oncotomskСибирский онкологический журналSiberian journal of oncology1814-48612312-3168Tomsk National Research Medical Сепtеr of the Russian Academy of Sciences10.21294/1814-4861-2024-23-6-168-175oncotomsk-3348Research ArticleСЛУЧАЙ ИЗ КЛИНИЧЕСКОЙ ПРАКТИКИCASE REPORTSРанняя диагностика рака легкого с помощью сенсорного газоаналитического комплекса: клиническое наблюдениеEarly diagnosis of lung cancer using a sensor gas analysis complex: case reporthttps://orcid.org/0000-0003-4980-8986РодионовЕ. О.RodionovE. O.

Родионов Евгений Олегович - кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник отделения торакальной онкологии, Научно-исследовательский институт онкологии, Томский НИМЦ РАН; ассистент кафедры онкологии, ФГБОУ ВО «СибГМУ» Минздрава России.

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5; 634050, Томск, Московский тракт, 2

Researcher ID (WOS) B-7280-2017, Author ID (Scopus) 57189622130

Evgeniy O. Rodionov - MD, PhD, Senior Researcher, Department of Thoracic Oncology, Cancer Research Institute, Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences; Assistant, Department of Oncology, Siberian State Medical University of the Ministry of Health of Russia.

5, Kooperativny St., Tomsk, 634009; 2, Moskovsky Trakt, Tomsk, 634050

Researcher (WOS) B-7280-2017, Author ID (Scopus) 57189622130

rodionov_eo@oncology.tomsk.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3089-5047КульбакинД. Е.KulbakinD. E.

Кульбакин Денис Евгеньевич - доктор медицинских наук, заведующий отделением опухолей головы и шеи, Научно-исследовательский институт онкологии.

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5

Researcher ID (WOS) D-1151-2012, Author ID (Scopus) 55534205500

Denis E. Kulbakin - MD, DSc, Head of Department of Head and Neck Tumors, Cancer Research Institute, Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences.

5, Kooperativny St., Tomsk, 634009

Researcher ID (WOS) D-1151-2012, Author ID (Scopus) 55534205500

https://orcid.org/0000-0002-7725-176XПодолькоД. В.PodolkoD. V.

Подолько Данил Владиславович - онколог отделения торакальной онкологии, Научно-исследовательский институт онкологии.

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5

Danil V. Podolko - MD, Oncologist, Thoracic Oncology Department, Cancer Research Institute, Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences.

5, Kooperativny St., Tomsk, 634009

https://orcid.org/0000-0002-0708-7765ОбходскаяЕ. В.ObkhodskayaE. V.

Обходская Елена Владимировна - кандидат технических наук, старший научный сотрудник лаборатории химических технологий, химический факультет.

634050, Томск, пр. Ленина, 36

Researcher ID (WOS) E-4297-2014, Author ID (Scopus) 55830396600

Elena V. Obkhodskaya - PhD, Senior Researcher, Laboratory of Chemical Technologies, Chemical faculty, National Research Tomsk State University.

36, Lenin St., Tomsk, 634050

Researcher ID (WOS) E-4297-2014, Author ID (Scopus) 55830396600

https://orcid.org/0000-0002-3996-0573ОбходскийА. В.ObkhodskiyA. V.

Обходский Артем Викторович - кандидат технических наук, доцент инженерной школы ядерных технологий.

634050, Томск, пр. Ленина, 30

Researcher ID (WOS) A-6040-2014, Author ID (Scopus) 57188992238

Artem V. Obkhodskiy - PhD, Associate Professor, School of Nuclear Technology, National Research Tomsk Polytechnic University.

30, Lenin St., Tomsk, 634050

Researcher ID (WOS) A-6040-2014, Author ID (Scopus) 57188992238

https://orcid.org/0000-0002-5365-9840МиллерС. В.MillerS. V.

Миллер Сергей Викторович - доктор медицинских наук, заведующий отделением торакальной онкологии, Научно-исследовательский институт онкологии.

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5

Researcher ID (WOS) C-8970-2012, Author-ID (Scopus) 56525429400

Sergey V. Miller - MD, DSc, Head of Thoracic Oncology Department, Cancer Research Institute, Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences.

5, Kooperativny St., Tomsk, 634009

Researcher ID (WOS) C-8970-2012, Author-ID (Scopus) 56525429400

https://orcid.org/0000-0003-3888-0632МохА. А.MokhA. A.

Мох Алена Андреевна - клинический ординатор, отделение торакальной онкологии.

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5

Alena A. Mokh - MD, Resident, Thoracic Oncology Department, Cancer Research Institute, Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences.

5, Kooperativny St., Tomsk, 634009

https://orcid.org/0000-0001-7866-274XСачковВ. И.SachkovV. I.

Сачков Виктор Иванович - доктор химических наук, заведующий лабораторией химических технологий, химический факультет.

634050, Томск, пр. Ленина, 36

Researcher ID (WOS) E-4291-2014, Author ID (Scopus) 23009839000

Victor I. Sachkov - DSc, Head of the Laboratory of Chemical Technologies, Chemical faculty, National Research Tomsk State University.

36, Lenin St., Tomsk, 634050

Researcher ID (WOS) E-4291-2014, Author ID (Scopus) 23009839000

https://orcid.org/0000-0002-4323-1728ПоповА. С.PopovA. S.

Попов Александр Сергеевич - младший научный сотрудник лаборатории химических технологий, химический факультет.

634050, Томск, пр. Ленина, 36

Author ID (Scopus) 56391983000

Aleksandr S. Popov - Junior Researcher, Laboratory of Chemical Technologies, Chemical faculty, National Research Tomsk State University.

36, Lenin St., Tomsk, 634050

Author ID (Scopus) 56391983000

https://orcid.org/0000-0001-8753-7916ЧерновВ. И.ChernovV. I.

Чернов Владимир Иванович - доктор медицинских наук, профессор, член-корреспондент РАН, заместитель директора по научной и инновационной работе, заведующий отделением радионуклидной терапии и диагностики.

634009, Томск, пер. Кооперативный, 5

Researcher ID (WOS) AAG-6392-2020, Author ID (Scopus) 7201429550

Vladimir I. Chernov - MD, DSc, Professor, Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Deputy Director for Science and Innovation, Head of Nuclear Medicine Department, Cancer Research Institute, Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences.

5, Kooperativny St., Tomsk, 634009

Researcher ID (WOS) AAG-6392-2020, AuthorID (Scopus) 7201429550

Научно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук; ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет» Минздрава РоссииРоссияCancer Research Institute, Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of Sciences; Siberian State Medical University of the Ministry of Health of RussiaRussian FederationНаучно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наукРоссияCancer Research Institute, Tomsk National Research Medical Center, Russian Academy of SciencesRussian FederationФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Томский государственный университет»РоссияNational Research Tomsk State UniversityRussian FederationФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Томский политехнический университет»РоссияNational Research Tomsk Polytechnic UniversityRussian Federation202411012025236168175Copyright © Родионов Е.О., Кульбакин Д.Е., Подолько Д.В., Обходская Е.В., Обходский А.В., Миллер С.В., Мох А.А., Сачков В.И., Попов А.С., Чернов В.И., 20252025Родионов Е.О., Кульбакин Д.Е., Подолько Д.В., Обходская Е.В., Обходский А.В., Миллер С.В., Мох А.А., Сачков В.И., Попов А.С., Чернов В.И.Rodionov E.O., Kulbakin D.E., Podolko D.V., Obkhodskaya E.V., Obkhodskiy A.V., Miller S.V., Mokh A.A., Sachkov V.I., Popov A.S., Chernov V.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.siboncoj.ru/jour/article/view/3348

Актуальность. В настоящее время низкодозная компьютерная томография (НДКТ) является единственным клинически доступным скрининговым исследованием, которое снижает риск смерти от рака легкого. Однако есть ряд недостатков, таких как отсутствие широкой доступности, высокая стоимость, большая частота ложноположительных результатов и необходимость проведения исследования только в группах высокого риска, которые существенно ограничивают массовое внедрение. Анализ выдыхаемого воздуха с использованием чувствительных датчиков дыхания является многообещающим методом улучшения ранней диагностики рака легких. В НИИ онкологии Томского НИМЦ совместно с НИ ТГУ и НИ ТПУ разработан газоаналитический комплекс, способный анализировать газовый состав выдыхаемого воздуха с дистанционным отбором проб из мешков. В ходе исследования данные, полученные путем оцифровки сигналов с датчиков системы газоанализа, и метаданные пациента записываются в базу данных для последующей автоматизированной обработки и анализа с помощью нейросети. Описание клинического случая. В рамках клинической апробации разработанного газоаналитического комплекса для диагностики онкологических заболеваний у пациентки, 48 лет, с длительным стажем курения, которая обратилась в онкологическую клинику за консультацией с подозрением на патологическую инфильтрацию области чревного ствола, выявленную при СКТ органов брюшной полости, была отобрана проба выдыхаемого воздуха. При сравнении состава летучих органических соединений (ЛОС) с контрольной группой (здоровые лица) получены отклонения, характерные для рака легкого. Пациентке проведено дополнительное обследование, включающее CКТ органов грудной клетки, при котором выявлен периферический рак нижней доли левого легкого IIB стадии. Особенностью представленного клинического случая является то, что впервые в диагностике рака легкого использован оригинальный сенсорный газоаналитический комплекс, не имеющий аналогов на территории России. Полученные данные позволили заподозрить у пациентки наличие опухоли легкого, назначить своевременное обследование и выполнить радикальное оперативное лечение. Также проведена оценка состава ЛОС в выдыхаемом воздухе на 10-е сут после операции, при которой значимого изменения не обнаружено. Заключение. Алгоритмы машинного обучения активно используются для диагностики социально значимых заболеваний. Разрабатываемые платформы на основе массивов химических датчиков с анализом данных с помощью нейросети являются многообещающими кандидатами для внедрения в скрининговые мероприятия.

Background. Currently, low-dose computed tomography (LDCT) is the only screening test that reduces the risk of death from lung cancer. However, there are a number of disadvantages, such as lack of widespread use, high cost, high false-positive rate and the need to conduct studies only in high-risk groups, which significantly limit mass screening. exhaled breath analysis, which uses sensitive breath sensors, is a promising method to improve early diagnosis of lung cancer. Cancer Research Institute of Tomsk National Research Medical Center together with Tomsk State University and Tomsk Polytechnic Research Institute has developed a gas analysis complex capable of analyzing the gas composition of exhaled air with remote sampling from bags. during the study, data obtained by digitizing signals from gas analysis system sensors and patient metadata are recorded in a database for subsequent automated processing and analysis using a neural network. Case description. A 48-year-old female patient with a long history of smoking came to the clinic of the Cancer Research Institute for consultation with suspected pathological infiltration around the celiac trunk detected by abdominal CT. As a clinical trial of the developed gas analytical complex for cancer detection, a sample of exhaled air was taken, and the comparison of the composition of volatile organic compounds (VOCs) with that in the control group (healthy individuals) revealed abnormalities characteristic of lung cancer. the patient underwent a chest CT scan, which revealed stage IIB peripheral cancer of the lower lobe of the left lung. the original sensor gas analysis complex, which has no analogues in Russia, was used for the first time in the detection of lung cancer. the data obtained allowed us to suspect the presence of lung tumor in the patient and perform radical surgical treatment. the composition of VOCs in exhaled air was assessed on day 10 after surgery, and no significant changes in the composition of exhaled air were observed. Conclusion. Machine learning algorithms are actively used to diagnose socially significant diseases. the platforms being developed based on arrays of chemical sensors with data analysis using a neural network are promising candidates for implementation in screening activities.

рак легкогосенсорный газоаналитический комплекснеинвазивная диагностикавыдыхаемый воздухнейронная сетьлетучие органические соединенияlung cancersensory gas analysis complexnoninvasive diagnosticsexhaled airneural networkvolatile organic compoundsРезультаты получены в рамках выполнения исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда No 23-15-00177, URL: https://rscf.ru/project/23-15-00177/.The study was carried out at the expense of a grant Russian Science Foundation No 23-15-00177, URL: https://rscf.ru/project/23-15-00177/.ReferencesLeiter A., Veluswamy R.R., Wisnivesky J.P. The global burden of lung cancer: current status and future trends. Nat Rev Clin Oncol. 2023; 20(9): 624–39. doi: 10.1038/s41571-023-00798-3.Leiter A., Veluswamy R.R., Wisnivesky J.P. The global burden of lung cancer: current status and future trends. Nat Rev Clin Oncol. 2023; 20(9): 624–39. doi: 10.1038/s41571-023-00798-3.Sheikh M., Virani S., Robbins H.A., Foretova L., Holcatova I., Janout V., Lissowska J., Navratilova M., Mukeriya A., Ognjanovic M., Swiatkowska B., Zaridze D., Brennan P. Survival and prognostic factors of early-stage non-small cell lung cancer in Central and Eastern Europe: A prospective cohort study. Cancer Med. 2023; 12(9): 10563–74. doi: 10.1002/cam4.5791.Sheikh M., Virani S., Robbins H.A., Foretova L., Holcatova I., Janout V., Lissowska J., Navratilova M., Mukeriya A., Ognjanovic M., Swiatkowska B., Zaridze D., Brennan P. Survival and prognostic factors of early-stage non-small cell lung cancer in Central and Eastern Europe: A prospective cohort study. Cancer Med. 2023; 12(9): 10563–74. doi: 10.1002/cam4.5791.Родионов Е.О., Чернов В.И., Кульбакин Д.Е., Обходская Е.В., Обходский А.В., Сачков В.И., Миллер С.В. Сенсорный газоаналитический комплекс в диагностике рака легкого. Вопросы онкологии. 2023; 69(5): 855–62. doi: 10.37469/0507-3758-2023-69-5-855-862.Rodionov E.O., Chernov V.I., Kulbakin D.E., Obkhodskaya E.V., Obkhodsky A.V., Sachkov V.I., Miller S.V. Sensor-based gas analysis system for lung cancer diagnosis. Problems in Oncology. 2023; 69(5): 855–62. (in Russian). doi: 10.37469/0507-3758-2023-69-5-855-862.Saalberg Y., Wolff M. VOC breath biomarkers in lung cancer. Clin Chim Acta. 2016; 459: 5–9. doi: 10.1016/j.cca.2016.05.013.Saalberg Y., Wolff M. VOC breath biomarkers in lung cancer. Clin Chim Acta. 2016; 459: 5–9. doi: 10.1016/j.cca.2016.05.013.Lee B., Lee J., Lee J.O., Hwang Y., Bahn H.K., Park I., Jheon S., Lee D.S. Breath analysis system with convolutional neural network (CNN) for early detection of lung cancer. Sensors and Actuators B: Chemical. 2024; 409. doi: 10.1016/j.snb.2024.135578.Lee B., Lee J., Lee J.O., Hwang Y., Bahn H.K., Park I., Jheon S., Lee D.S. Breath analysis system with convolutional neural network (CNN) for early detection of lung cancer. Sensors and Actuators B: Chemical. 2024; 409. doi: 10.1016/j.snb.2024.135578.Pereira J., Porto-Figueira P., Cavaco C., Taunk K., Rapole S., Dhakne R., Nagarajaram H., Câmara J.S. Breath analysis as a potential and non-invasive frontier in disease diagnosis: an overview. Metabolites. 2015; 5(1): 3–55. doi: 10.3390/metabo5010003.Pereira J., Porto-Figueira P., Cavaco C., Taunk K., Rapole S., Dhakne R., Nagarajaram H., Câmara J.S. Breath analysis as a potential and non-invasive frontier in disease diagnosis: an overview. Metabolites. 2015; 5(1): 3–55. doi: 10.3390/metabo5010003.Mansurova M., Ebert B.E., Blank L.M., Ibáñez A.J. A breath of information: the volatilome. Curr Genet. 2018; 64(4): 959–64. doi: 10.1007/s00294-017-0800-x.Mansurova M., Ebert B.E., Blank L.M., Ibáñez A.J. A breath of information: the volatilome. Curr Genet. 2018; 64(4): 959–64. doi: 10.1007/s00294-017-0800-x.Kort S., Brusse-Keizer M., Schouwink H., Citgez E., de Jongh F.H., van Putten J.W.G., van den Borne B., Kastelijn E.A., Stolz D., Schuurbiers M., van den Heuvel M.M., van Geffen W.H., van der Palen J. Diagnosing Non-Small Cell Lung Cancer by Exhaled Breath Profiling Using an Electronic Nose: A Multicenter Validation Study. Chest. 2023; 163(3): 697–706. doi: 10.1016/j.chest.2022.09.042.Kort S., Brusse-Keizer M., Schouwink H., Citgez E., de Jongh F.H., van Putten J.W.G., van den Borne B., Kastelijn E.A., Stolz D., Schuurbiers M., van den Heuvel M.M., van Geffen W.H., van der Palen J. Diagnosing Non-Small Cell Lung Cancer by Exhaled Breath Profiling Using an Electronic Nose: A Multicenter Validation Study. Chest. 2023; 163(3): 697–706. doi: 10.1016/j.chest.2022.09.042.Vadala R., Pattnaik B., Bangaru S., Rai D., Tak J., Kashyap S., Verma U., Yadav G., Dhaliwal R.S., Mittal S., Hadda V., Madan K., Guleria R., Agrawal A., Mohan A. A review on electronic nose for diagnosis and monitoring treatment response in lung cancer. J Breath Res. 2023; 17(2). doi: 10.1088/1752-7163/acb791.Vadala R., Pattnaik B., Bangaru S., Rai D., Tak J., Kashyap S., Verma U., Yadav G., Dhaliwal R.S., Mittal S., Hadda V., Madan K., Guleria R., Agrawal A., Mohan A. A review on electronic nose for diagnosis and monitoring treatment response in lung cancer. J Breath Res. 2023; 17(2). doi: 10.1088/1752-7163/acb791.Song J., Li R., Yu R., Zhu Q., Li C., He W., Liu J. Detection of VOCs in exhaled breath for lung cancer diagnosis. Microchemical J. 2024; 199. doi: 10.1016/j.microc.2024.110051.Song J., Li R., Yu R., Zhu Q., Li C., He W., Liu J. Detection of VOCs in exhaled breath for lung cancer diagnosis. Microchemical J. 2024; 199. doi: 10.1016/j.microc.2024.110051.Saeki Y., Maki N., Nemoto T., Inada K., Minami K., Tamura R., Imamura G., Cho-Isoda Y., Kitazawa S., Kojima H., Yoshikawa G., Sato Y. Lung cancer detection in perioperative patients’ exhaled breath with nanomechanical sensor array. Lung Cancer. 2024; 190. doi: 10.1016/j.lungcan.2024.107514.Saeki Y., Maki N., Nemoto T., Inada K., Minami K., Tamura R., Imamura G., Cho-Isoda Y., Kitazawa S., Kojima H., Yoshikawa G., Sato Y. Lung cancer detection in perioperative patients’ exhaled breath with nanomechanical sensor array. Lung Cancer. 2024; 190. doi: 10.1016/j.lungcan.2024.107514.Chernov V.I., Choynzonov E.L., Kulbakin D.E., Menkova E.N., Obkhodskaya E.V., Obkhodskiy A.V., Popov A.S., Rodionov E.O., Sachkov V.I., Sachkova A.S. Non-Invasive Diagnosis of Malignancies Based on the Analysis of Markers in Exhaled Air. Diagnostics (Basel). 2020; 10(11): 934. doi: 10.3390/diagnostics10110934.Chernov V.I., Choynzonov E.L., Kulbakin D.E., Menkova E.N., Obkhodskaya E.V., Obkhodskiy A.V., Popov A.S., Rodionov E.O., Sachkov V.I., Sachkova A.S. Non-Invasive Diagnosis of Malignancies Based on the Analysis of Markers in Exhaled Air. Diagnostics (Basel). 2020; 10(11): 934. doi: 10.3390/diagnostics10110934.Broza Y.Y., Kremer R., Tisch U., Gevorkyan A., Shiban A., Best L.A., Haick H. A nanomaterial-based breath test for short-term follow-up after lung tumor resection. Nanomedicine. 2013; 9(1): 15–21. doi: 10.1016/j.nano.2012.07.009.Broza Y.Y., Kremer R., Tisch U., Gevorkyan A., Shiban A., Best L.A., Haick H. A nanomaterial-based breath test for short-term follow-up after lung tumor resection. Nanomedicine. 2013; 9(1): 15–21. doi: 10.1016/j.nano.2012.07.009.Poli D., Goldoni M., Caglieri A., Ceresa G., Acampa O., Carbognani P., Rusca M., Corradi M. Breath analysis in non small cell lung cancer patients after surgical tumour resection. Acta Biomed. 2008; 79(s1): 64–72.Poli D., Goldoni M., Caglieri A., Ceresa G., Acampa O., Carbognani P., Rusca M., Corradi M. Breath analysis in non small cell lung cancer patients after surgical tumour resection. Acta Biomed. 2008; 79(s1): 64–72.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.