弗劳恩霍夫项目中心微电子和生物医学光学系统meo现在开发解决方案旨在使呼吸气体的分析疾病的诊断。虽然他们的研究集中在癌症的早期发现,同样的原理也可以应用于区分COVID-19和其他呼吸道疾病。
“很多疾病导致的组成变化的呼出空气中挥发性有机微量气体,可以用作生物标记”,解释了杰西博士联系,弗劳恩霍夫meo副研究员。”通常是结合几个微量气体的浓度显著升高或显著降低特征为一个特定的疾病。这就是所谓的VOC指纹或VOC模式。“弗劳恩霍夫meo爱尔福特是一个跨学科的项目中心涉及的弗劳恩霍夫研究所的参与细胞疗法和免疫学IZI,光子微系统ipm,应用光学,精密工程智能油田。
团队正在开发一个离子迁移谱(IMS)工具来识别这些VOC模式。IMS系统的核心是一个小型轨迹不对称离子迁移谱法(饿)芯片。微机电系统包括一个离子过滤器和一个检测器。该设备还包括一个紫外灯。在第一个实例中,挥发性有机化合物的仪器,在载气,注入的光谱仪,他们被紫外线电离。“这些然后喂饿了芯片,由弗劳恩霍夫ipm“, schonfeld说。“一个交流电压被应用在过滤电极。通过调整电压的过滤器,您可以控制挥发性有机化合物的仪器通过探测器。生成一个VOC指纹,这使我们能够确定这种疾病我们找的。”
研究小组在弗劳恩霍夫meo希望这项新技术能检测广泛的生物标志物。他们也想用它来区分COVID-19和其他呼吸道感染。它同样功能的弗劳恩霍夫M3Infekt集群项目,开发一个移动,模块化、多通道监测系统支持快速干预事件COVID-19患者的病情突然恶化。此外,它希望这种呼吸气体分析方法可能会提供一个预先指示神经退行性疾病如阿尔茨海默氏症。这将不仅提供早期预警比用传统方法如血液测试也更方便,因为它仅仅要求病人呼吸管。
有着“巨大的潜力在呼吸气体传感器系统分析”,联系解释道。“IMS技术非侵入性、敏感和选择性。它是快速,廉价的紧凑和便携式,所以没有理由不应该用于医疗实践和医院。成品将一个鞋盒大小的。”
目前,研究小组正致力于提高仪器的电子控制系统,提高样本提取和处理。同时,参考与细胞培养现在已经成功地进行了测量,进一步的调查和临床人类样本在管道。在最近一个项目完成了夫琅和费IZI,科学家们使用类似的技术能够区分七种不同的菌株。
同时,专门开发的人工智能算法将简化VOC的评价指纹。“每个测量生成一百万个读数”,联系解释道。“所以我们要使用机器学习分析巨量数据。“算法训练使用健康测试样本和癌症患者。这种测量的结果可以在几分钟内。”,我们可以想象,我们的离子迁移谱仪可能有一天被用来屏幕乘客,以确定他们是否感染了冠状病毒”,她补充道。
