В РФ создали цифровую систему для оценки риска болезней по анализу химических элементов
Ученые Сеченовского университета Минздрава России разработали цифровую систему, которая позволяет оценить риск появления заболевания по результатам анализа на содержание различных химических элементов.
"Ученые Центра биоэлементологии и экологии человека Первого МГМУ имени И. М. Сеченова Минздрава РФ разработали цифровую систему, с помощью которой можно оценивать риск развития социально значимых заболеваний на основе иономного профилирования. Система, в частности, позволяет определить склонность к развитию сахарного диабета второго типа, аутизма у детей, патологий сердечно-сосудистой системы и онкологических заболеваний по результатам анализа на содержание химических элементов в крови, моче или волосах", - говорится в сообщении пресс-службы вуза.
Как пояснил директор центра, доктор медицинских наук, профессор Анатолий Скальный, почти все заболевания в большей или меньшей степени характеризуются дисбалансом некоторых макро- и микроэлементов. К примеру, при сердечно-сосудистых заболеваниях наблюдается дефицит калия, магния, фосфора, цинка, меди и селена на фоне повышенных показателей натрия, свинца, ртути, кадмия и мышьяка. При сахарном диабете второго типа отмечается недостаток калия, магния, цинка, марганца, хрома и ванадия, который нередко сочетается с избытком ртути, селена и мышьяка.
При аутизме у детей доминирует дефицит йода, кобальта, селена, марганца, цинка, хрома и магния. Заболевания опорно-двигательного аппарата сопровождаются нарушением фосфорно-кальциевого обмена, недостатком меди, марганца, бора и кремния при повышенном содержании алюминия, стронция, свинца и кадмия.
Полученные данные позволили определить общие черты иономного профиля заболеваний, которые и легли в основу разработанного алгоритма.
Чтобы оценить риски развития болезни, нужно ввести в созданную компьютерную программу результаты анализа элементного профиля по заданным параметрам. Анализ проводят с помощью масс-спектрометрии с индуктивно-связанной плазмой. После ввода показателей анализа система, основанная на статистических моделях, просчитывает риск наличия патологии и выдает результат. Затем, исходя из результата, врач может принять решение о необходимости углубленного обследования.
