Az elmúlt években számos kutatás igazolta, hogy megfelelő kiképzéssel a kutyák többféle betegség kiszagolására is képesek, ideértve többek közt a tüdő, az emlő, a petefészek, a húgyhólyag és a prosztata megbetegedéseit, de akár a COVID-19-et is. A prosztatarák jeleit például egyes kísérletek során 99 százalékos sikerrel detektálták az ebek a betegek vizeletmintájának szaga alapján.
A mintaelemző kutyák kiképzése ugyanakkor hosszadalmas, és az állatokat nem lehet éjt nappallá téve foglalkoztatni. Illetve az is üdvös lenne, ha ezt a fajta diagnosztikát kvantifikálni lehetne, vagyis meg lehetne állapítani, hogy pontosan mit és milyen mennyiségben érzékelnek az állatok a betegmintákban, ha valaki egy bizonyos kórképben szenved. Éppen ezért világszerte több kutatócsoport is dolgozik a szagalapú diagnosztika gépesítésén, vagyis olyan készülékek kifejlesztésén, amelyek akár a kutyáknál is érzékenyebb és részletesebb módon képesek a minták illatok alapján való elemzésére.
A kérdéses kutatócsoportok egyike az MIT-n tevékenykedik. Az általuk fejlesztett rendszer gépi tanulásra képes algoritmusokkal segítve különíti el a minták jellegzetes, betegségre utaló szagelemeit. A kutatók nemrégiben publikált, több más intézmény szakértőivel közösen jegyzett tanulmányában egy miniatürizált detektorrendszert mutatnak be, amely emlős szagreceptorok mintájára készült érzékelőket tartalmaz. A rendszer, amely idővel elvileg akár egy mezei mobiltelefonba is inkorporálható lehet, valós időben elemzi a szagokat, és elméletileg sokkal korábban képes lehet bizonyos egészségügyi problémák kimutatására, mint a jelenleg használt szűrőtesztek.
Ilyesmi a kutyák kapcsán is ismert, Andreas Mershin, az MIT kutatója pontosan azért kezdett érdeklődni a kutatás ezen vonala iránt, mert találkozott egy vizsgálattal, amelyben kutyákat használtak daganatos betegek azonosítására, és az egyik állat újra és újra betegnek jelezte a kontrollcsoport egyik tagjának mintáit. Az illetőt a független klinikai diagnosztikai vizsgálatok rendre teljesen egészségesnek találták – pontosan ezért került a kontrollcsoportba. Aztán pár hónappal a vizsgálat után korai fázisú daganatos betegséget állapítottak meg nála. Bár csak egyetlen esetről van szó, Mershint nagyon elgondolkodtatta, mit érzékelhetett a kutya.
A mostani vizsgálat során 50 diagnosztizált prosztatadagantos beteg vizeletmintáit és egészséges kontrollokat tanulmányoztak a gépi detektor és egy kutyák diagnosztikai célokra való használatával foglalkozó brit cég (Medical Detection Dogs) állatai segítségével. A tesztek során az automata készülék hasonlóan jól teljesített, mint a kutyák: mind a gépi, mind a négylábú detektorok 70 százalékos pontossággal ismerték fel a betegek mintáit. Jelenleg a gépi rendszer 200-szor érzékenyebb a különböző molekulák mintában való jelenlétére, ugyanakkor ezek értelmezésében, vagyis a rákra utaló mintázatok felismerésében a kutyák még nagyságrendekkel jobbak. Ezért is hasznos a gépi tanulás, amely idővel segíthet a fejlődésben.
A kutyáktól kapcsán nagyon érdekes, hogy a rák kiszagolására betanított egyedek rendszerint többfajta daganat jelenlétének detektálására is képesek, akkor is, ha ezek biomarkerei között semmiféle kémiai hasonlóság nem mutatkozik a gázkromatográfiás vizsgálatok alapján, mondják a szakértők. A kutyák valahogyan ennek ellenére képesek olyan közös vonásokat észlelni, amelyek alapján felismerik, hogy a minta daganatos betegtől származik – ezen módszerek feltárása és eltanulása lenne a gépi rendszer egyik legfontosabb célja.
Mershin és kollégái a következő fázisban egy jóval nagyobb mintasorozaton, 5000 körüli mintán szeretnék tesztelni készüléküket, hogy fejlesszék annak pontosságát, illetve részletesebb képet kapjanak az egyes betegségek szagmintázatáról. Ez azonban időbe és pénzbe fog kerülni, egy-egy minta teljeskörű kémiai és klinikai elemzése ugyanis nagyjából 1000 dollárba kerül, márpedig ez szükséges a pontosság megállapításához és a rendszer trenírozásához is.
