Tu terrible aliento está tratando de decirte algo, y no solo que es hora de abrir una botella de Listerine. Dentro de esa nube de olores a cebolla y atún rancio hay cientos de compuestos químicos, que se combinan en la boca para crear una proporción tan única como una huella digital. Al analizar esa proporción, los investigadores han encontrado una nueva y poderosa forma de detectar las firmas de diversas enfermedades, desde el cáncer de próstata hasta el Parkinson.
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Hoy en la revista American Chemical Society Nano, los investigadores desvelan una matriz 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 encontrados en el aliento humano con diferentes enfermedades, allane el camino para una herramienta de diagnóstico médico versátil. Después de probar el aliento de más de 1, 400 personas, descubrieron que su técnica podía discriminar entre enfermedades con un 86 por ciento de precisión.
La ciencia detrás del olor de la respiración de una persona se encuentra dentro del conjunto de compuestos químicos orgánicos que habitualmente expulsamos al aire con cada risa, grito o suspiro. Estos compuestos a menudo vienen marcados con signos de cambios bioquímicos provocados por enfermedades específicas, un fenómeno que forma la base de los diagnósticos modernos de la respiración. El problema es que hay mucho ruido de fondo para filtrar: en una nube de aliento exhalado, normalmente verá cientos de estos compuestos.
Los antiguos médicos que se remontan al año 400 a. C. sabían que había algo que se podía deducir olfateando el aliento de una persona enferma. El famoso médico griego Hipócrates, entre otros, solía oler el aliento de sus pacientes para descubrir qué los aquejaba. (Aún peor, algunos médicos solían oler la orina o las heces de sus pacientes). Desde entonces nos hemos vuelto un poco más sofisticados; El análisis de la respiración se ha empleado con éxito para diagnosticar cirrosis del hígado, diabetes y cáncer colorrectal. Incluso hay un Journal of Breath Research dedicado.
Pero anteriormente, estos esfuerzos se han utilizado principalmente para detectar una sola enfermedad. En el nuevo estudio, Hossam Haick, un experto en nanotecnología en Technion, el 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 respiratorias de muchas enfermedades, incluida la insuficiencia renal, el cáncer de pulmón, Enfermedad de Crohn, EM, cáncer de próstata y ovario, y más. Su matriz primero evalúa la abundancia relativa de cada compuesto dentro de la respiración de una persona, y luego compara las firmas de enfermedades con 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 el análisis de espectrometría de masas, el grupo identificó primero las firmas compuestas específicas para 17 enfermedades diferentes. Luego tomaron muestras del 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 dijeron sobre la presencia o ausencia de cada enfermedad.
Es entonces cuando entra la inteligencia artificial. "Podemos enseñarle al sistema que una huella de aliento podría estar asociada con una enfermedad en particular", dice Haick, quien dirigió 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 se 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 los 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 Empaques en Alemania, dijo que la tecnología presenta una forma prometedora de superar un obstáculo importante en el análisis de la respiración. "Los mismos VOC (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 del aliento 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 en 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 alrededor de 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 sujetos en áreas geográficas variadas es realmente una fortaleza clave de este estudio", dice Cristina Davis, una ingeniera biomédica que dirige el laboratorio de bioinstrumentación de la Universidad de California en Davis.
"Los ensayos clínicos más grandes como este ayudarán a impulsar los límites del análisis de la respiración, y deberían ayudar a conducir a herramientas médicas prometedoras para la práctica clínica", agrega Davis, quien no participó en el estudio. "Han tomado un nuevo conocimiento de espectrometría de masas y lo han acoplado a su novedoso sensor de salida".
Haick espera que las pruebas generalizadas de su equipo conduzcan al uso generalizado del nanosistema. Él dice que debido a que es asequible, no invasivo y portátil, podría usarse para detectar enfermedades ampliamente. Al evaluar incluso a aquellos que no tienen síntomas, dicha herramienta 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 señala que la matriz podría usarse para el control de calidad al detectar el deterioro de los alimentos. También podría usarse para la seguridad en los aeropuertos, mediante la detección de las firmas químicas de dispositivos explosivos.
"El sistema es altamente sensible, y solo necesita entrenarlo para diferentes tipos de aplicaciones", dice.
