Cani
30 Ottobre 2025Un progetto europeo ha sviluppato un breath test che riconosce i composti volatili dell’infezione nei cani, offrendo una diagnosi rapida, non invasiva e sostenibile anche nelle aree più remote del mondo

Un team di ricerca europeo, sostenuto dal programma Marie Skłodowska-Curie, ha realizzato un innovativo “naso elettronico” capace di riconoscere le impronte chimiche della leishmaniosi canina attraverso l’analisi del respiro e del pelo. Il sistema, potenziato dall’intelligenza artificiale (IA), apre la strada a diagnosi non invasive e più accessibili, con benefici diretti per la salute animale e umana.
I ricercatori del progetto CANLEISH hanno combinato gascromatografia e spettrometria di massa per analizzare i composti organici volatili (COV) presenti nell’alito e nel pelo dei cani infetti dalla leishmaniosi, individuando biomarcatori distintivi per le forme cutanea e viscerale della malattia.
Dai risultati sono emersi un potenziale biomarcatore del respiro e cinque possibili biomarcatori del pelo per la leishmaniosi cutanea, oltre a nove e quattro biomarcatori rispettivi per la forma viscerale. Tra questi, il composto gliceril monooleato è apparso in entrambe le forme, il che lo renderebbe un potenziale marcatore universale.
“L’obiettivo principale era cercare e identificare le impronte chimiche della leishmaniosi canina”, spiega la coordinatrice del progetto Violeta Elena Simion.
La ricerca, pubblicata su Analytical and Bioanalytical Chemistry, suggerisce che l’analisi dei COV è una strada promettente per la diagnosi non invasiva e dovrebbe contribuire al processo decisionale clinico.
Per trasformare i risultati in uno strumento diagnostico pratico, il consorzio ha creato un “naso elettronico” portatile, dotato di 8 sensori di gas, supportati da sensori di umidità, temperatura e flusso, per rilevare le firme dei COV degli animali infetti.
I test preliminari condotti su cinque cani hanno dimostrato la fattibilità del metodo: il dispositivo è stato in grado di distinguere in modo affidabile gli animali infetti da quelli sani.
“Il nostro prototipo è molto promettente, ma saranno necessari studi di convalida più ampi per valutarne appieno l’accuratezza diagnostica”, sottolinea Simion.
CANLEISH ha costruito un sistema di supporto decisionale basato sull’AI, in grado di interpretare i risultati dei sensori e distinguere tra cani sani e infetti.
Grazie all’integrazione con modelli di apprendimento automatico, il sistema è in grado di interpretare i profili dei COV e supportare il medico veterinario nella valutazione dei risultati. I dati provenienti da diversi Paesi, come la Tunisia, hanno permesso di addestrare l’algoritmo a riconoscere le infezioni e a migliorare progressivamente la precisione del test.
Oltre all’aspetto tecnico, CANLEISH ha promosso una rete internazionale di ricerca che unisce Europa, Africa, Asia e America Latina. L’obiettivo a lungo termine è rendere disponibili strumenti diagnostici veterinari non invasivi, portatili ed economici, utilizzabili sul campo, anche in contesti con accesso limitato ai laboratori.
“Il più grande beneficio di CANLEISH non è stato solo lo sviluppo di questa tecnologia, ma anche la creazione di reti di ricerca sostenibili e la formazione di ricercatori all’inizio della carriera” ha commentato Simion.
Una prospettiva che rafforza l’approccio One Health, tutelando insieme la salute degli animali, delle persone e dell’ambiente.
CITATI: VIOLETA ELENA SIMIONSe l'articolo ti è piaciuto rimani in contatto con noi sui nostri canali social seguendoci su:
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