1 de julio de 2019

Diagnóstico médico mediante análisis de aliento y GC×GC-TOFMS: Optimizar datos para un tratamiento preciso

At our ASMS breakfast seminars, Jean-François (Jef) Focant, Head of the Department of Chemistry and Director of the Organic and Biological Analytical Chemistry group at the University of Liège, Belgium, spoke about using our Pegasus® BT 4D and Pegasus® GC-HRT 4D for GC×GC-TOFMS on the breath of asthma patients to improve asthma treatment*. Antes de profundizar sobre la sangre y el esputo, Jef nos educó sobre la importancia de optimizar sus datos.

Tres "pilares"

Por cada proyecto clínico que estudia el grupo de Jef, hay tres "pilares". Primero, se deben obtener muestras. Luego, las muestras deben procesarse a través de un espectrómetro de masas para su separación y detección. Finalmente, los datos resultantes deben tratarse adecuadamente para obtener resultados útiles e inteligibles. Si bien el tratamiento de datos solía ser el más pequeño de los pilares, los avances en la tecnología de LECO significan que se producen tantos datos, que se ha vuelto vital reducirlos y hacerlos más manejables.

"Porque cuando vamos al hospital y hablamos con nuestros colegas, en realidad les da igual si empiezo a decirles 'Oh, el período de modulación fue de 4 segundos, la velocidad de adquisición fue de 250 hertzios...'. Dicen 'Sí, sí', porque son educados, pero simplemente no les importa una m*****. Solo quieren saber: ¿Es una muestra positiva o una muestra negativa?".

Cuando se trata de la atención al paciente, minimizar los falsos negativos o falsos positivos es crucial para proporcionar el tratamiento adecuado. Cada uno de los tres pilares juega un papel crítico en este proceso.

Todos los resultados comienzan con la adquisición de una muestra. Existen múltiples formas de obtener una muestra de un paciente asmático, pero muchas se consideran procedimientos "invasivos", como la recolección de sangre o esputo, lavado broncoalveolar, cepillado bronquial y biopsias de la pared bronquial. En contraste, recoger condensados de aliento en una bolsa Tedlar® es un método relativamente rápido e indoloro para obtener una muestra del paciente. También es fácil explicarle a un paciente: Aquí tiene una bolsa; por favor, sople dentro.

Una vez que se obtiene una muestra y se lleva al laboratorio, el Pegasus® BT 4D de LECO puede separar y detectar los cientos de miles de compuestos dentro de la muestra. Aquí es donde mucha gente se equivoca, dice Jef.

Tres grupos

"Hay que estar seguro de que se pueden usar buenos datos. Es, de nuevo, un inconveniente de GC×GC y TOFMS, porque los instrumentos son tan buenos que puede terminar teniendo una eficiencia de modulación pobre, una forma de pico incorrecta, y aún así el sistema le dará algo de información. Pero será más difícil para el sistema brindarle buena información. Así que tener una buena forma de pico, buena intensidad de pico y una buena separación siempre es muy importante."

Una vez procesados los datos, se pueden aplicar tratamientos estadísticos. Antes de evaluar a los pacientes con asma, el grupo de Jef realizó algunos experimentos utilizando un grupo de prueba de pacientes con cáncer de pulmón y un grupo de control. Primero querían determinar si era posible usar condensados de aliento para determinar la salud del paciente. Los primeros tratamientos de datos dieron como resultado cierta separación entre los grupos, pero terminaron con tres grupos distintos en lugar de dos. Pudieron determinar que los VOC ambientales realmente se habían detectado en medio de los VOC cancerosos, y los tres grupos eran en realidad las tres épocas diferentes del año en que se adquirieron las muestras. Aunque fascinante, este no fue el resultado esperado.
Selección de características

Utilizando varios métodos de clasificación, Jef pudo reducir las 1350 características detectadas a dos conjuntos: 27 con Fisher Ratio y 17 con Random Forest, de los cuales 7 se superponían. A partir de ahí, pudo separar las muestras en dos grupos distintos, los positivos para el cáncer de pulmón y los negativos para el cáncer de pulmón.

Al aplicar las muestras al Pegasus® GC-HRT 4D de alta resolución, Jef podría profundizar en los compuestos que estaba usando como marcadores.

Comparación entre puntuaciones de coincidencia de la biblioteca y HRMS

 

Como se ve arriba, el pico marcado inicialmente parece ser bencenoacetaldehído, con una puntuación de coincidencia de la biblioteca de 871. Sin embargo, la especificación de masa de alta resolución permitió a Jef ver que la precisión de la masa era de 271,15 ppm, increíblemente pobre, mientras que el siguiente resultado probable, el benceno, con una similitud de 827, tenía una precisión de masa mucho mejor de -0,23 ppm. Al usar los dos instrumentos conjuntamente, Jef pudo obtener una información química de sus datos mucho mejor.

Estas experiencias siguieron a Jef en un estudio de huella de asma. Con un aumento del 200 % en los casos en los últimos diez años, el asma afecta a más de 334 millones de personas en todo el mundo y al 14 % de los niños menores de 18 años. Es un problema creciente y, sin embargo, al 20 % de los pacientes con asma se les receta el medicamento equivocado.

Hay dos fenotipos principales para el asma: neutrofílico y eosinofílico. El asma neutrofílico se desencadena más por contaminantes e infecciones y puede tratarse con antibióticos, mientras que el asma eosinofílico se desencadena por alérgenos y se trata con corticoesteroides. Los corticoesteroides no funcionan con el asma neutrofílico, y los antibióticos no funcionan con el asma eosinofílico.

Como se indicó anteriormente, muchos de los métodos para diagnosticar el asma son invasivos y tienen una tasa de precisión del 67-72 %. El grupo de Jef asumió el desafío de tomar condensados de aliento de pacientes asmáticos para ver si GC × GC-TOFMS podría llegar a un diagnóstico más viable. Para conocer sus resultados, vea aquí en su totalidad la grabación de su seminario de desayuno de ASMS de este año.

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* This product is not intended to diagnose, treat, cure, or prevent any disease.

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