論文の概要: Can Breath Biomarkers Causally Influence Blood Glucose? Investigating VOC-Mediated Modulation in Diabetes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22075v1
• Date: Thu, 21 May 2026 07:13:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:42.131251
• Title: Can Breath Biomarkers Causally Influence Blood Glucose? Investigating VOC-Mediated Modulation in Diabetes
• Title（参考訳）: ブレスバイオマーカーは血糖に悪影響を及ぼすか?
• Authors: Varsha Sharma, Prasanta K. Guha, Avik Ghose,
• Abstract要約: 本研究では, 揮発性有機化合物(VOC)とライフスタイル変数を用いて, 糖尿病リスクのある個人を識別する非侵襲的枠組みについて検討した。 原因推論技術を用いて,アセトン,イソプロパノール,イソプレン,エタノールなどのVOCが血糖値に及ぼす影響を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.065502917666599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diabetes is a global health burden, and early detection is critical for timely intervention. This study explores a non-invasive, data-driven framework to identify individuals at risk of diabetes using Volatile Organic Compounds (VOCs) and lifestyle variables. We use causal inference techniques to estimate the impact of VOCs such as acetone, isopropanol, isoprene, and ethanol on blood glucose levels. Additionally, we designed a classifier to distinguish diabetics from non-diabetics using non-invasive markers. We created a risk-based ranking system for individuals in the "gray zone," and identified natural clusters in the population using Gaussian Mixture Model. Our results suggest that specific VOCs exhibit a strong causal influence on glucose levels and that machine learning models can reliably classify and stratify individuals at high risk. This integrated causal-explainable analysis can support the development of tool for non-invasive early screening of diabetes.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病は世界的な健康上の負担であり、早期発見はタイムリーな介入に不可欠である。 本研究では、揮発性有機化合物(VOC)とライフスタイル変数を用いて、糖尿病リスクのある個人を識別する非侵襲的データ駆動型フレームワークについて検討した。 原因推論手法を用いて,アセトン,イソプロパノール,イソプレン,エタノールなどのVOCが血糖値に及ぼす影響を推定する。 さらに,非侵襲マーカーを用いて糖尿病と非糖尿病を区別する分類器を設計した。 そこで我々は,「グレーゾーン」の個人を対象としたリスクベースランキングシステムを構築し,ガウス混合モデルを用いて個体群中の自然クラスターを同定した。 以上の結果から,特定のVOCはグルコース濃度に強い因果関係を示し,機械学習モデルによって個人を高いリスクで確実に分類・成層することが可能であることが示唆された。 この統合因果説明可能な分析は、糖尿病の非侵襲的早期スクリーニングのためのツールの開発を支援することができる。

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