本文首发于公众号「呼气试验」，此处为归档版本。
为了寻找一种易于使用的诊断媒介，研究人员正在通过呼出气体中的混合物来寻找疾病的代谢表现形式。
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引言
2020年呼吸活检大会上，分析化学家保罗•托马斯警告科研人员，面对有限的观察和数据时，要避免草率结论。他强调了呼气作为潜在疾病诊断工具的价值，尽管历史悠久，但转化为现代诊断工具仍具挑战。呼气样本的优势在于其非侵入性、安全性和实时性。然而，要广泛应用呼气检测，需解决技术难题，如准确识别生物标记物和排除外部干扰。科研人员需保持谦逊和怀疑，深入研究，以释放呼气的诊断潜力。
在2020年的呼吸活检大会上，呼吸检测公司的分析化学家保罗·托马斯以一幅Gary Larson的漫画作为结尾，深刻地指出了科研人员在面对有限的观察和数据时容易犯下的错误。他警告说，我们不能像漫画中的海狸一样，因为一次偶然的发现就草率地改变我们的观点或结论。对于寻求从呼出气体中检测疾病的方法，这种谨慎和怀疑的态度尤为重要。
托马斯强调了呼气作为一种潜在的疾病诊断工具的独特价值。他指出，早在古希腊时期，医生希波克拉底就已经注意到了呼气与健康之间的关联。然而，尽管这一概念历史悠久，但将呼气转化为一种可靠的、现代的诊断工具却充满了挑战。为了在复杂的呼气样本中找到疾病的独特标记，研究人员需要不断探索新的生物标记物发现方法、数据处理技术和呼气采样工作流程。
此外，托马斯还讨论了呼气样本在疾病诊断中的优势。由于呼吸是一种非侵入性的、持续的生理过程，因此收集呼气样本既方便又安全。而且，与血液、尿液等其他生物流体相比，呼气中的化学成分可以实时反映人体内的代谢状态和疾病进程。
然而，要将呼气检测广泛应用于临床实践，还需要解决许多技术难题。例如，如何在丰富的呼气混合物中准确地检测出与疾病相关的生物标记物？如何排除外部物质对呼气成分的干扰？托马斯认为，解决这些问题需要科研人员保持谦虚和怀疑的态度，不断深入研究和实践。只有这样，我们才能充分释放呼气的诊断潜力，为未来的疾病检测和治疗带来新的希望。
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挖掘潜力
自2020年以来，新冠病毒的delta和omicron变体引发了病例激增，加州大学戴维斯分校的工程师克里斯蒂娜-戴维斯团队研究了这些变体是否会在呼出的气体中产生独特的挥发性有机化合物变化。他们收集了健康人和COVID-19患者的呼吸样本，并使用创新技术进行分析。研究发现，特定变异体的统计模型比一般的COVID-19模型更准确。此外，团队还研究了培养细胞释放的化合物，以了解生物标记物与生化机制的联系。呼气检测可能成为未来疾病诊断的重要工具，有助于保护得不到传统检测服务的人群。
自托马斯于2020年进行的研究以来，新冠病毒的delta和omicron变体引发了病例的激增，并可能改变了COVID-19相关的挥发性有机化合物的特征。加州大学戴维斯分校的工程师克里斯蒂娜-戴维斯（Cristina Davis）及其团队对此产生了兴趣，他们希望了解这些变体是否会在呼出的气体中产生独特的挥发性有机化合物变化。
为了研究这一问题，戴维斯团队在delta和omicron疫情期间收集了健康人和COVID-19患者的呼吸样本。他们使用了一种创新的技术来分析这些样本，该技术可以集中挥发性有机化合物在固体吸附剂上，并通过加热使它们脱落。随后，这些化合物会根据其质量进行分离和识别。
为了控制环境因素的影响，研究人员比较了人体样本与环境样本，并从数据集中排除了任何环境化合物。此外，他们还确保参与者在提供呼气样本前至少一小时没有摄入任何东西，以最大限度地减少摄入的挥发性有机物的影响。
戴维斯的研究小组测量了呼气样本中数百种挥发性有机化合物的丰度，并利用所有COVID-19患者的数据与仅有delta或omicron变体患者的数据开发了预测COVID-19感染的统计模型。他们发现，为每种特定变异体开发的模型比一般的COVID-19模型具有更高的准确性。
戴维斯表示：“在挥发性有机化合物图谱中，有一些部分是共同的，但其中一部分在增殖的奥密克戎菌株中发生了变化。”她认为，如果这种变化足够大，他们可能需要重建这些模型。
此外，戴维斯的团队还研究了培养细胞释放的挥发性有机化合物，以补充他们对呼出的人体气体的测量。这有助于他们将生物标记物与生化机制联系起来。戴维斯说：“当你使用细胞培养研究时，你就能真正了解这些信号转导途径、生物学原理以及它的来源，这样你测量的就不仅仅是现象学了。”
基于呼吸的诊断测试可能对减少各种病毒的传播产生重大影响。戴维斯的COVID-19研究依赖于有症状的参与者，但她有兴趣研究挥发性有机化合物分析是否也能确定无症状的感染。她的细胞培养研究预测这是可能的。她表示：“我们正在研究我们认为是宿主对感染的反应，而不是寻找病毒本身，因为病毒可能有足够的拷贝数，也可能还没有足够的拷贝数让PCR检测真正检测到它。”她认为，宿主对感染的反应从感染一开始就开始了，因此问题是，根据细胞培养数据，他们是否可以在传统方法可用之前测量这些生物标志物。
托马斯认为，COVID-19是一个案例研究，可以说明呼气检测如何保护得不到传统检测技术服务的人群。他指出，挥发性有机化合物检测仪相对便携，只有打印机大小，但“呼气测试的终极目标是像酒精呼气分析仪一样。”他说：“如果你能在街边进行检测，那么你也可以在其他任何地方进行检测。”
一旦研究人员确定了某种疾病的关键挥发性有机化合物生物标志物，测量特定化合物的小型传感器就可以将他们的诊断发现转化为医疗应用。Dweik表示：“如果能通过手持设备知道呼气中含有哪些化合物，那将是非常强大的。”这将需要科学家、医生、技术人员和分析师之间的合作。
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疾病模式
Breathe BioMedical开发了一种基于呼气测试的癌症筛查技术，通过分析挥发性有机化合物（VOCs）来检测早期代谢变化。该技术采用独特采样装置，结合高灵敏度激光光谱和机器学习算法，识别与癌症等疾病相关的特征。研究显示，呼气指纹方法诊断准确率较高，可揭示整个疾病谱的微妙特征。未来，该技术有望在医院用于全面筛查不同疾病，成为健康状况的总体概括。随着验证和对照传统方法，Breathe BioMedical希望引领呼吸诊断领域的思维方式转变。
Breathe BioMedical公司正在开发一种基于呼气测试的癌症筛查技术。这种技术通过分析人体呼出的气体中的挥发性有机化合物（VOCs）来检测癌症等疾病的早期代谢变化。与传统的成像技术相比，呼气测试可以在更早的阶段发现疾病的迹象。
该采样装置的设计独特，旨在最大程度地减少样本中摄入的化合物。它通过先让上呼吸道系统的呼吸通过，然后收集肺泡深处的呼吸来实现这一点。肺泡呼气中的VOCs被吸附在固体吸附剂表面，随后通过加热释放，并注入一个装有超反射镜的光腔中。当激光在镜面上反弹时，VOCs会吸收越来越多的光。这种高灵敏度技术可以生成个人呼气样本的光谱，从而捕捉VOCs丰度的微小变化。
研究人员利用机器学习算法分析这些复杂的光谱，并确定疾病的特征。这种方法不依赖于特定VOCs的确切浓度，而是让模型学习并识别与癌症等疾病相关的特征。这种方法类似于训练疾病嗅探犬来识别疾病的气味特征。
然而，在分析光谱数据时，需要注意潜在的环境混杂因素。为了确保测量的是与生物相关的化合物，Breathe BioMedical团队将每个呼吸频谱与室内空气样本进行比较。他们还可以处理样本，以识别和量化特定的VOCs。
最近的一项研究表明，呼气指纹方法的诊断准确率较高。研究人员收集了健康人和肺癌患者的呼气光谱，并利用机器学习和标准VOC成分分析对其进行了分析。虽然研究人员仍在努力确定不同肺癌患者的共同VOC特征，但机器学习可以揭示整个疾病谱中更微妙的特征。
Breathe BioMedical的愿景是，未来人们可以通过提供一份呼气样本，在医院接受一系列针对不同疾病的筛查。这种全面的呼气样本分析有望成为健康状况的总体概括，而不仅仅是针对某种特定疾病的检测。
随着研究小组继续验证他们的方法，并对照更传统的生物标记物发现方法，他们希望利用机器学习进行光谱特征识别将成为呼吸诊断领域的标准。这代表了思维方式的转变，而Breathe BioMedical希望成为引领这一转变的先驱之一。
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深入探讨
Owlstone Medical的Billy Boyle怀疑仅测量呼出VOCs作为癌症检测策略的特异性。他们发现柠檬烯在体内被肝脏酶代谢，启发他们使用外源化合物作为特定通路的探针。研究人员发现实体瘤中的β-葡糖醛酸酶，并设计了一种氘同位素标记的分子探针，通过呼气中的D5-乙醇检测癌症。尽管初期肿瘤产生的D5-乙醇量可能很低，但临床需求仍是在CT或PET扫描前识别肺癌。为提高灵敏度，他们计划引入过量外源探针并延长呼吸采集期。同时，他们编制了《呼吸活检VOC图谱》以建立正常VOC基线。研究人员正不断探索新的方法以提高癌症和其他疾病的早期检测准确率。
呼吸诊断公司Owlstone Medical的工程师兼首席执行官Billy Boyle对仅简单测量呼出气中的VOCs成分作为癌症等复杂疾病的检测策略表示怀疑。他认为，许多化合物产生于对疾病的非特异性反应，因此可能无法获得所需的特异性。为了解决这个问题，研究人员开始探索使用外源化合物作为特定通路的探针。
其中一个突破性的发现是柑橘中的柠檬烯化合物。虽然最初被认为是饮食引入的化学噪音，但研究小组发现柠檬烯在体内的代谢过程中会被肝脏酶代谢掉。这启发了他们思考是否可以将外源化合物视为特定通路的探针。
在寻找癌症独特特征时，研究人员发现了实体瘤环境中的细胞外β-葡糖醛酸酶。他们设计了一种氘同位素标记的分子探针，当注入体内后，肿瘤部位的β-葡糖醛酸酶会裂解一个键，产生氘代D5-乙醇并随呼气排出体外。由于这种产品质量较重，可以通过其较重的质量进行检测，从而将其与因饮酒而呼出的气体中的乙醇区分开来。这为癌症提供了一个明确的VOC标记。
Owlstone Medical的研究人员发现，90%的早期肺癌组织样本的肿瘤环境中都存在β-葡糖醛酸酶。然而，在初期阶段，由于肿瘤非常小，β-葡糖醛酸酶的增量非常少，因此产生的D5-乙醇量可能几乎处于检测不到的水平。尽管如此，临床上的需求仍然是在CT扫描或PET扫描检测到肺癌之前识别肺癌。
为了提高灵敏度，研究人员计划引入过量的外源探针，让一种酶将多种底物裂解为产物，并通过延长呼吸采集期来富集样本。这种方法的目标是在更早的阶段检测到癌症，从而提高生存率。
同时，Owlstone Medical也在磨练利用内源性VOCs对其他疾病进行呼气诊断的基本功。他们编制了《呼吸活检VOC图谱》，记录了不同健康人群呼出气体中约150种化合物的浓度范围。这个图谱的目的是帮助研究人员建立正常的VOC基线，将生物标志物与干扰化合物区分开来，并得出明智的结论。
总的来说，呼吸诊断领域的研究人员正在不断探索新的方法来提高癌症和其他疾病的早期检测准确率。通过引入外源探针和利用内源性VOCs，他们希望能够开发出更早、更准确的诊断手段，从而改善患者的生存率和生活质量。