国立产业技术综合研究所［中钵良二会长］（以下简称“AIST”）无机功能材料研究部[研究部部长阿瓦野雅信]电子陶瓷组研究组组长申宇淑和首席研究员伊藤俊雄与费加罗技研株式会社[代表董事：天本太郎]（以下简称“费加罗技研”）合作，共同开发了用于健康管理的呼出气体检测仪。我们与爱知县健康森林健康科学中心、爱知工业大学和爱知县癌症中心合作，正在对我们开发的呼吸气体检测器进行示范实验。
氢气指示肠道细菌的活性，因此具有优异的气体类型选择性，以阐明与健康和生活习惯的关系热电氢传感器8521_8676挥发性有机化合物 (VOC)多个肺癌标志物我们开发了一种算法，可以根据多种标记物质的浓度高精度地区分肺癌患者和健康个体。ppb开发高灵敏度以检测高水平的标记物质半导体VOC传感器一起安装在一个简单的气相色谱型呼吸 VOC 检测器原型中。我们目前正在对开发的呼气分析仪进行临床试验和改进，目标是在2017年投入实际使用。
这些技术的详细信息将于 2015 年 10 月 28 日至 30 日在新泻举行的日本机械工程师学会第七届微/纳米工程研讨会上公布。
 |
| 开发出呼吸氢检测器原型（左）和呼吸VOC检测器原型（右）（由杉山女学园大学Shigeto Takimoto教授设计） |
在人体肺部，吸入的空气与毛细血管之间发生气体交换，因此呼出的气体含有大量溶解在血液中的气体，被认为含有大量对监测健康状况有用的信息。许多气体种类已被用于监测人体状况并通过呼吸分析检测疾病。然而，在呼吸分析中，高技能的专业人员经常使用昂贵的分析仪，并且需要易于操作的台式或便携式呼吸检测器的实际使用。此外，还需要进行大量健康人和患者呼出气测量的示范测试，以确保呼出气检测仪的高可靠性和灵敏度。
从2011财年到2015财年，爱知县一直在推进“超早期诊断技术开发项目”，这是一个以“爱知知识中心”为重点的研究项目，通过医学和工程之间的合作进行研究和开发，并与当地产业振兴联系起来。在该项目的支持下，迄今为止已开发出气体传感器的产业技术研究所，牵头以“非侵入性生物气体测量系统的开发”为副主题，推动生物气体检测设备的开发和利用其的临床研究，并致力于开发利用呼气的健康管理和健康诊断系统。
AIST开发的热电氢传感器很常见利用半导体电阻转换的气体检测原理，而是采用热电转换和催化燃烧相结合的新原理来检测氢气，因此极不受湿气和其他共存的易燃气体的影响。利用该传感器的特点，我们与 Figaro Giken 合作开发了一款原型呼出氢气检测器，可以高灵敏度检测呼出气体中的氢气浓度 (AIST TODAY 第 13 卷第 5 期 [PDF：11MB]）。该探测器用于测量爱知县健康森林健康科学中心和爱知工业大学志愿者的呼吸。
2014年度，爱知县健康森林保健科学中心对426名志愿者进行了一项调查，通过测量呼出气中的氢气浓度以及生活习惯等问卷调查等方式进行。结果显示：（1）健康人的平均呼出氢气浓度为202ppm（标准偏差211ppm）； (2) 60岁至89岁女性平均呼出氢气浓度显着较高； 3）关于与呼出氢气浓度的关系，我们发现排便频率在所有受试者中呈正相关，牛奶摄入量在女性中呈正相关，运动习惯在女性中呈正相关，运动频率在男性中呈负相关。
在2015年的示范实验中，我们测量了408名配合体检（包括访谈和验血）的志愿者呼出气体中的氢气浓度。另一方面，爱知工业大学每天测量人们呼吸中氢气浓度的变化，发现氢气浓度受一天中的时间和摄入的食物和饮料的影响很大。
新开发的呼吸VOC检测器通过容易捕捉VOC的吸附剂吸附并浓缩VOC，通过分离柱分离浓缩气体，并通过高灵敏度半导体传感器检测分离的低浓度VOC。它可以检测几个 ppb 水平的疾病标志物质。使用分析仪测量107名肺癌患者和29名健康人的呼出气体成分和浓度并对结果进行统计分析后，丁烷、甲基环己烷、丙酮、乙酸、呋喃、丙酸、乙偶姻、1-甲基苯乙烯和壬醛等VOCs是肺癌标志物的候选物质。它也是一种机器学习算法，利用呼出气体成分和浓度的测量结果将多维数据分类为二进制值。支持向量机 (SVM)了解确诊者一次性交叉验证（图1）显示一组特定的肺癌标志物物质较高真阳性率和真实率进行筛选基于这些结果，我们开发了一种算法，可以根据呼出气中 VOC 成分的数据准确确定肺癌是否健康，并将其纳入原型呼出 VOC 检测器中。
 |
| 图1 机器学习算法 |
今后，我们将分析从爱知县健康森林健康科学中心获得的有关呼吸中氢气的数据，并研究氢气浓度、生活习惯和血液检查结果之间的关系。关于呼出气中的VOC，作为该项目的一部分，我们将在广岛大学进行研究，通过呼出气成分分析来提取肝癌和牙周病的特征。
在肺癌筛查技术方面，我们计划结合先进的统计分析来改进区分肺癌和健康肺癌的算法，并验证提高的准确性。