17 doenças podem ser detectadas pelo hálito

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17 doenças podem ser detectadas pelo hálito

Mensagempor Xevious » 24 Dez 2016, 01:27

Os investigadores inventaram um dispositivo que pode farejar traços de 17 doenças diferentes analisando a composição química da respiração de uma pessoa.

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Esta não é a primeira vez que os cientistas usam a respiração de um paciente para identificar a doença, mas é o primeiro dispositivo único que pode verificar com precisão para uma ampla gama de doenças com uma amostra, incluindo a doença de Parkinson e câncer de rim.

"Desde a Antiguidade (~ 400 aC), os médicos aprenderam a avaliar seus pacientes por compostos orgânicos voláteis exalados (COVs), entre outros meios, que estão ligados a doenças", a equipe, liderada por Hossam Haick do Technion-Israel Institute of Technology , escreve .

"Por exemplo, os banquinhos e a urina de nobres infantis eram cheirados diariamente por seus médicos."

Mas a equipe decidiu tomar esta antiga prática um passo adiante e fazer um dispositivo que é capaz de analisar ' breathprints ' de várias doenças.

Ele funciona porque, quando expirar, você respira para fora um monte de coisas diferentes - principalmente de nitrogênio, dióxido de carbono e oxigênio - mas também há mais de 100 tipos de voláteis componentes químicos que vêm junto.

A quantidade e tipo específico de COV exalado em grande parte, depende de como uma pessoa saudável particular é, o que significa que analisando-as pode levar ao diagnóstico de várias doenças - ou, pelo menos, pedir um médico para verificar a existência de outros sintomas.

Além disso, estudar a respiração é muito mais fácil do que analisar outros fluidos corporais. Como a equipe escreve :

"Dentre estes fluidos corporais, a respiração exalada é a fonte de VOC mais acessível e útil para monitorar a saúde e distúrbios corporais, porque a respiração expirada é fácil e não invasiva, é adequada para alta complacência, fornece uma matriz de relativa baixa complexidade, E pode ser manuseado de forma segura e repetida com a freqüência desejada. "

Para tornar o dispositivo, a equipe criou uma nanoarray artificial inteligente de sensores altamente especializados que poderia penteie os compostos em respiração de uma pessoa para ver se algum deles compensada com COV que são comumente atribuídos a diferentes doenças.

Eles então testaram o dispositivo em vários pacientes - alguns saudáveis ​​e alguns que já foram diagnosticados com uma doença - para ver quão exato era.

"Um total de 2.808 amostras de hálito foram coletadas de 1.404 indivíduos com um dos 17 tipos diferentes de doenças que foram colocados em três categorias principais (doenças cancerosas, inflamatórias e neurológicas) e um grupo de doenças não correlacionadas, bem como um grupo de indivíduos saudáveis controles ", escreve a equipe .

Eles descobriram cada uma das 17 doenças que eles procuraram foram produzidos a 'breathprint' diferente - uma quantidade diferente e combinação de 13 VOCs diferentes - que poderia permitir-lhes identificar com precisão se um participante teve um desses doença ou não:

    Câncer de pulmão

    Câncer colorretal

    Câncer de cabeça e pescoço

    Cancro do ovário

    Câncer de bexiga

    Câncer de próstata

    Cancro do rim

    Câncer de intestino

    Doença de Crohn

    Colite ulcerativa

    Síndrome do intestino irritável

    Parkinson idiopático

    Parkinsonismo atípico

    Esclerose múltipla

    Hipertensão arterial pulmonar

    Pré-eclâmpsia

    Doença renal crônica.


O estudo também descobriu que eles poderiam detectar várias doenças em uma pessoa, o que significa que o dispositivo poderia ser usado para verificar uma pessoa que tinha desenvolvido previamente um tipo de câncer de fontes alternativas de tumores ou outras condições.

Mais pesquisas sobre um maior número de pacientes agora é necessária antes que os médicos possam dizer com certeza se o dispositivo será útil na comunidade médica mais ampla.

O objetivo final é criar um dispositivo portátil que pode facilmente e rapidamente indicar a presença de uma variedade de doenças para ajudar a fazer diagnósticos mais precisos no futuro.

O trabalho da equipe foi publicado na ACS Nano.

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