Differenzierung von COPD-Patienten einschließlich Bronchialkarzinompatienten von Gesunden mittels Ionenmobilitätsspektrometrie – Einsatz statistischer und bioinformatischer Methoden

Einleitung:

Der Einsatz nicht-invasive Methoden zur Ausatemluftdiagnostik bedarf der weiteren Validierung. Um die Interpretation der Vielzahl von nachweisbaren VOCs zu ermöglichen und geeignete VOC-Cluster für jeweilige Erkrankungen zu generieren, bedarf es des Einsatzes komplexer statistischer und bioinformatischer Methoden.

Methoden:

Die Ausatemluft von 130 Probanden (95 Patienten mit COPD – einschließlich Patienten mit Bronchialkarzinom – und 35 Gesunde) wurde mit dem Ionenmobilitätsspektrometer (IMS), das mit einer Multikapillarsäule (MCC) gekoppelt ist, untersucht. Ausgehend von den Ergebnissen eines Mann-Whitney-Wilcoxon Rangsummentests, um die Analyten mit dem höchsten Potential einer Differenzierung der Gruppen zu finden, wurden Box- und Whisker-Plots ermittelt, metabolisches Mapping durchgeführt sowie Wahrscheinlichkeitsdichten berechnet und miteinander bezüglich Sensitivät, Spezifität, positivem und negativem prädiktivem Wert verglichen. Der Vergleich der Ergebnisse erfolgte mit einer Hauptkomponentenanalyse. Am Ende wurden Entscheidungsbäume erstellt, um die Abhängigkeiten der Analyten und Klassifikationen darzustellen.

Ergebnisse:

Über ein Entscheidungsbaummodell unter Einbeziehung der VOCs PA 8, Ammoniak, 2-Ethyl-1-Hexanol und PA 12 konnten 92 (97%) der COPD-Patienten und 23 der Gesunden (65%) richtig zugeordnet werden.

Schlussfolgerung:

Der Einsatz eines Entscheidungsbaummodells mit Einschluss mehrerer VOCs führt im Vergleich zur Diskremination der Kollektive über nur einen einzigen Metaboliten zu einer schnelleren Unterscheidung und höheren Genauigkeit. Dieses Modell bedarf der Überprüfung an einem geblindeten Kollektiv.