В России научились различать болезни лёгких по одному выдоху с помощью ИИ

Многие хронические респираторные заболевания — от астмы до муковисцидоза — имеют схожие симптомы: кашель, одышка, снижение функции лёгких. Это делает раннюю диагностику сложной, особенно на начальных стадиях. В поисках неинвазивных методов, которые помогли бы врачам быстро разобраться в природе болезни, международная группа исследователей предложила новый подход — анализ выдыхаемого воздуха с помощью искусственного интеллекта. Результаты работы опубликованы в International Journal of Molecular Sciences.

Учёные проанализировали образцы выдоха 843 участников, включая пациентов с разными лёгочными патологиями и здоровых добровольцев. Состав газовой смеси изучали в реальном времени с помощью протонной масс-спектрометрии высокого разрешения — метода, который фиксирует мельчайшие летучие органические соединения. Затем эти данные были обработаны алгоритмами машинного обучения. Модель не искала какой-то один маркер, а анализировала характерные сочетания десятков соединений, и каждому заболеванию по результатам исследования соответствовал уникальный химический профиль.

Наибольшую точность система продемонстрировала при выявлении муковисцидоза, но в целом алгоритм успешно справлялся с дифференциальной диагностикой всех исследуемых патологий. Более того, учёные изучили не только отдельные вещества, но и их взаимосвязи. Оказалось, что при разных заболеваниях перестраиваются целые метаболические сети, отражённые в составе дыхания. Эти особенности, по мнению авторов, могут не только помочь в диагностике, но и углубить понимание биологических механизмов болезней.

Директор Института персонализированной кардиологии Филипп Копылов подчеркнул, что цель исследователей — сделать такой дыхательный тест рутинным скрининговым инструментом в поликлиниках. «В перспективе человек сможет пройти быструю диагностику с помощью анализатора выдыхаемого воздуха, и система подскажет, нужна ли ему консультация пульмонолога, кардиолога или эндокринолога», — пояснил он. Сейчас команда работает над алгоритмами для выявления не только лёгочных, но и сердечно-сосудистых, онкологических и эндокринных заболеваний. По мнению учёных, выявленные химические различия могут также использоваться для оценки эффективности лечения и мониторинга состояния пациента в динамике.