Exhaled breath analysis for early cancer detection: principle and progress in direct mass spectrometry techniques
Notice bibliographique
Résumé
Volatile biomarker analysis in exhaled breath is becoming one of the desirable strategies for cancer detection because it may offer a relatively inexpensive, rapid, and non-invasive screening method for early diagnosis. Breath analysis has attracted a considerable amount of scientific and clinical interest over the past decade. However, breath is not yet used for routine medical diagnostic purposes. Challenges faced in the development of breath analysis for cancer diagnosis include developing techniques that can measure biomarkers in exhaled breath at ultratrace levels, providing definitive evidence for their presence and for the relationship between the proposed biomarker and the underlying condition. Various analytical methods are used for the detection of breath biomarkers. Gas chromatography-based methods which involve sample collection, analyte preconcentration, desorption, and separation steps are the most popular. However, direct-sampling mass spectrometry techniques have been proven more reliable for air analysis without prior sample pretreatment or chromatographic separation. This review focuses on the most commonly used direct mass spectrometry methods for the direct online analysis of endogenous cancer biomarkers in exhaled breath, with particular attention to principle of detection, method performance, advantages, shortcomings, recent advances, and applications within health-related studies for cancer biomarkers research. The principle behind the science of breath analysis for cancer diagnosis is also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».