Patogeninių mikroorganizmų identifikavimas elektronine nosimi

Rokas Bagdonas1, Rytis Rimdeika1, Algimantas Tamelis1, Mindaugas Kiudelis1, Andrius Olekas2, Daiva Senulienė2, Arūnas Šetkus21 Kauno medicinos universiteto klinikų Chirurgijos klinika,Eivenių g. 2, LT-50009, Kaunas2 Puslaidininkių fizikos institutas,Goštauto g. 11, LT-01108 Vilnius*El paštas: [email protected] Įvadas / tikslas Atlikdami įprastinius mikrobiologinius tyrimus, atsakymą apie infekcijos sukėlėją paprastai gauname per 48–72 val. Tačiau neretai toks laiko tarpas yra per ilgas, todėl visi nauji infekcijos diagnostikos metodai, leidžiantys anksčiau nustatyti žaizdos infekciją, kelia itin didelį susidomėjimą ir yra labai perspektyvūs. Mūsų eksperimentuose elektronine nosimi buvo tiriami kvapai, susiję su patogeninių mikroorganizmų augimu maitinamojoje terpėje. Mikroorganizmai buvo paimti nuo žaizdas dengiančių tvarsčių. Eksperimentams buvo išskirti Acinetobacter, Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus patogeniniai mikroorganizmai. Metodai Atlikta 313 matavimų su skirtingais mikroorganizmais, išsėtais skirtingose terpėse, sauso ir 100% oro drėgnio sąlygomis. Palyginti elektroninės nosies varžos kitimo parametrai tiriant Acinetobacter, Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus patogeninius mikroorganizmus sauso (n-119) ir 100% santykinio oro drėgnio sąlygomis (n-194). Rezultatai Bendras ištirtų mėginių skaičius buvo 194, jį sudarė skirtingų mikroorganizmų testavimas elektronine nosimi, naudojant 100% santykinio drėgnio nešančiojo sintetinio oro srautą. Iš visų testų mėginiams naudojant Acinetobacter spp. atlikti 48 matavimai, Staphylococcus aureus – 20, Pseudomonas aeruginosa – 65 ir Escherichia coli – 61 matavimas. Bakterijų kvapų 2, 4, 6 ir 7-ojo jutiklių atsakas statistiškai reikšmingai skyrėsi. Kiekvienam atvaizdui, įskaitant ir signalų matavimą bei jų matematinį apdorojimą, suformuoti buvo sugaišta maždaug 30–40 minučių. Išvados Elektroninės nosies varžos kitimo parametrai, diagnozuojant Acinetobacter, Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus patogeninius mikroorganizmus, reikšmingai skiriasi ir leidžia identifikuoti skirtingus mikroorganizmus. Elektroninė nosis gali būti tinkamas ankstyvesnio infekcijos diagnozės nustatymo metodas. Reikšminiai žodžiai: elektroninė nosis, dujų jutikliai, žaizdų patogeniniai mikroorganizmai, ankstyvoji diagnostika, neinvazinė diagnostika Identification of pathogenic microorganisms by electronic nose Rokas Bagdonas1, Rytis Rimdeika1, Algimantas Tamelis1, Mindaugas Kiudelis1, Andrius Olekas2, Daiva Senulienė2, Arūnas Šetkus21 Kaunas Medical University Hospital, Department of Surgery,Eivenių str. 2, LT-50009, Kaunas, Lithuania2 Semiconductor Physics Institute,Goštauto str. 11, LT-01108 Vilnius, Lithuania*E-mail: [email protected] Background / Objective Performing the routine microbiological assays the answer about infectious agent usually comes out in 48–72 hours. However, such a long time interval generally is too long and therefore all new diagnostic methods enabling earlier identification of wound infection generate great interest and are thought to be very promising. In our experiments with electronic nose we analysed odours related to growth of pathogenic microorganisms in nutrient medium. Microorganisms were taken from the wound dressing. For the experiments there were isolated Acinetobacter, Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus pathogenic microorganisms. Methods There were 313 measurements performed with different microorganisms from different mediums under the conditions of dry air and 100% air humidity. A comparison of changing parameters in electronic nose resistance was made in studying Acinetobacter, Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus pathogenic microorganisms under the conditions of dry air (n-119) and 100% air humidity (n-194). Results Overall there were 194 specimens analysed in which different microorganisms were tested with electronic nose using 100% relative humidity carrying the flow of synthetic air. From all the specimens 48 measurements were performed using Acinetobacter spp., 20 – Staphylococus aureus, 65 – Pseudomonas aeruginosa, and 61 measurement with Escherichia coli. The response of gas sensors 2, 4, 6 and 7 evoked by bacteria odours varied statistically significant. Composing each image took about 30–40 minutes including measuring and mathematical processing of signals. Conclusions The changing parameters of electronic nose resistance vary significantly in diagnosing Acinetobacter, Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus pathogenic microorganisms and it enables to identify different microorganisms. Electronic nose may be an appropriate method for the earlier diagnostics of the infection. Keywords: electronic nose, gas sensors, pathogenic microorganisms of the wound, early diagnostics, noninvasive diagnostics