Conclusión práctica

• Una nariz electrónica puede ser capaz de detectar cuándo un trasplante de pulmón está empezando a fallar, con una exactitud favorable.
• Genera una «huella respiratoria» única mediante el análisis del patrón de compuestos orgánicos volátiles en el aire exhalado, al tiempo que realiza ajustes por el aire ambiental inhalado.

Relevancia

• La disfunción crónica del aloinjerto pulmonar afecta a ~50 % de los receptores de trasplante de pulmón cinco años después del trasplante y se asocia con una mala supervivencia a largo plazo.

Diseño del estudio

• En un estudio transversal se analizó, utilizando una nariz electrónica, el perfil del aliento exhalado de los receptores de trasplante de pulmón estables y de los receptores de trasplante de pulmón con disfunción crónica del aloinjerto pulmonar.
• La nariz electrónica que se utilizó en este estudio fue la SpiroNose desarrollada por Breathomix.
• Financiación: Fundación Erasmus MC Thorax.

Resultados fundamentales

• Se incluyó a 91 receptores de trasplante de pulmón bilateral en el seguimiento ambulatorio (el 47 %, hombres; mediana de edad: 59 años; mediana del tiempo transcurrido desde el trasplante: 3,6 años).
• La nariz electrónica fue capaz de diferenciar con eficacia entre los receptores de trasplante de pulmón estables (n = 68) y los receptores de trasplante de pulmón con disfunción crónica del aloinjerto pulmonar (n = 23; área bajo la curva: 0,874; IC del 95 %: 0,796-0,952).
• Los valores globales en exactitud, sensibilidad y especificidad de la nariz electrónica en la diferenciación entre los receptores de trasplante de pulmón estables y los receptores de trasplante de pulmón con disfunción crónica del aloinjerto pulmonar fueron del 86 %, el 88 % y el 78 %, respectivamente.

Limitaciones

• Se trata de un estudio preliminar con un tamaño de la muestra pequeño.
• Falta una cohorte de validación.

Comentario del experto

El Dr. Stefano Elia, Director de la Asamblea 8 de la Sociedad Respiratoria Europea: cirugía torácica y trasplantes, quien no participó en la investigación, comentó en un comunicado de prensa: «Este es un estudio interesante que muestra las emocionantes posibilidades de la combinación de la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías para el beneficio de los pacientes. Todo lo que pueda ayudarnos a detectar cuándo está empezando a fallar un trasplante de pulmón o incluso a predecirlo antes de que ocurra marcará una diferencia real para los desenlaces en este grupo de pacientes».

• Referencias

Wijbenga N et al. Electronic nose for detecting chronic lung allograft dysfunction in lung transplant recipients. Presentation ID 2914. Session: Optimising outcomes of lung transplantation: how to move forward? Presented at the European Respiratory Society (ERS) Virtual International Congress 2021 on 7 September 2021.