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Análisis de aliento: Un nuevo método de prueba para COVID-19

El análisis del aliento muestra ser una forma rápida y confiable de hacer pruebas de COVID-19.

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Desde que comenzó la pandemia de COVID-19, ha habido más de 640 millones de casos confirmados en todo el mundo. Para saber si alguien tiene el virus, el método más común es una prueba que busca el material genético del virus en muestras tomadas de la garganta o la nariz. Este método de prueba, llamado RT-PCR, es completo pero puede ser lento y requiere trabajadores capacitados y suministros costosos. En algunos casos, los resultados de las pruebas pueden ser incorrectos, lo que significa que una persona podría no ser identificada como portadora del virus aunque sí lo sea, con tasas de falsos negativos que alcanzan hasta el 67%.

También hay pruebas más rápidas llamadas pruebas rápidas de detección de antígenos (RAD), que también pueden verificar la presencia del virus, pero no son tan precisas como la RT-PCR, especialmente en personas que muestran pocos síntomas.

Dadas estas dificultades, hay una necesidad clara de nuevas formas de probar el COVID-19 que sean rápidas, fáciles y no demasiado costosas.

Análisis de Aliento como Método de Prueba

Un método prometedor para las pruebas es el análisis de aliento. Este enfoque examina compuestos químicos diminutos, conocidos como Compuestos Orgánicos Volátiles (COV), que se encuentran en el aliento de una persona. Estos compuestos pueden cambiar cuando una persona está enferma o tiene una infección.

Los investigadores han utilizado varias técnicas para analizar el aliento, incluyendo Espectrometría de masas y otras tecnologías de sensores. Algunos estudios incluso entrenaron perros para detectar COVID-19 olfateando sudor. Las técnicas de inteligencia artificial (IA), como el uso de aprendizaje automático, se han aplicado al análisis del aliento, ayudando a mejorar cómo los investigadores pueden identificar el COVID-19 al analizar muestras de aliento.

El propósito de algunos estudios era ver si el uso del análisis de aliento podía identificar de manera efectiva y rápida a las personas que podrían tener COVID-19.

Diseño del Estudio y Participantes

Para probar esto, los investigadores llevaron a cabo dos estudios en un hospital en Francia. Querían ver cuán efectivo es el análisis de aliento para diagnosticar COVID-19, utilizando diversas técnicas como la espectrometría de masas. Ambos estudios fueron aprobados por un comité de ética, y todos los involucrados dieron su permiso.

Los participantes incluyeron adultos que necesitaban hacerse la prueba de COVID-19 o voluntarios sanos que no estaban infectados. Las mujeres embarazadas no fueron incluidas en el estudio. Se utilizaron síntomas típicamente asociados al COVID-19 para crear una puntuación de síntomas, ayudando a categorizar a los participantes según su experiencia de enfermedad.

Cómo se Realizó la Prueba

Cuando los participantes proporcionaron muestras de aliento, el personal capacitado recolectó estas muestras cuidadosamente para evitar contaminación. El aliento se capturó haciendo que los participantes tomaran una respiración profunda y luego exhalaran a través de un boquilla especial en una bolsa sellada. Esta bolsa fue llevada a un laboratorio para su análisis utilizando un espectrómetro de masas que mide los compuestos en el aliento.

Además de las muestras de aliento, los investigadores también recopilaron información médica personal de los participantes, como sus síntomas y cualquier medicamento que estuvieran tomando. Además, los participantes fueron sometidos a la prueba de COVID-19 a través del método estándar RT-PCR.

Análisis de los Datos

Los datos de las muestras de aliento fueron procesados utilizando software específico. Antes de analizar las muestras de aliento, los investigadores examinaron el aire de la habitación para asegurarse de poder distinguir entre el aliento y el aire de fondo. Una serie de controles y calibraciones ayudaron a asegurar la precisión de los resultados.

Los investigadores también examinaron cuán bien funcionó el análisis de aliento para identificar el COVID-19. Utilizaron métodos estadísticos para evaluar los hallazgos, evaluando la Sensibilidad (qué tan bien detecta los casos positivos) y la especificidad (qué tan bien identifica los casos negativos).

Resultados del Estudio

De las muestras de aliento recolectadas, los investigadores analizaron datos de 172 participantes. De esos, 67 dieron positivo por COVID-19, mientras que 106 dieron negativo. La mayoría de los participantes fueron evaluados el mismo día que proporcionaron muestras de aliento.

El análisis estadístico mostró que las muestras de aliento podían separar efectivamente a los individuos positivos a COVID-19 de aquellos que eran negativos. Al combinar el análisis de aliento con información clínica sobre síntomas y tratamientos, el modelo pudo clasificar los casos positivos con alta sensibilidad (98%) y especificidad razonable (74%).

Importancia de los Hallazgos

Estos resultados sugieren que el análisis de aliento es una forma confiable de detectar el COVID-19, especialmente en entornos donde se necesita pruebas rápidas. La técnica es no invasiva y no requiere materiales costosos, lo que la convierte en una opción práctica para cribados a gran escala.

Además, el análisis de aliento podría encontrar individuos que podrían propagar el virus sin darse cuenta, permitiendo un aislamiento y atención rápida.

Comparaciones con Otros Métodos de Prueba

Estudios anteriores mostraron una variedad de efectividad en los métodos de análisis de aliento para diagnosticar COVID-19, con algunos mostrando sensibilidades tan bajas como el 68% mientras que otros alcanzaron hasta el 100%. Muchos de los métodos menos efectivos utilizaron tecnología más antigua o tiempos de prueba más largos.

En comparación, las pruebas de aliento con espectrometría de masas parecen ofrecer mejores resultados, con menos falsos negativos. Las pruebas rápidas de antígenos tradicionales, aunque rápidas, tienen menor sensibilidad, particularmente en personas con síntomas leves, lo que puede llevar a casos perdidos.

El Papel de los Síntomas y la Vacunación

Un análisis adicional examinó cómo los síntomas y la vacunación influenciaron los resultados. Se encontró que ciertos síntomas, como fiebre o tos, se correlacionaron con las concentraciones de COV específicos en el aliento. Importante, el tratamiento previo con corticosteroides y la vacunación no interfirieron significativamente con los resultados de las muestras de aliento, sugiriendo la robustez del método.

Limitaciones y Direcciones Futuras

Aunque este estudio mostró resultados prometedores, tuvo limitaciones, incluyendo un tamaño de muestra relativamente pequeño y la necesidad de validación más amplia en otros grupos. Los resultados dependen de un análisis de datos sofisticado, lo que ayuda a evitar errores y mejorar los hallazgos.

Las fortalezas del estudio incluyeron la medición en tiempo real de los COV y la incorporación de metadatos de pacientes para mejorar el rendimiento diagnóstico. Estos hallazgos podrían llevar a métodos de cribado de COVID-19 más rápidos y precisos.

Beneficios Económicos

El análisis de aliento ofrece ventajas económicas debido a los costes de consumibles mínimos y el procesamiento rápido, lo que lo hace potencialmente rentable para las instalaciones de salud. A diferencia de las pruebas RT-PCR que requieren equipos y consumibles extensos, las pruebas de aliento pueden realizarse con configuraciones simples.

Implementar este método podría ayudar significativamente en los esfuerzos de salud pública al identificar y aislar rápidamente los casos de COVID-19.

Conclusión

En resumen, el análisis de aliento es una herramienta potencialmente poderosa para diagnosticar COVID-19. Al combinar tecnología avanzada con aprendizaje automático y datos clínicos, este método muestra promesas para la detección rápida y efectiva del COVID-19. Presenta una oportunidad para pruebas no invasivas y de alto rendimiento que podrían ser vitales para controlar la propagación del virus y gestionar la salud pública. Más estudios y validaciones serán clave para realizar completamente el potencial de este enfoque innovador.

Fuente original

Título: Enhanced real-time mass spectrometry breath analysis for the diagnosis of COVID-19

Resumen: BackgroundAlthough rapid screening for and diagnosis of COVID-19 are still urgently needed, most current testing methods are either long, costly, and/or poorly specific. The objective of the present study was to determine whether or not artificial-intelligence-enhanced real-time MS breath analysis is a reliable, safe, rapid means of screening ambulatory patients for COVID-19. MethodsIn two prospective, open, interventional studies in a single university hospital, we used real-time, proton transfer reaction time-of-flight mass spectrometry to perform a metabolomic analysis of exhaled breath from adults requiring screening for COVID-19. Artificial intelligence and machine learning techniques were used to build mathematical models based on breath analysis data either alone or combined with patient metadata. ResultsWe obtained breath samples from 173 participants, of whom 67 had proven COVID-19. After using machine learning algorithms to process breath analysis data and further enhancing the model using patient metadata, our method was able to differentiate between COVID-19-positive and -negative participants with a sensitivity of 98%, a specificity of 74%, a negative predictive value of 98%, a positive predictive value of 72%, and an area under the receiver operating characteristic curve of 0.961. The predictive performance was similar for asymptomatic, weakly symptomatic and symptomatic participants and was not biased by the COVID-19 vaccination status. ConclusionsReal-time, non-invasive, artificial-intelligence-enhanced mass spectrometry breath analysis might be a reliable, safe, rapid, cost-effective, high-throughput method for COVID-19 screening.

Autores: Stanislas Grassin Delyle, C. Roquencourt, H. Salvator, E. Bardin, E. Lamy, E. Farfour, E. Naline, P. Devillier

Última actualización: 2023-06-22 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.21.23291712

Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.06.21.23291712.full.pdf

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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