ИИ научили различать заболевания лёгких по составу выдоха

Кашель, одышка и снижение функции лёгких могут встречаться при разных заболеваниях дыхательной системы. Из-за этого врачу не всегда просто быстро понять, с чем именно связаны жалобы пациента. Учёные Сеченовского Университета показали, что дополнительной подсказкой может стать анализ выдыхаемого воздуха: искусственный интеллект ищет в нём характерные сочетания летучих веществ и помогает различать хронические болезни лёгких.

В исследовании изучали выдох пациентов с бронхиальной астмой, хронической обструктивной болезнью лёгких, муковисцидозом и редким заболеванием — лимфангиолейомиоматозом, или ЛАМ. Для сравнения также использовали данные здоровых добровольцев. Всего в работу вошли образцы 843 человек.

Выдыхаемый воздух содержит множество летучих органических соединений. Их состав может меняться при воспалении, хронической инфекции, окислительном стрессе, воздействии курения, изменениях микрофлоры и других процессах в организме. По одному веществу поставить диагноз невозможно, но сочетание таких соединений может образовывать своеобразный «химический след» заболевания.

Чтобы изучить этот след, исследователи использовали протонную масс-спектрометрию высокого разрешения. Этот метод позволяет в реальном времени фиксировать летучие вещества в выдыхаемом воздухе. Затем полученные данные обработали с помощью алгоритмов машинного обучения.

Модель анализировала не отдельные соединения, а целые наборы признаков. Алгоритм отобрал почти три десятка наиболее устойчивых сигналов в выдохе — тех, которые чаще всего помогали отличать одну группу пациентов от другой. При добавлении клинических данных, например возраста и индекса массы тела, точность модели немного повышалась, но ключевую роль всё равно сохранял сам состав выдыхаемого воздуха.

Лучше всего система различала муковисцидоз. Вероятно, это связано с тем, что при этом заболевании выражено меняется состояние дыхательных путей: большую роль играют хроническая инфекция, воспаление и особенности микрофлоры. ХОБЛ также хорошо отличалась от контрольной группы и некоторых других заболеваний. А вот бронхиальную астму и ЛАМ модель распознавала менее уверенно. Астма может протекать по-разному у разных пациентов, а ЛАМ относится к редким заболеваниям, поэтому данных по этой группе было меньше.

Учёные также изучили не только то, каких веществ в выдохе становится больше или меньше, но и то, как эти вещества «ведут себя вместе». Оказалось, что при разных болезнях меняется сама сеть связей между летучими соединениями. Такой подход может помочь не только в диагностике, но и в понимании того, какие биологические процессы стоят за заболеванием.

При этом технология пока не заменяет врача и не является готовым массовым тестом для поликлиник. Исследователи подчёркивают, что результаты нужно проверять на новых независимых группах пациентов. Кроме того, на состав выдоха могут влиять возраст, индекс массы тела, курение, лекарства и другие факторы. Поэтому анализ выдоха рассматривается как перспективный дополнительный инструмент, а не как самостоятельная замена существующим методам диагностики.

«Мы движемся к тому, чтобы как минимум значительную часть социально значимых заболеваний можно было выявлять таким способом хотя бы на этапе скрининга. В перспективе человек сможет пройти быструю диагностику с помощью анализатора выдыхаемого воздуха прямо в поликлинике, и система подскажет, требуется ли ему консультация пульмонолога, кардиолога, эндокринолога или другого специалиста», — рассказал директор Института персонализированной кардиологии Филипп Копылов.

Анализ выдоха интересен врачам потому, что он не требует уколов, забора крови или сложной подготовки. Пациент просто дышит в специальный прибор, а система оценивает состав летучих веществ в воздухе. В будущем такой подход может использоваться для быстрого скрининга: не для окончательного диагноза, а для того, чтобы раньше заметить тревожные признаки и направить человека к нужному специалисту.