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SIFT-MS呼吸氣體分析

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Syft Technologies 公司的SIFT-MS 儀器,可對各種呼出氣以及微生物研究應用的 VOCs 提供*的高靈敏度,高選擇性以及非歧視性分析。

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呼吸科研與人類健康的完美解決方案
 

 揮發性有機化合物(VOCs) 和某些無機氣體 (如一氧化氮, NO) 是生物體中各種新陳代謝過程的副產物。在特定條件下,將病體排放的這些化合物濃度輪廓圖與 ”健康正常” 的群體相比較,就可以使用這些排放的化合物的變化作為病體的標記物。我們已知的更好的實例包括人體呼出氣中顯示腎臟狀況的氨和胺的異味。

 

患有酮癥的糖尿病人呼出的類似溶劑的異味。揮發性化合物也可以很好地快速區別不同的物質類別(如微生物),因為不同的代謝路徑會產生不同的揮發性化合物的輪廓圖。

 

通過儀器,快速檢測揮發性的生物標記物,遇到了一些挑戰,這是由于基體復雜性,所分析的化合物濃度較低,以及高水分含量造成的。但選擇離子流動管(SIFT-MS) 是種成功應對以上所有挑戰的分析技術,Syft Technologies 公司的SIFT-MS 是一種強大而且靈活的分析工具,應用在呼出氣及醫療研究中

 

群體篩查
 

通過呼出氣測試,實際篩查大量群體,需要:

 

• 操作成本低,易耗品少

 

• 樣品采集和分析比較簡單

 

• 高通量分析

 

• 生成簡單、明了的分析報告

 

Syft Technologies 公司的呼吸氣測試解決方案能夠滿足以上所有要求,次能夠實現快速,高靈敏度的群體篩查。
 

 

基于SIFT-MS 進行群體篩查的應用包括:

 

• 易患或已患糖尿病、腎臟疾病以及呼吸系統等疾病的高風險人群

 

• 評估群體易患疾病的幾率

 

• 在投?;虮kU索賠認可之前,評估非吸煙者的健康狀況
 

 

 

 

采用SIFT-MS 進行群體篩查:4 個受試者個體的單次呼出氣濃度輪廓曲線:顯示的是丙酮 (虛線), 異戊二烯 (黑線) 和乙醇 (灰線) 的數據
 

 

呼出氣研究

 

SIFT-MS 技術可以對呼出氣中的 VOCs 和某些無機氣體進行快速,高靈敏的分析,無需對樣氣進行樣品前處理,分析過程中也不存在化合物歧視分析的問題。

 

優點包括:

 

• 實時分析個體呼出氣

 

• 分析結果不受樣品濕度的影響– 無需干燥樣品

 

• 具有極寬的線性和動態范圍

 

• 靈活性– 可直接進行分析,也可通過采樣裝置,如采樣袋分析

 

 

采用SIFT-MS 進行呼出氣分析的應用包括:

 

• 疾病標記物篩查

 

• 腎內科

 

• 非侵入式糖尿病篩查

 

• 呼吸內科

 

• 重癥監護醫學

 

• 監測手術過程中的麻醉劑

 

 

采用SIFT-MS 對單次呼出氣的分析:顯示的是* (灰線) 和硫化氫 (黑線) 的數據

 

 

監測呼吸曲線隨時間的變化

 

采用SIFT-MS 可以快速分析呼出氣或血液和尿液體樣本中的頂空氣體。與其它技術相比,它能夠提供更多隨時間變化的詳細信息,可以更深入地研究人體是如何對吸收的藥物或化學物質進行代謝的。

 

 

連續監測的分析應用包括:

 

  • 藥物動力學研究(當藥物吸收后產生揮發性代謝產物時)
  • 監測變化過程(當采用替代治療策略時,如透析治療優化)
  • 通過可控的研究,或通過工作場所事故或通過環境污染,  深入研究個體暴露于特定 VOCs 中造成的影響。
  • 在現場護理中,要快速生成呼出氣中揮性性物質的濃度和趨勢變化。

 

 

 

采用SIFT-MS 檢測經 2 小時受控曝露后的自愿者呼出氣中的均*苯的濃度衰減輪廓曲線實線表示的是對實驗數據點的擬合。

 

 

微生物研究

 

微生物進行VOCs 排放,是它們進行正常代謝的一部分。 這些 VOCs 通??商峁┰谔囟ㄅ囵B基中培養的每種微生物體的* “指紋” 圖譜。

 

SIFT-MS 消除了許多其它技術分析揮發性代謝產物造成的問題:
 

  • 更快捷地得到分析結果 - 由于SIFT-MS具有高選擇性,因此所需的培養時間會更短
  • 更高的樣品處理量
  • 分析快速,不受水汽的影響
  • 無需對頂空樣品進行預濃縮
  • 以簡單明了的方式,快速提供分析結果

 

 

SIFT-MS 在微生物研究中的應用,包括快速,穩定檢測:

 

• 引起血液中毒的細菌

 

• 引起尿路感染的生物體

 

• 食品病原菌和菌

 

 

 

血液中2 種細菌培育 8 小時后,產生的 VOC 的濃度曲線

 

 

Syft Technologies 公司的SIFT-MS 儀器,可對各種呼出氣以及微生物研究應用的 VOCs 提供*的高靈敏度,高選擇性以及非歧視性分析。

 

 

 


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