Фото из открытых источников
Группа ученых из Италии и США провела исследование, результаты которого опубликовала пресс-служба Католического университета Милана. Биологи обнаружили, что развитие постковидного синдрома у детей сопровождается увеличением концентрации восьми типов белковых молекул, связанных с воспалительными процессами и нарушениями в кровеносных сосудах.
Анализ содержания этих белков с использованием искусственного интеллекта позволяет с высокой точностью — до 93 % — диагностировать наличие этого состояния.
Исследование возглавил научный сотрудник университета Данило Буонсенсо. В ходе работы специалисты изучили образцы крови 112 детей, перенесших COVID-19. Среди них были 34 пациента с подтвержденным постковидным синдромом и дети, пережившие тяжелое течение инфекции. Ученые использовали тест-систему на основе молекул ДНК для анализа концентрации 92 белков, присутствующих в плазме. Затем они сравнили показатели у здоровых детей и тех, кто страдал от последствий болезни, чтобы выявить молекулы, играющие ключевую роль в развитии синдрома.
В результате удалось выделить восемь белковых маркеров, концентрация которых значительно повышалась у детей с постковидным синдромом. Среди этих молекул были CXCL1, CXCL5 и TNFSF11, которые участвуют в процессах воспаления и вызывают нарушения в стенках сосудов. На основе этих данных исследователи разработали алгоритм машинного обучения, способный определять постковидный синдром на основе протеомного анализа крови.
Проверка алгоритма показала его высокую точность в диагностике с минимальным количеством ложных результатов. Такой подход открывает возможность создания доступных и простых тестов для выявления этого состояния у детей. Кроме того, разработанная методика может быть использована для изучения эффективности различных терапий, направленных на лечение постковидного синдрома и восстановление иммунитета.
