Sensor-Based Gas Analysis System for Lung Cancer Diagnosis

Abstract

Цель исследования. Изучить образцы выдыхаемого воздуха, полученных от больных раком легкого, а также найти общие сигнальные маркеры, которые можно выявить с помощью искусственной нейронной сети, обеспечивающей единообразие процедуры отбора проб на основе стандартизированной сенсорной системы газоанализа. Материалы и методы. В ходе исследования образцы выдыхаемого воздуха были взяты у 90 человек в возрасте от 22 до 95 лет за период 2020-2021 гг. Все испытуемые, участвовавшие в исследовании, были разделены на две группы: первую — тестовую и вторую — контрольную. В основную группу вошли пациенты с морфологически верифицированным злокачественным новообразованием легких стадии Т1-4N0-3M0-1 (21 человек). В контрольную группу вошли лица, у которых на момент исследования не было клинических данных о наличии злокачественной патологии (из анамнеза или по данным ранее проведенного обследования, если таковые имеются). Разработан газоаналитический комплекс, способный анализировать газовые пробы в двух режимах — прямое вдыхание в камеру или использование мешков для газовых проб. В данной работе мы использовали дистанционный отбор проб из мешков в связи с пандемией COVID-19. Результаты. Точность диагностики рака легкого составила 85,71 %, чувствительность — 95,24 % и специфичность — 76,19 %. К отличительным особенностям изученного нами метода можно отнести мобильность используемого оборудования и возможность размещения в медицинских учреждениях разного уровня, простота и относительная дешевизна диагностики, возможность беспрепятственного использования с целью скрининга опухолевых процессов в широкой популяции.