Зміни рівнів летких органічних сполук у повітрі приміщень та їхній вплив на стандартизацію відбору проб дихання

Дякуємо за відвідування Nature.com. Версія браузера, яку ви використовуєте, має обмежену підтримку CSS. Для найкращого досвіду рекомендуємо використовувати оновлений браузер (або вимкнути режим сумісності в Internet Explorer). Тим часом, щоб забезпечити постійну підтримку, ми відображатимемо сайт без стилів та JavaScript.
Інтерес до аналізу летких органічних сполук (ЛОС) у видихуваному повітрі зріс протягом останніх двох десятиліть. Досі існують невизначеності щодо нормалізації відбору проб та того, чи впливають леткі органічні сполуки повітря в приміщенні на криву летких органічних сполук повітря, що видихається. Оцініть вміст летких органічних сполук у повітрі в приміщенні в місцях звичайного відбору проб дихання в умовах лікарні та визначте, чи впливає це на склад дихання. Другою метою було вивчення щоденних коливань вмісту летких органічних сполук у повітрі в приміщенні. Повітря в приміщенні збирали у п'яти місцях вранці та вдень за допомогою пробовідбірного насоса та термодесорбційної (TD) трубки. Збирайте проби дихання лише вранці. TD-пробірки аналізували за допомогою газової хроматографії в поєднанні з часопролітною мас-спектрометрією (GC-TOF-MS). У зібраних зразках було виявлено загалом 113 ЛОС. Багатовимірний аналіз показав чітке розділення між дихальним повітрям та повітрям приміщення. Склад повітря в приміщенні змінюється протягом дня, і різні місця мають специфічні ЛОС, які не впливають на профіль дихання. Вдихи не показали розділення залежно від місця розташування, що свідчить про те, що відбір проб можна проводити в різних місцях, не впливаючи на результати.
Леткі органічні сполуки (ЛОС) – це вуглецеві сполуки, які є газоподібними за кімнатної температури та є кінцевими продуктами багатьох ендогенних та екзогенних процесів1. Протягом десятиліть дослідники цікавилися ЛОС через їхню потенційну роль як неінвазивних біомаркерів захворювань людини. Однак залишається невизначеність щодо стандартизації збору та аналізу зразків дихання.
Ключовою сферою стандартизації аналізу дихання є потенційний вплив фонових ЛОС у повітрі приміщень. Попередні дослідження показали, що фонові рівні ЛОС у повітрі приміщень впливають на рівні ЛОС, що містяться у видихуваному повітрі3. Бошієр та ін. У 2010 році для вивчення рівнів семи летких органічних сполук у трьох клінічних умовах було використано мас-спектрометрію з іонним потоком (SIFT-MS). У трьох регіонах було виявлено різні рівні летких органічних сполук у навколишньому середовищі, що, у свою чергу, надало рекомендації щодо можливості використання поширених летких органічних сполук у повітрі приміщень як біомаркерів захворювань. У 2013 році Трефц та ін. Також протягом робочого дня контролювалися атмосферне повітря в операційній та режим дихання персоналу лікарні. Вони виявили, що рівні екзогенних сполук, таких як севофлуран, як у повітрі приміщення, так і у видихуваному повітрі збільшувалися на 5% до кінця робочого дня, що порушує питання про те, коли і де пацієнти повинні брати проби для аналізу дихання, щоб зменшити проблему таких факторів, що впливають на результат. Це корелює з дослідженням Кастелланоса та ін. У 2016 році вони виявили севофлуран у видихуваному повітрі лікарняного персоналу, але не в видихуваному повітрі персоналу поза лікарнею. У 2018 році Маркар та ін. намагалися продемонструвати вплив змін складу повітря в приміщенні на аналіз дихання в рамках свого дослідження з оцінки діагностичної здатності видихуваного повітря при раку стравоходу7. Використовуючи сталевий протилегеневий апарат та SIFT-MS під час відбору проб, вони виявили вісім летких органічних сполук у повітрі в приміщенні, які значно відрізнялися залежно від місця відбору проб. Однак ці ЛОС не були включені до їхньої діагностичної моделі ЛОС останнього вдиху, тому їхній вплив був зведений нанівець. У 2021 році Салман та ін. провели дослідження для моніторингу рівнів ЛОС у трьох лікарнях протягом 27 місяців. Вони визначили 17 ЛОС як сезонні дискримінатори та припустили, що концентрації ЛОС у видихуваному повітрі вище критичного рівня 3 мкг/м3 вважаються малоймовірними вторинними по відношенню до фонового забруднення ЛОС8.
Окрім встановлення порогових рівнів або повного виключення екзогенних сполук, альтернативи усуненню цієї фонової варіації включають збір парних зразків повітря в приміщенні одночасно з відбором проб видихуваного повітря, щоб можна було визначити будь-які рівні ЛОС, присутніх у високих концентраціях у приміщенні, придатному для дихання. Повітря 9 віднімається від рівня, щоб отримати «альвеолярний градієнт». Таким чином, позитивний градієнт вказує на наявність ендогенної Сполуки 10. Інший метод полягає в тому, щоб учасники вдихали «очищене» повітря, яке теоретично не містить забруднювачів ЛОС11. Однак це громіздко, трудомістко, і саме обладнання генерує додаткові забруднювачі ЛОС. Дослідження Маурера та ін. У 2014 році учасники, які дихали синтетичним повітрям, зменшили рівень ЛОС на 39, але збільшили його на 29 порівняно з диханням атмосферним повітрям у приміщенні12. Використання синтетичного/очищеного повітря також серйозно обмежує портативність обладнання для відбору проб дихання.
Очікується також, що рівні летких органічних сполук в навколишньому середовищі змінюватимуться протягом дня, що може додатково вплинути на стандартизацію та точність відбору проб дихання.
Досягнення в мас-спектрометрії, включаючи термодесорбцію в поєднанні з газовою хроматографією та часопролітною мас-спектрометрією (ГХ-ТОФ-МС), також забезпечили більш надійний та надійний метод аналізу летких органічних сполук (ЛОС), здатний одночасно виявляти сотні ЛОС, що дозволяє проводити глибший аналіз повітря в приміщенні. Це дозволяє детальніше характеризувати склад навколишнього повітря в приміщенні та те, як великі зразки змінюються залежно від місця та часу.
Головною метою цього дослідження було визначити різні рівні летких органічних сполук у атмосферному повітрі приміщень у поширених місцях відбору проб у лікарняному середовищі та те, як це впливає на відбір проб видихуваного повітря. Другою метою було визначити, чи існують значні добові або географічні коливання розподілу ЛОС у атмосферному повітрі приміщень.
Зразки дихання, а також відповідні зразки повітря в приміщенні були зібрані вранці з п'яти різних місць та проаналізовані за допомогою газової хроматографії з часом проведення та мас-спектрометрії (GC-TOF-MS). Загалом було виявлено та вилучено з хроматограми 113 летких органічних сполук. Повторні вимірювання були зведені до середнього значення, перш ніж було проведено аналіз головних компонент (PCA) вилучених та нормалізованих площ піків для виявлення та видалення викидів. Контрольований аналіз за допомогою методу часткових найменших квадратів — дискримінантного аналізу (PLS-DA) потім зміг показати чітке розмежування між зразками дихального повітря та повітрям приміщення (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (рис. 1). Контрольований аналіз за допомогою методу часткових найменших квадратів — дискримінантного аналізу (PLS-DA) потім зміг показати чітке розмежування між зразками дихального повітря та повітрям приміщення (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (рис. 1). Потім контрольований аналіз за допомогою часткового дискримінантного аналізу методом найменших квадратів (PLS-DA) зміг показати четке поділ між зразками дихання та кімнатного повітря (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1). Потім контрольований аналіз з дискримінантним аналізом часткових найменших квадратів (PLS-DA) зміг показати чітке розділення між зразками дихального повітря та повітрям приміщення (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001) (Рисунок 1).通过偏最小二乘法进行监督分析——判别分析(PLS-DA)然后能够显示呼吸和室内空气样本之间的明显分离（R2Y = 0,97，Q2Y = 0,96，p < 0,001）（图1）。通过 偏 最 小 二乘法 进行 监督 分析 分析 判别 判别 分析 分析 (PLS-DA) 然后 能够 显示呼吸 室内 空气 样本 的 明显 （（（（（（（（， ， q2y = 0,96 ， p <0,001） (1).............................................................................................................................................................. Контрольний аналіз за допомогою частково дискримінантного аналізу методом найменших квадратів (PLS-DA) потім зміг показати четке розділення між зразками дихання та повітря в приміщенні (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1). Контрольований аналіз з дискримінантним аналізом часткових найменших квадратів (PLS-DA) потім зміг показати чітке розмежування між зразками дихального повітря та повітря в приміщенні (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Рисунок 1). Розділення груп було зумовлене 62 різними ЛОС, з оцінкою проекції змінної важливості (VIP) > 1. Повний список ЛОС, що характеризують кожен тип вибірки, та їхні відповідні оцінки VIP можна знайти в Додатковій таблиці 1. Розділення груп було зумовлене 62 різними ЛОС, з оцінкою проекції змінної важливості (VIP) > 1. Повний список ЛОС, що характеризують кожен тип вибірки, та їхні відповідні оцінки VIP можна знайти в Додатковій таблиці 1. Розподіл на групу було обумовлено 62 різними VOC з оцінкою проекції змінної важливості (VIP) > 1. Повний список VOC, що характеризує кожен тип зразка, та їх відповідні оцінки VIP можна знайти в додатковій таблиці 1. Групування було зумовлене 62 різними ЛОС з оцінкою проекції змінної важливості (VIP) > 1. Повний список ЛОС, що характеризують кожен тип зразка, та їхні відповідні оцінки VIP можна знайти в Додатковій таблиці 1.组分离由62 种不同的VOC 驱动，变量重要性投影(VIP) 分数> 1.组分离由62 种不同的VOC 驱动，变量重要性投影(VIP) 分数> 1. Розділення групи було обумовлено 62 різними ЛОС з оцінкою проекції змінної важливості (VIP) > 1. Розділення груп було зумовлене 62 різними ЛОС зі змінним балом проекції важливості (VIP) > 1.Повний перелік летких органічних сполук, що характеризують кожен тип зразка, та їхні відповідні VIP-оцінки можна знайти у Додатковій таблиці 1.
Дихання та повітря в приміщеннях демонструють різний розподіл летких органічних сполук. Контрольований аналіз за допомогою PLS-DA показав чітке розмежування між профілями ЛОС у диханні та повітрі приміщення, зібраними вранці (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). Контрольований аналіз за допомогою PLS-DA показав чітке розмежування між профілями ЛОС у диханні та повітрі приміщення, зібраними вранці (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). Контрольний аналіз за допомогою PLS-DA показав четке розділення між профілями летючих органічних сполук у видихаемом повітрі та повітря в приміщеннях, зібраних утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). Контрольований аналіз PLS-DA показав чітке розмежування між профілями летких органічних сполук у видихуваному повітрі та повітрі приміщення, зібраними вранці (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001).使用PLS-DA 进行的监督分析显示，早上收集的呼吸和室内空气VOC 曲线明显分离（R2Y = 0,97，Q2Y = 0,96，p <0,001）.使用 PLS-DA Контрольний аналіз за допомогою PLS-DA показав четке розділення профілів ЛОС дихання і повітря в приміщеннях, зібраних утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). Контрольований аналіз за допомогою PLS-DA показав чітке розділення профілів ЛОС у диханому повітрі та повітрі приміщення, зібраному вранці (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001).Повторні вимірювання були зведені до середнього значення перед побудовою моделі. Еліпси показують 95% довірчі інтервали та центроїди групи, позначеної зірочками.
Відмінності в розподілі летких органічних сполук у повітрі приміщень вранці та вдень досліджували за допомогою PLS-DA. Модель виявила значну різницю між двома часовими точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (рис. 2). Модель виявила значну різницю між двома часовими точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (рис. 2). Модель виявила значний розподіл між двома часовими точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2). Модель виявила значну різницю між двома часовими точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Рисунок 2).该模型确定了两个时间点之间的显着分离（R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22，p < 0,001）（图2）。该模型确定了两个时间点之间的显着分离（R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22，p < 0,001）（图2）。 Модель виявила значний розподіл між двома часовими точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2). Модель виявила значну різницю між двома часовими точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Рисунок 2). Це було зумовлено 47 леткими органічними сполуками (ЛОС) з VIP-оцінкою > 1. ЛОС з найвищою VIP-оцінкою, що характеризують ранкові зразки, включали численні розгалужені алкани, щавлеву кислоту та гексакозан, тоді як денні зразки містили більше 1-пропанолу, фенолу, пропанової кислоти, 2-метил-, 2-етил-3-гідроксигексилового естеру, ізопрену та нонаналю. Це було зумовлено 47 леткими органічними сполуками (ЛОС) з VIP-оцінкою > 1. ЛОС з найвищою VIP-оцінкою, що характеризують ранкові зразки, включали численні розгалужені алкани, щавлеву кислоту та гексакозан, тоді як у денних зразках було більше 1-пропанолу, фенолу, пропанової кислоти, 2-метил-, 2-етил-3-гідроксигексилового естеру, ізопрену та нонаналю. Це було обумовлено наявністю 47 летучих органічних сполук з оцінкою VIP > 1. ЛОС із самою високою оцінкою VIP, що характеризує утренні зразки, що включали кілька розчинених алканів, щавелеву кислоту та гексакозан, у той час як дневні зразки містили більше 1-пропанолу, фенолу, пропанової кислоти, 2-метил- , 2-етил-3-гідроксигексиловий ефір, ізопрен і нонаналь. Це було пов'язано з наявністю 47 летких органічних сполук з VIP-оцінкою > 1. ЛОС з найвищою VIP-оцінкою для ранкових зразків включали кілька розгалужених алканів, щавлеву кислоту та гексакозан, тоді як денні зразки містили більше 1-пропанолу, фенолу, пропанових кислот, 2-метил-, 2-етил-3-гідроксигексилового ефіру, ізопрену та нонаналю.这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的。这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的。 Цему здатні 47 VOC з оцінкою VIP > 1. Цьому сприяють 47 ЛОС з VIP-оцінкою > 1.Найвищий VIP-рейтинг ЛОС у ранковому зразку включав різні розгалужені алкани, щавлеву кислоту та гексадекан, тоді як денний зразок містив більше 1-пропанолу, фенолу, пропіонової кислоти, 2-метил-, 2-етил-3-гідроксигексилового естеру, ізопрену та нонаналю.Повний перелік летких органічних сполук (ЛОС), що характеризують щоденні зміни складу повітря в приміщенні, можна знайти в Додатковій таблиці 2.
Розподіл летких органічних сполук (ЛОС) у повітрі приміщень змінюється протягом дня. Контрольований аналіз за допомогою PLS-DA показав розділення між зразками повітря в приміщенні, зібраними вранці або вдень (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Контрольований аналіз за допомогою PLS-DA показав розділення між зразками повітря в приміщенні, зібраними вранці або вдень (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Контрольний аналіз за допомогою PLS-DA показав розподіл між пробами повітря в приміщеннях, зібраними утром і днем ​​(R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Контрольований аналіз за допомогою PLS-DA показав розмежування між зразками повітря в приміщенні, зібраними вранці та вдень (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001).使用PLS-DA 进行的监督分析显示，早上或下午收集的室内空气样本之间存在分离（R2Y = 0,46，Q2Y = 0,22，p <0,001）.使用 PLS-DA Аналіз епіднадзора з використанням PLS-DA показав виділення проб повітря всередині приміщень, зібраних утром або днем ​​(R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Аналіз спостережень за допомогою PLS-DA показав розділення зразків повітря в приміщенні, зібраних вранці або вдень (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001).Еліпси показують 95% довірчі інтервали та центроїди групи зірочок.
Зразки були зібрані з п'яти різних місць у лікарні Святої Марії в Лондоні: ендоскопічного кабінету, клінічного дослідницького кабінету, операційного комплексу, амбулаторної клініки та лабораторії мас-спектрометрії. Наша дослідницька група регулярно використовує ці місця для набору пацієнтів та збору даних про дихання. Як і раніше, аналізи повітря в приміщенні збиралися вранці та вдень, а зразки видихуваного повітря збиралися лише вранці. PCA виділив розділення зразків повітря в приміщенні за місцем розташування за допомогою пермутаційного багатовимірного дисперсійного аналізу (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (рис. 3a). PCA виділив розділення зразків повітря в приміщенні за місцем розташування за допомогою пермутаційного багатовимірного дисперсійного аналізу (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (рис. 3a). PCA виявив розділене пробне кімнатне повітря за розміщенням за допомогою перестановочного багатомерного дисперсійного аналізу (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). PCA виявив розділення зразків повітря в приміщенні за місцем відбору за допомогою пермутаційного багатовимірного дисперсійного аналізу (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (рис. 3a). PCA 通过置换多变量方差分析（PERMANOVA，R2 = 0,16，p < 0,001）强调了房间空气样本的位置分离（图3a）。Учасник програми PCA PCA підчеркнув локальну сегрегацію проб кімнатного повітря за допомогою перестановочного багатомерного дисперсійного аналізу (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). PCA висвітлив локальну сегрегацію зразків повітря в приміщенні за допомогою пермутаційного багатовимірного дисперсійного аналізу (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (рис. 3a).Тому були створені парні моделі PLS-DA, в яких кожне місце порівнюється з усіма іншими місцями для визначення сигнатур ознак. Усі моделі були значущими, а ЛОС з оцінкою VIP > 1 були вилучені з відповідним навантаженням для визначення внеску групи. Усі моделі були значущими, а ЛОС з оцінкою VIP > 1 були вилучені з відповідним навантаженням для визначення внеску групи. Усі моделі були значущими, а ЛОС з оцінкою VIP > 1 були витягнуті з відповідною навантаженням для визначення групового вкладу. Усі моделі були значущими, а ЛОС з оцінкою VIP > 1 були вилучені з відповідним навантаженням для визначення внеску групи.所有模型均显着，VIP 评分> 1 的VOC 被提取并分别加载以识别组贡献。.所有模型均显着，VIP 评分> 1 的VOC Усі моделі були значущими, а VOC з балами VIP> 1 були витягнуті та завантажені окремо для визначення групових вкладів. Усі моделі були значущими, а ЛОС з оцінками VIP > 1 були вилучені та завантажені окремо для визначення внеску групи.Наші результати показують, що склад навколишнього повітря змінюється залежно від місця розташування, і ми визначили специфічні для місця особливості за допомогою консенсусу моделі. Ендоскопічне відділення характеризується високим рівнем ундекану, додекану, бензонітрилу та бензальдегіду. Зразки з клінічного дослідницького відділу (також відомого як відділ досліджень печінки) показали більше альфа-пінену, диізопропілфталату та 3-карена. Змішане повітря операційної характеризується вищим вмістом розгалуженого декану, розгалуженого додекану, розгалуженого тридекану, пропіонової кислоти, 2-метил-, 2-етил-3-гідроксигексилового ефіру, толуолу та 2 – присутністю кротонового альдегіду. Амбулаторна клініка (будівля Патерсона) має вищий вміст 1-нонанолу, вініллаурилового ефіру, бензилового спирту, етанолу, 2-фенокси, нафталіну, 2-метокси, ізобутилсаліцилату, тридекану та розгалуженого тридекану. Зрештою, у повітрі приміщень, зібраному в лабораторії мас-спектрометрії, було виявлено більше ацетаміду, 2'2'2-трифтор-N-метил-, піридину, фурану, 2-пентил-, розгалуженого ундекану, етилбензолу, м-ксилолу, о-ксилолу, фурфуралу та етиланізату. Різні рівні 3-карену були присутні на всіх п'яти ділянках, що свідчить про те, що ця ЛОС є поширеним забруднювачем з найвищими спостережуваними рівнями в клінічній досліджуваній області. Список узгоджених ЛОС, що мають кожну позицію, можна знайти в Додатковій таблиці 3. Крім того, для кожної ЛОС, що нас цікавить, було проведено однофакторний аналіз, і всі позиції порівнювали одна з одною за допомогою парного тесту Вілкоксона з подальшою корекцією Бенджаміні-Хохберга. Блокові діаграми для кожної ЛОС представлені на Додатковому рисунку 1. Криві дихальних летких органічних сполук, здавалося, не залежать від місцезнаходження, як це спостерігалося в PCA з подальшою PERMANOVA (p = 0,39) (Рисунок 3b). Крім того, були створені попарні моделі PLS-DA для всіх різних місць відбору зразків дихання, але суттєвих відмінностей виявлено не було (p > 0,05). Крім того, для всіх різних місць відбору зразків дихання були створені попарні моделі PLS-DA, але суттєвих відмінностей виявлено не було (p > 0,05). Крім того, парні моделі PLS-DA також були створені між усіма різними місцями розташування зразків дихання, але істотних відмінностей виявлено не було (p > 0,05). Крім того, також були створені парні моделі PLS-DA для всіх різних місць відбору проб дихання, але суттєвих відмінностей не виявлено (p > 0,05).此外，在呼吸样本的所有不同位置之间也生成了成对PLS-DA 模型，但未发现显着差异(p > 0,05). PLS-DA 模型，但未发现显着差异 (p > 0,05). Крім того, парні моделі PLS-DA також були сгенеровані між усіма різними місцями розташування зразків дихання, але істотних відмінностей виявлено не було (p > 0,05). Крім того, також були створені парні моделі PLS-DA для всіх різних місць відбору проб дихання, але суттєвих відмінностей не виявлено (p > 0,05).
Зміни в навколишньому повітрі в приміщенні, але не у видихуваному повітрі, розподіл ЛОС відрізняється залежно від місця відбору проб, аналіз без нагляду за допомогою PCA показує розділення між зразками повітря в приміщенні, зібраними в різних місцях, але не відповідними зразками видихуваного повітря. Зірочки позначають центроїди групи.
У цьому дослідженні ми проаналізували розподіл летких органічних сполук (ЛОС) у повітрі приміщень у п'яти поширених місцях відбору проб дихання, щоб краще зрозуміти вплив фонових рівнів ЛОС на аналіз дихання.
Розділення зразків повітря в приміщеннях спостерігалося у всіх п'яти різних місцях. За винятком 3-карену, який був присутній у всіх досліджуваних зонах, розділення було спричинене різними летючими органічними сполуками, що надало кожному місцю специфічного характеру. У сфері ендоскопічної оцінки леткі органічні сполуки, що викликають розділення, є переважно монотерпенами, такими як бета-пінен, та алканами, такими як додекан, ундекан та тридекан, які зазвичай зустрічаються в ефірних оліях, що використовуються в засобах для чищення 13. Враховуючи частоту очищення ендоскопічних пристроїв, ці ЛОС, ймовірно, є результатом частого очищення приміщень. У клінічних дослідницьких лабораторіях, як і в ендоскопії, розділення відбувається переважно через монотерпени, такі як альфа-пінен, але також, ймовірно, через засоби для чищення. У складній операційній сигнатура ЛОС складається переважно з розгалужених алканів. Ці сполуки можна отримати з хірургічних інструментів, оскільки вони багаті на масла та мастила 14. У хірургічному середовищі типові ЛОС включають ряд спиртів: 1-нонанол, який міститься в рослинних оліях та засобах для чищення, і бензиловий спирт, який міститься в парфумах та місцевих анестетиках.15,16,17,18 ЛОС у лабораторії мас-спектрометрії дуже відрізняються від очікуваних в інших областях, оскільки це єдина неклінічна область, що оцінюється. Хоча деякі монотерпени присутні, більш однорідна група сполук розділяє цю область з іншими сполуками (2,2,2-трифтор-N-метилацетамід, піридин, розгалужений ундекан, 2-пентилфуран, етилбензол, фурфурал, етиланізат), ортоксилен, метаксилен, ізопропанол та 3-карен), включаючи ароматичні вуглеводні та спирти. Деякі з цих ЛОС можуть бути вторинними по відношенню до хімічних речовин, що використовуються в лабораторії, яка складається з семи систем мас-спектрометрії, що працюють у режимах TD та інжекції рідини.
За допомогою PLS-DA спостерігалося сильне розділення зразків повітря в приміщенні та дихання, спричинене 62 з 113 виявлених ЛОС. У повітрі приміщень ці ЛОС є екзогенними та включають диізопропілфталат, бензофенон, ацетофенон та бензиловий спирт, які зазвичай використовуються в пластифікаторах та ароматизаторах19,20,21,22 останні можуть бути знайдені в засобах для чищення16. Хімічні речовини, що містяться у видихуваному повітрі, є сумішшю ендогенних та екзогенних ЛОС. Ендогенні ЛОС складаються переважно з розгалужених алканів, які є побічними продуктами перекисного окислення ліпідів23, та ізопрену, побічного продукту синтезу холестерину24. Екзогенні ЛОС включають монотерпени, такі як бета-пінен та D-лімонен, які можна простежити до ефірних олій цитрусових (також широко використовуються в засобах для чищення) та харчових консервантів13,25. 1-Пропанол може бути ендогенним, що утворюється в результаті розщеплення амінокислот, або екзогенним, присутнім у дезінфікуючих засобах26. Порівняно з диханням повітрям у приміщенні, виявляються вищі рівні летких органічних сполук, деякі з яких були визначені як можливі біомаркери захворювань. Було показано, що етилбензол є потенційним біомаркером низки респіраторних захворювань, включаючи рак легенів, ХОЗЛ27 та легеневий фіброз28. Порівняно з пацієнтами без раку легенів, рівні N-додекану та ксилолу також були виявлені у вищих концентраціях у пацієнтів з раком легенів29 та метацимолу у пацієнтів з активним виразковим колітом30. Таким чином, навіть якщо відмінності в повітрі в приміщенні не впливають на загальний профіль дихання, вони можуть впливати на рівень певних ЛОС, тому моніторинг фонового повітря в приміщенні все ще може бути важливим.
Також спостерігалося розділення між зразками повітря в приміщеннях, зібраними вранці та вдень. Основними характеристиками ранкових зразків є розгалужені алкани, які часто екзогенно зустрічаються в засобах для чищення та восках31. Це можна пояснити тим, що всі чотири клінічні приміщення, включені до цього дослідження, були очищені перед відбором проб повітря в приміщенні. Усі клінічні зони розділені різними леткими органічними сполуками, тому це розділення не можна віднести до прибирання. Порівняно з ранковими зразками, денні зразки загалом показали вищі рівні суміші спиртів, вуглеводнів, ефірів, кетонів та альдегідів. Як 1-пропанол, так і фенол можна знайти в дезінфікуючих засобах26,32, що очікується, враховуючи регулярне прибирання всієї клінічної зони протягом дня. Дані про дихання збираються лише вранці. Це пов'язано з багатьма іншими факторами, які можуть впливати на рівень летких органічних сполук у видихуваному повітрі протягом дня, який неможливо контролювати. Це включає споживання напоїв та їжі33,34 та різний ступінь фізичних навантажень35,36 перед відбором проб дихання.
Аналіз летких органічних сполук (ЛОС) залишається на передньому краї розвитку неінвазивної діагностики. Стандартизація відбору проб залишається проблемою, але наш аналіз переконливо показав, що не було суттєвих відмінностей між зразками дихання, зібраними в різних місцях. У цьому дослідженні ми показали, що вміст летких органічних сполук у навколишньому повітрі в приміщенні залежить від місця розташування та часу доби. Однак наші результати також показують, що це суттєво не впливає на розподіл летких органічних сполук у видихуваному повітрі, що свідчить про те, що відбір проб дихання можна проводити в різних місцях без суттєвого впливу на результати. Перевага надається включенню кількох місць та дублюванню збору зразків протягом триваліших періодів часу. Нарешті, розділення повітря в приміщенні з різних місць та відсутність розділення у видихуваному повітрі чітко показують, що місце відбору проб суттєво не впливає на склад людського дихання. Це обнадійливо для досліджень аналізу дихання, оскільки це усуває потенційний фактор, що впливає на стандартизацію збору даних дихання. Хоча всі дихальні патерни одного суб'єкта були обмеженням нашого дослідження, це може зменшити відмінності в інших факторах, що впливають на поведінку людини. Однодисциплінарні дослідницькі проекти раніше успішно використовувалися в багатьох дослідженнях37. Однак, для того, щоб зробити остаточні висновки, потрібен подальший аналіз. Рекомендується регулярний відбір проб повітря в приміщенні, а також проб дихання, щоб виключити екзогенні сполуки та виявити конкретні забруднювачі. Ми рекомендуємо виключити ізопропіловий спирт через його поширеність у засобах для чищення, особливо в медичних закладах. Це дослідження було обмежене кількістю проб дихання, зібраних на кожному місці, і потрібна подальша робота з більшою кількістю проб дихання, щоб підтвердити, що склад людського дихання суттєво не впливає на контекст, у якому знаходяться зразки. Крім того, дані про відносну вологість (ВВ) не збиралися, і хоча ми визнаємо, що відмінності у ВВ можуть впливати на розподіл ЛОС, логістичні проблеми як у контролі ВВ, так і в зборі даних про ВВ є значними у великомасштабних дослідженнях.
На завершення, наше дослідження показує, що вміст летких органічних сполук (ЛОС) у навколишньому повітрі приміщень змінюється залежно від місця розташування та часу, але це, схоже, не стосується зразків дихання. Через невеликий розмір вибірки неможливо зробити остаточні висновки щодо впливу навколишнього повітря в приміщенні на відбір проб дихання, і потрібен подальший аналіз, тому рекомендується відбирати проби повітря в приміщенні під час дихання, щоб виявити будь-які потенційні забруднювачі, ЛОС.
Експеримент проводився протягом 10 послідовних робочих днів у лікарні Святої Марії в Лондоні у лютому 2020 року. Щодня з кожного з п'яти місць брали два зразки дихання та чотири зразки повітря в приміщенні, загалом 300 зразків. Усі методи виконували відповідно до відповідних інструкцій та норм. Температура в усіх п'яти зонах відбору проб контролювалася на рівні 25°C.
Для відбору проб повітря в приміщенні було обрано п'ять місць: лабораторія мас-спектрометрії, хірургічна амбулаторія, операційна, зона оцінки, зона ендоскопічної оцінки та клінічна навчальна кімната. Кожен регіон було обрано тому, що наша дослідницька група часто використовує їх для набору учасників для аналізу дихання.
Проби повітря в приміщенні відбирали через інертні покриті термодесорбційні (TD) пробірки Tenax TA/Carbograph (Markes International Ltd, Ллантрісан, Велика Британія) зі швидкістю 250 мл/хв протягом 2 хвилин за допомогою насоса для відбору проб повітря від SKC Ltd., загальна складність. Подайте 500 мл навколишнього повітря в кожну TD пробірку. Потім пробірки герметизували латунними кришками для транспортування назад до лабораторії мас-спектрометрії. Проби повітря в приміщенні відбирали по черзі в кожному місці щодня з 9:00 до 11:00 і знову з 15:00 до 17:00. Зразки відбирали у двох примірниках.
Зразки дихання були зібрані у окремих суб'єктів, які пройшли відбір проб повітря в приміщенні. Процес відбору проб дихання проводився відповідно до протоколу, затвердженого Комітетом з етики досліджень NHS Health Research Authority—London—Camden & Kings Cross (посилання 14/LO/1136). Процес відбору проб дихання проводився відповідно до протоколу, затвердженого Комітетом з етики досліджень NHS Health Research Authority—London—Camden & Kings Cross (посилання 14/LO/1136). Процес відбору проб дихання проводився відповідно до протоколу, схваленого Управлінням медичних досліджень NHS — Лондон — Комітет з етичних досліджень Camden & Kings Cross (посилання 14/LO/1136). Процес відбору проб дихання проводився відповідно до протоколу, затвердженого Комітетом з етики досліджень Управління медичних досліджень Національної служби охорони здоров'я – Лондон – Камден і Кінгс-Крос (посилання 14/LO/1136).Процедуру відбору проб дихання проводили відповідно до протоколів, затверджених Медичним дослідницьким агентством NHS-London-Camden та Комітетом з етики досліджень Кінгс-Крос (посилання 14/LO/1136). Дослідник надав письмову інформовану згоду. Для нормалізації дослідники не їли та не пили з півночі попередньої ночі. Повітря збирали за допомогою виготовленого на замовлення одноразового пакета Nalophan™ (ПЕТ поліетилентерефталат) об'ємом 1000 мл та поліпропіленового шприца, що використовувався як герметичний мундштук, як раніше описано Belluomo et al. Доведено, що Nalofan є чудовим середовищем для зберігання дихальних шляхів завдяки своїй інертності та здатності забезпечувати стабільність сполуки до 12 годин38. Залишаючись у цьому положенні протягом щонайменше 10 хвилин, лікар видихає в пакет для зразків під час нормального спокійного дихання. Після наповнення до максимального об'єму пакет закривають поршнем шприца. Як і у випадку з відбором проб повітря в приміщенні, використовуйте насос для відбору проб повітря SKC Ltd. протягом 10 хвилин, щоб відкачати повітря з мішка через трубку TD: підключіть голку великого діаметра без фільтра до повітряного насоса на іншому кінці трубки TD через пластикові трубки та SKC. Зробіть акупунктуру мішка та вдихайте повітря зі швидкістю 250 мл/хв через кожну трубку TD протягом 2 хвилин, завантажуючи загалом 500 мл вдихів у кожну трубку TD. Зразки знову збирали у двох дублікатах, щоб мінімізувати варіабельність вибірки. Вдихи збирали лише вранці.
Пробірки TD очищували за допомогою кондиціонера для пробірок TC-20 TD (Markes International Ltd, Llantrisan, Велика Британія) протягом 40 хвилин при 330°C з потоком азоту 50 мл/хв. Всі зразки аналізували протягом 48 годин після збору за допомогою газового хроматографа з часомірним спектроскопом з мас-спектрометрією (GC-TOF-MS). ГХ Agilent Technologies 7890A був поєднаний з термодесорбційною установкою TD100-xr та мас-спектрометром BenchTOF Select (Markes International Ltd, Llantrisan, Велика Британія). Пробірку TD спочатку промивали протягом 1 хвилини зі швидкістю потоку 50 мл/хв. Початкову десорбцію проводили при 250°C протягом 5 хвилин з потоком гелію 50 мл/хв для десорбції летких органічних сполук на холодну пастку (Material Emissions, Markes International, Llantrisan, Велика Британія) у розділеному режимі (1:10) при 25°C. Десорбцію з холодною пасткою (вторинну) проводили при 250°C (з балістичним нагріванням 60°C/с) протягом 3 хвилин зі швидкістю потоку He 5,7 мл/хв, а температуру потоку до газового хроматографа безперервно нагрівали до 200°C. Колонка являла собою колонку Mega WAX-HT (20 м×0,18 мм×0,18 мкм, Chromalytic, Гемпшир, США). Швидкість потоку колонки була встановлена ​​на 0,7 мл/хв. Температуру печі спочатку встановили на 35°C протягом 1,9 хвилини, потім підвищили до 240°C (20°C/хв, витримка 2 хвилини). Лінію передачі мас-спектрометра підтримували на рівні 260°C, а джерело іонів (електронний удар 70 еВ) - на рівні 260°C. Аналізатор мас-спектрометра налаштували на запис від 30 до 597 м/с. Десорбцію в холодній пастці (без пробірки TD) та десорбцію в кондиціонованій чистій пробірці TD проводили на початку та в кінці кожного аналізу, щоб переконатися у відсутності ефектів перенесення. Той самий холостий аналіз проводили безпосередньо перед та одразу після десорбції зразків дихання, щоб забезпечити можливість безперервного аналізу зразків без коригування TD.
Після візуального огляду хроматограм, файли необроблених даних були проаналізовані за допомогою Chromspace® (Sepsolve Analytical Ltd.). Сполуки, що представляють інтерес, були ідентифіковані з репрезентативних зразків дихального повітря та повітря в приміщенні. Анотація базується на мас-спектрі летких органічних сполук та індексі утримування з використанням бібліотеки мас-спектрів NIST 2017. Індекси утримування розраховували шляхом аналізу суміші алканів (nC8-nC40, 500 мкг/мл у дихлорметані, Merck, США) об'ємом 1 мкл, доданої до трьох кондиціонованих TD-пробірок за допомогою установки для завантаження калібрувального розчину, та аналізували за тих самих умов TD-GC-MS, і зі списку необроблених сполук для аналізу залишали лише ті, що мали коефіцієнт зворотної відповідності > 800. Індекси утримування розраховували шляхом аналізу суміші алканів (nC8-nC40, 500 мкг/мл у дихлорметані, Merck, США) об'ємом 1 мкл, доданої до трьох кондиціонованих TD-пробірок за допомогою установки для завантаження калібрувального розчину, та аналізували за тих самих умов TD-GC-MS, і зі списку необроблених сполук для аналізу залишали лише ті, що мали коефіцієнт зворотної відповідності > 800.Індекси утримування розраховували шляхом аналізу 1 мкл суміші алканів (nC8-nC40, 500 мкг/мл у дихлорметані, Merck, США) у трьох кондиціонованих TD-пробірках з використанням блоку завантаження калібрувального розчину та аналізували за тих самих умов TD-GC-MS.і з вихідного списку з'єднань для аналізу були виділені тільки з'єднання з коефіцієнтом зворотного співпадання > 800. і з початкового списку сполук для аналізу були збережені лише сполуки з коефіцієнтом зворотної відповідності > 800.通过分析烷烃混合物（nC8-nC40，500 мкг/мл在二氯甲烷中，Merck，USA）计算保留指数，通过校准溶液加载装置将1 мкл加标到三个调节过的TD 管上，并在相同的TD-GC-MS 条件下进行分析并且从原始化合物列表中，仅保留反向匹配因子> 800的化合物进行分析。通过 分析 烷烃 （（nc8-nc40，500 мкг/мл 在 中 ， ， merck ， USA） 保留 指数 ， 通过 校准 加载装置 将 1 μl 到 三 调节 过 的 的 管 ， 并 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 800的化合物进行分析。Індекси утримування розраховували шляхом аналізу суміші алканів (nC8-nC40, 500 мкг/мл у дихлорметані, Merck, США), 1 мкл додавали до трьох кондиціонованих TD-пробірок шляхом калібрування завантажувача розчину та додавали туди ж.виконаних в таких же умовах TD-GC-MS і з вихідного списку сполук, для аналізу були представлені тільки сполуки з коефіцієнтом зворотної відповідності > 800. виконано за тих самих умов TD-GC-MS, і з початкового списку сполук, для аналізу було залишено лише сполуки з оберненим коефіцієнтом наближення > 800.Також видаляються кисень, аргон, вуглекислий газ та силоксани. Нарешті, будь-які сполуки зі співвідношенням сигнал/шум < 3 також були виключені. Нарешті, будь-які сполуки зі співвідношенням сигнал/шум < 3 також були виключені. Наконец, будь-які з'єднання з відношенням сигнал/шум <3 також були виключені. Нарешті, будь-які сполуки зі співвідношенням сигнал/шум <3 також були виключені.最后，还排除了信噪比< 3 的任何化合物。.最后，还排除了信噪比< 3 的任何化合物。. Наконец, будь-які з'єднання з відношенням сигнал/шум <3 також були виключені. Нарешті, будь-які сполуки зі співвідношенням сигнал/шум <3 також були виключені.Потім з усіх файлів даних було вилучено відносну кількість кожної сполуки, використовуючи отриманий список сполук. Порівняно з NIST 2017, у зразках дихання було ідентифіковано 117 сполук. Відбір проводився за допомогою програмного забезпечення MATLAB R2018b (версія 9.5) та Gavin Beta 3.0. Після подальшого вивчення даних, ще 4 сполуки були виключені шляхом візуального огляду хроматограм, залишивши 113 сполук для включення до подальшого аналізу. Кількість цих сполук була виявлена ​​з усіх 294 зразків, які були успішно оброблені. Шість зразків було видалено через низьку якість даних (негерметичні TD-пробірки). У решті наборів даних для оцінки відтворюваності було розраховано односторонні кореляції Пірсона серед 113 ЛОС у зразках повторних вимірювань. Коефіцієнт кореляції становив 0,990 ± 0,016, а значення p – 2,00 × 10–46 ± 2,41 × 10–45 (середнє арифметичне ± стандартне відхилення).
Усі статистичні аналізи виконували на R версії 4.0.2 (R Foundation for Statistical Computing, Відень, Австрія). Дані та код, що використовувалися для аналізу та генерації даних, є загальнодоступними на GitHub (https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath). Інтегровані піки спочатку були логарифмично перетворені, а потім нормалізовані за допомогою нормалізації загальної площі. Зразки з повторними вимірюваннями були зведені до середнього значення. Пакети «ropls» та «mixOmics» використовуються для створення моделей PCA без нагляду та моделей PLS-DA з наглядом. PCA дозволяє ідентифікувати 9 зразків, що викидають значення. Первинний зразок дихання був згрупований зі зразком повітря приміщення і тому вважався порожньою пробіркою через помилку вибірки. Решта 8 зразків - це зразки повітря приміщення, що містять 1,1'-біфеніл, 3-метил. Подальше тестування показало, що всі 8 зразків мали значно нижче виробництво ЛОС порівняно з іншими зразками, що свідчить про те, що ці викиди були спричинені людською помилкою під час завантаження пробірок. Розділення місць розташування було перевірено в PCA за допомогою PERMANOVA з веганського пакету. PERMANOVA дозволяє ідентифікувати поділ груп на основі центроїдів. Цей метод раніше використовувався в подібних метаболомних дослідженнях39,40,41. Пакет ropls використовується для оцінки значущості моделей PLS-DA з використанням випадкової семикратної перехресної валідації та 999 перестановок. Сполуки з балом проекції змінної важливості (VIP) > 1 вважалися релевантними для класифікації та залишалися значущими. Сполуки з балом проекції змінної важливості (VIP) > 1 вважалися релевантними для класифікації та залишалися значущими. Поєднання з показником проекції змінної важливості (VIP) > 1 вважалися придатними для класифікації та зберігалися як важливі. Сполуки з оцінкою проекції змінної важливості (VIP) > 1 вважалися придатними для класифікації та залишалися значущими.具有可变重要性投影 (VIP) 分数> 1 的化合物被认为与分类相关并保留为显着。具有可变重要性投影 (VIP) 分数> 1 Поєднання з оцінкою змінної важливості (VIP) > 1 вважалися придатними для класифікації та залишалися значущими. Сполуки з оцінкою змінної важливості (VIP) > 1 вважалися придатними для класифікації та залишалися значущими.Також були вилучені навантаження з моделі PLS-DA для визначення групових внесків. ЛОС для конкретного місця визначаються на основі консенсусу парних моделей PLS-DA. Для цього профілі ЛОС у всіх місцях були перевірені один на один, і якщо ЛОС з VIP > 1 був постійно значущим у моделях і відносився до одного й того ж місця, його вважали специфічним для місця розташування. Для цього профілі ЛОС у всіх місцях були перевірені один на один, і якщо ЛОС з VIP > 1 був постійно значущим у моделях і відносився до одного й того ж місця, його вважали специфічним для місця розташування. Для цього профілю LOS всі розміщені були перевірені один проти іншого, і якщо LOS з VIP> 1 був постійно значущим у моделях і ставився до одного і тому ж місці, тоді він вважався специфічним для розміщення. Для цього профілі ЛОС усіх локацій були перевірені один на один, і якщо ЛОС з VIP > 1 був послідовно значущим у моделях і стосувався одного й того ж місця, то його вважали специфічним для місця.为此，对所有位置的VOC 配置文件进行了相互测试，如果VIP > 1 的VOC在模型中始终显着并归因于同一位置，则将其视为特定位置。为 此 ， 对 所有 的 的 voc 配置 文件 了 相互 测试 ， 如果 vip> 1 的 voc 在 中 始终 显着 并归因 于 一 位置 ， 将 其 视为 特定。。。 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置位置 位置 位置 位置З цією ціллю профілів ЛОС у всіх місцях розташування були поставлені один з другим, а ЛОС з VIP> 1 вважався зависячим від місця розташування, якщо він був постійно значущим у моделі і ставився до одного і тому ж місці розташування. З цією метою профілі ЛОС у всіх місцях порівнювали один з одним, і ЛОС з VIP > 1 вважався залежним від місця розташування, якщо він був постійно значущим у моделі та стосувався одного й того ж місця.Порівняння зразків дихання та повітря в приміщенні проводилося лише для зразків, взятих вранці, оскільки вдень зразки дихання не бралися. Для однофакторного аналізу використовувався тест Вілкоксона, а коефіцієнт хибних результатів розраховувався за допомогою поправки Бенджаміні-Хохберга.
Набори даних, згенеровані та проаналізовані під час поточного дослідження, доступні у відповідних авторів за обґрунтованим запитом.
Оман, А. та ін. Леткі речовини людини: Леткі органічні сполуки (ЛОС) у видихуваному повітрі, шкірних виділеннях, сечі, фекаліях та слині. J. ​​Breath res. 8(3), 034001 (2014).
Беллуомо, І. та ін. Селективна мас-спектрометрія з іонно-струмовою трубкою для цілеспрямованого аналізу летких органічних сполук у диханні людини. Національний протокол. 16(7), 3419–3438 (2021).
Ханна, Г.Б., Бош'єр, П.Р., Маркар, С.Р. та Романо, А. Точність та методологічні проблеми тестів на видихуваному повітрі на основі летких органічних сполук для діагностики раку. Ханна, Г.Б., Бош'єр, П.Р., Маркар, С.Р. та Романо, А. Точність та методологічні проблеми тестів на видихуваному повітрі на основі летких органічних сполук для діагностики раку.Ханна, Г.Б., Бошир, П.Р., Маркар, С.Р. та Романо, А. Точність та методологічні питання тестів на основі летких органічних сполук у вихлопних газах для діагностики раку. Ханна, Г.Б., Бошієр, PR, Маркар, SR та Романо, А.基于挥发性有机化合物的呼出气测试在癌症诊断中的准确性和方法学挑战。 Ханна, Г.Б., Бош'єр, П.Р., Маркар, С.Р. та Романо, А. Точність та методологічні проблеми діагностики раку на основі летких органічних сполук.Ханна, Г.Б., Бошир, П.Р., Маркар, С.Р. та Романо, А. Точність та методологічні питання дихального тестування на леткі органічні сполуки в діагностиці раку.JAMA Онкол. 5(1), e182815 (2019).
Бошієр, П.Р., Кушнір, Дж.Р., Пріст, О.Г., Марцін, Н. та Ханна, Г.Б. Варіація рівнів летких слідових газів у трьох лікарняних середовищах: наслідки для клінічного тестування дихання. Бошієр, П.Р., Кушнір, Дж.Р., Пріст, О.Г., Марцін, Н. та Ханна, Г.Б. Варіація рівнів летких слідових газів у трьох лікарняних середовищах: наслідки для клінічного тестування дихання.Бошир, П.Р., Кушнір, Дж.Р., Пріст, О.Г., Марчін, Н. та Ханна, Г.Б. Різниця в рівнях летких слідових газів у трьох лікарняних умовах: значення для клінічного тестування дихання. Бошієр, PR, Кушнір, JR, Пріст, Огайо, Марцін, Н. та Ханна, Великобританія三种医院环境中挥发性微量气体水平的变化：对临床呼气测试的影响。 Бошієр, PR, Кушнір, JR, Пріст, Огайо, Марцін, Н. та Ханна, ВеликобританіяБошир, П.Р., Кушнір, Дж.Р., Пріст, О.Г., Марчін, Н. та Ханна, Г.Б. Зміни рівнів летких слідових газів у трьох лікарняних умовах: значення для клінічного тестування дихання.Журнал релігійних досліджень 4(3), 031001 (2010).
Trefz, P. та ін. Безперервний моніторинг дихальних газів у реальному часі в клінічних умовах з використанням часопролітної мас-спектрометрії реакції переносу протонів. анус. Chemical. 85(21), 10321-10329 (2013).
Кастельянос, М., Ксіфра, Г., Фернандес-Реаль, Х.М. та Санчес, Х.М. Концентрації газу в диханні відображають вплив севофлурану та ізопропілового спирту в лікарняних умовах, що не пов'язані з роботою. Кастельянос, М., Ксіфра, Г., Фернандес-Реаль, Х.М. та Санчес, Х.М. Концентрації газу в диханні відображають вплив севофлурану та ізопропілового спирту в лікарняних умовах, що не пов'язані з роботою.Кастелланос, М., Ксіфра, Г., Фернандес-Реаль, Дж. М. та Санчес, Дж. М. Концентрації газу, що видихається, відображають вплив севофлурану та ізопропілового спирту в умовах лікарні, що не пов'язані з роботою. Кастелланос, М., Ксіфра, Г., Фернандес-Реал, Дж. М. та Санчес, Дж. М.呼吸气体浓度反映了在非职业条件下的医院环境中暴露于七氟醚和异丙醇。 Кастелланос, М., Ксіфра, Г., Фернандес-Реал, Дж. М. та Санчес, Дж. М.Кастелланос, М., Ксіфра, Г., Фернандес-Реаль, Дж. М. та Санчес, Дж. М. Концентрації газів у дихальних шляхах відображають вплив севофлурану та ізопропанолу в умовах лікарні та нестаціонарного середовища.J. Breath res. 10(1), 016001 (2016).
Маркар С.Р. та ін. Оцінка неінвазивних дихальних тестів для діагностики раку стравоходу та шлунка. JAMA Oncol. 4(7), 970-976 (2018).
Салман, Д. та ін. Мінливість летких органічних сполук у повітрі приміщень у клінічних умовах. J. Breath res. 16(1), 016005 (2021).
Філліпс, М. та ін. Леткі маркери раку молочної залози у диханні. Breast J. 9 (3), 184–191 (2003).
Філліпс, М., Грінберг, Дж. та Сабас, М. Альвеолярний градієнт пентану в нормальному диханні людини. Філліпс, М., Грінберг, Дж. та Сабас, М. Альвеолярний градієнт пентану в нормальному диханні людини.Філліпс М., Грінберг Дж. та Сабас М. Альвеолярний градієнт пентану при нормальному диханні людини. Phillips, M., Greenberg, J. & Sabas, M. 正常人呼吸中戊烷的肺泡梯度。 Філліпс, М., Грінберг, Дж. та Сабас, М.Філліпс М., Грінберг Дж. та Сабас М. Альвеолярні градієнти пентану при нормальному диханні людини.вільні радикали. резервуар для зберігання. 20(5), 333–337 (1994).
Харшман С.В. та ін. Характеристика стандартизованого відбору проб дихання для використання в польових умовах. J. Breath res. 14(1), 016009 (2019).
Маурер, Ф. та ін. Вимірювання викидів забруднювачів атмосферного повітря у видихуваному повітрі. J. ​​Breath res. 8(2), 027107 (2014).
Салехі, Б. та ін. Терапевтичний потенціал альфа- та бета-пінену: дивовижний дар природи. Biomolecules 9 (11), 738 (2019).
Інформаційна панель хімічних речовин CompTox – бензиловий спирт. https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID5020152#chemical-functional-use (дата звернення: 22 вересня 2021 р.).
Альфа Аесар – L03292 Бензиловий спирт, 99%. https://www.alfa.com/en/catalog/L03292/ (дата звернення: 22 вересня 2021 р.).
Компанія Good Scents – Бензиловий спирт. http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1001652.html (дата звернення: 22 вересня 2021 р.).
Хімічна панель CompTox – це диізопропілфталат. https://comptox.epa.gov/dashboard/dsstoxdb/results?search=DTXSID2040731 (дата звернення: 22 вересня 2021 р.).
Люди, Робоча група МАІР з оцінки канцерогенного ризику. Бензофенон. : Міжнародне агентство з дослідження раку (2013).
Компанія Good Scents – Ацетофенон. http://www.thegoodscentscompany.com/data/rw1000131.html#tooccur (дата звернення: 22 вересня 2021 р.).
Ван Госсум, А. та Декуйпер, Дж. Алкани дихання як показник перекисного окислення ліпідів. Ван Госсум, А. та Декуйпер, Дж. Алкани дихання як показник перекисного окислення ліпідів.Ван Госсум, А. та Декуйпер, Дж. Дихання алканів як індикатор перекисного окислення ліпідів. Van Gossum, A. & Decuyper, J. Breath 烷烃作为脂质过氧化的指标。 Van Gossum, A. & Decuyper, J. Дихання алканів як індикатор 脂质过过化的的剧情。Ван Госсум, А. та Декуйпер, Дж. Дихання алканів як індикатор перекисного окислення ліпідів.ЄВРО. Журнал країн 2(8), 787–791 (1989).
Салерно-Кеннеді, Р. та Кешман, К.Д. Потенційне застосування ізопрену дихання як біомаркера в сучасній медицині: короткий огляд. Салерно-Кеннеді, Р. та Кешман, К.Д. Потенційне застосування ізопрену дихання як біомаркера в сучасній медицині: короткий огляд. Салерно-Кеннеді, Р. та Кешман, К.Д.Можливі застосування ізопрену в диханні як біомаркера в сучасній медицині: короткий огляд. Salerno-Kennedy, R. & Cashman, KD 呼吸异戊二烯作为现代医学生物标志物的潜在应用：简明概述。 Салерно-Кеннеді, Р. та Кешман, К.Д.Салерно-Кеннеді, Р. та Кешман, К.Д. Потенційне застосування респіраторного ізопрену як біомаркера для сучасної медицини: короткий огляд.Wien Klin Wochenschr 117 (5–6), 180–186 (2005).
Kureas M. et al. Цілеспрямований аналіз летких органічних сполук у видихуваному повітрі використовується для диференціації раку легень від інших захворювань легень та у здорових людей. Metabolites 10(8), 317 (2020).