Een simpele blaastest kan in de toekomst misschien helpen bij het testen van grote aantallen mensen op Covid-19. Een prototype van een ‘elektronische neus’ laat zien hoe dat kan werken.

‘Wilt u even blazen?’ klinkt toch heel anders dan een wattenstaafje diep in je neusholte geduwd krijgen. Als het aan een team onderzoekers in China en Israël ligt, zou een coronatest in de toekomst op die manier kunnen werken.

Zij ontwikkelden een meetapparaat dat op basis van de analyse van vluchtige stoffen in iemands adem kan aangeven of die persoon Covid-19 heeft. Uit de eerste tests blijkt dat het apparaat al redelijk functioneert. Details over de ‘elektronische neus’, zoals dit soort apparaten ook wel worden genoemd, staan beschreven in een artikel in het wetenschappelijke tijdschrift ACS Nano.
 

Meer lezen in het Dossier Corona


Blazen

Het apparaatje is een klein kastje van kunststof, dat de gebruiker voor zijn mond houdt en waar hij of zij in moet blazen, een paar tellen lang. De adem stroomt dan in het apparaat langs een rij van acht minuscule sensoren. Elke sensor is een combinatie van een gouden nanodeeltje met daaromheen een dunne organische film.

Gasvormige stoffen uit de adem reageren met die organische laagjes; ze trekken erin of hechten aan het oppervlak ervan. Dat zorgt er – per sensor – voor dat de elektrische geleiding van die sensor verandert. En dát is wat het apparaatje meet.



Rijtje sensoren

In elke afzonderlijke sensor bestaat het organische laagje uit een andere stof. Toch is het niet zo dat elke sensor verantwoordelijk is voor het meten van een component uit de adem; onder invloed van een bepaalde samenstelling van iemands adem geeft het rijtje sensoren een reeks van acht veranderde weerstandswaarden.

Dat betekent dat het meetapparaat niet geschikt is als analyseapparaat; het kan niet aangeven dat er zoveel van stof A in de adem zit en zoveel van stof B. Wel levert het systeem een vingerafdruk: hoe alle sensoren samen reageren bij een meting. Vervolgens gaat een machine learning-algoritme aan de slag en koppelt die vingerafdruk aan een uitkomst.
 

Trainen

Dat betekent dus ook dat het apparaat eerst moet worden getraind door de adem te meten van personen van wie bekend is dat ze op dat moment Covid-19 hebben (en van gezonde mensen natuurlijk). Hoe langer je het traint, hoe beter het meetapparaat wordt.

De Chinese onderzoekers hadden hun technologie al klaarliggen, zo lijkt het, want ze testten hun elektronische neus in maart al in de stad Wuhan, waar toen de epidemie piekte. Ze testten 49 Covid-19-patiënten, 58 gezonde mensen en 33 mensen met een longinfectie die niet Covid-19 was.

Hieruit bleek dat de test met een gevoeligheid van 76 procent Covid-patiënten kan onderscheiden van gezonde mensen, en met 95 procent van mensen met een andere longinfectie. Het apparaat kon ook, met 88 procent gevoeligheid, van Covid-19 herstelde mensen onderscheiden van mensen die het virus nog onder de leden hadden.

Dit zijn hoopgevende resultaten, schrijven de onderzoekers in hun artikel, maar die moeten nog wel worden bevestigd met grotere aantallen proefpersonen. Door het algoritme te trainen zal dan ook de gevoeligheid verder omhoog gaan.

 

Snel screenen

Ook is de selectiviteit nog aan de lage kant (dus te veel vals-positieven, mensen die ten onrechte als ziek worden aangemerkt). Dat is geen ramp, schrijven de onderzoekers, want hun test zou in de toekomst vooral moeten dienen voor het snel screenen van grote groepen mensen, bijvoorbeeld in winkelcentra of op vliegvelden.

‘Het is beter om een passagier [na een vals-positieve test] 24 uur op een vliegveld te houden voor een tweede test, dan dat hij het vliegtuig in zou gaan en daar tientallen mensen zou besmetten’, schrijven ze.
 

Steriliseren

Bij een volgende versie van het apparaatje moet er ook meer aandacht worden besteed aan de mogelijkheid tot kruisbesmetting, het feit dat van de persoon die net is getest nog resten stoffen achterblijven. ‘Dat kun je doen door wegwerp-tests te ontwerpen of door na te denken over het snel steriliseren van het apparaat’, schrijven de onderzoekers.
 

Afbeeldingen Shan et al., ACS Nano, 2020.