L'aria che espiriamo contiene informazioni che possono aiutare nella diagnosi della malattia. I ricercatori del Fraunhofer Project Hub for Microelectronic and Optical Systems for Biomedicine MEOS stanno ora sviluppando soluzioni progettate per consentire l'analisi del gas respiratorio a questo scopo. Sebbene la loro ricerca si concentri sulla diagnosi precoce del cancro, lo stesso principio potrebbe essere applicato anche per distinguere tra COVID-19 e altre malattie respiratorie.

Alcune malattie hanno un odore distinto. Un odore di acetone leggermente dolce e fruttato, Per esempio, può indicare il diabete. Infatti, ci sono segnalazioni di medici nell'antica Grecia che erano in grado di rilevare la malattia dall'odore del respiro di un paziente. Questi odori caratteristici sono causati da alcuni composti organici volatili (COV) emessi dal tessuto malato o dal patogeno stesso prima che si manifestino i primi sintomi.

L'aria espirata fornisce un'impronta digitale del metabolismo del paziente

"Molte malattie causano un cambiamento nella composizione dei gas organici volatili presenti nell'aria espirata che possono essere utilizzati come biomarcatori, " spiega la dott.ssa Jessy Schönfelder, ricercatore associato presso Fraunhofer MEOS. "Spesso è una combinazione di diversi gas traccia in una concentrazione significativamente elevata o significativamente ridotta che è caratteristica di una specifica malattia. Questo è noto come impronta digitale VOC o modello VOC". Fraunhofer MEOS a Erfurt è un hub di progetto interdisciplinare che vede la partecipazione degli Istituti Fraunhofer per la terapia cellulare e l'immunologia IZI, Microsistemi fotonici IPMS, e Ottica Applicata e Ingegneria di Precisione IOF.

Esistono combinazioni di marcatori specifici per molte più malattie di quanto si pensasse una volta. Ognuno di loro deve essere accuratamente decifrato. Questo è il compito di Schönfelder, un chimico di formazione, e la sua squadra. Insieme, stanno ora sviluppando uno speciale spettrometro a mobilità ionica (IMS) con cui identificare questi modelli VOC. Dato che ogni persona espira circa 200 COV, questo non è affatto un lavoro facile. L'obiettivo di questa ricerca è l'individuazione del cancro, in particolare del cancro ai polmoni.

Il team di ricerca del Fraunhofer MEOS spera che questa nuova tecnologia sarà in grado di rilevare un'ampia gamma di biomarcatori. Vogliono anche usarlo per distinguere tra COVID-19 e altre infezioni respiratorie. È presente anche nel progetto del cluster Fraunhofer M3Infekt, che sta sviluppando un cellulare, modulare, sistema di monitoraggio multimodale per consentire un rapido intervento in caso di improvviso peggioramento delle condizioni dei pazienti COVID-19. Per di più, si spera che questo metodo di analisi dei gas respiratori possa fornire un'indicazione anticipata di malattie neurodegenerative come l'Alzheimer. Ciò non solo fornirebbe un preavviso rispetto ai metodi convenzionali come l'analisi del sangue, ma sarebbe anche più conveniente, poiché richiede semplicemente che il paziente respiri in un tubo.

"C'è un enorme potenziale per i sistemi di sensori nell'analisi del gas espirato, " Spiega Schönfelder. "La tecnologia IMS non è invasiva, sensibile e selettivo. Ed è veloce, economico e anche compatto e portatile, quindi non c'è motivo per cui non dovrebbe essere usato negli studi medici e negli ospedali. Il prodotto finito avrà le dimensioni di una scatola da scarpe".

Un chip FAIMS con tensione alternata

Il cuore di questo nuovo sistema IMS è un chip miniaturizzato per spettrometria di mobilità ionica asimmetrica ad alto campo (FAIMS). Il sistema microelettromeccanico (MEMS) comprende un filtro ionico e un rivelatore. Il dispositivo dispone anche di una lampada UV. In primo luogo, i COV, trasportati in un gas di trasporto, vengono pompati nello spettrometro, dove vengono ionizzati mediante luce UV. In altre parole, si trasformano in molecole cariche. "Questi vengono poi inseriti nel chip FAIMS, sviluppato da Fraunhofer IPMS, " dice Schönfelder. "Agli elettrodi del filtro viene quindi applicata una tensione alternata. Regolando la tensione al filtro, è possibile controllare quali COV arrivano al rilevatore. Questo genera un'impronta digitale VOC, che ci consente di identificare la malattia che stiamo cercando".

Attualmente, il team di ricerca sta lavorando per migliorare il sistema di controllo elettronico e per migliorare l'estrazione del campione e l'elaborazione del campione. Nel frattempo, le misurazioni di riferimento con colture cellulari sono state ora condotte con successo, e ulteriori indagini con campioni umani clinici sono in cantiere. In un progetto recentemente completato al Fraunhofer IZI, gli scienziati che utilizzano una tecnologia simile sono stati in grado di distinguere sette diversi ceppi batterici.

Allo stesso tempo, si prevede che algoritmi di intelligenza artificiale appositamente sviluppati semplifichino la valutazione delle impronte digitali VOC. "Ogni misurazione genera mezzo milione di letture, "Spiega Schönfelder. "Quindi vogliamo utilizzare l'apprendimento automatico per analizzare questo enorme volume di dati". L'algoritmo viene addestrato utilizzando campioni di soggetti sani e pazienti affetti da cancro. I risultati di tali misurazioni sono disponibili in pochi minuti. "E noi possiamo ben immaginare che il nostro spettrometro a mobilità ionica potrebbe un giorno essere utilizzato per esaminare i passeggeri delle compagnie aeree in modo da determinare se sono infetti dal coronavirus, "aggiunge.