16.09.2021
Учёные ННГУ совместно с коллегами нашли способ прогнозировать степень тяжести COVID-19
Масштабы пандемии COVID-19 увеличили нагрузку на систему здравоохранения во всем мире. Врачам нужны быстрые и точные методы ранней клинической оценки тяжести заболевания. От этого зависит, какая и когда будет оказана помощь, насколько оперативно медики примут решение о переводе пациента в отделение интенсивной терапии. Многие учёные проводят исследования в этой области, но до сих пор в клинической практике нет простых и достоверных методов прогнозирования развития ковида.
Команда нижегородских и бельгийских учёных разработала способ предсказания тяжести течения коронавирусной инфекции на ранних этапах заболевания. Результаты исследования опубликованы в ведущем журнале в области клинической иммунологии –
Frontiers in Immunology. Точность нового метода составляет 83%
В проекте приняли участие учёные двух нижегородских вузов – Университета Лобачевского и Приволжского исследовательского медицинского университета, а также Гентского университета (Бельгия). Они исследовали группу из 60 мужчин и женщин в возрасте 18-85 лет, которые были госпитализированы с подтверждённым диагнозом COVID-19. Также была использована контрольная группа из 17 здоровых человек, которые контактировали с заболевшими, но не предъявляли жалоб и имели отрицательный результат ПЦР-теста.
С помощью методов искусственного интеллекта ученые построили модель клинического прогнозирования. Из 50-ти биомаркеров – различных показателей состояния организма – было отобрано восемь. Некоторые из параметров, такие как C-реактивный белок и интерлейкин-6, характеризуют воспаление в организме. Другие маркеры определяют его физиологическое состояние, например, фибриноген связан со свёртываемостью крови, а глюкоза характеризует общий энергетический баланс организма. По отдельности эти маркеры часто используются в контексте многих заболеваний, в том числе и COVID-19, но данный набор из восьми показателей характерен именно для ковида. Он раскрывает ключевые механизмы развития осложнений и в итоге позволяет предсказать с точностью 83%, разовьется ли у пациента тяжелая форма заболевания.
Возврат к списку