Реализованные проекты
Одно из готовых решений представлено учеными Уральского государственного медицинского университета (УрГМУ). Специалисты разработали способ хирургического гемостаза при лапароскопической цистэктомии эндометриоидных кист яичников. Метод предполагает использование аутологичного фибринового клея, обогащенного тромбоцитами, который получают из венозной крови самой пациентки. После удаления эндометриоидной кисты его распыляют на кровоточащую поверхность коркового слоя яичника и сосудистые структуры. Клей образует гемостатическое покрытие, а при сохраняющейся капиллярной кровоточивости можно нанести дополнительный слой препарата.
Подход, по мнению разработчиков, позволяет отказаться от термического воздействия на ткани яичника при остановке кровотечения, что потенциально снижает риск повреждения овариальной паренхимы, и сохранить репродуктивный потенциал пациенток.
Эффективность метода оценили в проспективном когортном сравнительном исследовании с участием 72 пациенток репродуктивного возраста с эндометриомами яичников. Участниц разделили на две группы по 36 человек: в первой для гемостаза применяли аутологичный фибриновый клей, во второй – биполярную коагуляцию. Через шесть месяцев после операции уровень антимюллерова гормона (АМГ), характеризующего овариальный резерв, в группе фибринового клея составил 3,85 нг/мл против 2,1 нг/мл в группе коагуляции.
Еще одна новая технология в области женского здоровья была разработана в РНЦХ им. Б.В. Петровского. Ученые представили способ пре- и постнатальной диагностики HELLP-синдрома – тяжелого осложнения беременности, характеризующегося гемолизом, повышением активности печеночных ферментов и снижением количества тромбоцитов. В пренатальном варианте метод предусматривает анализ крови беременной в III триместре: оцениваются уровни альбумина, фибриногена и АСТ, после чего с помощью расчетной формулы определяется вероятность наличия синдрома. При значении показателя ниже 50% HELLP-синдром не диагностируется, при значении 50% и выше вероятность считается достаточной для его выявления согласно разработанному алгоритму.
Постнатальный вариант дополнительно предусматривает определение количества тромбоцитов и уровня АСТ, а также морфометрическое и иммуногистохимическое исследование образца плаценты. В частности, оценивается размер синцитиальных почек и степень окрашивания ворсинчатого дерева антителами к плацентарному лактогену.
В Санкт-Петербургском государственном педиатрическом медицинском университете (СПбГПМУ) разработали способ прогнозирования исходов программы экстракорпорального оплодотворения (ЭКО) у пациенток с бесплодием. До проведения процедуры и переноса эмбриона у пациентки определяют наличие или отсутствие хронического эндометрита, а также абсолютное количество лимфоцитов, моноцитов, нейтрофилов и тромбоцитов. На основании этих показателей рассчитывается моноцитарно-лимфоцитарное соотношение (MLR) и системный иммуно-воспалительный индекс (SII). Полученные показатели используются для расчета вероятности наступления клинической беременности, который производится по аналогии с разработкой РНЦХ: при значении вероятности ниже 50% алгоритм прогнозирует неблагоприятный исход программы, при 50% и выше – наступление беременности.
Разрабатываемые технологии
Среди технологий, находящихся в процессе разработки, – проект ООО «АИ Лаб» по созданию ИИ-платформы персонализированного планирования и сопровождения беременности. На разработку Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере выделил 5 млн рублей. Разработчики планируют использовать мультимодальный анализ медданных, ИИ-технологии и оценку индивидуальных рисков. При этом часть вычислений предполагается выполнять непосредственно на мобильном устройстве – для этого создается автономное reasoning-ядро, которому не потребуется постоянное подключение к облачным сервисам.
Платформа, по замыслу специалистов, должна обрабатывать разнородные медицинские данные, формировать объяснимые результаты и учитывать клинические рекомендации. Отдельное направление проекта – защита мединформации и минимизация ее передачи во внешние системы. На первом этапе разработчики планируют подготовить обучающие и валидационные наборы данных, определить требования к их структуре и качеству и создать прототипы основных модулей. На втором – расширить систему на второй и третий триместры, повысить энергоэффективность и устойчивость интерфейса, а также создать контур информационной безопасности. В него войдет шифрование, контроль доступа, функция передачи данных врачу и подписанные офлайн-обновления протоколов.
Кроме того, в Кубанском государственном медицинском университете (КубГМУ) при поддержке РНФ, направившего 3 млн рублей до 2027 года, разработают методы ранней диагностики и прогнозирования спонтанных экстремально ранних преждевременных родов. Исследователи рассчитывают оценить совокупный вклад материнских, плодовых и плацентарных маркеров, определяемых на сроке 18–27,6 недели беременности, и на основе выявленных факторов риска создать прогностические модели для выделения беременных с высокой вероятностью экстремально раннего родоразрешения. В ходе проекта ученые проведут набор пациенток, ультразвуковые исследования и забор биоматериала, а также морфологический и иммуногистохимический анализ плацент. Полученные данные будут использоваться для статистического моделирования и подготовки научных публикаций.
Исследования
Исследования также являются частью программ по развитию медпомощи женщинам. Так, специалисты Тихоокеанского госмедуниверситета и Приморского краевого онкологического диспансера провели обзор подходов к сохранению фертильности у женщин с гиперпластическими и онкологическими заболеваниями эндометрия.
По данным работы, универсальным способом сохранения репродуктивного потенциала является криоконсервация ооцитов или эмбрионов. В дальнейшем для реализации репродуктивной функции могут также применяться вспомогательные репродуктивные технологии и суррогатное материнство. Исследователи отмечают отсутствие стандартизированных подходов к оценке восстановления рецептивности эндометрия после лечения, что осложняет планирование беременности у пациенток после органосохраняющей терапии.
Еще одна работа представлена учеными Петрозаводского государственного университета. Специалисты сравнили восемь алгоритмов машинного обучения с алгоритмом Фонда медицины плода (Fetal Medicine Foundation, FMF) для прогнозирования преэклампсии в I триместре беременности.
В ретроспективном исследовании использовали независимые выборки по 7 581 участнику для разработки и внешней валидации моделей. Исследователи оценивали прогнозирование ранней, поздней, тяжелой и преждевременной преэклампсии. Модели тестировали поэтапно: сначала использовали клинические и анамнестические данные, затем добавляли биофизические показатели – среднее артериальное давление и индекс пульсации маточной артерии, а на следующем этапе – биохимические маркеры PlGF и PAPP-A. На уровне модели с полным набором предикторов логистическая регрессия показала наибольшую дискриминационную способность. Для ранней преэклампсии AUC составила 0,976, для поздней – 0,837, для тяжелой – 0,885, для преждевременной – 0,908. При этом логистическая регрессия продемонстрировала наиболее стабильную калибровку среди изученных моделей.
Нелинейные алгоритмы и стекинг не дали существенного преимущества перед логистической регрессией. Для преждевременной преэклампсии показатели логистической модели и алгоритма FMF оказались сопоставимыми по дискриминационной способности, однако логистическая регрессия показала более точную калибровку в российской популяции.
Авторы также обнаружили, что алгоритм FMF может некорректно оценивать риск в российской выборке: для некоторых исходов он переоценивал вероятность заболевания, а для поздней преэклампсии демонстрировал недостаточную калибровку. Внешняя валидация подтвердила надежность моделей на уровнях, включавших клинические и биофизические показатели. Результаты для полного набора маркеров пока остаются предварительными из-за меньшего объема выборки.
