科技日報訊 （記者張曄 通訊員鄭麗娜）塵肺病是當前我國最嚴重的職業(yè)病之一，迄今國內外均沒有針對塵肺纖維化有效的治療藥物和措施，只有通過早發(fā)現、早治療來遏制病情發(fā)展。科技日報記者從中國礦業(yè)大學獲悉，該校職業(yè)健康研究院周福寶教授團隊聯合美國猶他大學臧泠教授團隊，合作開發(fā)了塵肺病呼氣篩查及早期預警儀，取得了對塵肺病變早期預警的重大突破，該成果近日發(fā)表在國際呼吸領域頂級期刊《呼吸研究》上。

目前，診斷塵肺病主要通過拍攝X線胸片或肺部CT，但由于塵肺病具有遲發(fā)性、潛伏期長等特點，所以利用醫(yī)學影像識別塵肺病的早期病變較為困難。

而周福寶教授團隊獨辟蹊徑，通過構建仿生嗅覺系統(tǒng)、分析呼出氣體的成分來識別早期的肺部纖維化病變。科研人員發(fā)現，人體新陳代謝的部分產物在肺泡通過氣體交換，最終出現在口鼻呼出氣體中，所以呼出氣體中的成分可反映機體代謝和病理狀況。

在此基礎上，中國礦業(yè)大學職業(yè)健康研究院還研發(fā)了塵肺病呼氣篩查及早期預警儀PNS-BA01。該儀器能采集分析人體呼出氣、建立礦工呼氣檔案、跟蹤個體呼氣數據并針對高危人群進行預警。此儀器是便攜式儀器，配有防潮箱，易于布置在體檢車或是礦區(qū)內使用。

研究人員構建了診斷模型和早期病變辨識模型，利用該預警儀對山東黃金職業(yè)病防治院398名肺部健康礦工和221名塵肺病變人群進行檢測發(fā)現，其早期病變辨識準確率可達86.7%。為了加強模型的泛化能力，研究人員還利用該儀器采集了北京石龍醫(yī)院近400名塵肺病人的呼出氣圖譜，并開展了塵肺病分期探究。

考慮到大規(guī)模篩查應用中顯著的個體差異性，該團隊制定了呼出氣篩查前行為規(guī)范，提出采樣、檢測、分析技術的標準化流程，以加強不同研究的對照可比性，提高篩查準確率。