气味王国讲解医疗诊断借助嗅觉科技的案例

在医疗诊断领域，数字气味技术正悄然崭露头角，为疾病的检测与诊断带来新的契机，其借助模拟人类嗅觉机制的电子鼻系统，通过对气味分子的精准识别与分析，在多种疾病诊断中展现出独特优势。

浙江大学化学系邬建敏教授课题组长期深耕智能嗅觉传感器领域，他们研发的超灵敏石墨烯嗅觉系统在幽门螺旋杆菌（HP）感染诊断中成效显著。该系统的核心——石墨烯嗅觉传感器，利用高分子聚电解质阳离子PDDA对还原氧化石墨烯（rGO）进行插层，拓宽了rGO层间距，提升了气体可及性；同时提出金属基材料模拟嗅觉受体新思路，丰富了rGO表面气体结合位点，能够在常温下检测到ppb浓度级别的痕量有机和无机气体。课题组收集了225例临床呼气样本，涵盖138个健康个体与87个经尿素呼气试验（UBT）确诊的HP阳性患者样本，经超灵敏石墨烯嗅觉系统分析，训练集和验证集的受试者工作特征曲线（ROC）下面积分别达0.992和0.988，训练集敏感性和特异性为93.1%和97.4%，验证集为91.4%和92.4%，整体准确率分别达92%和91% 。外部测试组（18例健康个体和15例HP阳性患者）数据显示，该模型区分健康组与HP感染组能力良好，诊断敏感性86.7%、特异性88.9%，以0.436为患病分类阈值时，总体诊断准确率88%，AUC值0.972，彰显出在HP免标记筛查中的巨大潜力。 除了幽门螺旋杆菌检测，帕金森病的诊断也有了数字气味技术的身影。浙江大学等研究机构开发出便携式人工智能嗅觉（AIO）系统，即“电子鼻”。帕金森氏症患者会分泌更多皮脂，且体内酵母、酶和激素的变化促使特定气味产生。研究团队征集63位受试人员（31名帕金森病患者和32名健康受试者），用纱布擦拭其背部收集皮脂样本，经电子鼻分析挥发性有机物，发现辛醛、乙酸己酯和紫苏醛三种气味化合物在两组间差异显著，基于此建立诊断模型。对另外12名PD患者和12名健康对照者的皮脂分析显示，预测PD准确率为70.8%，识别真正PD患者时敏感性高达91.7%，但特异性仅50%，存在假阳性问题。后续虽需更多实验提升准确率，但已为帕金森病的早期便捷诊断提供了新方向。 数字气味技术凭借电子鼻系统，以其快速、非侵入性等特性，在医疗诊断领域开启了新的篇章，无论是幽门螺旋杆菌这类常见病菌感染，还是帕金森病这类复杂神经系统疾病，都展现出广阔应用前景，有望成为未来医疗诊断中不可或缺的有力工具 。

以上就是气味王国对医疗诊断借助嗅觉科技的案例的详细解读