Исследователи проанализировали образцы выдыхаемого воздуха 843 участников, среди которых были пациенты с бронхиальной астмой, хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ), муковисцидозом и лимфангиолейомиоматозом (ЛАМ), а также здоровые добровольцы. Для изучения состава выдоха использовалась протонная масс-спектрометрия высокого разрешения, позволяющая в реальном времени фиксировать летучие органические соединения, после чего данные обрабатывались с помощью алгоритмов машинного обучения.
Модель анализировала характерные сочетания соединений и связи между ними. «Выяснилось, что для каждого заболевания существует уникальный химический профиль. Наивысшей точности система достигла при выявлении муковисцидоза, однако в целом алгоритм успешно различал все исследованные заболевания», — отмечается в сообщении.
По мнению ученых, выявленные различия в химическом составе выдыхаемого воздуха отражают особенности течения каждого заболевания. В дальнейшем такие данные могут быть использованы не только для диагностики, но и для оценки состояния пациента и эффективности лечения.
«Мы стремимся к тому, чтобы значительную часть социально значимых заболеваний можно было выявлять таким способом хотя бы на этапе скрининга. В будущем человек сможет пройти быструю диагностику с помощью анализатора выдыхаемого воздуха прямо в поликлинике, и система подскажет, нужна ли ему консультация пульмонолога, кардиолога, эндокринолога или другого специалиста. В настоящее время мы работаем над алгоритмами для выявления заболеваний легких, сердечно-сосудистой патологии, некоторых видов рака и эндокринных нарушений», — подчеркнул директор Института персонализированной кардиологии Сеченовского университета Филипп Копылов, слова которого приводит пресс-служба.
Информация в статье носит справочный характер и не заменяет консультацию врача. Перед применением рекомендаций обратитесь к специалисту.
Фото: hi-tech.mail.ru
Материалы проходят проверку с учетом современных клинических рекомендаций, научных данных и практического опыта врачей. Основная задача Медколлегии — обеспечить достоверность, актуальность и понятность медицинской информации для пользователей.