Neuer Atemalyzer für Krankheit schnuppert COVID in Echtzeit heraus, könnte zur Erkennung von Krebs und Lungenkrankheiten eingesetzt werden.

10. Mai 2023

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von Lisa Marshall, University of Colorado, Boulder

Mit jedem Atemzug stoßen Menschen mehr als 1.000 unterschiedliche Moleküle aus und erzeugen dadurch einen einzigartigen chemischen Fingerabdruck oder "Atemmuster", der Hinweise darüber liefert, was im Körper vor sich geht.

Seit Jahrzehnten suchen Wissenschaftler nach Wegen, diese Informationen zu nutzen, und setzen dabei auf Hunde, Ratten und sogar Bienen, um Krebs, Diabetes, Tuberkulose und mehr buchstäblich zu erschnüffeln.

Wissenschaftler*innen der University of Colorado, Boulder und des National Institute of Standards and Technology (NIST) haben einen wichtigen Fortschritt auf der Suche nach der Diagnose von Krankheiten durch ausgeatmeten Atem gemacht. Sie berichten, dass ein neues laserbasiertes Atemanalysegerät, das von künstlicher Intelligenz (KI) betrieben wird, COVID-19 in Echtzeit mit hoher Genauigkeit erkennen kann.

Die Ergebnisse wurden am 5. April im Journal of Breath Research veröffentlicht.

"Unsere Ergebnisse zeigen das Potenzial der Atemanalyse als alternative, schnelle, nicht-invasive Testmethode für COVID-19 auf und unterstreichen ihr bemerkenswertes Potenzial zur Diagnose verschiedener Zustände und Krankheiten", sagte Erstautor Qizhong Liang, Doktorand an JILA und der Abteilung für Physik an der University of Colorado, Boulder. JILA ist eine Partnerschaft zwischen der University of Colorado, Boulder und dem NIST.

Das multidisziplinäre Team aus Physiker*innen, Biochemiker*innen und Biolog*innen konzentriert sich nun darauf, eine Vielzahl von anderen Krankheiten zu diagnostizieren, in der Hoffnung, dass der "Frequency Comb Breathalyzer", geboren aus der mit einem Nobelpreis ausgezeichneten Technologie der University of Colorado, die medizinische Diagnostik revolutionieren könnte.

"Es gibt eine reale, absehbare Zukunft, in der du zum Arzt gehen und neben deiner Größe und deinem Gewicht auch deinen Atem messen lassen könntest ... Oder du könntest in ein Mundstück integriert in dein Handy blasen und Informationen über deine Gesundheit in Echtzeit erhalten", sagte Seniorautor Jun Ye, JILA-Stipendiat und nebenamtlicher Professor für Physik an der University of Colorado, Boulder. "Das Potenzial ist grenzenlos."

Schon im Jahr 2008 berichtete YEs Labor, dass eine Technik namens Frequency Comb Spectroscopy – im Wesentlichen die Verwendung von Laserlicht zur Unterscheidung eines Moleküls von einem anderen – potenziell Biomarker von Krankheit im menschlichen Atem identifizieren könnte.

Die Technologie war jedoch nicht empfindlich genug und hatte vor allem nicht die Möglichkeit, bestimmte Moleküle mit Krankheitszuständen zu verknüpfen, so dass sie sie nie auf die Diagnose von Krankheiten getestet haben.

Aber YEs Team hat die Empfindlichkeit tausendfach verbessert und die Kraft der künstlichen Intelligenz genutzt.

"Moleküle erhöhen oder verringern ihre Konzentration, wenn sie mit bestimmten Gesundheitszuständen assoziiert sind", sagte Liang. "Machine Learning analysiert diese Informationen, identifiziert Muster und entwickelt Kriterien, die wir verwenden können, um eine Diagnose vorherzusagen."

Mit SARS-CoV-2, das sich im ganzen Land ausbreitet, und der wachsenden Frustration über lange Reaktionszeiten bei bestehenden Tests war die Zeit gekommen, das System an Menschen zu testen. Als Physiker hatte Ye noch nie mit menschlichen Probanden gearbeitet, also holte er sich Unterstützung vom BioFrontiers Institute der CU, einem interdisziplinären Zentrum für biomedizinische Forschung, das das COVID-Testprogramm der Campusleitung leitete.

Zwischen Mai 2021 und Januar 2022 sammelte das Forschungsteam Atemproben von 170 Studenten der University of Colorado, Boulder, die in den letzten 48 Stunden einen Polymerase-Kettenreaktionstest (PCR) durchgeführt hatten, entweder durch Abgabe einer Speichel- oder einer Nasenprobe.

Die Hälfte hatte positiv getestet, die andere Hälfte negativ. (Aus Sicherheitsgründen kamen Freiwillige auf einem Parkplatz des Campus an, bliesen in eine Probenentnahme-Tüte und ließen sie für einen Labortechniker in sicherer Entfernung zurück.)

Insgesamt dauerte der Prozess weniger als eine Stunde von der Entnahme bis zum Ergebnis.

Im Vergleich zur PCR, dem Goldstandard des COVID-Tests, stimmten die Atemanalyse-Ergebnisse 85% der Zeit überein. Für medizinische Diagnosen wird eine Genauigkeit von 80% oder mehr als "ausgezeichnet" betrachtet.

Die Forscher*innen vermuten, dass die Genauigkeit höher gewesen wäre, wenn die Atem- und Speichel-/Nasenproben gleichzeitig gesammelt worden wären.

Im Gegensatz zu einem Nasenabstrich ist der Atemanalysator nicht invasiv. Benutzer*innen werden auch nicht gebeten, vor der Verwendung auf Essen, Trinken oder Rauchen zu verzichten, wie es bei einer Speichelprobe der Fall ist. Es erfordert keine teuren Chemikalien, um die Probe abzubauen. Und der neue Test könnte theoretisch bei bewusstlosen Personen angewendet werden.

Aber es gibt noch viel zu lernen, sagt Ye.

'With one breath, we can collect so many data points from you, but then what? We only understand how a few molecules correlate with specific conditions,' Ye said.

Today, the 'breathalyzer' consists of a complex array of lasers and mirrors about the size of a banquet table.

A breath sample is piped in through a tube as lasers fire invisible mid-infrared light at it at thousands of different frequencies. Dozens of tiny mirrors bounce the light back and forth through the molecules so many times that in the end, the light travels about 1.5 miles.

Because each kind of molecule absorbs light differently, breath samples with a different molecular make-up cast distinct shadows. The machine can distinguish between those different shadows or absorption patterns, boiling millions of data points down to—in the case of COVID—a simple positive or negative, in a matter of seconds.

Efforts are already underway to miniaturize such systems to a chip scale, allowing for what Liang imagines as 'real-time, self-health monitoring on the go.' The potential does not end there.

'What if you could find a signature in breath that could detect pancreatic cancer before you were even symptomatic. That would be the home run,' said molecular biologist and co-author Leslie Leinwand, chief scientific officer for BioFrontiers and a co-author on the study

Elsewhere, scientists are working to develop a Human Breath Atlas, which maps each molecule in the human exhale and correlates them with health outcomes. Liang hopes to contribute to such efforts with a larger-scale collection of breath samples.

Meanwhile, the team is collaborating with pediatric and respiratory specialists at the CU Anschutz Medical Campus to explore how the breathalyzer can not only diagnose diseases but also enable scientists to better understand them, offering hints about immune responses, nutritional deficiencies and other factors that could contribute to or exacerbate illness.

'If you think about dogs, they evolved over thousands of years to smell many different things with remarkable sensitivity,' said Ye. 'We are just at the very beginning of training our laser-based nose. The more we teach it, the smarter it will be come.'

Journal information: Journal of Breath Research

Provided by University of Colorado at Boulder