Сборник содержит материалы научной мультиконференции «Биотех- нология медицине будущего»

Поиск метаболомных маркеров рассеянного склероза,
оценка эффективности диагностических моделей
Касакин М.Ф.
1
, Рогачев А.Д.
2,3
, Предтеченская Е.В.
2,4
, Заиграев В.Ю.
3,4
, Коваль В.В.
1
, 
Покровский А.Г.
2
1
Институт химической биологии и фундаментальной медицины СО РАН,
Новосибирск, Россия 
2
Новосибирский государственный университет, Новосибирск, Россия 
3
Новосибирский институт органической химии им. Н. Н. Ворожцова СО РАН, 
Новосибирск, Россия 
4
Городская клиническая больница скорой медицинской помощи №2, Новосибирск, Россия
Рассеянный склероз (РС) – это воспалительное аутоиммунное заболевание, вызы- 
вающее диемиелинизацию аксонов нервных клеток, что в конце концов приводит
к инвалидности. Существуют две основные гипотезы о механизме развития заболе-
вания: димиелинизация и вторично прогрессирующая нейродегенерация, вызывающая 
разрушение аксонов, и гипотеза о параллельном протекании независимых процессов. 
Известно, что при РС происходит нарушение функционирования митохондрий, сопро-
вождающееся нарушением метаболизма аминокислот и жирных кислот. Наша работа 
посвящена изучению профиля ацилкарнитинов и аминокислот в сухих пятнах плазмы 
крови методом ВЭЖХ-МС/МС с целью поиска биомаркеров рецидивирующе-ремитти-
рующего типа рассеянного склероза (РРРС).
Одним из механизмов димиелинизации является 
механизм глутаматной токсичности, при которой наблю-
дается повышение концентрации глутамата в нервной 
ткани. В нашей работе мы также наблюдали повышенные 
концентрации глутамата в плазме в группе РРРС (Ср. 
знач.: 80.1 мкмоль/л, Ст. откл. 95%: 29.9, 22 пациента) по 
сравнению с контрольной группой (63.0 мкмоль/л и 18.2 
соответственно, 22 волонтера). Кроме глутамата были 
выявлены 4 метаболита, имеющие пониженные концен-
трации в группе РРРС (p < 0.05): лейцин и изолейцин, 
валин и деценоилкарнитин (C10:1-карнитин). Диагно-
стическая эффективность индивидуальных маркеров 
(Glu, Leu/Ile, Val, C10:1-карнитин), моделей на основе 
нескольких маркеров и многовариантных моделей с уменьшением размерности (дискри-
минантный анализ наименьших квадратов PLS-DA, линейный дискриминантный анализ 
на основе метода главных компонент) сравнивалась на ROC графиках в кросс-валидации 
(20 повторов, 5 слоев) на выборке, содержащей 34 образца. 10 образцов были определены 
в независимую выборку для валидации моделей. Общая линейная модель регрессии 
(GLM) на основе 5 метаболитов (AUC=0.783) и модель на основе алгоритма Random 
Forest (RF, AUC=0.769) оказались наиболее эффективными в режиме кросс-валидации на 
обучающей группе (34 образца, рис 1). Валидация на независимой выборке показала, что 
модель RF (AUC=0.72) на основе 5 метаболитов имеет самую высокую эффективность
из рассмотренных.
Найденные корреляции в профиле аминокислот и ацилкарнитинов могут быть 
использованы в дальнейшем при разработке систем поддержки врачебного решения 
для ранней диагностики РРРС. Наши данные к настоящему времени представляют 
наиболее полное описание изменений в профиле аминокислот и ацилкарнитинов
в плазме крови, связанных с развитием РС. 
Исследование было поддержано проектом федерального бюджета № 0309-2019-0007.
Рис. 1. Сравнение диагоностических ха-
рактеристик моделей в кросс-валидации 
(20 повторов, 5 слоев) на обучающей вы-
борке (34 образца
)

---

Всероссийская мультиконференция с международным участием «Биотехнология – медицине будущего»
29 июня - 2 июля 2019 г., г. Новосибирск, Россия
84