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２０２５年一季度，全球科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)持續(xù)傳來新進(jìn)展，針對肺癌、間質(zhì)性肺病、胰腺癌、肺結(jié)核和阿爾茲海默癥的新生物標(biāo)志物研究，以及結(jié)合檢測犬和ＡＩ的癌癥篩查方法，都為呼氣檢測技術(shù)的發(fā)展提供了新的思路和方法。
這些進(jìn)展不僅提高了呼氣檢測的準(zhǔn)確性和效率，還拓展了其在疾病診斷和生物標(biāo)志物研究中的應(yīng)用范圍，推動著呼氣檢測向臨床實踐加速邁進(jìn)。
動態(tài)１
活動性肺結(jié)核患者呼氣中發(fā)現(xiàn)新的揮發(fā)性有機(jī)化合物
ｎａｔｕｒｅ子刊《Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ?。遥澹穑铮颍簦蟆房l(fā)重要成果：通過氣相色譜－質(zhì)譜法（ＧＣ－ＭＳ）技術(shù)分析人類呼出的氣體，確定了８種揮發(fā)性有機(jī)化合物?。ǎ郑希茫螅?，可將活動性結(jié)核?。ǎ裕拢┡c耐多藥結(jié)核病?。ǎ停模遥裕拢『头墙Y(jié)核病患者區(qū)分開來。其中，鄰傘花烴（ｏ－Ｃｙｍｅｎｅ）是首次發(fā)現(xiàn)的新型生物標(biāo)志物。
該項研究，為肺結(jié)核的非侵入性診斷提供了新的生物標(biāo)志物，助力未來開發(fā)更快速、準(zhǔn)確的診斷工具，有望將傳統(tǒng)數(shù)周的診斷周期縮短至數(shù)小時，減少治療延誤和疾病傳播，對遏制全球每１４０萬結(jié)核相關(guān)死亡具有重要意義。
動態(tài)２
國家呼吸醫(yī)學(xué)中心呼氣ＶＯＣ實現(xiàn)肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別
基于３１９０例肺結(jié)節(jié)患者隊列（惡性１７１５例／良性１４７５例），通過微型氣相色譜儀（μＧＣ－μＰＩＤ）檢測１５種呼氣ＶＯＣｓ，構(gòu)建良惡性鑒別模型。外部驗證顯示ＡＵＣ達(dá)８３％，陰性預(yù)測值９６％，對早期肺癌ＡＪＣＣ分期ＩＡ１／ＩＡ２的靈敏度達(dá)到了１００％，對ＩＡ３分期的靈敏度為９４．７％，可有效發(fā)現(xiàn)早期肺癌。
動態(tài)３
英國胰腺癌協(xié)會公布胰腺癌呼氣檢測進(jìn)展
由倫敦帝國理工學(xué)院團(tuán)隊開發(fā)的呼氣檢測儀，通過分析患者呼出氣體中的ＶＯＣｓ，可區(qū)分胰腺癌患者與健康人。目前，該呼氣測試正在約７００名胰腺癌患者和非患者中進(jìn)行測試。下一步將對超過６０００人進(jìn)行測試，以確保其在真實臨床環(huán)境中的準(zhǔn)確性。
據(jù)悉，胰腺癌是生存率最低的常見癌癥，超過５０％的患者確診后３個月內(nèi)死亡，導(dǎo)致８０％的患者確診時已晚期，過去５０年該病生存率幾乎未改善，亟需創(chuàng)新診斷工具。呼氣ＶＯＣ檢測有望成為早期檢測胰腺癌的突破性工具，可能進(jìn)入英國國家醫(yī)療服務(wù)體系（ＮＨＳ）中，顯著提高診斷速度和效率。
動態(tài)４
呼氣ＶＯＣｓ可作為ＭＤＡ５－ＩＬＤ生物標(biāo)志物
最新發(fā)現(xiàn)５種呼氣ＶＯＣｓ標(biāo)志物（環(huán)己酮、壬醛等），基于這５種ＶＯＣｓ結(jié)合臨床指標(biāo)構(gòu)建的ＭＤＡ５－ＩＬＤ診斷模型，準(zhǔn)確率達(dá)８４．６％，較傳統(tǒng)臨床指標(biāo)模型提升近１０％，ＡＵＣ從０．７０提升至０．９３。研究首次證實１，３－戊二烯（關(guān)聯(lián)代謝失衡）和３－甲基十一烷（反映氧化應(yīng)激）與疾病嚴(yán)重度相關(guān)，可實時評估高致死性間質(zhì)性肺病進(jìn)展。該技術(shù)突破抗體檢測假陽性／影像滯后瓶頸，為基層提供無創(chuàng)、動態(tài)監(jiān)測方案，助力＂６個月高危期＂精準(zhǔn)干預(yù)。
動態(tài)５
呼氣代謝組學(xué)＋ＡＩ：慢性病管理的新范式
《ＡＣＳ?。希恚澹纾帷飞系囊黄C述文章指出，呼氣檢測行業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用拓展方面取得了顯著進(jìn)展：電化學(xué)傳感技術(shù)在呼氣檢測中的應(yīng)用日益廣泛。通過將化學(xué)反應(yīng)轉(zhuǎn)化為電信號，電化學(xué)傳感器能夠精確檢測呼氣中的?。郑希茫?；人工智能（ＡＩ）的引入進(jìn)一步提升了呼氣檢測的優(yōu)勢，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，ＡＩ 可分析復(fù)雜的?。郑希茫蟆?shù)據(jù)，識別疾病相關(guān)的生物標(biāo)志物，并提供更準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。
呼氣代謝組學(xué)正通過電化學(xué)傳感與ＡＩ的深度融合，塑造慢性疾病診療的新范式。從實驗室到臨床，特別對慢性腎病?。ǎ茫耍模⒙宰枞苑尾 。ǎ茫希校模『头伟ǎ蹋茫┑嚷约膊?，可提升診斷效率，為慢病干預(yù)贏得寶貴時間窗。
動態(tài)６
ＭＣＩ呼氣無創(chuàng)篩查，模型性能超越血液檢測
研究基于４８１例樣本（２４０例ＭＣＩ／２４１例正常），通過呼氣檢測鎖定８種ＶＯＣｓ標(biāo)志物（含甲苯、對二甲苯），構(gòu)建ＭＣＩ診斷模型ＡＵＣ達(dá)０．８４，顯著優(yōu)于血液標(biāo)志物模型（ＡＵＣ?。埃罚罚＜夹g(shù)３分鐘采樣、１２分鐘出結(jié)果，可捕捉脂質(zhì)過氧化等ＡＤ病理信號，推動診斷窗口前移至無癥狀期。成果為全球６９００萬ＭＣＩ患者提供社區(qū)級篩查工具，已啟動多中心驗證，助力阿爾茲海默?。⒃绾Y－干預(yù)＂閉環(huán)管理。
動態(tài)７
呼氣ＶＯＣ檢測阻塞性睡眠呼吸暫?！。ǎ希樱粒┑臐摿?/p>
《Ｍｅｔａｂｏｌｉｔｅｓ》雜志發(fā)布了一項關(guān)于呼氣ＶＯＣ檢測阻塞性睡眠呼吸暫停（ＯＳＡ）潛力的研究。ＯＳＡ是一種常見的睡眠障礙，與肥胖、心血管疾病和認(rèn)知功能障礙等健康問題相關(guān)。傳統(tǒng)診斷方法（如多導(dǎo)睡眠監(jiān)測）準(zhǔn)確但耗時且成本高。
研究發(fā)現(xiàn)，乙醛與ＯＳＡ嚴(yán)重程度的關(guān)鍵指標(biāo)低通氣指數(shù)（ＡＨＩ）密切相關(guān)，可作為潛在生物標(biāo)志物用于區(qū)分ＯＳＡ患者和健康人群。
動態(tài)８
ＡＩ＋犬類嗅覺：無創(chuàng)多癌種篩查新突破
ｎａｔｕｒｅ子刊《Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｒｅｐｏｒｔｓ》一項前瞻性雙盲研究研究表明，通過訓(xùn)練檢測犬識別呼氣樣本中的揮發(fā)性有機(jī)化合物（ＶＯＣ）標(biāo)志物，并結(jié)合人工智能（ＡＩ）算法分析，在１３８６例臨床樣本評估乳腺癌、肺癌、結(jié)直腸癌和前列腺癌４種常見癌癥的篩查性能，結(jié)果體現(xiàn)出了高靈敏度與特異性?：總體靈敏度為９３．９％，特異性為９４．３％，早期癌癥（０－２期）檢測靈敏度高達(dá)９４．８％。
值得注意的是，該技術(shù)對其他１４種未訓(xùn)練的癌種仍保持８１．８％的敏感性。生物感知與人工智能的跨界融合，為泛癌種早篩提供了全新可能。
參考文獻(xiàn)
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