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呼吸居然有苹果味?其实是疾病征兆

德祥科技有限公司 2022-07-05

中医中有望闻问切,闻诊这种说法,就是通过声音和气味诊断疾病。听着非常邪乎,闻一下怎么就能看病了呢?

中医“闻诊”就是通过声音和气味诊断疾病。随着西医发展至今,才揭示了其背后真正的奥妙——呼出气中含有多种挥发性有机物VOCs(如脂族化合物、醇、醛、酮、胺及卤代化合物),通过对不同疾病相关的生物标志物的检测,辅助疾病的早期诊断,早发现早干预早治疗。


案例一:葡萄状气味的2-氨基苯乙酮

如感染铜绿假单胞菌的患者呼出气会释放一种“葡萄状”气味分子2-氨基苯乙酮[1]。


案例二:烂苹果味的丙酮

糖尿病酮症酸中毒的病人呼出气体中常常伴有“烂苹果味”,这其实是呼出气中含有丙酮含量远远高出正常人。丙酮是糖尿病患者呼出气的生物标志物,也是一种VOCs。


到底什么是呼出气VOCs

呼出气VOCs是指人体呼出,沸点介于50-260℃之间的挥发性有机化合物,分为外源性VOC和内源性VOC。

外源性VOC可以产生于环境大气中,通过呼吸道或皮肤吸入或者吸烟后,同样会产生VOCs。而内源性VOC则产生于身体各个部位细胞的生化反应,反应了身体的新陈代谢,这部分的VOCs主要来源于肺泡,所以肺泡的呼出气中的生物标志物更能反应身体的疾病情况。

那怎么才能采集到肺泡部分的挥发性有机物VOCs呢?可以根据不同的呼吸阶段CO2分压值的不同来区分。


人呼出的气可以分为不同阶段

人正常呼吸的全部气体是呼出混合气,大致可分为三个阶段,第I阶段为呼吸道内的死腔气,基本不含二氧化碳,第II阶段为肺泡和腔的混合气,第III阶段是肺泡气,二氧化碳值较高。所以可根据二氧化碳的分压值,识别呼吸阶段以及控制肺泡取样。

(图1中表示:I+II+III 期=呼气期(“混合呼气期”,III 期=肺泡气期。PetCO2=呼气末二氧化碳分压)

                        图1:不同呼吸阶段的二氧化碳分压值

               图来源:Elsevier Science & Technology Journals(2004)


由于对呼吸采样标准没有严格要求,目前很多研究使用的仍然是整个呼气的采样(混合呼气)。由于混合呼吸会有污染物的影响,而肺泡气中的VOCs浓度比混合呼出气的高出两倍,污染物的浓度也比混合呼气样低。因此,对呼出气的不同阶段进行取样,不仅可以提高呼气分析的可靠性,还可以帮助确定呼气生物标志物的来源。

呼吸气采样的便捷性和非侵入性(Non-Invasive),可以频繁重复检测,对患者和采集样本的工作人员没有任何风险,呼吸VOCs分析有望成为一种新型的无创诊断工具。


呼吸采样分析挑战在于如何收集肺泡气

Sampling case-B气体采样器可在护理点进行直接肺泡取样,无需任何额外的采样、储存或预浓缩步骤。


采样前,设置CO2阈值,以便区分呼吸周期的吸气期和肺泡期。一旦超过阈值,阀门将会打开,呼出的肺泡气体将被自动收集到一种带填料的捕集针被吸附——Needle trap 动态捕集针。采样原理图如图2,这样可以准确地识别呼吸周期的肺泡期和吸气期。

                图2:二氧化碳自动控制动态针捕集呼吸采样装置


应用案例:

Needle trap动态捕集针技术在护理

点呼吸采样


实验步骤:

●   采样方式:猪肺泡呼吸样本通过手动和自动肺泡采样的两种采样方式。

●   动物接受了血管外科手术以研究脊髓缺血的影响。分别从麻醉诱导后、手术准备后、脊髓动脉夹闭后5min取标本。异丙酚诱导维持麻醉。

●   样品体积为20毫升,每次取样时用每种取样方法重复两次。在这些实验中只使用了定制的NT,填料为2 cm的甲基丙烯酸和乙二醇二甲基丙烯酸酯共聚物。


                              图3:手动采样


                         图4:自动肺泡采样


最终结果

                        图5:手动和自动采样的比较


当自动取样时,峰面积要高得多。这些结果表明,自动采样,特别是在高呼吸频率下,比人工采样更有效。(如图5所示)

所以,Needle trap动态捕集针技术为气态基质中的痕量分析提供了一种全新的、强有力的样品制备方式。

                        图6:Needle trap动态捕集针技术

Needle trap动态捕集针技术具有以下优点:

●   灵敏度高,适用于痕量级别的气体分析,减少采样时间和体积;

●   结合采样器可实现直接肺泡采样,容易储存和运输;

●   解析速率快,直接进样口分析,无需冷阱聚焦;

●   可复合多种吸附剂,适用不同化合物。


参考文献

[1] 呼出气分析在肺炎病原体诊断中的研究进展.

[2] Microextraction techniques in breath biomarker analysis. Bioanalysis (2014) 6(9), 1275–1291

[3] Analytical Chemistry, Vol. 81, No. 14, July 15, 2009

[4] Anal Bioanal Chem (2013) 405:3105–3115 DOI 10.1007/s00216-013-6781-9


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