Development of an electronic nose for the detection of lung cancer biomarkers in exhaled breath

In 2020, 18% of the 9.96 million recorded deaths for cancer was due to lung cancer. This pathology can occur in different forms depending on the cells it originates from, and the most adequate treatment (typically chemotherapy, radiotherapy or surgical intervention) varies according to the nature of the tumor. The efficacy of the treatment, and consequently the survivability rate of the patient, is higher when the tumor is diagnosed in its early stages (I or II), but usually symptoms related to lung cancer occur in more advanced stages of the disease (III or IV), or they are mistaken for symptomatology caused by other pathologies, such as chronic obstructive pulmonary disease. It is then of crucial importance to have screening tools able to perform a preventive audit on a high-risk population to identify asymptomatic patients and direct them towards diagnostic exams (more expensive and invasive), with the aim of intervening as early as possible on the neoplasia and increasing the patient chances of survivability. At the moment, screening programs are based on imaging techniques such as low-dose computed tomography which, despite the reduction in terms of patient radiation exposure with respect to standard computed tomography, still remains an invasive technique and produces a high number of false positives. To overcome these limitations, in the last years new solutions have been explored, amongst which there is exhaled breath analysis: a non-invasive technique that, by the study of the volatile organic compounds contained in the patient exhaled air, is capable of distinguishing amongst them the presence of specific biomarkers, which are indicators of the disease occurrence. The technologies that are commonly used to carry out this type of analysis are gas chromatography and mass spectrometry, which offer high accuracy but at the same time are expensive and complex. Recently, innovative technologies based on sensor arrays, electronic noses, have begun to develop: these are small, portable and moderately priced devices, able to analyze the content of a gas sample in real time and react to the presence of certain biomarkers. The purpose of this thesis was to create a device based on polymeric sensors capable of recognizing, with sufficient accuracy and selectivity, three different volatile organic compounds (i.e. toluene, butanone and hexanal) present in three distinct gas mixtures, in a closed environment and in static conditions. This is a preliminary work with the aim of developing a system that can be applied in the future, within the context of lung cancer screening, to samples of exhaled air. The created system mainly consists of three parts: the resistive and capacitive biosensors, made by the team of Professor Francesco Cellesi and Francesco Bosatelli by exploiting the deposition of thin films of molecularly imprinted polymers on interdigitated electrodes; an electronic circuit, entirely driven by a microcontroller, for the acquisition and processing of the signal; a graphic interface developed in order to allow the user to interact dynamically with the device and visualize the acquired data. From the validation tests performed, the developed device has shown performances comparable to those of the instruments used as a reference (in some cases even better), in particular for resistive measurements. It was then used in the laboratory to investigate the behavior of (resistive) sensors after being exposed to each of the three compounds under examination. Each sensor showed a response, in terms of resistance variation with respect to the baseline value, to each of the compounds it came into contact with, showing a poor selectivity; however, the induced response was different from compound to compound. This is an excellent result, which paves the way for the possible use of these sensors in combination with artificial intelligence algorithms to distinguish the presence of certain compounds in gas samples of unknown composition. Furthermore, experiments on the intensity of the response as a function of the exposure time have shown how the more the sensor has been in contact with the compound under exam, the more accentuated the variation in resistance with respect to the baseline is. The work carried out in this project represents only the first step towards the development of a lung cancer screening tool that can be effectively applied in a clinical setting; still, the results turned out to be very promising.

Nel 2020, il 18% delle 9,96 milioni di morti per tumore è stata causata da tumore al polmone. Questa patologia si può manifestare sotto diverse forme, dipendentemente dalle cellule dalle quali origina, e il trattamento terapeutico più adeguato (tipicamente chemioterapia, radioterapia o asportazione chirurgica) varia in base alla natura del tumore. L'efficacia del trattamento, e di conseguenza la probabilità di sopravvivenza del paziente, è più elevata quando il tumore viene diagnosticato in uno stadio precoce (I o II), ma la maggior parte dei sintomi legati al cancro al polmone si manifesta negli stadi più avanzati della malattia (III e IV), oppure viene confusa con sintomatologia dovuta ad altre patologie (come ad esempio la broncopneumopatia cronica ostruttiva). È dunque di importanza fondamentale disporre di strumenti di screening in grado di effettuare un controllo preventivo sulla popolazione ad alto rischio per identificare eventuali pazienti asintomatici e indirizzarli verso successivi esami diagnostici (più costosi e invasivi), al fine di intervenire il prima possibile sulla neoplasia e aumentare la probabilità di sopravvivenza del paziente. Attualmente, i programmi di screening si basano su tecniche di imaging come la tomografia computerizzata a bassa dose, che pur riducendo il quantitativo di radiazioni a cui viene sottoposto il paziente rispetto ad una tomografia tradizionale, resta comunque una tecnica invasiva e produce un elevato numero di falsi positivi. Per far fronte a queste limitazioni, negli ultimi anni sono state esplorate nuove soluzioni, tra le quali l'analisi del respiro esalato: si tratta di una tecnica assolutamente non invasiva che, attraverso lo studio dei composti volatili organici dispersi nell'aria espirata dal paziente, è in grado di distinguere tra di essi specifici biomarcatori, indicatori della presenza della malattia. Le tecnologie che comunemente vengono impiegate per effettuare questo tipo di analisi sono la gascromatografia e la spettrometria di massa, le quali offrono elevata accuratezza ma al tempo stesso sono costose e complesse. Recentemente hanno cominciato a svilupparsi tecnologie innovative basate su array di sensori, i nasi elettronici: si tratta di dispositivi di piccole dimensioni, portabili e con prezzi moderati, in grado di analizzare anche in tempo reale il contenuto di un campione di gas e reagire alla presenza di determinati biomarcatori. Lo scopo di questa tesi è stato quello di realizzare un dispositivo basato su sensori polimerici in grado di riconoscere, con sufficiente accuratezza e selettività, tre differenti composti volatili organici (toluene, butanone ed esanale) presenti in tre distinte miscele gassose, in un ambiente chiuso e in condizioni statiche. Si tratta di un lavoro preliminare con lo scopo di sviluppare un sistema che possa essere in futuro applicato, in un contesto di screening per il tumore al polmone, a campioni di aria esalata. Il sistema realizzato si compone principalmente di tre parti: i biosensori resistivi e capacitivi, realizzati dal team del Professor Francesco Cellesi e Francesco Bosatelli sfruttando la deposizione di film sottili di polimeri a stampo molecolare su elettrodi interdigitati; un circuito elettronico di acquisizione ed elaborazione del segnale interamente pilotato da microcontrollore; un'interfaccia grafica con lo scopo di permettere all'utente di interagire dinamicamente col dispositivo e visualizzare i dati acquisiti. Dai test di validazione eseguiti, il dispositivo sviluppato ha dimostrato performances comparabili a quelle degli strumenti usati come riferimento (in alcuni casi addirittura migliori), in particolare per quanto riguarda le misure di resistenza. È stato quindi utilizzato in laboratorio per indagare il comportamento dei sensori (resistivi) in seguito all'esposizione a ciascuno dei tre composti in esame. Ciascun sensore ha mostrato una risposta, in termini di variazione di resistenza rispetto al valore di baseline, ad ognuno dei composti coi quali è entrato in contatto, evidenziando una scarsa selettività; tuttavia, la risposta si è rivelata differente da composto a composto. Questo è un ottimo risultato, che apre la strada al possibile utilizzo di questi sensori in combinazione con algoritmi di intelligenza artificiale per distinguere la presenza di determinati composti in campioni gassosi dalla composizione ignota. Inoltre, esperimenti sull'intensità della risposta in funzione del tempo di esposizione hanno evidenziato come la variazione di resistenza rispetto alla baseline sia tanto più accentuata quanto più il sensore è stato a contatto con il composto in esame. Il lavoro svolto in questo progetto rappresenta solo il primo passo verso lo sviluppo di uno strumento di screening per il cancro al polmone che possa essere effettivamente applicato in un contesto clinico; tuttavia, i risultati si sono rivelati promettenti.