本项目是人呼气VOCs无损化诊断技术的新范式研究，在采集、识别、筛选、验证、应用环节均具有突破性进展。

在采集环节，规范了呼气VOCs的采集方法，优化了采集机制，降低了采样成本。

在识别环节，通过高分辨率的全二维气相色谱与飞行时间质谱联用，实现对数百种VOCs的准确定性定量。

在筛选环节，采用腔室模型鉴定VOCs内外源属性，开发了基于机器学习的集成式算法，通过统计学和机器学习的方法，从海量内源性呼气VOCs中高效地筛选生物标志物，表征整个数据集中的主要信息，产生与全呼气VOCs参数基本相同的分类识别能力。

在验证环节，项目通过代谢组学、蛋白组学、转录组学、基因组学、宏基因组学等多组学研究，阐明呼气VOCs在疾病介导的代谢重编程中的生物化学机制。

在应用环节，研制了更安全、高效的呼气采样器，未来将结合VOCs生物标志物开发便携式疾病检测设备应用于家庭、医院等，实现本研究的社会服务价值。

目前，课题组重点聚焦胃肠道疾病诱导呼气VOCs标志物及潜在机制研究。本项目技术已申请中国发明专利（申请号CN202210773143.0等）。