<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">medalphabet</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Медицинский алфавит</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Medical alphabet</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2078-5631</issn><issn pub-type="epub">2949-2807</issn><publisher><publisher-name>ООО «Альфмед»</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.33667/2078-5631-2019-4-35(410)-23-27</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">medalphabet-1360</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Алгоритм анализа ЛК-спектров для неинвазивной диагностики заболеваний по образцам ротоглоточного смыва</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>LC‑spectra analysis algorithm for non‑invasive diagnostics by oropharyngeal washout samples</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Николаев</surname><given-names>А. И.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Nikolaev</surname><given-names>A. I.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>к. х. н.</p><p>Ленинградская область, г. п. Кузьмоловский</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Leningrad Region, Kuzmolovsky</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Антонова</surname><given-names>И. Н.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Antonova</surname><given-names>I. N.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>д. м. н.</p><p>г. Санкт-Петербург</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Saint Petersburg</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Донская</surname><given-names>О. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Donskaya</surname><given-names>O. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>к. м. н.</p><p>г. Санкт-Петербург</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Saint Petersburg</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Владимирова</surname><given-names>Л. Г.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Vladimirova</surname><given-names>L. G.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>к. х. н. </p><p>г. Санкт-Петербург</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Saint Petersburg</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>ФГУП «НИИ гигиены, профпатологии и экологии человека» ФМБА России</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Research Institute for Hygiene, Occupational Pathology and Human Ecology</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова» Минздрава России</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>First Saint Petersburg State Medical University n. a. I. P. Pavlov</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2019</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>21</day><month>01</month><year>2020</year></pub-date><volume>4</volume><issue>35</issue><issue-title>Обозрение</issue-title><fpage>23</fpage><lpage>27</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Николаев А.И., Антонова И.Н., Донская О.С., Владимирова Л.Г., 2020</copyright-statement><copyright-year>2020</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Николаев А.И., Антонова И.Н., Донская О.С., Владимирова Л.Г.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Nikolaev A.I., Antonova I.N., Donskaya O.S., Vladimirova L.G.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.med-alphabet.com/jour/article/view/1360">https://www.med-alphabet.com/jour/article/view/1360</self-uri><abstract><sec><title>Цель исследования</title><p>Цель исследования. Предложить альтернативный алгоритм анализа ЛК‑спектров для неинвазивной диагностики заболеваний по образцам ротоглоточного смыва.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. В исследование были включены 23 пациента с желчекаменной болезнью, 22 с мочекаменной болезнью, 22 с слюнокаменной болезнью, 4 с обильными зубными отложениями и 13 лиц контрольной группы. Материал для исследования: сыворотка крови и ротоглоточный смыв. Исследования проводили методом лазерной корреляционной спектроскопии на спектрометре лазерном корреляционном компьютеризированном ЛКС‑03‑«ИНТОКС».</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. При исследовании систем с несимметричными анизотропными наночастицами следует приводить светорассеяние не к площади частицы, а к ее линейным размерам — показатели светорассеяния каждого канала, спектра делятся на радиус частиц, соответствующий этому каналу, и в дальнейшем весь вновь полученный спектр приводится к 1. Для сокращения размерности данных был осуществлен анализ всего массива ЛК‑спектров СК и РГС методом главных компонент (ГК) с варимаксным вращением (ВВ). В обоих видах спектра первые 12 ГК объясняли более 96 % дисперсии, оставшиеся 4 % были приняты за шумовую компоненту. На основе выделения наибольших значений величин факторных нагрузок ГК был составлен алгоритм преобразования первичных 32‑канальных спектров ЛКС в 12‑диапазонные путем расчета суммарных показателей светорассеяния в каждом диапазоне и нормировки их относительно суммарного показателя светорассеяния по всем 12 фиксированным диапазонам, принимаемого за 1 (100 %). С помощью нескольких последовательных этапов ЛДА с пошаговым включением переменных в применении к спектрам ЛКС СК и РГС пациентов с биоминералопатиями можно провести эффективную дискриминацию заболеваний как от здоровых лиц, так и между собой.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. Предложен алгоритм обработки ЛК‑спектров СК и РГС, включающий нормирование спектров по количеству светорассеивающих частиц, редукцию размерности спектра с 32 до 12 и последовательную классификацию заболеваний методами линейного дискриминантного анализа. Выработанные правила классификации позволяют проводить диагностику заболевания по вновь полученным образцам сыворотки крови и (или) РГС. Поскольку ЛДА сыворотки крови и РГС дает сходные результаты классификации по признаку «заболевание», для целей диагностики можно обойтись только анализом РГС без забора образцов крови, однако ЛДА совокупности данных по сыворотке крови и РГС позволяет повысить мощность классификации по признаку «заболевание» по сравнению с анализом этих же данных по отдельности.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The purpose of the study was to offer an alternative algorithm for analysis of LC‑spectra for non‑invasive diagnosis of oropharyngeal samples flushing.</p><sec><title>Materials and methods</title><p>Materials and methods. The study included 23 patients with gallstone disease, 22 patients with urolithiasis, 22 patients with salivary stone disease, 4 patients with abundant dental sediments and 13 persons in the control group. Materials for research were serum and oropharyngeal washout. Research conducted by laser correlation spectroscopy in laser spectroscopy correlation computerized LCS‑03‑”INTOX”.</p></sec><sec><title>The results</title><p>The results. In the study of systems with unbalanced anisotropic nanoparticles should be no stray light to the square of the particle and its linear size indicators each channel light scattering, spectrum is divided into the radius of the particles corresponding to this channel and in future all newly obtained spectrum is converted to 1. To reduce the dimensionality of the data analysis was carried out of the whole array of spectra of SC and LC–CSG principal component method (CC) with varimax ro‑ tation (et). In both types of spectrum first 12 GK explained more than 96 % of the variance, the remaining 4 % were accepted as the noise component. Top values on the basis of values of factor loadings CC has compiled a algorithm to convert primary 32‑channel spectra LKS in 12‑band by calculating light scattering totals in each range and their normalization relative to the total on all of the flare 12 fixed ranges, received for the 1 (100 %) with the help of several successive stages of the LST with step by step inclusion of variables applied to spectra LKS SC and CSG patients with biomineralopathy can be fairly effective discrimination against diseases as from healthy individuals, and among themselves.</p></sec><sec><title>Conclusion</title><p>Conclusion. The algorithm processing LC‑spectra of SC and CSG, including rationing by the number of particles of light scattering spectra, the reducer dimension range from 32 to 12 and consistent classification of diseases by methods of linear discriminant analysis. Developed classification rules allow to diagnose diseases on the newly obtained samples of blood serum and/or CSG. Since the LST and GCF serum gives similar results to the classification based on ‘Disease’, for diagnostic purposes you can do only the CSG analysis without blood sampling, however, the LST for the serum and the CSG allows you to increase the power classification on the basis of ‘Disease’ compared to the analysis of these same data separately.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>лазерная корреляционная спектроскопия</kwd><kwd>алгоритм анализа ЛК‑спектров</kwd><kwd>диагностика</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>laser correlation spectroscopy</kwd><kwd>LC‑spectra analysis algorithm</kwd><kwd>diagnostics</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Антонова И. Н., Косова Е. В., Останина О. Н. Связь показателей местной неспецифической и иммунной защиты с рН ротовой жидкости у молодых пациентов с воспалительными заболеваниями пародонта. Пародонтология. 2015; 20 (4): 45–48.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Antonova I. N., Kosova E. V., Ostanina O. N. Link local indicators and nonspecific immune defense with oral fluid pH in young patients with inflammatory periodontal disease. Parodontologiya. 2015; 20 (4): 45–48.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Донская О. С. Прогностическое значение особенностей ротовой жидкости стоматологических пациентов с биоминералопатиями. Дис. … канд. мед. наук. СПб.; 2017.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Donskaya O. S. Predictive value of characteristics of oral fluid dental patients with biomineralopatijam. Dis. … kand. med. nauk. SPb.; 2017.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Maciejczyk M, Szulimowska J, Skutnik A, Taranta-Janusz K, Wasilewska A, Wiśniewska N, Zalewska A. Salivary Biomarkers of Oxidative Stress in Children with Chronic Kidney Disease. J. Clin. Med. 2018; 7 (8), 209: 1–19. doi.org/10.3390/jcm7080209.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Maciejczyk M, Szulimowska J, Skutnik A, Taranta-Janusz K, Wasilewska A, Wiśniewska N, Zalewska A. Salivary Biomarkers of Oxidative Stress in Children with Chronic Kidney Disease. J. Clin. Med. 2018; 7 (8), 209: 1–19. doi.org/10.3390/jcm7080209.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лисовая Н. А., Носкин Л. А., Папаян А. В., Эмануэль В. Л., Хоровская Л. А., Комаров Г. Д. Использование лазерной корреляционной спектроскопии в качестве экспертной системы оценки эффективности проводимой терапии при заболеваниях почек у детей. Нефрология и диализ. 2001; 3 (1): 40–45.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lisovaya N. A., Noskin L. A., Papayan A. V., Ehmanuehl’ V.L., Horovskaya L. A., Komarov G. D. The use of laser correlation spectroscopy as an expert system of evaluating the effectiveness of the therapy for patients with kidney diseases in children. Nefrologiya i dializ. 2001; 3 (1): 40–45.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Макаров Р. В., Спиридонова Е. А., Пасько В. Г., Карганов М. Ю., Алчинова И. Б., Рабаев Г. Р. Эффективность метода лазерной корреляционной спектрометрии в диагностике тяжести течения острого панкреатита. Клиническая лабораторная диагностика. 2016; 61 (9): 540. doi.org/10.18821/0869–2084–2016–61–9.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Makarov R. V., Spiridonova E. A., Pas’ko V.G., Karganov M.YU., Alchinova I. B., Rabaev G. R. The effectiveness of the method of laser correlation spectroscopy in the diagnosis of the severity of the current acute pancreatitis. Klinicheskaya laboratornaya diagnostika. 2016; 61 (9): 540. doi.org/10.18821/0869–2084–2016–61–9.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Уткина М.Ф, Румянцев С. А., Архипова Е. Н., Трухина О. К., Алчинова И. Б. Результаты применения метода лазерной корреляционной спектроскопии при динамическом наблюдении детей и подростков с железодефицитной анемией. Патологическая физиология и экспериментальная терапия. 2013; 57 (2): 60–64.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Utkina M.F, Rumyancev S. A., Arhipova E. N., Truhina O. K., Alchinova I. B. The results of applying the method of laser correlation spectroscopy in dynamic monitoring of children and adolescents with iron-deficiency anemia. Patologicheskaya fiziologiya i ehksperimental’naya terapiya. 2013; 57 (2): 60–64.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Karganov M., Skalny A., Alchinova I., Khlebnikova N., Grabeklis A., Lakarova E., Eisazadeh S. Combined use of laser correlate on spectroscopy and ICP-AES, ICP-MS determination of macroand trace elements in human biosubstrates for intoxication risk assessment. Trace elements and electrolytes. 2011; 28 (2): 124–127. doi.org/10.5414/TEP28124.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Karganov M., Skalny A., Alchinova I., Khlebnikova N., Grabeklis A., Lakarova E., Eisazadeh S. Combined use of laser correlate on spectroscopy and ICP-AES, ICP-MS determination of macroand trace elements in human biosubstrates for intoxication risk assessment. Trace elements and electrolytes. 2011; 28 (2): 124–127. doi.org/10.5414/TEP28124.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Николаев А. И., Туржова Е. Б., Радилов А. С. Оценка безопасных уровней воздействия ксенобиотиков методом лазерной корреляционной спектроскопии. Методические рекомендации № 29–04 ФМБА, М., 2003.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nikolaev A. I., Turzhova E. B., Radilov A. S. Score safe levels of exposure to Xenobiotics by laser correlation spectroscopy. Metodicheskie rekomendacii N 29–04 FMBA, M., 2003.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
