Development of a device for the automatic sampling and separation of exhaled breath in electronic nose systems

Lung cancer is the worldwide leading cause of cancer death, and one the main causes of its high mortality rate is the late-stage tumor detection. New screening tools, among which there are Electronic Noses (eNoses), have been proposed during the last decades achieving interesting results. They exploit the analysis of Volatile Organic Compounds (VOCs) present in the exhaled breath to assess the presence of a disease. In this work we present the development of a system for the automatic sampling and separation of the exhaled breath with the aim of improving the eNose analysis. The proposed device aims at automatically separating the two components of exhaled breath, consisting of Anatomical Dead Space (DS) and Alveolar air (AV), based on the real time monitoring of the CO2 concentration in the airway gas. Alveolar air should contain higher concentrations of those VOCs reflecting the metabolic activity of an individual with respect to a mixed expiratory sample (ME), therefore it should make cancer detection more accurate. To test the effectiveness of such a separation, the developed instrument was validated on ten healthy volunteers. Their breath samples were collected in separate bags and analyzed with a prototype of electronic nose. The recorded data demonstrate that, if properly processed, DS and AV air samples can be considered to be significantly different, and can also be discriminated from a ME sample. This result is not a validation of the better suitability of alveolar air for tumor detection, but it is an encouraging starting point for future works including validation tools and involving lung cancer patients.

Il cancro al polmone è la principale causa di morte per cancro in tutto il mondo, e una delle ragioni principali del suo elevato tasso di mortalità è la diagnosi del tumore in fase avanzata. Nuovi strumenti di screening, tra cui i Nasi Elettronici (eNose), sono stati proposti negli ultimi decenni ed hanno ottenuto risultati interessanti. Questi dispositivi sfruttano l'analisi dei composti organici volatili (VOCs) presenti nell’esalato per valutare la presenza di una patologia. In questo lavoro presentiamo lo sviluppo di un sistema per il campionamento e la separazione automatica dell’esalato allo scopo di migliorare l'analisi dei nasi elettronici. Il dispositivo proposto mira a separare automaticamente le due porzioni dell’esalato, ossia lo Spazio Morto Anatomico (DS) e l’Aria Alveolare (AV), basandosi sul monitoraggio in tempo reale della concentrazione di CO2 nel respiro. L'aria alveolare dovrebbe contenere concentrazioni più elevate di quei VOCs che riflettono l'attività metabolica di un individuo rispetto a un campione di aria misto (ME), pertanto dovrebbe aumentare l’accuratezza nella detezione del cancro. Per testare l'efficacia di tale separazione, lo strumento sviluppato è stato convalidato su dieci volontari sani. I loro campioni di respiro sono stati raccolti in sacche separate e analizzati con un prototipo di naso elettronico. I dati registrati dimostrano che, se elaborati correttamente, i campioni di aria DS e AV possono essere considerati significativamente diversi tra loro e anche da un campione ME. Questo risultato non è una validazione della migliore idoneità dell'aria alveolare per il rilevamento del tumore, ma è un incoraggiante punto di partenza per lavori futuri che possano includere strumenti di convalida e che coinvolgano pazienti affetti da cancro del polmone.