质子转移反应质谱(PTR-MS)是近几年发展迅速的痕量挥发性有机化合物(VOCs)检测技术,因其具有灵敏度高、响应速度快、特异性好、无需样品前处理等优点,在检测VOCs方面具有很大优势。人体呼出气体携带有大量重要的生理信息,在一定程度上反应了人体的代谢过程。而呼气检测技术具有采样无损、操作简单等优点,是医疗检测领域的研究热点。本文依托科技部重大科学仪器设备专项“质子转移反应质谱仪器研制及应用示范”课题,运用理论分析和实验评价的方法对PTR-MS的关键技术参数进行研究设计。运用数学推导和实验验证,对离子光学分析软件SIMION中的多物理场仿真方法进行分析对比,进而利用合理的仿真方法对离子传输透镜结构进行设计优化。并设计了质子转移反应过程仿真算法。提出了PTR-MS研究肺癌患者呼出气体中VOCs的临床实验方案。以北京大学人民医院肺癌患者为研究对象,正常健康人作为对照,研究其呼出气体中VOCs的表达差异,利用人工神经网络、随机森林、支持向量机、二元Logistic回归对肺癌呼气数据进行挖掘。选择几种肺癌特征性呼吸VOCs标志物作为我们进行肺癌早期诊断的候选靶标,建立相应的分类模型。本研究在国内首次就PTR-MS的多物理场仿真方法进行深入研究。针对利用PTR-MS进行肺癌患者呼气标志物的筛查,率先提出了较为完善的临床试验方案。并利用多种数据挖掘方法对呼气表达谱进行分析。结果表明呼出气体VOCs诊断模型可以作为肺癌高危人群的筛查、早期预警手段之一。当然,上述诊断模型在肺癌早期诊断中的价值需通过进一步扩大样本量、扩大数据维度、提高检测系统灵敏度等进行提高。同时呼吸VOCs的代谢路径的机制探讨将成为后期研究的重点,这将为特征性VOCs在肺癌的大规模筛查提供理论基础。