ABSTRACT

We aimed to investigate the effects of age and gender on the profile of exhaled volatile organic compounds. We evaluated 68 healthy adult never-smokers, comparing them by age and by gender. Exhaled breath samples were analyzed by an electronic nose (e-nose), resulting in "breathprints". Principal component analysis and canonical discriminant analysis showed that older subjects (≥ 50 years of age) could not be distinguished from younger subjects on the basis of their breathprints, as well as that the breathprints of males could not distinguished from those of females (cross-validated accuracy, 60.3% and 57.4%, respectively).Therefore, age and gender do not seem to affect the overall profile of exhaled volatile organic compounds measured by an e-nose.

Keywords: Breath tests; Volatile organic compounds; Electronic nose.

RESUMO

Objetivo: Determinar se há associações entre o nível de atividade física na vida diária (AFVD) e a função pulmonar em tabagistas adultos. Métodos: Foram selecionados 62 tabagistas adultos de um estudo epidemiológico, realizado na cidade de Santos (SP). Os participantes realizaram o teste de espirometria forçada para a avaliação da função pulmonar. O nível de AFVD foi avaliado pelo Questionário Internacional de Atividade Física e por acelerometria triaxial (aparelho utilizado por sete dias). O nível mínimo de AFVD, em termos de quantidade e intensidade, foi definido como 150 min/semana de atividade física moderada a vigorosa durante o monitoramento. As correlações entre as variáveis estudadas foram avaliadas pelo coeficiente de correlação de Pearson ou de Spearman conforme a distribuição das variáveis. A influência de AFVD nas variáveis espirométricas foi avaliada por meio de análise de regressão múltipla linear. O nível de significância foi estipulado em 5%. Resultados: Quando avaliados todos os preditores corrigidos para fatores de confusão e utilizando dados da função pulmonar como variáveis de desfecho, não foram observadas associações significativas entre a inatividade física avaliada por acelerometria e os índices espirométricos. As análises mostraram valores inferiores da CVF em participantes com hipertensão arterial e da relação VEF1/CVF nos participantes com diabetes mellitus. Os participantes obesos e os dislipidêmicos apresentaram valores inferiores de CVF e VEF1. Conclusões: Nossos resultados sugerem que a inatividade física apresenta associação pouco consistente com a função pulmonar de tabagistas adultos. A carga tabágica, assim como comorbidades cardiovasculares e metabólicas, deveriam ser priorizadas em estratégias preventivas da DPOC.

Palavras-chave: Hábito de fumar; Testes de função respiratória; Atividade motora; Acelerometria.

Desde a descoberta dos narizes eletrônicos (também conhecidos como e-noses) e de sua aplicação na determinação do perfil do ar exalado (isto é, criação de breathprints), grandes avanços têm sido feitos com relação à discriminação de doenças por meio da comparação de breathprints globais. Inúmeros estudos mostram o potencial de aplicação da determinação do perfil de compostos orgânicos voláteis (COVs) em três classes de doenças respiratórias: câncer de pulmão, infecções respiratórias e doenças pulmonares obstrutivas. Após a comprovação da capacidade dos narizes eletrônicos em farejar essas doenças, levantou-se a questão do que constitui os marcadores exalados dessas patologias. Como os narizes eletrônicos avaliam a mistura global de COVs no ar exalado, nenhum marcador primário discriminativo pode ser especificado com sendo sugestivo das vias fisiopatológicas envolvidas. Além disso, é necessário identificar e corrigir prováveis fontes de interferência do sinal, pois são potencialmente fatores de confusão.(1) O perfil de COVs exalados pode ser influenciado por fatores associados à doença, como o calibre e a inflamação das vias aéreas; fatores associados ao tratamento, como o uso de medicações; e fatores associados ao paciente, como idade, gênero, comorbidades, gravidez, dieta e tabagismo.(2) Com relação a idade e gênero, sabe-se que esses dois fatores alteram os níveis de COVs.(2) Estudos anteriores sobre a determinação do perfil do ar exalado, utilizando-se nariz eletrônico, em várias doenças sugerem que a idade não afeta o perfil global de COVs.(3,4) Porém, até onde sabemos, não há estudos que abordem especificamente a análise de biomarcadores exalados, utilizando-se nariz eletrônico, com relação a diferenças de idade e gênero em indivíduos saudáveis. Portanto, o objetivo do presente estudo foi investigar os efeitos da idade e do gênero nos perfis de COVs do ar exalado, analisados por nariz eletrônico, em uma população de adultos saudáveis.

Neste estudo transversal, as amostras de ar exalado foram obtidas de 68 adultos saudáveis entre 20 e 68 anos de idade. Os participantes eram voluntários recrutados entre os membros de uma equipe hospitalar. Selecionou-se um número igual de indivíduos < 50 anos de idade (n = 34) e ≥ 50 anos de idade (n = 34). Dos 68 voluntários, 32 (47,1%) eram do sexo masculino. Todos eram nunca fumantes, nenhum tinha história de sintomas torácicos, e todos estavam livres de qualquer doença conhecida. Todos apresentavam VEF1 > 70% do valor previsto e relação VEF1/CVF > 80%. Nenhum havia apresentado infecções do trato respiratório superior ou inferior nas 4 semanas anteriores ao estudo. A amostra estudada foi avaliada por grupo etário (< 50 vs. ≥ 50 anos de idade) e por gênero. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Faculdade de Medicina da Universidade de Bari, na cidade de Bari, Itália (Protocolo nº 46403/15), e todos os participantes assinaram um termo de consentimento livre e esclarecido.

Todas as medições foram obtidas durante uma única visita. Foi solicitado aos indivíduos que evitassem comer e beber, bem como realizar exercício físico vigoroso, durante pelo menos 3 h antes da visita.

A espirometria foi realizada por um técnico de função pulmonar treinado, de acordo com as recomendações mais recentes da European Respiratory Society,(5) e o equipamento (MasterScreen Pneumo; Jaeger; Würzburg, Alemanha) foi calibrado diariamente. Para todos os indivíduos, foram medidos o VEF1 e a CVF. A análise do ar exalado foi realizada conforme descrito anteriormente.(3) Em resumo, após 5 min de respiração corrente através de uma válvula de não reinalação de 3 vias conectada a um filtro de COVs inspiratório (A2; North Safety, Middelburg, Holanda), os indivíduos expiraram um único volume da capacidade vital em um saco Tedlar conectado a um nariz eletrônico.

Utilizou-se um nariz eletrônico portátil, disponível comercialmente (Cyranose 320; Smith Detections, Pasadena, CA, EUA), com arranjo de nanocompósitos com 32 sensores de polímero orgânico. Quando os sensores são expostos a uma mistura de COVs, os polímeros incham, induzindo uma alteração de sua resistência elétrica. Os dados brutos são capturados como alterações da resistência de cada um dos 32 sensores em um banco de dados onboard, produzindo um perfil de distribuição (breathprint) que descreve a mistura de COVs e pode ser analisado com algoritmos de reconhecimento de padrões.(6)

O tamanho da amostra foi estimado com base em dados de estudos anteriores.(3,4,7) Calculou-se o tamanho da amostra estimando-se o erro-padrão da porcentagem de pacientes classificados corretamente:
ep = √(C(100 − C)/n)
onde ep é o erro-padrão, C é a porcentagem de pacientes classificados corretamente e n é o tamanho estimado da amostra. A confiabilidade da porcentagem de classificação correta depende do erro-padrão, que é ele próprio uma função de p. Se a porcentagem de pacientes classificados corretamente se situa entre 50% e 75%, os tamanhos amostrais atuais por subgrupo fornecem erros-padrão entre 8% e 9%. Os dados brutos foram analisados com o Statistical Package for the Social Sciences, versão 16.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, EUA). Os dados foram reduzidos a um conjunto de componentes principais que capturaram a maior quantidade de variância dos 32 sensores originais. Para a seleção dos principais componentes que melhor discriminaram entre os grupos, utilizou-se ANOVA de uma via. Mais tarde, esses componentes principais foram então utilizados em uma análise discriminante canônica (ADC) para a classificação dos casos em partições categóricas. Utilizando-se a método "leave-one-out", calculou-se a acurácia com validação cruzada, que é expressa em porcentagem. A acurácia com validação cruzada fornece uma estimativa da acurácia do desempenho de um modelo preditivo na prática. Para cada caso, a probabilidade de diagnóstico positivo foi calculada com base na função discriminante canônica linear.

As características da população estudada total e segundo grupo etário estão descritas na Tabela 1. Não foram encontradas diferenças significativas para o VEF1, embora tenha havido uma ligeira diferença entre os dois grupos etários quanto ao IMC. O gráfico bidimensional da análise dos componentes principais mostrou que não houve distinção dos breathprints entre indivíduos mais velhos e mais jovens (Figura 1).
 

 




A ADC desses dados apresentou acurácia com validação cruzada de 60,3%, indicando que as diferenças não foram significativas. Da mesma forma, não houve distinção dos breathprints entre homens e mulheres (Figura 1), sendo que a ADC apresentou acurácia com validação cruzada de 57,4%, também indicando diferença não significativa.

Nossos resultados sugerem que, embora o envelhecimento modifique os componentes individuais do ar exalado, o perfil global de COVs medidos por nariz eletrônico não difere entre os grupos etários. Da mesma forma, o gênero parece não ter influência no espectro de COVs exalados. Até onde sabemos, este é o primeiro estudo a abordar especificamente biomarcadores exalados analisados por nariz eletrônico, com relação a idade e gênero em indivíduos saudáveis bem caracterizados. Pesquisas sobre dessemelhanças metabólicas específicas de idade e gênero são essenciais para o entendimento do fenótipo fisiológico e metabólico de indivíduos saudáveis. Sabe-se que o número de neutrófilos no escarro induzido aumenta com o avançar da idade,(8,9) assim como o faz a relação de linfócitos CD4+/CD8+ no LBA.(10) Esses dados são compatíveis com os de estudos que mostram que, com o envelhecimento, o estresse oxidativo aumenta e o clearance do citocromo p450 diminui.(11) Além disso, diversos estudos mostram perfis metabolômicos específicos de gênero em urina e soro de indivíduos saudáveis.(12) Porém, há poucos estudos enfocando o ar exalado por humanos. Ademais, estudos empregando análise por cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massa demonstram que há alterações relacionadas à idade no perfil de COVs do ar exalado em indivíduos saudáveis.(13) Bikov et al. encontraram uma correlação significativa entre breathprints analisados por nariz eletrônico e idade apenas em pacientes com câncer de pulmão.(7) Por outro lado, estudos mostram que a capacidade de um nariz eletrônico em distinguir entre controles saudáveis, indivíduos com asma e indivíduos com DPOC não é influenciada por diferenças de idade.(3,4) Apenas alguns estudos identificaram COVs específicos de gênero no ar exalado por humanos, analisado por cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massa.(14,15) Um estudo muito recente utilizando nariz eletrônico mostrou que o gênero tem efeito na classificação de breathprints em fumantes de alto risco.(16)

Como se podem explicar nossos resultados? O ar exalado por humanos contém mais de 3.000 COVs decorrentes de mecanismos fisiológicos e fisiopatológicos que operam por meio de vias metabólicas.(8) Em concordância com os achados de estudos anteriores, nossos dados sugerem que, apesar da presença de COVs específicos de idade e gênero no ar exalado por humanos saudáveis, o perfil global de COVs parece não ser influenciado nem pela idade, nem pelo gênero.

Quais são as implicações de nossos achados? Nossos resultados indicam que o pareamento cuidadoso por idade e gênero pode não ser necessário em futuros estudos comparativos. Contudo, mais estudos com populações maiores são necessários para confirmar nossos achados e investigar outros possíveis fatores de confusão, como gravidez, medicação, dieta e tabagismo.

REFERÊNCIAS

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3. Dragonieri S, Schot R, Mertens BJ, Le Cessie S, Gauw SA, Spanevello A, et al. An electronic nose in the discrimination of patients with asthma and controls. J Allergy Clin Immunol. 2007;120(4):856-62. http://dx.doi.org/10.1016/j.jaci.2007.05.043
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7. Bikov A, Hernadi M, Korosi BZ, Kunos L, Zsamboki G, Sutto Z, et al. Expiratory flow rate, breath hold and anatomic dead space influence electronic nose ability to detect lung cancer. BMC Pulm Med. 2014;14:202. http://dx.doi.org/10.1186/1471-2466-14-202
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