Российские ученые из Новосибирска создали модель для ранней оценки риска саркопении при артрите
Математическая модель позволяет по обычным клиническим данным определить пациенток с высоким риском саркопении и направлять их на дорогостоящее обследование только при необходимости.
Источник: Новости науки
МОСКВА, 14 июля /Новости науки/. Исследовательница Института цитологии и генетики СО РАН и Новосибирского государственного университета Анастасия Долматова разработала математическую модель для оценки риска саркопении у пациенток с ревматоидным артритом. Результаты работы представлены на Международной мультиконференции BGRS/SB-2026. Новый инструмент позволяет выявлять пациентов, которым в первую очередь требуется подтверждающая диагностика с помощью двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии, сообщает пресс-служба НГУ.
Саркопения — одно из тяжелых осложнений ревматоидного артрита, связанное с потерей мышечной массы и силы. Основной метод ее диагностики требует дорогостоящего оборудования, доступного далеко не во всех клиниках, тогда как существующие скрининговые методы нередко пропускают до половины пациентов. Новая модель призвана сделать раннее выявление заболевания более доступным и рационально распределить нагрузку на дефицитные диагностические комплексы.
«Я использовала биоинформатические подходы, чтобы создать новый инструмент скрининга, и в результате он показывает риски и первые признаки развития осложнения с высокой точностью», — рассказала Анастасия Долматова.
Модель использует алгоритмы снижения размерности, кластеризации и регрессионного анализа. Для оценки риска ей достаточно данных, которые обычно собирают во время приема ревматолога: результатов лабораторных анализов, антропометрических измерений, показателей объективного осмотра и других клинических параметров. По словам разработчиков, система не заменяет аппаратную диагностику, а помогает определить пациентов, которых необходимо направить на дополнительное обследование.
Работа выполнена совместно со специалистами НИИ клинической и экспериментальной лимфологии. Сейчас исследователи расширяют выборку для проверки устойчивости модели. В ходе анализа уже удалось выявить необычную группу молодых женщин с недавно начавшимся ревматоидным артритом, которые по математическим характеристикам оказались близки к пациенткам с саркопенией. Ученые намерены выяснить, действительно ли они входят в группу повышенного риска. В дальнейшем разработчики не исключают адаптации подобных математических подходов и для прогнозирования других осложнений ревматоидного артрита. Исследование поддержано бюджетным проектом № FWNR-2025-0018 Минобрнауки России.
Саркопения — одно из тяжелых осложнений ревматоидного артрита, связанное с потерей мышечной массы и силы. Основной метод ее диагностики требует дорогостоящего оборудования, доступного далеко не во всех клиниках, тогда как существующие скрининговые методы нередко пропускают до половины пациентов. Новая модель призвана сделать раннее выявление заболевания более доступным и рационально распределить нагрузку на дефицитные диагностические комплексы.
«Я использовала биоинформатические подходы, чтобы создать новый инструмент скрининга, и в результате он показывает риски и первые признаки развития осложнения с высокой точностью», — рассказала Анастасия Долматова.
Модель использует алгоритмы снижения размерности, кластеризации и регрессионного анализа. Для оценки риска ей достаточно данных, которые обычно собирают во время приема ревматолога: результатов лабораторных анализов, антропометрических измерений, показателей объективного осмотра и других клинических параметров. По словам разработчиков, система не заменяет аппаратную диагностику, а помогает определить пациентов, которых необходимо направить на дополнительное обследование.
Работа выполнена совместно со специалистами НИИ клинической и экспериментальной лимфологии. Сейчас исследователи расширяют выборку для проверки устойчивости модели. В ходе анализа уже удалось выявить необычную группу молодых женщин с недавно начавшимся ревматоидным артритом, которые по математическим характеристикам оказались близки к пациенткам с саркопенией. Ученые намерены выяснить, действительно ли они входят в группу повышенного риска. В дальнейшем разработчики не исключают адаптации подобных математических подходов и для прогнозирования других осложнений ревматоидного артрита. Исследование поддержано бюджетным проектом № FWNR-2025-0018 Минобрнауки России.
