COVID-19 Detection from Mass Spectra of Exhaled Breath

要約

世界保健機関によると、SARS-CoV-2 ウイルスは 2020 年から 2023 年にかけて世界的な緊急事態を引き起こし、その結果、新型コロナウイルス感染症と診断された 7 億 5,000 万人以上の人のうち約 700 万人が死亡しました。
この数年間、ポリメラーゼ連鎖反応と抗原検査は疾病管理において重要な役割を果たしました。
この研究では、独自の質量分析計を利用して呼気中のイオンを測定する、高速かつ非侵襲的な検出システムを提案します。
私たちは、たとえ無症状であっても、感染者は肺から排出される空気中に特徴を示し、それがナノテクベースの技術によって検出され、ソフトコンピューティングアルゴリズムによって認識されることを実証しました。
約 300 人の患者を対象に臨床試験が実施されました。10 ～ 351 の質量電荷範囲の質量スペクトルが測定され、適切に前処理され、さまざまな分類モデルによって分析されました。
最終的に、このシステムは、新型コロナウイルス感染症の症例を特定する際に 95% の精度と 94% の再現率を示しました。
従来の方法論に匹敵するパフォーマンスを備えた提案されたシステムは、一般的な病気の日常検査と新たな流行に対する緊急対応の両方で重要な役割を果たす可能性があります。

要約(オリジナル)

According to the World Health Organization, the SARS-CoV-2 virus generated a global emergency between 2020 and 2023 resulting in about 7 million deaths out of more than 750 million individuals diagnosed with COVID-19. During these years, polymerase-chain-reaction and antigen testing played a prominent role in disease control. In this study, we propose a fast and non-invasive detection system exploiting a proprietary mass spectrometer to measure ions in exhaled breath. We demonstrated that infected individuals, even if asymptomatic, exhibit characteristics in the air expelled from the lungs that can be detected by a nanotech-based technology and then recognized by soft-computing algorithms. A clinical trial was ran on about 300 patients: the mass spectra in the 10-351 mass-to-charge range were measured, suitably pre-processed, and analyzed by different classification models; eventually, the system shown an accuracy of 95% and a recall of 94% in identifying cases of COVID-19. With performances comparable to traditional methodologies, the proposed system could play a significant role in both routine examination for common diseases and emergency response for new epidemics.

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