Исследователи из Южно-Уральского государственного университета представили разработки, позволяющие прогнозировать тяжелые состояния по химическому составу биоматериалов.
Главный вывод, представленный Татьяной Крупновой, касается факторов летальности при тяжелом течении COVID-19. Анализ данных 189 пациентов челябинского ковидного госпиталя показал, что критическим маркером выступает дисбаланс микроэлементов. Согласно построенной регрессионной модели Кокса, увеличение соотношения меди к цинку (Cu/Zn) всего на одну единицу повышает вероятность смерти в реанимации в 13,3 раза.
Помимо этого, исследование выявило парадоксальные закономерности. При помощи деревьев классификации (CRT) ученые определили пороговые значения. Например, если у пациента с онкологией соотношение Cu/Zn падает ниже 0,285, выживаемость снижается до 45%. Однако при высоком показателе этого же соотношения выживаемость, напротив, возрастала до 72,7%. Специалисты связывают это с компенсаторными реакциями организма: медь выступает как прооксидант, а цинк — как антиоксидант, и их баланс напрямую влияет на уровень окислительного стресса. Наилучший прогноз зафиксирован у пациентов без онкологии, ВИЧ и с низким соотношением Cu/Zn. Точность разработанной модели составила 73,4%.
Ольга Ракова предложила альтернативный подход, используя для анализов волосы, а не кровь. Это неинвазивный и безопасный метод, который удобен для массовых обследований. В ходе работы были изучены пробы 300 жителей Челябинска, а также проведен анализ частиц пыли и картофеля как потенциальных источников металлов. Итогом стала многофакторная модель, прогнозирующая развитие кардиометаболического синдрома (КМС) по содержанию в волосах меди, цинка и свинца. Чувствительность этого теста достигла 81%, а специфичность — 76%. Выяснилось, что дисбаланс пары Zn/Cu повышает шансы развития КМС в 3,2 раза. Этот инструмент предназначен для скрининга групп риска в промышленных регионах.
Сложные инструментальные измерения проводились в кооперации с коллегами из УрО РАН, где с помощью масс-спектрометрии выполнили дорогостоящий анализ проб. В дальнейшем ученые планируют внедрить элементы искусственного интеллекта в обработку данных и провести проспективные наблюдения для адаптации методик в практическом здравоохранении.
Ранее ученые научились диагностировать БАС по волосам.
