Научные достижения химического факультета
17.09.2020
Химики МГУ создали универсальную схему анализа
метаболитов в человеческом организме
Схема разложения аналитического сигнала на компоненты
Сотрудники Химического факультета им. М.В.
Ломоносова разработали аналитическую схему, позволяющую по химическим
"отпечаткам пальцев" делать заключения о процессах, протекающих в организме.
Схема пригодится и врачам, и фармакологам, и экологам и даже пищевикам.
Совокупность низкомолекулярных соединений (углеводы,
аминокислоты, органические кислоты, нуклеотиды и другие органические молекулы)
в организме называют метаболомом. Определение состава метаболома важно для
динамического анализа процессов, происходящих в организме. При нормальных
условиях содержание соединений варьируется в некоторых пределах. При развитие
заболевания метаболом пораженной ткани может резко измениться, и экстремальные
(низкие или высокие) концентрации веществ могут стать биомаркерами процессов.
Десятки биомаркеров уже нашли широкое применение в клинической практике:
определение уровня креатинина в крови и моче используют для оценки функции
почек, анализ на содержание желчных кислот в крови — функции печени. Междисциплинарная научная область, возникшая на стыке
молекулярной биологии, биохимии и медицины - метаболомика, изучает качественный
и количественный состав метаболома клетки, ткани или организма и его изменения
во времени. Помимо обнаружения заболеваний, метаболомика помогает в поиске
новых лекарственных средств, в микробиологии, пищевой химии, а также
мониторинге состояния окружающей среды.
В метаболомике до сих пор нет единой процедуры анализа
данных. Дело в том, что экспериментальные данные могут быть получены из
десятков серий измерений биологических образцов в разных условиях. Для анализа
таких данных используют различные статистические методы, которые позволяют
подтвердить или опровергнуть гипотезы. В зависимости от принятых в конкретной
лаборатории приемов и имеющегося опыта, статистический анализ проводят самыми
разнообразными способами, долго выбирая условия и методы. Сотрудники
Химического факультета МГУ предложили универсальную рабочую схему анализа
метаболома, комбинировав существующие статистические методики. Ученые собрали
несколько десятков наборов экспериментальных данных из открытых репозиториев.
Экспериментальные данные (анализы 8 добровольцев, 20 пациентов с колоректальным
раком до операции и 12 пациентов после операции), предоставленных из НМИЦ
колопроктологии имени А.Н. Рыжих, ученые использовали для первичной оптимизации
схемы анализа данных.
"По формальным признакам, используемый нами подход
никто в таком виде до этого не использовал, мы объединили существующие подходы
с некоторыми изменениями. Нашу работу выгодно отличает от прочих
беспрецедентный объем валидации - 36 наборов данных, тогда как обычно
ограничиваются тремя-пятью", - прокомментировал один из авторов работы, младший
научный сотрудник кафедры аналитической химии Химического
факультета МГУ Иван Плющенко.
Метаболом анализируют с помощью мощных методов,
позволяющих определять в образце тысячи соединений. В то же время, из-за
большого числа компонентов анализатор прибора загрязняется и итоговый сигнал
прибора искажается. Поэтому необходимо проводить коррекцию сигнала, особенно в случае
объемных исследований.
Ученые использовали методы машинного обучения,
характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение
моделей в процессе решения множества сходных задач. Для этого исходный набор
данных многократно разбивают на две части — один набор используют для
построения оптимальной модели, а второй - для проверки характеристик модели.
Методика включает в себя комбинацию мощных методов машинного обучения,
статистического анализа и коррекцию дрейфа сигнала приборов, что позволяет
решать задачи классификации и выделять минимально необходимый для правильной
классификации набор биомаркеров.
Разработанный сотрудниками МГУ подход призван
стандартизировать процедуру анализа данных в метаболомике. Все вычисления
выполнены в одной программе, на одном языке программирования и бесплатно
распространяется. Процесс вычисления может быть ускорен за счет параллельных
вычислений.
|
Результаты исследования опубликованы в журнале Analytical
Methods и проиллюстрированы на обложке номера.
|
Источник изображения - Иван Плющенко
