Hollantilaiset ja sveitsiläiset tutkijat validoivat elektronista nenää tunnistamaan keuhkosyöpää. Kysymyksenasetteluja oli kaksi: Voidaanko opettaa ja validoida malli, jolla erotetaan keuhkosyöpäpotilaat terveistä? Parantaako kliinisten muuttujien yhdistäminen elektronisen nenän dataan diagnostiikkaa?
Monikeskustutkimuksessa oli mukana keuhkosyöpäpotilaita ja terveitä verrokkeja, ja he hengittivät elektroniseen nenään viiden minuutin ajan. Harjoituskohorttia (n = 379) käytettiin kehittämään ennustemallia ja sokkoutettua kohorttia (n = 199) validaatioon. Monimuuttujainen logistinen regressioanalyysi tehtiin sekä uloshengitysdatan että kliinisen datan perusteella.
Harjoittelukohortissa raja-arvolla 16 % keuhkosyövän löytymisen herkkyys oli 95 %, spesifisyys 51 %, negatiivinen ennustearvo 94 % ja ROC-käyrän alle jäävä pinta-ala 0,87. Validaatiokohortissa herkkyys oli 95 %, spesifisyys 49 %, negatiivinen ennustearvo 94 % ja ROC-arvo 0,86.
Uloshengitysilmasta voidaan analysoida monia asioita, ja haihtuvia orgaanisia yhdisteitä voidaan analysoida myös kondensaatista: analyysiä varten uloshengitysilmaa kerätään siten, että se kondensoituu nesteeksi.
Elektroninen nenä kykeni erottamaan keuhkosyövän varsin hyvin. Jäädään siis odottamaan, että tämäkin menetelmä tulee kliiniseen käyttöön.
Kort S ym. Diagnosing non-small cell lung cancer by exhaled-breath profiling using an electronic nose: a multicentre validation study. Chest, verkossa ensin 13.10.2022. doi: 10.1016/j.chest.2022.09.042
Heikki Ekroos
Juttu on julkaistu aiemmin Lääkärilehden verkkosivuilla.
