Detección de cáncer por el aliento exhalado
Análisis de gases respiratorios para diagnósticos médicos
El aire que exhalamos contiene información que puede ayudar al diagnóstico de enfermedades. Los investigadores del Centro del Proyecto Fraunhofer para Sistemas Microelectrónicos y Ópticos para Biomedicina MEOS están desarrollando soluciones diseñadas para permitir el análisis del gas de la respiración para este propósito. Aunque sus investigaciones se centran en la detección temprana del cáncer, el mismo principio podría aplicarse también para distinguir entre COVID-19 y otras enfermedades respiratorias.
En el corazón de este novedoso espectrómetro de movilidad de iones hay un chip FAIMS miniaturizado.
© Fraunhofer IPMS
Algunas enfermedades tienen un olor distintivo. Un olor ligeramente dulce y afrutado a acetona, por ejemplo, puede indicar diabetes. De hecho, hay informes de médicos en la Antigua Grecia que eran capaces de detectar la enfermedad por el olor del aliento de un paciente. Estos olores característicos son causados por ciertos compuestos orgánicos volátiles (COV) que son emitidos por el tejido enfermo o por el propio patógeno antes de que se manifiesten los primeros síntomas.
El aire exhalado proporciona una huella del metabolismo del paciente
"Muchas enfermedades causan un cambio en la composición de los gases traza orgánicos volátiles en el aire exhalado que pueden ser usados como biomarcadores", explica el Dr. Jessy Schönfelder, investigador asociado de Fraunhofer MEOS. "A menudo es una combinación de varios gases traza en una concentración significativamente elevada o reducida lo que es característico de una enfermedad específica. Esto se conoce como la huella dactilar de COV o patrón de COV". Fraunhofer MEOS en Erfurt es un centro de proyectos interdisciplinarios en el que participan los Institutos Fraunhofer de Terapia Celular e Inmunología IZI, Microsistemas Fotónicos IPMS, y Óptica Aplicada e Ingeniería de Precisión IOF.
Hay combinaciones de marcadores específicos para muchas más enfermedades de lo que se pensaba. Cada una de ellas tiene que ser descifrada minuciosamente. Esta es la tarea a la que se enfrentan Schönfelder, una química de formación, y su equipo. Juntos, están desarrollando un espectrómetro especial de movilidad de iones (IMS) con el que identificar estos patrones de COV. Dado que cada persona exhala alrededor de 200 COV, no es de ninguna manera un trabajo fácil. El objetivo de esta investigación es la detección del cáncer, en particular del cáncer de pulmón.
El equipo de investigación de Fraunhofer MEOS espera que esta nueva tecnología sea capaz de detectar una amplia gama de biomarcadores. También quieren utilizarla para distinguir entre COVID-19 y otras infecciones respiratorias. Asimismo, forma parte del proyecto del clúster de Fraunhofer M3Infekt, que está desarrollando un sistema de monitorización móvil, modular y multimodal para permitir una rápida intervención en caso de un repentino deterioro del estado de los pacientes de COVID-19. Además, se espera que este método de análisis de gases respiratorios pueda proporcionar una indicación anticipada de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer. Esto no sólo proporcionaría una advertencia más temprana que con los métodos convencionales como los análisis de sangre, sino que también sería más conveniente, ya que sólo requiere que el paciente respire en un tubo.
"Hay un enorme potencial para los sistemas de sensores en el análisis de gases respiratorios", explica Schönfelder. "La tecnología IMS es no invasiva, sensible y selectiva. Y es rápida, barata y también compacta y portátil, así que no hay razón para que no se use en prácticas médicas y hospitales. El producto final será del tamaño de una caja de zapatos".
Un chip FAIMS con voltaje alterno
En el corazón de este novedoso sistema IMS hay un chip miniaturizado de espectrometría de movilidad asimétrica de iones de alto campo (FAIMS). El sistema microelectromecánico (MEMS) comprende un filtro de iones y un detector. El dispositivo también cuenta con una lámpara UV. En primer lugar, los COV, transportados en un gas portador, se bombean al espectrómetro, donde se ionizan por medio de la luz UV. En otras palabras, se convierten en moléculas cargadas. "Éstas se alimentan entonces al chip FAIMS, que fue desarrollado por el Fraunhofer IPMS", dice Schönfelder. "A continuación se aplica un voltaje alterno en los electrodos del filtro. Ajustando el voltaje en el filtro, se puede controlar qué COV llegan al detector. Esto genera una huella de COV, que nos permite identificar la enfermedad que estamos buscando."
En la actualidad, el equipo de investigación está trabajando para mejorar el sistema de control electrónico y para mejorar la extracción y el procesamiento de las muestras. Mientras tanto, se han realizado con éxito mediciones de referencia con cultivos celulares, y se están llevando a cabo más investigaciones con muestras humanas clínicas. En un proyecto concluido recientemente en el Fraunhofer IZI, los científicos que utilizaron una tecnología similar pudieron distinguir siete cepas bacterianas diferentes.
Al mismo tiempo, se espera que los algoritmos de IA especialmente desarrollados simplifiquen la evaluación de las huellas dactilares de los COV. "Cada medición genera medio millón de lecturas", explica Schönfelder. "Así que queremos usar el aprendizaje automático para analizar este enorme volumen de datos." El algoritmo se entrena usando muestras de sujetos sanos y pacientes de cáncer. Los resultados de tales mediciones están disponibles en pocos minutos. "Y podemos imaginar que nuestro espectrómetro de movilidad de iones podría ser utilizado algún día para examinar a los pasajeros de las aerolíneas para determinar si están infectados con el coronavirus", añade.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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