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
Запрещенные организации
Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 – 65733 выдано Роскомнадзором 20.05.2016.
Новости Сделано Русскими
Русская планета
Сделано Русскими

«Отпечатки пальцев» веществ расскажут врачу о проблемах метаболизма

Химики МГУ создали универсальную схему анализа метаболитов в человеческом организме
Дмитрий Степнов
17 сентября, 2020 13:28
5 мин
Метаболизм
Фото: Wallpaperaccess.com

Сотрудники химического факультета МГУ разработали аналитическую схему, позволяющую по химическим «отпечаткам пальцев» делать заключения о процессах, протекающих в организме.

Схема пригодится врачам, фармакологам, экологам, а также будет полезна для контроля качества пищевых продуктов.

Результаты исследования опубликованы в журнале Analytical Methods и проиллюстрированы на обложке номера.

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 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, скомбинировав 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 распространяются бесплатно. Процесс вычисления может быть ускорен за счет параллельных вычислений.

Графика МГУ
Фото: Схема разложения аналитического сигнала на компоненты. Иван Плющенко / МГУ
темы
поддержать проект
Для поднятия хорошего настроения, вы можете угостить наших редакторов чашечкой кофе
Маленькая чашка кофе
cup
200 ₽
Средняя чашка кофе
cup
300 ₽
Большая чашка кофе
cup
500 ₽
Большая чашка кофе и что-то вкусное
cup
900 ₽
Нажимая на кнопку «Поддержать», я принимаю пользовательское соглашение, политику конфиденциальности и подтверждаю свое гражданство РФ
Кто может поддержать проект?
Поддержать проект могут только граждане России. Поддержка осуществляется только в рублях. В соответствии с требованием закона.
5 мин
Лень сёрфить новости? Подпишись и БУДЬ В КУРСЕ