Cambios en los niveles de compuestos orgánicos volátiles en el aire ambiente interior y su impacto en la estandarización del muestreo del aliento.

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El interés en el análisis de compuestos orgánicos volátiles (COV) en el aire exhalado ha aumentado en las últimas dos décadas.Aún 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 sitios de muestreo de rutina del aliento en el ambiente hospitalario y determine si esto afecta la composición del aliento.El segundo objetivo era estudiar las fluctuaciones diarias en el contenido de compuestos orgánicos volátiles en el aire interior.El aire interior se recolectó en cinco lugares por la mañana y por la tarde utilizando una bomba de muestreo y un tubo de desorción térmica (TD).Recoja muestras de aliento sólo por la mañana.Los tubos TD se analizaron mediante cromatografía de gases junto con 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 la respiración y el aire ambiente.La composición del aire interior cambia a lo largo del día y los diferentes lugares 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 a base de carbono que son gaseosos a temperatura ambiente y son el producto final de muchos procesos endógenos y exógenos1.Durante décadas, los investigadores han estado interesados ​​en los COV debido a su papel potencial como biomarcadores no invasivos de enfermedades humanas.Sin embargo, persiste la incertidumbre con respecto a la estandarización de la recolección y 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 anteriores 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 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 medio 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.Durante la jornada laboral también se controló el aire ambiente en el quirófano y los hábitos respiratorios del personal del hospital.Descubrieron que los niveles de compuestos exógenos como el sevoflurano tanto en el aire ambiental como en el aire exhalado aumentaban en 5 al final de la jornada laboral, lo que plantea dudas sobre cuándo y dónde se deben tomar muestras de los pacientes para analizar el aliento y reducir al mínimo el problema de dicha confusión. factores.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 de diagnóstico del aire exhalado en el cáncer de esófago7.Utilizando 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 modelo de diagnóstico de COV del último aliento, por lo que se negó su impacto.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 poco probables como secundarias a la contaminación de fondo con 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 de aire ambiental emparejadas simultáneamente con el muestreo de aire exhalado para que se pueda determinar cualquier nivel de COV presente 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 consiste en que los participantes inhalen aire "purificado" que, en teoría, está libre de contaminantes COV11.Sin embargo, esto es engorroso, lleva mucho tiempo y el propio equipo 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 VOC 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, incluida la desorción térmica junto con la cromatografía de gases y la espectrometría de masas de tiempo de vuelo (GC-TOF-MS), también han proporcionado un método más sólido y confiable para el análisis de COV, capaz de detectar simultáneamente cientos de COV, por lo que para un análisis más profundo.aire en la habitación.Esto permite caracterizar con más detalle la composición del aire ambiente en la habitación y cómo cambian las muestras grandes con el lugar y el tiempo.
El objetivo principal de este estudio fue determinar los niveles variables de compuestos orgánicos volátiles en el aire ambiente interior en sitios de muestreo comunes en el entorno hospitalario y cómo esto afecta el muestreo de aire exhalado.Un objetivo secundario fue determinar si había 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 lugares diferentes y se analizaron con 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 mínimos cuadrados parciales: análisis discriminante (PLS-DA) pudo mostrar una clara separación entre las muestras de aire respirable y ambiental (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (Fig. 1). El análisis supervisado mediante mínimos cuadrados parciales: análisis discriminante (PLS-DA) pudo mostrar una clara separación entre las muestras de aire respirable y ambiental (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 ambiental (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 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 muestran en el cuadro de diálogo е 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 aliento 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. En la Tabla complementaria 1 se puede encontrar una lista completa de los VOC que caracterizan cada tipo de muestra y sus respectivas puntuaciones VIP. La separación de grupos fue impulsada por 62 VOC diferentes, con una puntuación de proyección de importancia variable (VIP) > 1. En la Tabla complementaria 1 se puede encontrar una lista completa de los VOC que caracterizan cada tipo de muestra y sus respectivas puntuaciones VIP. Разделение на группы было обусловлено 62 различными VOC с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. Полный список VOC, характер Este tipo de sugerencias se muestran en la tabla superior 1. La agrupación fue impulsada por 62 VOC diferentes con una puntuación de Proyección de importancia variable (VIP)> 1. En la Tabla complementaria 1 se puede encontrar una lista completa de VOC que caracterizan cada tipo de muestra y sus respectivas puntuaciones VIP.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.En la Tabla complementaria 1 se puede encontrar una lista completa de VOC que caracterizan cada tipo de muestra y sus respectivas puntuaciones VIP.
El aire respirable y el aire interior muestran diferentes distribuciones de compuestos orgánicos volátiles. El análisis supervisado con PLS-DA mostró una clara separación entre los perfiles de COV del aire respirable y ambiental recopilados 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 aire respirable y ambiental recopilados durante la mañana (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). Análisis de control con PLS-DA para comprobar la configuración de perfiles de usuarios de organizaciones asociadas 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 recopilados 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 instalación PLS-DA según el perfil del perfil LОС дыхания and воздуха в помещении, собранных ут ром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). El análisis controlado utilizando PLS-DA mostró una clara separación de los perfiles de VOC del aliento 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 intervalos de confianza del 95% y 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 temporales (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 temporales (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (Figura 2). Esto fue impulsado por 47 COV con una puntuación VIP > 1. Los COV con la puntuación VIP más alta que caracterizan las muestras de la mañana incluyeron alcanos ramificados múltiples, ácido oxálico y hexacosano, mientras que las muestras de la tarde presentaron más 1-propanol, fenol, ácido propanoico, 2-metil- , éster 2-etil-3-hidroxihexílico, isopreno y nonanal. Esto fue impulsado por 47 COV con una puntuación VIP > 1. Los COV con la puntuación VIP más alta que caracterizan las muestras de la mañana incluyeron alcanos ramificados múltiples, ácido oxálico y hexacosano, mientras que las muestras de la tarde presentaron más 1-propanol, fenol, ácido propanoico, 2-metil- , éster 2-etil-3-hidroxihexílico, isopreno y nonanal. Este grupo cuenta con 47 personas organizadas con ofertas VIP > 1. ЛОС с самой высокой оценкой VIP, характеризу ющей 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, изопрен и 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 clasificación VIP más alta 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-hidroxihexilo.éster, isopreno y nonanal.En la Tabla complementaria 2 se puede encontrar una lista completa de compuestos orgánicos volátiles (COV) que caracterizan los cambios diarios en la composición del aire interior.
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 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 la tarde (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). Análisis de control con la ayuda PLS-DA para determinar la cantidad de pruebas que se producen en las pruebas, los cambios y los fallos (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 epidnader con la implementación de PLS-DA para la configuración de la fuente de alimentación de la red eléctrica, de la red eléctrica o de la red (R2Y = 0,46, Q2 Y = 0,22, p < 0,001). El análisis de vigilancia utilizando 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 lugares diferentes del Hospital St Mary's de Londres: una sala de endoscopia, una sala de investigación clínica, un complejo de quirófanos, una clínica ambulatoria y un laboratorio de espectrometría de masas.Nuestro equipo de investigación utiliza periódicamente estos lugares para el reclutamiento de pacientes y la recolección de aliento.Como antes, el aire interior se recogió por la mañana y por la tarde, y las muestras de aire exhalado se recogieron sólo por la mañana. PCA destacó una separación de muestras de aire ambiente por ubicación mediante un análisis de varianza multivariado permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (Fig. 3a). PCA destacó una separación de muestras de aire ambiente por ubicación mediante un análisis de varianza multivariado permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (Fig. 3a). PCA se basa en una combinación de parámetros de medición con un análisis de dispersión permanente (PERMANOVA, R2) = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). PCA reveló la separación de muestras de aire ambiente por ubicación mediante 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 дисперсионного анализа (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (рис. 3а). PCA destacó la segregación local de muestras de aire ambiente mediante análisis de varianza multivariado permutacional (PERMANOVA, R2 = 0,16, p <0,001) (Fig. 3a).Por lo tanto, se crearon modelos PLS-DA emparejados en los que cada ubicación se compara con todas las demás ubicaciones para determinar las firmas de características. Todos los modelos fueron significativos y los COV con puntuación VIP > 1 se extrajeron con la carga respectiva para identificar la contribución del grupo. Todos los modelos fueron significativos y los COV 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 вкла да. Todos los modelos fueron significativos y los COV 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 de modelos.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 del Hígado) 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 – la presencia de 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 recogido 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 etilanizado.Estuvieron presentes varios niveles de 3-careno 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.En la Tabla complementaria 3 se puede encontrar una lista de VOC acordados que comparten cada posición. Además, se realizó un análisis univariado para cada VOC de interés y todas las posiciones se compararon entre sí mediante una prueba de Wilcoxon por pares seguida de una corrección de Benjamini-Hochberg. .Los diagramas de bloques para cada COV se presentan en la Figura 1 complementaria. Las curvas de compuestos orgánicos volátiles respiratorios parecían 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 dispositivos de limpieza que no se ajustan a sus necesidades. зличий выявлено не было (p > 0,05). Además, también se generaron modelos PLS-DA emparejados 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 no permiten el uso de dispositivos inalámbricos. нных различий обнаружено не было (p > 0,05). Además, también se generaron modelos PLS-DA emparejados 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 una separación entre las muestras de aire interior recolectadas en diferentes ubicaciones, pero no las muestras de aire exhalado correspondientes.Los asteriscos indican los centroides del grupo.
En este estudio, analizamos la distribución de los COV del 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 los cinco lugares diferentes.A excepción del 3-careno, que estuvo presente en todas las zonas estudiadas, la separación fue provocada por diferentes COV, dando a cada localización 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, undecano y tridecano, que se encuentran comúnmente en los aceites esenciales comúnmente utilizados en productos de limpieza 13. Considerando la frecuencia de la limpieza endoscópica dispositivos, estos COV probablemente sean el resultado de procesos frecuentes de limpieza interior.En los laboratorios de investigación clínica, al igual que en la endoscopia, la separación se debe principalmente a monoterpenos como el alfa-pineno, pero probablemente también a los agentes de limpieza.En el complejo quirófano, la firma de COV se compone principalmente de alcanos ramificados.Estos compuestos pueden obtenerse de instrumentos quirúrgicos ya que son ricos en aceites y lubricantes14.En el entorno quirúrgico, los COV típicos incluyen una variedad 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 COV en un laboratorio de espectrometría de masas son muy diferente de lo esperado 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, metaxileno, isopropanol y 3-careno), incluidos los hidrocarburos aromáticos y los alcoholes.Algunos de estos COV pueden ser secundarios a los productos químicos utilizados en el laboratorio, que consta de siete sistemas de espectrometría de masas que funcionan en modos TD e inyección de líquido.
Con PLS-DA, se observó una fuerte separación de 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, que se remontan a los aceites esenciales de cítricos (también ampliamente utilizados en productos de limpieza) y 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 han sido identificados como posibles biomarcadores de enfermedades.Se ha demostrado que el etilbenceno es un biomarcador potencial para una serie de enfermedades respiratorias, incluido el cáncer de pulmón, la EPOC27 y la fibrosis pulmonar28.En comparación con los 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 de metacimol en pacientes con colitis ulcerosa activa30.Por lo tanto, incluso si las diferencias en el aire interior no afectan el perfil de respiración general, pueden afectar los niveles específicos de VOC, por lo que monitorear el aire interior puede seguir siendo importante.
También hubo una separación entre las muestras de aire interior recolectadas por la mañana y por la tarde.Las características principales de las muestras matutinas son los alcanos ramificados, que a menudo se encuentran de forma exógena en productos de limpieza y ceras31.Esto puede explicarse 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 de la mañana, 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 los desinfectantes26,32, lo que es de esperar dada la limpieza regular de toda el área clínica a lo largo del día.El aliento se recoge sólo 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 y que no se pueden controlar.Esto incluye el consumo de bebidas y alimentos33,34 y diversos grados de ejercicio35,36 antes de la toma de muestras de aliento.
El análisis de COV sigue a la vanguardia del desarrollo de diagnósticos no invasivos.La estandarización del muestreo sigue siendo un desafío, pero nuestro análisis mostró de manera concluyente que no hubo diferencias significativas entre las muestras de aliento recolectadas en diferentes lugares.En este estudio, demostramos que el contenido de compuestos orgánicos volátiles 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 compuestos orgánicos volátiles en el aire exhalado, lo que sugiere que el muestreo del aliento se puede realizar en diferentes lugares sin afectar significativamente los resultados.Se da preferencia a incluir múltiples sitios y duplicar colecciones de especímenes durante períodos de tiempo más largos.Finalmente, la separación del aire interior de diferentes lugares y la falta de separación en el aire exhalado muestra claramente que el lugar de muestreo no afecta significativamente la composición del aliento humano.Esto es alentador para la investigación del análisis del aliento, ya que elimina un posible factor de confusión en la estandarización de la recopilación de datos sobre el aliento.Aunque todos los patrones respiratorios de un solo sujeto fueron una limitación de nuestro estudio, puede reducir las diferencias en otros factores de confusión que están influenciados por el comportamiento humano.Los proyectos de investigación unidisciplinares se han utilizado con éxito anteriormente en muchos estudios37.Sin embargo, se requiere un análisis más profundo para sacar conclusiones firmes.Todavía se recomienda 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 la cantidad de muestras de aliento recolectadas en cada sitio, y se requiere trabajo adicional con una mayor cantidad 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 desafíos logísticos tanto en el control de la HR como en la recopilación de datos de la 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 este no parece ser el caso de las muestras de aliento.Debido al pequeño tamaño de la muestra, no es posible sacar conclusiones definitivas sobre el efecto del aire ambiente interior en el muestreo del aliento y se requieren análisis adicionales, por lo que se recomienda tomar muestras del aire interior durante la respiración para detectar posibles contaminantes, 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 muestras de aire interior de cada una de las cinco ubicaciones, para un total de 300 muestras.Todos los métodos se realizaron de acuerdo con las directrices y regulaciones pertinentes.La temperatura de las cinco zonas de muestreo se controló a 25°C.
Se seleccionaron cinco ubicaciones para el muestreo de aire interior: laboratorio de instrumentación de espectrometría de masas, ambulatorio quirúrgico, quirófano, área de evaluación, área de evaluación endoscópica y sala de estudios clínicos.Se eligió cada región porque nuestro equipo de investigación las utiliza a menudo para reclutar participantes para el análisis del aliento.
Se tomaron muestras del 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 usando una bomba de muestreo de aire de SKC Ltd., dificultad total Aplicar 500 ml de aire ambiente a cada tubo TD.Luego, los tubos se sellaron con tapas de latón para su transporte de regreso al laboratorio de espectrometría de masas.Se tomaron muestras de aire interior por turnos en cada lugar todos los días de 9:00 a 11:00 y nuevamente de 15:00 a 17:00.Las muestras se tomaron por duplicado.
Se recogieron muestras de aliento de sujetos individuales sometidos a muestreos de aire interior. El proceso de muestreo del aliento se realizó según el protocolo aprobado por el Comité de Ética en Investigación de la Autoridad de Investigación Sanitaria del NHS—Londres—Camden & Kings Cross (referencia 14/LO/1136). El proceso de muestreo del aliento se realizó según el protocolo aprobado por el Comité de Ética en Investigación de la Autoridad de Investigación Sanitaria del NHS—Londres—Camden & 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 en Investigación de la Autoridad de Investigación Médica del NHS – Londres – Camden & Kings Cross (Ref. 14/LO/1136).El procedimiento de muestreo del aliento se llevó a cabo de acuerdo con los protocolos aprobados por la Agencia de Investigación Médica NHS-London-Camden y el Comité de Ética en Investigación de King's Cross (ref 14/LO/1136).El investigador dio su consentimiento informado por escrito.Para fines de normalización, los investigadores no habían comido ni bebido desde la medianoche de la noche 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 lo describieron previamente Belluomo et al.Se ha demostrado que Nalofan es un excelente medio de almacenamiento respiratorio debido a su inercia y su capacidad para proporcionar estabilidad al compuesto por hasta 12 horas38.Permaneciendo en esta posición durante al menos 10 minutos, el examinador exhala dentro de la bolsa de muestra durante una respiración normal y tranquila.Después de llenar hasta el 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 del tubo de plástico. tubos y SKC.Acupunture la bolsa e inhale respiraciones a una velocidad de 250 ml/min a través de cada tubo TD durante 2 minutos, cargando un total de 500 ml de respiraciones en cada tubo TD.Las muestras se recogieron nuevamente por duplicado para minimizar la variabilidad del muestreo.Las respiraciones se recogen sólo por la mañana.
Los tubos TD se limpiaron usando un acondicionador de tubos TC-20 TD (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 dentro de las 48 horas posteriores a la recolección mediante GC-TOF-MS.Se combinó un GC 7890A de Agilent Technologies con una configuración de desorción térmica TD100-xr y un MS BenchTOF Select (Markes International Ltd, Llantrisan, Reino Unido).Inicialmente, el tubo TD se lavó previamente durante 1 minuto a un caudal de 50 ml/min.La desorción inicial se llevó a cabo a 250°C durante 5 minutos con un flujo de helio de 50 ml/min para desorber los COV en una trampa fría (Material Emissions, Markes International, Llantrisant, Reino Unido) en modo dividido (1:10) a 25 °C.La desorción de la trampa fría (secundaria) se realizó a 250 °C (con calentamiento balístico de 60 °C/s) durante 3 minutos a un caudal de He de 5,7 ml/min, y la temperatura de la ruta de flujo hacia el GC se calentó continuamente.hasta 200 °С.La columna era una columna Mega WAX-HT (20 mx 0,18 mm x 0,18 μm, Chromalytic, Hampshire, EE. UU.).El caudal de la columna se ajustó a 0,7 ml/min.La temperatura del horno se fijó primero en 35 ºC durante 1,9 minutos, luego se elevó a 240 ºC (20 ºC/min, manteniéndola durante 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 de MS se configuró para registrar de 30 a 597 m/s.Al principio y al final de cada ensayo se realizó la desorción en una trampa fría (sin tubo TD) y la desorción en un tubo TD limpio y acondicionado para garantizar que no hubiera efectos de arrastre.Se realizó el mismo análisis en blanco inmediatamente antes e inmediatamente después de la desorción de las muestras de aliento para garantizar que las muestras pudieran analizarse continuamente sin ajustar la TD.
Después de la inspección visual de los cromatogramas, los archivos de datos sin procesar se analizaron utilizando Chromspace® (Sepsolve Analytical Ltd.).Los compuestos de interés se identificaron a partir de muestras representativas del aliento y del aire ambiente.Anotación basada en el espectro de masas de COV y el índice de retención utilizando la biblioteca de espectro 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.) Se añadió 1 μL a tres tubos TD acondicionados mediante un equipo de carga de solución de calibración y se analizaron en las mismas condiciones TD-GC-MS. y de la lista de compuestos sin procesar, solo se mantuvieron 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.) Se añadió 1 μL a tres tubos TD acondicionados mediante un equipo de carga de solución de calibración y se analizaron en las mismas condiciones TD-GC-MS. y de la lista de compuestos sin procesar, solo se mantuvieron 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 usando una unidad de carga de solución de calibración y se analizaron bajo el mismo TD-GC-MS. condiciones.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 mantuvieron 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 在二氯甲烷中，Merck，USA）计算保留指数，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 ， 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 在 在 在 在 在 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 añadió 1 μl a tres tubos TD acondicionados calibrando el cargador de solución y se añadió allí.выполненных в тех же условиях TD-GC-MS and из исходного списка соединений, для анализа были оставлены только соединения с коэфф ициентом обратного соответствия > 800. realizado en las mismas condiciones TD-GC-MS y de la lista de compuestos original, solo se retuvieron para el análisis los compuestos con un factor de ajuste inverso> 800.También se eliminan oxígeno, argón, dióxido de carbono y siloxanos. Finalmente, también se excluyeron todos los compuestos con una relación señal-ruido <3. Finalmente, también se excluyeron todos los compuestos con una relación señal-ruido <3. Наконец, любые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исключены. Finalmente, 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. Finalmente, también se excluyeron todos los compuestos con una relación señal-ruido <3.Luego se extrajo la abundancia relativa de cada compuesto de todos los archivos de datos utilizando la lista de compuestos resultante.En comparación con el NIST 2017, se han identificado 117 compuestos en muestras de aliento.La selección se realizó utilizando el software MATLAB R2018b (versión 9.5) y Gavin Beta 3.0.Después de un examen más detallado de los datos, se excluyeron 4 compuestos más mediante inspección visual de los cromatogramas, dejando 113 compuestos para incluirse en el análisis posterior.Se recuperó una gran cantidad de estos compuestos de las 294 muestras que se procesaron con éxito.Se eliminaron seis muestras debido a la mala calidad de los datos (tubos TD con fugas).En los conjuntos de datos restantes, las correlaciones unilaterales de Pearson se calcularon entre 113 COV en muestras de mediciones repetidas para evaluar la reproducibilidad.El coeficiente de correlación fue 0,990 ± 0,016 y el valor de 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 primero se transformaron logarítmicamente y luego se normalizaron utilizando la normalización del área total.Las muestras con mediciones repetidas se acumularon hasta el valor medio.Los paquetes “ropls” y “mixOmics” se utilizan para crear modelos PCA no supervisados ​​y modelos PLS-DA supervisados.PCA le 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 adicionales mostraron que las 8 muestras tenían una producción de COV significativamente menor en comparación con las otras muestras, lo que sugiere que estas emisiones fueron causadas por un error humano al cargar los tubos.La separación de ubicaciones se probó en PCA utilizando PERMANOVA de un paquete vegano.PERMANOVA le permite identificar la división de grupos en función de centroides.Este método se ha utilizado previamente en estudios metabolómicos similares39,40,41.El paquete ropls se utiliza para evaluar la importancia de los modelos PLS-DA utilizando una validación cruzada aleatoria de siete veces 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 подходящими переменной важности (VIP) > 1 selección de opciones para clases de clase y сохранялись как значим ы. 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 cargas del modelo PLS-DA para determinar las contribuciones del grupo.Los VOC para una ubicación particular se determinan basándose en el consenso de modelos PLS-DA emparejados. Para hacerlo, se probaron los perfiles de VOC de todas las ubicaciones entre sí y si un VOC con VIP > 1 era constantemente significativo en los modelos y se atribuía a la misma ubicación, entonces se consideraba específico de la ubicación. Para hacerlo, se probaron los perfiles de VOC de todas las ubicaciones entre sí y si un VOC con VIP > 1 era constantemente significativo en los modelos y se atribuía a la misma ubicación, entonces se consideraba específico de la ubicación. Este perfil de LОС всех местоположений были проверены друг против друга, and если ЛОС с VIP> 1 был постоянно значимым в мо делях и относился к одному и тому же месту, тогда он считался специфичным для местоположения. Para hacer esto, los perfiles de VOC de todas las ubicaciones se compararon entre sí, y si un VOC con VIP > 1 era consistentemente significativo en los modelos y se refería a la misma ubicación, entonces se consideraba 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 во всех местоположениях были сопоставлены друг с другом, и ЛОС с VIP> 1 считался зависящим от местоположения, если он был постоянно значимым в модели относился к одному и тому же местоположению. Con 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 aliento y de aire interior se llevó a cabo sólo para las muestras tomadas por la mañana, ya que no se tomaron muestras de aliento por la tarde.Se utilizó la prueba de Wilcoxon para el análisis univariado y la tasa de descubrimiento falso se calculó mediante la corrección de Benjamini-Hochberg.
Los conjuntos de datos generados y analizados durante el estudio actual están disponibles a través de los respectivos autores previa solicitud razonable.
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