El aire que exhalamos contiene información que puede ayudar con el diagnóstico de enfermedades. Los investigadores del Fraunhofer Project Hub para sistemas microelectrónicos y ópticos para Biomedicine MEOS ahora están desarrollando soluciones diseñadas para permitir el análisis del gas respiratorio con este propósito.
El aire exhalado proporciona una huella digital del metabolismo del paciente.
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“Muchas enfermedades provocan un cambio en la composición de los gases traza orgánicos volátiles en el aire exhalado que se pueden utilizar como biomarcadores”, explica la Dra. Jessy Schönfelder, investigadora asociada de Fraunhofer MEOS. “A menudo es una combinación de varios gases traza en una concentración significativamente elevada o significativamente reducida que es característica de una enfermedad específica. Esto se conoce como huella dactilar de VOC o patrón de VOC”. Fraunhofer MEOS en Erfurt es un centro de proyectos interdisciplinario que involucra la participación de los Institutos Fraunhofer de Terapia Celular e Inmunología IZI, Microsistemas Fotónicos IPMS y Óptica Aplicada e Ingeniería de Precisión IOF.
En el corazón de este novedoso sistema IMS se encuentra un chip de espectrometría de movilidad iónica asimétrica de campo alto (FAIMS) miniaturizado. El sistema microelectromecánico (MEMS) comprende un filtro de iones y un detector. El dispositivo también cuenta con una lámpara UV. En el primer caso, los VOC, transportados por un gas portador, se bombean al espectrómetro, donde se ionizan mediante luz ultravioleta. En otras palabras, se transforman en moléculas cargadas. “Luego se alimentan al chip FAIMS, que fue desarrollado por Fraunhofer IPMS“, dice Schönfelder. “Luego se aplica un voltaje alterno en los electrodos del filtro. Al ajustar el voltaje en el filtro, puede controlar qué VOC pasan al detector. Esto genera una huella digital de VOC, que nos permite identificar la enfermedad que estamos buscando. “
Existen combinaciones de marcadores específicos para muchas más enfermedades de las que se pensaba. Cada uno de ellos tiene que ser cuidadosamente descifrado. Ésta es la tarea a la que se enfrentan Schönfelder, química de formación, y su equipo. Juntos, ahora están desarrollando un espectrómetro de movilidad de iones (IMS) especial con el que identificar estos patrones de COV. Dado que cada persona exhala alrededor de 200 VOC, esto no es un trabajo fácil. El foco de esta investigación es la detección del cáncer, particularmente el cáncer de pulmón.
En la actualidad, el equipo de investigación está trabajando para mejorar el sistema de control electrónico y mejorar la extracción y el procesamiento de muestras. Mientras tanto, ahora se han realizado con éxito mediciones de referencia con cultivos celulares y se están preparando más investigaciones con muestras clínicas humanas. En un proyecto completado recientemente en Fraunhofer IZI, los científicos que utilizaron una tecnología similar pudieron distinguir siete cepas bacterianas diferentes.
Al mismo tiempo, se espera que los algoritmos de IA especialmente desarrollados simplifiquen la evaluación de las huellas dactilares de COV. “Cada medición genera medio millón de lecturas”, explica Schönfelder. “Por eso, queremos utilizar el aprendizaje automático para analizar este enorme volumen de datos“.
El algoritmo se entrena utilizando muestras de sujetos de prueba sanos y pacientes con cáncer. Los resultados de tales mediciones están disponibles en unos minutos. “Y podemos imaginarnos que nuestro espectrómetro de movilidad iónica podría usarse algún día para examinar a los pasajeros de las aerolíneas a fin de determinar si están infectados con el coronavirus”, agregó Schönfelder a la revista de ciencia phys.
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