В пресс-службе Сеченовского университета сообщили, что ученые вуза разработали модель машинного обучения, которая определяет хронические заболевания легких по химическому составу выдыхаемого воздуха. Система обучалась на данных 843 участников, среди которых были пациенты с бронхиальной астмой, ХОБЛ, муковисцидозом, ЛАМ и здоровые добровольцы.
Для анализа использовали протонную масс-спектрометрию высокого разрешения, которая позволяет фиксировать летучие органические соединения в реальном времени. Алгоритм изучал сочетания веществ и выявлял характерные профили разных заболеваний, отметили в пресс-службе.
Исследователи отмечают, что модель смогла различать все проверенные патологии, а наибольшую точность показала при выявлении муковисцидоза. В будущем технологию планируют применять для скрининга, оценки состояния пациентов и контроля лечения. Результаты исследования опубликованы в журнале International Journal of Molecular Sciences.