMID: 30513787; PMCID: PMC6316010
  5. Weng X., Li G., Liu Z., Liu R., Liu Z., Wang S., Zhao S., Ma X., Chang Z. A preliminary screening system for diabetes based on in-car electronic nose // Endocr. Connect. 2023. V. 12. № 3. e220437. https://doi.org/10.1530/EC-22-0437; PMID: 36662684; PMCID: PMC9986382
  6. Khokhar M. Non-invasive detection of renal disease biomarkers through breath analysis // J. Breath Res. 2024. V. 18. Article 024001. https://doi.org/10.1088/1752-7163/ad15fb
  7. Gaye O., Fall C.B., Jalloh M., Faye B., Jobin M., Cussenot O. Detection of urological cancers by the signature of organic volatile compounds in urine, from dogs to electronic noses // Curr. Opin. Urol. 2023. V. 33. № 6. P. 437. https://doi.org/10.1097/MOU.0000000000001128; PMID: 37678152
  8. Afonso H.A.S., Farraia M.V., Vieira M.A., Cavaleiro Rufo J. Diagnosis of pathological conditions through electronic nose analysis of urine samples: A systematic review and meta-analysis // Porto Biomed. J. 2022. V. 7. № 6. e188. https://doi.org/10.1097/j.pbj.0000000000000188; PMID: 37152083; PMCID: PMC10158878
  9. Pelling M., Chandrapalan S., West E., Arasaradnam R.P. A systematic review and meta-analysis: Volatile organic compound analysis in the detection of hepatobiliary and pancreatic cancers // Cancers (Basel). 2023. V. 15. № 8. P. 2308. https://doi.org/10.3390/cancers15082308; PMID: 37190235; PMCID: PMC10136496
  10. Laird S., Debenham L., Chandla D., Chan C., Daulton E., Taylor J., Bhat P., Berry L., Munthali P., Covington J.A. Breath analysis of COVID-19 patients in a tertiary UK hospital by optical spectrometry: The E-Nose CoVal study // Biosensors (Basel). 2023. V. 13. № 2. P. 165. https://doi.org/10.3390/bios13020165; PMID: 36831932; PMCID: PMC9953365
  11. Wintjens A.G.W.E., Hintzen K.F.H., Engelen S.M.E., Lubbers T., Savelkoul P.H.M., Wesseling G., van der Palen J.A.M., Bouvy N.D. Applying the electronic nose for pre-operative SARS-CoV-2 screening // Surg. Endosc. 2021. V. 35. № 12. P. 6671. https://doi.org/10.1007/s00464-020-08169-0; PMID: 33269428; PMCID: PMC7709806
  12. Wilson A.D., Forse L.B. Potential for early noninvasive COVID-19 detection using electronic-nose technologies and disease-specific VOC metabolic biomarkers // Sensors (Basel). 2023. V. 23. № 6. P. 2887. https://doi.org/10.3390/s23062887; PMID: 36991597; PMCID: PMC10054641
  13. Wilson A.D. Application of electronic-nose technologies and VOC-biomarkers for the noninvasive early diagnosis of gastrointestinal diseases // Sensors (Basel). 2018. V. 18. № 8. P. 2613. https://doi.org/10.3390/s18082613; PMID: 30096939; PMCID: PMC6111575
  14. De Meij T.G., Larbi I.B., van der Schee M.P., Lentferink Y.E., Paff T., sive Droste J.S.T., Mulder C.J., van Bodegraven A.A., de Boer N.K. Electronic nose can discriminate colorectal carcinoma and advanced adenomas by fecal volatile biomarker analysis: Proof of principle study // Int. J. Cancer. 2014. V. 134. № 5. P. 1132. https://doi.org/10.1002/ijc.28446
  15. de Kroon R.R., Frerichs N.M., Struys E.A., de Boer N.K., de Meij T.G.J., Niemarkt H.J. The potential of fecal volatile organic compound analysis for the early diagnosis of late-onset sepsis in preterm infants: A narrative review // Sensors (Basel). 2024. V. 24. № 10. P. 3162. https://doi.org/10.3390/s24103162; PMID: 38794014; PMCID: PMC11124895
  16. Arasaradnam R.P., Covington J.A., Harmston C., Nwokolo C.U. Review article: Next generation diagnostic modalities in gastroenterology--gas phase volatile compound biomarker detection // Aliment. Pharmacol. Ther. 2014. V. 39. № 8. P. 780. https://doi.org/10.1111/apt.12657; Epub Feb 20, 2014. PMID: 24612215
  17. Hosfield B.D., Pecoraro A.R., Baxter N.T., Hawkins T.B., Markel T.A. The assessment of fecal volatile organic compounds in healthy infants: Electronic nose device predicts patient demographics and microbial enterotype // J. Surg. Res. 2020. V. 254. P. 340. https://doi.org/10.1016/j.jss.2020.05.010; PMID: 32526503; PMCID: PMC7483828
  18. Wei C., Pan Y., Zhang W., He Q., Chen Z., Zhang Y. Comprehensive analysis between volatile organic compound (VOC) exposure and female sex hormones: A cross-sectional study from NHANES 2013-2016 // Environ. Sci. Pollut. Res. Int. 2023. V. 30. № 42. P. 95828. doi: 10.1007/s11356-023-29125-0; PMID: 37561291
  19. ГОСТР 52501-2005. Национальный стандарт РФ. Вода для лабораторного анализа. Техни­ческие условия. М.: Стандартинформ, 2008. 16 с.
  20. Кучменко Т.А., Умарханов Р.У., Менжулина Д.А. Биогидроксиапатит – новая фаза для селективного микровзвешивания паров органических соединений – маркеров воспаления в носовой слизи телят и человека. Сообщение 1. Сорбция в модельных системах // Сорбционные и хроматографические процессы. 2021. Т. 21. № 2. С. 142.
  21. Kuchmenko Т.А. Electronic nose based on nanoweights, expectation and reality // Pure Appl. Chem. 2017. V. 89. № 10. P. 1587. https://doi.org/10.1515/pac-2016-1108
  22. Kuchmenko T.A., Lvova L.B. A perspective on recent advances in piezoelectric chemical sensors for environmental monitoring and foodstuffs analysis // Chemosensors. 2019. V. 7. № 3. P. 39. https://doi.org/10.3390/chemosensors7030039
  23. Kuchmenko T.A., Lvova L.B. Piezelectric chemosensors and multisensory systems / Chemoresponsive Materials: Smart Materials for Chemical and Biological Stimulation. 2nd Ed. / Ed. Schneider H., The Royal Society of Chemistry, 2022, Ch. 16. P. 567. https://pubs.rsc.org/en/content/ebook/978-1- 83916-277-0
  24. Кучменко Т.А. Химические сенсоры на основе пьезокварцевых микровесов / Проблемы аналитической химии. Т. 14 / Под ред. Власова Ю.Г. М.: Наука, 2011. С. 127.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».