Журналов:     Статей:        

Опухоли головы и шеи. 2024; 14: 14-21

Оптимизация диагностики рака верхних дыхательных путей на основе газоанализа выдыхаемого воздуха

Кульбакин Д. Е., Чойнзонов Е. Л., Федорова И. К., Обходская Е. В., Обходский А. В., Цхай В. О., Смолина Е. А., Родионов Е. О., Подолько Д. В., Сачков В. И., Чернов В. И.

https://doi.org/10.17650/2222-1468-2024-14-3-14-21

Аннотация

Введение. Опухоли головы и шеи составляют около 7 % всех злокачественных новообразований. В области головы и шеи опухолевый процесс чаще всего локализуется на языке (25–40 %) и дне полости рта (15–20 %). В большинстве случаев установление диагноза, особенно на ранних стадиях заболевания, основывается на клинической и гистопатологической оценках опухолевого процесса. Однако в последнее время приобретают актуальность разработка и внедрение неинвазивных методов ранней диагностики опухолей верхних дыхательных путей за счет выявления патогномоничных летучих маркеров опухолевого процесса в выдыхаемом воздухе.
Цель исследования – оценка диагностической точности сенсорного газоаналитического аппарата и искусственной нейронной сети при исследовании образцов выдыхаемого газа, полученных от больных раком орофарингеальной области, гортани и гортаноглотки, а также поиск оптимальных условий забора исследуемых проб.
Материалы и методы. В исследование включены 28 пациентов с раком орофарингеальной области, гортани и гортаноглотки, а также 25 здоровых добровольцев. предлагаемый метод основан на анализе проб выдыхаемого газа исследуемых лиц с помощью разработанного авторами диагностического прибора, основанного на детекции летучих соединений во вдыхаемом воздухе с помощью набора полупроводниковых сенсоров с последующим нейросетевым анализом. пробы выдыхаемого воздуха забирали двумя способами: утром натощак до проведения повседневных гигиенических процедур и физической активности (подготовленные пробы) и на фоне привычного образца жизни, питания и гигиены без ограничений перед сдачей пробы (неподготовленные пробы).
Результаты. по сигналам с данных сенсоров нейронная сеть проводила классификацию и выявление пациентов со злокачественными новообразованиями. Точность подготовленных проб у здоровых добровольцев и больных раком орофарингеальной области, гортани и глотки составила 79,17 %, неподготовленных – 84,09 %.
Заключение. Отмечена высокая диагностическая точность разработанного метода неинвазивной диагностики злокачественных опухолей орофарингеальной области, гортани и гортаноглотки по образцам выдыхаемого воздуха, которая не требует специальной подготовки обследуемых для отбора проб. 

Список литературы

1. Johnson D.E., Burtness B., Leemans C.R. et al. Head and neck squamous cell carcinoma. Nat Rev Dis Primers 2020;6(1):92. DOI: 10.1038/s41572-020-00224-3

2. Patterson R.H., Fischman V.G., Wasserman I. et al. Global burden of head and neck cancer: economic consequences, health, and the role of surgery. Otolaryngol Head Neck Surg 2020;162(3):296–303. DOI: 10.1177/0194599819897265

3. Min Ang X., Chi Khang Au P., Kwok K. et al. Quality of life in patients with oral leukoplakia. J Oral Pathol Med 2019;48(7):574–80. DOI: 10.1111/jop.12897

4. Kerdpon D., Sriplung H. Factors related to advanced stage oral squamous cell carcinoma in southern Thailand. Oral Oncol 2001;37(3):216–21. DOI: 10.1016/S1368-8375(00)00067-1

5. Laura Q.M., Chow L.Q. Head and neck cancer. N Eng J Med 2020;382(1):60–72. DOI: 10.1056/NEJMra1715715

6. Schutte H.W., Heutink F., Wellenstein D.J. et al. Impact of time to diagno- sis and treatment in head and neck cancer: a systematic review. Otolaryngol Head Neck Surg 2020;162(4):446–57. DOI: 10.1177/0194599820906387

7. Guenette J.P. Radiologic evaluation of the head and neck cancer patient. Hematol Oncol Clin North Am 2021;35(5):863–73. DOI: 10.1016/j.hoc.2021.05.001

8. Idrees M., Farah C.S., Sloan P. et al. Oral brush biopsy using liquid- based cytology is a reliable tool for oral cancer screening: a cost- utility analysis: oral brush biopsy for oral cancer screening. Cancer Cytopathol 2022;30(9):740–8. DOI: 10.1002/cncy.22599

9. Cristaldi M., Mauceri R., Di Fede O. et al. Salivary biomarkers for Oral squamous cell carcinoma diagnosis and follow-up: current status and perspectives. Front Physiol 2019;10:1476. DOI: 10.3389/fphys.2019.01476

10. Kusampudi S., Konduru N. Salivary biomarkers for non-invasive early detection of head and neck cancer. In early detection and treatment of head & neck cancers: practical applications and techniques for detection, diagnosis, and treatment Ed. by R. El Assal, D. Gaudilliere, S.T. Connelly. Springer International Publishing, 2021. Pp. 149–166.

11. Abderrahman B. Exhaled breath biopsy: a new cancer detection paradigm. Futur Oncol 2019;15(15):1679–82. DOI: 10.2217/fon-2019-0091

12. Belizário J.E., Faintuch J., Malpartida M.G. Breath biopsy and discovery of exclusive volatile organic compounds for diagnosis of infectious diseases. Front Cell Infect Microbiol 2921;10:564194. DOI: 10.3389/fcimb.2020.564194

13. Van der Schee M., Pinheiro H., Gaude E. Breath biopsy for early detection and precision medicine in cancer. Ecancermedicalscience 2018;12:ed84. DOI: 10.3332/ecancer.2018.ed84

14. Кульбакин Д.Е., Чойнзонов Е.Л., Федорова И.К. и др. Неинвазивная диагностика злокачественных новообразований верхних дыхательных путей на основе анализа маркеров в выдыхаемом воздухе. Сибирский онкологический журнал 2023;22(6):7–15. DOI: 10.21294/1814-4861-2023-22-6-7-15

15. Chernov V.I., Choynzonov E.L., Kulbakin D.E. et al. Cancer diagnosis by neural network analysis of data from semiconductor sensors. Diagnostics 2020;10(9):677. DOI: 10.3390/diagnostics10090677

16. Van der Maaten L.J.P., Hinton G.E.. Visualizing high-dimensional data using t-SNE. J Machine Learning Res 2008;9:2579–605.

Head and Neck Tumors (HNT). 2024; 14: 14-21

Optimization of upper respiratory tract cancer diagnosis method based on exhaled breath gas analysis

Kulbakin D. E., Choinzonov E. L., Fedorova I. K., Obkhodskaya E. V., Obkhodsky A. V., Tskhay V. O., Smolina E. A., Rodionov E. O., Podolko D. V., Sachkov V. I., Chernov V. I.

https://doi.org/10.17650/2222-1468-2024-14-3-14-21

Abstract

Introduction. Head and neck tumors comprise about 7 % of all malignant neoplasms. In the head and neck area, tumors are usually located on the tongue (25–40 %) and floor of mouth (15–20 %). In the majority of cases, diagnosis, especially at early disease stages, is based on clinical and histopathological evaluation of tumor process. However, recently development and implementation of non-invasive techniques of early diagnosis of upper respiratory tract tumors through detection of pathognomonic volatile tumor markers in the exhaled air has become topical.
Aim. To evaluate diagnostic accuracy of sensory gas analysis device and artificial neural network for examination of exhaled gas samples from patients with oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal cancer and to establish the optimal conditions for sampling.
Materials and methods. The study included 28 patients with oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal cancers and 25 healthy volunteers. The proposed technique is based on analysis of samples of exhaled gas from the studied individuals using a diagnostic device developed by the authors. The device detects volatile compounds in the exhaled air using a set of semiconductor sensors with subsequent analysis by a neural network. The exhaled air was sampled using two methods: in the morning in the fasted state before daily hygienic procedures and physical activity (prepared samples) and in the context of everyday life, nutrition and hygiene without restrictions before sampling (non-prepared samples).
Results. Based on the signals from the sensors, the neural network classified and detected patients with malignant tumors. Accuracy of the prepared samples from healthy volunteers and patients with oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal cancers was 79.17 %, of non-prepared – 84.09 %.
Conclusion. High diagnostic accuracy of the developed technique of non-invasive diagnosis of malignant tumors of the oropharyngeal, laryngeal, laryngopharyngeal areas using exhaled air samples which does not require special preparation of the studied samples was demonstrated.

References

1. Johnson D.E., Burtness B., Leemans C.R. et al. Head and neck squamous cell carcinoma. Nat Rev Dis Primers 2020;6(1):92. DOI: 10.1038/s41572-020-00224-3

2. Patterson R.H., Fischman V.G., Wasserman I. et al. Global burden of head and neck cancer: economic consequences, health, and the role of surgery. Otolaryngol Head Neck Surg 2020;162(3):296–303. DOI: 10.1177/0194599819897265

3. Min Ang X., Chi Khang Au P., Kwok K. et al. Quality of life in patients with oral leukoplakia. J Oral Pathol Med 2019;48(7):574–80. DOI: 10.1111/jop.12897

4. Kerdpon D., Sriplung H. Factors related to advanced stage oral squamous cell carcinoma in southern Thailand. Oral Oncol 2001;37(3):216–21. DOI: 10.1016/S1368-8375(00)00067-1

5. Laura Q.M., Chow L.Q. Head and neck cancer. N Eng J Med 2020;382(1):60–72. DOI: 10.1056/NEJMra1715715

6. Schutte H.W., Heutink F., Wellenstein D.J. et al. Impact of time to diagno- sis and treatment in head and neck cancer: a systematic review. Otolaryngol Head Neck Surg 2020;162(4):446–57. DOI: 10.1177/0194599820906387

7. Guenette J.P. Radiologic evaluation of the head and neck cancer patient. Hematol Oncol Clin North Am 2021;35(5):863–73. DOI: 10.1016/j.hoc.2021.05.001

8. Idrees M., Farah C.S., Sloan P. et al. Oral brush biopsy using liquid- based cytology is a reliable tool for oral cancer screening: a cost- utility analysis: oral brush biopsy for oral cancer screening. Cancer Cytopathol 2022;30(9):740–8. DOI: 10.1002/cncy.22599

9. Cristaldi M., Mauceri R., Di Fede O. et al. Salivary biomarkers for Oral squamous cell carcinoma diagnosis and follow-up: current status and perspectives. Front Physiol 2019;10:1476. DOI: 10.3389/fphys.2019.01476

10. Kusampudi S., Konduru N. Salivary biomarkers for non-invasive early detection of head and neck cancer. In early detection and treatment of head & neck cancers: practical applications and techniques for detection, diagnosis, and treatment Ed. by R. El Assal, D. Gaudilliere, S.T. Connelly. Springer International Publishing, 2021. Pp. 149–166.

11. Abderrahman B. Exhaled breath biopsy: a new cancer detection paradigm. Futur Oncol 2019;15(15):1679–82. DOI: 10.2217/fon-2019-0091

12. Belizário J.E., Faintuch J., Malpartida M.G. Breath biopsy and discovery of exclusive volatile organic compounds for diagnosis of infectious diseases. Front Cell Infect Microbiol 2921;10:564194. DOI: 10.3389/fcimb.2020.564194

13. Van der Schee M., Pinheiro H., Gaude E. Breath biopsy for early detection and precision medicine in cancer. Ecancermedicalscience 2018;12:ed84. DOI: 10.3332/ecancer.2018.ed84

14. Kul'bakin D.E., Choinzonov E.L., Fedorova I.K. i dr. Neinvazivnaya diagnostika zlokachestvennykh novoobrazovanii verkhnikh dykhatel'nykh putei na osnove analiza markerov v vydykhaemom vozdukhe. Sibirskii onkologicheskii zhurnal 2023;22(6):7–15. DOI: 10.21294/1814-4861-2023-22-6-7-15

15. Chernov V.I., Choynzonov E.L., Kulbakin D.E. et al. Cancer diagnosis by neural network analysis of data from semiconductor sensors. Diagnostics 2020;10(9):677. DOI: 10.3390/diagnostics10090677

16. Van der Maaten L.J.P., Hinton G.E.. Visualizing high-dimensional data using t-SNE. J Machine Learning Res 2008;9:2579–605.