使用eNose进行人体挥发物分析以评估临床环境中无法控制的哮喘
2020/03/27
摘要
背景：在区分哮喘个体时，呼出挥发性有机化合物（VOCs）的分析显示出有前景的结果。目前，还没有关于失控哮喘的生物标志物。因此，我们的目的是在真实的临床环境中，利用电子鼻（eNose）来评估呼出的VOC分析能力，以确定具有不可控制哮喘的个体。
方法：进行横断面研究，并用eNose分析199名受试者（130名6岁至78岁,，患有哮喘的女性患者，66%）的呼吸样本。利用来自32个传感器的电阻数据进行多变量无监督聚类分析，可以区分训练组和测试组中的三簇VOC模式。使用单向方差分析、Kraskal-Wallis和χ2检验进行聚类间的比较。
结果：在训练组（n＝121）中，确定了三个不同集群，包含了哮喘、肺功能、前四周症状和年龄。两两比较显示在运动、呼吸困难和性别方面，胸闷程度存在显著差异。这些发现在测试组（n＝78）中得到证实，其中训练模型确定了三个集群。较少的呼吸症状（呼吸困难和夜间觉醒）的受试者被分为一个集群，而其他集群包括症状控制较差的受试者，且哮喘个体的分布在他们之间存在显著差异。
结论：在临床环境中，利用EnOSE获得呼出VOC剖面图，对其进行分析可以作为一个快速的和非侵入性的用于检测未控制哮喘症状互补评估工具。
文献来源： Human volatilome analysis using eNose to assess uncontrolled asthma in a clinical setting. Mariana F, et al. Allergy. 29 Jan 2020.
背景：在区分哮喘个体时，呼出挥发性有机化合物（VOCs）的分析显示出有前景的结果。目前，还没有关于失控哮喘的生物标志物。因此，我们的目的是在真实的临床环境中，利用电子鼻（eNose）来评估呼出的VOC分析能力，以确定具有不可控制哮喘的个体。
方法：进行横断面研究，并用eNose分析199名受试者（130名6岁至78岁,，患有哮喘的女性患者，66%）的呼吸样本。利用来自32个传感器的电阻数据进行多变量无监督聚类分析，可以区分训练组和测试组中的三簇VOC模式。使用单向方差分析、Kraskal-Wallis和χ2检验进行聚类间的比较。
结果：在训练组（n＝121）中，确定了三个不同集群，包含了哮喘、肺功能、前四周症状和年龄。两两比较显示在运动、呼吸困难和性别方面，胸闷程度存在显著差异。这些发现在测试组（n＝78）中得到证实，其中训练模型确定了三个集群。较少的呼吸症状（呼吸困难和夜间觉醒）的受试者被分为一个集群，而其他集群包括症状控制较差的受试者，且哮喘个体的分布在他们之间存在显著差异。
结论：在临床环境中，利用EnOSE获得呼出VOC剖面图，对其进行分析可以作为一个快速的和非侵入性的用于检测未控制哮喘症状互补评估工具。
文献来源： Human volatilome analysis using eNose to assess uncontrolled asthma in a clinical setting. Mariana F, et al. Allergy. 29 Jan 2020.
(中国医科大学附属一院 苏新明）
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