Carta Científica
Estudio de la enfermedad pulmonar intersticial difusa mediante el análisis de partículas volátiles en el aire exhalado
Study of Diffuse Interstitial Lung Disease With the Analysis of Volatile Particles in Exhaled Air
Diego Castillo Villegasa,
, Silvia Barrila,b, Jordi Ginera, Paloma Millan-Billia,b,c, Ana Rodrigo-Troyanoa,b,c,d, Jose Luis Merinoe, Oriol Sibilaa,f
Corresponding author
a Servicio de Neumología, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, IIB-Sant Pau, Barcelona, España
b Servicio de Neumología, Hospital Arnau de Vilanova, Lleida, España
c Servicio de Neumologia, Hospital Germans Trias i Pujol, Badalona, España
d Servicio de Neumología, Hospital Son Espases, Palma de Mallorca, España
e Electronic Systems Group, Universitat de les Illes Balears, Palma de Mallorca, España
f Instituto del Tórax, Servicio de Neumología, Hospital Clínic, Universitat de Barcelona, IDIBAPS, CIBERES, Barcelona, España
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Representación gráfica del análisis de componentes principales que muestra las diferencias en la huella respiratoria entre pacientes con EPID y sujetos sanos (precisión validación cruzada del 90% [p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001]). B. Curva AUROC para la discriminación de sujetos con EPID según la huella respiratoria.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La nariz electrónica es una tecnología no invasiva que gracias a una serie de sensores químicos electrónicos incorporados en el dispositivo permite identificar componentes orgánicos volátiles (COVs) en el aire exhalado<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0075"><span class="elsevierStyleSup">1,2</span></a>. Estudios previos que han utilizado esta tecnología han determinado huellas respiratorias específicas en pacientes con diversas enfermedades respiratorias crónicas, como la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>, el asma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a> o la fibrosis quística<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>. Recientemente, también se ha identificado el valor del análisis de COVs para la discriminación de pacientes con EPID<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a> frente a controles sanos. Por ello nos planteamos evaluar si la nariz electrónica es útil para discriminar no solo a aquellos sujetos con EPID respecto a controles sanos, sino también respecto a aquellos con enfermedad respiratoria crónica (EPOC).</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para ello desarrollamos, entre 2016 y 2018, un estudio exploratorio prospectivo y observacional. El protocolo del estudio fue aprobado por el comité de ética e investigación de la institución (IIBSP-COL-2015-40). Se obtuvo el consentimiento informado de todos los participantes antes de su inclusión en el estudio. Los sujetos con EPID fueron incluidos desde una consulta monográfica durante el desarrollo del estudio. El grupo EPOC y el grupo control corresponden a 2 cohortes, también prospectivas, que habían sido seleccionadas en estudios previos de nuestro grupo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">7,8</span></a>. Los criterios de inclusión del grupo EPID consistían en: mayores 18 años de edad, diagnóstico de EPID según las guías clínicas vigentes de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> y ausencia de contraindicación para participación en el estudio. Los criterios de exclusión fueron: presencia de otra enfermedad pulmonar crónica o aguda, ausencia de TC de tórax o pruebas funcionales respiratorias.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para evaluar el perfil de COVs el aire exhalado fue recogido según la metodología descrita previamente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">4,5,8,10</span></a>. Básicamente, el sujeto respira a volumen corriente durante 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>minutos y la muestra se recoge en bolsas de Tedlar® gracias a una válvula de Hans Rudolph, que posee un filtro inspiratorio y un reservorio espiratorio de sílice expuesto al aire seco. En las 12<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>horas previas a la prueba todos los pacientes tuvieron que permanecer en ayunas, no fumar y suspender cualquier medicación inhalada. Mediante la matriz de 32 sensores la nariz electrónica (Cyranose 320®, Smith Detections, Pasadena, CA) genera un perfil de COVs exhaladas (huella respiratoria).</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La huella respiratoria de los pacientes incluidos en el estudio fue comparada utilizando una aplicación de reconocimiento de patrones mediante MATLAB software (v.R2012a). Se representaron mediante una regresión logística como gráficas mono o bidimensionales, siguiendo los algoritmos previamente publicados<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">8,10</span></a>. Los datos crudos fueron reducidos mediante análisis de componentes principales (PCA) a 3 factores principales. Estos factores PCA se analizaron mediante análisis univariante ANOVA seguido del test de diferencia mínima significativa <span class="elsevierStyleItalic">post-hoc</span>. La clasificación de los pacientes basada en los factores PCA se realizó utilizando un análisis discriminante canónico lineal, calculado como el que obtiene el mejor porcentaje de pacientes correctamente clasificados. La función discriminante se entrena con muestras de todos menos de un sujeto. Posteriormente se analizan las muestras del sujeto restante. Si se asignan correctamente 3 o 4 muestras la función discriminante se considera válida para este individuo. El proceso se repite para todos los individuos y los resultados se utilizan para calcular el valor porcentual de precisión con validación cruzada<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>. Un valor de p menor de 0,05 para la función discriminante entrenada se considera estadísticamente significativo. Finalmente, se generó una curva <span class="elsevierStyleItalic">Receiver Operating Characteristics</span> (ROC) utilizando los resultados de la función discriminante y combinando todas las muestras de un sujeto. El área bajo la curva (AUROC) se calculó mediante regresión logística múltiple.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se incluyeron en el análisis del estudio un total de 130 sujetos, distribuidos de la siguiente forma: 59 pacientes (45%) en el grupo EPID, 40 pacientes (31%) en el grupo EPOC y 31 pacientes (24%) en el grupo control de sujetos sanos. Aunque los sujetos de los grupos EPID y EPOC tenían edades similares (65 y 68 años respectivamente) el grupo control era más joven (42 años). Paralelamente en este grupo la mayoría no tenía historial de exposición al tabaco (16,1%), mientras que los otros 2 grupos estaban conformados mayoritariamente por fumadores o exfumadores (EPID 59,3%, EPOC 100%). Respecto a la función pulmonar, obviamente en el grupo EPOC había un patrón obstructivo en la espirometría (FEV1 41%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DS) que no estaba presente en los otros 2 grupos.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El perfil de COVs (huella respiratoria) determinado por la nariz electrónica en el grupo EPID y el grupo control fue claramente distinta a la evaluación visual (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>A). El análisis discriminante canónico mostró una precisión de validación cruzada del 90% (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001). La capacidad de la técnica para detectar pacientes con EPID según el análisis ROC fue óptima (AUROC 0,92), con una sensibilidad del 96,6%, una especificidad del 77,4%, un valor predictivo positivo (VPP) de 0,89 y valor predictivo negativo (VPN) de 0,73 (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>B). La comparación entre el grupo EPID y EPOC también mostró resultados estadísticamente significativos, pero en esta ocasión la precisión fue menor. El análisis discriminante canónico mostró una precisión de validación cruzada del 66% (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,007) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>) y el valor AUROC fue de 0,73.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por tanto, los hallazgos del presente estudio demuestran que la nariz electrónica podría ser una herramienta útil para discriminar entre EPID y sujetos sanos. En la literatura médica disponemos tan solo de 2 estudios similares al nuestro. El primero, publicado por Krauss et al. analizó diferentes EPID, como fibrosis pulmonar idiopática o neumonía organizada criptogénica frente a controles sanos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>. Más recientemente Moor et al. compararon una cohorte mayor de sujetos con EPID (322) frente a controles sanos, obteniendo una AUROC de 1<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. Es importante mencionar que en este estudio se incluyó también una cohorte de validación, en la que se obtuvo el mismo valor. Estos resultados son superponibles a los obtenidos en nuestro estudio (AUROC de 0,92). Como novedad, nuestra investigación además demuestra que, aunque con menor capacidad discriminativa (precisión de validación cruzada 66%, AUROC 0,73), la nariz electrónica también es capaz de distinguir entre sujetos con EPID frente a casos con EPOC.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto a las investigaciones previas el mayor valor de este estudio es que es el primero que incluye de forma prospectiva casos incidentes de EPID (nuevo diagnóstico) y que, por lo tanto, no habían recibido tratamiento previo. Por el contrario, las principales limitaciones provienen del hecho de ser un estudio unicéntrico, con una cohorte relativamente pequeña. Por supuesto, es preciso realizar estudios multicéntricos para validar estos resultados. Otra posible limitación es el hecho de que el grupo de controles sanos sea más joven que el grupo de estudio. Sin embargo, estudios ya publicados indican que ni la edad, ni el sexo ni el hábito tabáquico tienen influencia significativa en la huella respiratoria<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">12–14</span></a>.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, la nariz electrónica es una tecnología no invasiva que potencialmente podría ser útil para la detección de sujetos con EPID en la población general, lo cual podría significar una mejora en el proceso de cribado de la enfermedad.</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Financiación</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esta investigación contó con el soporte de la Sociedad Española de Neumología y Cirugía Torácica mediante la beca EPID Futuro 2015.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Autoría</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">D.<span class="elsevierStyleSmallCaps">C</span>., S.B. y O.S. diseñaron el estudio. D.C., S.B. y P.M-B fueron los responsables de la inclusión de pacientes, J.G. de la determinación nariz electrónica y J.L.M. del análisis partículas volátiles. Todos los autores participaron en el análisis de datos y redacción del manuscrito.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Financiación" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Autoría" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "xack581124" "titulo" => "Agradecimientos" ] 3 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "multimedia" => array:2 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1831 "Ancho" => 1508 "Tamanyo" => 277360 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Perfil COVs (huella respiratoria) grupo EPID y grupo control.</p> <p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A. Representación gráfica del análisis de componentes principales que muestra las diferencias en la huella respiratoria entre pacientes con EPID y sujetos sanos (precisión validación cruzada del 90% [p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001]). B. Curva AUROC para la discriminación de sujetos con EPID según la huella respiratoria.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1079 "Ancho" => 1258 "Tamanyo" => 208073 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Perfil COVs entre grupo EPID y grupo EPOC. Representación gráfica del análisis de componentes principales que muestra las diferencias en la huella respiratoria entre pacientes con EPID y aquellos con EPOC (precisión validación cruzada 66%, p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,007).</p>" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:14 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0075" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Electronic noses and disease diagnostics" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:2 [ 0 => "A.P. Turner" 1 => "N. 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| 2024 October | 64 | 20 | 84 |
| 2024 September | 76 | 23 | 99 |
| 2024 August | 94 | 40 | 134 |
| 2024 July | 92 | 19 | 111 |
| 2024 June | 90 | 26 | 116 |
| 2024 May | 119 | 38 | 157 |
| 2024 April | 72 | 21 | 93 |
| 2024 March | 79 | 19 | 98 |
| 2024 February | 70 | 35 | 105 |
| 2024 January | 80 | 32 | 112 |
| 2023 December | 86 | 32 | 118 |
| 2023 November | 107 | 26 | 133 |
| 2023 October | 85 | 37 | 122 |
| 2023 September | 102 | 34 | 136 |
| 2023 August | 74 | 27 | 101 |
| 2023 July | 100 | 21 | 121 |
| 2023 June | 90 | 17 | 107 |
| 2023 May | 73 | 17 | 90 |
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| 2022 December | 103 | 27 | 130 |
| 2022 November | 117 | 43 | 160 |
| 2022 October | 132 | 42 | 174 |
| 2022 September | 112 | 42 | 154 |
| 2022 August | 77 | 34 | 111 |
| 2022 July | 127 | 45 | 172 |
| 2022 June | 95 | 44 | 139 |
| 2022 May | 92 | 36 | 128 |
| 2022 April | 163 | 52 | 215 |
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| 2022 February | 72 | 21 | 93 |
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| 2021 November | 1 | 0 | 1 |
| 2021 October | 1 | 0 | 1 |
| 2021 September | 1 | 0 | 1 |
| 2021 July | 2 | 0 | 2 |
| 2021 June | 9 | 4 | 13 |
| 2021 May | 2 | 0 | 2 |
| 2021 April | 18 | 11 | 29 |
| 2021 March | 0 | 2 | 2 |
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