２０２５年一季度，全球科研机构与企业持续传来新进展，针对肺癌、间质性肺病、胰腺癌、肺结核和阿尔兹海默症的新生物标志物研究，以及结合检测犬和ＡＩ的癌症筛查方法，都为呼气检测技术的发展提供了新的思路和方法。

这些进展不仅提高了呼气检测的准确性和效率，还拓展了其在疾病诊断和生物标志物研究中的应用范围，推动着呼气检测向临床实践加速迈进。

动态１

活动性肺结核患者呼气中发现新的挥发性有机化合物

ｎａｔｕｒｅ子刊《Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ　Ｒｅｐｏｒｔｓ》刊发重要成果：通过气相色谱－质谱法（ＧＣ－ＭＳ）技术分析人类呼出的气体，确定了８种挥发性有机化合物　（ＶＯＣｓ），可将活动性结核病（ＴＢ）与耐多药结核病　（ＭＤＲ－ＴＢ）　和非结核病患者区分开来。其中，邻伞花烃（ｏ－Ｃｙｍｅｎｅ）是首次发现的新型生物标志物。

该项研究，为肺结核的非侵入性诊断提供了新的生物标志物，助力未来开发更快速、准确的诊断工具，有望将传统数周的诊断周期缩短至数小时，减少治疗延误和疾病传播，对遏制全球每１４０万结核相关死亡具有重要意义。

动态２

国家呼吸医学中心呼气ＶＯＣ实现肺结节良恶性鉴别

基于３１９０例肺结节患者队列（恶性１７１５例／良性１４７５例），通过微型气相色谱仪（μＧＣ－μＰＩＤ）检测１５种呼气ＶＯＣｓ，构建良恶性鉴别模型。外部验证显示ＡＵＣ达８３％，阴性预测值９６％，对早期肺癌ＡＪＣＣ分期ＩＡ１／ＩＡ２的灵敏度达到了１００％，对ＩＡ３分期的灵敏度为９４．７％，可有效发现早期肺癌。

动态３

英国胰腺癌协会公布胰腺癌呼气检测进展

由伦敦帝国理工学院团队开发的呼气检测仪，通过分析患者呼出气体中的ＶＯＣｓ，可区分胰腺癌患者与健康人。目前，该呼气测试正在约７００名胰腺癌患者和非患者中进行测试。下一步将对超过６０００人进行测试，以确保其在真实临床环境中的准确性。

据悉，胰腺癌是生存率最低的常见癌症，超过５０％的患者确诊后３个月内死亡，导致８０％的患者确诊时已晚期，过去５０年该病生存率几乎未改善，亟需创新诊断工具。呼气ＶＯＣ检测有望成为早期检测胰腺癌的突破性工具，可能进入英国国家医疗服务体系（ＮＨＳ）中，显著提高诊断速度和效率。

动态４

呼气ＶＯＣｓ可作为ＭＤＡ５－ＩＬＤ生物标志物

最新发现５种呼气ＶＯＣｓ标志物（环己酮、壬醛等），基于这５种ＶＯＣｓ结合临床指标构建的ＭＤＡ５－ＩＬＤ诊断模型，准确率达８４．６％，较传统临床指标模型提升近１０％，ＡＵＣ从０．７０提升至０．９３。研究首次证实１，３－戊二烯（关联代谢失衡）和３－甲基十一烷（反映氧化应激）与疾病严重度相关，可实时评估高致死性间质性肺病进展。该技术突破抗体检测假阳性／影像滞后瓶颈，为基层提供无创、动态监测方案，助力＂６个月高危期＂精准干预。

动态５

呼气代谢组学＋ＡＩ：慢性病管理的新范式

《ＡＣＳ　Ｏｍｅｇａ》上的一篇综述文章指出，呼气检测行业在技术创新和应用拓展方面取得了显著进展：电化学传感技术在呼气检测中的应用日益广泛。通过将化学反应转化为电信号，电化学传感器能够精确检测呼气中的　ＶＯＣｓ；人工智能（ＡＩ）的引入进一步提升了呼气检测的优势，通过机器学习和深度学习算法，ＡＩ　可分析复杂的　ＶＯＣｓ　数据，识别疾病相关的生物标志物，并提供更准确的诊断结果。

呼气代谢组学正通过电化学传感与ＡＩ的深度融合，塑造慢性疾病诊疗的新范式。从实验室到临床，特别对慢性肾病　（ＣＫＤ）、慢性阻塞性肺病　（ＣＯＰＤ）　和肺癌（ＬＣ）等慢性疾病，可提升诊断效率，为慢病干预赢得宝贵时间窗。

动态６

ＭＣＩ呼气无创筛查，模型性能超越血液检测

研究基于４８１例样本（２４０例ＭＣＩ／２４１例正常），通过呼气检测锁定８种ＶＯＣｓ标志物（含甲苯、对二甲苯），构建ＭＣＩ诊断模型ＡＵＣ达０．８４，显著优于血液标志物模型（ＡＵＣ　０．７７）。技术３分钟采样、１２分钟出结果，可捕捉脂质过氧化等ＡＤ病理信号，推动诊断窗口前移至无症状期。成果为全球６９００万ＭＣＩ患者提供社区级筛查工具，已启动多中心验证，助力阿尔兹海默病＂早筛－干预＂闭环管理。

动态７

呼气ＶＯＣ检测阻塞性睡眠呼吸暂停　（ＯＳＡ）的潜力

《Ｍｅｔａｂｏｌｉｔｅｓ》杂志发布了一项关于呼气ＶＯＣ检测阻塞性睡眠呼吸暂停（ＯＳＡ）潜力的研究。ＯＳＡ是一种常见的睡眠障碍，与肥胖、心血管疾病和认知功能障碍等健康问题相关。传统诊断方法（如多导睡眠监测）准确但耗时且成本高。

研究发现，乙醛与ＯＳＡ严重程度的关键指标低通气指数（ＡＨＩ）密切相关，可作为潜在生物标志物用于区分ＯＳＡ患者和健康人群。

动态８

ＡＩ＋犬类嗅觉：无创多癌种筛查新突破

ｎａｔｕｒｅ子刊《Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ　Ｒｅｐｏｒｔｓ》一项前瞻性双盲研究研究表明，通过训练检测犬识别呼气样本中的挥发性有机化合物（ＶＯＣ）标志物，并结合人工智能（ＡＩ）算法分析，在１３８６例临床样本评估乳腺癌、肺癌、结直肠癌和前列腺癌４种常见癌症的筛查性能，结果体现出了高灵敏度与特异性‌：总体灵敏度为９３．９％，特异性为９４．３％，早期癌症（０－２期）检测灵敏度高达９４．８％。

值得注意的是，该技术对其他１４种未训练的癌种仍保持８１．８％的敏感性。生物感知与人工智能的跨界融合，为泛癌种早筛提供了全新可能。

参考文献

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