“Analisi dei composti organici volatili nel respiro per lo screening non invasivo del carcinoma colorettale”

AFFILIAZIONE

Digestive Endoscopy Unit, IRCCS Giovanni Paolo II°, Clinical Cancer Centre ‘Giovanni Paolo Ii’, Bari, Italy

AUTORE PRINCIPALE

Dr. Ssa, Ph Martinelli Elisabetta

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GRUPPO DI LAVORO

Dr. Ssa, Ph Martinelli Elisabetta – Digestive Endoscopy Unit, IRCCS Giovanni Paolo II°, Clinical Cancer Centre ‘Giovanni Paolo Ii’, Bari, Italy

Phd Nisi Marirosa – One Health Lab, Department Of Biosciences, Biotechnologies And Environment, University Of Bari Aldo Moro, Bari, Italy 3apulian Regional Centre For The Breath Analysis, Clinical Cancer Centre ‘Giovanni Paolo Ii’, Bari, Italy

Dr. De Luca Michaela – Digestive Endoscopy Unit, IRCCS Giovanni Paolo II°, Clinical Cancer Centre ‘Giovanni Paolo Ii’, Bari, Italy

Prof. De Gennaro Gianluigi – One Health Lab, Department Of Biosciences, Biotechnologies And Environment, University Of Bari Aldo Moro, Bari, Italy 3apulian Regional Centre For The Breath Analysis, Clinical Cancer Centre ‘Giovanni Paolo Ii’, Bari, Italy

AREA TEMATICA

Applicazioni innovative di ingegneria per la sanità: idee dalle Università

ABSTRACT

Il cancro colorettale (CRC) è una delle principali cause di mortalità per tumore a livello mondiale. I programmi di screening sono limitati dalla bassa specificità del test immunochimico fecale (FIT) e dalla partecipazione non ottimale della popolazione. Per questo, cresce l’interesse verso approcci diagnostici non invasivi, come l’analisi dei composti organici volatili (VOCs) presenti nel respiro umano, potenzialmente utili per la diagnosi precoce di CRC e lesioni precancerose.

Questo studio prospettico ha valutato pattern di VOCs nel respiro in soggetti positivi al FIT, al fine di identificare marcatori associati a CRC. Tra luglio e dicembre 2025 sono stati arruolati 37 pazienti presso l’Unità di Endoscopia Digestiva del Centro Oncologico “Giovanni Paolo II” di Bari, suddivisi in 17 con CRC, 14 controlli sani (HC) e 6 con lesioni precancerose (polipi). I campioni di respiro alveolare sono stati raccolti tramite il campionatore automatico Mistral®, analizzati con desorbimento termico e gascromatografia-spettrometria di massa (TD-GC/MS).

Dall’analisi sono stati identificati 138 VOCs. I dati quantitativi normalizzati sono stati organizzati in una matrice paziente × VOC. L’analisi univariata con test di Mann-Whitney U ha confrontato soggetti sani e pazienti CRC, selezionando 20 VOCs significativi dopo correzione di Bonferroni e confronto con aria ambiente per escludere contaminazioni. La riduzione delle variabili mediante analisi delle componenti principali (PCA) ha migliorato la separazione tra CRC e controlli. Un modello di machine learning basato su Support Vector Machine con kernel radiale (SVM-RBF) ha mostrato accuratezza dell’84,3%, sensibilità del 90,0% e AUC di 0,958, suggerendo buona capacità discriminante. Ulteriori validazioni su coorti più ampie sono necessarie.

Questi risultati confermano il potenziale dell’analisi del respiro come strumento non invasivo di supporto allo screening e alla diagnosi precoce del CRC.