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Esistono ancora incertezze riguardo alla normalizzazione del campionamento e se i composti organici volatili dell'aria interna influenzano la curva dei composti organici volatili dell'aria espirata.Valutare i composti organici volatili dell'aria interna nei siti di campionamento del respiro di routine nell'ambiente ospedaliero e determinare se ciò influisce sulla composizione del respiro.Raccogliere campioni di respiro solo al mattino.I respiri non hanno mostrato separazione in base alla posizione, suggerendo che il campionamento può essere effettuato in luoghi diversi senza influenzare i risultati.
I composti organici volatili (COV) sono composti a base di carbonio che sono gassosi a temperatura ambiente e sono i prodotti finali di molti processi endogeni ed esogeni1.
Un'area chiave di standardizzazione per l'analisi dell'espirato è il potenziale impatto dei COV di fondo nell'aria ambiente interna.Studi precedenti hanno dimostrato che i livelli di fondo di COV nell’aria ambiente interna influenzano i livelli di COV presenti nell’aria espirata3.Nel 2010, la spettrometria di massa a flusso ionico selezionato (SIFT-MS) è stata utilizzata per studiare i livelli di sette composti organici volatili in tre contesti clinici.Nelle tre regioni sono stati identificati diversi livelli di composti organici volatili nell'ambiente, che a loro volta hanno fornito indicazioni sulla capacità dei composti organici volatili diffusi nell'aria interna di essere utilizzati come biomarcatori di malattie.Durante la giornata lavorativa sono stati monitorati anche l'aria ambiente nella sala operatoria e il ritmo respiratorio del personale ospedaliero.Hanno scoperto che i livelli di composti esogeni come il sevoflurano sia nell'aria ambiente che nell'aria espirata aumentavano di 5 entro la fine della giornata lavorativa, sollevando dubbi su quando e dove i pazienti dovrebbero essere campionati per l'analisi del respiro per ridurre o minimizzare il problema di tali fattori confondenti. fattori.Ciò è correlato allo studio di Castellanos et al.Nel 2016, hanno trovato il sevoflurano nell’alito del personale ospedaliero, ma non nell’alito del personale esterno all’ospedale.hanno cercato di dimostrare l'effetto dei cambiamenti nella composizione dell'aria interna sull'analisi del respiro come parte del loro studio per valutare la capacità diagnostica dell'aria espirata nel cancro esofageo7.Utilizzando un contropolmone in acciaio e un SIFT-MS durante il campionamento, hanno identificato otto composti organici volatili nell'aria interna che variavano in modo significativo in base al luogo di campionamento.Tuttavia, questi COV non sono stati inclusi nel modello diagnostico dei COV dell’ultimo respiro, quindi il loro impatto è stato annullato.Nel 2021 è stato condotto uno studio da Salman et al.monitorare i livelli di COV in tre ospedali per 27 mesi.Hanno identificato 17 COV come discriminatori stagionali e hanno suggerito che le concentrazioni di COV espirati superiori al livello critico di 3 µg/m3 sono considerate improbabili come secondarie all'inquinamento di fondo di COV8.
Oltre a fissare livelli di soglia o escludere completamente i composti esogeni, le alternative per eliminare questa variazione di fondo includono la raccolta di campioni di aria ambiente accoppiati contemporaneamente al campionamento dell'aria espirata in modo da poter determinare eventuali livelli di COV presenti ad alte concentrazioni nella stanza respirabile.estratto dall'aria espirata.Pertanto, un gradiente positivo indica la presenza del Composto 10 endogeno. Un altro metodo prevede che i partecipanti inalino aria “purificata” che teoricamente è priva di inquinanti VOC11.L'uso di aria sintetica/purificata limita inoltre gravemente la portabilità delle apparecchiature per il campionamento del respiro.
I progressi nella spettrometria di massa, incluso il desorbimento termico accoppiato alla gascromatografia e alla spettrometria di massa a tempo di volo (GC-TOF-MS), hanno anche fornito un metodo più robusto e affidabile per l'analisi dei COV, in grado di rilevare simultaneamente centinaia di COV, quindi for deeper analysis.Ciò consente di caratterizzare più in dettaglio la composizione dell'aria ambiente nella stanza e il modo in cui i campioni di grandi dimensioni cambiano con il luogo e il tempo.
L'obiettivo principale di questo studio era determinare i diversi livelli di composti organici volatili nell'aria ambiente interna nei comuni siti di campionamento nell'ambiente ospedaliero e in che modo ciò influisce sul campionamento dell'aria espirata.Un obiettivo secondario era determinare se vi fossero variazioni diurne o geografiche significative nella distribuzione dei COV nell'aria ambiente interna.
I campioni di respiro, così come i corrispondenti campioni di aria interna, sono stati raccolti al mattino da cinque luoghi diversi e analizzati con GC-TOF-MS.Sono stati rilevati ed estratti dal cromatogramma un totale di 113 COV.Le misurazioni ripetute sono state convolute con la media prima di eseguire un'analisi delle componenti principali (PCA) delle aree dei picchi estratte e normalizzate per identificare e rimuovere i valori anomali. L'analisi supervisionata tramite i minimi quadrati parziali – analisi discriminante (PLS-DA) è stata quindi in grado di mostrare una chiara separazione tra i campioni di aria respirata e ambientale (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (Fig. 1). L'analisi supervisionata tramite i minimi quadrati parziali – analisi discriminante (PLS-DA) è stata quindi in grado di mostrare una chiara separazione tra i campioni di aria respirata e ambientale (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (Fig. 1). Stato dell'analisi di controllo con il metodo di analisi dei dati discreti (PLS-DA) selezionare la combinazione di valori tra l'indicatore e il valore dell'acqua (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (ris. 1). Quindi l'analisi controllata con analisi discriminante dei minimi quadrati parziali (PLS-DA) è stata in grado di mostrare una chiara separazione tra i campioni di aria respirata e ambientale (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001) (Figura 1).通过偏最小二乘法进行监督分析——判别分析(PLS-DA) 然后能够显示呼吸和室内空气样本之间的明显分离（R2Y = 0,97,Q2Y = 0,96,p < 0,001）（图1）.偏 最 小 二乘法 进行 监督 分析 分析 判别 判别 分析 分析 (PLS-DA) 然后 能够 显示 呼吸室内 空气 样本 的 明显 （（（（（（（（,, q2y = 0,96, p <0,001） （1）. . L'analisi controllata con analisi discriminante dei minimi quadrati parziali (PLS-DA) è stata quindi in grado di mostrare una chiara separazione tra campioni di aria respirata e interna (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Figura 1). La separazione dei gruppi è stata guidata da 62 diversi COV, con un punteggio VIP (proiezione di importanza variabile) > 1. Un elenco completo dei COV che caratterizzano ciascun tipo di campione e i rispettivi punteggi VIP è disponibile nella Tabella supplementare 1. La separazione dei gruppi è stata guidata da 62 diversi COV, con un punteggio VIP (proiezione di importanza variabile) > 1. Un elenco completo dei COV che caratterizzano ciascun tipo di campione e i rispettivi punteggi VIP è disponibile nella Tabella supplementare 1. La composizione dei gruppi è stata completata con 62 diversi VOC con procedure permanenti (VIP) > 1. Descrizione generale к VOC, le caratteristiche di ogni tipo di composizione e i suoi ospiti VIP possono essere trovati nella tabella aggiuntiva 1. Il raggruppamento è stato guidato da 62 diversi COV con un punteggio VIP (Proiezione di Importanza Variabile) > 1. Un elenco completo dei COV che caratterizzano ciascun tipo di campione e i rispettivi punteggi VIP sono reperibili nella Tabella Supplementare 1.组分离由62 种不同的VOC 驱动,变量重要性投影(VIP) 分数> 1.组分离由62 种不同的VOC 驱动,变量重要性投影(VIP) 分数> 1. La composizione del gruppo è composta da 62 diversi LОС con procedure permanenti (VIP) > 1. La separazione dei gruppi è stata guidata da 62 diversi COV con un punteggio di proiezione di importanza variabile (VIP) > 1.Un elenco completo dei COV che caratterizzano ciascun tipo di campione e i rispettivi punteggi VIP sono disponibili nella Tabella supplementare 1.
L’aria respirabile e quella interna mostrano distribuzioni diverse di composti organici volatili. L'analisi supervisionata con PLS-DA ha mostrato una chiara separazione tra i profili dei COV dell'aria respirata e dell'aria ambiente raccolti durante la mattinata (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). L'analisi supervisionata con PLS-DA ha mostrato una chiara separazione tra i profili dei COV dell'aria respirata e dell'aria ambiente raccolti durante la mattinata (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). L'analisi controllata PLS-DA ha mostrato una chiara separazione tra i profili dei composti organici volatili dell'aria espirata e interna raccolti al mattino (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001). Controllo dell'analisi con l'uso di PLS-DA, visualizzazione e creazione del profilo LОС no, собранных утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). L'analisi controllata utilizzando PLS-DA ha mostrato una chiara separazione dei profili VOC del respiro e dell'aria interna raccolti al mattino (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001).Le misurazioni ripetute sono state ridotte alla media prima della costruzione del modello.Le ellissi mostrano intervalli di confidenza al 95% e centroidi del gruppo asterisco.
Le differenze nella distribuzione dei composti organici volatili nell'aria interna al mattino e al pomeriggio sono state studiate utilizzando PLS-DA. Il modello ha ottenuto un rapporto ottimale tra il doppio del tempo (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (ris. 2). Il modello ha rivelato una separazione significativa tra i due punti temporali (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (Figura 2).Il valore di riferimento è （R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001）（图2）.Il valore di riferimento è （R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001）（图2）. Il modello ha ottenuto un rapporto ottimale tra il doppio del tempo (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (ris. 2). Il modello ha rivelato una separazione significativa tra i due punti temporali (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (Figura 2). Ciò è stato determinato da 47 COV con un punteggio VIP > 1. I COV con il punteggio VIP più alto che caratterizzavano i campioni del mattino includevano alcani ramificati multipli, acido ossalico ed esacosano, mentre i campioni del pomeriggio presentavano più 1-propanolo, fenolo, acido propanoico, 2-metil- , 2-etil-3-idrossiesil estere, isoprene e nonanale. Ciò è stato determinato da 47 COV con un punteggio VIP > 1. I COV con il punteggio VIP più alto che caratterizzavano i campioni del mattino includevano alcani ramificati multipli, acido ossalico ed esacosano, mentre i campioni del pomeriggio presentavano più 1-propanolo, fenolo, acido propanoico, 2-metil- , 2-etil-3-idrossiesil estere, isoprene e nonanale. Ciò era dovuto alla presenza di 47 composti organici volatili con un punteggio VIP> 1. I COV con il punteggio VIP più alto per i campioni mattutini includevano diversi alcani ramificati, acido ossalico ed esacosano, mentre i campioni diurni contenevano più 1-propanolo, fenolo, propanoic acids, 2-methyl-, 2-ethyl-3-hydroxyhexyl ether, isoprene and nonanal.这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的.这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的. Contiene 47 VOC con un'area VIP > 1. Ciò è facilitato da 47 COV con un punteggio VIP > 1.I COV con il punteggio VIP più elevato nel campione mattutino includevano vari alcani ramificati, acido ossalico ed esadecano, mentre il campione pomeridiano conteneva più 1-propanolo, fenolo, acido propionico, 2-metil-, 2-etil-3-idrossiesile.estere, isoprene e nonanale.Un elenco completo dei composti organici volatili (COV) che caratterizzano i cambiamenti giornalieri nella composizione dell'aria interna è disponibile nella Tabella supplementare 2.
La distribuzione dei COV nell’aria interna varia durante il giorno. L'analisi supervisionata con PLS-DA ha mostrato una separazione tra i campioni di aria ambiente raccolti durante la mattina o il pomeriggio (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). L'analisi supervisionata con PLS-DA ha mostrato una separazione tra i campioni di aria ambiente raccolti durante la mattina o il pomeriggio (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Analisi di controllo con PLS-DA che consente di impostare le operazioni di elaborazione in base alle impostazioni, alle attività e ai giorni ем (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). L'analisi controllata con PLS-DA ha mostrato una separazione tra i campioni di aria interna raccolti al mattino e al pomeriggio (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001).
PCA 所有模型均显着, VIP 评分> 1 的VOC A list of agreed VOCs sharing each position can be found in Supplementary Table 3. In addition, a univariate analysis was performed for each VOC of interest, and all positions were compared against each other using a pairwise Wilcoxon test followed by a Benjamini-Hochberg correction .
Gli asterischi indicano i centroidi del gruppo.
È stata inoltre effettuata una separazione tra i campioni di aria interna raccolti al mattino e al pomeriggio.Il respiro viene raccolto solo al mattino.
Viene data preferenza all'inclusione di più siti e alla duplicazione delle raccolte di campioni per periodi di tempo più lunghi.Si raccomanda ancora il campionamento sistematico dell’aria interna, insieme al campionamento dell’aria espirata per escludere composti esogeni e identificare inquinanti specifici.Raccomandiamo di eliminare l'alcol isopropilico a causa della sua prevalenza nei prodotti per la pulizia, soprattutto in ambito sanitario.
Initial desorption was carried out at 250°C for 5 minutes with a helium flow of 50 ml/min to desorb VOCs onto a cold trap (Material Emissions, Markes International, Llantrisant, UK) in a split mode (1:10) at 25 °C.
Retention indices were calculated by analyzing 1 µl of a mixture of alkanes (nC8-nC40, 500 µg/ml in dichloromethane, Merck, USA) in three conditioned TD tubes using a calibration solution loading unit and analyzed under the same TD-GC-MS condizioni. L'abbondanza relativa di ciascun composto è stata quindi estratta da tutti i file di dati utilizzando l'elenco dei composti risultante.Rispetto al NIST 2017, nei campioni di espirato sono stati identificati 117 composti.Il prelievo è stato eseguito utilizzando il software MATLAB R2018b (versione 9.5) e Gavin Beta 3.0.Molti di questi composti sono stati recuperati da tutti i 294 campioni che sono stati elaborati con successo.Sei campioni sono stati rimossi a causa della scarsa qualità dei dati (tubi TD che perdevano).Il coefficiente di correlazione era 0,990 ± 0,016 e il valore p era 2,00 × 10–46 ± 2,41 × 10–45 (media aritmetica ± deviazione standard).
Tutte le analisi statistiche sono state eseguite sulla versione R 4.0.2 (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria).I dati e il codice utilizzati per analizzare e generare i dati sono disponibili pubblicamente su GitHub (https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath).I picchi integrati sono stati prima trasformati in logaritmo e quindi normalizzati utilizzando la normalizzazione dell'area totale.I campioni con misurazioni ripetute sono stati arrotolati fino al valore medio.I pacchetti “ropls” e “mixOmics” vengono utilizzati per creare modelli PCA non supervisionati e modelli PLS-DA supervisionati. I composti con un punteggio di importanza variabile (VIP) > 1 sono stati considerati idonei per la classificazione e sono rimasti significativi.
Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR e Romano, A. Accuratezza e sfide metodologiche dei test espirati espirati a base di composti organici volatili per la diagnosi del cancro. Hanna, GB, Boshier, PR, Markar, SR e Romano, A. Accuratezza e sfide metodologiche dei volatili test del respiro espirato a base di composti organici per la diagnosi del cancro.
Monitoraggio continuo in tempo reale dei gas respiratori in contesti clinici utilizzando la spettrometria di massa temporale della reazione di trasferimento del protone.ano.
Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, le concentrazioni di gas del respiro JM rispecchiano l'esposizione a sevoflurano e alcol isopropilico in ambienti ospedalieri in condizioni non occupazionali. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, le concentrazioni di gas del respiro JM rispecchiano l'esposizione a sevoflurano e alcol isopropilico in ambienti ospedalieri in condizioni non occupazionali.Castellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM e Sanchez, le concentrazioni di gas espirato da JM riflettono l'esposizione a alcol sevoflurano e isopropilico in un ambiente ospedaliero in un ambiente non occupazionale. Castellanos, M., Xifra, G., Fernández-Real, JM & Sánchez, JM 呼吸 气 体 浓度 反映 了 在 非 职业 条件 下 的 环境 中 暴露 于 七 氟 醚 和 和 异丙醇。。。 Castellanos, M., Xifra, G., Fernandez-Real, JM e Sanchez, le concentrazioni di gas delle vie aeree JM riflettono l'esposizione a sevoflurano e isopropanolo in un ambiente ospedaliero.
Marcatori volatili del respiro del cancro al seno.Seno J. 9 (3), 184–191 (2003).
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L'analisi mirata di composti organici volatili nell'aria espirata viene utilizzata per differenziare il cancro polmonare da altre malattie polmonari e in persone sane.Metaboliti 10(8), 317 (2020).
Orario di pubblicazione: 28 settembre 2022