A novel E-nose device for diagnosing respiratory diseases

Respiratory diseases are among the most common causes of severe illness and death worldwide. Among them, Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) and Asthma involve more than 500 million people in the world, 4 million of whom annually die. Recently, the diffusion of the SARS-CoV-2 coronavirus caused an acute respiratory syndrome, which led to more than 6.1 million deaths worldwide. In this context, an early and accurate diagnosis can be essential for a prompt and specific therapeutic intervention. The standard diagnostic tools are valid but present some limitations considering non-invasivity, accessibility to a large cohort of patients, and fast responses. In recent times, the analysis of endogenous volatile organic compounds (VOCs) in exhaled breath through Electronic nose (E-nose) technology was investigated as a potential alternative to traditional diagnostic methods. However, a missing standardized approach for sampling and analysis of breath hampers the pathway toward clinical evaluation. According to these requirements, this thesis aims to investigate the feasibility of E-noses for respiratory diseases diagnosis, to develop a prototype of a novel E-nose device and to realize tools to perform in-vitro test. A preliminary clinical study demonstrated the capability of a commercial E-nose system and machine learning tools to discriminate Covid-19 patients from controls. A series of limitations regarding sampling and storing procedures of exhaled breath were observed. To overcome these issues, a novel E-nose prototype able to directly sample exhaled breath from subjects and provide real-time analysis of the respiratory patterns was developed. The device was evaluated through in-vitro tests with simulated VOCs- enriched breath samples. Preliminary data showed that the proposed solution could be a starting point to develop a reliable point of care technology.

Le malattie respiratorie sono tra le cause più comuni di patologia grave e di morte in tutto il mondo. Tra queste, la broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO) e l'asma coinvolgono più di 500 milioni di persone nel mondo, 4 milioni delle quali muoiono ogni anno. Recentemente, la diffusione del coronavirus SARS-CoV-2 ha causato una sindrome respiratoria acuta, che ha portato a più di 6,1 milioni di morti nel mondo. In questo contesto, una diagnosi precoce e accurata può essere essenziale per un rapido e specifico intervento terapeutico. Gli strumenti diagnostici convenzionali sono validi, ma presentano delle limitazioni riguardo la non invasività, l'accessibilità su larga scala e la rapidità di risposta. In tempi recenti, l'analisi dei composti organici volatili (VOC) endogeni nell’esalato attraverso la tecnologia dei nasi elettronici è stata studiata come potenziale alternativa ai metodi diagnostici tradizionali. Tuttavia, un approccio standardizzato mancante per il campionamento e l'analisi del respiro ostacola il percorso verso la valutazione clinica. In base a questi requisiti, questa tesi mira a indagare la fattibilità dei nasi elettronici per la diagnosi delle malattie respiratorie, a sviluppare un prototipo di un nuovo dispositivo basato su naso elettronico e a realizzare strumenti per eseguire test in vitro. Uno studio clinico preliminare ha dimostrato la capacità di un naso elettronico commerciale e di algoritmi di machine learning per discriminare i pazienti Covid-19 da quelli di controllo. Sono state osservate una serie di limitazioni riguardanti le procedure di campionamento e conservazione dell’esalato. Per superare questi problemi, è stato sviluppato un nuovo prototipo di naso elettronico in grado di campionare direttamente il respiro dai soggetti e fornire un'analisi in tempo reale dei pattern respiratori. Il dispositivo è stato valutato attraverso test in vitro con simulazioni di campioni di respiro arricchiti di gas. I dati preliminari hanno mostrato che la soluzione proposta potrebbe essere un punto di partenza per sviluppare una tecnologia point of care (POC) affidabile.