Su terrible aliento está tratando de decirle algo, y no solo que es hora de abrir un frasco de Listerina. Dentro de esa nube de cebolla y olores de atún rancio hay cientos de compuestos químicos, que se combinan en la boca para crear una proporción tan única como una huella dactilar. Al analizar esa proporción, los investigadores han ideado una nueva y poderosa forma de detectar las firmas de varias enfermedades, desde el cáncer de próstata hasta el Parkinson.
Hoy, en la revista American Chemical Society Nano, los investigadores desvelan un conjunto de sensores que identifica y captura la «huella respiratoria» única de 17 enfermedades diferentes. Los investigadores esperan que su matriz, que utiliza inteligencia artificial para igualar los diferentes niveles y proporciones de 13 compuestos químicos clave que se encuentran en la respiración humana con diferentes enfermedades, allane el camino para una herramienta de diagnóstico médico versátil. Después de muestrear el aliento de más de 1,400 personas, descubrieron que su técnica era capaz de discriminar entre enfermedades con una precisión del 86 por ciento.
La ciencia detrás del aroma de la respiración de una persona se encuentra en el conjunto de compuestos químicos orgánicos que expulsamos rutinariamente al aire con cada risa, grito o suspiro. Estos compuestos a menudo vienen marcados con los signos de cambios bioquímicos provocados por enfermedades específicas, un fenómeno que forma la base del diagnóstico moderno del aliento. El problema es que hay mucho ruido de fondo para filtrar: En una nube de aliento exhalado, normalmente verás cientos de estos compuestos.
Los médicos antiguos que datan del año 400 a.C. sabían que había algo que se podía extraer al oler el aliento de una persona enferma. El famoso médico griego Hipócrates, entre otros, solía oler el aliento de sus pacientes para averiguar qué los aquejaba. (Peor aún, algunos médicos solían oler la orina o las heces de sus pacientes.) Nos hemos vuelto un poco más sofisticados desde entonces; el análisis de aliento se ha empleado con éxito para diagnosticar cirrosis hepática, diabetes y cáncer colorrectal. Incluso hay un Diario dedicado a la Investigación de la Respiración.
Pero anteriormente, tales esfuerzos se han utilizado principalmente para detectar una sola enfermedad. En el nuevo estudio, Hossam Haick, experto en nanotecnología del Technion—Instituto de Tecnología de Israel, y varias docenas de colaboradores internacionales tenían como objetivo sentar las bases para una herramienta de diagnóstico general para identificar las firmas de aliento de muchas enfermedades, incluyendo insuficiencia renal, cáncer de pulmón, enfermedad de Crohn, esclerosis múltiple, cáncer de próstata y ovario, y más. Su matriz primero evalúa la abundancia relativa de cada compuesto dentro del aliento de una persona, y luego compara las firmas de la enfermedad con las de individuos sanos.
» Tenemos una mezcla de compuestos que caracterizan una enfermedad determinada, y esta imagen es diferente de una enfermedad a otra», explica Haick. Utilizando análisis de espectrometría de masas, el grupo identificó primero las firmas compuestas específicas de 17 enfermedades diferentes. Luego muestrearon el aliento de más de 1.400 personas, utilizando una matriz sensorial de nanotubos de carbono y partículas de oro para registrar qué mezcla de compuestos exhalaron. Un conjunto de algoritmos informáticos descifró lo que los datos les decían sobre la presencia o ausencia de cada enfermedad.
Ahí es cuando entra en juego la inteligencia artificial. «Podemos enseñar al sistema que una huella de aliento podría estar asociada con una enfermedad en particular», dice Haick, quien codirigió el estudio. «Funciona de la misma manera que usaríamos perros para detectar compuestos específicos. Llevamos algo a la nariz de un perro, y el perro transferirá esa mezcla química a una firma eléctrica y la proporcionará al cerebro, y luego la memorizará en regiones específicas del cerebro, esto es exactamente lo que hacemos. Dejamos que huela una enfermedad determinada, pero en lugar de una nariz usamos sensores químicos, y en lugar del cerebro usamos algoritmos. Luego, en el futuro, puede reconocer la enfermedad como un perro podría reconocer un olor.»
Jonathan Beauchamp, físico ambiental del Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Procesos y Embalaje en Alemania, dijo que la tecnología presenta una forma prometedora de superar un obstáculo importante en el análisis de la respiración. «Los mismos COV (compuestos orgánicos volátiles) a menudo se iluminan como marcadores de muchas enfermedades diferentes», dice. «De hecho, ahora es ampliamente aceptado dentro de la comunidad de investigación de la respiración que es poco probable que existan COV únicos para enfermedades específicas.»
Por lo tanto, la búsqueda de concentraciones de varios COV en relación entre sí, como lo hicieron Haick y sus colegas, puede probar el método de diagnóstico más preciso, agrega. «Estos resultados demuestran una alta precisión en la discriminación de una enfermedad específica contra otra … El estudio actual demuestra claramente el poder y la promesa de la técnica de matriz de nanopartículas de oro», dice.
En el estudio participaron docenas de académicos de 14 instituciones de investigación de cinco países diferentes. Sus participantes eran igualmente diversos: La edad media era de 55 años; aproximadamente la mitad eran hombres y la otra mitad mujeres; y aproximadamente un tercio eran fumadores activos. Los participantes fueron reclutados en todo el mundo en los Estados Unidos, Israel, Francia, Letonia y China. «La gran cantidad de temas en áreas geográficas variadas es realmente una fortaleza clave de este estudio», dice Cristina Davis, ingeniera biomédica que dirige el laboratorio de bioinstrumentación de la Universidad de California en Davis.
«Ensayos clínicos más grandes como este ayudarán a ampliar los límites del análisis de la respiración y deberían ayudar a generar herramientas médicas prometedoras para la práctica clínica», agrega Davis, que no participó en el estudio. «Han tomado nuevos conocimientos de espectrometría de masas y los han acoplado a su novedosa salida de sensor.»
Haick espera que las pruebas generalizadas de su equipo conduzcan al uso generalizado del nanosistema. Dice que debido a que es asequible, no invasivo y portátil, podría usarse para detectar enfermedades ampliamente. Al realizar exámenes de detección, incluso para aquellos que no tienen síntomas, una herramienta de este tipo podría permitir los tipos de intervenciones tempranas que conducen a mejores resultados.
Pero esta «nariz» alimentada por IA también podría tener aplicaciones mucho más allá del diagnóstico médico. Varias compañías ya lo han licenciado para otras aplicaciones, dice Haick. Entre los muchos usos potenciales, él no dice que la matriz podría usarse para el control de calidad al detectar el deterioro de los alimentos. También podría utilizarse para la seguridad en los aeropuertos, detectando las firmas químicas de los artefactos explosivos.
«El sistema es altamente sensible, y solo necesita entrenarlo para diferentes tipos de aplicaciones», dice.