Preview

Медицинский алфавит

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ платный или только для Подписчиков

Алгоритм анализа ЛК-спектров для неинвазивной диагностики заболеваний по образцам ротоглоточного смыва

https://doi.org/10.33667/2078-5631-2019-4-35(410)-23-27

Полный текст:

Аннотация

Цель исследования. Предложить альтернативный алгоритм анализа ЛК‑спектров для неинвазивной диагностики заболеваний по образцам ротоглоточного смыва.

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».

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.

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.

Об авторах

А. И. Николаев
ФГУП «НИИ гигиены, профпатологии и экологии человека» ФМБА России
Россия

к. х. н.

Ленинградская область, г. п. Кузьмоловский



И. Н. Антонова
ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова» Минздрава России
Россия

д. м. н.

г. Санкт-Петербург



О. С. Донская
ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова» Минздрава России
Россия

к. м. н.

г. Санкт-Петербург



Л. Г. Владимирова
ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова» Минздрава России
Россия

к. х. н. 

г. Санкт-Петербург



Список литературы

1. 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.

2. Донская О. С. Прогностическое значение особенностей ротовой жидкости стоматологических пациентов с биоминералопатиями. Дис. … канд. мед. наук. СПб.; 2017.

3. 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.


Для цитирования:


Николаев А.И., Антонова И.Н., Донская О.С., Владимирова Л.Г. Алгоритм анализа ЛК-спектров для неинвазивной диагностики заболеваний по образцам ротоглоточного смыва. Медицинский алфавит. 2019;4(35):23-27. https://doi.org/10.33667/2078-5631-2019-4-35(410)-23-27

For citation:


Nikolaev A.I., Antonova I.N., Donskaya O.S., Vladimirova L.G. LC‑spectra analysis algorithm for non‑invasive diagnostics by oropharyngeal washout samples. Medical alphabet. 2019;4(35):23-27. (In Russ.) https://doi.org/10.33667/2078-5631-2019-4-35(410)-23-27

Просмотров: 67


ISSN 2078-5631 (Print)