あなたのひどい息はあなたに何かを伝えようとしています—そして、リステリンのボトルを開ける時ではありません。 タマネギと古いマグロの魚の臭いのその雲の中には、指紋のようにユニークな比率を作成するためにあなたの口の中で結合する化学化合物の何百も その比率を分析することにより、研究者は前立腺癌からパーキンソン病まで、様々な疾患のシグネチャを検出する強力な新しい方法を考え出しました。
今日、米国化学会ナノ誌で、研究者は17の異なる疾患のユニークな”ブレスプリント”を識別して捕捉するセンサーアレイを発表しました。 研究者らは、人工知能を使用して、人間の呼吸に見られる13の重要な化合物のさまざまなレベルと比率を異なる疾患に一致させるアレイが、汎用性の高い医療診断ツールへの道を開くことを願っています。 1,400人以上の人々の息をサンプリングした後、彼らは彼らの技術が86パーセントの精度で病気を区別することができたことを発見しました。
人の息の香りの背後にある科学は、私たちが日常的に笑い、叫び声、ため息をついて空気中に排出する一連の有機化合物の中にあります。 これらの化合物は、現代の呼吸診断の基礎を形成する現象である特定の疾患によってもたらされた生化学的変化の徴候を示すことが多い。 問題は、ふるいにかけるためのバックグラウンドノイズがたくさんある、です: 吐き出された息の雲の中で、あなたは通常、これらの化合物の何百ものが表示されます。
紀元前400年にさかのぼる古代の医師は、病気の人の息を嗅ぐことから収集されるものがあることを知っていました。 有名なギリシャの医師ヒポクラテスは、他の人の間で、それらを悩ませたものを見つけるために彼の患者の息を嗅ぐために使用されます。 （さらに悪いことに、一部の医師は患者の尿や便の臭いを嗅ぐために使用されていました。 呼吸分析は肝硬変、糖尿病および結腸直腸癌を診断するために首尾よく用いられました。 息の研究の専用のジャーナルもあります。
しかし、以前は、このような努力は主に単一の疾患を検出するために使用されていました。 この新しい研究では、Technion—Israel Institute of Technologyのナノテク専門家であるHossam Haickと数十人の国際協力者が、腎不全、肺癌、クローン病、MS、前立腺および卵巣癌などの多くの疾患の息の署名を特定するための一般的な診断ツールの基礎を築くことを目的とした。 彼らの配列は、最初に人の呼吸内の各化合物の相対的な存在量を評価し、次に病気のシグネチャを健康な個人と比較します。
「私たちには特定の病気を特徴付ける化合物の混合物があり、この写真は病気によって異なります」とHaickは説明します。 質量分析分析を用いて、グループは最初に17の異なる疾患のための特定の化合物シグネチャを同定した。 その後、1,400人以上の人々の呼吸をサンプリングし、カーボンナノチューブと金粒子の感覚配列を使用して、どの化合物が吐き出されたかを登録しました。 コンピュータアルゴリズムのスイートは、データが各疾患の有無について彼らに言ったものを解読しました。
それが人工知能の出番です。 「ブレスプリントが特定の病気に関連している可能性があることをシステムに教えることができます」と、研究を共同主導したHaick氏は述べています。 「特定の化合物を検出するために犬を使用するのと同じように機能します。 私たちは犬の鼻に何かを持ってきて、犬はその化学混合物を電気的な署名に移して脳に提供し、脳の特定の領域でそれを記憶します…これはまさに私た 私たちは与えられた病気のにおいをさせますが、鼻の代わりに化学センサーを使用し、脳の代わりにアルゴリズムを使用します。 そして、将来的には、犬が香りを認識するかもしれないように病気を認識することができます。”
Jonathan Beauchampは、ドイツのフラウンホーファー-プロセス工学包装研究所の環境物理学者で、この技術は呼吸分析の大きなハードルを上回る有望な方法を提示していると述べた。 「同じVoc（揮発性有機化合物）は、多くの異なる病気のマーカーとして点灯することがよくあります」と彼は言います。 「確かに、特定の疾患のためのユニークなVocが存在する可能性は低いということは、現在、breath研究コミュニティ内で広く受け入れられています。「
したがって、Haickらが行ったように、相互に関連する様々なVocの濃度を検索すると、より正確な診断方法が証明される可能性がある、と彼は付け加えた。 「これらの結果は、ある特定の疾患を別の疾患と区別する際に高い精度を示しています。.. 現在の研究は、金ナノ粒子アレイ技術の力と約束を明確に示しています”と彼は言います。
この研究には、5つの異なる国の14の研究機関に拠点を置く数十人の学者が関与していました。 その参加者は同様に多様であり、平均年齢は55歳であった; 約半分は男性で、半分は女性であり、約三分の一は活発な喫煙者であった。 参加者は、米国、イスラエル、フランス、ラトビア、中国で世界中で募集されました。 カリフォルニア大学デイビス校のバイオインストラメンテーションラボを率いる生物医学エンジニア、クリスティーナ-デイビス氏は、”多様な地理的領域にわたる多数の科目が、この研究の重要な強みです。
「このような大規模な臨床試験は、呼吸分析の境界を前進させるのに役立ち、臨床実践のための有望な医療ツールにつながるはずです」と、研究に関与していないDavis氏は付け加えます。 「彼らは新しい質量分析の知識を得て、それを新しいセンサー出力に結合しました。”
ヘイックは、彼のチームの広範なテストがナノシステムの広範な使用につながることを期待しています。 彼はそれが現実的、非侵襲的および携帯用であるので、病気のために広く選別するのに使用できることを言います。 このようなツールは、症状のない人でもスクリーニングすることで、より良い結果につながる早期介入のタイプを可能にする可能性があります。
しかし、このAI燃料の「鼻」も医療診断をはるかに超えた用途を持っているかもしれません。 いくつかの企業はすでに他のアプリケーションのためにそれをライセンスしている、とHaick氏は述べています。 多くの潜在的な使用の中で、彼は配列が食糧腐敗の検出によって品質管理に使用できることをnoes。 また、爆発装置の化学的シグネチャを検出することにより、空港でのセキュリティにも使用できます。
「システムは非常に敏感で、さまざまなタイプのアプリケーションに訓練するだけです」と彼は言います。