综述：新兴的非侵入性结直肠癌诊断平台：基于人工智能、纳米技术的电子鼻系统，用于检测挥发性有机化合物（VOCs）

《Microchemical Journal》：Emerging non-invasive platforms for colorectal cancer diagnostics: AI powered, nano-enabled, eNose systems for VOCs detection

结直肠癌（CRC）早期诊断需求迫切，传统方法存在侵入性高、成本贵、依赖专业设备等局限。电子鼻（eNose）通过纳米传感器阵列结合AI技术，非侵入式检测CRC特异性挥发性有机物（VOCs），样本类型涵盖呼吸、尿液、汗液及粪便，为低成本、便携式筛查提供新途径，但仍需解决伦理规范、技术标准化及临床验证等挑战。

　　

Arzoo Saini|Neelam Yadav

印度哈里亚纳中央大学跨学科与应用科学学院生物化学系，Jant-Pali，Mahendergarh 123031

摘要

结直肠癌（CRC）持续对全球医疗保健构成挑战。CRC 的特征是分子和代谢致病性的复杂相互作用。早期诊断对于提高生存率至关重要。尽管常规方法如结肠镜检查和成像技术常用于 CRC 诊断，但这些方法存在诸多局限性，例如成本高昂、具有侵入性、需要先进设备、专业技术人员以及耗时较长。近年来，电子鼻（eNose）为及时、快速且最重要的是无创的 CRC 检测提供了一个创新平台。这些分析设备利用纳米传感器和人工智能（AI）来识别挥发性有机化合物（VOCs）的指纹。eNose 技术为 CRC 筛查和监测提供了一种经济高效、即时可行的方法。本文全面探讨了 CRC 的致病机制及诊断策略，特别强调了 eNose 在检测不同生物样本（如呼吸、尿液、汗液和粪便）中 CRC 特异性 VOC 指纹的应用。同时评估了 AI 驱动的 eNose 系统的伦理和监管方面以及转化挑战，并提出了相应的缓解策略。通过批判性分析现有文献并识别关键空白，本文旨在建立对 eNose 技术在改变 CRC 诊断中的基础理解。然而，仍需科学努力和验证研究，以将 eNose 系统发展为常规筛查和个性化医疗中的有效工具。

引言

结直肠癌（CRC）是全球第三大常见癌症。其发病率高且死亡率也高，每年新增确诊病例达 190 万例 [1]。CRC 的特点是结肠或直肠区域息肉的恶性生长 [2]。世界卫生组织（WHO）预测，到 2030 年 CRC 病例数将增加到 220 万例，相关死亡人数将达到 109 万例 [3]。国际癌症研究机构（IARC）2022 年的估计数据显示，大多数 CRC 病例发生在亚洲国家（见图 1 [4]）。美国 2025 年的结肠癌和直肠癌数据更为严峻，新发病例约 154,270 例，死亡人数 52,900 例 [5]。

CRC 是一种多因素疾病，其风险因素包括遗传、生活方式和环境因素 [6],[7]。有趣的是，男性比女性更容易患 CRC，因为女性接触某些致病因素较少，例如内脏脂肪和酒精摄入；此外，内源性雌激素具有保护作用 [8]。表 1 列出了可能影响 CRC 发展和进展的一些重要风险因素。

CRC 的预后与其诊断阶段密切相关。早期诊断可显著改善患者的生存率和预后。传统检测方法通常存在侵入性、成本高、需要专业知识以及可能出现假阳性和假阴性结果等局限性 [16]。这些缺点促使人们探索更用户友好且成本效益更高的诊断策略。近年来，代谢谱分析和挥发性有机化合物（VOCs）分析受到了广泛关注 [17]。电子鼻（eNose）作为一种变革性工具，在非侵入性 CRC 相关 VOCs 检测中发挥着重要作用。这些设备基于人类嗅觉系统设计，采用灵敏的纳米传感器阵列和模式识别机器学习算法，通过分析来自呼吸、尿液、汗液和粪便等生物样本的 VOC 指纹来检测 CRC [18]。本文全面讨论了 CRC 的致病机制及 eNose 技术在 CRC 检测中的作用，概述了传统检测方法、VOC 生物标志物的意义及其检测技术的最新进展。此外，还探讨了转化挑战、缓解策略、新兴技术以及 eNose 技术在 CRC 筛查和诊断中的未来前景。

章节摘录

CRC 的发病机制

从正常上皮细胞发展成侵袭性 CRC 需要经过逐步的连续过程，涉及特定的基因突变、表观遗传改变和环境因素 [19]。CRC 的肿瘤发生需要某些启动事件，这些事件可将正常结肠黏膜细胞转化为癌前病变（腺瘤）。CRC 从异常隐窝灶开始，逐步进展至转移阶段，详见图 2。

肿瘤的起始过程可能...

CRC 的现有诊断技术

早期筛查和检测 CRC 对提高患者生存率和减轻疾病负担至关重要。多年来，已有多种诊断方法被用于 CRC 的检测和确认，包括结肠镜检查、柔性乙状结肠镜检查、粪便隐血试验、粪便免疫化学试验、CT 结肠成像等 [30]。每种方法在敏感性、特异性、成本和患者适用性方面各有优缺点。

CRC 中的 VOCs 检测

1971 年，Linus Pauling 首次研究了极低浓度下的 VOCs [37]。目前有多种方法可用于 VOCs 的检测。识别 CRC 相关的 VOCs 是一种无创且极具吸引力的筛查和诊断方法。特定 VOCs 指纹的检测依赖于传统或先进的分析方法，每种方法都有其优势和劣势。

用于检测 CRC 特异性 VOCs 的 eNose 技术

eNose 是一种仿生传感器设备，模仿人类嗅觉系统，可通过模式识别区分和识别复杂混合物中的目标 VOCs [53]。1988 年，Gardner 和 Bartlet 首次使用“电子鼻”这一术语 [54]。典型的 eNose 系统由一组非特异性化学传感器和先进的模式识别机器学习算法组成。由于癌组织的代谢变化，会产生特定的 VOCs。

AI 驱动的 eNose 系统在 CRC 检测中的伦理和监管问题

AI 在 eNose 技术中的快速整合改变了癌症诊断和治疗方式，但也引发了重要的伦理和监管问题。因此，必须确保 AI 驱动的 eNose 系统在运行时不侵犯患者的权利和安全。患者应对其生物样本和 VOC 数据的收集与分析拥有完全自主权。系统应减轻患者的筛查负担。

eNose 技术在 CRC 诊断中的转化挑战及缓解策略

近年来，eNose 在癌症诊断领域的需求日益增加。尽管在非侵入性和早期 CRC 检测方面取得了显著进展，但这些设备的临床应用仍面临诸多障碍。

eNose 技术在 CRC 检测中的未来方向

随着材料科学、人工智能和生物医学工程的进步，eNose 技术在 CRC 诊断中提供了有前景的替代方案。引入高灵敏度传感元件（如金属有机框架、二维纳米材料、量子点和分子印迹聚合物）将进一步拓展 eNose 在癌症诊断中的应用。

结论

CRC 仍然是全球最常见的致命恶性肿瘤之一。迫切需要提供早期、准确且无创的诊断方法。传统检测方法存在诸多局限性，这催生了对更先进检测方案的需求。在此背景下，eNose 设备应运而生，它们模仿人类嗅觉系统，为 CRC 特异性 VOC 筛查和诊断提供了有效途径。

CRediT 作者贡献声明

Arzoo Saini：撰写——审稿与编辑、初稿撰写、验证、资金获取、数据分析、概念构思。Neelam Yadav：撰写——审稿与编辑、监督、概念构思。

伦理审批

无需伦理审批。

未引用的参考文献

[31], [32], [33], [34], [35], [36], [74], [75], [76], [77], [78], [79]

利益冲突声明

作者声明没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

Arzoo Saini 感谢印度大学资助委员会（UGC）通过 青年研究奖学金（UGC-JRF）（授权号：221610196566）提供的财政支持，该资助促进了本文的发表。