据麦姆斯咨询报道,格但斯克理工大学(Gdańsk University of Technology)联合格丁尼亚海洋和热带医学大学中心(University Center of Maritime and Tropical Medicine,UCMTM)的研究人员通过利用商用VOC(挥发性有机化合物)气体传感器开发的电子鼻装置,展示了当地医院的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的检测结果。研究人员考虑了研究中发现的影响检测结果的技术问题。他们相信,此次研究有助于推进新技术的开发,以限制COVID-19和类似病毒感染的传播。
2021年3月至7月,波兰爆发了第3次COVID-19,此次主要是阿尔法(Alpha)和德尔塔(Delta)变异毒株。在此期间,研究人员在当地医院专门治疗COVID-19感染者的病房进行了实验。呼吸样本是在一个住院患者组和一个对照组中采集的。研究人员调查了56份呼吸样本(33份COVID-19重症患者呼吸样本、17份健康对照组呼吸样本和6份环境空气样本)。研究人员调查了不同年龄、性别和有基础疾病的患者。
所有样本均在被采集对象晨起进食或饮水之前收集,除了饮用淡水或刷牙以减少食物或饮料气味的不利影响外。呼出气最后一波的潮气末部分由BioVOC呼吸采样器(约130mL)收集,该采样器由特氟龙(Teflon)制成,并包含一个保护性单向流量阀,见下图。每次使用后,将BioVOC呼吸采样器拆卸,放入溶解了20 mL消毒剂(法国的米尔顿牌子)的1L蒸馏水溶液中清洁。该呼吸采样器在消毒液中静置15分钟后自然风干。然后在低压条件下,将BioVOC连接到气腔入口并自动打开电动阀门,将收集的呼吸样本导入电子鼻的气腔(下图a)。
(a)新开发的电子鼻利用呼出气最后一波的潮气末部分以分析气体样本;(b)使用BioVOC收集呼气样本的图示
研究人员通过仔细检查气体传感器的评估参数(如下,依次图1),对收集的数据进行预分析。并统计比较MiCS-6814(NO2)传感器对3个研究组不同样本的响应(如下,依次图2)。他们探索了两组(COVID-19感染者和对照组)的分类算法,以评估环境条件和年龄对检测结果的影响。同时确定了50个样本(33名COVID-19感染者,17名健康志愿者,如下,依次图3)的ROC(受试者工作特征)曲线。他们指出,重要的是要注意环境空气(过滤和循环)对检测结果的影响,同时也可能对医疗效率产生严重影响。因此,重点是要考虑电子鼻对医院病房内COVID-19检测甚至持续监测的影响,以提高医疗效率。
在呼吸样本分析过程中,记录的气体传感器直流电阻RS的相对变化示意图
MiCS-6814(NO2)气体传感器在33名COVID-19感染者、17名健康志愿者和6份环境空气样本这3组选定参数之间响应的主要差异
观察到的50个样本(33名COVID-19感染者、17名健康志愿者)的ROC曲线
COVID-19感染尤其威胁到老年患者的健康,因此研究人员预测,统计学上,他们的呼气比年轻患者的检测变化更为明显。研究人员分别利用COVID-19感染者(55岁)和健康志愿者(45岁)的中位年龄作为阈值,将其分为2个小组。对年龄较大(等于或大于中位年龄,下图a)和相对年轻(低于中位年龄,下图b)小组的ROC曲线的评估证实,老年组的检测结果更准确,所有算法的分类准确率均达到91%以上。在最不理想的情况下的神经网络算法中,年轻患者组的检测准确度下降到80%。这些结果有力的支持了新开发的电子鼻的检测准确性,该方法在统计上能更有效地检测出健康受威胁最严重的老年患者。
观察到的各样本组的ROC曲线
研究人员强调,研究结果显示老年人群的检出率更高。此外,他们注意到所分析的呼吸样本的湿度存在差异。COVID-19感染者呼吸样本的平均湿度高于健康志愿者。在研究人员的探索性研究中,他们专注于可能的修正,以提高检测精度和针对波动环境因素的抗干扰力。研究人员确定了最可靠的气体传感器参数,这些参数可以应用于测试过程,大大缩短检测时间。进一步加强了对选择性好、灵敏度高的传感器的需求。COVID-19感染的单独VOC标志物的浓度为几十ppb水平。尽管如此,呼出气中大量VOC的混合物对应用商业气体传感器检测COVID-19感染者有很大影响。
该电子鼻应用于COVID-19检测之前,仍有一些悬而未决的问题。首先,研究人员无法确定电阻式气体传感器不可避免的时间漂移如何影响电子鼻的检测率,以及在密集操作期间是否需要对其反复校准。他们认为应引入更有效、更快速的气体传感器清洁程序(例如采用紫外线(UV)照射或脉冲加热)。其次,在露天条件下或被检测者患有感冒、季节性流感等肺部疾病时的检测效率。最后,采用预浓缩器技术来增加VOC浓度并降低对气体传感器的要求。该技术会增加电子鼻的成本并使其更笨重。他们认为,上述问题是在引入大规模COVID-19筛查和监测其医疗效率方面迈出的一大步。该方法出结果更快、成本更低,但并不会像金标准PCR(聚合酶链式反应)测试那样准确。
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