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Pilotstudie zur Entwicklung eines Atemtests zur Kariesdetektion

Fachliche Zuordnung Zahnheilkunde; Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie
Förderung Förderung von 2019 bis 2021
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 427629778
 
Erstellungsjahr 2021

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Es wurden jeweils 25 Patient:innen mit Karies (Erkrankte) und 25 Patient:innen ohne Karies (Gesunde) untersucht. An der Studie nahmen 28 weibliche, und 22 männliche Patient:innen mit einem Durchschnittsalter von 23,1 Jahren teil. Die Gruppe Erkrankter hatte ein mittleres Kariesrisiko von 79,3%, die Gruppe gesunder Patient:innen ein Risiko von 16,3%. Die Gruppe erkrankter Patient:innen hatte durchschnittlich 4,6 Zähne mit ICDAS-Läsionen IV-VI, während die Gruppe Gesunder kariesfrei war. An die Gaschromatographie schließt sich die Ionenmobilitätsspektroskopie an. Die Messung erfolgt doppelt, einmal im positiven Ionisierungsmodus und einmal im negativen. Die grafischen Darstellungen werden nach einzelnen Signalen, die zunächst manuell markiert werden, gruppenweise untersucht. Zunächst kann man erkennen, dass es aufgrund der hohen Signalintensität zu diversen Überlagerungen kommt (rote Streifen weisen auf hohe Signalintensität hin), die eine Auswertung in diesen Bereichen erschwert. Daher mussten wir uns in der Auswertung auf die Bereiche beschränken, in denen es nicht zu großen Überlagerungen gekommen war. Ein weiteres Problem war die gaschromatographische Trennung, sodass Vergleichsanalysen schwierig waren. Die Trennung müsste optimiert werden, um deutlichere Unterschiede zu finden, eine Zusammenstellung spezifischerer GC-Säulen wäre hierfür erforderlich. Aufgrund der geringen GC-Trennung war dann auch das manuelle Markieren von bestimmten Bereichen schwierig. Wir konnten 43 Areale mit Signalen isolieren und vergleichen, jedoch keine spezifischen Signaturen zuordnen. Manche Signale traten in vielen/allen Proben auf, bestätigten sich im Vergleich zur gesunden Probandengruppe dann aber als nicht aussagekräftig. Auch die Nearest Neighbour-Analyse/Test auf Klassifizierbarkeit via Area-Set war nicht erfolgreich. Insofern ein Fingerprint an Signalen (definiert durch das Area-Set) eine Klassifizierung zulässt, kann dies anhand dieser Methode basierend auf der Auswertung der Einzelintensitäten der Signale und dem anschließenden Vergleich der Messungen untereinander dargestellt werden. Die Hypothesen: „Mit Hilfe von Atemproben betroffener Patienten werden durch Gaschromatographie/lonenmobilitätsspektroskopie spezifische VOCs detektiert. Aus der Gruppe der detektierten VOCs lässt sich eine spezifische Signatur als Marker für das Vorhandensein kariöser Läsionen in der Mundhöhle identifizieren. Die Signatur-VOCs bzw. das darauf basierende maschinelle Lernverfahren wird mit hoher Sensitivität und Spezifität zwischen Kontrollgruppe und Kariespatienten unterscheiden“ konnten nicht bestätigt werden. Zukünftige Forschungsprojekte zur Detektion von Karies in der Atemluft müssten sich zunächst auf eine bessere Auftrennung in der GC fokussieren, um die interessanten Bereiche, die in unserem Projekt häufig großflächig von vielen Signalen überlagert waren, (besser) analysieren zu können. Hierfür benötigt man einen Chemiker, der langjährige GC/(I)MS-Erfahrung hat. Aus klinischer Sicht wäre ein wichtiger Punkt die strengere Instruktion der Patient:innen, da die Überlagerungen auch teilweise auf Mundpflegeprodukte und/oder Speisen/Getränke zurückzuführen waren. Dies konnten wir feststellen, da die Atemproben der stationären Tumorpatienten (nüchtern, unter strenger Überwachung) weniger stark überlagert und somit besser auszuwerten waren. Insgesamt ist die Atemtestdiagnostik ein spannendes Feld, dass in den kommenden Jahren noch an Bedeutung gewinnen wird.

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