Сенсорный газоаналитический комплекс в диагностике рака легкого
pdf (Русский)

关键词

сенсорный газоаналитический комплекс
рак легкого
неинвазивная диагностика
выдыхаемый воздух
нейронная сеть

How to Cite

Родионов, Е. О., Чернов, В. И., Кульбакин, Д. Е., Обходская, Е. В., Обходский , А. В., Сачков, В. И., & Миллер, С. В. (2023). Сенсорный газоаналитический комплекс в диагностике рака легкого. VOPROSY ONKOLOGII, 69(5), 855–862. https://doi.org/10.37469/0507-3758-2023-69-5-855-862

摘要

Цель исследования. Изучить образцы выдыхаемого воздуха, полученных от больных раком легкого, а также найти общие сигнальные маркеры, которые можно выявить с помощью искусственной нейронной сети, обеспечивающей единообразие процедуры отбора проб на основе стандартизированной сенсорной системы газоанализа.

Материалы и методы. В ходе исследования образцы выдыхаемого воздуха были взяты у 90 человек в возрасте от 22 до 95 лет за период 2020-2021 гг. Все испытуемые, участвовавшие в исследовании, были разделены на две группы: первую — тестовую и вторую — контрольную. В основную группу вошли пациенты с морфологически верифицированным злокачественным новообразованием легких стадии Т1-4N0-3M0-1 (21 человек). В контрольную группу вошли лица, у которых на момент исследования не было клинических данных о наличии злокачественной патологии (из анамнеза или по данным ранее проведенного обследования, если таковые имеются). Разработан газоаналитический комплекс, способный анализировать газовые пробы в двух режимах — прямое вдыхание в камеру или использование мешков для газовых проб. В данной работе мы использовали дистанционный отбор проб из мешков в связи с пандемией COVID-19.

Результаты. Точность диагностики рака легкого составила 85,71 %, чувствительность — 95,24 % и специфичность — 76,19 %. К отличительным особенностям изученного нами метода можно отнести мобильность используемого оборудования и возможность размещения в медицинских учреждениях разного уровня, простота и относительная дешевизна диагностики, возможность беспрепятственного использования с целью скрининга опухолевых процессов в широкой популяции.

https://doi.org/10.37469/0507-3758-2023-69-5-855-862
pdf (Русский)

参考

Sung H, Ferlay J, Siegel RL, et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 2021;71(3):209-249. https://doi.org/10.3322/caac.21660.

Siegel RL, Miller KD, Jemal A. Cancer statistics, 2019. CA Cancer J Clin. 2019;69(1):7-34. https://doi.org/10.3322/caac.21551.

Arnold MJ, Zhang G. Lung cancer screening: guidelines from the american college of chest physicians. Am Fam Physician. 2023;107(1):100-102.

Родионов Е.О., Тузиков С.А., Миллер С.В., Кульбакин Д.Е., Чернов В.И. Методы ранней диагностики рака легкого (обзор литературы). Сибирский онкологический журнал. 2020;19(4):112-122. [Rodionov EO, Tuzikov SA, Miller SV, Kulbakin DE, Chernov VI. Methods for early detection of lung cancer (review). Siberian Journal of Oncology. 2020;19(4):112-122 (In Russ.)]. https://doi.org/10.21294/1814-4861-2020-19-4-112-122.

Mazzone PJ, Sears CR, Arenberg DA, et al. Evaluating molecular biomarkers for the early detection of lung cancer: when is a biomarker ready for clinical use? An official american thoracic society policy statement. Am J Respir Crit Care Med. 2017;196(7):e15-e29. https://doi.org/10.1164/rccm.201708-1678ST.

Sani SN, Zhou W, Ismail BB, et al. LC-MS/MS based volatile organic compound biomarkers analysis for early detection of lung cancer. Cancers. 2023;15(4):1186. https://doi.org/10.3390/cancers15041186.

Gordon SM, Szidon JP, Krotoszynski BK, et al. Volatile organic compounds in exhaled air from patients with lung cancer. Clin Chem. 1985;31(8):1278-82.

Krilaviciute A, Heiss JA, Leja M, et al. Detection of cancer through exhaled breath: a systematic review. Oncotarget. 2015;6(36):38643-57. https://doi.org/10.18632/oncotarget.5938.

Sun X, Shao K, Wang T. Detection of volatile organic compounds (VOCs) from exhaled breath as noninvasive methods for cancer diagnosis. Anal Bioanal Chem. 2016;408(11):2759-80. https://doi.org/10.1007/s00216-015-9200-6.

van der Sar IG, Wijbenga N, Nakshbandi G, et al. The smell of lung disease: a review of the current status of electronic nose technology. Respir Res. 2021;22(1):246. https://doi.org/10.1186/s12931-021-01835-4.

Baldini C, Billeci L, Sansone F, et al. Electronic nose as a novel method for diagnosing cancer: a systematic review. Biosensors (Basel). 2020;10(8):84. https://doi.org/10.3390/bios10080084.

Chernov VI, Choynzonov EL, Kulbakin DE, et al. Cancer diagnosis by neural network analysis of data from semiconductor sensors. Diagnostics. 2020;10(9):677. https://doi.org/10.3390/diagnostics10090677.

Meng S, Li Q, Zhou Z, et al. Assessment of an exhaled breath test using high-pressure photon ionization time-of-flight mass spectrometry to detect lung cancer. JAMA Netw Open. 2021;4(3):e213486. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2021.3486.

Scheepers MHMC, Al-Difaie Z, Brandts L, et al. Diagnostic performance of electronic noses in cancer diagnoses using exhaled breath: a systematic review and meta-analysis. JAMA Netw Open. 2022;5(6):e2219372. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2022.19372.

Creative Commons License

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

© АННМО «Вопросы онкологии», Copyright (c) 2023