1. Juli 2019

Medizinische Diagnose mittels Atemanalyse und GC×GC-TOFMS: Optimierung der Daten für eine zielgenaue Behandlung

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*. Bevor wir in das Blut und den Auswurf eintauchen, hat Jef uns zunächst über die Wichtigkeit der Optimierung Ihrer Daten aufgeklärt.

Drei „Säulen"

Für jedes klinische Projekt, das Jef in seiner Gruppe durchführt, gibt es drei „Säulen". Zunächst müssen Proben beschafft werden. Anschließend müssen die Proben zur Trennung und Erfassung durch ein Massenspektrometer geleitet werden. Schließlich müssen die daraus gewonnenen Daten angemessen behandelt werden, um brauchbare und nachvollziehbare Ergebnisse zu erzielen. Während die Datenverarbeitung früher die kleinste der Säulen war, bedeuten die Fortschritte in der LECO-Technologie, dass so viele Daten produziert werden, dass es unerlässlich geworden ist, diese dünner und überschaubarer zu machen.

„Denn wenn wir im Krankenhaus mit unseren Kollegen sprechen, ist es ihnen egal, dass die Modulationsdauer 4 Sekunden und die Erfassungsgeschwindigkeit 250 Hertz betrug ...". Sie antworten mit „Ja, ja…“, weil sie höflich sind, aber es kümmert sie einfach nicht. Sie wollen nur wissen: Ist es eine positive Probe oder eine negative Probe?“

Bei der Behandlung von Patienten ist die Minimierung von falsch negativen oder falsch positiven Ergebnissen von entscheidender Bedeutung, um die richtige Behandlung zu gewährleisten. In diesem Prozess spielt jede der drei Säulen eine entscheidende Rolle.

Alle Ergebnisse beginnen mit der Erfassung einer Probe. Es gibt mehrere Möglichkeiten, eine Probe von einem Asthmapatienten zu erhalten. Viele gelten aber als „invasive“ Verfahren, wie z. B. die Entnahme von Blut oder Sputum, bronchoalveoläre Lavage, Bronchialbürsten und Bronchialwandbiopsien. Im Gegensatz dazu ist das Sammeln von Atemkondensaten in einem Tedlar®-Beutel ein relativ schnelles und schmerzloses Verfahren, um eine Patientenprobe zu erhalten. Es ist auch einfach, einem Patienten Folgendes zu erklären: Hier ist ein Beutel, bitte pusten Sie hinein.

Sobald eine Probe entnommen und ins Labor gebracht wurde, kann der Pegasus® BT 4D von Leco Hunderttausende von Verbindungen in der Probe trennen und nachweisen. Hier machen viele Anwender Fehler, sagt Jef.

Drei Gruppen

„Sie müssen sicher sein, dass Sie gute Daten verwenden können. Dies ist wiederum ein Nachteil von GC×GC und TOFMS. Die Instrumente sind so gut, dass man am Ende eine schlechte Modulationseffizienz und eine schlechte Spitzenform haben kann und das System dennoch einige Informationen liefert. Aber es wird schwieriger für das System sein, Ihnen brauchbare Informationen zu geben. Eine gute Spitzenform, eine gute Spitzenintensität und eine gute Trennung sind immer sehr wichtig.“

Nachdem die Daten verarbeitet wurden, können statistische Behandlungen angewendet werden. Bevor sie Asthmapatienten testete, führte Jefs Gruppe zunächst einige Experimente mit einer Testgruppe von Lungenkrebspatienten und einer Kontrollgruppe durch. Sie wollten zunächst feststellen, ob es überhaupt möglich ist, mit Hilfe von Atemkondensaten den Gesundheitszustand des Patienten zu bestimmen. Die ersten Datenbehandlungen führten zwar zu einer gewissen Trennung zwischen den Gruppen, aber am Ende hatten sie drei statt zwei unterschiedliche Gruppen. Sie konnten feststellen, dass die umweltbedingten VOCs tatsächlich unter den krebserregenden VOCs nachgewiesen wurden, und die drei Gruppen entsprachen eigentlich den drei verschiedenen Jahreszeiten, in denen Proben entnommen wurden. Das war zwar faszinierend, aber nicht das beabsichtigte Ergebnis.
Merkmalsauswahl

Mit verschiedenen Klassifizierungsverfahren konnte Jef die 1.350 erfassten Merkmale in zwei Gruppen eingrenzen: 27 mit Fisher-Quotienten und 17 mit Random Forest, davon 7 überlappend. Anschließend konnte er die Proben in zwei verschiedene Gruppen trennen, die für Lungenkrebs positiv und die für Lungenkrebs negativ waren.

Durch das Einsetzen der Proben in den hochauflösenden Pegasus® GC-HRT 4D konnte Jef tiefer in die Verbindungen eindringen, die er als Marker benutzt hat.

HRMS im Vergleich zur Bibliotheks-Trefferquote

 

Wie oben zu sehen, scheint die markierte Spitze Benzolacetaldehyd zu sein, mit einer Bibliotheks-Trefferquote von 871. Die hochauflösende Massenspektrometrie lies Jef jedoch feststellen, dass die Massengenauigkeit mit 271,15 ppm unglaublich ungenau war, während Benzol mit einer Ähnlichkeit von 827 eine viel bessere Massengenauigkeit von -0,23 ppm aufwies. Durch die gleichzeitige Verwendung der beiden Instrumente konnte Jef aus seinen Daten viel bessere chemische Informationen gewinnen.

Diese Erfahrungen nahm Jef mit in eine Asthma-Atemdruckstudie. Mit einem Anstieg der Fälle um 200 % in den letzten zehn Jahren sind weltweit mehr als 334 Millionen Menschen und 14 % der Kinder unter 18 Jahren von Asthma betroffen. Es ist ein wachsendes Problem, und dennoch wird 20 % der Asthmapatienten das falsche Medikament verschrieben.

Es gibt zwei Hauptphänotypen für Asthma: neutrophil und eosinophil. Neutrophiles Asthma wird eher durch Schadstoffe und Infektionen ausgelöst und kann mit Antibiotika behandelt werden, während eosinophiles Asthma durch Allergene ausgelöst und mit Kortikosteroiden behandelt wird. Kortikosteroide wirken bei neutrophilem Asthma nicht und Antibiotika wirken nicht bei eosinophilem Asthma.

Wie bereits erwähnt, sind viele Verfahren zur Diagnose von Asthma invasiv und weisen eine Genauigkeit von 67 bis 72 % auf. Jefs Gruppe nahm die Herausforderung an, Atemkondensate von Asthmapatienten zu nehmen, um herauszufinden, ob GC×GC-TOFMS zu einer brauchbareren Diagnose führen kann. Sehen Sie sich hier seine Aufzeichnung des Frühstücksseminars von der diesjährigen ASMS in voller Länge an, um die Ergebnisse zu erfahren.

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