Используя методы газовой хроматографии, масс-спектрометрии и нейросетей, китайские исследователи создали устройство для ранней диагностики болезни Паркинсона. Новый инструмент дешевле существующих способов скрининга и, предположительно, эффективнее, так как может обнаруживать патологию с высокой точностью.
Заболевание Паркинсона — второе после болезни Альцгеймера по распространенности сложное прогрессирующее нейродегенеративное заболевание. Для эффективного лечения пациентов критически важно выявить болезнь на ранней стадии, однако симптомы на начальном этапе могут быть неспецифичными, что усложняет диагностику. Современные тесты, такие как клинические оценочные шкалы и нейровизуализация, могут быть субъективными и дорогими.
Ранее проведенные исследования установили, что изменения состава кожного сала человека позволяют точно определить наличие этой болезни. При патологии жировые вещества, выделяемые сальными железами, приобретают специфический запах при развитии болезни из-за системного воспаления. Однако этот косвенный способ диагностики может быть неточным, так как выработка себума и его состав изменяются под воздействием внешних факторов: повышенной влажности воздуха или активного солнца.
Исследователи Чжэцзянского университета (Китай) заметили, что кожа слухового прохода защищена от внешних воздействий, а значит, анализ ушной серы, состоящей из кожного сала, может помочь в выявлении болезни Паркинсона.
Учёные создали методику диагностики, которая изучает летучие органические соединения в выделениях из ушного канала при помощи нейросети. хроматографию—масс-спектрометриюАналитический метод основывается на использовании комбинации хроматографа и масс-спектрометра для количественного и качественного анализа компонентов в сложных смесях.
Учёные исследовали четыре компонента (этилбензол, 4-этилтолуол, пентаналь и 2-пентадецил-1,3-диоксолан) как биомаркеры болезни, чтобы отличить больных от здоровых людей. Из ушей взяли мазки у 209 человек, из которых у 108 была диагностирована болезнь Паркинсона. В ходе анализа выделений исследователи обнаружили различия в компонентах.
Разработчики обучили нейросеть на собранных данных, и модель классифицировала образцы ушной серы с точностью 94,4 процента. При этом скрининг показал положительные результаты и может стать эффективным инструментом ранней диагностики при дальнейшей доработки.
Научная работа опубликована в журнале Analytical Chemistry.
