Comunicado de prensa: ¿Detectar enfermedades a través del olor corporal?
Una nueva tecnología láser ofrece posibilidades para el diagnóstico no invasivo
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Investigadores del Instituto Fraunhofer de Circuitos Integrados (IIS) y de la Universidad Técnica de Dresde han probado un nuevo enfoque para estudiar los cambios en el olor corporal relacionados con enfermedades. Mediante espectroscopia fotoacústica basada en láser, analizaron los compuestos orgánicos volátiles presentes en sencillas muestras tomadas con hisopos corporales. Un estudio inicial reveló diferencias entre las muestras de personas sanas y las de personas con la enfermedad de Parkinson, COVID-19 y otras enfermedades. Los resultados demuestran el potencial de este método para realizar cribados preliminares más rápidos en el futuro.
El olor corporal como fuente de información para el diagnóstico
Las enfermedades pueden alterar la composición de los compuestos orgánicos volátiles (COV) y, por lo tanto, el olor corporal. Estos patrones de olor característicos pueden detectarse en el aire exhalado y en los fluidos corporales: el «volatiloma» humano. Sin embargo, los métodos analíticos existentes suelen ser complejos, requieren mucho tiempo y personal especializado. En consecuencia, actualmente se carece de métodos rápidos y sencillos que puedan utilizarse in situ para una aplicación generalizada.
El equipo de investigación del Fraunhofer IIS y la Universidad Técnica de Dresde combinó un método sencillo de toma de muestras de los participantes con una tecnología de medición láser de alta sensibilidad. Se tomaron muestras con hisopos de la cavidad nasal anterior, el ombligo y el oído externo. A continuación, un espectrómetro registró los patrones de los compuestos volátiles. El hisopo nasal resultó ser especialmente prometedor.
La tecnología láser revela la composición de los cambios en los olores corporales relacionados con enfermedades
El sistema de medición desarrollado en el Fraunhofer IIS utiliza láseres de cascada cuántica ampliamente sintonizables y un detector fotoacústico sensible. Esto genera una huella espectral característica de los COV. El análisis estadístico demostró que el alcance de la medición puede reducirse significativamente sin perder información relevante. Esto allana el camino para el desarrollo, en el futuro, de una técnica de medición compacta, rápida y rentable.
Un estudio inicial aporta pruebas prometedoras
Este estudio de prueba de concepto se llevó a cabo en condiciones controladas de laboratorio. Se seleccionó aleatoriamente a veinticuatro participantes de un estudio a gran escala (SMELLODI): seis controles sanos, así como seis personas con enfermedad de Parkinson, seis con COVID-19 y otras seis con otras afecciones. Las mediciones adicionales de muestras de tres participantes con enfermedad de Parkinson tras dos semanas proporcionaron indicios iniciales de la estabilidad de los resultados a lo largo del tiempo.
Los resultados no sustituyen a un diagnóstico médico. Antes de que la tecnología pueda utilizarse en un entorno clínico, son necesarios estudios más amplios con una gama más diversa de participantes en condiciones reales. A largo plazo, sin embargo, la tecnología podría proporcionar indicios tempranos de posibles enfermedades y respaldar las decisiones relativas a pruebas adicionales.
Los socios combinan conocimientos técnicos y médicos
El Fraunhofer IIS desarrolló el montaje experimental, llevó a cabo las mediciones de laboratorio y realizó el análisis estadístico de los datos. La Universidad Técnica de Dresde aportó su experiencia médica y clínica y coordinó la selección de participantes, el diagnóstico y la recogida de muestras.
La investigación fue financiada en parte por la Unión Europea a través del proyecto «SMELLODI» (HORIZON-EIC-2021-PATHFINDEROPEN-01, número de subvención 101046369). La publicación en acceso abierto fue posible y organizada gracias al proyecto DEAL. El estudio, titulado «Detección de firmas de COV asociadas a enfermedades mediante espectroscopia fotoacústica basada en láser (LPAS)», se publicó en Scientific Reports, de Springer Nature.
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