根据宾夕法尼亚大学和佩雷尔曼医学院的研究人员的一项新研究，一项基于气味的测试，能够嗅出血液样本中散发出的蒸汽，能够以高达95%的准确率，区分良性和胰腺癌细胞和卵巢癌细胞。
研究结果表明，宾夕法尼亚大学开发的工具，它使用人工智能和机器学习，来破译血浆样本中细胞释放的挥发性有机化合物（VOC）的混合物，可以作为一种非侵入性方法，来筛选更难检测的物质，检测癌症如胰腺癌和卵巢癌。
“这是一项早期研究，但结果非常有希望，”约翰逊说。“数据显示，我们可以在晚期和最早阶段识别这些肿瘤，这令人兴奋。如果针对临床环境进行适当开发，这可能是在标准抽血上进行的测试，这可能是您年度体检的一部分。” Penn研究团队，目前正与VOCHealth合作，将该设备与其他设备一起商业化，用于研究和临床应用。
电子嗅觉“电子鼻”系统，配备了校准的纳米传感器，以检测所有细胞发出的挥发性有机化合物的成分。研究人员之前的研究表明，卵巢癌患者组织和血浆中释放的VOC，与良性肿瘤患者样本中释放的VOC不同。在93名患者中，包括20名卵巢癌患者、20名良性卵巢肿瘤患者和20名年龄匹配的无癌症患者，以及13名胰腺癌患者、10名良性胰腺疾病患者和10名对照患者，蒸汽传感器区分卵巢癌的VOC准确率为95%，胰腺癌的VOC准确率为90%。
该工具还正确识别了所有早期癌症患者（共8名）。该技术的模式识别方法，类似于人们自己的嗅觉工作方式，其中一种不同的化合物混合物告诉大脑它在闻什么。该工具经过训练和测试，可在20分钟或更短的时间内，识别出与癌细胞相关的VOC模式，以及与健康血液样本中的细胞相关的VOC模式。
该团队，与VOCHealth首席执行官兼首席创新官RichardPostrel的合作，也使检测速度提高了20倍。
“与物理和天文学系、佩雷尔曼医学院和宾夕法尼亚兽医学院的研究人员合作，使我们能够完善和整合我们自己的创新，加快商业化进程，”Postrel说。“能够从液体和蒸汽中检测癌症的商业设备的初始原型，将很快准备就绪，并将提供给宾夕法尼亚大学的这些研究人员，以进一步开展他们的工作。”
在与VOCHealth的相关工作中，Johnson和他的共同研究员BenjaminAbella医学博士，急诊医学教授，获得了美国国立卫生研究院国家促进转化中心的为期两年、200万美元的赠款，用于开发可检测COVID-19患者特征性“气味”的手持设备的科学，该设备，基于了本研究中应用的癌症检测技术。