Семь молекул в выдохе предскажут рак легкого

Рак легкого занимает первое место по распространенности среди онкологических заболеваний. При этом пятилетняя выживаемость — условный период в пять лет, за который происходит большая часть рецидивов, — у пациентов с раком легкого ниже, чем у пациентов с другими видами рака. Ранняя детекция позволила бы значительно повысить показатель выживаемости таких больных. Ученые из Луисвиллского университета (Кентукки, США) и их индийские коллеги предложили выявлять рак легкого по летучим органическим веществам (ЛОВ) в выдыхаемом воздухе.

ЛОВ — это широкий класс органических соединений, включающий ароматические углеводороды, альдегиды, спирты, кетоны, терпеноиды и пр. В выдохе человека содержатся свыше 3 400 видов ЛОВ, например, формальдегид (CH₂O), ацетальдегид (C₂H₄O), ацетон (C₃H₆O), метилэтилкетон (C₄H₈O). При нормальных условиях ЛОВ в значимых концентрациях попадают в окружающую среду в силу высокого давления насыщенных паров — это их свойство и легло в основу описываемого метода детекции.

В исследовании приняли участие 414 человек, в том числе 156 пациентов с опухолью, 65 с доброкачественными новообразованиями и 193 члена их семей без пульмонологических патологий. Биоматериал (выдох) собирали в тедларовые пакеты для проб газа. Затем пакет соединяли с кремниевым микрореактором, разработанным и опробованном ранее, и прогоняли образец выдоха через него. Каналы микрореактора структурированы и химически функционализированы таким образом, чтобы захватывать ЛОВ из образца. Вещества элюировали метанолом, а затем идентифицировали молекулы, определяли их концентрации и структуры с помощью масс-спектрометрических и хроматографических методов.

Ученые проверили все варианты молекул, содержащих от одного до тринадцати атомов углерода, и обнаружили 27 потенциальных биомаркеров, общих для трех групп испытуемых. Все 27 ЛОВ не могут в дальнейшем служить биомаркерами рака легкого в рамках лабораторно-диагностического теста. Чтобы оптимизировать набор биомаркеров, ученые скомбинировали испытуемых по пяти классам и с помощью алгоритма машинного обучения и статистических методов определили наиболее значимые молекулы для каждой комбинации. Они выделили следующие классы:

I. Рак vs контроль;

II. Рак vs доброкачественная опухоль;

III. Доброкачественная опухоль vs контроль;

IV. (Рак + доброкачественная опухоль) vs контроль;

V. (Контроль + доброкачественная опухоль) vs рак.

Анализ выявил семь наиболее значимых молекул: C₄H₈O₂ (3-гидрокси-2-бутанон), C₁₃H₂₂O (тридеценаль), C₁₁H₂₂O (ундеканаль), C₂H₄O₂ (гидроксил-ацетальдегид), C₇H₁₄O (гептаналь), C₆H₁₂O (гексаналь) и C₅H₈O (пентеналь). По их концентрациям можно было различить индивидов с опухолью, с доброкачественным новообразованием и здоровых. Средняя точность классификации пациентов составила 92%.

Авторы видят за описанным методом большое будущее в сфере клинико-лабораторной диагностики различных патологий и инфекций, включая COVID-19. По их мнению, такой подход, позволяющий предсказать фенотип по профилю органических соединений, можно применить и к другим видам биоматериала, например, моче или слюне.

Собаки определяют COVID-19 с большей чувствительностью, чем антигенные тесты