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O interesse na análise de compostos orgânicos voláteis (COVs) no ar exalado cresceu nas últimas duas décadas. Ainda existem incertezas quanto à normalização da amostragem e se os compostos orgânicos voláteis do ar interno afetam a curva de compostos orgânicos voláteis do ar exalado. Avalie os compostos orgânicos voláteis do ar interno em locais de amostragem de respiração de rotina no ambiente hospitalar e determine se isso afeta a composição do hálito. O segundo objetivo foi estudar as flutuações diárias no conteúdo de compostos orgânicos voláteis no ar interno. O ar interno foi coletado em cinco locais pela manhã e à tarde usando uma bomba de amostragem e um tubo de dessorção térmica (TD). Colete amostras de ar somente pela manhã. Os tubos de TD foram analisados por cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massas de tempo de voo (GC-TOF-MS). Um total de 113 COVs foram identificados nas amostras coletadas. A análise multivariada mostrou uma separação clara entre o ar respirável e o ar ambiente. A composição do ar interno muda ao longo do dia, e diferentes locais têm COVs específicos que não afetam o perfil respiratório. As respirações não mostraram separação com base na localização, sugerindo que a amostragem pode ser feita em locais diferentes sem afetar os resultados.
Compostos orgânicos voláteis (COVs) são compostos à base de carbono, gasosos à temperatura ambiente e produtos finais de diversos processos endógenos e exógenos1. Há décadas, pesquisadores se interessam pelos COVs devido ao seu potencial papel como biomarcadores não invasivos de doenças humanas. No entanto, ainda há incerteza quanto à padronização da coleta e análise de amostras respiratórias.
Uma área-chave de padronização para análise da respiração é o impacto potencial de COVs de fundo no ar ambiente interno. Estudos anteriores mostraram que os níveis de fundo de COVs no ar ambiente interno afetam os níveis de COVs encontrados no ar exalado3. Boshier et al. Em 2010, a espectrometria de massa de fluxo de íons selecionados (SIFT-MS) foi usada para estudar os níveis de sete compostos orgânicos voláteis em três ambientes clínicos. Diferentes níveis de compostos orgânicos voláteis no ambiente foram identificados nas três regiões, o que, por sua vez, forneceu orientação sobre a capacidade de compostos orgânicos voláteis disseminados no ar interno serem usados como biomarcadores de doenças. Em 2013, Trefz et al. O ar ambiente na sala de cirurgia e os padrões respiratórios da equipe do hospital também foram monitorados durante o dia de trabalho. Eles descobriram que os níveis de compostos exógenos, como sevoflurano, tanto no ar ambiente quanto no ar exalado aumentaram em 5% ao final do dia de trabalho, levantando questões sobre quando e onde os pacientes devem ser amostrados para análise da respiração para reduzir e minimizar o problema de tais fatores de confusão. Isso se correlaciona com o estudo de Castellanos et al. Em 2016, eles encontraram sevoflurano no hálito de funcionários do hospital, mas não no hálito de funcionários fora do hospital. Em 2018, Markar et al. buscaram demonstrar o efeito das mudanças na composição do ar interno na análise do hálito como parte de seu estudo para avaliar a capacidade diagnóstica do ar exalado no câncer de esôfago7. Usando um contrapulmão de aço e SIFT-MS durante a amostragem, eles identificaram oito compostos orgânicos voláteis no ar interno que variaram significativamente de acordo com o local da amostragem. No entanto, esses COVs não foram incluídos em seu modelo de diagnóstico de COVs do último suspiro, então seu impacto foi negado. Em 2021, um estudo foi conduzido por Salman et al. para monitorar os níveis de COVs em três hospitais por 27 meses. Eles identificaram 17 COVs como discriminadores sazonais e sugeriram que as concentrações de COVs exalados acima do nível crítico de 3 µg/m3 são consideradas improváveis secundárias à poluição de fundo por COVs8.
Além de definir níveis de limiar ou excluir completamente compostos exógenos, alternativas para eliminar essa variação de fundo incluem coletar amostras pareadas de ar ambiente simultaneamente com amostragem de ar exalado para que quaisquer níveis de COVs presentes em altas concentrações na sala respirável possam ser determinados. extraído do ar exalado. O ar 9 é subtraído do nível para fornecer um "gradiente alveolar". Portanto, um gradiente positivo indica a presença do Composto 10 endógeno. Outro método é para os participantes inalar ar "purificado" que é teoricamente livre de poluentes COV11. No entanto, isso é trabalhoso, demorado e o próprio equipamento gera poluentes COV adicionais. Um estudo de Maurer et al. Em 2014, os participantes que respiraram ar sintético reduziram 39 COVs, mas aumentaram 29 COVs em comparação com a respiração de ar ambiente interno12. O uso de ar sintético/purificado também limita severamente a portabilidade do equipamento de amostragem de respiração.
Também é esperado que os níveis de COV no ambiente variem ao longo do dia, o que pode afetar ainda mais a padronização e a precisão da amostragem da respiração.
Avanços na espectrometria de massas, incluindo a dessorção térmica acoplada à cromatografia gasosa e à espectrometria de massas por tempo de voo (GC-TOF-MS), também proporcionaram um método mais robusto e confiável para análise de COVs, capaz de detectar simultaneamente centenas de COVs, permitindo análises mais aprofundadas do ar ambiente. Isso permite caracterizar com mais detalhes a composição do ar ambiente e como amostras grandes mudam com o local e o tempo.
O principal objetivo deste estudo foi determinar os níveis variáveis de compostos orgânicos voláteis no ar ambiente interno em locais comuns de amostragem em ambientes hospitalares e como isso afeta a amostragem do ar exalado. Um objetivo secundário foi determinar se havia variações diurnas ou geográficas significativas na distribuição de COVs no ar ambiente interno.
Amostras de ar expirado, bem como amostras correspondentes de ar interno, foram coletadas pela manhã em cinco locais diferentes e analisadas por GC-TOF-MS. Um total de 113 COVs foram detectados e extraídos do cromatograma. As medições repetidas foram convoluídas com a média antes da realização de uma análise de componentes principais (ACP) das áreas de pico extraídas e normalizadas para identificar e remover valores discrepantes. A análise supervisionada por meio de mínimos quadrados parciais - análise discriminante (PLS-DA) foi então capaz de mostrar uma separação clara entre amostras de ar expirado e ar ambiente (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Fig. 1). A análise supervisionada por meio de mínimos quadrados parciais - análise discriminante (PLS-DA) foi então capaz de mostrar uma separação clara entre amostras de ar expirado e ar ambiente (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Fig. 1). A análise de controle do método de análise de dados de discagem (PLS-DA) смог показать четкое разделение между образцами дыхания и комнатного воздуха (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (ris. 1). Em seguida, a análise controlada com análise discriminante de mínimos quadrados parciais (PLS-DA) foi capaz de mostrar uma separação clara entre amostras de ar expirado e ambiente (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001) (Figura 1).通过偏最小二乘法进行监督分析——判别分析(PLS-DA)然后能够显示呼吸和室内空气样本之间的明显分离（R2Y = 0,97，Q2Y = 0,96，p < 0,001）（图1）。通过 偏 最 小 二乘法 进行 监督 分析 分析 判别 分析 分析 (PLS-DA) 然后 能够 显示呼吸 室内 空气 样本 的 明显 （（（（（（（（， ， q2y = 0,96 ， p <0,001） (1)。 ... Análise de controle com método de análise de dados detalhado (PLS-DA) затем смог показать четкое разделение между образцами дыхания и воздуха в помещении (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (ris. 1). A análise controlada com análise discriminante de mínimos quadrados parciais (PLS-DA) foi então capaz de mostrar uma separação clara entre amostras de ar expirado e interno (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Figura 1). A separação dos grupos foi conduzida por 62 VOCs diferentes, com uma pontuação de projeção de importância variável (VIP) > 1. Uma lista completa dos VOCs que caracterizam cada tipo de amostra e suas respectivas pontuações VIP pode ser encontrada na Tabela Suplementar 1. A separação dos grupos foi conduzida por 62 VOCs diferentes, com uma pontuação de projeção de importância variável (VIP) > 1. Uma lista completa dos VOCs que caracterizam cada tipo de amostra e suas respectivas pontuações VIP pode ser encontrada na Tabela Suplementar 1. A classificação de grupos é baseada em 62 canais VOC com proxy de proxy temporário (VIP) > 1. Especificação específica de VOC, fatoração Este é o tipo de trabalho que você pode usar na tabela de doação 1. O agrupamento foi conduzido por 62 VOCs diferentes com uma pontuação de Projeção de Importância Variável (VIP) > 1. Uma lista completa de VOCs caracterizando cada tipo de amostra e suas respectivas pontuações VIP pode ser encontrada na Tabela Suplementar 1.组分离由62 种不同的VOC 驱动，变量重要性投影(VIP) 分数> 1。组分离由62 种不同的VOC 驱动，变量重要性投影(VIP) 分数> 1。 A classificação do grupo é completada 62 vezes por semana (VIP) > 1. A separação do grupo foi conduzida por 62 VOCs diferentes com uma pontuação de projeção de importância variável (VIP) > 1.Uma lista completa de VOCs que caracterizam cada tipo de amostra e suas respectivas pontuações VIP pode ser encontrada na Tabela Suplementar 1.
A respiração e o ar interno apresentam diferentes distribuições de compostos orgânicos voláteis. A análise supervisionada com PLS-DA mostrou uma separação clara entre os perfis de COVs da respiração e do ar ambiente coletados durante a manhã (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). A análise supervisionada com PLS-DA mostrou uma separação clara entre os perfis de COVs da respiração e do ar ambiente coletados durante a manhã (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). Análise de controle com PLS-DA pode definir o perfil da organização соединений em выдыхаемом воздухе e воздухе в помещении, собранными утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). A análise controlada por PLS-DA mostrou uma separação clara entre os perfis de compostos orgânicos voláteis do ar exalado e interno coletados pela manhã (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001).使用PLS-DA 进行的监督分析显示，早上收集的呼吸和室内空气VOC 曲线明显分离（R2Y = 0,97，Q2Y = 0,96,p <0,001）。使用 PLS-DA Análise de controle com uso PLS-DA permite que você identifique o perfil de perfil desejado e desejado помещении, собранных утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). A análise controlada usando PLS-DA mostrou uma separação clara dos perfis de COV da respiração e do ar interno coletados pela manhã (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001).As medições repetidas foram reduzidas à média antes da construção do modelo. As elipses mostram intervalos de confiança de 95% e centroides do grupo de asteriscos.
Diferenças na distribuição de compostos orgânicos voláteis no ar interno pela manhã e à tarde foram investigadas usando PLS-DA. O modelo identificou separação significativa entre os dois pontos de tempo (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Fig. 2). O modelo identificou separação significativa entre os dois pontos de tempo (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Fig. 2). Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2). O modelo revelou uma separação significativa entre os dois pontos de tempo (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Figura 2).该模型确定了两个时间点之间的显着分离（R2Y = 0,46，Q2Y = 0,22，p < 0,001）（图2）。该模型确定了两个时间点之间的显着分离（R2Y = 0,46，Q2Y = 0,22，p < 0,001）（图2）。 Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2). O modelo revelou uma separação significativa entre os dois pontos de tempo (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Figura 2). Isso foi motivado por 47 COVs com pontuação VIP > 1. Os COVs com a maior pontuação VIP caracterizando amostras da manhã incluíram múltiplos alcanos ramificados, ácido oxálico e hexacosano, enquanto as amostras da tarde apresentaram mais 1-propanol, fenol, ácido propanoico, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxihexil éster, isopreno e nonanal. Isso foi motivado por 47 COVs com pontuação VIP > 1. Os COVs com a maior pontuação VIP caracterizando amostras da manhã incluíram múltiplos alcanos ramificados, ácido oxálico e hexacosano, enquanto as amostras da tarde apresentaram mais 1-propanol, fenol, ácido propanoico, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxihexil éster, isopreno e nonanal. Este é o número máximo de participantes 47 eventos organizados com uma conta VIP > 1. Deixe-os com seus amigos оценкой VIP, характеризующей утренние образцы, включали несколько разветвленных алканов, щавелевую кислоту и гексакозан, в то время как дневные образцы содержали mais 1-пропанола, фенола, пропановой кислоты, 2-метил- , 2-этил-3-гидроксигексиловый эфир, изопрен и não. Isso ocorreu devido à presença de 47 compostos orgânicos voláteis com pontuação VIP > 1. Os COVs com maior pontuação VIP para amostras matinais incluíram vários alcanos ramificados, ácido oxálico e hexacosano, enquanto as amostras diurnas continham mais 1-propanol, fenol, ácidos propanoicos, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxihexil éter, isopreno e nonanal.这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的。这是由47 种VIP 评分> 1 的VOC 驱动的。 É recomendado 47 VOC com VIP > 1. Isso é facilitado por 47 VOCs com pontuação VIP > 1.Os COVs com maior classificação VIP na amostra da manhã incluíram vários alcanos ramificados, ácido oxálico e hexadecano, enquanto a amostra da tarde continha mais 1-propanol, fenol, ácido propiônico, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxihexil éster, isopreno e nonanal.Uma lista completa de compostos orgânicos voláteis (COVs) que caracterizam as mudanças diárias na composição do ar interno pode ser encontrada na Tabela Suplementar 2.
A distribuição de COVs no ar interno varia ao longo do dia. A análise supervisionada com PLS-DA mostrou separação entre amostras de ar ambiente coletadas durante a manhã ou durante a tarde (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). A análise supervisionada com PLS-DA mostrou separação entre amostras de ar ambiente coletadas durante a manhã ou durante a tarde (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Контролируемый анализ с помощью PLS-DA показал разделение между пробами воздуха в помещении, собранными утром и dia (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). A análise controlada com PLS-DA mostrou separação entre amostras de ar interno coletadas pela manhã e à tarde (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001).使用PLS-DA 进行的监督分析显示，早上或下午收集的室内空气样本之间存在分离（R2Y = 0,46，Q2Y = 0,22,p <0,001）。使用 PLS-DA Analisar a atualização com o uso do PLS-DA permite que você execute um teste de segurança, ou seja, dia (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). A análise de vigilância usando PLS-DA mostrou uma separação de amostras de ar interno coletadas pela manhã ou à tarde (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001).As elipses mostram intervalos de confiança de 95% e centróides do grupo de asteriscos.
As amostras foram coletadas em cinco locais diferentes no Hospital St. Mary's, em Londres: uma sala de endoscopia, uma sala de pesquisa clínica, um complexo de salas de cirurgia, um ambulatório e um laboratório de espectrometria de massas. Nossa equipe de pesquisa utiliza regularmente esses locais para recrutamento de pacientes e coleta de amostras de ar expirado. Como antes, o ar interno foi coletado pela manhã e à tarde, e as amostras de ar exalado foram coletadas apenas pela manhã. A PCA destacou uma separação de amostras de ar ambiente por localização por meio de análise de variância multivariada permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Fig. 3a). A PCA destacou uma separação de amostras de ar ambiente por localização por meio de análise de variância multivariada permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Fig. 3a). O PCA é uma solução de comunicação de alta qualidade para uso em instalações com fins lucrativos análise de dispersão (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). A PCA revelou a separação de amostras de ar ambiente por localização usando análise de variância multivariada permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Fig. 3a). PCA 通过置换多变量方差分析（PERMANOVA，R2 = 0,16，p < 0,001）强调了房间空气样本的位置分离（图3a）。PCA O PCA permite a conexão local com o programa de comunicação local com a ajuda de um grande número de pessoas análise de dispersão (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (Fig. 3a). A PCA destacou a segregação local de amostras de ar ambiente usando análise de variância multivariada permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Fig. 3a).Portanto, foram criados modelos PLS-DA pareados nos quais cada local é comparado a todos os outros locais para determinar assinaturas de características. Todos os modelos foram significativos e os VOCs com pontuação VIP > 1 foram extraídos com carga respectiva para identificar a contribuição do grupo. Todos os modelos foram significativos e os VOCs com pontuação VIP > 1 foram extraídos com carga respectiva para identificar a contribuição do grupo. Cada modelo será escolhido e você será VIP com uma opção VIP > 1 modelo selecionado com um número ilimitado de compras para определения группового вклада. Todos os modelos foram significativos, e os VOCs com pontuação VIP > 1 foram extraídos com carga apropriada para determinar a contribuição do grupo.所有模型均显着，VIP 评分> 1 的VOC 被提取并分别加载以识别组贡献。所有模型均显着，VIP 评分> 1 的VOC Todos os modelos são selecionados e VOC com balas VIP> 1 pacote de uso e seleção de valor para operação групповых вкладов. Todos os modelos foram significativos e os VOCs com pontuações VIP > 1 foram extraídos e carregados separadamente para determinar as contribuições do grupo.Nossos resultados mostram que a composição do ar ambiente varia com a localização, e identificamos características específicas da localização usando o consenso do modelo. A unidade de endoscopia é caracterizada por altos níveis de undecano, dodecano, benzonitrila e benzaldeído. Amostras do Departamento de Pesquisa Clínica (também conhecido como Departamento de Pesquisa Hepática) apresentaram mais alfa-pineno, ftalato de diisopropila e 3-careno. O ar misto da sala de cirurgia é caracterizado por um maior teor de decano ramificado, dodecano ramificado, tridecano ramificado, ácido propiônico, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxihexil éter, tolueno e 2-crotonaldeído. O ambulatório (Edifício Paterson) apresenta maior teor de 1-nonanol, éter vinílico laurílico, álcool benzílico, etanol, 2-fenoxi, naftaleno, 2-metoxi, salicilato de isobutila, tridecano e tridecano de cadeia ramificada. Por fim, o ar interno coletado no laboratório de espectrometria de massas apresentou maiores concentrações de acetamida, 2'2'2-trifluoro-N-metil-, piridina, furano, 2-pentil-, undecano ramificado, etilbenzeno, m-xileno, o-xileno, furfural e etilanisato. Níveis variados de 3-careno estavam presentes em todos os cinco locais, sugerindo que este COV é um contaminante comum com os maiores níveis observados na área do estudo clínico. Uma lista de COVs acordados que compartilham cada posição pode ser encontrada na Tabela Suplementar 3. Além disso, uma análise univariada foi realizada para cada COV de interesse, e todas as posições foram comparadas entre si usando um teste de Wilcoxon pareado seguido por uma correção de Benjamini-Hochberg. Os gráficos de blocos para cada COV são apresentados na Figura Suplementar 1. As curvas de compostos orgânicos voláteis respiratórios pareceram ser independentes da localização, como observado na ACP seguida pela PERMANOVA (p = 0,39) (Figura 3b). Além disso, modelos PLS-DA pareados foram gerados entre todos os diferentes locais para as amostras de respiração também, mas nenhuma diferença significativa foi identificada (p > 0,05). Além disso, modelos PLS-DA pareados foram gerados entre todos os diferentes locais para as amostras de respiração também, mas nenhuma diferença significativa foi identificada (p > 0,05). Além disso, o modelo PLS-DA também é o mais adequado para todos os nossos negócios, não существенных различий выявлено не было (p > 0,05). Além disso, modelos PLS-DA pareados também foram gerados entre todos os diferentes locais de amostras de respiração, mas nenhuma diferença significativa foi encontrada (p > 0,05).此外，在呼吸样本的所有不同位置之间也生成了成对PLS-DA 模型，但未发现显着差异(p > 0,05)。 PLS-DA 模型，但未发现显着差异(p > 0,05)。 Além disso, o modelo PLS-DA também é um gerador de dados que pode ser usado para o gerenciamento de tarefas дыхания, não существенных различий обнаружено не было (p > 0,05). Além disso, modelos PLS-DA pareados também foram gerados entre todos os diferentes locais de amostras de respiração, mas nenhuma diferença significativa foi encontrada (p > 0,05).
Alterações no ar ambiente interno, mas não no ar exalado. A distribuição de COVs varia dependendo do local de amostragem. A análise não supervisionada por ACP mostra separação entre amostras de ar interno coletadas em diferentes locais, mas não as amostras correspondentes de ar exalado. Os asteriscos indicam os centroides do grupo.
Neste estudo, analisamos a distribuição de COVs no ar interno em cinco locais comuns de amostragem de hálito para obter uma melhor compreensão do efeito dos níveis de COV de fundo na análise do hálito.
A separação de amostras de ar interno foi observada em todos os cinco locais diferentes. Com exceção do 3-careno, que estava presente em todas as áreas estudadas, a separação foi causada por diferentes COVs, dando a cada local um caráter específico. No campo da avaliação endoscópica, os compostos orgânicos voláteis indutores de separação são principalmente monoterpenos, como beta-pineno, e alcanos, como dodecano, undecano e tridecano, que são comumente encontrados em óleos essenciais comumente usados em produtos de limpeza 13. Considerando a frequência de limpeza de dispositivos endoscópicos, esses COVs são provavelmente o resultado de processos frequentes de limpeza interna. Em laboratórios de pesquisa clínica, como na endoscopia, a separação se deve principalmente a monoterpenos, como alfa-pineno, mas também provavelmente a agentes de limpeza. Na complexa sala de cirurgia, a assinatura de COVs consiste principalmente em alcanos ramificados. Esses compostos podem ser obtidos de instrumentos cirúrgicos, pois são ricos em óleos e lubrificantes 14. No ambiente cirúrgico, os COVs típicos incluem uma variedade de álcoois: 1-nonanol, encontrado em óleos vegetais e produtos de limpeza, e álcool benzílico, encontrado em perfumes e anestésicos locais.15,16,17,18 Os COVs em um laboratório de espectrometria de massa são muito diferentes do esperado em outras áreas, pois esta é a única área não clínica avaliada. Embora alguns monoterpenos estejam presentes, um grupo mais homogêneo de compostos compartilha esta área com outros compostos (2,2,2-trifluoro-N-metil-acetamida, piridina, undecano ramificado, 2-pentilfurano, etilbenzeno, furfural, etilanisato). ), ortoxileno, meta-xileno, isopropanol e 3-careno), incluindo hidrocarbonetos aromáticos e álcoois. Alguns desses COVs podem ser secundários a produtos químicos usados no laboratório, que consiste em sete sistemas de espectrometria de massa operando nos modos TD e injeção de líquido.
Com PLS-DA, foi observada uma forte separação de amostras de ar interno e respiração, causada por 62 dos 113 COVs detectados. No ar interno, esses COVs são exógenos e incluem ftalato de diisopropila, benzofenona, acetofenona e álcool benzílico, que são comumente usados em plastificantes e fragrâncias19,20,21,22, este último pode ser encontrado em produtos de limpeza16. Os produtos químicos encontrados no ar exalado são uma mistura de COVs endógenos e exógenos. Os COVs endógenos consistem principalmente de alcanos ramificados, que são subprodutos da peroxidação lipídica23, e isopreno, um subproduto da síntese de colesterol24. Os COVs exógenos incluem monoterpenos como beta-pineno e D-limoneno, que podem ser rastreados até óleos essenciais cítricos (também amplamente usados em produtos de limpeza) e conservantes de alimentos13,25. O 1-propanol pode ser endógeno, resultante da degradação de aminoácidos, ou exógeno, presente em desinfetantes26. Em comparação com a respiração do ar interno, níveis mais altos de compostos orgânicos voláteis são encontrados, alguns dos quais foram identificados como possíveis biomarcadores de doenças. O etilbenzeno demonstrou ser um biomarcador potencial para uma série de doenças respiratórias, incluindo câncer de pulmão, DPOC27 e fibrose pulmonar28. Em comparação com pacientes sem câncer de pulmão, níveis de N-dodecano e xileno também foram encontrados em concentrações mais altas em pacientes com câncer de pulmão29 e metacimol em pacientes com colite ulcerativa ativa30. Assim, mesmo que as diferenças no ar interno não afetem o perfil respiratório geral, elas podem afetar níveis específicos de COV, portanto, monitorar o ar ambiente interno ainda pode ser importante.
Houve também uma separação entre as amostras de ar interno coletadas pela manhã e pela tarde. As principais características das amostras matinais são alcanos ramificados, que são frequentemente encontrados exogenamente em produtos de limpeza e ceras31. Isso pode ser explicado pelo fato de que todas as quatro salas clínicas incluídas neste estudo foram limpas antes da coleta de amostras de ar ambiente. Todas as áreas clínicas são separadas por diferentes COVs, portanto, essa separação não pode ser atribuída à limpeza. Em comparação com as amostras matinais, as amostras vespertinas geralmente apresentaram níveis mais altos de uma mistura de álcoois, hidrocarbonetos, ésteres, cetonas e aldeídos. Tanto o 1-propanol quanto o fenol podem ser encontrados em desinfetantes26,32, o que é esperado, dada a limpeza regular de toda a área clínica ao longo do dia. A respiração é coletada apenas pela manhã. Isso se deve a muitos outros fatores que podem afetar o nível de compostos orgânicos voláteis no ar exalado durante o dia, que não podem ser controlados. Isso inclui o consumo de bebidas e alimentos33,34 e vários graus de exercício35,36 antes da coleta de amostras de respiração.
A análise de COV permanece na vanguarda do desenvolvimento de diagnósticos não invasivos. A padronização da amostragem continua sendo um desafio, mas nossa análise mostrou conclusivamente que não houve diferenças significativas entre as amostras de hálito coletadas em diferentes locais. Neste estudo, mostramos que o conteúdo de compostos orgânicos voláteis no ar ambiente interno depende da localização e da hora do dia. No entanto, nossos resultados também mostram que isso não afeta significativamente a distribuição de compostos orgânicos voláteis no ar exalado, sugerindo que a amostragem do hálito pode ser realizada em diferentes locais sem afetar significativamente os resultados. É dada preferência à inclusão de múltiplos locais e à duplicação das coletas de espécimes por períodos mais longos. Finalmente, a separação do ar interno de diferentes locais e a ausência de separação no ar exalado mostram claramente que o local de amostragem não afeta significativamente a composição do hálito humano. Isso é encorajador para a pesquisa em análise do hálito, pois remove um potencial fator de confusão na padronização da coleta de dados do hálito. Embora todos os padrões respiratórios de um único sujeito tenham sido uma limitação do nosso estudo, isso pode reduzir as diferenças em outros fatores de confusão que são influenciados pelo comportamento humano. Projetos de pesquisa de disciplina única já foram utilizados com sucesso em muitos estudos37. No entanto, análises mais aprofundadas são necessárias para tirar conclusões definitivas. A amostragem rotineira do ar interno ainda é recomendada, juntamente com a amostragem da respiração para descartar compostos exógenos e identificar poluentes específicos. Recomendamos a eliminação do álcool isopropílico devido à sua prevalência em produtos de limpeza, especialmente em ambientes de saúde. Este estudo foi limitado pelo número de amostras de respiração coletadas em cada local, e mais trabalho é necessário com um número maior de amostras de respiração para confirmar que a composição da respiração humana não afeta significativamente o contexto em que as amostras são encontradas. Além disso, dados de umidade relativa (UR) não foram coletados e, embora reconheçamos que diferenças na UR podem afetar a distribuição de COV, os desafios logísticos tanto no controle da UR quanto na coleta de dados de UR são significativos em estudos de larga escala.
Em conclusão, nosso estudo mostra que os COVs presentes no ar ambiente interno variam de acordo com o local e o tempo, mas isso não parece ser o caso para amostras de hálito. Devido ao pequeno tamanho da amostra, não é possível tirar conclusões definitivas sobre o efeito do ar ambiente interno na coleta de amostras de hálito, sendo necessárias análises mais aprofundadas. Portanto, recomenda-se coletar amostras de ar interno durante a respiração para detectar quaisquer potenciais contaminantes, como os COVs.
O experimento ocorreu durante 10 dias úteis consecutivos no Hospital St. Mary's, em Londres, em fevereiro de 2020. A cada dia, foram coletadas duas amostras de ar expirado e quatro amostras de ar interno de cada um dos cinco locais, totalizando 300 amostras. Todos os métodos foram realizados de acordo com as diretrizes e regulamentações pertinentes. A temperatura de todas as cinco zonas de amostragem foi controlada a 25 °C.
Cinco locais foram selecionados para coleta de amostras de ar interno: Laboratório de Instrumentação de Espectrometria de Massas, Ambulatório Cirúrgico, Centro Cirúrgico, Área de Avaliação, Área de Avaliação Endoscópica e Sala de Estudos Clínicos. Cada região foi escolhida porque nossa equipe de pesquisa frequentemente as utiliza para recrutar participantes para análise do hálito.
O ar ambiente foi coletado através de tubos de dessorção térmica (TD) Tenax TA/Carbograph revestidos com material inerte (Markes International Ltd, Llantrisan, Reino Unido) a 250 ml/min por 2 minutos, utilizando uma bomba de amostragem de ar da SKC Ltd., totalizando 500 ml de ar ambiente em cada tubo de TD. Os tubos foram então selados com tampas de latão para transporte de volta ao laboratório de espectrometria de massas. Amostras de ar interno foram coletadas em cada local, sucessivamente, diariamente, das 9h às 11h e, novamente, das 15h às 17h. As amostras foram coletadas em duplicata.
Amostras de hálito foram coletadas de indivíduos submetidos à amostragem de ar interno. O processo de amostragem de respiração foi realizado de acordo com o protocolo aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da NHS Health Research Authority—Londres—Camden & Kings Cross (referência 14/LO/1136). O processo de amostragem de respiração foi realizado de acordo com o protocolo aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da NHS Health Research Authority—Londres—Camden & Kings Cross (referência 14/LO/1136). Prossiga com o teste de segurança fornecido no protocolo de solução de problemas, одобренным Управлением medicações исследований NHS – Londres – Acesse a etiqueta Camden & Kings Cross (ссылка 14/LO/1136). O processo de coleta de amostras de ar expirado foi realizado de acordo com o protocolo aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da NHS Medical Research Authority – Londres – Camden & Kings Cross (Ref. 14/LO/1136).O procedimento de coleta de amostra de ar expirado foi realizado de acordo com os protocolos aprovados pela Agência de Pesquisa Médica do NHS-Londres-Camden e pelo Comitê de Ética em Pesquisa de King's Cross (ref. 14/LO/1136). O pesquisador deu consentimento informado por escrito. Para fins de normalização, os pesquisadores não haviam comido ou bebido desde a meia-noite da noite anterior. A coleta de ar expirado foi feita usando uma bolsa descartável de Nalophan™ (polietileno tereftalato de PET) de 1000 ml feita sob medida e uma seringa de polipropileno usada como bocal selado, conforme descrito anteriormente por Belluomo et al. O Nalofan demonstrou ser um excelente meio de armazenamento respiratório devido à sua inércia e capacidade de fornecer estabilidade do composto por até 12 horas38. Permanecendo nessa posição por pelo menos 10 minutos, o examinador expira na bolsa de amostra durante a respiração normal e tranquila. Após o enchimento até o volume máximo, a bolsa é fechada com um êmbolo de seringa. Assim como na amostragem de ar interno, use a bomba de amostragem de ar da SKC Ltd. por 10 minutos para aspirar o ar da bolsa através do tubo TD: conecte uma agulha de grande diâmetro sem filtro à bomba de ar na outra extremidade do tubo TD através dos tubos plásticos e da SKC. Aplique acupuntura na bolsa e inspire a uma taxa de 250 ml/min através de cada tubo TD por 2 minutos, carregando um total de 500 ml de ar em cada tubo TD. As amostras foram coletadas novamente em duplicata para minimizar a variabilidade da amostragem. As respirações são coletadas apenas pela manhã.
Os tubos de TD foram limpos usando um condicionador de tubos TC-20 TD (Markes International Ltd, Llantrisant, Reino Unido) por 40 minutos a 330 °C com um fluxo de nitrogênio de 50 ml/min. Todas as amostras foram analisadas dentro de 48 horas da coleta usando GC-TOF-MS. Um GC Agilent Technologies 7890A foi pareado com uma configuração de dessorção térmica TD100-xr e um BenchTOF Select MS (Markes International Ltd, Llantrisan, Reino Unido). O tubo de TD foi inicialmente pré-lavado por 1 minuto a uma taxa de fluxo de 50 ml/min. A dessorção inicial foi realizada a 250 °C por 5 minutos com um fluxo de hélio de 50 ml/min para dessorver COVs em uma armadilha fria (Material Emissions, Markes International, Llantrisant, Reino Unido) em um modo dividido (1:10) a 25 °C. A dessorção por armadilha fria (secundária) foi realizada a 250 °C (com aquecimento balístico de 60 °C/s) por 3 min a uma vazão de He de 5,7 ml/min, e a temperatura do caminho do fluxo para o GC foi continuamente aquecida até 200 °C. A coluna era uma coluna Mega WAX-HT (20 m × 0,18 mm × 0,18 μm, Chromalytic, Hampshire, EUA). A vazão da coluna foi ajustada para 0,7 ml/min. A temperatura do forno foi inicialmente ajustada para 35 °C por 1,9 minutos, depois elevada para 240 °C (20 °C/min, mantendo-se por 2 minutos). A linha de transmissão MS foi mantida a 260 °C e a fonte de íons (impacto de elétrons de 70 eV) foi mantida a 260 °C. O analisador MS foi ajustado para registrar de 30 a 597 m/s. A dessorção em uma armadilha fria (sem tubo de TD) e a dessorção em um tubo de TD limpo e condicionado foram realizadas no início e no final de cada ensaio para garantir que não houvesse efeitos de transferência. A mesma análise em branco foi realizada imediatamente antes e imediatamente após a dessorção das amostras de ar expirado para garantir que as amostras pudessem ser analisadas continuamente sem ajuste do TD.
Após a inspeção visual dos cromatogramas, os arquivos de dados brutos foram analisados usando o Chromspace® (Sepsolve Analytical Ltd.). Os compostos de interesse foram identificados a partir de amostras representativas de ar expirado e ambiente. Anotação baseada no espectro de massa e índice de retenção de COVs usando a biblioteca de espectro de massas do NIST 2017. Os índices de retenção foram calculados pela análise de uma mistura de alcanos (nC8-nC40, 500 μg/mL em diclorometano, Merck, EUA) 1 μL adicionado em três tubos TD condicionados por meio de um equipamento de carregamento de solução de calibração e analisados sob as mesmas condições TD-GC-MS e da lista de compostos brutos, apenas aqueles com um fator de correspondência reversa > 800 foram mantidos para análise. Os índices de retenção foram calculados pela análise de uma mistura de alcanos (nC8-nC40, 500 μg/mL em diclorometano, Merck, EUA) 1 μL adicionado em três tubos TD condicionados por meio de um equipamento de carregamento de solução de calibração e analisados sob as mesmas condições TD-GC-MS e da lista de compostos brutos, apenas aqueles com um fator de correspondência reversa > 800 foram mantidos para análise.Os índices de retenção foram calculados analisando 1 µl de uma mistura de alcanos (nC8-nC40, 500 µg/ml em diclorometano, Merck, EUA) em três tubos TD condicionados usando uma unidade de carga de solução de calibração e analisados sob as mesmas condições TD-GC-MS.e esta é uma solução de análise de dados para análise que permite que você obtenha uma solução de negócios com uma boa relação custo-benefício suposição > 800. e da lista original de compostos, apenas compostos com coeficiente de correspondência reversa > 800 foram mantidos para análise.通过分析烷烃混合物（nC8-nC40，500 μg/mL在二氯甲烷中,Merck,EUA）计算保留指数,通过校准溶液加载装置将1 μL 加标到三个调节过的TD管上,并在相同的TD-GC-MS 条件下进行分析并且从原始化合物列表中，仅保留反向匹配因子> 800 的化合物进行分析。通过 分析 烷烃 （（nc8-nc40，500 μg/ml 在 中 ， ， Merck ， EUA） 保留 指数 , 通过 校准 加载 装置 将 1 μl到 三 调节 过 的 的 管, 并 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 在 800的化合物进行分析。Os índices de retenção foram calculados pela análise de uma mistura de alcanos (nC8-nC40, 500 μg/ml em diclorometano, Merck, EUA), 1 μl foi adicionado a três tubos TD condicionados calibrando o carregador de solução e adicionado lá.você pode usar o TD-GC-MS e sua solução de análise isotérmica para análise de dados Sociedade de Café обратного соответствия > 800. realizado sob as mesmas condições de TD-GC-MS e da lista de compostos original, apenas compostos com um fator de ajuste inverso > 800 foram retidos para análise.Oxigênio, argônio, dióxido de carbono e siloxanos também são removidos. Por fim, todos os compostos com relação sinal-ruído < 3 também foram excluídos. Por fim, todos os compostos com relação sinal-ruído < 3 também foram excluídos. Agora, a organização está recebendo um sinal/шум <3 também está selecionado. Por fim, todos os compostos com relação sinal-ruído <3 também foram excluídos.最后,还排除了信噪比< 3 的任何化合物。最后,还排除了信噪比< 3 的任何化合物。 Agora, a organização está recebendo um sinal/шум <3 também está selecionado. Por fim, todos os compostos com relação sinal-ruído <3 também foram excluídos.A abundância relativa de cada composto foi então extraída de todos os arquivos de dados usando a lista de compostos resultante. Em comparação com o NIST 2017, 117 compostos foram identificados em amostras de respiração. A seleção foi realizada usando o software MATLAB R2018b (versão 9.5) e Gavin Beta 3.0. Após um exame mais aprofundado dos dados, mais 4 compostos foram excluídos por inspeção visual dos cromatogramas, deixando 113 compostos para serem incluídos na análise subsequente. Uma abundância desses compostos foi recuperada de todas as 294 amostras que foram processadas com sucesso. Seis amostras foram removidas devido à baixa qualidade dos dados (tubos TD com vazamento). Nos conjuntos de dados restantes, as correlações unilaterais de Pearson foram calculadas entre 113 COVs em amostras de medições repetidas para avaliar a reprodutibilidade. O coeficiente de correlação foi de 0,990 ± 0,016 e o valor de p foi de 2,00 × 10–46 ± 2,41 × 10–45 (média aritmética ± desvio padrão).
Todas as análises estatísticas foram realizadas no R versão 4.0.2 (R Foundation for Statistical Computing, Viena, Áustria). Os dados e o código usados para analisar e gerar os dados estão disponíveis publicamente no GitHub (https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath). Os picos integrados foram primeiramente transformados em logaritmo e, em seguida, normalizados usando a normalização de área total. Amostras com medições repetidas foram acumuladas até o valor médio. Os pacotes "ropls" e "mixOmics" são usados para criar modelos PCA não supervisionados e modelos PLS-DA supervisionados. O PCA permite identificar 9 outliers de amostra. A amostra primária de ar expirado foi agrupada com a amostra de ar ambiente e, portanto, foi considerada um tubo vazio devido a um erro de amostragem. As 8 amostras restantes são amostras de ar ambiente contendo 1,1'-bifenil, 3-metil. Testes adicionais mostraram que todas as 8 amostras apresentaram produção de COV significativamente menor em comparação com as outras amostras, sugerindo que essas emissões foram causadas por erro humano no carregamento dos tubos. A separação de localização foi testada em PCA usando PERMANOVA de um pacote vegano. PERMANOVA permite identificar a divisão de grupos com base em centroides. Este método já foi utilizado em estudos metabolômicos semelhantes39,40,41. O pacote ropls é usado para avaliar a significância de modelos PLS-DA usando validação cruzada aleatória de sete vezes e 999 permutações. Compostos com pontuação de projeção de importância variável (VIP) > 1 foram considerados relevantes para a classificação e mantidos como significativos. Compostos com pontuação de projeção de importância variável (VIP) > 1 foram considerados relevantes para a classificação e mantidos como significativos. Соединения с показателем проекции переменной важности (VIP) > 1 считались подходящими для класссификации и сохранялись как значимые. Compostos com pontuação de projeção de importância variável (VIP) > 1 foram considerados elegíveis para classificação e foram mantidos como significativos.具有可变重要性投影(VIP) 分数> 1 的化合物被认为与分类相关并保留为显着。具有可变重要性投影(VIP) 分数> 1 Соединения с оценкой переменной важности (VIP) > 1 считались подходящими для классификации и оставались значимыми. Compostos com pontuação de importância variável (VIP) > 1 foram considerados elegíveis para classificação e permaneceram significativos.Cargas do modelo PLS-DA também foram extraídas para determinar as contribuições do grupo. Os VOCs para um local específico são determinados com base no consenso de modelos PLS-DA pareados. Para fazer isso, todos os perfis de VOCs de localização foram testados entre si e se um VOC com VIP > 1 fosse constantemente significativo nos modelos e atribuído à mesma localização, ele era então considerado específico da localização. Para fazer isso, todos os perfis de VOCs de localização foram testados entre si e se um VOC com VIP > 1 fosse constantemente significativo nos modelos e atribuído à mesma localização, ele era então considerado específico da localização. Para este perfil, ЛОС no seu perfil será mais fácil de obter do que uma pessoa, e apenas ЛОС com VIP> 1 ano постоянно значимым в моделях и относился к одному и тому же месту, тогда он считался специфичным для местоположения. Para fazer isso, os perfis de VOC de todos os locais foram testados entre si e, se um VOC com VIP > 1 fosse consistentemente significativo nos modelos e se referisse ao mesmo local, ele era considerado específico do local.为此，对所有位置的VOC 配置文件进行了相互测试，如果VIP > 1 的VOC在模型中始终显着并归因于同一位置，则将其视为特定位置。为 此 , 对 所有 的 的 voc 配置 文件 了 相互 测试 , 如果 vip> 1 的 voc 在 中 始终 显着 并 归因于 一 位置 , 将 其 视为 特定。。。 VocêCom este perfil profissional, ЛОС em seu local de trabalho, e ЛОС com VIP> 1 считался зависящим от местоположения, Isso foi colocado no modelo e instalado no mesmo local e no local onde está instalado. Para esse fim, os perfis de VOC em todos os locais foram comparados entre si, e um VOC com VIP > 1 foi considerado dependente da localização se fosse consistentemente significativo no modelo e se referisse à mesma localização.A comparação entre amostras de ar expirado e de ar interno foi realizada apenas para amostras coletadas pela manhã, uma vez que nenhuma amostra de ar expirado foi coletada à tarde. O teste de Wilcoxon foi utilizado para análise univariada, e a taxa de falsa descoberta foi calculada usando a correção de Benjamini-Hochberg.
Os conjuntos de dados gerados e analisados durante o estudo atual estão disponíveis junto aos respectivos autores mediante solicitação razoável.
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Horário da postagem: 28 de setembro de 2022