Все новости

Разработана нейросеть для определения тяжести и длительности постковидного синдрома

Алгоритм определял течение с 94% точностью

ТАСС, 28 сентября. Европейские молекулярные биологи создали нейросетевой алгоритм, вычисляющий вероятность развития, длительность и тяжесть постковидного синдрома у пациентов по одной капле крови. Об этом сообщила пресс-служба Университетского колледжа Лондона со ссылкой на статью в журнале Lancet eBioMedicine.

Многие люди, перенесшие коронавирусную инфекцию в легкой или тяжелой форме, страдают в последующие несколько месяцев от постковидного синдрома. Он выражается в хронической усталости, выпадении волос, одышке и обострении хронических заболеваний. Это может быть связано с постоянно высокой активностью иммунной системы.

Ученые разработали подход, позволяющий оценивать вероятность развития постковидного синдрома и вычислять примерную тяжесть и длительность этих нарушений по концентрации белковых биомаркеров. Команда пришла к такому выводу при анализе образцов крови, собранных среди 54 британских медработников, заразившихся COVID-19 еще весной 2020 года.

Диагностика постковидного синдрома

Эти пробы ученые проанализировали при помощи масс-спектрографов, что позволило им определить примерный белковый состав крови заболевших врачей. Полученные профили исследователи сравнили с результатами аналогичных замеров, которые они провели для 102 здоровых медработников, еще не заразившихся SARS-CoV-2 в изученный период времени.

Чтобы сравнить замеры ученые создали нейросеть, которая помогла выявить различия, связанные с развитием проявлений постковидного синдрома. Аналогичным образом, ученые сопоставили различия в долях разных белков у людей с продолжительным и коротким постковидным синдромом.

Подход позволил ученым выявить дюжину белковых молекул, связанных с тяжестью симптомов этого расстройства, а также два десятка пептидов, чьи концентрации влияли на сроки исчезновения проявлений постковидного синдрома. И в том, и в другом случае большинство белковых маркеров было связано с подавлением воспалений и растворением тромбов.

Последующие тесты системы машинного обучения показали, что она корректно выявляла всех носителей постковидного синдрома и определяла примерную его тяжесть и длительность с 94% точностью. Это позволяет использовать данный подход для диагностики данного расстройства во всех крупных клиниках с собственными лабораториями, подытожили ученые.