ACS Omega：闻味识疾病！浙大开发出电子鼻或可诊断帕金森

PD作为一种神经系统疾病，需要患者的临床体征、超声检查以及神经电生理检查等才可以确诊。几年前，科学家发现一位名叫Joy Milne的女性可以从神经退行性疾病的患者身上可以“嗅出”帕金森病，一度成为公众关注焦点。从那时起，研究人员一直试图制造一种可以通过人体皮肤散发的气味来诊断帕金森的设备。

近日，来自浙江大学等研究机构在国际知名期刊ACS Omega上发表了题为“Artificial Intelligent Olfactory System for the Diagnosis of Parkinson’s Disease”的研究成果（图1），研究人员开发了一种便携式人工智能嗅觉（Artificial Intelligent Olfactory， AIO）系统，或称“电子鼻”，这种系统可通过皮肤散发的气味诊断受试者是否患有帕金森病。

研究人员发现帕金森氏症患者会分泌更多的皮脂（一种由皮肤皮脂腺产生的油性蜡状物质），同时帕金森病也会促使身体中酵母、某些酶和激素的增加，这些物质结合在一起就会产生某种特定气味。尽管像Milne这样的“超级嗅觉者”非常罕见，但研究人员已经使用气相色谱-质谱法（GC-MS）分析了PD患者皮脂中具有气味的化合物，鉴于仪器体积庞大、处理速度慢且价格昂贵，研究人员希望尽快开发一种快速、易用、便携且廉价的气相色谱（Gas chromatography，GC）系统，通过气味诊断帕金森，使其适用于医疗单位快速检测。

研究人员将GC与表面声波传感器和嵌入式机器学习（ML）算法相结合，建立了用于通过气味诊断帕金森的人工智能嗅觉系统（图2）。该研究团队共征集了63位受试人员，其中包括31名帕金森病患者和32名健康受试者（对照组），通过用纱布擦拭参与者的上背部，收集用于做研究的皮脂样本。研究人员进一步用电子鼻分析了纱布中散发出的挥发性有机物，发现三种气味化合物辛醛、乙酸己酯和紫苏醛在两组之间存在显着差异，然后利用这些化合物建立了帕金森诊断模型。

接下来，研究人员利用该模型分析了另外12名PD患者和12名健康对照者（验证集）的皮脂，发现预测PD的准确率为70.8%（仅仅基于用于建模的三种化合物的识别）。当使用该模型识别真正PD患者时，其敏感性高达91.7%，但其特异性仅为50%，表明假阳性率很高。这是由于当患者皮脂中其它干扰化合物的保留时间与以上三种生物标志物的保留时间相同时，AIO系统会默认为上述三种化合物，从而出现假阳性。

研究人员表示，在电子鼻准备好用于临床之前，团队还需要进行更多的实验以提高模型的准确率。期望以后各种普通诊所和医疗单位能够使用这种小型的、便捷式的设备对PD患者进行检测。（生物谷Bioon.com）