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El interés en el análisis de compuestos orgánicos volátiles (COV) en el aire exhalado ha crecido en las últimas dos décadas. Todavía existen incertidumbres con respecto a la normalización del muestreo y si los compuestos orgánicos volátiles del aire interior afectan la curva de compuestos orgánicos volátiles del aire exhalado. Evalúe los compuestos orgánicos volátiles del aire interior en los sitios de muestreo de aliento de rutina en el entorno hospitalario y determine si esto afecta la composición del aliento. El segundo objetivo fue estudiar las fluctuaciones diarias en el contenido de compuestos orgánicos volátiles en el aire interior. El aire interior se recolectó en cinco ubicaciones por la mañana y por la tarde utilizando una bomba de muestreo y un tubo de desorción térmica (TD). Recoja muestras de aliento solo por la mañana. Los tubos TD se analizaron por cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas de tiempo de vuelo (GC-TOF-MS). Se identificaron un total de 113 COV en las muestras recolectadas. El análisis multivariado mostró una clara separación entre el aire respirable y el aire ambiente. La composición del aire interior cambia a lo largo del día, y diferentes ubicaciones tienen COV específicos que no afectan el perfil respiratorio. Las respiraciones no mostraron separación según la ubicación, lo que sugiere que el muestreo se puede realizar en diferentes ubicaciones sin afectar los resultados.
Los compuestos orgánicos volátiles (COV) son compuestos basados en carbono, gaseosos a temperatura ambiente, y son el producto final de numerosos procesos endógenos y exógenos1. Durante décadas, los investigadores han mostrado interés en los COV debido a su posible papel como biomarcadores no invasivos de enfermedades humanas. Sin embargo, persiste la incertidumbre sobre la estandarización de la recolección y el análisis de muestras de aliento.
Un área clave de estandarización para el análisis del aliento es el impacto potencial de los COV de fondo en el aire ambiente interior. Estudios previos han demostrado que los niveles de fondo de COV en el aire ambiente interior afectan los niveles de COV encontrados en el aire exhalado3. Boshier et al. En 2010, se utilizó la espectrometría de masas de flujo de iones seleccionados (SIFT-MS) para estudiar los niveles de siete compuestos orgánicos volátiles en tres entornos clínicos. Se identificaron diferentes niveles de compuestos orgánicos volátiles en el ambiente en las tres regiones, lo que a su vez proporcionó orientación sobre la capacidad de los compuestos orgánicos volátiles generalizados en el aire interior para usarse como biomarcadores de enfermedades. En 2013, Trefz et al. El aire ambiente en la sala de operaciones y los patrones respiratorios del personal del hospital también se monitorearon durante la jornada laboral. Encontraron que los niveles de compuestos exógenos como el sevoflurano tanto en el aire de la habitación como en el aire exhalado aumentaron en un 5 al final de la jornada laboral, lo que plantea preguntas sobre cuándo y dónde se debe tomar muestras de los pacientes para el análisis del aliento para reducir para minimizar el problema de tales factores de confusión. Esto se correlaciona con el estudio de Castellanos et al. En 2016, encontraron sevoflurano en el aliento del personal del hospital, pero no en el aliento del personal fuera del hospital. En 2018, Markar et al. buscaron demostrar el efecto de los cambios en la composición del aire interior en el análisis del aliento como parte de su estudio para evaluar la capacidad diagnóstica del aire exhalado en el cáncer de esófago7. Usando un contrapulmón de acero y SIFT-MS durante el muestreo, identificaron ocho compuestos orgánicos volátiles en el aire interior que variaban significativamente según la ubicación del muestreo. Sin embargo, estos COV no se incluyeron en su último modelo de diagnóstico de COV del aliento, por lo que su impacto fue anulado. En 2021, Salman et al. realizaron un estudio para monitorear los niveles de COV en tres hospitales durante 27 meses. Identificaron 17 COV como discriminadores estacionales y sugirieron que las concentraciones de COV exhalados por encima del nivel crítico de 3 µg/m3 se consideran improbables secundarias a la contaminación de fondo por COV8.
Además de establecer niveles umbral o excluir por completo los compuestos exógenos, las alternativas para eliminar esta variación de fondo incluyen la recolección de muestras pareadas de aire de la habitación simultáneamente con el muestreo de aire exhalado para que se puedan determinar los niveles de COV presentes en altas concentraciones en la habitación respirable. extraído del aire exhalado. El Aire 9 se resta del nivel para proporcionar un "gradiente alveolar". Por lo tanto, un gradiente positivo indica la presencia del Compuesto 10 endógeno. Otro método es que los participantes inhalen aire "purificado" que teóricamente está libre de contaminantes COV11. Sin embargo, esto es engorroso, requiere mucho tiempo y el equipo en sí mismo genera contaminantes COV adicionales. Un estudio de Maurer et al. En 2014, los participantes que respiraron aire sintético redujeron 39 COV pero aumentaron 29 COV en comparación con respirar aire ambiente interior12. El uso de aire sintético/purificado también limita gravemente la portabilidad del equipo de muestreo de aliento.
También se espera que los niveles ambientales de COV varíen a lo largo del día, lo que puede afectar aún más la estandarización y precisión del muestreo del aliento.
Los avances en espectrometría de masas, incluyendo la desorción térmica acoplada a la cromatografía de gases y la espectrometría de masas de tiempo de vuelo (GC-TOF-MS), también han proporcionado un método más robusto y fiable para el análisis de COV, capaz de detectar simultáneamente cientos de COV, lo que permite un análisis más profundo del aire ambiente. Esto permite caracterizar con mayor detalle la composición del aire ambiente y cómo las muestras grandes cambian con el lugar y el tiempo.
El objetivo principal de este estudio fue determinar los niveles variables de compuestos orgánicos volátiles (COV) en el aire ambiente interior en puntos de muestreo comunes en el entorno hospitalario y cómo esto afecta el muestreo del aire exhalado. Un objetivo secundario fue determinar si existían variaciones diurnas o geográficas significativas en la distribución de COV en el aire ambiente interior.
Se recogieron muestras de aliento, así como las correspondientes muestras de aire interior, por la mañana en cinco ubicaciones diferentes y se analizaron mediante cromatografía de gases con espectrometría de masas (GC-TOF-MS). Se detectaron y extrajeron del cromatograma un total de 113 COV. Las mediciones repetidas se convolucionaron con la media antes de realizar un análisis de componentes principales (PCA) de las áreas de pico extraídas y normalizadas para identificar y eliminar valores atípicos. El análisis supervisado mediante análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) pudo mostrar una clara separación entre las muestras de aire respirable y de aire ambiente (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Fig. 1). El análisis supervisado mediante análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) pudo mostrar una clara separación entre las muestras de aire respirable y de aire ambiente (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Fig. 1). Затем контролируемый анализ с помощью частичного дикриминантного анализа методом наименьших квадратов (PLS-DA) смог показать четкое разделение между образцами дыхания и комнатного воздуха (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (ris. 1). Luego, el análisis controlado con análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) pudo mostrar una clara separación entre las muestras de aire respirable y de aire 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)图1）。通过 偏 最 小 二乘法 进行 监督 分析 分析 判别 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)。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 Análisis de control con métodos de análisis de disco duro discrecionales (PLS-DA) que se encuentran en el smog показать четкое разделение между образцами дыхания и воздуха в помещении (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (ris. 1). El análisis controlado con análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) pudo mostrar una clara separación entre las muestras de aire respirable y de aire interior (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001) (Figura 1). La separación de grupos fue impulsada por 62 VOC diferentes, con una puntuación de proyección de importancia variable (VIP) > 1. Una lista completa de las VOC que caracterizan cada tipo de muestra y sus respectivas puntuaciones VIP se puede encontrar en la Tabla complementaria 1. La separación de grupos fue impulsada por 62 VOC diferentes, con una puntuación de proyección de importancia variable (VIP) > 1. Una lista completa de las VOC que caracterizan cada tipo de muestra y sus respectivas puntuaciones VIP se puede encontrar en la Tabla complementaria 1. Разделение на группы было обусловлено 62 различными VOC с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. Полный список VOC, características каждый тип образца, и их соответствующие оценки VIP можно найти дополнительной таблице 1. La agrupación fue impulsada por 62 VOC diferentes con una puntuación de proyección de importancia variable (VIP) > 1. Una lista completa de VOC que caracterizan cada tipo de muestra y sus respectivas puntuaciones VIP se puede encontrar en la Tabla complementaria 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。 Разделение групп было обусловлено 62 различными ЛОС с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. La separación de grupos fue impulsada por 62 VOC diferentes con una puntuación de proyección de importancia variable (VIP) > 1.Una lista completa de los VOC que caracterizan cada tipo de muestra y sus respectivos puntajes VIP se puede encontrar en la Tabla complementaria 1.
El aire respirable y el aire interior muestran distribuciones diferentes de compuestos orgánicos volátiles. El análisis supervisado con PLS-DA mostró una clara separación entre los perfiles de COV del aliento y del aire ambiente recolectados durante la mañana (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). El análisis supervisado con PLS-DA mostró una clara separación entre los perfiles de COV del aliento y del aire ambiente recolectados durante la mañana (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p < 0,001). Análisis de control de la configuración PLS-DA de cada perfil de usuario de una organización de asociación выдыхаемом воздухе и воздухе в помещении, собранными утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). El análisis controlado por PLS-DA mostró una clara separación entre los perfiles de compuestos orgánicos volátiles del aire exhalado y del aire interior recolectados por la mañana (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 Análisis de control de la utilización de PLS-DA según el perfil del perfil LОС дыхания и воздуха в помещении, собранных утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). El análisis controlado mediante PLS-DA mostró una clara separación de los perfiles de COV del aire respirable y del aire interior recolectados por la mañana (R2Y=0,97, Q2Y=0,96, p<0,001).Las mediciones repetidas se redujeron a la media antes de construir el modelo. Las elipses muestran los intervalos de confianza del 95 % y los centroides del grupo de asteriscos.
Se investigaron las diferencias en la distribución de compuestos orgánicos volátiles en el aire interior por la mañana y por la tarde utilizando PLS-DA. El modelo identificó una separación significativa entre los dos puntos temporales (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Fig. 2). El modelo identificó una separación significativa entre los dos puntos temporales (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) (ris. 2). El modelo reveló una separación significativa entre los dos puntos de tiempo (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Figura 2).图2）。图2）。 Модель выявила значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (ris. 2). El modelo reveló una separación significativa entre los dos puntos de tiempo (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001) (Figura 2). Esto fue impulsado por 47 COV con un puntaje VIP > 1. Los COV con el puntaje VIP más alto que caracterizaron las muestras de la mañana incluyeron alcanos de múltiples ramificaciones, ácido oxálico y hexacosano, mientras que las muestras de la tarde presentaron más 1-propanol, fenol, ácido propanoico, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxihexil éster, isopreno y nonanal. Esto fue impulsado por 47 COV con un puntaje VIP > 1. Los COV con el puntaje VIP más alto que caracterizaron las muestras de la mañana incluyeron alcanos de múltiples ramificaciones, ácido oxálico y hexacosano, mientras que las muestras de la tarde presentaron más 1-propanol, fenol, ácido propanoico, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxihexil éster, isopreno y nonanal. Este grupo de 47 personas organizadas con un VIP especial > 1. ЛОС с самой высокой оценкой VIP, carácter утренние образцы, включали несколько разветвленных алканов, щавелевую кислоту и гексакозан, в то время как дневные образцы содержали больше 1-пропанола, фенола, пропановой кислоты, 2-метил- , 2-этил-3-гидроксигексиловый эфир, isopren and нонаналь. Esto se debió a la presencia de 47 compuestos orgánicos volátiles con una puntuación VIP > 1. Los COV con la puntuación VIP más alta para las muestras matutinas incluyeron varios alcanos ramificados, ácido oxálico y hexacosano, mientras que las muestras diurnas contenían más 1-propanol, fenol, ácidos propanoicos, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxihexil éter, isopreno y 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. Aquí hay 47 VOC con el menú VIP > 1. Esto se ve facilitado por 47 VOC con una puntuación VIP > 1.Los COV con mayor calificación VIP en la muestra de la mañana incluyeron varios alcanos ramificados, ácido oxálico y hexadecano, mientras que la muestra de la tarde contenía más 1-propanol, fenol, ácido propiónico, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxihexil éster, isopreno y nonanal.Una lista completa de compuestos orgánicos volátiles (COV) que caracterizan los cambios diarios en la composición del aire interior se puede encontrar en la Tabla complementaria 2.
La distribución de COV en el aire interior varía a lo largo del día. El análisis supervisado con PLS-DA mostró separación entre las muestras de aire ambiente recolectadas durante la mañana o durante la tarde (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). El análisis supervisado con PLS-DA mostró separación entre las muestras de aire ambiente recolectadas durante la mañana o durante la tarde (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Análisis de control con el botón PLS-DA para determinar la cantidad de pruebas que se producen en los botones, los botones y los botones (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). El análisis controlado con PLS-DA mostró separación entre las muestras de aire interior recolectadas por la mañana y por la 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 Análisis de la epidnadro con la utilización de PLS-DA para la configuración de la fuente de alimentación de las empresas, de otros equipos o de otros (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). El análisis de vigilancia mediante PLS-DA mostró una separación de las muestras de aire interior recolectadas por la mañana o por la tarde (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001).Las elipses muestran intervalos de confianza del 95% y centroides del grupo de asteriscos.
Se recogieron muestras de cinco ubicaciones diferentes del Hospital St Mary's de Londres: una sala de endoscopia, una sala de investigación clínica, un quirófano, una consulta externa y un laboratorio de espectrometría de masas. Nuestro equipo de investigación utiliza regularmente estas ubicaciones para el reclutamiento de pacientes y la toma de muestras de aliento. Como antes, el aire interior se recogió por la mañana y por la tarde, y las muestras de aire exhalado se recogieron solo por la mañana. El PCA destacó una separación de las muestras de aire ambiente por ubicación a través del análisis de varianza multivariado permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Fig. 3a). El PCA destacó una separación de las muestras de aire ambiente por ubicación a través del análisis de varianza multivariado permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Fig. 3a). PCA se basa en la configuración de la mezcla con el análisis de dispersión permanente (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). El PCA reveló la separación de muestras de aire ambiente por ubicación utilizando un análisis de varianza multivariado permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Fig. 3a). PCA es equivalente a PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001.PCA PCA подчеркнул локальную сегрегацию проб комнатного воздуха с помощью перестановочного многомерного десперсионного анализа (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (figura 3a). El PCA destacó la segregación local de muestras de aire ambiente mediante un análisis de varianza multivariado permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p < 0,001) (Fig. 3a).Por lo tanto, se crearon modelos PLS-DA pareados en los que cada ubicación se compara con todas las demás para determinar las características distintivas. Todos los modelos fueron significativos y los VOC con puntuación VIP > 1 se extrajeron con la carga respectiva para identificar la contribución del grupo. Todos los modelos fueron significativos y los VOC con puntuación VIP > 1 se extrajeron con la carga respectiva para identificar la contribución del grupo. Все модели были значимыми, and ЛОС с оценкой VIP > 1 были извлечены с соответствующей нагрузкой для определения группового вклада. Todos los modelos fueron significativos y los VOC con una puntuación VIP > 1 se extrajeron con la carga adecuada para determinar la contribución del 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 los modelos están disponibles y VOC en bolas VIP> 1 están configurados y descargados fuera de los grupos de vendedores. Todos los modelos fueron significativos y los VOC con puntuaciones VIP > 1 se extrajeron y cargaron por separado para determinar las contribuciones del grupo.Nuestros resultados muestran que la composición del aire ambiente varía según la ubicación, y hemos identificado características específicas de la ubicación mediante el consenso del modelo. La unidad de endoscopia se caracteriza por altos niveles de undecano, dodecano, benzonitrilo y benzaldehído. Las muestras del Departamento de Investigación Clínica (también conocido como Departamento de Investigación Hepática) mostraron más alfa-pineno, ftalato de diisopropilo y 3-careno. El aire mezclado del quirófano se caracteriza por un mayor contenido de decano ramificado, dodecano ramificado, tridecano ramificado, ácido propiónico, 2-metil-, 2-etil-3-hidroxihexil éter, tolueno y 2-crotonaldehído. La clínica ambulatoria (Edificio Paterson) tiene un mayor contenido de 1-nonanol, vinil lauril éter, alcohol bencílico, etanol, 2-fenoxi, naftaleno, 2-metoxi, salicilato de isobutilo, tridecano y tridecano de cadena ramificada. Finalmente, el aire interior recolectado en el laboratorio de espectrometría de masas mostró más acetamida, 2'2'2-trifluoro-N-metil-, piridina, furano, 2-pentil-, undecano ramificado, etilbenceno, m-xileno, o-xileno, furfural y etilanisato. Varios niveles de 3-careno estuvieron presentes en los cinco sitios, lo que sugiere que este COV es un contaminante común con los niveles más altos observados en el área del estudio clínico. Una lista de COV acordados que comparten cada posición se puede encontrar en la Tabla complementaria 3. Además, se realizó un análisis univariado para cada COV de interés, y todas las posiciones se compararon entre sí utilizando una prueba de Wilcoxon por pares seguida de una corrección de Benjamini-Hochberg. Los gráficos de bloques para cada COV se presentan en la Figura complementaria 1. Las curvas de compuestos orgánicos volátiles respiratorios parecieron ser independientes de la ubicación, como se observó en PCA seguido de PERMANOVA (p = 0,39) (Figura 3b). Además, también se generaron modelos PLS-DA por pares entre todas las diferentes ubicaciones para las muestras de aliento, pero no se identificaron diferencias significativas (p > 0,05). Además, también se generaron modelos PLS-DA por pares entre todas las diferentes ubicaciones para las muestras de aliento, pero no se identificaron diferencias significativas (p > 0,05). Además, los modelos PLS-DA están equipados con diferentes modelos de ropa de cama, no существенных различий выявлено не было (p > 0,05). Además, también se generaron modelos PLS-DA pareados entre todas las diferentes ubicaciones de muestras de aliento, pero no se encontraron diferencias significativas (p > 0,05).0,05)。 PLS-DA 模型，但未发现显着差异(p > 0.05)。 Además, los modelos PLS-DA están equipados con generadores que permiten el uso de dispositivos de limpieza, no существенных различий обнаружено не было (p > 0,05). Además, también se generaron modelos PLS-DA pareados entre todas las diferentes ubicaciones de muestras de aliento, pero no se encontraron diferencias significativas (p > 0,05).
Cambios en el aire ambiente interior, pero no en el aire exhalado. La distribución de COV difiere según el sitio de muestreo. El análisis no supervisado mediante PCA muestra separación entre las muestras de aire interior recolectadas en diferentes ubicaciones, pero no entre las muestras de aire exhalado correspondientes. Los asteriscos indican los centroides del grupo.
En este estudio, analizamos la distribución de COV en el aire interior en cinco sitios comunes de muestreo del aliento para comprender mejor el efecto de los niveles de COV de fondo en el análisis del aliento.
Se observó separación de muestras de aire interior en las cinco ubicaciones diferentes. Con la excepción del 3-careno, presente en todas las áreas estudiadas, la separación fue causada por diferentes COV, lo que le dio a cada ubicación un carácter específico. En el campo de la evaluación endoscópica, los compuestos orgánicos volátiles que inducen la separación son principalmente monoterpenos como el beta-pineno y alcanos como el dodecano, el undecano y el tridecano, que se encuentran comúnmente en aceites esenciales utilizados en productos de limpieza 13. Considerando la frecuencia de limpieza de los dispositivos endoscópicos, estos COV probablemente sean el resultado de los frecuentes procesos de limpieza en interiores. En los laboratorios de investigación clínica, al igual que en la endoscopia, la separación se debe principalmente a monoterpenos como el alfa-pineno, pero también probablemente a los agentes de limpieza. En el quirófano complejo, la firma de COV consiste principalmente en alcanos ramificados. Estos compuestos pueden obtenerse de los instrumentos quirúrgicos, ya que son ricos en aceites y lubricantes14. En el entorno quirúrgico, los VOC típicos incluyen una gama de alcoholes: 1-nonanol, que se encuentra en aceites vegetales y productos de limpieza, y alcohol bencílico, que se encuentra en perfumes y anestésicos locales.15,16,17,18 Los VOC en un laboratorio de espectrometría de masas son muy diferentes de los esperados en otras áreas, ya que esta es la única área no clínica evaluada. Si bien algunos monoterpenos están presentes, un grupo más homogéneo de compuestos comparte esta área con otros compuestos (2,2,2-trifluoro-N-metil-acetamida, piridina, undecano ramificado, 2-pentilfurano, etilbenceno, furfural, etilanisato). ), ortoxileno, meta-xileno, isopropanol y 3-careno), incluidos los hidrocarburos aromáticos y los alcoholes. Algunos de estos VOC pueden ser secundarios a los productos químicos utilizados en el laboratorio, que consta de siete sistemas de espectrometría de masas que operan en modos de TD e inyección de líquido.
Con PLS-DA, se observó una fuerte separación entre las muestras de aire interior y aliento, causada por 62 de los 113 COV detectados. En el aire interior, estos COV son exógenos e incluyen ftalato de diisopropilo, benzofenona, acetofenona y alcohol bencílico, que se utilizan comúnmente en plastificantes y fragancias19,20,21,22; este último se puede encontrar en productos de limpieza16. Las sustancias químicas que se encuentran en el aire exhalado son una mezcla de COV endógenos y exógenos. Los COV endógenos consisten principalmente en alcanos ramificados, que son subproductos de la peroxidación lipídica23, e isopreno, un subproducto de la síntesis de colesterol24. Los COV exógenos incluyen monoterpenos como el beta-pineno y el D-limoneno, cuyo origen se remonta a los aceites esenciales de cítricos (también ampliamente utilizados en productos de limpieza) y a los conservantes de alimentos13,25. El 1-propanol puede ser endógeno, resultante de la descomposición de aminoácidos, o exógeno, presente en desinfectantes26. En comparación con respirar aire interior, se encuentran niveles más altos de compuestos orgánicos volátiles, algunos de los cuales se han identificado como posibles biomarcadores de enfermedades. Se ha demostrado que el etilbenceno es un biomarcador potencial para una serie de enfermedades respiratorias, incluyendo cáncer de pulmón, EPOC27 y fibrosis pulmonar28. En comparación con pacientes sin cáncer de pulmón, también se han encontrado niveles de N-dodecano y xileno en concentraciones más altas en pacientes con cáncer de pulmón29 y metacimol en pacientes con colitis ulcerosa activa30. Por lo tanto, incluso si las diferencias en el aire interior no afectan el perfil respiratorio general, pueden afectar los niveles específicos de COV, por lo que monitorear el aire de fondo interior puede seguir siendo importante.
También hubo una separación entre las muestras de aire interior recolectadas por la mañana y por la tarde. Las principales características de las muestras matutinas son los alcanos ramificados, que a menudo se encuentran de forma exógena en productos de limpieza y ceras31. Esto se puede explicar por el hecho de que las cuatro salas clínicas incluidas en este estudio se limpiaron antes del muestreo del aire ambiente. Todas las áreas clínicas están separadas por diferentes COV, por lo que esta separación no puede atribuirse a la limpieza. En comparación con las muestras matutinas, las muestras de la tarde generalmente mostraron niveles más altos de una mezcla de alcoholes, hidrocarburos, ésteres, cetonas y aldehídos. Tanto el 1-propanol como el fenol se pueden encontrar en desinfectantes26,32, lo cual es esperable dada la limpieza regular de toda el área clínica a lo largo del día. El aliento se recolecta solo por la mañana. Esto se debe a muchos otros factores que pueden afectar el nivel de compuestos orgánicos volátiles en el aire exhalado durante el día, que no se puede controlar. Esto incluye el consumo de bebidas y alimentos33,34 y diversos grados de ejercicio35,36 antes del muestreo de aliento.
El análisis de COV se mantiene a la vanguardia del desarrollo de diagnósticos no invasivos. La estandarización del muestreo sigue siendo un desafío, pero nuestro análisis demostró de forma concluyente que no hubo diferencias significativas entre las muestras de aliento recolectadas en diferentes ubicaciones. En este estudio, demostramos que el contenido de compuestos orgánicos volátiles (COV) en el aire ambiente interior depende de la ubicación y la hora del día. Sin embargo, nuestros resultados también muestran que esto no afecta significativamente la distribución de COV en el aire exhalado, lo que sugiere que el muestreo de aliento puede realizarse en diferentes ubicaciones sin afectar significativamente los resultados. Se da preferencia a la inclusión de múltiples sitios y a la duplicación de las recolecciones de muestras durante períodos más largos. Finalmente, la separación del aire interior de diferentes ubicaciones y la ausencia de separación en el aire exhalado muestran claramente que el lugar de muestreo no afecta significativamente la composición del aliento humano. Esto es alentador para la investigación en análisis del aliento, ya que elimina un posible factor de confusión en la estandarización de la recopilación de datos de aliento. Si bien la totalidad de los patrones respiratorios de un mismo sujeto fue una limitación de nuestro estudio, podría reducir las diferencias en otros factores de confusión influenciados por el comportamiento humano. Los proyectos de investigación unidisciplinarios se han utilizado con éxito en numerosos estudios37. Sin embargo, se requieren más análisis para extraer conclusiones firmes. Se sigue recomendando el muestreo rutinario del aire interior, junto con el muestreo del aliento para descartar compuestos exógenos e identificar contaminantes específicos. Recomendamos eliminar el alcohol isopropílico debido a su prevalencia en productos de limpieza, especialmente en entornos sanitarios. Este estudio estuvo limitado por el número de muestras de aliento recogidas en cada centro, y se requiere más trabajo con un mayor número de muestras de aliento para confirmar que la composición del aliento humano no afecta significativamente el contexto en el que se encuentran las muestras. Además, no se recopilaron datos de humedad relativa (HR), y si bien reconocemos que las diferencias en la HR pueden afectar la distribución de COV, los retos logísticos tanto en el control de la HR como en la recogida de datos de HR son significativos en estudios a gran escala.
En conclusión, nuestro estudio muestra que los COV en el aire ambiente interior varían según la ubicación y el tiempo, pero esto no parece ocurrir con las muestras de aliento. Debido al pequeño tamaño de la muestra, no es posible extraer conclusiones definitivas sobre el efecto del aire ambiente interior en el muestreo de aliento, por lo que se requieren análisis adicionales. Por lo tanto, se recomienda tomar muestras del aire interior durante la respiración para detectar posibles contaminantes, como COV.
El experimento se llevó a cabo durante 10 días laborables consecutivos en el Hospital St Mary's de Londres en febrero de 2020. Cada día, se tomaron dos muestras de aliento y cuatro de aire interior en cada una de las cinco ubicaciones, para un total de 300 muestras. Todos los métodos se aplicaron de acuerdo con las directrices y normativas pertinentes. La temperatura de las cinco zonas de muestreo se controló a 25 °C.
Se seleccionaron cinco ubicaciones para el muestreo del aire interior: Laboratorio de Instrumentación de Espectrometría de Masas, Ambulatorio Quirúrgico, Quirófano, Área de Evaluación, Área de Evaluación Endoscópica y Sala de Estudios Clínicos. Cada región fue elegida porque nuestro equipo de investigación las utiliza con frecuencia para reclutar participantes para el análisis del aliento.
Se muestreó el aire ambiente a través de tubos de desorción térmica (TD) Tenax TA/Carbograph con revestimiento inerte (Markes International Ltd, Llantrisan, Reino Unido) a 250 ml/min durante 2 minutos, utilizando una bomba de muestreo de aire de SKC Ltd. Dificultad total: Aplicar 500 ml de aire ambiente a cada tubo de TD. Los tubos se sellaron con tapones de latón para su transporte al laboratorio de espectrometría de masas. Se tomaron muestras de aire interior por turnos en cada ubicación todos los días de 9:00 a 11:00 y de 15:00 a 17:00. Las muestras se tomaron por duplicado.
Se recogieron muestras de aliento de sujetos individuales sometidos a muestreo de aire interior. El proceso de muestreo del aliento se realizó según el protocolo aprobado por el Comité de Ética de Investigación de la Autoridad de Investigación Sanitaria del NHS de Londres, Camden y Kings Cross (referencia 14/LO/1136). El proceso de muestreo del aliento se realizó según el protocolo aprobado por el Comité de Ética de Investigación de la Autoridad de Investigación Sanitaria del NHS de Londres, Camden y Kings Cross (referencia 14/LO/1136). Процесс отбора проб дыхания проводился в соответствии с протоколом, одобренным Управлением медицинских сследований NHS — Londres— Comité de etiqueta de Camden & Kings Cross (publicado el 14/LO/1136). El proceso de muestreo del aliento se llevó a cabo de acuerdo con el protocolo aprobado por el Comité de Ética de Investigación de la Autoridad de Investigación Médica del NHS – Londres – Camden y Kings Cross (Ref. 14/LO/1136).El procedimiento de muestreo de aliento se llevó a cabo de acuerdo con los protocolos aprobados por la Agencia de Investigación Médica del NHS-Londres-Camden y el Comité de Ética de Investigación de King's Cross (ref. 14/LO/1136). El investigador dio su consentimiento informado por escrito. Para la normalización, los investigadores no habían comido ni bebido desde la medianoche anterior. El aliento se recogió utilizando una bolsa desechable de Nalophan™ (tereftalato de polietileno PET) de 1000 ml hecha a medida y una jeringa de polipropileno utilizada como boquilla sellada, como describieron previamente Belluomo et al. Se ha demostrado que Nalofan es un excelente medio de almacenamiento respiratorio debido a su inercia y capacidad para proporcionar estabilidad al compuesto hasta por 12 horas38. Permaneciendo en esta posición durante al menos 10 minutos, el examinador exhala en la bolsa de muestra durante una respiración tranquila normal. Después de llenarla al volumen máximo, la bolsa se cierra con un émbolo de jeringa. Al igual que con el muestreo de aire interior, utilice la bomba de muestreo de aire de SKC Ltd. durante 10 minutos para extraer aire de la bolsa a través del tubo TD. Conecte una aguja de gran diámetro sin filtro a la bomba de aire en el otro extremo del tubo TD a través de los tubos de plástico y SKC. Realice acupuntura en la bolsa e inhale a una velocidad de 250 ml/min a través de cada tubo TD durante 2 minutos, cargando un total de 500 ml en cada tubo. Las muestras se recogieron por duplicado para minimizar la variabilidad del muestreo. Las respiraciones se recogen solo por la mañana.
Los tubos TD se limpiaron con un acondicionador de tubos TD TC-20 (Markes International Ltd, Llantrisant, Reino Unido) durante 40 minutos a 330 °C con un flujo de nitrógeno de 50 ml/min. Todas las muestras se analizaron en las 48 horas siguientes a su recolección mediante GC-TOF-MS. Se empleó un GC Agilent Technologies 7890A con un sistema de desorción térmica TD100-xr y un sistema BenchTOF Select MS (Markes International Ltd, Llantrisant, Reino Unido). El tubo TD se prelavó inicialmente durante 1 minuto a un flujo de 50 ml/min. La desorción inicial se realizó a 250 °C durante 5 minutos con un flujo de helio de 50 ml/min para desorber los COV en una trampa de frío (Material Emissions, Markes International, Llantrisant, Reino Unido) en modo split (1:10) a 25 °C. La desorción con trampa fría (secundaria) se realizó a 250 °C (con calentamiento balístico de 60 °C/s) durante 3 min a un caudal de He de 5,7 ml/min, y la temperatura del paso de flujo al GC se calentó continuamente hasta 200 °С. La columna era una Mega WAX-HT (20 m × 0,18 mm × 0,18 μm, Chromalytic, Hampshire, EE. UU.). El caudal de la columna se ajustó a 0,7 ml/min. La temperatura del horno se ajustó primero a 35 °C durante 1,9 minutos y luego a 240 °C (20 °C/min, manteniendo 2 minutos). La línea de transmisión MS se mantuvo a 260 °C y la fuente de iones (impacto de electrones de 70 eV) se mantuvo a 260 °C. El analizador MS se ajustó para registrar de 30 a 597 m/s. Se realizó la desorción en una trampa fría (sin tubo de TD) y en un tubo de TD limpio y acondicionado al inicio y al final de cada ciclo de ensayo para garantizar la ausencia de efectos de arrastre. El mismo análisis en blanco se realizó inmediatamente antes y después de la desorción de las muestras de aliento para garantizar que pudieran analizarse continuamente sin ajustar la TD.
Tras la inspección visual de los cromatogramas, los archivos de datos sin procesar se analizaron con Chromspace® (Sepsolve Analytical Ltd.). Se identificaron los compuestos de interés a partir de muestras representativas de aire respirable y ambiental. La anotación se basó en el espectro de masas de COV y el índice de retención utilizando la biblioteca de espectros de masas NIST 2017. Los índices de retención se calcularon analizando una mezcla de alcanos (nC8-nC40, 500 μg/mL en diclorometano, Merck, EE. UU.) 1 μL añadido a tres tubos TD acondicionados mediante un equipo de carga de solución de calibración y analizados en las mismas condiciones de TD-GC-MS y, de la lista de compuestos crudos, solo se conservaron para el análisis aquellos con un factor de coincidencia inversa > 800. Los índices de retención se calcularon analizando una mezcla de alcanos (nC8-nC40, 500 μg/mL en diclorometano, Merck, EE. UU.) 1 μL añadido a tres tubos TD acondicionados mediante un equipo de carga de solución de calibración y analizados en las mismas condiciones de TD-GC-MS y, de la lista de compuestos crudos, solo se conservaron para el análisis aquellos con un factor de coincidencia inversa > 800.Los índices de retención se calcularon analizando 1 µl de una mezcla de alcanos (nC8-nC40, 500 µg/ml en diclorometano, Merck, EE. UU.) en tres tubos TD acondicionados utilizando una unidad de carga de solución de calibración y analizados bajo las mismas condiciones TD-GC-MS.и из исходного списка соединений для анализа были оставлены только соединения с коэффициентом обратного совпадения > 800. y de la lista original de compuestos, solo se conservaron para el análisis los compuestos con un coeficiente de coincidencia inversa > 800.通过分析烷烃混合物（nC8-nC40,500 μg/mL Producto de Merck, EE. UU. Equipo de prueba 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 ， USA） 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.Los índices de retención se calcularon analizando una mezcla de alcanos (nC8-nC40, 500 μg/ml en diclorometano, Merck, EE. UU.), se agregó 1 μl a tres tubos TD acondicionados calibrando el cargador de solución y se agregó allí.выполненных в тех же условиях TD-GC-MS and из исходного списка соединений, для анализа были оставлены только соединения с cosmetología обратного соответствия > 800. realizado bajo las mismas condiciones de TD-GC-MS y de la lista de compuestos original, solo se conservaron para el análisis los compuestos con un factor de ajuste inverso > 800.También se eliminan oxígeno, argón, dióxido de carbono y siloxanos. Por último, también se excluyeron todos los compuestos con una relación señal/ruido < 3. Por último, también se excluyeron todos los compuestos con una relación señal/ruido < 3. Наконец, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. Por último, también se excluyeron todos los compuestos con una relación señal-ruido <3.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。 Наконец, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. Por último, también se excluyeron todos los compuestos con una relación señal-ruido <3.La abundancia relativa de cada compuesto se extrajo de todos los archivos de datos utilizando la lista de compuestos resultante. En comparación con NIST 2017, se identificaron 117 compuestos en muestras de aliento. La selección se realizó con el software MATLAB R2018b (versión 9.5) y Gavin Beta 3.0. Tras un examen más detallado de los datos, se excluyeron 4 compuestos más mediante inspección visual de los cromatogramas, lo que dejó 113 compuestos para ser incluidos en el análisis posterior. Se recuperó una gran cantidad de estos compuestos de las 294 muestras que se procesaron correctamente. Se eliminaron seis muestras debido a la mala calidad de los datos (tubos TD con fugas). En los conjuntos de datos restantes, se calcularon las correlaciones unilaterales de Pearson entre 113 COV en muestras de mediciones repetidas para evaluar la reproducibilidad. El coeficiente de correlación fue 0,990 ± 0,016 y el valor p fue 2,00 × 10–46 ± 2,41 × 10–45 (media aritmética ± desviación estándar).
Todos los análisis estadísticos se realizaron en R versión 4.0.2 (R Foundation for Statistical Computing, Viena, Austria). Los datos y el código utilizados para analizar y generar los datos están disponibles públicamente en GitHub (https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath). Los picos integrados se transformaron logarítmicamente primero y luego se normalizaron mediante la normalización del área total. Las muestras con mediciones repetidas se agruparon hasta el valor medio. Los paquetes "ropls" y "mixOmics" se utilizan para crear modelos de PCA no supervisados y modelos PLS-DA supervisados. El PCA permite identificar 9 valores atípicos de muestra. La muestra de aliento primaria se agrupó con la muestra de aire ambiente y, por lo tanto, se consideró un tubo vacío debido a un error de muestreo. Las 8 muestras restantes son muestras de aire ambiente que contienen 1,1′-bifenilo, 3-metilo. Pruebas posteriores mostraron que las 8 muestras tuvieron una producción de COV significativamente menor en comparación con las otras muestras, lo que sugiere que estas emisiones fueron causadas por un error humano en la carga de los tubos. La separación de ubicaciones se probó en PCA utilizando PERMANOVA de un paquete vegano. PERMANOVA permite identificar la división de grupos según los centroides. Este método se ha utilizado previamente en estudios metabolómicos similares39,40,41. El paquete ropls se utiliza para evaluar la significancia de los modelos PLS-DA mediante validación cruzada aleatoria de siete pasos y 999 permutaciones. Los compuestos con una puntuación de proyección de importancia variable (VIP) > 1 se consideraron relevantes para la clasificación y se mantuvieron como significativos. Los compuestos con una puntuación de proyección de importancia variable (VIP) > 1 se consideraron relevantes para la clasificación y se mantuvieron como significativos. Соединения с показателем проекции переменной важности (VIP) > 1 selección de opciones para clases de clasificación y suscripción значимые. Los compuestos con una puntuación de proyección de importancia variable (VIP) > 1 se consideraron elegibles para la clasificación y se mantuvieron 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 подходящими для классификации и оставались значимыми. Los compuestos con una puntuación de importancia variable (VIP) > 1 se consideraron elegibles para la clasificación y siguieron siendo significativos.También se extrajeron las cargas del modelo PLS-DA para determinar las contribuciones del grupo. Los VOC para una ubicación específica se determinan con base en el consenso de modelos PLS-DA pareados. Para ello, se compararon los perfiles de VOC de todas las ubicaciones y, si un VOC con VIP > 1 era constantemente significativo en los modelos y se atribuía a la misma ubicación, entonces se consideró específico de la ubicación. Para ello, se compararon los perfiles de VOC de todas las ubicaciones y, si un VOC con VIP > 1 era constantemente significativo en los modelos y se atribuía a la misma ubicación, entonces se consideró específico de la ubicación. Este perfil de ЛОС всех местоположений были проверены друг против друга, and если ЛОС с VIP> 1 был постоянно значимым en modelos y относился к одному и тому же месту, тогда он считался специфичным для местоположения. Para ello, se compararon los perfiles de VOC de todas las ubicaciones y, si un VOC con VIP > 1 era consistentemente significativo en los modelos y se refería a la misma ubicación, entonces se consideró específico de la ubicación.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。。。 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置С этой целью профили ЛОС во всех местоположениях были сопоставлены друг с другом, и ЛОС с VIP> 1 считался зависящим от местоположения, если он был постоянно значимым в модели и относился к одному и тому же местоположению. Para este fin, se compararon los perfiles de VOC en todas las ubicaciones entre sí, y un VOC con VIP > 1 se consideró dependiente de la ubicación si era consistentemente significativo en el modelo y se refería a la misma ubicación.La comparación de las muestras de aire respirable y de interiores se realizó únicamente con las muestras tomadas por la mañana, ya que no se tomaron muestras de aire respirable por la tarde. Se utilizó la prueba de Wilcoxon para el análisis univariado y la tasa de falsos positivos se calculó mediante la corrección de Benjamini-Hochberg.
Los conjuntos de datos generados y analizados durante el presente estudio están disponibles a pedido razonable de los respectivos autores.
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Hora de publicación: 28 de septiembre de 2022