cardiotomskСибирский журнал клинической и экспериментальной медициныSiberian Journal of Clinical and Experimental Medicine2713-29272713-265XTSU publishing10.29001/2073-8552-2023-653cardiotomsk-1996Research ArticleЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯEXPERIMENTAL STUDIESИсследование эффективности метода диагностики заболеваний дыхательной системы по анализу выдыхаемого воздуха с применением газоаналитического комплексаStudy of the effectiveness of diagnostic method for respiratory system diseases by analyzing the exhaled air using a gas analytical complexhttps://orcid.org/0000-0003-3089-5047КульбакинД. Е.KulbakinD. E.

Кульбакин Денис Евгеньевич, д-р мед. наук, заведующий отделением опухолей головы и шеи

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5

Denis E. Kulbakin, Dr. Sci. (Med.), Head of Department of Head and Neck Tumors

5, Kooperativny per., Tomsk, 634009

kulbakin_d@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0708-7765ОбходскаяЕ. В.ObkhodskayaE. V.

Обходская Елена Владимировна, канд. техн. наук, старший научный сотрудник, лаборатория химических технологий, химический факультет

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5;634050, Томск, пр. Ленина, 36

Elena V. Obkhodskaya, Cand. Sci. (Tech.), Senior Research Scientist, Laboratory of Chemical Technologies, Chemical faculty

5, Kooperativny per., Tomsk, 634009; 36, Lenin Ave., Tomsk, 634050

fil330a@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3996-0573ОбходскийА. В.ObkhodskiyA. V.

Обходский Артём Викторович, канд. техн. наук, доцент, инженерная школа ядерных технологий

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5;634050, Томск, пр. Ленина, 30

Artem V. Obkhodskiy, Cand. Sci. (Tech.), Associate Professor, School of Nuclear Technology

5, Kooperativny per., Tomsk, 634009;30, Lenin Ave., Tomsk, 634050

art707@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4980-8986РодионовЕ. О.RodionovE. O.

Родионов Евгений Олегович, канд. мед. наук, старший научный сотрудник, отделение торакальной онкологии, Научно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук; ассистент кафедры онкологии, Сибирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5

Evgeniy O. Rodionov, Cand. Sci. (Med.), Senior Research Scientist, Department of Thoracic Oncology, Cancer Research Institute of Tomsk National Research Medical Center; Assistant, Department of Oncology, Siberian State Medical University

5, Kooperativny per., Tomsk, 634009

rodionov_eo@oncology.tomsk.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7866-274XСачковВ. И.SachkovV. I.

Сачков Виктор Иванович, д-р хим. наук, заведующий лабораторией химических технологий, химический факультет

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5;634050, Томск, пр. Ленина, 36

Victor I. Sachkov, Dr. Sci. (Chem.), Head of the Laboratory of Chemical Technologies, Chemical Faculty

5, Kooperativny per., Tomsk, 634009; 36, Lenin Ave., Tomsk, 634050

vicsachkov@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-8753-7916ЧерновВ. И.ChernovV. I.

Чернов Владимир Иванович, д-р мед. наук, профессор, чл.-корр. РАН, заместитель директора по научной и инновационной работе, заведующий отделением радионуклидной терапии и диагностики

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5

Vladimir I. Chernov, Dr. Sci. (Med.), Professor, Deputy Director for Science and Innovation, Head of Nuclear Medicine Department

5, Kooperativny per., Tomsk, 634009

chernov@tnimc.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3651-0665ЧойнзоновЕ. Л.ChoynzonovE. L.

Чойнзонов Евгений Лхамацыренович, д-р мед. наук, профессор, академик РАН, директор 

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5

Evgeny L. Choynzonov, Dr. Sci. (Med.), Professor, Full Member of the Russian Academy of Sciences, Director of Cancer Research Institute of Tomsk National Research Medical Center, Head of the Department of Head and Neck Tumors of Cancer Research Institute, Head of Oncology Department of Siberian State Medical University

5, Kooperativny per., Tomsk, 634009

choynzonov@tnimc.ruНаучно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наукРоссияCancer Research Institute – branch of the Tomsk National Research Medical Center of the Russian Academy of SciencesRussian FederationНаучно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук; Национальный исследовательский Томский государственный университетРоссияCancer Research Institute – branch of the Tomsk National Research Medical Center of the Russian Academy of Sciences; National Research Tomsk State UniversityRussian FederationНаучно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук; Национальный исследовательский Томский политехнический университетРоссияCancer Research Institute – branch of the Tomsk National Research Medical Center of the Russian Academy of Sciences; National Research Tomsk Polytechnic UniversityRussian Federation202330122023384260269Copyright © Кульбакин Д.Е., Обходская Е.В., Обходский А.В., Родионов Е.О., Сачков В.И., Чернов В.И., Чойнзонов Е.Л., 20232023Кульбакин Д.Е., Обходская Е.В., Обходский А.В., Родионов Е.О., Сачков В.И., Чернов В.И., Чойнзонов Е.Л.Kulbakin D.E., Obkhodskaya E.V., Obkhodskiy A.V., Rodionov E.O., Sachkov V.I., Chernov V.I., Choynzonov E.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.sibjcem.ru/jour/article/view/1996

Цель и масштаб исследования: изучить у пациентов зависимость состава выдыхаемого воздуха от патологических процессов, протекающих в дыхательной системе, в том числе рака легких, внебольничной пневмонии и COVID-19.

Материал и методы

Материал и методы. Исследования проводились на базе газоаналитического комплекса с применением метода нейросетевого анализа данных. Газоаналитический комплекс включает полупроводниковые датчики, с помощью которых измеряются концентрации газовых компонентов в выдыхаемом воздухе с чувствительностью в среднем 1 ppm. По сигналам с датчиков нейронная сеть проводит классификацию и выявляет пациентов с теми или иными патологическими процессами.

Результаты

Результаты. Статистический набор данных для обучения нейронной сети и проверки метода включал пробы от 173 пациентов. В нашем исследовании были взяты пробы выдыхаемого воздуха у групп пациентов со злокачественным новообразованием легких, пневмонией и COVID-19. В случае рака легких параметры диагностического прибора определены на следующих уровнях: чувствительность – 95,24%, специфичность – 76,19%. Для пневмонии и COVID-19 эти параметры составили 97,36 и 98,63% соответственно.

Заключение

Заключение. С учетом известной ценности таких методов диагностики, как компьютерная томография (КТ) и магнитно-резонансная томография (МРТ), достигнутые в ходе исследования показатели чувствительности и специфичности газоаналитического комплекса отражают перспективность предлагаемой методики в диагностике опухолевых процессов у больных раком легких, COVID-19 и внебольничной пневмонией.

Aim

Aim: To study in patients the dependence of the exhaled air composition on pathological processes occurring in the respiratory system, including: lung cancer, community-acquired pneumonia and COVID-19.

Material and Methods

Material and Methods. The studies were carried out on the basis of a gas analytical complex using the method of neural network data analysis. The gas analytical complex includes semiconductor sensors that measure the concentrations of gas components in exhaled air with an average sensitivity of 1 ppm. Based on signals from sensors, the neural network classifies and identifies patients with certain pathological processes.

Results

Results. The statistical data set for training the neural network and testing the method included samples from 173 patients. Our study collected exhaled air samples from groups of patients with lung cancer, pneumonia, and COVID-19. In the case of lung cancer, the parameters of the diagnostic device have been determined at the level of sensitivity – 95.24%, specificity – 76.19%. For pneumonia and COVID-19, these parameters were 97.36% and 98.63, respectively.

Conclusion

Conclusion. Taking into account the known value of diagnostic methods such as computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI), the sensitivity and specificity indicators of the gas analytical complex achieved during the study reflect the promise of the proposed technique in the diagnosis of tumor processes in patients with lung cancer, COVID-19 and community-acquired pneumonia.

рак легкихпневмонияCOVID-19газоаналитический комплексполупроводниковые датчикиискусственная нейронная сетьскрининг пациентовlung cancerpneumoniaCOVID-19gas analytical complexsemiconductor sensorsartificial neural networkpatient screeningисследование выполнено при финансовой поддержке гранта РНФ № 23-15-00177 «Теоретическое и клиническое обоснование молекулярной оценки состава выдыхаемого воздуха для диагностики онкологических заболеваний», https://rscf.ru/project/23-15-00177/.The study was supported by the Russian Science Foundation grant № 23-15-00177 «Theoretical and clinical substantiation of the molecular assessment of the composition of exhaled air for the diagnosis of oncological diseases», https://rscf.ru/en/project/23-15-00177.ReferencesKrilaviciute A., Stock C., Leja M., Brenner H. Potential of non-invasive breath tests for preselecting individuals for invasive gastric cancer screening endoscopy. J. Breath Res. 2018;12(3):036009. DOI: 10.1088/1752-7163/aab5be.Krilaviciute A., Stock C., Leja M., Brenner H. Potential of non-invasive breath tests for preselecting individuals for invasive gastric cancer screening endoscopy. J. Breath Res. 2018;12(3):036009. DOI: 10.1088/1752-7163/aab5be.Opitz P., Herbarth O. The volatilome – investigation of volatile organic metabolites (VOM) as potential tumor markers in patients with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). J. Otolaryngol. Head Neck Surg. 2018;47(1):42. DOI: 10.1186/s40463-018-0288-5.Opitz P., Herbarth O. The volatilome – investigation of volatile organic metabolites (VOM) as potential tumor markers in patients with head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). J. Otolaryngol. Head Neck Surg. 2018;47(1):42. DOI: 10.1186/s40463-018-0288-5.Leunis N., Boumans M.-L., Kremer B., Din S., Stobberingh E., Kessels A.G.H. et al. Application of an electronic nose in the diagnosis of head and neck cancer. Laryngoscope. 2013;124(6):1377–1381. DOI: 10.1002/lary.24463.Leunis N., Boumans M.-L., Kremer B., Din S., Stobberingh E., Kessels A.G.H. et al. Application of an electronic nose in the diagnosis of head and neck cancer. Laryngoscope. 2013;124(6):1377–1381. DOI: 10.1002/lary.24463.Jia Z., Patra A., Kutty V.K., Venkatesan T. Critical review of volatile organic compound analysis in breath and in vitro cell culture for detection of lung cancer. Metabolites. 2019;9(3):52. DOI: 10.3390/metabo9030052.Jia Z., Patra A., Kutty V.K., Venkatesan T. Critical review of volatile organic compound analysis in breath and in vitro cell culture for detection of lung cancer. Metabolites. 2019;9(3):52. DOI: 10.3390/metabo9030052.Feinberg T., Alkoby-Meshulam L., Herbig J., Cancilla J.C., Torrecilla J.S., Mor N.G. et al. Cancerous glucose metabolism in lung cancer – Evidence from exhaled breath analysis. J. Breath Res. 2016;10(2):026012. DOI: 10.1088/1752-7155/10/2/026012.Feinberg T., Alkoby-Meshulam L., Herbig J., Cancilla J.C., Torrecilla J.S., Mor N.G. et al. Cancerous glucose metabolism in lung cancer – Evidence from exhaled breath analysis. J. Breath Res. 2016;10(2):026012. DOI: 10.1088/1752-7155/10/2/026012.Handa H., Usuba A., Maddula S., Baumbach J.I., Mineshita M., Miyazawa T. Exhaled breath analysis for lung cancer detection using ion mobility spectrometry. PLoS One. 2014;9(12):e1145557. DOI: 10.1371/journal.pone.0114555.Handa H., Usuba A., Maddula S., Baumbach J.I., Mineshita M., Miyazawa T. Exhaled breath analysis for lung cancer detection using ion mobility spectrometry. PLoS One. 2014;9(12):e1145557. DOI: 10.1371/journal.pone.0114555.Hakim M., Broza Y.Y., Barash O., Peled N., Phillips M., Amann A. et al. Volatile organic compounds of lung cancer and possible biochemical pathways. Chem. Rev. 2012;112(11):5949–5966. DOI: 10.1021/cr300174a.Hakim M., Broza Y.Y., Barash O., Peled N., Phillips M., Amann A. et al. Volatile organic compounds of lung cancer and possible biochemical pathways. Chem. Rev. 2012;112(11):5949–5966. DOI: 10.1021/cr300174a.Yu Y., Fei A. Atypical pathogen infection in community-acquired pneumonia. Biosci. Trends. 2016;10(1):7–13. DOI: 10.5582/bst.2016.01021.Yu Y., Fei A. Atypical pathogen infection in community-acquired pneumonia. Biosci. Trends. 2016;10(1):7–13. DOI: 10.5582/bst.2016.01021.Arnold F., Summersgill J., Ramirez J. Role of atypical pathogens in the etiology of community-acquired pneumonia. Semin. Respir. Crit. Care Med. 2016;37(6):819–828. DOI: 10.1055/s-0036-1592121.Arnold F., Summersgill J., Ramirez J. Role of atypical pathogens in the etiology of community-acquired pneumonia. Semin. Respir. Crit. Care Med. 2016;37(6):819–828. DOI: 10.1055/s-0036-1592121.Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. (ред.). Состояние онкологической помощи населению России в 2021 году. Москва: МНИОИ им. П.А. Герцена. Филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2022:239. URL: https://oncology-association.ru/wp-content/uploads/2023/08/sop-2022-el.versiya_compressed.pdf (08.11.2023).Kaprin A.D., Starinsky V.V., Shakhzadova A.O., editors. The state of oncological care for the population of Russia in 2021. M.: NMRRC named after P.A. Hertsen, Branch of the FSBI «NMRC of Radiology» of the Ministry of Health of Russia; 2022:239. (In Russ.). URL: https://oncology-association.ru/wp-content/uploads/2023/08/sop-2022-el.versiya_compressed.pdf (08.11.2023).The Global Cancer Observatory (GCO): Global variations in lung cancer incidence by histological subtype in 2020: a population-based study. URL: https://gco.iarc.fr/ (11.10.2023).The Global Cancer Observatory (GCO): Global variations in lung cancer incidence by histological subtype in 2020: a population-based study. URL: https://gco.iarc.fr/ (11.10.2023).Allemani C., Matsuda T., Di Carlo V., Harewood R., Matz M., Nikšić M. et al. Global surveillance of trends in cancer survival 2000–14 (CONCORD-3): analysis of individual records for 37 513 025 patients diagnosed with one of 18 cancers from 322 population-based registries in 71 countries. Lancet. 2018;391(10125):1023–1075. DOI: 10.1016/S0140-6736(17)33326-3.Allemani C., Matsuda T., Di Carlo V., Harewood R., Matz M., Nikšić M. et al. Global surveillance of trends in cancer survival 2000–14 (CONCORD-3): analysis of individual records for 37 513 025 patients diagnosed with one of 18 cancers from 322 population-based registries in 71 countries. Lancet. 2018;391(10125):1023–1075. DOI: 10.1016/S0140-6736(17)33326-3.Ghosal R., Kloer P., Lewis K.E. A review of novel biological tools used in screening for the early detection of lung cancer. Postgrad. Med. J. 2009;85(1005):358–363. DOI: 10.1136/pgmj.2008.076307.Ghosal R., Kloer P., Lewis K.E. A review of novel biological tools used in screening for the early detection of lung cancer. Postgrad. Med. J. 2009;85(1005):358–363. DOI: 10.1136/pgmj.2008.076307.Levine-Tiefenbrun M., Yelin I., Uriel H., Kuint J., Schreiber L., Herzel E. et al. Association of COVID-19 RT-qPCR test false-negative rate with patient age, sex and time since diagnosis. J. Mol. Diagn. 2022;24(2):112–119. DOI: 10.1016/j.jmoldx.2021.10.010.Levine-Tiefenbrun M., Yelin I., Uriel H., Kuint J., Schreiber L., Herzel E. et al. Association of COVID-19 RT-qPCR test false-negative rate with patient age, sex and time since diagnosis. J. Mol. Diagn. 2022;24(2):112–119. DOI: 10.1016/j.jmoldx.2021.10.010.Chernov V.I., Choynzonov E.L., Kulbakin D.E., Obkhodskaya E.V., Obkhodskiy A.V., Popov A.S. et al. Cancer diagnosis by neural network analysis of data from semiconductor sensors. Diagnostics. 2020;10(9):677. DOI: 10.3390/diagnostics10090677.Chernov V.I., Choynzonov E.L., Kulbakin D.E., Obkhodskaya E.V., Obkhodskiy A.V., Popov A.S. et al. Cancer diagnosis by neural network analysis of data from semiconductor sensors. Diagnostics. 2020;10(9):677. DOI: 10.3390/diagnostics10090677.Shan B., Broza Y.Y., Li W., Wang Y., Wu S., Liu Z. et al. Multiplexed nanomaterial-based sensor array for detection of COVID-19 in exhaled breath. ACS Nano. 2020;14(9):12125−12132. DOI: 10.1021/acsnano.0c05657.Shan B., Broza Y.Y., Li W., Wang Y., Wu S., Liu Z. et al. Multiplexed nanomaterial-based sensor array for detection of COVID-19 in exhaled breath. ACS Nano. 2020;14(9):12125−12132. DOI: 10.1021/acsnano.0c05657.Becker M., Zaidi H. Imaging in head and neck squamous cell carcinoma: the potential role of PET/MRI. Br. J. Radiol. 2014;87(1036):20130677. DOI: 10.1259/bjr.20130677.Becker M., Zaidi H. Imaging in head and neck squamous cell carcinoma: the potential role of PET/MRI. Br. J. Radiol. 2014;87(1036):20130677. DOI: 10.1259/bjr.20130677.Rivera M.P., Mehta A.C., Wahidi M.M. Establishing the diagnosis of lung cancer: Diagnosis and management of lung cancer, 3rd ed.: American College of Chest Physicians evidence-based clinical practice guidelines. Chest. 2013;143(5 Suppl.):e142S–e165S. DOI: 10.1378/chest.12-2353.Rivera M.P., Mehta A.C., Wahidi M.M. Establishing the diagnosis of lung cancer: Diagnosis and management of lung cancer, 3rd ed.: American College of Chest Physicians evidence-based clinical practice guidelines. Chest. 2013;143(5 Suppl.):e142S–e165S. DOI: 10.1378/chest.12-2353.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.