ISSN 2076-4243 · EISSN 2309-995X

· Язык: ru

Статья: ОЦЕНКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ПРИГОДНОСТИ РАДИОИММУНОКОНЪЮГАТОВ НАНОАНТИТЕЛ ПРОТИВ PD-L1 И HER2/neu ДЛЯ ТЕРАНОСТИКИ ОПУХОЛЕЙ (2026)

Читать

Статья Литература Выпуск Статистика Издательство

Читать онлайн

Цель исследования — оценить возможность использования радиоиммуноконъюгатов (РИК) наноантител против PD-L1 и HER2/neu для диагностики и терапии злокачественных опухолей.

Материалы и методы. Наноантитела к биомаркерам человека PD-L1 и HER2/neu конъюгировали с радионуклидами 68Ga и 177Lu с использованием хелатирующего агента DOTA. Биораспределение РИК исследовали в экспериментальных моделях на мышах F1(DBA/2xBALB/c), которым прививали генно-модифицированные клетки мышиной карциномы CT26, экспрессирующие PD-L1 или HER2/neu человека. РИК, содержащие изотоп 68Ga и предназначенные для выявления опухолей, вводили животным внутривенно в дозе 1,0–1,2 МБк. Накопление радиоактивности в специфических опухолях, несущих биомаркеры человека, оценивали методом прямой дозиметрии через 0,5, 1,5 и 4 ч в сравнении с контрольными опухолями. Для терапии использовали РИК, содержащие 177Lu, которые вводили в дозе 0,8–1,6 МБк и исследовали аналогично в течение 96 ч после введения.

Результаты. После введения мышам РИК, содержащих 68Ga, наибольшую разницу между специфическими и контрольными опухолями наблюдали на сроке 1,5 ч. В это же время отмечалось многократное превышение радиоактивности специфической опухоли над радиоактивностью крови и мышечной ткани, что должно обеспечивать высокую контрастность визуализации. После введения мышам РИК, содержащих 177Lu, радиоактивность в специфических опухолях сохранялась в течение 48 ч, что создавало длительное воздействие радиоизотопа на опухоль. При введении всех РИК происходила быстрая элиминация радиоактивности из крови через мочу, что было связано с использованием наноантител, имеющих молекулярную массу 13 кДа и не содержащих участков взаимодействия с Fc-рецепторами. Отмечено значительное накопление и длительное сохранение радиоактивности в почках. В работе была выявлена зависимость биораспределения радиоактивности от использованного изотопа: нормализованная по времени радиоактивность ряда органов и тканей, включая опухоли, после введения РИК, содержащих 68Ga, была выше, чем после введения РИК той же специфичности, но содержащих радиоизотопы 177Lu.

Заключение. Результаты исследования указывают на функциональную пригодность пар РИК наноантител с радиоизотопами 68Ga и 177Lu для тераностики злокачественных опухолей, экспрессирующих биомаркеры PD-L1 и HER2/neu.

Ключевые фразы: радиоиммуноконъюгаты, наноантитела, РАДИОНУКЛИДЫ, pd-l1, her2neu, тераностика

Автор (ы): АВРОВ К.О. (AVROV K.O.), ШАТИК С.В. (SHATIK S.V.), Шашкова Ольга Александровна (SHashkova O. A.), ПИНЕВИЧ А.А. (PINEVICH A.A.), ТЕРЕХИНА Л.А. (TEREHINA L.A.), ГРЯЗЕВА И.В. (GRYAZEVA I.V.), Зайцев В. В. (Zaytsev V. V.), БЕРЛИНА М.А. (BERLINA M.A.), СТАНЖЕВСКИЙ А.А. (STANZHEVSKIY A.A.), САМОЙЛОВИЧ М.П. (SAMOYLOVICH M.P.)

Журнал: СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕДИЦИНЕ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI: Клиническая медицина
УДК: 615.849. Радиотерапия и рентгенотерапия. Радиология
616. Патология. Клиническая медицина

Для цитирования:

АВРОВ К.О., ШАТИК С.В., ШАШКОВА О. А., ПИНЕВИЧ А.А., ТЕРЕХИНА Л.А., ГРЯЗЕВА И.В., ЗАЙЦЕВ В. В., БЕРЛИНА М.А., СТАНЖЕВСКИЙ А.А., САМОЙЛОВИЧ М.П. ОЦЕНКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ПРИГОДНОСТИ РАДИОИММУНОКОНЪЮГАТОВ НАНОАНТИТЕЛ ПРОТИВ PD-L1 И HER2/NEU ДЛЯ ТЕРАНОСТИКИ ОПУХОЛЕЙ // СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В МЕДИЦИНЕ. 2026. № 2, ТОМ 18

Текстовый фрагмент статьи

Моя история просмотров (1)

01. Статья: О НОВОМ СЛОВАРЕ ПОЭТА (РЕЦ. НА КН.: КРЕТОВ А. А. ЧАСТОТНЫЙ СЛОВАРЬ ПОЭЗИИ И. С. НИКИТИНА. ВОРОНЕЖ: СТ, 2024. 140 С.)

Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.

Создать тему для обсуждения

Список литературы

1. Duan H., Iagaru A., Aparici C.M. Radiotheranostics - precision medicine in nuclear medicine and molecular imaging. Nanotheranostics 2022; 6(1): 103-117,. DOI: 10.7150/ntno.64141
2. Burkett B.J., Bartlett D.J., McGarrah P.W., Lewis A.R., Johnson D.R., Berberoğlu K., Pandey M.K., Packard A.T., Halfdanarson T.R., Hruska C.B., Johnson G.B., Kendi A.T. A review of theranostics: perspectives on emerging approaches and clinical advancements. Radiol Imaging Cancer 2023; 5(4): e220157,. DOI: 10.1148/rycan.220157
3. Strosberg J., El-Haddad G., Wolin E., Hendifar A., Yao J., Chasen B., Mittra E., Kunz P.L., Kulke M.H., Jacene H., Bushnell D., O’Dorisio T.M., Baum R.P., Kulkarni H.R., Caplin M., Lebtahi R., Hobday T., Delpassand E., Van Cutsem E., Benson A., Srirajaskanthan R., Pavel M., Mora J., Berlin J., Grande E., Reed N., Seregni E., Öberg K., Lopera Sierra M., Santoro P., Thevenet T., Erion J.L., Ruszniewski P., Kwekkeboom D., Krenning E; NETTER-1 Trial Investigators. Phase 3 trial of 177Lu-Dotatate for midgut neuroendocrine tumors. N Engl J Med 2017; 376(2): 125-135,. DOI: 10.1056/NEJMoa1607427
4. Chi K.N., Yip S.M., Bauman G., Probst S., Emmenegger U., Kollmannsberger C.K., Martineau P., Niazi T., Pouliot F., Rendon R., Hotte S.J., Laidley D.T., Saad F. 177Lu-PSMA-617 in metastatic castration-resistant prostate cancer: a review of the evidence and implications for Canadian clinical practice. Curr Oncol 2024; 31(3): 1400-1415,. DOI: 10.3390/curroncol31030106
5. Guleria I., Khosroshahi A., Ansari M.J., Habicht A., Azuma M., Yagita H., Noelle R.J., Coyle A., Mellor A.L., Khoury S.J., Sayegh M.H. A critical role for the programmed death ligand 1 in fetomaternal tolerance. J Exp Med 2005; 202(2): 231-237,.
6. Brown J.A., Dorfman D.M., Ma F.R., Sullivan E.L., Munoz O., Wood C.R., Greenfield E.A., Freeman G.J. Blockade of programmed death-1 ligands on dendritic cells enhances T cell activation and cytokine production. J Immunol 2003; 170(3): 1257-1266,. DOI: 10.4049/jimmunol.170.3.1257
7. Iwai Y., Ishida M., Tanaka Y., Okazaki T., Honjo T., Minato N. Involvement of PD-L1 on tumor cells in the escape from host immune system and tumor immunotherapy by PD-L1 blockade. Proc Natl Acad Sci U S A 2002; 99(19): 12293-12297,. DOI: 10.1073/pnas.192461099
8. Lin X., Kang K., Chen P., Zeng Z., Li G., Xiong W., Yi M., Xiang B. Regulatory mechanisms of PD-1/PD-L1 in cancers. Mol Cancer 2024; 23(1): 108,. DOI: 10.1186/s12943-024-02023-w
9. Dong H., Strome S.E., Salomao D.R., Tamura H., Hirano F., Flies D.B., Roche P.C., Lu J., Zhu G., Tamada K., Lennon V.A., Celis E., Chen L. Tumor-associated B7-H1 promotes T-cell apoptosis: a potential mechanism of immune evasion. Nat Med 2002; 8(8): 793-800,. DOI: 10.1038/nm730
10. Cheng X. A comprehensive review of HER2 in cancer biology and therapeutics. Genes (Basel) 2024; 15(7): 903,. DOI: 10.3390/genes15070903
11. Trenker R., Diwanji D., Bingham T., Verba K.A., Jura N. Structural dynamics of the active HER4 and HER2/HER4 complexes is finely tuned by different growth factors and glycosylation. Elife 2024; 12: RP92873,. DOI: 10.7554/eLife.92873
12. Dvir K., Giordano S., Leone J.P. Immunotherapy in breast cancer.Int J Mol Sci 2024; 25(14): 7517,. DOI: 10.3390/ijms25147517
13. Pruszynski M., Leszczuk E., Radchenko V., John K., Bruchertseifer F., Morgenstern A., D’huyvetter M., Lahoutte T. Anti-HER2 nanobody labeled with 225Ac as a potential radiopharmaceutical for TRT. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2016; 43(Suppl 1): S177.
14. Jin B.K., Odongo S., Radwanska M., Magez S. NANOBODIES®: a review of diagnostic and therapeutic applications.Int J Mol Sci 2023; 24(6): 5994,. DOI: 10.3390/ijms24065994
15. Manning D., Santana L.F. Regulating voltage-gated ion channels with nanobodies. Nat Commun 2022; 13(1): 7557,. DOI: 10.1038/s41467-022-35027-5
16. Bridoux J., Broos K., Lecocq Q., Debie P., Martin C., Ballet S., Raes G., Neyt S., Vanhove C., Breckpot K., Devoogdt N., Caveliers V., Keyaerts M., Xavier C. Anti-human PD-L1 nanobody for immuno-PET imaging: validation of a conjugation strategy for clinical translation. Biomolecules 2020; 10(10): 1388,. DOI: 10.3390/biom10101388
17. Zhao L., Gong J., Liao S., Huang W., Zhao J., Xing Y. Preclinical evaluation and preliminary clinical study of 68Ga-NODAGA-NM-01 for PET imaging of PD-L1 expression. Cancer Imaging 2025; 25(1): 6,. DOI: 10.1186/s40644-025-00826-8
18. Vosjan M.J., Perk L.R., Roovers R.C., Visser G.W., Stigter-van Walsum M., van Bergen En Henegouwen P.M., van Dongen G.A. Facile labelling of an anti-epidermal growth factor receptor Nanobody with 68Ga via a novel bifunctional desferal chelate for immuno-PET. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2011; 38(4): 753-763,. DOI: 10.1007/s00259-010-1700-1
19. Gao H., Wu Y., Shi J., Zhang X., Liu T., Hu B., Jia B., Wan Y., Liu Z., Wang F. Nuclear imaging-guided PD-L1 blockade therapy increases effectiveness of cancer immunotherapy. J Immunother Cancer 2020; 8(2): e001156,. DOI: 10.1136/jitc-2020-001156
20. D’Huyvetter M, Vincke C., Xavier C., Aerts A., Impens N., Baatout S., De Raeve H., Muyldermans S., Caveliers V., Devoogdt N., Lahoutte T. Targeted radionuclide therapy with a 177Lu-labeled anti-HER2 nanobody. Theranostics 2014; 4(7): 708-720,. DOI: 10.7150/thno.8156
21. Keyaerts M., Xavier C., Heemskerk J., Devoogdt N., Everaert H., Ackaert C., Vanhoeij M., Duhoux F.P., Gevaert T., Simon P., Schallier D., Fontaine C., Vaneycken I., Vanhove C., De Greve J., Lamote J., Caveliers V., Lahoutte T. Phase I study of 68Ga-HER2-nanobody for PET/CT assessment of HER2 expression in breast carcinoma. J Nucl Med 2016; 57(1): 27-33,. DOI: 10.2967/jnumed.115.162024
22. Gondry O., Caveliers V., Xavier C., Raes L., Vanhoeij M., Verfaillie G., Fontaine C., Glorieus K., De Grève J., Joris S., Luyten I., Zwaenepoel K., Vandenbroucke F., Waelput W., Thyparambil S., Vaneycken I., Cousaert J., Bourgeois S., Devoogdt N., Goethals L., Everaert H., De Geeter F., Lahoutte T., Keyaerts M. Phase II trial assessing the repeatability and tumor uptake of [68Ga]Ga-HER2 single-domain antibody PET/CT in patients with breast carcinoma. J Nucl Med 2024; 65(2): 178-184,. DOI: 10.2967/jnumed.123.266254
23. D’Huyvetter M., Vos J., Caveliers V., Vaneycken I., Heemskerk J., Duhoux F.P., Fontaine C., Vanhoeij M., Windhorst A.D., Aa F.V., Hendrikse N.H., Eersels J.L.E., Everaert H., Gykiere P., Devoogdt N., Raes G., Lahoutte T., Keyaerts M. Phase I trial of 131I-GMIB-anti-HER2-VHH1, a new promising candidate for HER2-targeted radionuclide therapy in breast cancer patients. J Nucl Med 2021; 62(8): 1097-1105,. DOI: 10.2967/jnumed.120.255679
24. Shetty D., Lee Y.S., Jeong J.M. (68)Ga-labeled radiopharmaceuticals for positron emission tomography. Nucl Med Mol Imaging 2010; 44(4): 233-240,. DOI: 10.1007/s13139-010-0056-6
25. Niu T., Fan M., Lin B., Gao F., Tan B., Du X. Current clinical application of lutetium-177 in solid tumors (review). Exp Ther Med 2024; 27(5): 225,. DOI: 10.3892/etm.2024.12514
26. Avrov K.O., Shatik S.V., Zaitsev V.V., Al-Shehadat R.I., Shashkova O.A., Terekhina L.A., Malakhov I.S., Samoylovich M.P. Application of magnetic particles for fast determination of immunoreactive fraction of 68Ga-labelled VHH antibodies to PD-L1. Sovremennye tehnologii v medicine 2023; 15(3): 26-33,. DOI: 10.17691/stm2023.15.3.03
27. Shashkova O.A., Terekhina L.A., Malakhov I.S., Pinevich A.A., Vartanyan N.L., Avrov K.O., Krutetskaya I.Yu., Gryazeva I.V., Berlina M.A., Stolbovaya A.Yu., Smirnov I.V., Fedorenko S.V., Krylova A.A., Nadporojskii M.A., Shatik S.V., Stanzhevskii A.A., Samoilovich M.P. Cell model for testing pharmaceuticals targeting human PD-L1. Sovremennye tehnologii v medicine 2024; 16(5): 5,. DOI: 10.17691/stm2024.16.5.01
28. Chigoho D.M., Bridoux J., Hernot S. Reducing the renal retention of lowto moderate-molecular-weight radiopharmaceuticals. Curr Opin Chem Biol 2021; 63: 219-228,. DOI: 10.1016/j.cbpa.2021.06.008
29. Vegt E., de Jong M., Wetzels J.F., Masereeuw R., Melis M., Oyen W.J., Gotthardt M., Boerman O.C. Renal toxicity of radiolabeled peptides and antibody fragments: mechanisms, impact on radionuclide therapy, and strategies for prevention. J Nucl Med 2010; 51(7): 1049-1058,. DOI: 10.2967/jnumed.110.075101
30. Allen K.J.H., Jiao R., Malo M.E., Frank C., Dadachova E. Biodistribution of a radiolabeled antibody in mice as an approach to evaluating antibody pharmacokinetics. Pharmaceutics 2018; 10(4): 262,. DOI: 10.3390/pharmaceutics10040262
31. Rasaneh S., Rajabi H., Babaei M.H., Johari Daha F. Synthesis and biodistribution studies of 177Lu-trastuzumab as a therapeutic agent in the breast cancer mice model. J Label Compd Radiopharm 2010; 53(9): 575-579,. DOI: 10.1002/jlcr.1780
32. Glatt D.M., Beckford Vera D.R., Parrott M.C., Luft J.C., Benhabbour S.R., Mumper R.J. The interplay of antigen affinity, internalization, and pharmacokinetics on CD44-positive tumor targeting of monoclonal antibodies. Mol Pharm 2016; 13(6): 1894-1903,. DOI: 10.1021/acs.molpharmaceut.6b00063
33. Vivier D., Sharma S.K., Zeglis B.M. Understanding the in vivo fate of radioimmunoconjugates for nuclear imaging. J Labelled Comp Radiopharm 2018; 61(9): 672-692,. DOI: 10.1002/jlcr.3628
34. Roopenian D.C., Akilesh S. FcRn: the neonatal Fc receptor comes of age. Nat Rev Immunol 2007; 7(9): 715-725,. DOI: 10.1038/nri2155
35. Bournazos S., Gupta A., Ravetch J.V. The role of IgG Fc receptors in antibody-dependent enhancement. Nat Rev Immunol 2020; 20(10): 633-643,. DOI: 10.1038/s41577-020-00410-0
36. Rodriguez C., Sarrett S.M., Sebastiano J., Delaney S., McGlone S.A., Hosny M.M., Thau S., Bournazos S., Zeglis B.M. Exploring the interplay between radioimmunoconjugates and Fcγ receptors in genetically engineered mouse models of cancer. ACS Pharmacol Transl Sci 2024; 7(11): 3452-3461,. DOI: 10.1021/acsptsci.4c00275
37. Fu R., Carroll L., Yahioglu G., Aboagye E.O., Miller P.W. Antibody fragment and affibody immunoPET imaging agents: radiolabelling strategies and applications. ChemMedChem 2018; 13(23): 2466-2478,. DOI: 10.1002/cmdc.201800624
38. Altunay B., Morgenroth A., Beheshti M., Vogg A., Wong N.C.L., Ting H.H., Biersack H.J., Stickeler E., Mottaghy F.M. HER2-directed antibodies, affibodies and nanobodies as drug-delivery vehicles in breast cancer with a specific focus on radioimmunotherapy and radioimmunoimaging. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2021; 48(5): 1371-1389,. DOI: 10.1007/s00259-020-05094-1
39. Long X., Cheng S., Lan X., Wei W., Jiang D. Trends in nanobody radiotheranostics. Eur J Nucl Med Mol Imaging 2025; 52(6): 2225-2238,. DOI: 10.1007/s00259-025-07077-6
40. Molitoris B.A., Sandoval R.M., Yadav S.P.S., Wagner M.C. Albumin uptake and processing by the proximal tubule: physiological, pathological, and therapeutic implications. Physiol Rev 2022; 102(4): 1625-1667,. DOI: 10.1152/physrev.00014.2021
41. Bendre S., Zhang Z., Kuo H.T., Rousseau J., Zhang C., Merkens H., Roxin Á., Bénard F., Lin K.S. Evaluation of Met-Val-Lys as a renal brush border enzyme-cleavable linker to reduce kidney uptake of 68Ga-labeled DOTA-conjugated peptides and peptidomimetics. Molecules 2020; 25(17): 3854,. DOI: 10.3390/molecules25173854
42. Wang X., Teng F., Kong L., Yu J. PD-L1 expression in human cancers and its association with clinical outcomes. Onco Targets Ther 2016; 9: 5023-5039,. DOI: 10.2147/OTT.S105862
43. Zanello A., Bortolotti M., Maiello S., Bolognesi A., Polito L. Anti-PD-L1 immunoconjugates for cancer therapy: are available antibodies good carriers for toxic payload delivering? Front Pharmacol 2022; 13: 972046,. DOI: 10.3389/fphar.2022.972046
44. Luna-Gutiérrez M., Azorín-Vega E., Oros-Pantoja R., Ocampo-García B., Cruz-Nova P., Jiménez-Mancilla N., Bravo-Villegas G., Santos-Cuevas C., Meléndez-Alafort L., Ferro-Flores G. Lutetium-177 labeled iPD-L1 as a novel immunomodulator for cancer-targeted radiotherapy. EJNMMI Radiopharm Chem 2025; 10(1): 5,. DOI: 10.1186/s41181-025-00328-9
45. Elster N., Collins D.M., Toomey S., Crown J., Eustace A.J., Hennessy B.T. HER2-family signalling mechanisms, clinical implications and targeting in breast cancer. Breast Cancer Res Treat 2015; 149(1): 5-15,. DOI: 10.1007/s10549-014-3250-x
46. Ertveldt T., De Beck L., De Ridder K., Locy H., de Mey W., Goyvaerts C., Lecocq Q., Ceuppens H., De Vlaeminck Y., Awad R.M., Keyaerts M., Devoogdt N., D’Huyvetter M., Breckpot K., Krasniqi A. Targeted radionuclide therapy with low and high-dose lutetium-177-labeled single domain antibodies induces distinct immune signatures in a mouse melanoma model. Mol Cancer Ther 2022; 21(7): 1136-1148,. DOI: 10.1158/1535-7163.MCT-21-0791
47. Nilofar Danishmalik S., Lee S.H., Sin J.I. Tumor regression is mediated via the induction of HER263-71-specific CD8+ CTL activity in a 4T1.2/HER2 tumor model: no involvement of CD80 in tumor control. Oncotarget 2017; 8(16): 26771-26788,.

Выпуск

№ 2, Том 18 (2026)

Кол-во страниц: 70 страниц

Другие статьи выпуска

ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ВЕЛОЭРГОМЕТРИЧЕСКОЙ ПРОБЫ: ПРОСПЕКТИВНОЕ КОГОРТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ (2026)

Авторы: Березина Е. В., Блинова К. А., Дмитриева О. А., Мишина И. Е.

Цель исследования — разработка оптимального метода прогнозирования результатов велоэргометрической (ВЭМ) пробы на основе параметров, регистрируемых во время теста с шестиминутной ходьбой (ТШХ), с использованием методов машинного обучения.

Материалы и методы. В исследовании участвовали 56 пациентов, перенесших острый инфаркт миокарда и проходивших второй этап кардиореабилитации. Выполнено комплексное обследование, включающее сбор анамнеза, физикальное обследование, антропометрическую оценку, а также симптом-лимитированную ВЭМ-пробу и ТШХ. Во время ТШХ регистрировали пройденную дистанцию, частоту сердечных сокращений, артериальное давление, сатурацию кислорода, воспринимаемое напряжение по шкале Борга, количество пройденных шагов и электрокардиографические данные. Для построения моделей машинного обучения использовали алгоритмы случайного леса, градиентного бустинга, метода k-ближайших соседей и множественной линейной регрессии. Производительность моделей оценивали на основе коэффициента детерминации, средней абсолютной ошибки, среднеквадратичной ошибки и корня из среднеквадратичной ошибки. Для интерпретации результатов применяли SHAPанализ.

Результаты. Модель градиентного бустинга обеспечивает наилучшее качество прогноза с высоким коэффициентом детерминации (R2 около 0,99) и низкими значениями ошибок для обеих целевых метрик: пройденной дистанции в ТШХ и метаболического эквивалента, достигнутого при ВЭМ-пробе. Анализ значимости признаков выявил, что частота сердечных сокращений, возраст и индекс массы тела оказывают наибольшее влияние на прогнозирование дистанции ТШХ, в то время как для прогнозирования метаболического эквивалента наиболее значимыми являются пройденное расстояние, количество пройденных шагов и индекс массы тела.

Заключение. Разработанная модель машинного обучения на основе градиентного бустинга продемонстрировала высокую эффективность в прогнозировании результатов ВЭМ-пробы на основе данных ТШХ. Предложенный метод может служить ценным вспомогательным инструментом для планирования программ кардиореабилитации, особенно в случаях, когда проведение ВЭМ-пробы затруднено или невозможно. Использование SHAP-анализа способствовало пониманию вклада каждого признака в прогноз, повышая доверие к результатам модели.

Сохранить в закладках

НОВЫЙ КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ МЕТОД ОЦЕНКИ УЛЬТРАСТРУКТУРЫ МИТОХОНДРИЙ КАРДИОМИОЦИТОВ УШКА ПРАВОГО ПРЕДСЕРДИЯ (2026)

Авторы: Кужелева Е. А., Гарганеева А. А., Тукиш О. В., Сыромятникова Е. Е., ДОРЖИЕВА Б.Б., Кондратьев М. Ю., АНДРЕЕВ С.Л.

Цель исследования — разработать количественный метод оценки ультраструктуры митохондрий кардиомиоцитов ушка правого предсердия у больных с хронической сердечной недостаточностью (ХСН).

Материалы и методы. В одноцентровое проспективное исследование были включены 39 пациентов в возрасте 67 [58; 71] лет, перенесших коронарное шунтирование. Критериями включения стали наличие сердечной недостаточности с фракцией выброса левого желудочка <50%; атеросклеротические бляшки — 70% и более в двух или трех крупных коронарных артериях; решение кардиокоманды о проведении коронарного шунтирования. Во время операции осуществляли забор биоптата миокарда ушка правого предсердия для электронной микроскопии. Для анализа использовали два расчетных показателя: «общая площадь межфибриллярных митохондрий» и «отношение длины внешней мембраны к длине внутренней мембраны», на основе которых рассчитывали суммарный показатель по формуле «общая площадь межфибриллярных митохондрий» / «отношение длины внешней мембраны к длине внутренней мембраны».

Результаты. Медианные значения расчетных показателей, характеризующих ультраструктуру митохондрий кардиомиоцитов ушка правого предсердия, составили 43,7 [35,9; 54,3]% для показателя «общая площадь межфибриллярных митохондрий»; 31 [25; 37]% — для показателя «отношение длины внешней мембраны к длине внутренней мембраны» и 1,4 [0,95; 2,00] — для суммарного показателя, учитывающего обе ультраструктурные характеристики митохондрий: «общая площадь межфибриллярных митохондрий» / «отношение длины внешней мембраны к длине внутренней мембраны».

Для оценки клинической значимости предложенного интегрального показателя изучены ассоциации полученных значений с наличием фибрилляции предсердий (ФП). Ультраструктурные изменения митохондрий были более выраженными у пациентов с сочетанием ФП и ХСН, однако статистическая значимость различий отдельных показателей не достигалась: общая площадь межфибриллярных митохондрий была ниже в группе с ФП (42% против 49%; p=0,224), отношение длины внешней мембраны к внутренней было выше при ФП (35% против 31%; p=0,125). Величина суммарного показателя оказалась статистически значимо ниже у пациентов с ФП (0,96 против 1,75; p=0,021). Был проведен ROC-анализ для выявления связи между расчетным показателем «общая площадь межфибриллярных митохондрий» / «отношение длины внешней мембраны к длине внутренней мембраны» и наличием ФП; площадь под ROC-кривой (AUC) составила 0,773 (р=0,021).

Заключение. Предложенный суммарный показатель для анализа микрофотографий кардиомиоцитов, рассчитанный как «общая площадь межфибриллярных митохондрий» / «отношение длины внешней мембраны к длине внутренней мембраны», позволяет получить комплексную характеристику митохондрий, учитывающую не только их количество и размеры, но и внутреннюю структуру.

Сохранить в закладках

ДИАГНОСТИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ НОВЫХ МАРКЕРОВ СИСТЕМНОГО ВОСПАЛЕНИЯ (MLR, SIRI, CAR, dNLR, ALB/dNLR) В ПРОГНОЗИРОВАНИИ ТЯЖЕСТИ ПАТОГЕНЕТИЧЕСКИХ ПРИЗНАКОВ РЕВМАТОИДНОГО АРТРИТА (2026)

Авторы: Пухаева Е. Г., БАДТИЕВ А.К., ДЗГОЕВ С.Г., САЛАМОВА Ф.Э., АЛБОРОВА А.В.

Цель исследования — гистологически обосновать диагностический потенциал новых биомаркеров системного воспаления (MLR, SIRI, CAR, dNLR, ALB/dNLR) в оценке выраженности ревматоидного артрита (РА), сформированного у теплокровных животных с генетически обусловленной резистентностью к гипоксии.

Материалы и методы. Модель аутоиммунного РА (опытные группы) формировали подкожным введением полного адъюванта Фрейнда в правую заднюю конечность самцам 8-месячных крыс линий, имеющих высокую (ВУ/SmY) и низкую (НУ/SmY) резистентность к гипоксии. Крысам контрольных групп вводили растворители. Через 35 дней у всех крыс из сердца отбирали кровь. Для расчета новых биомаркеров воспаления — CAR, ALB/dNLR, SIRI, dNLR, NC/LС, MLR — использовали следующие лабораторные показатели: ALB (альбумин), СРБ (C-реактивный белок), MC (моноциты), LC (лимфоциты) и NC (нейтрофилы). Эффективность оценки тяжести заболевания с помощью биомаркеров определяли по результатам гистологического исследования плантарных срезов заплюсневых и плюснефаланговых суставов контрольных и опытных крыс.

Результаты. Генетически обусловленная резистентность к гипоксии является важным фактором в манифестации патогенетических механизмов РА. В случае низкой устойчивости организма к гипоксии наблюдается развитие более тяжелых форм патологии соединительной ткани, чем при высокой устойчивости: НУ/ВУ — 164 балла/113 баллов, p≤0,05. Тяжесть патоморфологических изменений при РА (с учетом устойчивости организма к гипоксии), выявленную гистологически (степень дегенерации хряща НУ/ВУ — 29 баллов/18 баллов, p≤0,01; общее воспаление сустава НУ/ВУ — 37 баллов/26 баллов, p≤0,01; остеолизис НУ/ ВУ — 6 баллов/0 баллов, p≤0,01), наиболее эффективно отображали следующие интегральные индексы воспаления: CAR (НУ/ ВУ — 11,55·10–6 ед./12,73·10–6 ед.), ALB/dNLR (НУ/ВУ — 86,93 ед./78,51 ед.) и SIRI (НУ/ВУ — 0,14 ед./0,19 ед.).

Заключение. Выраженность патоморфологических признаков РА зависит от генетически обусловленной резистентности к гипоксии. Для эффективного прогнозирования заболевания, риска осложнений и результативности назначенного лечения целесообразно использовать новые биомаркеры системного воспаления CAR, ALB/dNLR и SIRI.

Сохранить в закладках

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ВОЗРАСТА ДЕТЕЙ ПО ОРТОПАНТОМОГРАММАМ (ПИЛОТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ) (2026)

Авторы: Полетаева М. П., ВАСИЛЕВСКИЙ Ю.В., ВАЛЕТОВ Д.К., ANGELAKOPOULOS N., ЗОЛОТЕНКОВА Г.В.

Цель исследования — изучить возможность использования технологий искусственного интеллекта для определения возраста детей по рентгеновским снимкам зубов.

Материалы и методы. Проведено ретроспективное исследование, в ходе которого проанализированы ортопантомограммы 322 детей (173 — женского и 149 — мужского пола) в возрасте 4–16 лет. На каждом снимке были аннотированы 14 постоянных зубов нижней челюсти. Обучение нейросетей производили с разбиением данных на тренировочную и тестовую выборку в соотношении 80:20; применяли кросс-валидацию с числом разбиений, равным 5. Оценка возраста решалась как задача регрессии. Процесс обучения и валидации нейросети реализован на языке Python с использованием библиотеки PyTorch. Точность прогнозирования возраста оценивали по коэффициенту детерминации (R2), среднеквадратичной ошибке (MSE) и средней абсолютной ошибке (MAE).

Результаты. Исследование показало, что разработанная модель машинного обучения обладает высокой точностью в оценке возраста детей. Значение средней абсолютной ошибки на кроссвалидацию составило 0,92 года, что существенно меньше ошибки при традиционно используемых ручных методах.

Сохранить в закладках

ЭФФЕКТИВНОСТЬ СЕТЕЙ КОЛМОГОРОВА–АРНОЛЬДА В МАЛЫХ МЕДИЦИНСКИХ ВЫБОРКАХ (НА ПРИМЕРЕ СЕГМЕНТАЦИИ ДВУХМЕРНЫХ МРТ-ИЗОБРАЖЕНИЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА) (2026)

Авторы: МАНЖОС Г.Ю., ТОМИЛОВ И.В., ГОНЧАРОВ В.В., ЯШИН К.С.

Цель исследования — оценка эффективности архитектуры нейронной сети KANU-Net 2D, основанной на архитектуре UNet, в задаче сегментации двухмерных МРТ-изображений головного мозга из набора данных BraTS при ограниченном количестве обучающих примеров.

Материалы и методы. В рамках работы были проведены эксперименты с подвыборками объемом 50, 100 и 150 изображений. Описаны этапы предобработки данных, включая нормализацию, гамма-коррекцию, обрезку и аугментацию. В качестве функции потерь использовали комбинацию Dice loss и BCE loss. Оптимизацию сети проводили с помощью AdamW. Производительность работы сети оценивали с использованием метрик Accuracy и коэффициента Dice для каждого региона и его среднего значения.

Результаты. Экспериментально продемонстрировано, что KANU-Net 2D достигает конкурентоспособной производительности, сравнимой с современными SOTA-моделями сверточных нейронных сетей, при обучении на малых выборках. В частности, средний коэффициент Dice составил 0,851 при использовании 100 обучающих примеров.

Заключение. Проведенные исследования показали, что сеть KANU-Net 2D превосходит модель для сегментации MedDANet как по среднему значению, так и по отдельным классам. Эффективность модели для различных зон опухоли обусловливает возможность адаптации подхода на основе KAN (сети Колмогорова–Арнольда) к различным характеристикам изображений в задаче медицинской сегментации. Полученные результаты подчеркивают несомненную перспективность применения KAN для сегментации медицинских изображений на малых выборках и могут служить фундаментом для проведения дальнейших исследований в этой области.

Сохранить в закладках

Статистика статьи

Статистика просмотров за 2026 год.

Издательство

Издательство: ПИМУ
Регион: Россия, Нижний Новгород
Почтовый адрес: Верхне-Волжская наб., 18/1
Юр. адрес: Верхне-Волжская наб., 18/1
ФИО: Карякин Николай Николаевич (ректор)
E-mail адрес: rector@pimunn.net
Контактный телефон: +7 (831) 4360030
Сайт: https://pimunn.ru/

Все права на тексты и товарные знаки принадлежат их законным владельцам. Подробнее...

Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.

Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.

Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!

Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.

Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.

Спасибо, понятно.

Сказать «Спасибо»

Вы можете поблагодарить автора за публикацию. Ему (ей) будет приятно.

Наведите камеру на QR-код, чтобы открыть моб. версию страницы.