В Сеченовском Университете научили ИИ различать четыре болезни лёгких по выдоху
В Сеченовском Университете научили ИИ различать четыре болезни лёгких по выдоху
Опубликовано: 13 августа 2026г.
2 минуты
Просмотров:
1137
Поделиться:
Отличить одну хроническую болезнь лёгких от другой бывает непросто. Одышка, кашель, снижение дыхательной функции — набор жалоб схожий, а на ранних стадиях и вовсе почти одинаковый. Поэтому идея определять болезнь по составу выдыхаемого воздуха звучит заманчиво: ничего не колоть, ничего не глотать, просто дыхнуть в прибор.
Что сделали
Учёные Сеченовского Университета сделали в эту сторону конкретный шаг. Они разработали модель машинного обучения, которая различает по выдоху четыре болезни: бронхиальную астму, хроническую обструктивную болезнь лёгких, муковисцидоз и лимфангиолейомиоматоз — редкое заболевание, при котором в лёгких разрастаются гладкомышечные клетки.
Работа вышла в журнале International Journal of Molecular Sciences.
Как проходило исследование
Материалом послужили образцы выдыхаемого воздуха 843 участников — и больных с разными лёгочными заболеваниями, и здоровых добровольцев для сравнения. Выборка по меркам таких исследований приличная.
Состав выдоха изучали протонной масс-спектрометрией высокого разрешения: метод позволяет улавливать летучие органические соединения прямо в момент выдоха, без предварительной подготовки образца. Дальше за дело брались вычислительные алгоритмы.
Не одно вещество, а сочетание
Вот тут любопытная деталь: искать одно вещество-указатель, характерное для конкретной болезни, оказалось бесперспективно. Модель работала с сочетаниями — десятками соединений сразу, — и выяснилось, что у каждой болезни складывается свой химический рисунок.
Лучше всего система справлялась с муковисцидозом, но в целом различала все четыре состояния успешно.
Связи между веществами
Отдельно исследователи смотрели не на сами вещества, а на связи между ними. Оказалось, что при разных болезнях по-своему перестраиваются целые сети обменных взаимодействий, и это тоже отражается в составе выдоха.
Авторы считают, что такие данные помогут лучше понять, как эти болезни развиваются на биологическом уровне, а заодно и повысить точность распознавания.
Что дальше
Планы у команды заметно шире одних лёгких. «Мы движемся к тому, чтобы как минимум значительную часть социально значимых заболеваний можно было выявлять таким способом хотя бы на этапе скрининга», — отметил директор Института персонализированной кардиологии Филипп Копылов.
По его словам, человек со временем сможет пройти быстрое обследование анализатором выдыхаемого воздуха прямо в поликлинике, а система подскажет, к кому его направить — к пульмонологу, кардиологу, эндокринологу или другому специалисту. Сейчас в работе алгоритмы для болезней лёгких, сердечно-сосудистой патологии, некоторых видов рака и эндокринных нарушений.
Есть у метода и другое возможное применение. Если химический состав выдоха отражает особенности течения конкретной болезни, то по нему можно будет следить и за состоянием пациента, и за тем, работает ли назначенное лечение. Пока, впрочем, речь идёт о научной работе, а не о приборе в кабинете участкового.
На XIV Петербургском международном форуме здоровья (ПМФЗ-2026) представили экспериментальные результаты применения модифицированных хирургических сеток и перспективы развития тканевой инженерии.
Врачи, переходящие из других медицинских специальностей в физическую и реабилитационную медицину, могут терять ранее присвоенную квалификационную категорию по прежней специальности и связанные с ней выплаты.
В Санкт-Петербурге санаторно-курортное лечение проходят не более 2–2,5% детей, хотя, по оценке профильных специалистов, показания к нему имеются у 26%. Одной из основных причин такого разрыва остаётся недостаточное взаимодействие поликлиник, стационаров и санаториев.
На XIV Петербургском международном форуме здоровья (ПМФЗ-2026) представили экспериментальные результаты применения модифицированных хирургических сеток и перспективы развития тканевой инженерии.
Врачи, переходящие из других медицинских специальностей в физическую и реабилитационную медицину, могут терять ранее присвоенную квалификационную категорию по прежней специальности и связанные с ней выплаты.
В Санкт-Петербурге санаторно-курортное лечение проходят не более 2–2,5% детей, хотя, по оценке профильных специалистов, показания к нему имеются у 26%. Одной из основных причин такого разрыва остаётся недостаточное взаимодействие поликлиник, стационаров и санаториев.
Подпишитесь на дайджест
Будьте в курсе последних новостей фарм индустрии с нашим ежемесячным дайджестом!