Prueba no invasiva para la COVID-19 identifica ‘firmas de aliento’ que suministran resultados casi instantáneos

Utilizando tecnologías que se desarrollaron anteriormente, el equipo demostró cómo estos marcadores o ‘firmas de aliento’ se pueden usar para diferenciar rápidamente la COVID-19 de otras afecciones respiratorias en el punto de necesidad, como un departamento de urgencias, un lugar de trabajo o un entorno de atención, sin necesidad de laboratorio. El Grupo IMSPEX, que también forma parte del consorcio, trabajará junto con los investigadores para ayudar a desarrollar y escalar dicha tecnología. Su dispositivo BreathSpec ha sido una herramienta clave utilizada por los investigadores en el análisis de compuestos orgánicos volátiles (COV) en el aliento humano.

Para el estudio de viabilidad, los investigadores reclutaron a 98 pacientes, de los cuales 31 tenían COVID-19. Otros diagnósticos incluyeron asma, exacerbación del asma y EPOC, neumonía viral, otras infecciones del tracto respiratorio y afecciones cardíacas. Para identificar y diagnosticar la COVID-19 a partir de las muestras, el equipo utilizó cromatografía de gases (GC), un procedimiento utilizado para separar y analizar compuestos que se pueden vaporizar sin descomposición, y espectrometría de movilidad iónica (IMS), una técnica analítica utilizada para separar e identificar moléculas ionizadas en la fase gaseosa. Los participantes del estudio dieron una única muestra de aliento para el análisis de COV por GC-IMS. El análisis identificó aldehídos (etanal, octanal), cetonas (acetona, butanona) y metanol que discriminaban a la COVID-19 de otras afecciones.

“Estamos muy animados por estos hallazgos. El empleo de técnicas probadas y comprobadas utilizadas durante el proyecto TOXI-Triage sugiere que la COVID-19 se puede diferenciar rápidamente de otras afecciones respiratorias”, dijo Paul Thomas, profesor de ciencia analítica del Departamento de Química de Loughborough. “Para desarrollar esta técnica se requieren estudios más amplios adicionales, junto con estudios complementarios de GC-MS, para aprovechar los datos recopilados hasta ahora. Si se demuestra que es confiable, ofrece la posibilidad de una rápida identificación o exclusión del COVID-19 en los departamentos de emergencia o atención primaria que protegerá al personal de salud, mejorará el manejo de los pacientes y reducirá la propagación del COVID-19”.

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Universidad de Loughborough