Технология может стать основой для быстрой диагностики в поликлиниках.
Специалисты Сеченовского университета создали модель машинного обучения, которая по составу выдыхаемого воздуха может различать четыре хронических заболевания легких — бронхиальную астму, хроническую обструктивную болезнь лёгких (ХОБЛ), муковисцидоз и лимфангиолейомиоматоз (ЛАМ). Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
В исследовании участвовали 843 человека — пациенты с этими диагнозами и здоровые добровольцы. Чтобы изучить состав выдоха, учёные применили протонную масс-спектрометрию высокого разрешения: метод позволяет в реальном времени фиксировать летучие органические соединения. Полученные данные обработали с помощью алгоритмов машинного обучения.
Как пояснили в вузе, каждое заболевание имеет свой уникальный химический профиль — характерное сочетание соединений и связи между ними. Модель успешно научилась их различать. Наибольшую точность система показала при выявлении муковисцидоза.
Учёные считают, что различия в составе выдыхаемого воздуха отражают особенности течения болезней. В перспективе технология пригодится не только для постановки диагноза, но и для контроля состояния пациента и оценки эффективности терапии.
Директор Института персонализированной кардиологии Сеченовского университета Филипп Копылов рассказал о планах развивать технологию: в будущем экспресс-анализ выдоха можно будет проводить прямо в поликлинике. Система сможет подсказать, нужна ли пациенту консультация узкого специалиста — пульмонолога, кардиолога, эндокринолога и др. Сейчас исследователи работают над алгоритмами для выявления не только болезней лёгких, но и сердечно-сосудистых патологий, некоторых видов рака и эндокринных нарушений.
Результаты исследования опубликованы в журнале International Journal of Molecular Sciences.
Ранее сообщалось, что кабинет рассеянного склероза появился в Республиканской больнице в Петрозаводске.
