本文首发于公众号「呼气试验」，此处为归档版本。
呼气试验完全指南（十二）
传染性疾病和其它疾病
导言
呼气试验正在成为疾病诊断领域的一项创新技术，通过分析人体呼出气体中的挥发性有机化合物（VOCs），实现快速、无创的病原体检测与疾病筛查。本文重点介绍呼气试验在传染性疾病如结核病、艰难梭菌感染中的应用，并延伸至神经性疾病、间皮瘤、糖尿病等非传染性疾病的检测潜力。基于呼吸活检与FAIMS等技术，该检测方式具备高灵敏度与特异性，有望推动早期诊断与个性化医疗的发展，为临床与科研提供全新视角。
0****1
传染性疾病
尽早识别感染性病原体，就有可能在其发展和传播之前用正确的药物来对付它们。因此，快速而翔实的病原体检测是控制感染的一个关键工具。锁定目标需要对致病病原体的了解，通常通过培养，或通过革兰氏染色或直接细胞检查来完成，这些都缺乏细节和准确性。
改进诊断技术以帮助更好地瞄准传染病，有可能拯救生命并帮助解决抗菌素耐药性。细菌产生许多不同于人类代谢的VOCs，这些VOCs甚至可以识别特定的物种或菌株。这些VOCs可以在呼出的气体中发现，使呼吸活检成为一种有用的、非侵入性的传染病诊断方法。
1.1
结核病
全球每年约有1000万新病例，150万人死于结核病（TB），这是一种由结核分枝杆菌引起的疾病。诊断仍然大多由训练有素的技术人员在显微镜下检查痰液样本进行。该测试的准确率只有62%，而且不能区分相关物种。
结核病在一些低收入国家普遍存在，特别是那些艾滋病毒感染率高的国家。在这种情况下，缺乏快速、廉价和方便的诊断方法是一个特别的问题。代谢物被认为是结核病的生物标志物，使用FAIMS等技术进行呼吸分析，有可能提供一种简单的诊断，从而彻底改变结核病的检测。
Sahota等人的一项试验性研究使用FAIMS来区分健康对照组和肺部或肺外结核患者（通常更难诊断）。使用特征提取和随机森林分类器，得出的模型灵敏度为0.81，特异性为0.79。
使用Lonestar VOC分析仪进行的试验研究中，对照组和结核组的分类概率。对两组的分类概率集进行Wilcoxon秩和检验，表明对照组和结核组之间存在高度统计学意义的差异。
对结核病患者的呼吸分析的接受者操作曲线（ROC）图。
检测ZN涂片试验阴性的患者的结核病
阿姆斯特丹大学的一个团队在概念验证中使用了FAIMS，以了解呼气生物标志物是否能检测出ZN涂片试验阴性的疑似结核病人。该研究显示，使用FAIMS对呼出的气体进行诊断，即使是ZN涂片结果阴性的病人也能诊断出结核病。
这些开创性的研究结果表明，FAIMS可以应用于分析呼吸样本以检测结核病和其他传染病。
1.2
梭状芽孢杆菌
艰难梭菌可以感染肠道，引起腹泻。它通常影响老年人和最近接受过抗生素的病人。近年来，感染的数量已经上升，出现了更严重的形式。大型医院的疫情爆发需要关闭病房和进行广泛的感染控制。
使用FAIMS对健康和艰难梭菌阳性粪便样本的VOCs进行了分析。共分析了213个样本，其中71个经微生物学分析确认为艰难梭菌阳性，这包括发现和验证队列。
基于FAIMS数据的分析，AUC为0.91（95%置信区间（CI）：0.86-0.97）。当应用于盲法验证样本时，AUC为0.86（0.75-0.97）。对于采集后7天内分析的样本（n=76），诊断准确性甚至更高（AUC为0.93（0.85-1.00））。
艰难梭菌阳性粪便样品的FAIMS光谱。粪便样品用装有ATLAS顶空采样器的Lonestar VOC分析仪（FAIMS）进行分析。
预测概率的临界值为0.32，对应的灵敏度为0.92（95%CI：0.77-0.99），特异性为0.86（0.78-0.89）。对于更新鲜的样本，判别能力进一步提高。
这项试点研究表明，对未经处理的粪便样本进行FAIMS分析可以区分艰难梭菌阳性和阴性样本，而且诊断准确率很高。FAIMS分析快速、易于使用且相对便宜。
基于VOCs的判别模型与由毒素测试和培养结果判断的阴性和阳性样本的接受者操作特征（ROC）曲线。
2
其它疾病
在前面的系列文章中我们已经探讨了呼吸活检和FAIMS技术已经被用于的一些疾病。还有许多其他研究仍在进行中，呼吸活检在全球100多个临床站点使用。除此之外，呼吸研究领域正在迅速发展，呼吸生物标志物正在许多其他疾病的背景下进行研究。 为了让你了解可以实现的范围，我们在下表和本节的其余部分收集了其他例子。
在其他疾病背景下调查VOCs的研究
调查其他各种疾病的呼出气体VOCs的已发表文献实例
广义上讲，健康状况的大多数改变都可以与代谢变化相关。因此，如果有正确的方法、生物标志物和适当敏感的分析工具，应该可以确定生物标志物来检测几乎任何疾病。
2.1
神经系统疾病
随着全球人口的老龄化，神经退行性疾病的病例数量正在迅速上升。在美国，大约有700万人患有某种形式的神经系统疾病。其中很大一部分是痴呆症，全世界大约有5000万人，估计有1万亿美元的经济负担，预计到2050年将上升到1.5亿。帕金森病也是一个主要因素，全球约有1亿病例。
上表中介绍了利用呼吸研究治疗神经系统疾病的几个实例。Subramaniam等人在2018年的一篇评论中讨论了VOCs在神经退行性疾病（包括阿尔茨海默病和帕金森病）中的应用的其他调查。
2.2
间皮瘤
恶性间皮瘤在癌症诊断中占不到1%，2018年估计有3万个新病例。但它的不寻常之处在于，病例几乎都与石棉接触有关。这意味着有可能通过向在石棉暴露风险高的行业工作的个人提供定期检测来预防或改善间皮瘤的早期发现。
呼吸活检在检测医疗环境以外的特定化学品或其他因素的暴露方面有许多应用。这是因为，如果有合适的生物标志物，就可以在工作场所实施一种负担得起的、可获得的测试，例如，监测接触情况及其影响。这有可能比血液或组织采样更容易携带和使用，并提供了从全血量中收集代表性样本的额外好处。
2020年的一项综述确定了6项调查恶性胸膜间皮瘤呼气分析的研究，这些研究都是在2010年以后发表的。 这些研究主要是多中心的病例对照比较，包括13至52名受试者。呼吸收集、化学分析和数据分析程序各不相同，使得结果难以比较。值得注意的是，在这两项表征VOC种类的研究中，环己烷被确定为一种前瞻性的生物标志物。
2.3
间质性肺病
严重的真菌感染在健康人中很少见，但对于免疫力低下的人，如移植受体、囊性纤维化患者和怀孕期间，则是一个严重的挑战。每年有超过530万例病例和超过25万例死亡，曲霉菌病是这些感染中最普遍的，也是最具有抗药性的例子之一，因此迫切需要快速的护理点诊断和抗药性测试。
感染很适合通过VOC生物标志物进行检测，因为病原体通常包括产生VOC的代谢途径，与人类的代谢不同。Koo等人的概念验证研究显示，呼吸采样在这一领域有很大的潜力。
2.4
糖尿病
糖尿病是一种代谢性疾病，胰腺失去了调节血糖水平的能力。这种直接的代谢影响使其成为使用反映代谢变化的VOC生物标志物进行研究的主要候选者。 全世界现在有接近5亿的糖尿病病例，这意味着在过去40年里增加了5倍（1980年为1.08亿）。据估计，每年有近500万人因糖尿病诊断不足而死亡。
早期检测是限制糖尿病影响的最有效手段之一。早期检测可以简化实施旨在控制病情的生活方式和饮食改变的过程。****呼吸已经可以成为检测糖尿病的一个有用的诊断工具；糖尿病患者的代谢变化可以促进酮症酸中毒，导致呼吸中出现明显的果味。****呼吸活检代表了一个机会，可以开发敏感的、可获得的和非侵入性的方法来检测糖尿病，以便在严重症状发生之前采取行动。
FAIMS技术已经被用来检查140个尿液样本（73个II型糖尿病患者）所释放的VOCs****。这些样本是在研究之前收集和储存的，所以有些样本已经有4年的历史了。在这项研究中，Owlstone医疗公司的Lonestar VOC分析仪在区分糖尿病患者和健康对照组时，在所有样本中都达到了0.87的灵敏度和0.82的特异度。当只使用不到一年的样本时，这些数据上升到0.92和1.00。
2.5
罕见的疾病
基因组革命引发的一个相对较新的研究兴趣焦点是对罕见疾病的调查，通过应用不同的基因组学方法，该兴趣正在继续增长。如果一种疾病影响的人数少于2000人中的1人，则被归类为罕见病，目前有超过6000种已确定的罕见病。这意味着，估计全世界每17人中就有1人或约4.5亿人患有罕见病。
诊断对于罕见病来说是一个特别的挑战，因为每种疾病都不为人所知，医生不太可能遇到过以前的病例。在许多医疗系统中，这可能导致病人在不同的医生和专家之间反复转诊，并在很长一段时间内接受各种测试。即使在所有这些之后，许多人可能永远不会得到一个明确的诊断。
虽然大多数罕见疾病是遗传性的，但仅仅知道遗传原因往往不足以建议一个合适的治疗方案。使用呼吸生物标志物来评估与罕见疾病有关的代谢变化可以提供新的信息。这可能导致对罕见疾病患者的诊断和治疗的改进。
遗传性代谢疾病
遗传性代谢疾病是一个特别明显的例子，说明呼吸生物标志物和EVOC探针的应用在识别罕见疾病的代谢影响方面可以发挥巨大作用。
有超过1000种遗传性代谢疾病，也被称为先天性代谢错误，每800个活产婴儿中就有一个受到影响。其中有几种疾病的影响已经知道会因产生VOC而与独特的气味联系在一起，因此是呼吸研究的有力候选者。 苯丙酮尿症有一种霉味，而酪氨酸血症让人联想到卷心菜，蛋氨酸吸收不良综合症则有啤酒花的味道。枫糖浆尿病甚至因其特有的气味而被命名。
无限的潜力
所有的疾病和大多数非病理性的生物学变化都直接或间接地影响代谢过程。这有可能意味着呼吸生物标志物可能与任何感兴趣的领域有关。请考虑呼吸活检是否可以帮助推动你的研究？