Pneumologie 2010; 64 - V266
DOI: 10.1055/s-0030-1251268

Analyse der Ausatemluft mittels Elektronischer Nase bei Patienten mit Diabetes mellitus

J Hofbauer 1, H Dressel 1, J Seissler 2, AR Koczulla 3, D Nowak 1, RA Jörres 1
  • 1Institut und Poliklinik für Arbeits-, Sozial- und Umweltmedizin, LMU München
  • 2Diabetologie, Medizinische Klinik Innenstadt, LMU München
  • 3Zentrum für Innere Medizin- Pneumologie, Universitätsklinik Gießen und Marburg, Standort Marburg

Hintergrund: Die Verwendbarkeit von Elektronischen Nasen in Form von polymerbeschichteten Halbleiterarrays wird zunehmend bei Lungenerkrankungen geprüft. Darüber hinaus ist anzunehmen, dass systemische Veränderungen einen Einfluss auf die Zusammensetzung der Ausatemluft haben. Beim Diabetes mellitus werden verschiedene flüchtige organische Substanzen, z.B. Aceton, vermehrt abgeatmet.

Ziel: In der vorliegenden Untersuchung sollte geprüft werden, ob sich die Sensorprofile von Patienten mit Diabetes mellitus von denjenigen gesunder Kontrollpersonen unterscheiden.

Methode: Es wurden 50 Patienten mit Diabetes mellitus, 14 mit Typ 1 und 36 mit Typ 2, sowie 25 gesunde Kontrollpersonen rekrutiert. Die Ausatemluft wurde mit der Cyranose 320 (Smith Detection; 32 Sensoren) gemessen. Zur Standardisierung wurde ein Sammelbeutel im Bag-in-box-System und eine Ausatmung durch den Mund verwendet (10s Dauer, Druck 10 cmH2 O, Rate 150 mL/s). Als Referenzluft wurde ungefilterte, 100% feuchte Raumluft verwendet.

Ergebnisse: Die Sensoren 23 und 24 zeigten Unterschiede in den Sensorsignalen zwischen den Gruppen (p<0,05, Mann-Whitney), Sensor 6 eine diesbezügliche Tendenz (p=0,09). Bei den Diabetikern korrelierten 27 Sensoren signifikant (jeweils p<0,05) mit den HbA1 c-Werten, insbesondere wenn diese aus den letzten 50 Tagen stammten. Der höchste Rangkorrelationskoeffizient zeigte sich bei Sensor 19 (r=-0,71). Die Sensoren, die zwischen Diabetes und Gesunden unterschieden, korrelierten nicht mit den HbA1 c-Werten. Sie zeigten eine Überlappung mit dem Satz von Sensoren, die beispielsweise auf Aceton reagierten.

Schlussfolgerung: Somit ergaben sich Hinweise, dass sich einzelne Sensorsignale zwischen Diabetes und Kontrolle unterschieden und dass eine Vielzahl von Sensoren mit einem Langzeitparameter der Blutzucker-Einstellung korrelierte. Es steht zu prüfen, inwieweit sich hierdurch Möglichkeiten für ein Monitoring der Diabetes-Einstellung über die Ausatemluft mittels elektronischer Nase ergeben.