几年前,一个名叫快乐米尔恩的头条当科学家发现她可以“嗅觉”帕金森病(PD)患者的神经退行性疾病。从那时起,研究人员一直在试图建立的设备可以通过气味化合物在皮肤上诊断PD。现在,研究人员报告ACSω开发了一种便携、人工智能嗅觉系统,或“电子鼻”,总有一天能够诊断出疾病在医生办公室。
PD引起电动机的症状,如震动、刚度和麻烦走路,以及非症状,包括抑郁和痴呆。虽然没有治愈,早期诊断和治疗可以改善一个人的生活质量,缓解症状,延长生存。然而,这种疾病通常不是确定直到开发运动症状的患者,到那个时候,他们已经经历了不可逆转的神经元的损失。最近,科学家们发现PD患者分泌皮脂增加(油性,皮肤的皮脂腺)所产生的蜡状物质,随着酵母生产的增加,酶和激素,这将产生一定的气味。虽然人类的“超级嗅觉”像米尔恩非常罕见,研究人员利用气相色谱(GC)质谱分析气味化合物在PD患者的皮脂。但仪器笨重,缓慢而昂贵。刘骏,兴陈和他的同事们想要发展一种快速、易于使用、携带和便宜的GC系统诊断PD通过气味,使它适合快速检测。
研究人员开发了一个,电子鼻GC结合声表面波传感器——措施气态化合物与声波,通过互动和机器学习算法。团队收集了31日的油脂样本PD患者和32名健康对照组用纱布擦他们的上背。他们分析了挥发性有机化合物来自电子鼻的纱布,发现三个气味化合物(octanal、乙酸己酯和perillic醛),两组之间的明显不同,他们建立一个模型用于PD的诊断。
接下来,研究人员分析了油脂从额外12 PD患者和12个健康对照,发现在预测PD模型的精度70.8%。模型识别真正的PD患者91.7%敏感,但其特异性仅为50%,表明高误报率。当机器学习算法被用来分析整个气味,诊断的准确性提高至79.2%。准备电子鼻诊所之前,团队需要测试它在更多的人为了提高模型的准确性,同时也需要考虑的因素,如种族,研究人员说。
参考徐:傅W, L,于问,等。人工智能嗅觉系统对帕金森病的诊断。ACSω。2022;7 (5):4001 - 4010。doi:10.1021 / acsomega.1c05060
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