ПЕРМЬ, 10 января. /ТАСС/. Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) нашли способ своевременного выявления легочных болезней у недоношенных младенцев с помощью математической модели. Она прогнозирует уровень бронхолегочной дисплазии у недоношенных детей с экстремально низкой массой тела (до 1 кг), что позволяет определить степень тяжести болезни на ранних сроках жизни ребенка и своевременно подобрать лечение, рассказали ТАСС в пресс-службе вуза.
"В России около 10% из 1,3 - 1,4 млн малышей рождаются недоношенными. Зачастую это вызывает бронхолегочную дисплазию - хроническое заболевание, при котором легкие формируются неправильно. У большинства детей с таким недугом в будущем возрастает риск возникновения респираторных инфекций, синдрома бронхиальной гиперреактивности и других проблем со здоровьем. На сегодняшний день существуют методы прогнозирования заболевания, но все они основаны только на одной группе параметров, например, на результатах лабораторного исследования пуповинной крови. Проблема в том, что они не включают в себя многие факторы, которые воздействуют на развитие болезни", - сообщили в университете.
По данным исследователей, бронхолегочная дисплазия - самое частое хроническое заболевание легких у недоношенных новорожденных детей с критично низкой массой тела. Оно связано с незрелостью легочных тканей, токсичным воздействием кислорода при искусственной вентиляции легких и рядом других факторов. Задача врачей в этом случае - подобрать лечение, которое снизит риск развития серьезных форм болезни. Поэтому ученые Пермского политеха разработали математические модели, которые учитывают количественные показатели из разных групп характеристик, влияющих на степень тяжести заболевания: вес при рождении, питание, характеристики аппарата искусственной вентиляции легких.
Принцип работы модели
"Для создания модели врачи предоставили нам данные 76 детей, у 56 из них - средняя или тяжелая степень бронхолегочной дисплазии, а у 20 она либо отсутствует, либо находится в легкой форме. Такое маленькое количество данных не обеспечивает устойчивость и точность модели, а лишь берется за основу. Чтобы она работала правильно, мы создали множество компьютерных "двойников" с разным набором показателей на основе данных о реальных пациентах. Это расширяет информационную базу для модели, которая поможет вычислить степень тяжести болезни", - рассказала старший преподаватель кафедры "Прикладная математика" ПНИПУ Елена Полежаева.
Доцент той же кафедры, кандидат технических наук Андрей Давыдов добавил, что с помощью такой базы данных были созданы математические функции, как основа для компьютерной программы, которая будет определять уровень заболевания. Функций всего две: для первой группы, где нет заболевания или оно протекает в легкой форме, и для второй, со средней или тяжелой формой болезни. Чтобы определить степень болезни, нужно подставить показатели ребенка в каждую из них. Затем механизм рассчитает, где получается большее значение, и определит младенца в ту или иную группу. "Эту систему проверяли на реальных данных тех 76 пациентов, которые использовались, как основа модели. Точность составила 84,2%, что считается хорошим результатом", - отметил Давыдов.
Как пояснили в университете, разработанная модель станет основой для компьютерной программы, которая поможет врачам принимать решение о диагнозе бронхолегочной дисплазии у недоношенных детей, а также с ее помощью можно будет определить, изменения каких параметров уменьшат вероятность появления средней или тяжелой степени заболевания у маленьких пациентов.
Статья с результатами работы ученых ПНИПУ опубликована в материалах Всероссийской студенческой научно-практической конференции (Санкт-Петербург, 2024 год). Исследование проведено в рамках программы стратегического академического лидерства "Приоритет-2030".