Сделано Русскими
Лента новостей
Лента новостей
Сегодня
Политика
Общество
Бизнес
Культура
Сделано Русскими
Личные связи
О проекте
Редакция
Контакты
Размещение рекламы
Использование материалов
Поддержать проект
Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 – 65733 выдано Роскомнадзором 20.05.2016.
В России признаны экстремистскими и запрещены организации «Национал-большевистская партия», «Свидетели Иеговы», «Армия воли народа», «Русский общенациональный союз», «Движение против нелегальной иммиграции», «Правый сектор», УНА-УНСО, УПА, «Тризуб им. Степана Бандеры», «Мизантропик дивижн», «Меджлис крымскотатарского народа», движение «Артподготовка», общероссийская политическая партия «Воля». Признаны террористическими и запрещены: «Движение Талибан», «Имарат Кавказ», «Исламское государство» (ИГ, ИГИЛ), Джебхад-ан-Нусра, «АУМ Синрике», «Братья-мусульмане», «Аль-Каида в странах исламского Магриба».
Новости Сделано Русскими
Русская планета
Сделано Русскими

Отпечатки пальцев расскажут о здоровье пациента. Новый шаг в медицине

Российские ученые создали универсальную схему анализа метаболитов в человеческом организме
Дмитрий Степнов
5 ноября, 2020 16:08
5 мин
Отпечатки пальцев
Фото: Medium.com

Сотрудники Химического факультета имени М.В. Ломоносова разработали аналитическую схему, позволяющую по химическим «отпечаткам пальцев» делать заключения о протекающих в организме процессах.

Схема пригодится и врачам, и фармакологам, и экологам, и даже пищевикам.

Совокупность низкомолекулярных соединений (углеводы, аминокислоты, органические кислоты, нуклеотиды и другие органические молекулы) в организме называют «метаболомом». Определение состава метаболома важно для динамического анализа процессов, происходящих в организме. При нормальных условиях содержание соединений варьируется в некоторых пределах. При развитии заболевания метаболом пораженной ткани может резко измениться, и экстремальные (низкие или высокие) концентрации веществ могут стать биомаркерами патологических процессов.

Десятки биомаркеров уже нашли широкое применение в клинической практике: определение уровня креатинина в крови и моче используют для оценки функции почек, анализ на содержание желчных кислот в крови — функции печени. Междисциплинарная научная область, возникшая на стыке молекулярной биологии, биохимии и медицины - метаболомика, изучает качественный и количественный состав метаболома клетки, ткани или организма и его изменения во времени. Помимо обнаружения заболеваний, метаболомика помогает в поиске новых лекарственных средств, в микробиологии, пищевой химии, а также мониторинге состояния окружающей среды.

В метаболомике до сих пор нет единой процедуры анализа данных. Дело в том, что экспериментальные данные могут быть получены из десятков серий измерений биологических образцов в разных условиях. Для анализа таких данных используют различные статистические методы, которые позволяют подтвердить или опровергнуть гипотезы. В зависимости от принятых в конкретной лаборатории приемов и имеющегося опыта, статистический анализ проводят самыми разнообразными способами, долго выбирая условия и методы. Сотрудники Химического факультета МГУ предложили универсальную рабочую схему анализа метаболома, комбинировав существующие статистические методики. Ученые собрали несколько десятков наборов экспериментальных данных из открытых репозиториев. Экспериментальные данные (анализы 8 добровольцев,20 пациентов с колоректальным раком до операции и 12 пациентов после операции), предоставленных из НМИЦ колопроктологии имени А.Н. Рыжих, ученые использовали для первичной оптимизации схемы анализа данных.

«По формальным признакам, используемый нами подход никто в таком виде до этого не использовал, мы объединили существующие подходы с некоторыми изменениями. Нашу работу выгодно отличает от прочих беспрецедентный объем валидации - 36 наборов данных, тогда как обычно ограничиваются тремя-пятью», - прокомментировал один из авторов работы, младший научный сотрудник кафедры аналитической химии Химического факультета МГУ Иван Плющенко

Метаболом анализируют с помощью мощных методов, позволяющих определять в образце тысячи соединений. В то же время, из-за большого числа компонентов анализатор прибора загрязняется и итоговый сигнал прибора искажается. Поэтому необходимо проводить коррекцию сигнала, особенно в случае объемных исследований.

Ученые использовали методы машинного обучения, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение моделей в процессе решения множества сходных задач. Для этого исходный набор данных многократно разбивают на две части — один набор используют для построения оптимальной модели, а второй - для проверки характеристик модели. Методика включает в себя комбинацию мощных методов машинного обучения, статистического анализа и коррекцию дрейфа сигнала приборов, что позволяет решать задачи классификации и выделять минимально необходимый для правильной классификации набор биомаркеров.

Разработанный сотрудниками МГУ подход призван стандартизировать процедуру анализа данных в метаболомике. Все вычисления выполнены в одной программе, на одном языке программирования и бесплатно распространяется. Процесс вычисления может быть ускорен за счет параллельных вычислений.

Результаты исследования опубликованы в журнале Analytical Methods.

темы
ПОДДЕРЖАТЬ ПРОЕКТ
5 мин
Лень сёрфить новости? Подпишись и БУДЬ В КУРСЕ