25–26 июня 2026 года в Екатеринбурге прошла научная конференция «Математика в медицине», объединившая исследователей, работающих на стыке точных наук и здравоохранения. Южно-Уральский государственный университет на мероприятии представили кандидаты химических наук Татьяна Крупнова и Ольга Ракова. Они выступили докладами, посвященными математическому прогнозированию рисков для здоровья на основе элементного состава биологических сред. О своих результатах они и расскажут в эксклюзивном интервью.
Работы реализуются в рамках гранта Российского научного фонда № 25-27-00030.
– Татьяна Георгиевна, в центре Вашего доклада – очень актуальная тема тяжелого течения COVID-19. Какие неожиданные результаты Вы получили?
Т.К. – Мы поставили перед собой цель: определить, какие именно факторы – будь то содержание меди и цинка, их соотношение, или же сопутствующие заболевания – достоверно связаны с летальностью пациентов в отделении реанимации. Для этого мы использовали регрессию Кокса и деревья классификации (CRT). В исследовании участвовали 189 пациентов ковидного госпиталя Челябинска в 2022 году, пробы отбирал соавтор работы Станислав Фёдоров. Мы учитывали смертность вплоть до момента выписки.
Главный вывод оказался весьма показательным: высокое значение соотношения медь/цинк (Cu/Zn) является мощнейшим фактором риска. Согласно регрессионной модели, увеличение этого соотношения на одну единицу повышает риск смерти в 13,3 раза. Также в число независимых факторов риска вошли онкологические заболевания, ВИЧ и патологии почек.
– Каким образом Вы использовали деревья решений в своей работе?
Т.К. – Дерево решений позволило нам найти конкретные пороговые значения. Например, при отсутствии онкологии выживаемость составила почти 77%, но, если у пациента был онкологический диагноз и соотношение Cu/Zn было ниже 0,285, выживаемость падала до 45%. Интересный парадокс: при наличии онкологии и высоком Cu/Zn (>0,285) выживаемость, наоборот, возрастала до 72,7%. Мы предполагаем, что это связано с компенсаторными механизмами, ведь медь – прооксидант, а цинк – антиоксидант, и их баланс критичен для окислительного стресса. Лучший прогноз (выживаемость выше 90%) мы получили для пациентов без онкологии, без ВИЧ и с низким показателем Cu/Zn. Общая точность нашей модели составила 73,4%.
– Ольга Викторовна, Вы в своем исследовании пошли еще дальше и предложили использовать для прогнозов не кровь, а волосы. Чем это удобно?
О.Р. – Это неинвазивный метод, который гораздо удобнее и безопаснее для пациента. В рамках работы мы изучали связь между содержанием тяжелых металлов в волосах жителей Челябинска и развитием кардиометаболического синдрома (КМС). Мы собрали и проанализировали пробы у 300 человек, а также исследовали частицы пыли PM2,5 в помещениях и даже картофель как потенциальный источник металлов. В результате мы разработали многофакторную логистическую модель, которая позволяет предсказать риск развития КМС по концентрации меди, цинка и свинца в волосах. Чувствительность этой модели составила 81%, а специфичность – 76%.
– Можно ли сказать, что Ваши работы уже применимы в практической медицине?
О.Р. – Мы предлагаем использовать наши разработки как инструмент скрининга для выявления групп риска в экологически неблагополучных промышленных регионах. Например, дисбаланс пары Zn/Cu увеличивает шансы развития кардиометаболического синдрома в 3,2 раза. Мы надеемся, что со временем такие неинвазивные тесты войдут в повседневную практику врачей.
– Работа выполнялась в кооперации с коллегами из Российскойакадемии наук. Расскажите подробнее об этом.
О.Р. – Да, в рамках научного сотрудничества и в инициативном порядке коллеги помогли нам провести масштабный забор проб, выполнить дорогостоящий анализ с помощью масс-спектрометрии (ICP-MS) на современном оборудовании в аккредитованных лабораториях, в частности, в Центре коллективного пользования Южно-Уральского научного центра минералогии и геоэкологии УрО РАН (г. Миасс), а также в Институте геологии и геохимии УрО РАН в Екатеринбурге. Без этой поддержки выполнить такой объем точных инструментальных измерений было бы невозможно. Хотим поблагодарить наших коллег Дарью Киселеву, Анастасию Фокину и Викторию Игошеву за проведение анализов, а Марию Комелькову – за помощь в планировании исследования.
– Планируете ли Вы продолжать эти исследования?
Т.К. – Безусловно. Впереди проведение проспективных наблюдений, чтобы окончательно подтвердить причинно-следственные связи и адаптировать наши математические модели для практического здравоохранения. У нас есть интересные идеи по расширению списка маркеров и внедрению искусственного интеллекта в обработку данных, чтобы сделать прогнозирование еще более точным.