CC BY
58
УДК 535.34:616.24
А. А. Буланова1- 2, аспирант,
Д. А. Кузьмин1- 4, аспирант,
Е. Б. Букреева1, д-р мед. наук,
Ю. В. Кистенев1, д-р физ.-мат. наук,
С. А. Тузиков3, д-р мед. наук,
Е. Л. Юмов3, аспирант,
О. Ю. Никифорова4, канд. физ.-мат. наук,
1 Сибирский государственный медицинский университет, г. Томск. 2 Городская клиническая больница № 3, г. Томск. 3 НИИ Онкологии СО РАМН, г. Томск. 4 Институт оптики атмосферы имени В. Е. Зуева СО РАН, г. Томск.
Особенности спектров поглощения выдыхаемого воздуха больных неинфекционными хроническими заболеваниями: хроническая обструктивная болезнь и рак легких
Ключевые слова: газоанализ, оптико-акустическая лазерная спектроскопия, выдыхаемый воздух, хроническая обструктивная болезнь легких, рак легких.
Key words: gas analysis, laser opto-acoustic spectroscopy, exhaled air, chronic obstructive pulmonary disease, lung cancer.
В работе представлены результаты применения метода лазерной оптикоакустической спектроскопии для газоанализа выдыхаемого воздуха больных хроническими заболеваниями органов дыхания — хронической обструктивной болезнью легких и раком легких. Были измерены спектры поглощения отобранных образцов выдыхаемого воздуха добровольцев, проанализировано информационное содержимое полученных спектров, получены точечные оценки каждого измерения. Полученные результаты говорят о перспективности применения предложенной методики как для исследований выдыхаемого воздуха в целом, так и для возможного способа диагностики бронхолегочных патологий неинфекционной природы.
Введение
Диагностика легочных заболеваний всегда занимала одну из ключевых позиций в медицинской практике. Для достижения лучших результатов сегодня используется большое количество высокотехнологичных методик. Но, несмотря на все их преимущества друг перед другом, ни одна из них не
может применяться для раннего скрининга брон-холегочных заболеваний. Несомненно, это отрицательно сказывается на количестве заболевающих людей, несвоевременном начале лечения (иногда неправильно подобранном) и уровне смертности. В случаях онкологии (новообразования бронхоле-гочного ствола) ситуация приобретает критическую составляющую.
Выдыхаемый воздух может стать ценным материалом для анализа состояния человека, использование при этом лазерных газоанализаторов, имеющих достаточную чувствительность и точность измерений, открывает большие перспективы для современной диагностики бронхолегочных заболеваний.
Методика исследования
Дизайн исследования. В исследовании приняли участие 40 мужчин. Все испытуемые, как больные, так и здоровые, были проинформированы о методах и принципах исследования и дали свое согласие на проведение манипуляций, связанных с взятием проб. Были сформированы четыре группы испытуемых.
Две группы включали здоровых юношей (студентов СибГМУ, г. Томск) — курящих и некурящих.
Таблица 1 I Информация о больных раком легких
Пациент Диагноз Классификация ТЫМ, стадия клинических проявлений Цитология Сопутствующие заболевания
бронхо-легочной системы сердечнососудистой системы пищеварительной системы
1 Центральный с-г верхнедолевого бронха справа ЗДМ!, IV Плоскоклеточный, низкой степени дифференцировки Да Да Да
2 Рак главного бронха слева Т4^МЖ Плоскоклеточный, умеренной степени дифференци-ровки Нет Да Нет
3 Центральный с-г нижнедолевого бронха слева Т2М1М0 Плоскоклеточный, умеренной степени дифференци-ровки Нет Да Нет
4 Центральный с-г промежуточного бронха справа с переходом на нижнедолевой Т4ЫЖМ0, ША Плоскоклеточный, высокой, умеренной степени диффе-ренцировки Да Нет Да
5 Периферический с-г верхней доли левого легкого Т3^М0, II, II кл. гр. Немелкоклеточный Да Нет Нет
6 Рак нижней доли справа Т2М2М0, ША Мелкоклеточный Да Да Да
7 Периферический с-г нижней доли правого легкого Т4ЫЖМ0, III Немелкоклеточный, низкой степени дифференцировки Да Да Да
8 Рак верхнедолевого бронха справа Т4Ы1М0, ША Плоскоклеточный, высокой степени дифференцировки Да Нет Да
9 Центральный с-г верхнедолевого бронха справа, с переходом на главный бронх Т4ЫЖМЖ, ШВ Плоскоклеточный, низкой степени дифференцировки Нет Нет Да
10 Периферический с-г нижней доли левого легкого Т3^Ме, II Плоскоклеточный, низкой степени дифференцировки Да Да Да
Каждая группа состояла из 10 добровольцев. Возраст в группах — от 18 до 27 лет. Условия включения: отсутствие хронических и острых бронхо-легочных заболеваний, заболеваний других систем.
Две группы больных набирали в специализированных стационарных отделениях лечебно-профилактических учреждений г. Томска: Городской клинической больнице № 3, НИИ Онкологии СО РАМН.
Первую группу составили 10 больных раком легких (возраст — от 42 до 73 лет) с неодинаковой степенью развития патологического процесса. Верификация была проведена при сочетании бронхоскопической, цитологической и рентгенографической методик обследования. На момент взятия проб выдыхаемого воздуха пациенты еще не получали лечения (хирургическое вмешательство, лучевая или химиотерапия).
Вторую группу составили 10 больных хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ) с различной стадией заболевания и степенью тяжести. Возраст в группе — от 51 до 74 лет. Верификация осуществлялась при помощи метода спирографии. Пациенты не получали соответствующего лечения на момент взятия проб выдыхаемого воздуха.
Сводная информация о больных бронхолегочны-ми заболеваниями представлена в табл. 1, 2.
Методика отбора проб. Испытуемый делал несколько (два-три) спокойных выдохов через пластиковую трубочку в пробирку объемом 10 мл. Трубочку сразу же быстро закрывали стерильным ватным тампоном. Все пробы брали до еды или через 30—40 мин после нее. Курящие испытуемые не курили до забора проб не менее 30 мин. До взятия проб каждый полоскал ротовую полость проточной водой. Исследование не предполагало специальной очистки или мытья ротовой полости, языка и зубов.
Приборная база исследования. В соответствии с табл. 3 большинство молекул-маркеров бронхо-легочных заболеваний, содержащихся в выдыхаемом воздухе, имеют полосы поглощения в области 9—11 мкм, почти полностью перекрываемой излучением СО2-лазера. С учетом этого спектры поглощения проб выдыхаемого воздуха регистрировались с помощью оптико-акустических газоанализаторов 1ЪРА-1, ЪОА-2 (фирмы «Специальные технологии», г. Новосибирск).
Приборы собраны на базе волноводных, перестраиваемых по частоте СО2-лазеров и резонансных оптико-акустических детекторов (рис. 1, 2). Конструктивные особенности газоанализаторов: 1ЪРА-1 имеет внутрирезонаторное, ЪОА-2 — внере-
Таблица 2
Информация о больных ХОБЛ
Стадия клинических проявлений Сопутствующие заболевания
Пациент Осложнения ОФВ1, % бронхо-легочной системы сердечнососудистой системы пищеварительной системы
1 III ДН I степени, ВН I по обструктивному типу, ХЛС, фаза компенсации 78,5 Нет Да Нет
2 IV ДН I степени, ВН III по обструктивному типу, ХЛС, фаза компенсации 38,8 Нет Да Нет
3 III ВН III степени, по обструктивному типу 40,6 Нет Да Да
4 III ВН II степени, по обструктивному типу, ХЛС, фаза компенсации 55,9 Нет Да Нет
5 III ВН III степени, по обструктивному типу, ХЛС, фаза компенсации 64,5 Нет Да Да
6 IV ДН I степени, ВН III по обструктивному типу, ХЛС, фаза компенсации 25,7 Нет Да Нет
7 IV ДН I степени, ВН III по обструктивному типу, ХЛС, фаза компенсации 30,4 Нет Нет Да
8 III ВН II степени, по обструктивному типу, ХЛС, фаза компенсации 52,9 Нет Да Нет
9 III ДН I степени, ВН III по обструктивному типу, ХЛС, фаза компенсации 48,6 Нет Да Нет
10 II ДН I степени, ВН I по обструктивному типу, ХЛС, фаза компенсации 78,7 Нет Да Да
П р и м е ч а н и е: ДН — дыхательная недостаточность; ВН — вентиляционная недостаточность; ОФВ1 — объем форсированного выдоха за 1 с.
Таблица 3
Перечень и характеристики типичных молекул-маркеров бронхолегочных заболеваний, содержащихся в выдыхаемом воздухе [1-6]
Молекулы-маркеры Химическая формула Диапазон концентраций у здоровых людей Диапазон концентраций при наличии заболевания Заболевания, при которых концентрация молекул-маркеров повышается Спектральный диапазон поглощения лазерного излучения, мкм
Аммиак NH3 0-1 ppm 250-3000 ppm Астма, рак легких 8,0-10,1; 10,2-12,0
Перекись водорода h2O2 2-10 ppm 103 ppm Астма, ХОБЛ, туберкулез 2,7; 7,2; 7,9; 11,3
Монооксид азота NO 1-20 ppb 15-50 ppb ХОБЛ, астма 5,2-6,2; 7,7
Закись азота N2O 1-20 ppb 15-50 ppb ХОБЛ, астма 4.4-4,7; 7.5-8,0
Монооксид углерода CO 1-10 ppm 13,5-20 ppm ХОБЛ, астма 4,6-4,8
Изопрен C5H8 50-120 ppb 300-1000 ppb Рак легких 3,2-3,5; 6,1-6,4; 10,5-11,5
Этан C2H6 0-10 ppb 50-100 ppb Астма, рак легких 3,2-3,5
Пентан C5H12 0-10 ppb 50-100 ppb Астма, рак легких 3,3-3,5
Ацетон CH3-C(O)-CH3 0,4-1,0 ppm 0,8-5 ppm диабет, рак легких 5,8-6,0; 7,0-7,6; 8,0-8,5
Рис. 1
Схема лазерного оптико-акустического газоанализатора с внутрирезонаторным расположением детектора:
1 — шаговый привод узла перестройки; 2 — микрофоны; 3 — оптико-акустический детектор; 4 — корпус излучателя волноводного С02~лазера; 5 — проходное окно; 6 — волновод; 7 — выходное зеркало лазера; 8 — фотодетектор; 9 — выходное излучение лазера; 10 — уплотнение; 11 — ввод-вывод газовой пробы; 12 — воздушный насос; 13 — согласующая линза; 14 — узел перестройки длины волны излучения с дифракционной решеткой; 15 — блок управления и индикации; 16 — ВЧ-генератор накачки лазера
Рис. 2
Схема лазерного оптико-акустического газоанализатора с внерезонаторным расположением детектора:
1 — оптико-акустический детектор; 2 — микрофоны; 3 — ввод-вывод газовой пробы; 4 — проходное окно; 5 — уплотнение; 6 — корпус излучателя волноводного С02 лазера; 7 — волновод; 8 — выходное зеркало лазера; 9 — фотодетектор; 10 — выходное излучение лазера; 11 — воздушный насос; 12 — согласующая линза; 13 — узел перестройки длины волны излучения с дифракционной решеткой; 14 — шаговый привод узла перестройки; 15 — блок управления; 16 — ВЧ-генератор накачки лазера; 17 — компьютер
Оптоэлектроника в медицине
зонаторное расположение детекторов. Есть также отличия в элементной базе, самыми существенными из которых являются модификация лазерного источника и тип микрофонов, используемых в составе детекторов.
Методика обработки спектров. Предварительно спектры поглощения проверяли на выбросы измерений. Для этого каждую пробу измеряли от 10 до 15 раз. Затем для устранения экспериментальных данных с выбросами использовали методику, основанную на критерии Граббса. Смысл критерия заключается в нахождении статистик Граббса для наибольших и наименьших результатов наблюдений и последующем их сравнении с критическими значениями. В результате просеянные данные усредняются и получается один информативный набор данных, пригодный для дальнейшей обработки.
Интеркалибровка газоанализаторов 1ЬРЛ-1 и ЬОЛ-2. Каждый из использованных в исследовании приборов имеет свою аппаратную функцию, поэтому спектры поглощения одного и того же образца, зарегистрированные на этих приборах, не совпадают, а следовательно, полученные спектры нужно каким-либо образом калибровать.
Регистрируемый газоанализаторами оптико-акустический сигнал на каждой линии генерации С02-лазера является произведением коэффициента поглощения исследуемого образца газа на определенной частоте на значение калибровочной постоянной. Именно эти калибровочные постоянные, различающиеся на разных линиях генерации лазера, образуют аппаратную функцию газоанализатора.
С помощью газоанализаторов 1ЬРЛ-1 и ЬОЛ-2 были зарегистрированы сканы спектров поглощения стандартных поверочных газовых смесей (про-
изводства «ПГС-сервис», г. Заречный), содержащих 5,1 % С02 в азоте. Пример сканов спектров в области 10 мкм представлены на рис. 3.
Использование именно такой поверочной газовой смеси оправдано по двум причинам. Во-первых, таким образом обеспечивается сопоставимый по значению уровень поглощения на всех линиях генерации лазера, реализуемых в двух газоанализаторах, что позволяет определить аппаратную функцию с приблизительно одинаковой погрешностью на всех частотах. Во-вторых, в выдыхаемом человеком воздухе содержится 2-3 % углекислого газа, поэтому такая газовая смесь по составу близка к тем пробам, которые были собраны от больных и здоровых людей. Поглощение поверочной газовой смеси рассчитывали с использованием базы данных параметров спектральных линий И1ТКЛМ-2004. Аппаратная функция газоанализатора была получена как отношение среднего измеренного оптико-акустического сигнала к рассчитанному коэффициенту поглощения на каждой линии генерации лазера.
На рис. 4 представлены аппаратные функции газоанализаторов 1ЬРЛ-1 и ЬОЛ-2.
Учет полученных аппаратных функций позволил преобразовать значения оптико-акустического сигналов конкретного газоанализатора в значения коэффициента поглощения исследуемой газовой пробы и, таким образом, сопоставить результаты, полученные с помощью разных моделей газоанализаторов. На рис. 5 представлены сканы спектров поглощения поверочной газовой смеси 5,1 % СО2 в азоте, при атмосферном давлении, в области 10 мкм, зарегистрированные с помощью газоанализаторов ТЬРЛ-1 и ЬОЛ-2. Для сравнения на рисун-
2,0
1,5 -
^ 10
£
со £ О
0,5
1ЬРЛ-1
— ■ — 1-й скан — □ — 2- й скан
1ЬРЛ-1
• 1-й скан —о— 2- й скан
V
0 920
0-0°
т
£
а
о-
■сх,
чс>
и
У
30
930 940 950 960
Волновое число, см-1
970
980
990
Рис. 3
Сканы спектров поверочной газовой смеси 5,1 % СО2 в азоте в области 10 мкм, зарегистрированные газоанализаторами ТЬРЛ-1, ЬОЛ-2
Оптоэлектроника в медицине
0,014 ............□.......... ILPA-1
—
- ............•.......... ILPA-2
0,012
ч а
Ц 0,010
§ 0,008
g
« &
§ 0,006
0,004
0,002
Л,
□
/ □ □
□ .□' \ / \ D
d
u Q
J_I_I_I_L
_L
930
940
0 □
F ъ' ^
_L
950 960 970
Волновое число, см-1
980
990
Рис. 4\ Аппаратные функции газоанализаторов ILPA-1 и LGA-2
ках представлен также спектр поглощения газовой смеси, рассчитанный по данным HITRAN-2004.
Метод главных компонент. Анализ спектров поглощения проводился на основе метода главных компонент (principal component analysis, PCA). Он заключается в поиске минимального числа новых признаков, по которым исходные признаки можно было бы восстановить линейным преобразованием, возможно, с незначительными погрешностями. Особенностью метода является то, что с его помощью могут быть обнаружены скрытые связи и законо-
мерности, характерные для исследуемого набора данных. С другой стороны, этот метод позволяет избавиться от бесполезной информации, которая накладывает «шум» на исходный набор данных [7]. Метод широко используется в литературе. Так, в работе [8] продемонстрирована возможность его применения для диагностики некоторых заболеваний человека по пробам выдыхаемого воздуха. Первоначально метод главных компонент был предложен как метод решения задачи наилучшей аппроксимации конечного множества точек прямыми
Рис. 5
Сканы спектров поверочной газовой смеси 5,1 % СО2 в азоте в области 10 мкм, зарегистрированные с помощью газоанализаторов 1ЬРА-1 и ЬОА-2 и спектр поглощения этой смеси, рассчитанный по данным атласа спектральных линий И1ТЕАЫ-2004
и плоскостями. В принципе, эта задача близка разложению зарегистрированного суммарного спектра смеси газов на спектры газов-компонентов смеси.
Более сложные методы, основанные на методе главных компонент, используют для своей работы нелинейность данных. К ним принадлежит метод упругих карт, также позволяющий визуально представить результаты измерений и использованный в данной работе.
Результаты исследования
Для оценки однородности контрольных групп (курящие и некурящие здоровые молодые люди) была использована специализированная анкета-опросник качества жизни БЕ-36 с дополнительными вопросами, касающимися наличия острых заболеваний. Все пункты анкеты объединены в восемь
шкал, характеризующих определенный аспект здоровья: физическое функционирование (РЕ), ролевое (физическое) функционирование (КР), боль (Р), общее здоровье (ОИ), жизнеспособность ^Т), социальное функционирование (БЕ), эмоциональное функционирование (КЕ), психологическое здоровье (МИ). В свою очередь, все шкалы объединены в два суммарных измерения — физический компонент здоровья (1—4 шкалы) и психический (5—8 шкалы). Результаты обработки анкет-опросников БЕ-36, заполненных юношами-добровольцами, представлены в табл. 4 и 5.
Из представленных данных видно, что стандартные отклонения средних значений большинства показателей шкал БЕ-36 не превышают 10 %, что говорит о высокой однородности каждой группы здоровых юношей.
В качестве признаков состояния пациентов использовались спектры поглощения газовыделе-
Таблица 4
Результаты обработки анкет-опросников SF-36 для группы здоровых некурящих добровольцев
Доброволец РГ КР Р ОИ VT БЕ КЕ МИ
1 30 8 2 11 16 6 6 23
2 30 6 2 18 18 5 5 26
3 16 8 4 16 9 6 4 17
4 29 8 2 13 18 7 6 25
5 30 6 3 16 17 6 6 22
6 30 6 6 13 18 7 5 24
7 30 8 4 14 17 7 4 19
8 30 7 2 12 14 6 4 22
9 28 8 5 11 21 6 5 27
10 29 7 2 14 13 5 5 18
Среднее 28,2 7,2 3,2 13,8 16,1 6,1 5 22,3
значение
Статистиче- 4,341 0,919 1,476 2,299 3,348 0,738 0,817 3,401
ское отклонение
Таблица 5
Результаты обработки анкет-опросников SF-36 для группы здоровых курящих добровольцев
Доброволец РГ КР Р ОИ VT БЕ КЕ МИ
1 29 7 6 14 20 6 4 22
2 30 8 4 14 21 7 6 24
3 28 8 4 14 17 6 4 24
4 30 7 2 15 16 6 5 23
5 30 8 3 12 21 5 4 23
6 30 8 2 13 14 6 6 24
7 30 8 3 15 15 6 6 22
8 30 8 3 12 22 6 6 26
9 25 7 3 13 12 6 4 18
10 28 8 6 13 17 6 5 20
Среднее 29 7,7 3,6 13,5 17,5 6 5 22,6
значение
Статистиче- 1,633 0,483 1,429 1,082 3,375 0,471 0,943 2,2706
ское отклонение
46
Оптоэлектроника в медицине
Рис. 6 График распределения точечных оценок больных раком легких и ХОБЛ в сравнении со здоровыми добровольцами, курящими и некурящими
□ — здоровые некурящие; А — здоровые курящие; О — больные раком легких; О — больные ХОБЛ
ний в двух диапазонах: от 930 до 950 и от 965 до 985 см-1.
В результате обработки данных для каждого диапазона были получены 3Б-графики, представляющие распределение точечных оценок, спроецированных на гиперплоскость главных компонент исходного набора данных. Пример графика представлен на рис. 6. Данный 3Б-график состоит из гиперплоскости главных компенент, полученной методом упругого картирования, и спроецированных на эту гиперплоскость точечных оценок коэффициентов поглощения исходного набора данных.
Как видно из представленных данных, хорошо отделяется группа здоровых курящих испытуемых от всех остальных. Пара точечных оценок курящих здоровых попадает в область больных раком легких. Возможно, это объясняется определенным сходством выдыхаемого воздуха больных раком легких и курящих людей. «Облака данных» больных ХОБЛ, раком легких и части данных здоровых некурящих имеют некоторое перекрытие. При этом границы «облака ХОБЛ» достаточно компактны, «облако»
находится на границе перекрытия с «облаками» больных раком легких и здоровых некурящих. «Облако» больных раком легких имеет более растянутые границы по сравнению с больными ХОБЛ.
Таким образом, показано, что на основе полученных спектральных данных о выдыхаемом воздухе возможно полное разделение групп здоровых людей и пациентов с указанными нозологиями бронхолегочных заболеваний. Наше исследование демонстрирует перспективность анализа выдыхаемого воздуха больных бронхолегочными заболеваниями.
Исследование выполнено при частичной финансовой поддержке РФФИ (грант № 11-02-98005_р_ сибирь_а).
| Литература |
1. Kharitonov S. A., Barnes P. J. Exhaled markers of pulmonary disease // American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 2001. P. 1693-1722.
2. Variation in volatile organic compounds in the breath of normal humans / M. Phillips, J. Herrera, S. Krishnan [et al.] // Journal of Chromatography B: Biomedical Sciences and Applications. 1999. Vol. 729. P. 75-88.
3. Exhaled carbon monoxide levels during treatment of acute asthma / M. Yamara, K. Sekizawa, M. Ishizuka [et al.] // European Respiratory Journal. 1999. Vol. 13. P. 757-760.
4. Elevated exhalation of hydrogen peroxide and circulating IL-18 in patients with pulmonary tuberculosis / S. Kwiat-kowska, U. Szkudlarek, M. L uczynska [et al.] // Respiratory Medicine. 2007. Vol. 101. — P. 574-580.
5. Pikas O. B. Effects of alcoholic beverages on the fatty acid spectrum of the expired air condensate lipids in patients with tuberculosis of the respiratory organs // Lik. Sprava. 2000, oct.-dec. Vol.: 7-8. P. 30-33.
6. Lechner M., Rieder J. Mass Spectrometric Profiling of Low — Molecular — Weight Volatile Compounds // Diagnostic Potential and Latest Applications Current Medicinal Chemistry. 2007. Vol. 14. P. 987-995.
7. Воронцов К. В. Лекции по методам оценивания и выбора моделей. 2007. Режим доступа — www.ccas.ru/voron/ download/Modeling.pdf
8. Application of Principal Component Analysis for Processing of Spectroscopic Data and Human Diseases Diagnostic in Air Samples / B. G. Ageev, L. P. Vorobieva, M. M. Ma-kogon [et al.] // X International Conference Atomic and Molecular Pulsed Lasers — AMPL. Tomsk. Russia. Sept. 12-16. 2011. Abstracts. P. 79.
