综述：电子鼻技术用于肺癌检测：非侵入性诊断革命

这篇综述深入探讨了电子鼻(E-nose)技术在肺癌(LC)早期诊断中的应用前景。文章系统分析了E-nose通过检测呼出气中挥发性有机化合物(VOCs)的工作机制，重点介绍了金属氧化物半导体(MOS)、光学传感器和压电传感器等核心技术，并讨论了人工智能(AI)与机器学习(ML)在模式识别中的整合应用。尽管存在传感器稳定性、标准化不足等挑战，但该技术展现出94.4%的高敏感性和85.7%的阴性预测值(NPV)，为肺癌筛查提供了快速、无创的新途径。

　　

电子鼻技术原理与构成

电子鼻系统模仿生物嗅觉机制，通过传感器阵列检测肺癌患者呼出气中的特征性VOCs。这些化合物源自肿瘤代谢异常，包括2-丁酮、1-丙醇、乙苯等典型标志物。系统工作流程包含三个关键环节：样本采集（直接呼气或Tedlar?袋收集）、传感器响应（电阻/频率变化）和模式识别（通过PCA、SVM等算法）。

核心技术突破

金属氧化物半导体(MOS)传感器是当前主流技术，其中掺杂钯的氧化锡(SnO₂)在300-500°C工作时，通过氧化还原反应实现ppb级检测。新型聚碳酸酯(PC)传感器利用光子带隙原理提升选择性，而表面等离子体共振(SPR)传感器结合黑磷多层结构使灵敏度提升3个数量级。值得注意的是，集成GA算法优化的AdaBoost分类器在临床试验中达到98.47%准确率，显著优于传统SVM模型。

临床应用表现

在区分肺癌与健康人群方面，XGBoost模型取得91.67%的准确率；对于COPD合并肺癌的复杂病例，E-nose仍保持79.31%的鉴别准确度。特别值得关注的是，Aeonose?设备在III期临床试验(NCT04734145)中对I期肺癌的检出率高达94%，F1分数达92.5%。在亚型区分上，该技术对SCLC与NSCLC的识别准确率为84.5%，腺癌与鳞癌达77.5%。

现存挑战与对策

技术瓶颈主要集中在三个方面：生物干扰（饮食、吸烟等可致VOCs波动）、硬件限制（传感器漂移问题）以及算法缺陷（单一模型假阴性率高）。解决方案包括开发自修复金属氧化物材料、建立多中心VOCs数据库，以及采用CNN-LSTM混合神经网络架构。最新进展显示，集成GC-MS的联用系统可将早期肺癌检出限降低至0.1ppm。

未来发展方向

下一代E-nose将聚焦三个维度：微型化（MEMS工艺使设备尺寸<5cm³）、多组学整合（结合呼吸组学与代谢组学）和实时监测（无线传输延迟<50ms）。特别值得期待的是口罩集成式设计，已在概念验证中实现连续8小时VOCs动态追踪。随着ISO标准体系的完善，该技术有望在2030年前成为肺癌筛查的一线工具。