哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD）是一种复杂且重叠的疾病，包括炎症表型。新型抗嗜酸性/抗中性粒细胞需要快速的炎症表型，这可以从呼出的气息中获得。
我们的目标是在训练和验证集中使用电子鼻（eNose）捕获慢性气道疾病患者的临床/炎症表型。
这是一项多中心的横断面研究，其中使用电子鼻技术分析了哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的呼出气（n = 435；训练n = 321和验证n = 114）。数据分析涉及基于主成分分析的信号处理和统计，然后是无监督聚类分析和监督线性回归。
以电子鼻为基础的聚类结果显示，在种族（p = 0.01），系统性嗜酸性粒细胞增多（p = 0.02）和嗜中性粒细胞增多（p = 0.03），体重指数（p = 0.04），呼出一氧化氮（p <0.01），特应性（p <0.01）和恶化率（p <0.01）。在嗜酸性粒细胞（R 2 = 0.581）和嗜中性粒细胞（R 2 = 0.409）血液计数之间发现显著的回归模型。验证集合中得到类似的聚类和回归结果。
使用电子鼻对哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的联合样本进行表型分析，不是通过诊断而是通过临床/炎症特征确认集群。电子鼻以剂量依赖性方式确定了系统性嗜中性粒细胞或嗜酸性粒细胞增多。
