English
Русский
Разработка модели визуализации иммунологических показателей для прогнозирования тяжести сердечно-сосудистых заболеваний DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-4-17-25
- Крылов А.С. – младший научный сотрудник ООО «ДИАНАРК»; Москва, Россия; https://orcid.org/0000-0001-7085-3437
- Мягкова М.А. – д.б.н., профессор, главный научный сотрудник Института физиологически активных веществ Федерального исследовательского центра проблем химической физики и медицинской химии Российской академии наук; Московская обл., Черноголовка, Россия; https://orcid.org/0000-0001-7831-7663
- Боброва З.В. – научный сотрудник ООО «ДИАНАРК»; Москва, Россия; https://orcid.org/0000-0002-8073-8763
- Петроченко С.Н. - генеральный директор ООО «ДИАНАРК»; Москва, Россия; https://orcid.org/0000-0003-3656-9007
15 Введение. В работе представлено практическое применение разработанного программного комплекса, предназначенного для визуализации и анализа иммунологических показателей у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ). Основой программного обеспечения стала оригинальная трехмерная математическая модель баланса, которая позволяет интегрировать данные лабораторного иммунохимического анализа в интерактивную графическую систему. Визуализация осуществляется через динамическое изменение угла наклона условной платформы, отражающей суммарное состояние ключевых иммунологических параметров, связанных с патогенезом ССЗ.
Материалы и методы. Проведено исследование уровней естественных антител (е-Ат) к ключевым биорегуляторам – серотонину, дофамину, гистамину и ангиотензину II у пациентов с различными формами сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). Анализ проводился в трех группах: 1) пациенты с артериальной гипертензией (n=45), 2) пациенты с сочетанной патологией – гипертоническая болезнь и ишемическая болезнь сердца (n=53), и 3) контрольная группа (n=41). Уровни антител определяли методом ИФА.
Результаты. Выявлено статистически значимое повышение уровня е-Ат во всех группах пациентов по сравнению с контролем. Наиболее выраженные изменения отмечены у больных со смешанной патологией. Предложена математическая модель баланса, позволяющая интегрировать данные лабораторного анализа и прогнозировать степень тяжести ССЗ. Полученные результаты подтверждены клиническими заключениями обследованных пациентов.
Выводы. Разработан программный продукт, который включает удобный пользовательский интерфейс, меню настроек и шкалу измерения угла отклонения платформы. Разработанная система может быть использована в телемедицинских приложениях для прогнозирования течения заболевания и поддержки принятия клинических решений.
