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呼气实现癌症早筛? ——呼气检测,分子诊断的新蓝海

2021-5-18 17:57| 编辑: 归去来兮| 查看: 3170| 评论: 0|来源: 动脉网 | 作者:杨雪

摘要: 全球超千亿美元的IVD体外诊断市场,未来新增长点在哪里?呼气诊断将是其中之一。近十年来,全球呼气检测技术迎来极大飞跃,呼气诊断新蓝海隐隐浮现。我们的呼气看似是无形的,但其实每一口呼出的气都包含着反映身体 ...

球超千亿美元的IVD体外诊断市场,未来新增长点在哪里?呼气诊断将是其中之一。近十年来,全球呼气检测技术迎来极大飞跃,呼气诊断新蓝海隐隐浮现。

 

我们的呼气看似是无形的,但其实每一口呼出的气都包含着反映身体各器官生理/病理状态的生物标志物(Biomarker),这些Biomarker可以作为疾病诊断和健康监测的依据。

 

来自身体各个部位器官代谢产生的Biomarker会随着血液循环到达肺泡,并通过呼气排出体外。这个过程让我们呼出的气体中不仅包含氧气、氮气、二氧化碳和水蒸气这些广为人知的成分,还含有多达100~200种微量存在、反映身体各器官生理状态的生物信号分子——挥发性有机物(volatile organic compound,VOC)

 

VOC代谢物的来源与路径


2017年,以色列、美国、法国、中国和拉脱维亚等5国科学家联合研究,通过对来自9个临床中心的813名患者和591名健康对照进行呼气VOC分析,该项呼气VOC检测可以一次性快速准确地诊断与分型17种疾病,其中包括肺癌、胃癌、结直肠癌、卵巢癌、前列腺癌、膀胱癌、头颈癌、肾癌等在内的8种癌症。[1]

 

5国科学家通过分析呼气VOC诊断17种疾病

 

仅仅通过呼气,就可以同时进行多种癌症检测?这或许听起来不可思议,但其实并非不可能。随着技术突破和临床应用推广,呼气检测在癌症、感染性疾病、重症医学疾病、慢病等领域,有望成为如同影像诊断、血检诊断常见应用的新型IVD辅助诊断方式。


现有的IVD诊断方法很难在精准性、可及性和低成本实现三角平衡。而呼气检测以其无创性、使用便捷性使患者依从度较高。若通过技术创新使检测仪器在保证精确度的前提下,实现小型化和成本的有效控制,便能平衡呼气检测在大范围临床应用上所需的精准性、可及性和低成本。这不仅能改变现有的诊断产业,也将改变整个医疗和健康体系的诊断治疗生态。

 

在过去的几年,呼气这一全新的疾病诊断载体得到了迅猛发展。动脉网从呼气疾病诊断的历史、发展和全球产业化现状对这一新蓝海进行了行业梳理。

 

诺贝尔奖得主发现呼气VOC

 

诺贝尔奖得主美国化学家莱纳斯·鲍林(Linus Pauling)与检测呼气VOC的气相色谱仪

 

早在1970年代,两次诺贝尔奖得主美国化学家Linus Pauling(1954年获得诺贝尔化学奖;1962年获得诺贝尔和平奖)就用气相色谱仪(Gas Chromatography,GC)检测到人类呼气中的200多种挥发性有机化合物(VOC)。这些VOC来自于全身各个器官的新陈代谢,可作为评估身体健康和疾病的生物标志物。呼气检测的相关研究经过50年的发展,呼气VOC与疾病的相关性变得越来越清晰且明确,Oxford Academic 的 《Human Breathomics Database》收录了来自至少2000篇研究文献,确定了近60种疾病和呼气中VOC疾病信号分子的关联,这些相关性涉及数十万临床样本的支持。[2]

 

呼气VOC研究论文发表与呼气检测临床试验统计(来源:Breath Biopsy: The Complete Guide)

 

在病理过程中,细胞代谢的改变会导至生化反应产物VOC的变化。与癌症相关的病理机制包括缺氧、细胞过度增殖、过度炎症和活性氧活跃等,都会导至局部和系统性的VOC种类和浓度发生明显变化。生物学家已提出了几种潜在的生化途径机制。例如,在缺氧和/或炎性疾病中,癌症微环境中的氧化应激促使烷烃和甲基化烷烃形成。癌症患者中细胞色素P450酶的过度活化可能会提高酒精水平。局部缺氧引起的过度细胞增殖导至无氧呼吸,其中产生能量的糖酵解途径释放出酮和醇。

 

这里需要明确的是呼气VOC检测和常见的呼气检测有所不同。

 

常见的呼气检测在临床上已有广泛的应用,根据弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan)咨询公司的数据,2018年我国的呼气检测市场规模约为19亿人民币,2020年预计增长到30亿元。整个呼气检测市场90%都是由检测幽门螺旋杆菌的尿素呼气检测构成。除了幽门螺旋杆菌检测外,临床中已有的呼气检测项目还包括醉酒检测、CO检测新生儿黄疸、NO检测哮喘等多种呼气检测。这些呼气检测对于大众来说并不陌生,技术也较成熟。

 

呼气VOC检测和这些已有的呼气检测的根本区别在于前者检测的是有机物而非无机物分子。

 

呼气检测的生物标志物可以分为两类:一类是呼气中的无机物分子,比如NH3、H2S,还有NO、CO、H2/CH4。无机物分子主要来自菌类,例如13C和14C主要用于检测幽门螺旋杆菌,H2/CH4 用于检测肠道菌群紊乱。

 

而VOC检测则专注于有机物分子。呼气中的VOC含量稀少,是全身各个器官组织新陈代谢产物的重要组成部分,包括碳氢化合物(芳香族和脂肪族)、含氧有机物(醛、醇、酚、羧酸、醚和呋喃)等。

 

解码呼气VOC精准诊断疾病和健康

 

呼气VOC能够诊断哪些疾病?微量的VOC分子如何与特定的疾病实现关联?

 

在确认呼气VOC与特定疾病的关系上,需要大量严谨的临床试验,通过VOC分析仪器采集病人与健康人的呼气图谱进行对比,找到重复且有差异的VOC分子组合作为疾病生物标志物进行疾病判断。

 

在这一方法基础之上,形成了呼气代谢组学(breath metabolomics)的概念。通过对由上百种呼气VOC分子组成的图谱进行信号模式识别,可同时诊断十几种甚至更多种疾病;通过医疗大数据和深度学习技术,可以进一步提高诊断的精准性并扩大适应症。

 

呼气VOC疾病关联图谱

 

在疾病研究中,对于某些疾病与呼气VOC信号分子的关联已经有了大量明确且清晰的证据。目前,呼气VOC可以用于诊断的疾病包括:癌症,例如肺癌、结直肠癌、胃癌等,感染性疾病,慢性疾病,例如阿兹海默症、糖尿病等。

 

呼气代谢组学经过近50年的积累,除了越来越多的科研跟进,近年来世界顶尖的专业医疗机构,如美国的Mayo Clinic、克利夫兰医院以及头部的仪器公司,包括Thermo Fisher、Markes International,还有多家新兴的科技公司都在快速跟进呼气检测的临床应用推广。呼气代谢组学的产业化产品将在不远的将来进入市场。


高分辨率的小型化技术或可是破局之关键

 

呼气VOC能被发现诊断疾病,离不开高精密度的色谱和质谱分析技术。这些技术对仪器本身以及数据分析都有着极高的要求,技术的突破是产业化和市场化的关键点。


大型气相色谱质谱联用仪器与质谱设备

 

呼气中VOC的含量通常非常稀少,低至百万分之一(ppm~10-6)甚至十亿分之一(ppb~10-9)的水平,需要应用特殊的样本前处理技术及灵敏度极高的仪器对其进行检测。


目前,已有VOC检测设备主要包括气相色谱仪 (gas chromatography, GC)、气相色谱质谱联用仪(gas chromatography/mass spectrometry,GC-MS)、质子转移反应质谱仪(proton transfer reaction mass-mass spectrometry,PTR-MS)及电子鼻传感器等。

 

在这几种检测仪器中,科研最常用的是高灵敏气相色谱质谱联用分析系统(GC–MS)。GC–MS分析系统,可以有效地离线收集、分离和鉴定人呼气中大多数VOC,如脂族化合物、醇、醛、酮、胺及卤代化合物,也足够灵敏地去量化ppb水平的VOC。但GC-MS耗时、昂贵、操作困难等是广泛临床应用的巨大阻力。

 

现有的大型分析设备无法实现呼气检测的大规模临床应用。


以气相色谱和质谱技术为例,现有的大型气相色谱仪器并不是针对临床呼气分析设计的,所以,中央实验室的气相色谱仪器在呼气收集和进样系统上存在不足。另外,目前呼气VOC检测的质谱技术对于分析条件的要求十分苛刻:质谱分析都需要在超真空的环境中实现分子的离子化,而性能优的真空泵体积庞大,限制了质谱仪器的小型化;而有的质谱仪器小型化后,真空度达不到要求,很多离子和其他气体分子碰撞后会湮灭,造成信息丢失,因此分辨率、灵敏度达不到呼气分析的要求。

 

全球领先的呼气VOC检测研发团队几乎都在尝试将呼气检测分析设备实现小型化。只有实现设备的小型化,才能实现呼气检测应用场景的扩大。

 

麻省理工学院的生物医学工程教授Sangeeta Bhatia在Nature Nanotechnology杂志中提出:“呼气检测以其简易与无创的特点成为非常实用的疾病诊断手段 。一些超高灵敏度的微型气体分析技术使得即时检测( POCT )成为可能。”[3]


因此高灵敏度、高分辨率的微型气体分析仪器的出现会大大加速呼气代谢组学的发展。

 

高灵敏、高分辨率的小型化技术成为了呼吸检测破局之关键。呼吸检测的大规模临床推广需要呼气分析仪器在样本收集、样本分析和数据分析三方面稳定可靠,而高灵敏、高分辨率的微型气体分析仪器便于在临床场景中即时收集呼气样本,并且精准地分析呼气VOC信号图谱,为呼气代谢组学提供可靠稳定的保障。与此同时,人工智能AI技术的加入会让呼气VOC分析甚至是行业发展如虎添翼。通过最先进的AI技术,将呼气代谢组学结合大数据、算法和算力,形成动态且精准的诊断结果。由此,便能为呼吸检测临床推广和产业化发展在重复性、一致性和稳定性等方面提供保证。这样的融合一旦成为现实,无论是对医护人员还是广大患者来说,都是一大福音。

 

呼吸代谢组学的另一个关键还包括疾病VOC标志物的确定以及病理相关机制的探索。可喜的是,学术界和工业界正在一起联合推进相关进展。工业界负责寻找呼气疾病信号分子和疾病的关联性,确认Biomarker;学术界去帮助确定这些呼气VOC信号分子产生的代谢途径和机理。

 

谁将引领呼气检测的蓝海市场?

 

存在极高技术壁垒的呼气代谢组学分析,如今正走出顶尖科研院所,通过产业化和市场化面向大众。动脉网梳理了全球最具代表性的呼气代谢组学公司:

 

国外企业领跑

 

1. 英国的Owlstone Medical成立于2016年,核心FAIMS质谱技术来源于英国剑桥大学,专注于癌症、炎症疾病和传染性疾病的非侵入式呼气诊断。这家公司曾获得李嘉诚名下私募投资基金Horizons Ventures领投的5000万美元投资,总融资超过了8400万美元。

 

Owlstone有两大产品:一是ReCIVA呼气收集器(完成呼气样本收集后送至中央实验室利用GC-MS仪器分析);二是基于FAIMS质谱技术的小型化呼气VOC分析设备。

 

目前,Owlstone和美国、英国多所大学与医院正在开展临床合作。在商业化进程上,Owlstone推出了多种癌症筛查与诊断的产品和服务;同时也推出了呼吸系统疾病的研究体系,它可以区分不同类型的慢性呼吸炎症疾病,包括哮喘、慢性阻塞性肺疾病(COPD)和特发性肺纤维化。

 

2. 以色列的NanoScent公司,成立于2017年,核心技术来源于以色列理工学院,它主要利用纳米阵列电子鼻传感器和人工智能技术进行气味识别。NanoScent的气味识别技术应用于环保、消费、医疗等多个领域。在医疗领域,NanoScent正在开发呼气诊断疾病的POCT产品。目前NanoScent已完成2000万美元的A轮融资。

 

国内多家企业争先布局


在传统的基于无机物分子的呼气检测市场中,幽门螺旋杆菌检测主要由北京华亘和深圳海得威两家企业主导;无锡尚沃布局包括NO、H2/CH4、CO检测等处于培育期的呼气检测市场。

 

国内布局呼气VOC检测的企业有步锐科技,步锐科技利用中科院大连物理化学研究所的SPI-TOF质谱技术检测与疾病相关的呼气生物标志物,关注疾病的筛查和诊断。

 

在技术门槛更高的呼气代谢组学分析诊断领域中,精智未来(ChromX Health)凭借其高灵敏、高分辨率的小型气体分析仪器结合人工智能算法,实现呼气VOC组学的精准分析,关注精准的癌症筛查、疾病诊断、病情监测以及个人智能健康管理,是国内代表性的布局企业。

 

另外在此次行业调研中,我们也注意到,ChromX Health的创始人与核心技术来自于美国密歇根大学、耶鲁大学、哈佛大学和麻省理工学院等世界顶尖科研院所。在与国际上其他呼气诊断领跑公司的竞速比赛中,ChromX Health充分利用中国丰富的临床资源,以其创新性的呼气VOC组学分析技术优势,相信在疾病诊断Biomarker的优化、临床应用的推广和呼气VOC检测行业指导等方面会有令人期待的表现。

 

目前,全球呼气代谢组学领域多家公司都处于快速发展期,他们的产品都已进入临床试验阶段,未来可以期待在呼气代谢组学商业化和广泛临床应用方面将很快取得关键突破性进展。简易、精准、无创非侵入式的呼气分子诊断正处在产业爆发的前夕,它有机会改变当前疾病早筛和诊断的技术格局,开辟分子诊断领域波澜壮阔的新蓝海。

 

参考文献

1. Nakhleh MK, et al. Diagnosis and Classification of 17 Diseases from 1404 Subjects via Pattern Analysis of Exhaled Molecules. ACS Nano. 2017;11(1):112-125.

2. Kuo TC, Tan CE, Wang SY, Lin OA, Su BH, Hsu MT, Lin J, Cheng YY, Chen CS, Yang YC, Chen KH, Lin SW, Ho CC, Kuo CH, Tseng YJ. Human Breathomics Database. Database (Oxford). 2020;2020:baz139.

3. Chan LW, Anahtar MN, Ong TH, Hern KE, Kunz RR, Bhatia SN.Engineering synthetic breath biomarkers for respiratory disease. Nature Nanotechnology. 2020;15(9):792-800.

*封面图片来源:123rf


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