Ранняя диагностика рака легкого с помощью сенсорного газоаналитического комплекса: клиническое наблюдение

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.

1. 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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. 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.

14. 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.