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지난 20년 동안 호기 중 휘발성 유기 화합물(VOC) 분석에 대한 관심이 증가했습니다. 샘플링의 정규화와 실내 공기 중 휘발성 유기 화합물이 호기 중 휘발성 유기 화합물 곡선에 영향을 미치는지에 대한 불확실성은 여전히 존재합니다. 병원 환경 내 정기적인 호흡 샘플링 장소에서 실내 공기 중 휘발성 유기 화합물을 평가하고, 이것이 호흡 성분에 영향을 미치는지 확인합니다. 두 번째 목표는 실내 공기 중 휘발성 유기 화합물 함량의 일일 변동을 연구하는 것이었습니다. 샘플링 펌프와 열 탈착(TD) 튜브를 사용하여 오전과 오후에 다섯 곳에서 실내 공기를 수집했습니다. 아침에만 호흡 샘플을 수집했습니다. TD 튜브는 가스 크로마토그래피와 비행시간형 질량 분석법(GC-TOF-MS)을 결합하여 분석했습니다. 수집된 샘플에서 총 113종의 VOC가 확인되었습니다. 다변량 분석 결과 호흡과 실내 공기가 명확하게 구분되었습니다. 실내 공기의 성분은 하루 종일 변화하며, 각 위치에 따라 호흡 특성에 영향을 미치지 않는 특정 VOC가 존재합니다. 호흡은 위치에 따라 분리되지 않았으며, 이는 결과에 영향을 미치지 않고 다른 위치에서 샘플링을 수행할 수 있음을 시사합니다.
휘발성 유기 화합물(VOC)은 상온에서 기체 상태인 탄소 기반 화합물로, 다양한 내인성 및 외인성 과정의 최종 산물입니다.1 수십 년 동안 연구자들은 VOC가 인간 질병의 비침습적 바이오마커로서의 잠재적인 역할 때문에 이에 관심을 가져왔습니다. 그러나 호흡 시료 채취 및 분석의 표준화에 대한 불확실성은 여전히 남아 있습니다.
호흡 분석 표준화의 핵심 영역은 실내 주변 공기의 배경 VOC가 미치는 잠재적 영향입니다. 이전 연구에서는 실내 주변 공기의 배경 VOC 수준이 호기에서 발견되는 VOC 수준에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.3 Boshier et al. 2010년에 선택된 이온 흐름 질량 분석법(SIFT-MS)을 사용하여 세 가지 임상 환경에서 일곱 가지 휘발성 유기 화합물의 수준을 연구했습니다. 세 지역에서 환경의 다른 수준의 휘발성 유기 화합물이 확인되었으며, 이는 실내 공기에 널리 퍼져 있는 휘발성 유기 화합물을 질병 바이오마커로 사용할 수 있는 능력에 대한 지침을 제공했습니다. 2013년에 Trefz et al. 수술실의 주변 공기와 병원 직원의 호흡 패턴도 근무일 동안 모니터링했습니다. 그들은 실내 공기와 호기 모두에서 세보플루란과 같은 외인성 화합물의 수준이 근무일이 끝날 때까지 5배 증가했음을 발견했으며, 이러한 교란 요인의 문제를 최소화하기 위해 호흡 분석을 위해 환자를 언제 어디서 샘플링해야 하는지에 대한 의문이 제기되었습니다. 이것은 Castellanos 등의 연구와 관련이 있습니다.2016년에 그들은 병원 직원의 호흡에서 세보플루란을 발견했지만 병원 외부 직원의 호흡에서는 발견하지 못했습니다.2018년에 Markar 등은 식도암에서 호기의 진단 능력을 평가하기 위한 연구의 일환으로 실내 공기 구성의 변화가 호흡 분석에 미치는 영향을 보여주고자 했습니다.7 샘플링 중에 강철 카운터런과 SIFT-MS를 사용하여 그들은 샘플링 위치에 따라 크게 달라지는 실내 공기에서 8가지 휘발성 유기 화합물을 식별했습니다.그러나 이러한 VOC는 마지막 호흡 VOC 진단 모델에 포함되지 않았으므로 영향이 무효화되었습니다.2021년에 Salman 등은 3개 병원에서 27개월 동안 VOC 수치를 모니터링하기 위한 연구를 수행했습니다.그들은 17가지 VOC를 계절적 판별자로 식별했고 3µg/m3의 임계 수준을 초과하는 호기 VOC 농도는 배경 VOC 오염에 이차적으로 영향을 미칠 가능성이 낮다고 제안했습니다.8
역치 수준을 설정하거나 외인성 화합물을 완전히 배제하는 것 외에도, 이러한 배경 변동을 제거하는 대안으로는 호기 샘플링과 동시에 실내 공기 샘플을 쌍으로 수집하여 호흡 가능한 실내에 고농도로 존재하는 VOC 수준을 측정하는 것이 있습니다. 호기에서 추출합니다. 공기 9를 수준에서 빼서 "폐포 기울기"를 제공합니다. 따라서 양의 기울기는 내인성 화합물 10의 존재를 나타냅니다. 또 다른 방법은 참가자가 이론적으로 VOC11 오염 물질이 없는 "정제된" 공기를 흡입하는 것입니다. 그러나 이는 번거롭고 시간이 많이 걸리며 장비 자체에서 추가 VOC 오염 물질이 생성됩니다. Maurer 등의 연구에 따르면, 2014년 합성 공기를 호흡한 참가자는 실내 주변 공기를 호흡한 참가자에 비해 VOC 39개를 감소시켰지만 29개를 증가시켰습니다12. 합성/정제 공기를 사용하면 호흡 샘플링 장비의 휴대성이 심각하게 제한됩니다.
주변 VOC 수준은 하루 종일 변동할 것으로 예상되며, 이는 호흡 샘플링의 표준화와 정확성에 더욱 영향을 미칠 수 있습니다.
열 탈착법과 가스 크로마토그래피, 비행시간형 질량 분석법(GC-TOF-MS)을 포함한 질량 분석법의 발전은 VOC 분석을 위한 더욱 견고하고 신뢰할 수 있는 방법을 제공하여 수백 가지의 VOC를 동시에 검출할 수 있게 함으로써 심층 분석을 가능하게 했습니다. 실내 공기. 이를 통해 실내 주변 공기의 조성을 더욱 자세히 분석하고, 큰 시료가 시간과 장소에 따라 어떻게 변하는지 파악할 수 있습니다.
본 연구의 주요 목적은 병원 내 일반적인 샘플링 장소에서 실내 주변 공기 중 휘발성 유기 화합물(VOC)의 농도 차이를 파악하고, 이것이 호기 샘플링에 미치는 영향을 파악하는 것이었습니다. 또한, 실내 주변 공기 중 VOC 분포에 일주 또는 지역적 차이가 있는지 확인하는 것이었습니다.
호흡 시료와 이에 상응하는 실내 공기 시료를 오전 다섯 곳에서 채취하여 GC-TOF-MS로 분석했습니다. 크로마토그램에서 총 113종의 VOC가 검출 및 추출되었습니다. 반복 측정값을 평균값과 곱셈 연산한 후, 추출 및 정규화된 피크 면적에 대해 주성분 분석(PCA)을 수행하여 이상치를 식별하고 제거했습니다. 부분 최소 제곱-판별 분석(PLS-DA)을 통한 지도 분석을 통해 호흡과 실내 공기 샘플 간에 명확한 분리가 있음을 보여주었습니다(R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001)(그림 1). 부분 최소 제곱-판별 분석(PLS-DA)을 통한 지도 분석을 통해 호흡과 실내 공기 샘플 간에 명확한 분리가 있음을 보여주었습니다(R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001)(그림 1). Затем контролируемый анализ с помочного дискриминаntного анализа методом наименьших квадратов (PLS-DA) смог показать четкое разделение между образцами дыхания и комнатного воздуха (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1). 그런 다음 부분 최소 제곱 판별 분석(PLS-DA)을 사용한 통제 분석을 통해 호흡과 실내 공기 샘플 간에 명확한 분리가 있음을 보여줄 수 있었습니다(R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001)(그림 1).일반적으로 2020년 2월 29일 24시간 동안 24시간 동안 20분의 1이 소요됩니다. 0.96，p<0.001)（图1）。보통 偏 最 작은 2乘 法 进行 监督 分析 分析 判别 判别 分析 分析 (PLS-DA) 然后 能够 显示 呼吸 室内 空气样本 적 明显 （（（（（（（， , q2y = 0.96 ， p <0.001） （1）。。。。。。。 Контролируемый анализ с помоcious частичного затем смог показать четкое разделение между образцами дыхания и воздуха в помечении (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001) (рис. 1). 부분 최소 제곱 판별 분석(PLS-DA)을 이용한 통제 분석을 통해 호흡과 실내 공기 샘플 간에 명확한 분리가 있음을 보여주었습니다(R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001)(그림 1). 그룹 분리는 62개의 서로 다른 VOC에 의해 이루어졌으며, 변수 중요도 투영(VIP) 점수는 1보다 컸습니다. 각 샘플 유형을 특징짓는 VOC의 전체 목록과 해당 VIP 점수는 보충 표 1에서 확인할 수 있습니다. 그룹 분리는 62개의 서로 다른 VOC에 의해 이루어졌으며, 변수 중요도 투영(VIP) 점수는 1보다 컸습니다. 각 샘플 유형을 특징짓는 VOC의 전체 목록과 해당 VIP 점수는 보충 표 1에서 확인할 수 있습니다. Разделение на группы было обусловлено 62 различными VOC с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. Полный список VOC, характеризуших каждый тип образца, их соответствуушие оценки VIP можно найти в дополнительной таблице 1. 그룹화는 VIP(Variable Importance Projection) 점수가 1보다 큰 62개의 서로 다른 VOC를 기준으로 이루어졌습니다. 각 샘플 유형을 특징짓는 VOC의 전체 목록과 해당 VIP 점수는 보충 표 1에서 확인할 수 있습니다.组分离由62 种不同VOC 驱动，变weight要性投影(VIP) 分数> 1。组分离由62 种不同VOC 驱动，变weight要性投影(VIP) 分数> 1。 Разделение групп было обусловлено 62 различными ЛОС с оценкой проекции переменной важности (VIP) > 1. 그룹 분리는 변수 중요도 예측 점수(VIP) > 1을 갖는 62개의 서로 다른 VOC에 의해 주도되었습니다.각 샘플 유형을 특징짓는 VOC의 전체 목록과 해당 VIP 점수는 보충 표 1에서 확인할 수 있습니다.
호흡과 실내 공기는 휘발성 유기 화합물의 분포가 다릅니다. PLS-DA를 이용한 감독 분석 결과, 오전에 수집된 호흡 및 실내 공기 VOC 프로필 간에 명확한 분리가 나타났습니다(R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001). PLS-DA를 이용한 감독 분석 결과, 오전에 수집된 호흡 및 실내 공기 VOC 프로필 간에 명확한 분리가 나타났습니다(R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001). PLS-DA показал четкое разделение между профилями летучих органических соединений в выдыхаемом воздухе и воздухе в помеЂении, собранными утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). PLS-DA 통제 분석 결과 아침에 수집된 호기 및 실내 공기의 휘발성 유기 화합물 프로필이 명확하게 분리되어 있는 것으로 나타났습니다(R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001).PLS-DA 이동형 监督分析显示, 早上收集的呼吸및室内内空气VOC 曲线明显分离 (R2Y = 0.97, Q2Y = 0.96, p < 0.001)을 사용합니다.PLS-DA 사용 Контролируемый анализ с использованием PLS-DA показал четкое разделение профилей ЛОС дыхания и воздуха в помечении, собранных утром (R2Y = 0,97, Q2Y = 0,96, p <0,001). PLS-DA를 사용한 통제 분석은 아침에 수집된 호흡과 실내 공기의 VOC 프로필이 명확하게 분리되었음을 보여주었습니다(R2Y=0.97, Q2Y=0.96, p<0.001).모형을 구축하기 전에 반복 측정값을 평균으로 변환했습니다. 타원은 별표 그룹의 95% 신뢰구간과 중심을 나타냅니다.
PLS-DA를 사용하여 오전과 오후의 실내 공기 중 휘발성 유기 화합물 분포의 차이를 조사했습니다. 이 모델은 두 시점 사이에 유의미한 분리가 있음을 확인했습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)(그림 2). 이 모델은 두 시점 사이에 유의미한 분리가 있음을 확인했습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)(그림 2). 모델은 значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2). 이 모델은 두 시점 사이에 상당한 분리가 있음을 보여주었습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)(그림 2).该模型确了两个时间点之间的显着分离(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)(图2).该模型确了两个时间点之间的显着分离(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)(图2). 모델은 значительное разделение между двумя временными точками (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p <0,001) (рис. 2). 이 모델은 두 시점 사이에 상당한 분리가 있음을 보여주었습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)(그림 2). 이는 VIP 점수가 1보다 큰 47개의 VOC에 의해 발생했습니다. 오전 샘플을 특징짓는 가장 높은 VIP 점수를 가진 VOC에는 다중 분기 알케인, 옥살산 및 헥사코산이 포함되었고, 오후 샘플에는 1-프로판올, 페놀, 프로판산, 2-메틸, 2-에틸-3-하이드록시헥실 에스터, 이소프렌 및 노나날이 더 많이 나타났습니다. 이는 VIP 점수가 1보다 큰 47개의 VOC에 의해 발생했습니다. 오전 샘플을 특징짓는 가장 높은 VIP 점수를 가진 VOC에는 다중 분기 알케인, 옥살산 및 헥사코산이 포함되었고, 오후 샘플에는 1-프로판올, 페놀, 프로판산, 2-메틸-, 2-에틸-3-하이드록시헥실 에스테르, 이소프렌 및 노나날이 더 많이 나타났습니다. Это было обусловлено наличием 47 летучих органических соединений с оценкой VIP > 1. ЛОС с самой высокой оценкой VIP, характеризуковей утренние образцы, вклучали несколько разветвленных алканов, шавелевуѕ кислоту и гексакозан, в то время как дневные образцы содержали больше 1-пропанола, fenolа, пропановой кислоты, 2-Metил-, 2-этил-3-Gидроксигексиловый эфир, isoпрен 및 нонаналь. 이는 VIP 점수가 1보다 큰 47개의 휘발성 유기 화합물이 존재하기 때문입니다. 오전 샘플에서 VIP 점수가 가장 높은 VOC에는 여러 가지 분지형 알칸, 옥살산, 헥사코산이 포함되었고, 낮 샘플에는 1-프로판올, 페놀, 프로판산, 2-메틸, 2-에틸-3-하이드록시헥실 에테르, 이소프렌, 노나날이 더 많이 포함되었습니다.这是由47 种VIP 评分> 1 개의 VOC 가 있습니다.这是由47 种VIP 评分> 1 개의 VOC 가 있습니다. Этому способствуут 47 VOC с оценкой VIP > 1. 이는 VIP 점수가 1보다 큰 47개의 VOC에 의해 촉진됩니다.오전 샘플에서 VIP 등급이 가장 높은 VOC에는 다양한 분지형 알칸, 옥살산, 헥사데칸이 포함되었고, 오후 샘플에는 1-프로판올, 페놀, 프로피온산, 2-메틸, 2-에틸-3-하이드록시헥실 에스테르, 이소프렌, 노나날이 더 많이 포함되었습니다.실내 공기 구성의 일일 변화를 특징짓는 휘발성 유기 화합물(VOC)의 전체 목록은 보충 표 2에서 확인할 수 있습니다.
실내 공기 중 VOC의 분포는 하루 종일 변합니다. PLS-DA를 이용한 감독 분석 결과, 오전과 오후에 수집된 실내 공기 샘플 간에 분리가 나타났습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001). PLS-DA를 이용한 감독 분석 결과, 오전과 오후에 수집된 실내 공기 샘플 간에 분리가 나타났습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001). PLS-DA показал разделение между пробами воздуха в помечении, собранными утром и днем (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). PLS-DA를 이용한 통제 분석 결과, 오전과 오후에 수집된 실내 공기 샘플 간에 분리가 나타났습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001).PLS-DA 이동형 监督分析显示, 早上或下午收集的室内空气样本之间存在分离 (R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001)을 사용합니다.PLS-DA 사용 분석 결과 PLS-DA показал разделение проб воздуха внутри помечений, собранных утром или днем (R2Y = 0,46, Q2Y = 0,22, p < 0,001). PLS-DA를 이용한 감시 분석 결과, 오전과 오후에 수집된 실내 공기 샘플이 분리되어 있는 것으로 나타났습니다(R2Y = 0.46, Q2Y = 0.22, p < 0.001).타원은 별표 그룹의 95% 신뢰 구간과 중심을 나타냅니다.
런던 세인트 메리 병원의 내시경실, 임상 연구실, 수술실, 외래 진료실, 그리고 질량 분석실 등 다섯 곳에서 샘플을 채취했습니다. 저희 연구팀은 환자 모집 및 호흡 측정을 위해 이 다섯 곳을 정기적으로 이용합니다. 이전과 마찬가지로 실내 공기는 오전과 오후에 채취했고, 호기 샘플은 아침에만 채취했습니다. PCA는 순열 다변량 분산 분석(PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001)을 통해 위치에 따른 실내 공기 샘플 분리를 강조했습니다(그림 3a). PCA는 순열 다변량 분산 분석(PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001)을 통해 위치에 따른 실내 공기 샘플 분리를 강조했습니다(그림 3a). PCA выявил разделение проб комнатного воздуха по местоположеник с помочьу перестановочного многомерного disspерсионного анализа (PERMANOVA, R2 = 0,16, p<0,001) (рис. 3а). PCA는 순열 다변량 분산 분석(PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001)을 사용하여 위치에 따른 실내 공기 샘플 분리를 나타냈습니다(그림 3a). PCA는 PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001, 强调了房间空气样本 位置分离(图3a)입니다.PCA PCA подчеркнул локальнуу сегрегациу проб комнатного воздуха с помочьу перестановочного многомерного disspерсионного анализа (PERMANOVA, R2 = 0,16, p<0,001) (рис. 3а). PCA는 순열 다변량 분산 분석(PERMANOVA, R2 = 0.16, p < 0.001)을 사용하여 실내 공기 샘플의 국소적 분리를 강조했습니다(그림 3a).따라서 각 위치를 다른 모든 위치와 비교하여 특징적 특징을 결정하는 쌍을 이루는 PLS-DA 모델이 만들어졌습니다. 모든 모델이 유의미했으며 VIP 점수가 1보다 큰 VOC가 각각의 로딩과 함께 추출되어 그룹 기여도를 파악했습니다. 모든 모델이 유의미했으며 VIP 점수가 1보다 큰 VOC가 각각의 로딩과 함께 추출되어 그룹 기여도를 파악했습니다. 모든 모델의 были значимыми, и ЛОС с оценкой VIP > 1 были извлечены с соответствуушей нагрузкой для определения группового вклада. 모든 모델이 유의미했으며, VIP 점수가 1보다 큰 VOC는 적절한 로딩을 통해 추출되어 그룹 기여도를 결정했습니다.所有模型均显着，VIP 评分> 1 개의 VOC 被提取并分别加载以识别组贡献。所有模型均显着，VIP 评分> 1개의 VOC Все 모델 были значимыми, и VOC с ballamami VIP> 1 были извлечены и загружены отдельно для определения групповых вкладов. 모든 모델이 유의미했으며 VIP 점수가 1보다 큰 VOC를 추출하여 별도로 업로드하여 그룹 기여도를 확인했습니다.우리의 결과는 주변 공기 구성이 위치에 따라 다르다는 것을 보여주며, 우리는 모델 합의를 사용하여 위치별 특징을 파악했습니다.내시경실은 운데칸, 도데칸, 벤조니트릴 및 벤잘데히드의 높은 수치를 특징으로 합니다.임상 연구 부서(간 연구 부서라고도 함)의 샘플은 알파-피넨, 디이소프로필 프탈레이트 및 3-카렌이 더 많이 나타났습니다.수술실의 혼합 공기는 분지형 데칸, 분지형 도데칸, 분지형 트리데칸, 프로피온산, 2-메틸-, 2-에틸-3-하이드록시헥실 에테르, 톨루엔 및 2-크로톤알데히드의 함량이 더 높은 것이 특징입니다.외래 환자 진료소(패터슨 빌딩)는 1-노난올, 비닐 라우릴 에테르, 벤질 알코올, 에탄올, 2-페녹시, 나프탈렌, 2-메톡시, 이소부틸 살리실레이트, 트리데칸 및 분지형 사슬 트리데칸의 함량이 더 높습니다. 마지막으로, 질량 분석실에서 수집된 실내 공기에서는 아세트아미드, 2'2'2-트리플루오로-N-메틸-, 피리딘, 푸란, 2-펜틸-, 분지형 운데칸, 에틸벤젠, m-자일렌, o-자일렌, 푸르푸랄, 에틸아니세이트가 더 많이 검출되었습니다. 5개 지점 모두에서 다양한 농도의 3-카렌이 검출되었는데, 이는 이 VOC가 임상 연구 지역에서 가장 높은 농도로 관찰되는 흔한 오염물질임을 시사합니다. 각 위치에 포함된 VOC 목록은 보충 표 3에서 확인할 수 있습니다. 또한, 관심 있는 각 VOC에 대해 단변량 분석을 수행했으며, 모든 위치는 쌍대 윌콕슨 검정과 벤자미니-호흐버그 보정을 사용하여 서로 비교했습니다. 각 VOC에 대한 블록 플롯은 보충 그림 1에 제시되어 있습니다. 호흡 휘발성 유기 화합물 곡선은 PCA에 이어 PERMANOVA에서 관찰된 바와 같이 위치에 독립적인 것으로 나타났습니다(p = 0.39)(그림 3b). 또한, 호흡 샘플의 모든 다른 위치 간에 쌍별 PLS-DA 모델이 생성되었지만, 유의미한 차이는 확인되지 않았습니다(p > 0.05). 또한, 호흡 샘플의 모든 다른 위치 사이에서 쌍별 PLS-DA 모델이 생성되었지만, 유의미한 차이는 확인되지 않았습니다(p > 0.05). 크림 토고, PLS-DA 모델의 PLS-DA 태그가 между всеми разными местоположениями образцов дыхания, но сучественных различий выявлено не было (p > 0,05). 또한, 모든 호흡 샘플 위치 간에 쌍을 이룬 PLS-DA 모델도 생성되었지만 유의미한 차이는 발견되지 않았습니다(p > 0.05).외부에서는 본 제품과 동일하지 않은 것으로 나타났습니다. PLS-DA 模型, 但未发现显着差异(p > 0.05). PLS-DA 模型，但未发现显着差异(p > 0.05)。 크롬, парные 모델 PLS-DA также были сгенерированы между всеми различными местоположениями образцов дыхания, но сучественных различий обнаружено не было (p > 0,05). 또한, 모든 호흡 샘플 위치 간에 쌍을 이룬 PLS-DA 모델도 생성되었지만 유의미한 차이는 발견되지 않았습니다(p > 0.05).
실내 주변 공기의 변화는 있으나 호기에는 변화가 없으며, VOC 분포는 채취 장소에 따라 다릅니다. PCA를 이용한 비지도 분석 결과, 서로 다른 장소에서 채취한 실내 공기 시료는 분리되어 있지만, 해당 호기 시료는 분리되어 있지 않습니다. 별표는 그룹의 중심점을 나타냅니다.
이 연구에서는 호흡 분석에 대한 배경 VOC 수준의 영향을 더 잘 이해하기 위해 다섯 개의 일반적인 호흡 샘플링 장소에서 실내 공기 VOC의 분포를 분석했습니다.
실내 공기 샘플의 분리는 다섯 곳 모두에서 관찰되었습니다. 연구 대상 모든 구역에서 발견된 3-카렌을 제외하고, 이러한 분리는 서로 다른 VOC에 의해 발생했으며, 각 구역마다 고유한 특성을 보였습니다. 내시경 검사 분야에서 분리를 유발하는 휘발성 유기 화합물은 주로 베타-피넨과 같은 모노테르펜과 도데칸, 운데칸, 트리데칸과 같은 알칸으로, 세척제에 흔히 사용되는 에센셜 오일에서 흔히 발견됩니다. 내시경 기기의 세척 빈도를 고려할 때, 이러한 VOC는 빈번한 실내 세척 과정에서 발생할 가능성이 높습니다. 임상 연구실과 내시경 검사실에서 분리는 주로 알파-피넨과 같은 모노테르펜에 의해 발생하지만, 세척제에 의한 것일 수도 있습니다. 복잡한 수술실에서 VOC의 특징은 주로 분지형 알칸으로 구성됩니다. 이러한 화합물은 오일과 윤활제가 풍부하기 때문에 수술 도구에서 얻을 수 있습니다. 수술 환경에서 일반적인 VOC에는 식물성 기름과 세척제에서 발견되는 1-노난올과 향수와 국소 마취제에서 발견되는 벤질 알코올과 같은 다양한 알코올이 포함됩니다.15,16,17,18 질량 분석 실험실의 VOC는 이것이 평가되는 유일한 비임상 영역이기 때문에 다른 영역에서 예상되는 것과 매우 다릅니다.일부 모노테르펜이 존재하지만, 더 균질한 화합물 그룹이 이 영역을 다른 화합물(2,2,2-트리플루오로-N-메틸-아세트아미드, 피리딘, 분지형 운데칸, 2-펜틸푸란, 에틸벤젠, 푸르푸랄, 에틸아니세이트)과 공유합니다.), 오르토자일렌, 메타자일렌, 이소프로판올 및 3-카렌)과 방향족 탄화수소 및 알코올을 포함합니다.이러한 VOC 중 일부는 TD 및 액체 주입 모드로 작동하는 7개의 질량 분석 시스템으로 구성된 실험실에서 사용되는 화학 물질에 부차적일 수 있습니다.
PLS-DA를 사용한 결과, 실내 공기와 호흡 시료의 강한 분리 현상이 관찰되었는데, 이는 검출된 113가지 VOC 중 62가지에 기인합니다. 실내 공기에서 이러한 VOC는 외인성이며, 가소제와 향료에 흔히 사용되는 디이소프로필프탈레이트, 벤조페논, 아세토페논, 벤질알코올을 포함합니다.19,20,21,22 특히 후자는 세척제에서 발견될 수 있습니다.16 호기에서 발견되는 화학 물질은 내인성 VOC와 외인성 VOC가 혼합된 것입니다. 내인성 VOC는 주로 지질 과산화의 부산물인 분지형 알칸과 콜레스테롤 합성의 부산물인 이소프렌으로 구성됩니다.23 외인성 VOC에는 베타-피넨과 D-리모넨과 같은 모노테르펜이 포함되며, 이는 세척제에도 널리 사용되는 감귤류 에센셜 오일과 식품 방부제에서 유래합니다.13,25 1-프로판올은 아미노산 분해로 인해 발생하는 내인성 물질이거나, 소독제에 존재하는 외인성 물질일 수 있습니다.26 실내 공기를 호흡하는 것보다 휘발성 유기 화합물의 농도가 더 높은 것으로 나타났으며, 그중 일부는 질병의 바이오마커로 확인되었습니다. 에틸벤젠은 폐암, 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)27, 폐섬유증28을 포함한 여러 호흡기 질환의 잠재적 바이오마커로 밝혀졌습니다. 폐암이 없는 환자에 비해 폐암 환자에서는 N-도데칸과 자일렌 농도가 더 높았고, 활동성 궤양성 대장염 환자에서는 메타시몰 농도가 더 높았습니다.30 따라서 실내 공기의 차이가 전반적인 호흡 양상에 영향을 미치지 않더라도 특정 VOC 농도에는 영향을 미칠 수 있으므로 실내 배경 공기 모니터링은 여전히 중요할 수 있습니다.
오전과 오후에 채취한 실내 공기 샘플 간에도 차이가 있었습니다. 오전 샘플의 주요 특징은 분지형 알칸으로, 세척제와 왁스에서 외인성으로 흔히 발견됩니다31. 이는 본 연구에 포함된 네 개의 임상실 모두 실내 공기 샘플링 전에 청소되었다는 사실로 설명할 수 있습니다. 모든 임상 구역은 서로 다른 VOC로 구분되어 있으므로, 이러한 분리는 청소 때문이라고 할 수 없습니다. 오전 샘플과 비교했을 때, 오후 샘플은 일반적으로 알코올, 탄화수소, 에스테르, 케톤, 알데히드 혼합물의 농도가 더 높았습니다. 소독제에서 1-프로판올과 페놀이 모두 발견되었는데, 이는 하루 종일 임상 구역 전체를 정기적으로 청소하는 것을 고려할 때 예상되는 결과입니다26,32. 호흡은 아침에만 채취합니다. 이는 하루 동안 호기되는 공기의 휘발성 유기 화합물 농도에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인 때문이며, 이는 통제할 수 없습니다. 여기에는 호흡 샘플링 전 음료 및 음식 섭취33,34와 다양한 수준의 운동35,36이 포함됩니다.
VOC 분석은 비침습적 진단 개발의 최전선에 있습니다. 샘플링 표준화는 여전히 어려운 과제이지만, 본 분석 결과 여러 장소에서 채취한 호흡 샘플 간에 유의미한 차이가 없음을 결론적으로 보여주었습니다. 본 연구에서는 실내 주변 공기 중 휘발성 유기 화합물의 함량이 위치와 시간대에 따라 달라진다는 것을 보여주었습니다. 그러나 본 연구 결과는 이러한 차이가 호기 중 휘발성 유기 화합물의 분포에 유의미한 영향을 미치지 않는다는 것을 보여주며, 이는 호흡 샘플링을 여러 장소에서 수행하더라도 결과에 큰 영향을 미치지 않음을 시사합니다. 여러 장소를 포함하고 장기간에 걸쳐 표본을 중복 수집하는 것이 선호됩니다. 마지막으로, 실내 공기를 여러 장소와 분리하고 호기에서 분리하지 않은 것은 샘플링 장소가 사람 호흡의 구성에 유의미한 영향을 미치지 않음을 분명히 보여줍니다. 이는 호흡 데이터 수집 표준화에 있어 잠재적 교란 요인을 제거한다는 점에서 호흡 분석 연구에 고무적입니다. 단일 피험자의 모든 호흡 패턴을 측정한 것은 본 연구의 한계점이었지만, 인간 행동에 영향을 받는 다른 교란 요인의 차이를 줄일 수 있을 것으로 기대됩니다. 단일 학제 연구 프로젝트는 이전에 많은 연구에서 성공적으로 사용되었습니다37. 그러나 확실한 결론을 도출하기 위해서는 추가 분석이 필요합니다. 외인성 화합물을 배제하고 특정 오염 물질을 식별하기 위해 호흡 샘플링과 함께 정기적인 실내 공기 샘플링이 여전히 권장됩니다. 특히 의료 환경에서 세척제에 널리 퍼져 있는 이소프로필 알코올은 사용하지 않을 것을 권장합니다. 이 연구는 각 현장에서 수집된 호흡 샘플 수에 제한이 있었으며, 사람 호흡의 구성이 샘플이 발견되는 환경에 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 확인하기 위해 더 많은 호흡 샘플을 사용한 추가 연구가 필요합니다. 또한, 상대 습도(RH) 데이터는 수집되지 않았으며, RH의 차이가 VOC 분포에 영향을 미칠 수 있음을 인정하지만, 대규모 연구에서는 RH 제어 및 RH 데이터 수집 모두에서 물류적 어려움이 중요합니다.
결론적으로, 본 연구는 실내 주변 공기의 VOC가 장소와 시간에 따라 달라지는 반면, 호흡 샘플에서는 그렇지 않은 것으로 나타났습니다. 표본 크기가 작기 때문에 실내 주변 공기가 호흡 샘플 채취에 미치는 영향에 대해 명확한 결론을 도출하기는 어렵고, 추가 분석이 필요합니다. 따라서 잠재적 오염물질인 VOC를 검출하기 위해 호흡 중에 실내 공기를 샘플링하는 것이 권장됩니다.
실험은 2020년 2월 런던 세인트 메리 병원에서 10일 연속으로 진행되었습니다. 5개 지점에서 매일 호흡 샘플 2개와 실내 공기 샘플 4개를 채취하여 총 300개의 샘플을 채취했습니다. 모든 방법은 관련 지침 및 규정을 준수하여 수행되었습니다. 5개 샘플링 구역의 온도는 모두 25°C로 유지되었습니다.
실내 공기 샘플링을 위해 질량분석기실, 수술실, 수술실, 평가실, 내시경 평가실, 임상연구실 등 다섯 곳을 선정했습니다. 각 지역을 선정한 이유는 저희 연구팀이 호흡 분석 참여자 모집에 자주 활용하기 때문입니다.
실내 공기는 불활성 코팅된 Tenax TA/Carbograph 열 탈착(TD) 튜브(Markes International Ltd, Llantrisan, UK)를 통해 SKC Ltd.의 공기 샘플링 펌프를 사용하여 2분 동안 250ml/min의 속도로 샘플링했습니다. 각 TD 튜브에 500ml의 실내 공기를 공급했습니다. 튜브는 황동 캡으로 밀봉하여 질량 분석 실험실로 다시 운반했습니다. 실내 공기 샘플은 매일 오전 9시부터 11시까지, 그리고 오후 3시부터 5시까지 각 위치에서 차례로 채취했습니다. 샘플은 두 번 채취했습니다.
실내 공기 샘플링을 실시한 개별 피험자로부터 호흡 샘플을 수집했습니다. 호흡 샘플링 과정은 NHS 건강 연구 기관(런던) 캠든 & 킹스 크로스 연구 윤리 위원회(참고문헌 14/LO/1136)에서 승인한 프로토콜에 따라 수행되었습니다. 호흡 샘플링 과정은 NHS 건강 연구 기관(런던) 캠든 & 킹스 크로스 연구 윤리 위원회(참고문헌 14/LO/1136)에서 승인한 프로토콜에 따라 수행되었습니다. Proцесс отбора проб дыхания проводился в соответствии с протоколом, одобренным Управлением медицинских исследований NHS — 런던 — Комитет по этике исследований Camden & Kings Cross (ссылка 14/LO/1136). 호흡 샘플링 과정은 NHS 의학 연구 기관(런던, 캠든 및 킹스 크로스 연구 윤리 위원회)에서 승인한 프로토콜에 따라 수행되었습니다(참조 14/LO/1136).호흡 샘플링 절차는 NHS-London-Camden Medical Research Agency와 King's Cross Research Ethics Committee(ref 14/LO/1136)에서 승인한 프로토콜에 따라 수행되었습니다. 연구자는 서면으로 동의했습니다. 정상화 목적으로 연구자들은 전날 밤 자정 이후로 아무것도 먹거나 마시지 않았습니다. 호흡은 Belluomo 등이 이전에 설명한 대로 맞춤형 1000ml Nalophan™(PET 폴리에틸렌 테레프탈레이트) 일회용 백과 밀봉된 마우스피스로 사용된 폴리프로필렌 주사기를 사용하여 수집했습니다. Nalofan은 불활성이고 최대 12시간 동안 화합물 안정성을 제공하는 능력으로 인해 우수한 호흡 저장 매체로 나타났습니다38. 이 자세를 최소 10분 동안 유지한 후 검사자는 정상적인 조용한 호흡 중에 샘플 백에 숨을 내쉬었습니다. 최대 용량까지 채운 후 주사기 플런저로 백을 닫습니다. 실내 공기 샘플링과 마찬가지로 SKC Ltd. 공기 샘플링 펌프를 사용하여 10분 동안 백에서 TD 튜브를 통해 공기를 흡입합니다. 필터가 없는 대구경 바늘을 플라스틱 튜브와 SKC를 통해 TD 튜브 반대쪽 끝에 있는 공기 펌프에 연결합니다. 백에 침을 꽂고 각 TD 튜브를 통해 분당 250ml의 속도로 2분 동안 숨을 들이마시며, 각 TD 튜브에 총 500ml의 숨을 채웁니다. 샘플링 변동성을 최소화하기 위해 샘플은 다시 두 번 채취했습니다. 호흡은 아침에만 채취합니다.
TD 튜브는 TC-20 TD 튜브 컨디셔너(Markes International Ltd, Llantrisant, UK)를 사용하여 330°C에서 40분 동안 질소 유량 50ml/min으로 세척했습니다. 모든 시료는 채취 후 48시간 이내에 GC-TOF-MS를 사용하여 분석했습니다. Agilent Technologies 7890A GC는 TD100-xr 열 탈착 장치와 BenchTOF Select MS(Markes International Ltd, Llantrisant, UK)와 함께 사용했습니다. TD 튜브는 처음에 1분 동안 50ml/min의 유속으로 사전 세척했습니다. 초기 탈착은 250°C에서 5분 동안 헬륨 유량 50ml/min으로 수행하여 VOC를 25°C에서 분할 모드(1:10)로 콜드 트랩(Material Emissions, Markes International, Llantrisant, UK)으로 탈착했습니다. 콜드 트랩(2차) 탈착은 250°C(탄도 가열 60°C/s)에서 3분간 He 유량 5.7ml/min으로 수행되었고, GC로 가는 유로의 온도는 최대 200°С까지 연속적으로 가열되었습니다. 컬럼은 Mega WAX-HT 컬럼(20m×0.18mm×0.18μm, Chromalytic, Hampshire, USA)이었습니다. 컬럼 유량은 0.7ml/min으로 설정되었습니다. 오븐 온도는 먼저 35°C에서 1.9분간 설정한 다음 240°C로 올렸습니다(20°C/min, 2분간 유지). MS 전송선은 260°C로 유지되었고 이온 소스(70eV 전자 충격)는 260°C로 유지되었습니다. MS 분석기는 30~597m/s를 기록하도록 설정되었습니다. 각 분석 실행의 시작과 끝에 콜드 트랩(TD 튜브 없음)에서 탈착을 수행하고, 조건화된 깨끗한 TD 튜브에서 탈착을 수행하여 캐리오버 효과가 없는지 확인했습니다. TD를 조정하지 않고도 샘플을 연속적으로 분석할 수 있도록 호흡 샘플의 탈착 직전과 직후에 동일한 공시험을 수행했습니다.
크로마토그램을 육안으로 확인한 후, Chromspace®(Sepsolve Analytical Ltd.)를 사용하여 원시 데이터 파일을 분석했습니다. 대표적인 호흡 및 실내 공기 시료에서 관심 화합물을 확인했습니다. 주석은 NIST 2017 질량 스펙트럼 라이브러리를 사용하여 VOC 질량 스펙트럼과 보유 지수를 기반으로 작성했습니다. 보유 지수는 알케인 혼합물(nC8-nC40, 디클로로메탄에 500μg/mL, Merck, USA) 1μL을 교정 용액 로딩 장비를 통해 3개의 조건화된 TD 튜브에 첨가하고 동일한 TD-GC-MS 조건에서 분석하여 계산했습니다. 원료 화합물 목록에서 역일치 인자가 800보다 큰 화합물만 분석을 위해 보관했습니다. 보유 지수는 알케인 혼합물(nC8-nC40, 디클로로메탄에 500μg/mL, Merck, USA) 1μL을 교정 용액 로딩 장비를 통해 3개의 조건화된 TD 튜브에 첨가하고 동일한 TD-GC-MS 조건에서 분석하여 계산했으며, 원료 화합물 목록에서 역일치 인자가 800보다 큰 화합물만 분석을 위해 보관했습니다.보유 지수는 3개의 조절된 TD 튜브에서 알케인 혼합물(nC8-nC40, 디클로로메탄 500 µg/ml, Merck, USA) 1 µl를 분석하여 계산하였고, 교정 용액 로딩 장치를 사용하여 동일한 TD-GC-MS 조건에서 분석하였다.и из исходного списка соединений для анализа были оставлены только соединения с коэффициентом обратного совпадения > 800. 원래 화합물 목록에서 역일치 계수가 800보다 큰 화합물만 분석을 위해 보관되었습니다.통분분析烷烃混합물(nC8-nC40,500 μg/mL, 2중, Merck, USA) 800 화합물 이동분리법.통신 분담 烷烃 （(nc8-nc40,500 μg/ml 中 ， , merck , USA) 保留 指数 ， 过 校准 加载 装置 将 1 μl 到 3 调节 过당신의 管 ， 并 재 재 재 재 재 재 재 재 재 재 재 재 재 재 재 재 800 화합물 이동분리법.보유 지수는 알케인 혼합물(nC8-nC40, 디클로로메탄 500 μg/ml, Merck, USA)을 분석하여 계산하였고, 용액 로더를 교정하여 3개의 조절된 TD 튜브에 1 μl를 첨가하고 거기에 첨가하였다.выполненных в тех же условиях TD-GC-MS 및 из исходного списка соединений, для анализа были оставлены только соединения с коэффициентом обратного соответствия > 800. 동일한 TD-GC-MS 조건과 원래 화합물 목록에서 수행한 결과, 역 적합 계수가 800보다 큰 화합물만 분석을 위해 유지되었습니다.산소, 아르곤, 이산화탄소, 실록산도 제거됩니다. 마지막으로, 신호 대 잡음비가 3 미만인 화합물도 제외되었습니다. 마지막으로, 신호 대 잡음비가 3 미만인 화합물도 제외되었습니다. Наконец, лубые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исклучены. 마지막으로, 신호 대 잡음비가 3 미만인 화합물도 제외되었습니다.最后，还排除了信噪比< 3 的任何 화합 물 .最后，还排除了信噪比< 3 的任何 화합 물 . Наконец, лубые соединения с отношением сигнал/шум <3 также были исклучены. 마지막으로, 신호 대 잡음비가 3 미만인 화합물도 제외되었습니다.그런 다음 결과 화합물 목록을 사용하여 모든 데이터 파일에서 각 화합물의 상대적 풍부도를 추출했습니다. NIST 2017과 비교하여 호흡 샘플에서 117개 화합물이 식별되었습니다. MATLAB R2018b 소프트웨어(버전 9.5)와 Gavin Beta 3.0을 사용하여 선택했습니다. 데이터를 자세히 조사한 후 크로마토그램의 시각적 검사를 통해 4개 화합물을 더 제외하여 후속 분석에 포함시킬 113개 화합물을 남겼습니다. 성공적으로 처리된 294개 샘플 모두에서 이러한 화합물의 풍부함이 회수되었습니다. 데이터 품질이 좋지 않아(누출되는 TD 튜브) 6개 샘플을 제거했습니다. 나머지 데이터 세트에서 재현성을 평가하기 위해 반복 측정 샘플에서 113개 VOC 간에 피어슨의 단측 상관관계를 계산했습니다. 상관 계수는 0.990 ± 0.016이고 p 값은 2.00 × 10–46 ± 2.41 × 10–45(산술 평균 ± 표준 편차)였습니다.
모든 통계 분석은 R 버전 4.0.2(R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria)에서 수행되었습니다. 데이터 분석 및 생성에 사용된 데이터와 코드는 GitHub(https://github.com/simonezuffa/Manuscript_Breath)에서 공개적으로 사용할 수 있습니다. 적분된 피크는 먼저 로그 변환을 거친 후 총 면적 정규화를 사용하여 정규화했습니다. 반복 측정된 샘플은 평균값으로 합산했습니다. "ropls" 및 "mixOmics" 패키지는 비지도 PCA 모델과 지도 PLS-DA 모델을 생성하는 데 사용됩니다. PCA를 사용하면 9개의 샘플 이상치를 식별할 수 있습니다. 주요 호흡 샘플은 실내 공기 샘플과 그룹화되었으므로 샘플링 오류로 인해 빈 튜브로 간주되었습니다. 나머지 8개 샘플은 1,1'-비페닐, 3-메틸을 함유한 실내 공기 샘플입니다. 추가 테스트 결과 8개 샘플 모두 다른 샘플에 비해 VOC 생성량이 현저히 낮았으며, 이는 튜브에 시료를 적재하는 과정에서 발생한 인적 오류로 인한 것으로 추정됩니다. 위치 분리는 vegan 패키지의 PERMANOVA를 사용하여 PCA에서 검증되었습니다. PERMANOVA를 사용하면 중심점을 기준으로 군집을 구분할 수 있습니다. 이 방법은 이전에 유사한 대사체학 연구에서 사용되었습니다39,40,41. ropls 패키지는 무작위 7겹 교차 검증과 999개의 순열을 사용하여 PLS-DA 모델의 유의성을 평가하는 데 사용됩니다. 가변 중요도 투영(VIP) 점수가 1보다 큰 화합물은 분류에 관련성이 있는 것으로 간주되어 중요한 것으로 유지되었습니다. 가변 중요도 투영(VIP) 점수가 1보다 큰 화합물은 분류에 관련성이 있는 것으로 간주되어 중요한 것으로 유지되었습니다. Соединения с показателем проекции переменной важности (VIP) > 1 считались подходяЂми для классификации и сохранялись 이해해 보세요. 변수 중요도 예측 점수(VIP)가 1보다 큰 화합물은 분류에 적합한 것으로 간주되어 중요한 것으로 유지되었습니다.具有可变重要性投影(VIP) 分数> 1 의 화합물이 있습니다.具有可变重要性投影(VIP) 分数> 1 Соединения с оценкой переменной важности (VIP) > 1 считались подходяЂми для классификации и оставались значимыми. 변수 중요도(VIP) 점수가 1보다 큰 화합물은 분류에 적합한 것으로 간주되었으며 여전히 중요한 것으로 나타났습니다.PLS-DA 모델의 부하량도 추출하여 그룹 기여도를 파악했습니다. 특정 위치의 VOC는 PLS-DA 모델 쌍의 합의를 기반으로 결정됩니다. 이를 위해 모든 위치의 VOC 프로필을 서로 비교하여 테스트했으며, VIP > 1인 VOC가 모델에서 지속적으로 유의미하고 동일한 위치에 기인하는 경우 위치별 VOC로 간주했습니다. 이를 위해 모든 위치의 VOC 프로필을 서로 비교하여 테스트했으며, VIP > 1인 VOC가 모델에서 지속적으로 유의미하고 동일한 위치에 기인하는 경우 위치별 VOC로 간주했습니다. Для этого профили ЛОС всех местоположений были проверены друг против друга, и если ЛОС с VIP> 1 был постоянно значимым в моделях 및 относился к одному 및 тому же месту, тогда он считался специфичным для местоположения. 이를 위해 모든 위치의 VOC 프로필을 서로 비교하여 테스트했으며, VIP > 1인 VOC가 모델에서 지속적으로 유의미하고 동일한 위치를 나타내는 경우 위치별 VOC로 간주했습니다.为此，对所有位置的VOC 配置文件进行了相互测试，如果VIP > 1 的VOC 에서 模型中始终显着并归因于同一位置，则将其视为特位置。为 此 ， 对 所有 的 voc 配置 文件 了 始终 显着 并 归因 于 一 位置 了 始终 显睮 ，位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置 位置С этой цельу профили ЛОС во всех местоположениях были сопоставлены друг с другом, и ЛОС с VIP> 1 считался зависячим от местоположения, если он был постоянно значимым в модели 및 относился к одному 및 тому же местоположения. 이를 위해 모든 위치의 VOC 프로필을 서로 비교하였고, VIP > 1인 VOC는 모델에서 지속적으로 유의미하고 동일한 위치를 나타내는 경우 위치 종속적인 것으로 간주했습니다.오후에는 호흡 샘플을 채취하지 않았기 때문에, 오전에 채취한 샘플에 대해서만 호흡 샘플과 실내 공기 샘플을 비교했습니다. 단변량 분석에는 윌콕슨 검정을 사용했으며, 위발견률은 벤자미니-호흐버그 보정을 사용하여 계산했습니다.
현재 연구 중에 생성되고 분석된 데이터 세트는 합리적인 요청이 있을 경우 각 저자로부터 제공받을 수 있습니다.
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게시 시간: 2022년 9월 28일