Estados Unidos - Domingo, 23 de Abril de 2017

Crean sistema que permite detectar enfermedades a través del aliento

Tema: Medicina Oral y Patología

Jueves, 02 de Febrero de 2017

Los investigadores de Technion−Israel Institute of Technology, han desarrollado un sistema para identificar hasta 17 enfermedades diferentes analizando el aliento del paciente.


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En el presente estudio, se realizó una evaluación clínica multicéntrica a 1404 individuos los cuales presentaban 1 de los 17 tipos de enfermedades a evaluar.

La población incluyó 591 controles sanos y 813 pacientes diagnosticados con una de 17 enfermedades diferentes: cáncer de pulmón, cáncer colorrectal, cáncer de cabeza y cuello, cáncer de ovario, cáncer de vejiga, cáncer de próstata, cáncer de riñón, cáncer gástrico, enfermedad de Crohn, colitis ulcerosa, irritable Síndrome de intestino, Parkinson idiopático, parkinsonismo atípico, esclerosis múltiple, hipertensión arterial pulmonar, preeclampsia y enfermedad renal crónica. Se agruparon estas enfermedades en tres categorías principales (enfermedades cancerosas, inflamatorias y neurológicas) y un grupo de enfermedades no correlacionadas, así como un grupo de controles sanos. Fueron recolectadas 2808 muestras de aliento de estos individuos.

Representación esquemática del concepto y diseño del estudio. Implicó la recolección de muestras de aliento de 1404 sujetos en 14 departamentos en nueve centros clínicos de cinco países diferentes (Israel, Francia, Estados Unidos, Letonia y China).

Se diseñó y fabricó un Nanoarray Artificialmente Inteligente basado en nanopartículas de oro molecularmente modificadas junto con una red de nanotubos de carbono, para el diagnóstico no invasivo y la clasificación de una serie de enfermedades de la respiración exhalada. A través de este proceso son capaces de reconocer e identificar diferentes compuestos presentes en el aliento de un ser humano.

Los compuestos obtenidos por el sistema son posteriormente analizados por un sistema de inteligencia artificial, que se encarga además de poner en relación todos los datos obtenidos con otra información importante, como por ejemplo la edad del paciente, su sexo y otros factores que puedan tener relevancia de cara a ofrecer un diagnóstico.

Los experimentos ciegos mostraron 86% de exactitud con el sistema, el análisis también demostró que cada enfermedad tiene su propio breathprint, y que la presencia de una enfermedad no eliminaría otras.

El análisis encontró que 13 especies químicas exhaladas (llamadas compuestos orgánicos volátiles), están asociadas con ciertas enfermedades, y la composición de este conjunto de compuestos orgánicos volátiles difiere de una enfermedad a otra. En general, estos hallazgos podrían contribuir a uno de los criterios más importantes para la intervención exitosa de salud en la era moderna.

Referencias bibliográficas

Nakhleh MK, Amal H, Jeries R, Broza YY, Aboud M, Gharra A, Ivgi H, Khatib S, Badarneh S, Har-Shai L, Glass-Marmor L, Lejbkowicz I, Miller A, Badarny S, Winer R, Finberg J, Cohen-Kaminsky S, Perros F, Montani D, Girerd B, Garcia G, Simonneau G, Nakhoul F, Baram S, Salim R, Hakim M, Gruber M, Ronen O, Marshak T, Doweck I, Nativ O, Bahouth Z, Shi DY, Zhang W, Hua QL, Pan YY, Tao L, Liu H, Karban A, Koifman E, Rainis T, Skapars R, Sivins A, Ancans G, Liepniece-Karele I, Kikuste I, Lasina I, Tolmanis I, Johnson D, Millstone SZ, Fulton J, Wells JW, Wilf LH, Humbert M, Leja M, Peled N, Haick H. Diagnosis and Classification of 17 Diseases from 1404 Subjects via Pattern Analysis of Exhaled Molecules. ACS Nano. 2017;11(1):112–25

Redacción: Odontoespacio - Fuente: Journal ACS NANO

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