Дифференциальная диагностика туберкулеза и саркоидоза относится к наиболее сложным задачам пульмонологии и фтизиатрии. Схожесть клинико‑рентгенологических и морфологических признаков приводит к ошибкам в 40–60% случаев, что критично: саркоидоз незаразен и требует принципиально иной схемы лечения.
Традиционные подходы к диагностике зачастую либо не позволяют надежно отличить одно заболевание от другого, либо требуют получения биопсийного материала, что болезненно, сложно и сопряжено с рисками для пациента. Новый метод, предложенный учеными Санкт‑Петербургского университета, основан на математическом анализе концентраций определенных клеток в периферической крови и полностью исключает необходимость инвазивного вмешательства. Таким образом, это существенно упрощает процедуру. Вместо биопсии достаточно обычного анализа крови из вены.
Для построения диагностической модели исследователи использовали комбинацию различных подходов к машинному обучению: символьную регрессию и прямую многокритериальную оптимизацию чувствительности и специфичности методом роя частиц. В результате была создана схема, которая не просто выдает результат «туберкулез» или «саркоидоз», но и определяет категорию пациентов, для которых диагноз математически остается неопределенным. Такие пациенты относятся к категории «сомнительно» и нуждаются в дополнительном обследовании. В таком случае это повод прицельно направить человека на углубленную диагностику, чтобы исключить малейшую ошибку. Такой подход страхует врача от ложной уверенности там, где клиническая картина действительно неоднозначна.
Испытания показали высокую эффективность подхода: чувствительность метода к саркоидозу составила 90,5%, а к туберкулезу — 88,5%. Кроме того, важным преимуществом разработки является ее полная автоматизация. Врачу‑клиницисту достаточно внести данные иммунологического исследования в программу, после чего алгоритм, основанный на запатентованной формуле, сам проведет расчет и отнесет пациента к группе высокого риска по тому или иному заболеванию.
Таким образом, разработанный учеными СПбГУ метод позволяет математически корректно разделить два гранулематозных процесса, создавая научную основу для своевременного назначения патогенетической терапии и снижения числа диагностических ошибок без проведения биопсии.
Работа проводилось по программ мегагрантов Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в лаборатории «Вероятностные методы в анализе» СПбГУ. Результаты исследования подтверждены патентом.