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Smartphone-Sensor analysiert den Atem und erkennt Erkrankungen

Es heißt, eine zu ausgeprägte Nutzung von Smartphones könne die Entwicklung des Gehirns beeinträchtigen und den Nacken schädigen. Dennoch sollten Sie Ihr Gerät nicht gleich entsorgen. Die Wissenschaftler eines EU-finanzierten Projekts möchten Smartphones mit einem medizinischen Nutzen versehen und arbeiten derzeit am „Sniffphone“, einem Modul, das den Atem des Nutzers analysiert und mit minimaler Wartezeit auf ganze 17 Erkrankungen hin überprüft.
Smartphone-Sensor analysiert den Atem und erkennt Erkrankungen
Für Smartphones sind immer mehr zusätzliche Sensoren erhältlich, mit denen etwa Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Handgesten des Benutzers oder Lichtveränderungen erkannt bzw. gemessen werden können. Doch eines können diese Zubehörgeräte noch nicht: die von uns ausgeatmete Luft analysieren. Einige tragbare Geräte mögen zwar in der Lage sein, den Alkoholspiegel im Blut zu ermitteln und auf dem Display eines Smartphones anzeigen zu lassen, doch mit Mobilgeräten das volle Potenzial von Atemanalysetechnologie ausschöpfen zu können, wäre sowohl für Smartphone-Hersteller als auch für App-Entwickler hoch profitabel.

Vor diesem Hintergrund könnte eine Technologie namens „Na-Nose“ den Durchbruch darstellen, an dem so lange gearbeitet wurde. Das Gerät, das im Dezember 2016 in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift ACS Nano vorgestellt wurde, erkennt chemische Muster der flüchtigen organischen Verbindungen im Atem der Nutzer. Mit der neuen Studie wird nicht nur erstmals belegt, dass diese chemischen Muster mit bestimmten Erkrankungen in Verbindung stehen, sondern auch, dass Na-Nose mittels Gold-Nanopartikel und Kohlenstoffnanoröhren nicht weniger als 17 verschiedene Krankheiten nachweisen kann, darunter einige Krebsarten im frühen Stadium.

Die Entwicklung von Na-Nose begann vor 10 Jahren, als der Ingenieur Hossam Jaick ans Technion kam – die Technische Universität Israels. Dort begann er mit der Arbeit an einem Untersuchungsgerät, das sich aus zwei Teilen zusammensetzte: erstens einer Kiste, die auf einem Schreibtisch Platz findet und über ein Röhrchen verfügt, in das der Patient hineinpustet, woraufhin die Atemluft zu einer Reihe von Sensoren geleitet wird; und zweitens einem angeschlossenen Computer, auf dem Software für Maschinenlernen installiert ist und der in den Sensordaten Muster erkennen soll.

Die dünnen Schichten von Gold-Nanopartikeln oder Kohlenstoffnanoröhren sind mit organischen Liganden beschichtet. Wenn sich die ausgeatmeten flüchtigen organischen Verbindungen mit diesen Liganden verbinden, verändert sich der elektrische Widerstand zwischen den Nanopartikeln bzw. Nanoröhren. Das resultierende Signal wird an den Computer gesendet, der mit einer speziellen Software nach Mustern sucht, die bei bestimmten Erkrankungen auftreten.

Nachdem das Gerät weiterentwickelt wurde, sodass es über 23 Krankheiten feststellen kann, testete Haicks Team es an mehr als 8 000 Patienten. So sollte die lernfähige Software in die Lage versetzt werden, zu erkennen, ob ein Muster auf eine Erkrankung hinweist oder durch andere Faktoren wie Kontamination der Atemluft oder Alter, Geschlecht, Herkunft oder Hintergrunderkrankung des Patienten entsteht. Letztes Jahr demonstrierte Haick bereits im Rahmen einer Blindstudie, dass sein Gerät Magenkrebs mit 92–94 prozentiger Genauigkeit feststellen kann. In dieser neuen Studie legte er die Messlatte sogar noch höher an und wies mit Na-Nose nur anhand der Atemluft der 1 404 Probanden aus fünf Ländern 17 unterschiedliche Erkrankungen nach, zwischen denen das Gerät zuverlässig unterscheiden konnte.

Der nächste Schritt besteht nun darin, das Gerät bis August 2018 so weit zu verkleinern, dass es mit Smartphones genutzt werden kann. Ermöglicht wird dies durch die Finanzierung des SNIFFPHONE-Projekts unter Horizont 2020. „Wir möchten Erkrankungen bereits in einem frühen Stadium nachweisen können, in dem die Überlebenschancen der Patienten noch stark zu erhöhen sind“, sagt Haick.

Weitere Informationen:
https://www.sniffphone.eu/

Quelle: Gestützt auf Medienberichte

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