Сочетание методов спектрального анализа и машинного обучения для малоинвазивной диагностики и контроля лечения заболеваний мочеполовой системы

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 23-73-01139

НазваниеСочетание методов спектрального анализа и машинного обучения для малоинвазивной диагностики и контроля лечения заболеваний мочеполовой системы

Руководитель Бойченко Екатерина Сергеевна, Кандидат технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет" , г Санкт-Петербург

Конкурс №84 - Конкурс 2023 года «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 03 - Химия и науки о материалах; 03-205 - Аналитическая химия

Ключевые слова спектроскопия, ближняя инфракрасная спектроскопия, машинное обучение, мочеполовая система, диагностика заболеваний, онкология, мочекаменная болезнь, анализ мочи, молекулярные эмиттеры

Код ГРНТИ31.19.00

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Заболевания органов мочеполовой системы оказывают негативное влияние на качество и продолжительность жизни пациентов, занимая 4-е место в общей статистике заболеваемости населения России. При этом одна из самых распространенных урологических патологий – мочекаменная болезнь – не входит в программу диспансерного наблюдения в России и часто выявляется уже на стадии проявления симптомов, схожая ситуация наблюдается и со злокачественными новообразованиями. Таким образом, для эффективного скрининга, своевременного диагностирования и надежного контроля лечения заболеваний органов мочеполовой системы необходим развитый комплекс методов физико-химического анализа многокомпонентных биологических образцов. Подавляющее большинство имеющихся методов решения поставленных задач не позволяют получать результаты и принимать медицинские решения в режиме реального времени. В то же время, выбор тактики лечения и профилактики рецидива мочекаменной болезни во многом определяется не только расположением и величиной камня, но и его химическим составом, хотя методик достоверного определения состава камня до его удаления в рекомендациях не предложено. Таким образом, разработка метода анализа состава мочевого камня in vivo позволит более эффективно выводить камни из организма пациента и выбирать персонализированную тактику профилактики рецидивов заболевания. Перспективным направлением в области скрининга МКБ является биохимический анализ мочи. Развитие методов быстрого анализа мочи на целевые компоненты (урат-, оксалат-, цитрат-, фосфат-ионы), в том числе доступных для самостоятельного использования пациентами, актуально для скрининга МКБ и классификации пациентов по группам риска ее развития, а также для эффективного контроля состояния пациентов после лечения. В оперативном лечении рака органов мочеполовой системы также наблюдается тенденция перехода к мягким, органосохраняющим тактикам, что требует разработки методов оценки края резекции в ходе операции на наличие остаточных опухолевых клеток. Существующие методы оценки границ опухоли являются в основном постоперационными либо требуют дополнительного врачебного персонала и специфического оборудования, что существенно удлиняет время операции и увеличивает риск осложнений. Создание инструмента, который позволит хирургу в режиме реального времени надежно определять наличие или отсутствие злокачественных клеток на краях оперируемой области, позволит сократить количество повторных операций и улучшить прогноз выживаемости пациентов. Методы спектрального анализа, в частности, ближняя инфракрасная спектроскопия обладают неоспоримыми преимуществами для решения поставленных задач: быстрота анализа, наличие выносных зондов для проведения измерений в условиях операции, отсутствие пробоподготовки. Поэтому данный проект направлен на развитие методов спектрального анализа в сочетании с машинным обучением для малоинвазивной диагностики и контроля лечения заболеваний мочеполовой системы. В связи с применением алгоритмов машинного обучения для обработки спектральных данных и построения классификационных моделей возникает вопрос о размерах доступных выборок и их представительности с учетом специфики биологических образцов и их доступности. Поэтому методы искусственного расширения, или аугментации, выборок спектральных данных – это перспективное направление исследований в области применения спектроскопии в медицинских исследованиях в целом, которое также будет изучаться в заявленном проекте.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Бойченко Е.С., Паронников М.В., Кирсанов Д.О. Pilot Study on the Qualitative Analysis of Urinary Stones Using Near-Infrared Spectroscopy and Chemometrics Engineering Proceedings, том 48, выпуск 1, стр. 64-69 (год публикации - 2023)
10.3390/CSAC2023-15162

2. Деев В.А., Панчук В.В., Бойченко Е.С., Кирсанов Д.О. Spectrum is a picture: Feasibility study of two-dimensional convolutional neural networks in spectral processing Microchemical Journal, Volume 205, 111329 (год публикации - 2024)
10.1016/j.microc.2024.111329

3. Суркова А.А., Бойченко Е.С., Бибикова О.В., Артюшенко В.Г., Мункан, Е., Ценкова, Р. Near‐Infrared Spectroscopy and Aquaphotomics in Cancer Research: A Pilot Study Journal of Chemometrics, e3600 (год публикации - 2024)
10.1002/cem.3600

4. Бойченко Е.С., Смольянов Н.А., Ашина Ю.С., Хистяева В.В., Грачева Е.В., Кирсанов Д.О. Luminescent filaments based on polymer modified with Eu(III) complexes for three-dimensional printing of simple spectrophotometric devices for chemical analysis Polymer Engineering & Science, 2024;1‐10 (год публикации - 2024)
10.1002/pen.27033

5. Бойченко Е.С., Паронников М.В., Резниченко А.А., Королев Д.А., Протощак В.В., Кирсанов Д.О. Classification of urinary stones using near-infrared spectroscopy and chemometrics: a promising method for intraoperative application Analytica Chimica Acta, Volume 1354, 8 June 2025, 344007 (год публикации - 2025)
10.1016/j.aca.2025.344007

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
Заболевания мочеполовой системы серьезно снижают качество жизни пациентов и требуют своевременной диагностики для предотвращения рецидивов. Однако существующие лабораторные методы, несмотря на высокую точность, часто оказываются слишком медленными для принятия оперативных решений, особенно во время хирургических вмешательств. В ходе этапа второго проекта были разработаны методики анализа биологических образцов, сочетающие спектроскопию в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК) с алгоритмами хемометрики, а также колориметрические методы. Основное внимание уделялось решению актуальных медицинских задач в области урологии – диагностике мочекаменной болезни и онкологических заболеваний. Одним из ключевых достижений стало создание методики экспресс-анализа состава мочевых камней непосредственно во время хирургических операций. На основе выборки из 260 образцов конкрементов разработана трехклассовая классификационная модель, позволяющая с высокой точностью (до 97% для оксалатов) определять тип камней по их БИК-спектрам. Особый интерес представляет успешная апробация метода в реальных клинических условиях и возможность обучения классификационной модели на архивных образцах. Для повышения точности были предложены практические рекомендации, включая использование зондов меньшего диаметра и многократные измерения в разных точках камня. Параллельно велась работа по созданию экспресс-методов анализа мочи. Здесь применен оригинальный подход с использованием 3D-печатных кювет, модифицированных люминесцентными комплексами европия. Простота изготовления и стабильность сигнала делают эту разработку перспективной для клинической практики. Другой важный результат – колориметрический метод определения цитратов в моче, показавший удовлетворительную точность (средняя ошибка 15-18%) при анализе как модельных, так и реальных образцов. В области онкодиагностики исследованы возможности БИК-спектроскопии для выявления злокачественных изменений. На примере анализа тканей простаты продемонстрирована принципиальная возможность дифференциации здоровых и пораженных участков. Также перспективным оказалось применение аквафотомного подхода, выявляющего изменения в структуре водной матрицы биологических жидкостей. Обнаружены характерные спектральные паттерны в плазме, сыворотке крови и моче онкологических пациентов и здоровых людей. Для решения проблемы ограниченного объема экспериментальных данных протестирован метод генерации синтетических БИК-спектров с использованием генеративно-состязательных сетей. Оптимизированная архитектура нейросети позволила существенно расширить обучающие выборки, что в большинстве случаев повысило точность классификационных моделей для оксалатных и уратных камней. Результаты проекта нашли отражение в публикациях в международных научных журналах, включая Analytica Chimica Acta (Q1), Polymer Engineering and Science (Q2) и Journal of Chemometrics (Q3). Полученные разработки открывают новые возможности для быстрой и точной диагностики в урологии и онкологии, в том числе в интраоперационном режиме. Работы, выполненные в ходе проекта, освещались в нескольких научно-популярных статьях (https://наука.рф/news/khimiki-sozdali-spektrofotometr-v-kyuvete/, https://scientificrussia.ru/articles/spektrofotometr-v-kuvete-sozdali-v-spbgu).

Публикации