Photoacoustic spectroscopy evaluation of the impact of smoking on the composition of exhaled air in patients with bronchopulmonary diseases


Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To investigate the impact of smoking on the air exhaled by patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and asthmatics, by applying photoacoustic spectroscopy. Subjects and methods. The exhaled air absorption spectra (EAAS) were analyzed in healthy volunteers and patients with COPD and asthmatics, by applying an ILPA-1 CO2 laser photoacoustic gas analyzer. The procedure based on the calculation of an integrated estimate (IE) of the state of the object was used to assess the findings. Results. Comparison of the IE of EAAS in COPD patients and non-smoking healthy individuals showed that spectra of the compounds, the formation of which was associated with smoking, were recorded in the range of wavelengths corresponding to the 10R branch of CO2 laser generation. This also provided evidence indicating that the exhaled air of asthmatics differed from that of both smoking and non-smoking healthy individuals. The calculations yielded the threshold values of EAAS IE in the range of wavelengths corresponding to the 10P branche of CO2 laser generation, which made it possible to distinguish non-smoking healthy individuals from asthmatics and COPD patients in 94 and 89% of cases, respectively. Conclusion. The investigation has confirmed that smoking substantially impacts the composition of the air exhaled by healthy individuals. It has been shown that the use of reference groups formed from non-smoking healthy individuals can improve the accuracy of photoacoustic spectroscopy in detecting COPD and asthma. A further development in this direction will open up new prospects for a new method to diagnose COPD and asthma.

Full Text

ИО — интегральная оценка ЛОС — летучие органические соединения ОФВ1 — объем форсированного выдоха за 1-ю секунду СПВВ — спектр поглощения выдыхаемого воздуха ХОБЛ — хроническая обструктивная болезнь легких Одной из причин развития хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) является, как активное, так и пассивное курение. Свободные радикалы, содержащиеся в табачном дыме, нарушают равновесие в системе оксиданты—антиоксиданты, протеазы—антипротеазы, и тем самым приводят к развитию окислительного стресса, в результате которого в респираторном тракте развиваются структурные и функциональные нарушения. С увеличением возраста объем форсированного выдоха за 1-ю секунду (ОФВ1) снижается в среднем на 30 мл/год, тогда как у курящих людей почти на 60 мл/год. Выявлена прямая зависимость между активностью курения и скоростью снижения ОФВ1 [1, 2]. При отказе от курения ОФВ1 может несколько увеличиваться, но уже никогда не достигнет уровня некурящего человека [1, 2]. К сожалению, курение — это пагубная привычка не только мужчин, но и большого числа женщин, а также распространяется среди детей. Начало курения в возрасте 7—8 лет приводит к более раннему и быстрому развитию ХОБЛ [1]. Курение женщины во время беременности влечет за собой антенатальное повреждение легких ребенка, и как следствие более раннее развитие ХОБЛ [3, 4]. Курение не является причиной бронхиальной астмы (БА), но способствует поддержанию активного воспаления в дыхательных путях и может играть роль провокатора приступов удушья. Кроме того, активное курение родителей — одна из причин развития БА в ранний период жизни ребенка. По данным литературы, дети курящих матерей в 2 раза чаще заболевают БА, чем дети некурящих матерей [1, 3]. Проблема влияния курения на выдыхаемый человеком воздух широко обсуждается в мировой литературе. Проведенные исследования, как правило, касаются оценки влияния курения на выдыхаемый воздух пациентов с патологией легких, в частности больных ХОБЛ и Б.А. Наличие в выдыхаемом человеком воздухе более 80 органических соединений обусловлено курением [5, 6]. Имеются разные точки зрения на влияние курения на выдыхаемый воздух как здоровых лиц, так и больных ХОБЛ. В большинстве работ более высокий процент отличий зафиксирован при сравнении выдыхаемого воздуха пациентов с ХОБЛ и некурящих здоровых лиц. В исследовании M. Basanta и соавт. [7], показано, что ранее курившие пациенты с ХОБЛ отличаются от некурящих здоровых лиц в 73% случаев. В других исследованиях авторы более чем в 30% случаев не смогли отличить воздух, выдыхаемый больными ХОБЛ, от выдыхаемого некурящими здоровыми лицами; тем не менее в 66% случаев дифференцировали воздух, выдыхаемый пациентами с ХОБЛ, и выдыхаемый курящими здоровыми добровольцами [6]. N. Fens и соавт. [6] недостаточное разделение пациентов с ХОБЛ и здоровых курящих лиц при помощи анализа выдыхаемого воздуха объясняют тем, что некоторые летучие органические соединения (ЛОС) в выдыхаемом воздухе здоровых курильщиков идентичны тем, которые образуются в выдыхаемом воздухе пациентов с ХОБЛ. По данным литературы, выдыхаемый воздух курящих и отказавшихся от курения пациентов с ХОБЛ не различается по составу ЛОС [6]. Анализ выдыхаемого воздуха при помощи технологии «электронный нос» выявил, что «молекулярные отпечатки дыхания» пациентов с БА в 96% случаев отличаются от таковых при ХОБЛ, а также отличаются от «молекулярных отпечатков дыхания» здоровых людей как курящих, так и некурящих (точность 92,5 и 95% соответственно) [6, 8]. Опираясь на изложенные данные, можно предположить, что курение влияет на состав выдыхаемого воздуха как здоровых лиц, так и пациентов с ХОБЛ и БА. Цель: изучить влияние курения на состав выдыхаемого воздуха пациентов с ХОБЛ и БА, используя методы оптико-акустической спектроскопии. Материалы и методы Анализ выдыхаемого воздуха проводили при помощи оптико-акустического лазерного газоанализатора ILPA-1 (производство ЗАО «ЭльСиЭс Фасилити Менеджмент», Новосибирск) [9, 10]. Принцип работы данного прибора основан на взаимодействии лазерного излучения с газообразными соединениями, содержащимися в выдыхаемом человеком воздухе [10, 11]. Такие газоанализаторы имеют высокую чувствительность, хорошее временное разрешение и достаточную селективность. Применение данного оборудования позволяет использовать непосредственно выдыхаемый воздух без дополнительной пробоподготовки [10—12]. Выдыхаемый человеком воздух содержит в своем составе большое количество разнообразных соединений, некоторые из которых до сих пор не идентифицированы. По этой причине в данном исследовании не проводилось выделение отдельных компонентов газовой смеси, а применялся обобщенный критерий оценки состояния здоровья человека, а именно расчет интегральных оценок (ИО) спектров поглощения выдыхаемого воздуха (СПВВ) [10, 12]. ИО СПВВ строятся по значениям коэффициентов поглощения на выбранных линиях длин волн излучения лазера и позволяют выявлять связи между особенностями выдыхаемого человеком воздуха и наличием или отсутствием той или иной болезни [13]. ИО СПВВ позволяют количественно оценить близость исследуемого объекта к заданному множеству объектов путем сопоставления с каждым объектом некоторого числа [13]. Заданное множество объектов — это референсная группа, а сам объект — это скан СПВВ. Расчет И.О. СПВВ проводили в двух спектральных диапазонах, соответствующих ветвям 10P и 10R генерации CO2-лазера, обозначенных как первый и второй диапазоны соответственно. Для каждого из диапазонов находили значения ИО, обозначенные как ИО1 и ИО2 соответственно [10, 12]. В исследование включили 63 человека. Основная группа представлена 31 пациентом с ХОБЛ (все курильщики) и 16 пациентами с БА (курили 6). Контрольная группа представлена 16 некурящими здоровыми добровольцами. Расчет И.О. СПВВ проводили в двух используемых диапазонах для каждого пациента основной группы относительно референсной группы, представленной здоровыми некурящими лицами. Пробы выдыхаемого воздуха брали в одинаковых условиях, утром, натощак, до приема лекарственных препаратов. У каждого пациента для уменьшения случайной погрешности брали последовательно 3 пробы выдыхаемого воздуха, каждую из которых анализировали пятикратно. Таким образом, для каждого пациента получено 15 сканов СПВВ. На основании полученных сканов СПВВ проводили расчет ИО СПВВ в двух используемых диапазонах. Статистический анализ данных выполняли с использованием программы Statistics for Windows версия 6,0 («StatSoft Inc», США). Значения И.О. не подчиняются закону нормального распределения, поэтому результаты представляли в виде медианы (Me) и квартилей (25-й процентиль; 75-й процентиль). Достоверность различий одноименных показателей между двумя независимыми группами оценивали с помощью непараметрического критерия U Манна—Уитни. Различия считали статистически достоверными при р<0,05 [14]. Для оценки информативности и разрешающей способности предлагаемого метода выполнен ROC-анализ, дающий возможность определять пороговые значения ИО, при которых выявляется максимальное число больных и минимальное число неверно диагностированных случаев. Значения чувствительности, специфичности и точности более 85% считали статистически приемлемыми [14]. Результаты Результаты статистического анализа, где для каждой группы пациентов рассчитаны значения медианы и квартилей и даны результаты попарного сравнения групп пациентов с использованием критерия Манна—Уитни, представлены в табл. 1, 2. Таблица 1. Сравнение И.О. СПВВ некурящих здоровых лиц и пациентов с ХОБЛ Примечание. Здесь и в табл. 2 n— число человек в группе. Таблица 2. Сравнение И.О. СПВВ здоровых некурящих лиц и пациентов с БА (курящих и некурящих) Из табл. 1 видно, что статистически значимые различия между ИО СПВВ некурящих здоровых лиц и пациентов с ХОБЛ получены в обоих диапазонах спектра. При этом по данным проведенных нами ранее исследований при включении в референсную группу курящих лиц, различия наблюдались только между значениями ИО в первом диапазоне спектра [12]. Результаты, представленные в табл. 2, показывают, что ИО СПВВ пациентов с БА, как курящих, так и некурящих, отличаются от ИО некурящих здоровых лиц в обоих диапазонах спектра. Таким образом, курение пациентов с БА не влияет на дифференциацию от здоровых лиц. С целью оценки информативности метода выполнен ROC-анализ, данные которого представлены в табл. 3. Для расчетов использовали значения ИО в первом диапазоне. Курящие и некурящие пациенты с БА объединены в одну группу. Таблица 3. Пороговые значения ИО1 с указанием чувствительности, специфичности и точности Примечание. ИО1 — ИО СПВВ в диапазоне, соответствующем ветви генерации CO2-лазера 10P. Из табл. 3 видно, что после включения в референсную группу только некурящих здоровых добровольцев разделение их и пациентов с ХОБЛ составило 89% случаев. При включении в референсную группу здоровых, как курящих, так и некурящих лиц, разделение здоровых и пациентов с ХОБЛ при помощи анализа выдыхаемого воздуха возможно только в 70% случаев [12]. Разделение некурящих здоровых лиц и пациентов с БА возможно в 94% случаев, тогда как при включении в референсную группу здоровых лиц как курящих, так и некурящих точность метода уменьшается до 85% [12]. Обсуждение Полученные данные относительно сравнения ИО СПВВ пациентов с ХОБЛ и некурящих здоровых лиц с учетом данных ранее проведенных нами исследований [12] свидетельствуют, что во втором используемом диапазоне регистрируются спектры соединений, образование которых связано с курением. Эти вещества входят в состав выдыхаемого воздуха как здоровых курильщиков, так и курящих пациентов с ХОБЛ, что согласуется с данными других исследователей [6]. Профиль ЛОС в выдыхаемом воздухе пациентов с БА отличается от профиля выдыхаемого воздуха как курящих, так и некурящих здоровых лиц [6]. Полученные нами в этом исследовании результаты подтверждаются данными мировой литературы. Анализ полученных результатов дал возможность рассчитать пороговые значения ИО1, которые позволяют отличать некурящих здоровых лиц от пациентов с БА и ХОБЛ в 94 и 89% случаев соответственно (см. табл. 3). Заключение Таким образом, курение оказывает существенное влияние на состав выдыхаемого воздуха здоровых лиц, что необходимо учитывать при диагностике ХОБЛ и БА методом анализа выдыхаемого воздуха с применением оптико-акустической спектроскопии. Использование референсной группы, сформированной из некурящих здоровых лиц, позволяет повысить точность при выявлении ХОБЛ и БА. Работа выполнена в рамках гранта ФЦП (контракт № 14.578.21.0082). Конфликт интересов отсутствует.
×

References

  1. Хроническая обструктивная болезнь легких. Под ред. А.Г. Чучалина. 2-е изд. М.: Атмосфера; 2011.
  2. Willemse BW, Postma DS, Timens W, Hacken NH. The impact of smoking cessation on respiratory symptoms, lung function, airway hyperresponsiveness and inflammation. European Respiratory Journal. 2004;23(3):464-476. doi: 10.1183/09031936.04.00012704
  3. Bush A. COPD: a pediatric disease. COPD. 2008;5(1):53-67. doi: 10.1080/15412550701815965
  4. Filipiak W, Ruzsanyi V, Mochalski P, Filipiak A, Bajtarevic A, Ager C, Denz H, Hilbe W, Jamnig H, Hackl M, Dzien A, Amann A. Dependence of exhaled breath composition on exogenous factors, smoking habits and exposure to air pollutants. J Breath Res. 2012;6(3): 10.1088/1752-7155/6/3/036008. Accessed April 4, 2016. Available at:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3863686 doi: 10.1088/1752-7155/6/3/036008
  5. Kaper J, Wagena EJ, Willemsen MC, Van Schayck CP. Reimbursement for smoking cessation treatment may double the abstinence rate: results of a randomized trial. Addiction. 2005;100(7):1012-1020. doi: 10.1111/j.1360-0443.2005.01097.x
  6. Fens N, Zwinderman AH, Van der Schee MP, de Nijs SB, Dijkers E, Roldaan AC, Cheung D, Bel EH, Sterk PJ. Exhaled Breath Profiling Enables Discrimination of Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Asthma. Am J Respir Crit Care Med. 2009;180(11):1076-1082. doi: 10.1164/rccm.200906-0939OC
  7. Basanta M, Ibrahim B, Dockry R, Douce D, Morris M, Singh D, Woodcock A, Fowler SJ. Exhaled volatile organic compounds for phenotyping chronic obstructive pulmonary disease: a cross-sectional study. Respir Res. 2012;13(1):72. Accessed April 4, 2016. Available at: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3514190
  8. Fens N, Van der Schee MP, Brinkman P , Sterk PJ. Exhaled breath analysis by electronic nose in airways disease. Established issues and key questions. Clin Exp Allergy. 2013;43(7):705-715. doi: 10.1111/cea.12052
  9. Степанов Е.В. Методы высокочувствительного газового анализа молекул-биомаркеров в исследованиях выдыхаемого воздуха. Труды Института общей физики им. А.М. Прохорова. 2005;61:5-47. Ссылка активна на 04.04.2016. Доступно по: http://www.gpi.ru/trudiof/Vol_61/1_stepanov.pdf
  10. Букреева Е.Б., Буланова А.А., Кистенев Ю.В., Никифорова О.Ю. Диагностика хронической обструктивной болезни легких с помощью оптико-акустического газоанализа. Пульмонология. 2015;(1):45-49.
  11. Агеев Б.Г., Кистенев Ю.В., Никифорова О.Ю., Никотин Е.С., Никотина Г.С., Фокин В.А. Применение интегральной оценки состояния объекта для анализа выдыхаемого воздуха и диагностики заболеваний человека. Оптика атмосферы и океана. 2010;23(07):570-579.
  12. Bukreeva EB, Bulanova AA, Kistenev YV, Nikiforova OY. Diagnostics of bronchopulmonary diseases by Mahalanobis distance based absorption spectrum analysis of exhaled air. Front Optoelectron. 2015;8(2):183-186. doi: 10.1007/s12200-015-0498-7
  13. Фокин А.В. Модель согласования биомедицинских данных и комплекс программ для интегральной оценки состояния биосистем: Автореф. дис. … д-ра техн. наук. Томск; 2009. Ссылка активна на 04.04.2016. Доступно по ссылке:http://sun.tsu.ru/mminfo/000372857/000372857.pdf
  14. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ. Statistic. М.: Медиа Сфера; 2002.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 

Address of the Editorial Office:

  • Alabyan Street, 13/1, Moscow, 127055, Russian Federation

Correspondence address:

  • Alabyan Street, 13/1, Moscow, 127055, Russian Federation

Managing Editor:

  • Tel.: +7 (926) 905-41-26
  • E-mail: e.gorbacheva@ter-arkhiv.ru

 

© 2018-2021 "Consilium Medicum" Publishing house


This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies