Разработка позволяет определить склонность к развитию сахарного диабета второго типа, аутизма у детей, патологий сердечно-сосудистой системы и онкологических заболеваний.
Российские ученые разработали цифровую систему, которая позволяет оценить риск появления заболевания по результатам анализа на содержание различных химических элементов.
Ученые Центра биоэлементологии и экологии человека Первого МГМУ имени И. М. Сеченова Минздрава РФ разработали цифровую систему, с помощью которой можно оценивать риск развития социально значимых заболеваний на основе иономного профилирования. Система, в частности, позволяет определить склонность к развитию сахарного диабета второго типа, аутизма у детей, патологий сердечно-сосудистой системы и онкологических заболеваний по результатам анализа на содержание химических элементов в крови, моче или волосах.
Почти все заболевания в большей или меньшей степени характеризуются дисбалансом некоторых макро- и микроэлементов. К примеру, при сердечно-сосудистых заболеваниях наблюдается дефицит калия, магния, фосфора, цинка, меди и селена на фоне повышенных показателей натрия, свинца, ртути, кадмия и мышьяка. При сахарном диабете второго типа отмечается недостаток калия, магния, цинка, марганца, хрома и ванадия, который нередко сочетается с избытком ртути, селена и мышьяка.
При аутизме у детей доминирует дефицит йода, кобальта, селена, марганца, цинка, хрома и магния. Заболевания опорно-двигательного аппарата сопровождаются нарушением фосфорно-кальциевого обмена, недостатком меди, марганца, бора и кремния при повышенном содержании алюминия, стронция, свинца и кадмия. Исследования, проведенные в Сеченовке, также показали, что дефицит некоторых химических элементов объединяет и онкозаболевания, например, рак почки, легкого и колоректальный рак.
Полученные данные позволили определить общие черты иономного профиля заболеваний, которые и легли в основу разработанного алгоритма. С его помощью можно оценивать риск развития патологий по результатам анализа на содержание химических элементов в крови, моче или волосах. Первые подтверждения перспективности такого подхода получены при анализе образцов сыворотки крови пациентов из биобанка Научно-технологического парка биомедицины Сеченовского университета.
Чтобы оценить риски развития болезни, нужно ввести в созданную компьютерную программу результаты анализа элементного профиля по заданным параметрам. Анализ проводят с помощью масс-спектрометрии с индуктивно-связанной плазмой. После ввода показателей анализа система, основанная на статистических моделях, просчитывает риск наличия патологии и выдает результат. Затем, исходя из результата, врач может принять решение о необходимости углубленного обследования.
Источник: nauka.tass.ru