В Сеченовском Университете научили ИИ различать четыре заболевания легких по выдоху

Ученые Сеченовского Университета разработали модель машинного обучения, способную различать четыре хронических заболевания легких по составу выдыхаемого воздуха. В исследовании участвовали пациенты с бронхиальной астмой, хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ), муковисцидозом и лимфангиолейомиоматозом (ЛАМ). Результаты работы опубликованы в журнале International Journal of Molecular Sciences. Об этом CNews сообщили представители Сеченовского Университета.

Многие хронические заболевания органов дыхания сопровождаются похожими симптомами — одышкой, кашлем и снижением функции легких. Из-за этого дифференциальная диагностика может представлять сложность, особенно на ранних стадиях болезни. Поэтому исследователи ищут дополнительные неинвазивные методы, которые могли бы помочь врачу быстрее определить характер заболевания.

Для исследования ученые проанализировали образцы выдыхаемого воздуха 843 участников, включая пациентов с различными заболеваниями легких и здоровых добровольцев. Состав выдоха изучали с помощью протонной масс-спектрометрии высокого разрешения, позволяющей регистрировать летучие органические соединения в режиме реального времени. Затем данные обрабатывали алгоритмами машинного обучения.

Модель анализировала не отдельные вещества, а характерные сочетания десятков соединений. Оказалось, что каждому заболеванию соответствует собственный химический профиль. Наиболее высокой точности система достигла при выявлении муковисцидоза, однако в целом алгоритм успешно различал все исследованные заболевания.

Помимо анализа отдельных соединений ученые изучили связи между ними. Исследование показало, что при разных заболеваниях легких по-разному перестраиваются сети метаболических взаимодействий, отраженные в составе выдыхаемого воздуха. По мнению авторов, такие особенности могут помочь лучше понять биологические механизмы развития болезней и в будущем повысить точность диагностики.

«Мы движемся к тому, чтобы как минимум значительную часть социально значимых заболеваний можно было выявлять таким способом хотя бы на этапе скрининга. В перспективе человек сможет пройти быструю диагностику с помощью анализатора выдыхаемого воздуха прямо в поликлинике, и система подскажет, требуется ли ему консультация пульмонолога, кардиолога, эндокринолога или другого специалиста. Сейчас мы работаем над алгоритмами для выявления заболеваний легких, сердечно-сосудистой патологии, некоторых видов рака и эндокринных нарушений», — сказал директор Института персонализированной кардиологии Филипп Копылов.

По мнению исследователей, выявленные различия в химическом составе выдыхаемого воздуха отражают особенности течения каждого заболевания. В дальнейшем такие данные могут использоваться не только для диагностики, но и для оценки состояния пациента и эффективности лечения.