Специалисты Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта научились делать более точный прогноз восстановления после инсульта для пациентов с метаболическими нарушениями. Впервые удалось выделить иммунологические показатели и их комбинации, которые могут стать ключом к персонализированному лечению. Результаты исследования представлены в научном «Журнале неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова».
Инсульт — одно из самых серьезных нарушений мозгового кровообращения, а метаболический синдром (сочетание гипертонии, сахарного диабета, ожирения, повышенного холестерина и глюкозы) заметно осложняет реабилитацию. При этом врачи ориентируются на стандартные биохимические анализы и клинические данные, что позволяет выявить «зону риска», но не дает полной картины.
Чтобы восполнить этот пробел, ученые обследовали 298 человек в остром периоде ишемического инсульта — 158 с метаболическим синдромом и 140 без него. С помощью искусственного интеллекта они проанализировали биохимические и иммунологические показатели пациентов и оценили их степень инвалидизации на 21-й день по шкале Рэнкина.
«Безусловно, диагностировать метаболический синдром возможно на основании общепринятых биохимических показателей крови и осмотра больного. Однако это только „вершина айсберга“. За данными показателями стоят более сложные нейроиммунные процессы, оценить которые можно только с использованием современных лабораторных методов исследования, а определить их прогностическую способность в отношении потенциала восстановления больного — с использованием методов искусственного интеллекта, — пояснила одна из авторов исследования, доктор медицинских наук, врач-невролог Центра когнитивного здоровья БФУ им. И. Канта Анастасия Тынтерова. — Настоящее исследование позволило нам выявить определенные показатели иммунной системы, которые тесно связаны с течением метаболических нарушений и процессами восстановления пациента после инсульта».
Отдельные параметры иммунной системы (в частности, MIF) и хемокины (MCP-1/CCL2, MIP-1a/CCL3) как сами по себе, так и в сочетании с биохимическими показателями оказались важными прогностическими маркерами. С помощью ИИ ученые выявили закономерности, которые не видны при стандартном анализе. Так, у пациентов с метаболическим синдромом восстановление шло медленнее, чем у людей без него. При этом чем выше были концентрации MIF, CCL2 и CCL3, тем хуже оказывались результаты по шкале Рэнкина.
В дальнейшем на основе этих данных можно будет создавать прогностические модели, которые помогут врачам оценить исход инсульта. Кроме того, детальное знание иммунопатогенеза расширит возможности омиксных технологий и таргетной терапии.
«Таким образом, полученные нами данные с одной стороны являются частью крупномасштабных исследований, с другой стороны — новым направлением персонализированной медицины», — резюмировала Анастасия Тынтерова.
Проект реализуется в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет-2030» (нацпроект «Молодежь и дети»).
