研究目的
通过分析呼吸中释放的挥发性有机化合物（VOCs），以无创方式检测肺癌（LC）并预测其组织学类型。
研究成果
该研究展示了采用气相色谱/四极杆飞行时间质谱联用技术（GC/QTOF/MS）及配备紫外辐照三氧化钨传感器的电子鼻系统进行肺癌及其组织学类型无创诊断的潜力。研究发现了四种新的潜在肺癌生物标志物，且电子鼻系统在区分不同类型肺癌方面显示出高度准确性。
研究不足
该研究的局限性在于样本量较小，且需要在更大规模队列中进一步验证。所识别生物标志物的特异性和敏感性需在不同人群中加以确认。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用GC/QTOF/MS进行挥发性有机物检测，并使用配备紫外线照射WO3传感器的电子鼻系统进行呼气分析。
2：样本选择与数据来源：
从摩洛哥三家医院肺科单元收集了44名志愿者（32例肺癌患者和12名健康受试者）的呼气样本。
3：实验设备与材料清单：
GC/QTOF/MS（安捷伦科技）、BioVOCTM呼气采样器、ORBOTM 402 Tenax? TA吸附管、Tedlar?采样袋、WO3纳米线传感器。
4：实验流程与操作步骤：
通过GC/QTOF/MS和电子鼻系统采集并分析呼气样本。测量过程中传感器接受394 nm紫外线照射。
5：数据分析方法：
采用主成分分析（PCA）和判别函数分析（DFA）进行数据分析。
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Gas Chromatography Quadrupole Time-of-Flight Mass Spectrometer
GC/QTOF/MS
Agilent Technologies
Detection and analysis of volatile organic compounds in exhaled breath
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Electronic Nose System
E-nose
Custom
Characterization of overall composition of breath samples
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BioVOCTM Breath Sampler
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Markes International
Collection of alveolar breath samples
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ORBOTM 402 Tenax? TA Sorbent Tubes
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Sigma Aldrich
Collection and storage of breath VOCs
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Tedlar? Bags
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Supelco Inc.
Collection of breath samples for e-nose measurements
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HIH 4000-002 Humidity Sensor
HIH 4000-002
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LM35DZ
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