欧斯通医疗有限公司

　　Owlstone Medical已经开始了一个令人兴奋的项目，以更好地了解人类呼吸的组成，既了解健康人群中存在的多样性，也了解不同疾病状态下的差异。

　　通过这项工作，我们开发了呼气活检VOC图谱?，这是一份已识别和量化的呼气中挥发性有机化合物(VOCs)的目录。该图谱还为已鉴定的化合物提供了见解和科学背景，从而能够自信地选择各种疾病的候选生物标志物。

　　VOC图集:简短的解释

　　挥发性有机化合物是一组化合物，可产生于内源性代谢，如脂质过氧化产物，或外源性来源，如微生物群源代谢或饮食。这些挥发性有机化合物可以在包括呼吸在内的许多体液中检测到，因为挥发性有机化合物可以从它们的起源点扩散，通过血液传播到肺泡膜，在那里它们很容易挥发到肺部的空气中。由于挥发性有机化合物与其产生之间的联系，或与体内生理过程的相互作用，特定的挥发性有机化合物可以作为呼吸中可检测到的非侵入性生物标志物提供显着的益处。

　　我们开发了呼气活检挥发性有机化合物图谱，作为呼气中常见挥发性有机化合物的目录。输入Atlas的初始队列数据是专门构建的，包括不同年龄和种族背景的没有特定病理生理的受试者，以评估组成，以及人类呼吸组成的“正常”变化。自最初的队列以来，我们已经增加了Atlas的容量，以包含疾病队列，并在一系列背景下更广泛地了解呼吸中的VOC组成，以提供对人类呼吸的更详细的了解，作为生物标志物分析的平台。来自初始健康人群的数据可以作为人群正常变化的代表，并作为简化呼吸生物标志物发现和验证的有用基线，例如，确定可能受感兴趣的疾病过程影响的VOC目标。我们的呼吸活检VOC图谱是一个丰富的与呼吸有关的挥发性有机化合物(VOCs)库。数据库、搜索界面和分析工具提供了高可信度的VOCs及其临床、化学和生物学背景。

　　呼吸活检VOC图谱的完整性依赖于四个关键方面的严格标准:

　　稳健的呼吸收集和分析程序

　　区分呼吸中的挥发性有机化合物(呼出)和背景污染物

　　有限公司确认挥发性有机化合物的化学特性

　　精确的量化

　　目前，Atlas中有超过200种来自广泛化学类别的挥发性有机化合物，但随着我们技术能力的扩展，这一数字正在迅速扩大进行进一步的研究。

　　我们最近在代谢组学上发表了一篇论文，“来自呼吸的挥发性有机化合物(VOCs)的高质量鉴定”。本文构建了我们即将发布的呼吸活检VOC Atlas?的基础，您现在可以加入等待列表。

　　由于呼吸研究领域在标准化和可重复性方面的历史挑战，进入VOC图谱的VOCs均来自使用呼吸活检技术采集的呼吸样本，并使用呼吸活检OMNI平台进行分析。

　　recciva将呼吸样本预先浓缩在吸附剂管上，可以收集更大的空气量，并在检测低丰度化合物方面提供更高的灵敏度。预浓缩呼吸样本在室温下可以保持较长时间的稳定，并且体积小，便于运输和储存。这规避了采样效率和存储稳定性的一些挑战，与其他低成本的呼吸收集选择相关。CASPER提供了一个过滤干净的空气源，达到了吸入空气的行业标准，而Collect软件允许从每个参与者那里收集相同体积的呼吸。

　　呼吸活检- ReCIVA呼吸取样器

　　OMNI平台采用金标准高分辨率精确质量TD-GC-MS对呼吸样本进行分析，然后采用稳健的统计方法。热解吸(TD)作为样品导入的一种手段，允许呼气样品在聚焦陷阱上预先集中，从而提高了痕量VOC检测的灵敏度。通过精确的校准和QC程序，无论是对单个样品还是整个分析管道，都可以最大限度地提高结果的可信度。

　　什么是呼吸活检OMNI?

　　在每个研究队列中，进入挥发性有机化合物图谱的呼气化合物的优势之一是，它们与背景样本进行了强有力的分析比较。这是为了区分呼吸中的挥发性有机化合物与来自环境的背景污染物挥发性有机化合物，或来自呼吸采样前立即吸入的呼吸采样设备。

　　目前，背景样本是在每次呼吸样本之前立即使用相同的设备和程序收集的，以反映测量时VOC的背景。背景样本也从整个设备气流路径中收集，以捕获采样过程中所有可能的VOC背景来源。挥发性有机化合物只有在符合用于比较呼吸和代表性系统背景样本的预定义指标时才会被识别。欧斯通医疗公司使用了三个指标:

　　标准偏差(SD)度量:在队列内的所有系统背景样本中计算每个VOC的平均信号。VOC特性是co如果该队列中至少50%的呼吸样本的信号超过系统背景信号的平均值加上3个SDs，则视为呼吸信号。如果在少于4个系统背景样本中观察到值，则根据该度量，VOC自动为呼气。

　　配对t检验方法度量:将每个呼吸样本中的挥发性有机化合物与相应的进行比较在配对系统背景样本中寻找VOC。如果一个特征与fold difference≥2且配对t检验单尾p值≤0.05相关，则认为该特征为呼吸。

　　曲线下接收者工作特征面积(ROC-AUC)指标:每个VOC用于生成一个ROC-AUC值，用于将样本分类为呼吸或系统背景。一个特性是。当呼吸与背景的倍数差> 1，计算出的ROC-AUC值≥0.8时，认为呼吸正常。

　　采用严格的流程来支持高置信度的化合物鉴定;在相同的分析方法上运行参考标准，在公差标准内比较高分辨率破碎谱，并与烷烃阶梯比较保留指数。保留索引对于防止由于化学类内光谱相似性而导致的VOCs误识别特别有价值。通过准确地确定分子式和区分具有相似质量的不同挥发性有机化合物，提供了高特异性。进入VOC图谱的VOCs通常达到一级置信度，并根据MSI化合物识别标准进行标记。

　　准确定量呼气中挥发性有机化合物的丰度对于稳健的生物标志物发现和验证至关重要。为了量化挥发性有机化合物的浓度，在适当的浓度范围内对每种化合物的目标进行校准曲线，以封装在呼吸中观察到的水平，尽可能与呼吸样本一起。然后用它来确定基于峰值面积信号的采样值。然后，通过将ng值除以所收集的呼吸总量，可以将该值转换为呼吸浓度。

　　我们期待分享更多所有种类的分子，以及它们的临床意义继续更好地了解呼吸中分子的多样性。如欲了解更多有关挥发性有机化合物地图集及所含化合物的资料，请与我们联络，或欲登记以获取有关获取挥发性有机化合物地图集的最新资料，请填写表格。