Изображение на обложке

Системы искусственного обоняния в диагностике нейродегенеративных заболеваний

L. B. Novikova, T. A. Kuchmenko

Аннотация


Нейродегенеративные заболевания представляют собой группу заболеваний нервной системы, которые характеризуются многолетней латентной стадией, многообразностью проявлений, связанных с неоднородностью симптомов, различной агрессивностью течения и прогрессирующей гибелью нейронов. Нейродегенеративные заболевания в основном диагностируется на основании клинических данных и дорогостоящих инвазивных и неинвазивных методов визуализации. Определенного лабораторного теста для диагностики нейродегенеративных заболеваний не существует. Выдыхаемый воздух является секрецией организма, и процесс его отбора прост и экономичен. Анализ выдыхаемого газа предлагает недорогой, неинвазивный метод для выявления большого количества заболеваний, в том числе нейродегенеративных. Молекулярные профили легколетучих органических соединений выдыхаемого воздуха для диагностики ряда нейродегенеративных заболеваний можно получить, анализируя дыхание человека с помощью «электронного носа». Идентификация легколетучих органических соединений и применение их в качестве специфичных биомаркеров нейродегенеративных заболеваний для получения точной, воспроизводимой и быстрой диагностики может служить альтернативой традиционным инвазивным методам. Обзор посвящен проблемам и достижениям последнего десятилетия (2014-2023 гг.) в сфере применения технологии «электронный нос» для определения и идентификации потенциальных легколетучих органических соединений нейродегенеративных процессов. В обзоре представлены исследования обнаружения потенциальных летучих органических соединений в выдыхаемом воздухе пациентов с болезнями Альцгеймера, Паркинсона, рассеянного склероза, бокового амиотрофического склероза с помощью «электронного носа», газовой хроматографии-масс-спектрометрии. Обсуждаются тенденции развития и применения технологии «электронный нос» для оказания медицинской помощи, способной выполнять точные чувствительные определения ключевых летучих органических соединений в выдыхаемом воздухе.

 

Ключевые слова: летучие органические соединения, неинвазивная диагностика, нейродегенеративные заболевания, сенсоры, электронный нос.


Полный текст:

PDF

Литература


REFERENCES

Wang C.S., Li M.J., Jiang H.Q., Tong H.S., Feng Y., Wang Y., Pi X., Guo L., Nie M., Feng H.L., Lia E. Comparative Analysis of VOCs in Exhaled Breath of Amyotrophic Lateral Sclerosis and Cervical Spondylotic Myelopathy Patients. Sci Rep., 2016, vol. 6, article 26120. doi: 10.1038/srep26120.

Carneiro P., Morais S., Pereira M. do C. Biosensors on the road to early diagnostic and surveillance of Alzheimer's disease. Talanta, 2020, vol. 211, article 120700. doi: 10.1016/j.talanta.2019.120700

Piradov M.A., Illarioshkin S.N., Tanashyan M.M., Ponomareva N.V., Maksimova M.Yu. Biomarkery v sovremennoj nevrologii. Obzor [Biomarkers in modern neurology. Review]. Kremlevskaja medicina. Klinicheskij vestnik: Nevrologija i nejrohirurgija [Kremlin medicine. Clinical Bulletin: Neurology and Neurosurgery]. 2018, no. 3, pp. 6-16. (in Russian).

Sobolev V.B., Khudoerkov R.M., Bogdanov R.R., Davydov I.A., Borisova S.Y., Illarioshkin S.N. Vyjavlenie fosforilirovannogo α-sinukleina v biopsijnom materiale sljunnyh zhelez pri bolezni Parkinsona [Detection of phosphorylated α-synuclein in biopsy material of the salivary glands in Parkinson's disease]. Nervnye bolezni. Jeksperimental'naja nevrologija [Nervous diseases. Experimental neurology]. 2018, no. 3, pp. 44-50. doi:10.24411/2226-0757-2018-12033. (in Russian).

Ettema A. R., Lenders M.W.P.M., Vliegen J., Slettenaar A., Tjepkema-Cloostermans M.C., Vos C.C. de. Detecting multiple sclerosis via breath analysis using an eNose, a pilot study. J. Breath Res., 2021, vol. 15, № 2, article 027101. doi: 10.1088/1752-7163/abd080.

Dragonieri S., Quaranta V.N. 2 , Carratu P., Ranieri T., Marra L., D'Alba G., Resta O. An electronic nose may sniff out amyotrophic lateral sclerosis. Respir. Physiol. Neurobiol., 2016, vol. 232, pp. 22-25. doi: 10.1016/j.resp.2016.06.005.

Uppu R.M., D. Woods, N.L. Parinandi Measurement of Oxidative Stress Status in Human Populations: A Critical Need for a Metabolomic Profiling. Measuring Oxidants and Oxidative Stress in Biological Systems: by eds L.J. Berliner, N.L. Parinandi. Springer, 2020, vol. 34, pp. 123-131. doi: 10.1007/978-3-030-47318-1_8.

Trivedi D.K., Sinclair E., Xu Y., Sarkar D., Walton-Doyle C., Liscio C., Phine Banks Ph., Milne Y., Silverdale M., Kunath T., Goodacre R., Barran P. Discovery of Volatile Biomarkers of Parkinson's Disease from Sebum. ACS Cent. Sci., 2019, vol. 5, № 4. pp. 599-606. doi: 10.1021/acscentsci.8b00879.

Sharma A., Kumar R., Varadwaj P. Smelling the Disease: Diagnostic Potential of Breath Analysis. Mol. Diagn. Ther., 2023, vol. 27, № 3, pp. 321-347. doi: 10.1007/s40291-023-00640-7.

Bach J.-Ph., Gold M., Mengel D., Hattesohl A., Lubbe D., Schmid S., Tackenberg B., Rieke J., Maddula S., Baumbach J.I., Nell Ch., Boeselt T., Michelis J., Alferink J., Heneka M., Oertel W., Jessen F., Janciauskiene S., Vogelmeier C., Dodel R., Koczulla A.R. Measuring Compounds in Exhaled Air to Detect Alzheimer's Disease and Parkinson's Disease. PLoS One., 2015, vol. 10, № 7, article 0132227. doi: 10.1371/journal.pone.0132227.

Kuchmenko T. A. Himicheskie p'ezosensory v analize pishhevyh objektov [Chemical piezosensors in the analysis of food objects]. Kontrol' kachestva produkcii [Product quality control], 2019, no. 3, pp. 25-31. (in Russian).

Matveeva A.E., Uazhanova R.U., Kuchmenko T.A., Shakhov S.V., Kutsova A.E., Kuchmenko A.M. Instrumental'naja ocenka kachestva rybnogo syr'ja [Instrumental assessment of the quality of fish raw materials]. Vestnik Almatinskogo tehnologicheskogo universiteta [Bulletin of Almaty Technological University], 2017, no. 2, pp. 54-58. (in Russian).

Kuchmenko T.A. e.a. Sposob organolepticheskoj ocenki detskih igrushek na osnove plastizolja iz polivinilhlorida [Method of organoleptic evaluation of children's toys made of plastisol based on polyvinylchloride]. Patent RF, no. 2640507, 2018. (in Russian).

Kochetova Zh.Yu., Kuchmenko T.A., Bazarsky O.V. Sposob jekspress-analiza prirodnyh vod pri razlivah nefteproduktov [Method for express analysis of natural waters during oil spills]. Voda: himija i jekologija [Water: chemistry and ecology], 2018, vol. 116, no. 7-9, pp. 137-143. (in Russian).

Kochetova Zh.Yu., Korenman Ya.I., Bazarsky O.V., Umarkhanov R.U., Shuba A.A., Bondareva L.P., Chernitsky A.E., Shlyk Yu.K., Legin A.V., Lvova N., Oleneva E., Poryadina D.A., Volmer D.A. [Application of an eight-sensor "electronic nose" to assess water pollution with kerosene and acetone]. Uspehi sovremennogo estestvoznanija [ Successes of modern natural science], 2017, no. 11, pp. 12-17. (in Russian).

Agmon I.N., Broza Y.Y., Alaa Gh., Eisen A., Hamdan Ash., Kornowski R., Haick H. Detecting Coronary Artery Disease Using Exhaled Breath Analysis. Cardiology, 2022, vol. 147, № 4, pp. 389-397. doi: 10.1159/000525688.

Tozlu B.H., Simsek C., Aydemir O, Karavelioglu Y. A High performance electronic nose system for the recognition of myocardial infarction and coronary artery diseases. Biomedical Signal Processing and Control, 2021, vol. 64, Article 102247. doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102247.

Zaim O., Saidi T., El Bari N., Bouchikhi B. Assessment Of "Breath Print" In Patients With Chronic Kidney Disease During Dialysis By Non-Invasive Breath Screening Of Exhaled Volatile Compounds Using An Electronic Nose. 2019 IEEE International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN), 2019, рр.1-4. doi: 10.1109/ISOEN.2019.8823338.

Saidi T., Zaim O., Moufid M., El Bari N., Ionescu R., Bouchikhi B. Exhaled breath analysis using electronic nose and gas chromatography–mass spectrometry for non-invasive diagnosis of chronic kidney disease, diabetes mellitus and healthy. Sensors and Actuators B: Chemical, 2018, vol. 257, pp. 178-188. doi.org/10.1016/j.snb.2017.10.178.

Kuchmenko T.A., Dorovskaya E.S., Menzhulina D.A., Chubarov T.V. [Assessing the possibility of using an “electronic nose” to monitor abnormalities in functional obesity of children in a hospital setting. Non-invasive diagnostics without taking biosamples]. Zh. analit. Himii [J. Analyt. Chem.], 2022, vol. 77, no. 12, pp. 1120-1132. doi: 10.31857/S0044450222120088. (in Russian).

Bahos F.A., Sainz-Vidal A., Sánchez-Pérez C., Saniger J.M., Gràcia I., Saniger-Alba M.M., Matatagui D. ZIF Nanocrystal-Based Surface Acoustic Wave (SAW) Electronic Nose to Detect Diabetes in Human Breath. Biosensors, 2018, vol. 9, no.1, article 4. doi: 10.3390/bios9010004.

Kuchmenko T.A., Shuba A.A., Kuchmenko D.A., Umarkhanov R.U. Razrabotka sposoba ocenki aktivnosti [Development of a method for assessing the activity of Helicobacter pylori by the composition of exhaled air using an array of chemical piezosensors]. Zh. analit. Himii [J. Analyt. Chem.], 2020, vol. 75, no. 4, pp. 368-378. doi: 10.31857/S004445022004009X. (in Russian).

Tiele A., Wicaksono Al., Kansara J., Arasaradnam R.P., Covington J.A. Breath Analysis Using eNose and Ion Mobility Technology to Diagnose Inflammatory Bowel Disease-A Pilot Study. Biosensors, 2019, vol. 9, no. 2, article 55. doi: 10.3390/bios9020055.

Krauss E., Haberer J., Maurer O., Barreto G., Drakopanagiotakis F., Degen M., Seeger W., Guenther A. Exploring the Ability of Electronic Nose Technology to Recognize Interstitial Lung Diseases (ILD) by Non-Invasive Breath Screening of Exhaled Volatile Compounds (VOC): A Pilot Study from the European IPF Registry (eurIPFreg) and Biobank. J. Clin. Med., 2019, vol. 8, no. 10, article 1698. doi: 10.3390/jcm8101698.

Bannier M.A.G.E., van de Kant K.D.G., Jöbsis Quir., Dompeling Ed. Feasibility and diagnostic accuracy of an electronic nose in children with asthma and cystic fibrosis. J. Breath. Res., 2019, vol. 13, no. 3, article 036009. doi: 10.1088/1752-7163/aae158.

Dragonieri S., Quaranta V.N., Carratu P., Ranieri T., Resta O. The ovarian cycle may influence the exhaled volatile organic compound profile analyzed by an electronic nose. J. Breath. Res., 2018, vol. 12, no. 2, article 021002. doi: 10.1088/1752-7163/aa9eed.

Kuchmenko T.A., Krylov V.V., Smetankina A.V., Dorovskaya E.S., D.A. Menzhulina D.A., Bityukova V.V., Umarkhanov R.U. Portable electronic nose system for fast gynecological-conditions diagnosis in consulting room: A case study. J. Sensors and Actuators B: Chemical, 2022, vol. 358, article 131538. doi: 10.1016/j.snb.2022.131538.

van de Goor R., van Hooren M., Dingemans A.-M., Kremer B., Kross K. Training and Validating a Portable Electronic Nose for Lung Cancer Screening. J. Thorac. Oncol., 2018, vol. 13, no. 5, pp. 676-681. doi: 10.1016/j.jtho.2018.01.024.

Uslu H.I., Dölle A.R., Dullemen H.M., Aktas H., Kolkman J.J., Venneman N.G. Pancreatic ductal adenocarcinoma and chronic pancreatitis may be diagnosed by exhaled-breath profiles: a multicenter pilot study. Clin. Exp. Gastroenterol., 2019, vol. 12, pp. 385-390. doi: 10.2147/CEG.S189102.

Yang H.Y., Chen W.C., Tsai R.C. Accuracy of the Electronic Nose Breath Tests in Clinical Application: A Systematic Review and Meta-Analysis. Biosensors, 2021, vol. 11, no. 11, article 469. doi: 10.3390/bios11110469.

Mazzatenta A., Pokorski M., Sartucci F., Domenici L., Di Giulio C. Volatile organic compounds (VOCs) fingerprint of Alzheimer's disease. Respir. Physiol. Neurobiol., 2015, vol. 209, pp. 81-84. doi: 10.1016/j.resp.2014.10.001.

Emam Sh., Adedoyin Ad., Geng X., Zaeimbashi M., Adams J., Ekenseair A., Podlaha-Murphy E., Sun N.X. A Molecularly Imprinted Electrochemical Gas Sensor to Sense Butylated Hydroxytoluene in Air. J. Sensors., vol. 2018, article 3437149. doi:10.1155/2018/3437149.

Tiele A., Wicaksono A., Daulton E., Ifeachor E., Eyre V., Clarke S., Timings L., Pearson St., Covington J.A., Li X.H. Breath-based non-invasive diagnosis of Alzheimer's disease: a pilot study. J. Breath. Res., 2020, vol. 14, no. 2, article 026003. doi: 10.1088/1752-7163/ab6016.

Hui-Chong Lau H.-Ch., Yu J.-B., Lee H.-W., Huh J.-S., Lim J.-O. Investigation of Exhaled Breath Samples from Patients with Alzheimer's Disease Using Gas Chromatography-Mass Spectrometry and an Exhaled Breath Sensor System. Sensors, 2017, vol. 17, no. 8, article 1783. doi: 10.3390/s17081783.

Early stage detection for Alzheimers and other autoimmune Diseases United States Patent Application Publication (Pub. No.: US 2021/0181212 Al Postrel Pub. Date: Jun. 17, 2021 Richard Postrel, Miami Beach, FL (US).

J.P.M. Finberg. J.P.M., Schwartz M., Jeries R., Badarny S., Nakhleh M.K., Daoud E.A. , Ayubkhanov Y., Manal Aboud-Hawa 3 , Yoav Y Broza 3 , Hossam Haick 3 Sensor Array for Detection of Early Stage Parkinson's Disease before Medication. ACS Chem. Neurosci., 2018, vol. 9, no. 11, pp. 2548-2553. doi: 10.1021/acschemneuro.8b00245.

Broza Y.Y., Har-Shai L., Jeries R., Cancilla J.C., Glass-Marmor L., Lejbkowicz I., Torrecilla J.S., Yao X., Feng X., Akimitsu Narita Ak., Müllen K., Miller A., Haick H. Exhaled Breath Markers for Nonimaging and Noninvasive Measures for Detection of Multiple Sclerosis. ACS Chem. Neurosci., 2017, vol. 8, no.11, pp. 2402-2413. doi: 10.1021/acschemneuro.7b00181.

Aslam N., Khan Ir.Ul., Asma Bashamakh A., Alghool F.A., Aboulnour M., Alsuwayan N.M., Alturaif R.K., Brahimi S., Aljameel S.S., Ghamdi Kh.A. Multiple Sclerosis Diagnosis Using Machine Learning and Deep Learning Challenges and Opportunities. Sensors, 2022, vol. 22, no. 20, article 7856. doi: 10.3390/s22207856.

Nakhleh M.K., Badarny S., Winer R., Jeries R., Finberg J., Haick H. Distinguishing idiopathic Parkinson's disease from other parkinsonian syndromes by breath test. Parkinsonism & Relat. Disord., 2015, vol. 21, no. 2, pp. 150-153. doi: 10.1016/j.parkreldis.2014.11.023.

Ibitoye R., Kemp K., Rice Cl., Hares K., Scolding N., Wilkins Al. Oxidative stress-related biomarkers in multiple sclerosis: a review. Biomark. Med., 2016. vol. 10, no.8, pp. 889-902. doi: 10.2217/bmm-2016-0097.




DOI: https://doi.org/10.15826/analitika.2023.27.4.001

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.