Российские химики создали универсальную схему анализа метаболитов в человеческом организме

Сотрудники химического факультета МГУ разработали аналитическую схему, позволяющую по химическим «отпечаткам пальцев» делать заключение о процессах, протекающих в организме. Схема пригодится врачам, фармакологам, экологам, а также будет полезна для контроля качества пищевых продуктов. Результаты исследования опубликованы в журнале Analytical Methods и проиллюстрированы на обложке номера.

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 развитии 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, скомбинировав 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), предоставленные НМИЦ колопроктологии имени А.Н. Рыжих, были использованы для первичной оптимизации схемы анализа данных.

«По формальным признакам используемый нами подход никто в таком виде до этого не применял: мы объединили существующие подходы, несколько их изменив. Нашу работу выгодно отличает 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 мощными методами, позволяющими определять в образце тысячи соединений. В то же время из-за большого числа компонентов анализатор прибора загрязняется и итоговый сигнал 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 ее характеристик. 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 выполняются в одной программе, на одном языке программирования и распространяются бесплатно. Процесс вычисления может быть ускорен за счет параллельных вычислений.

Иллюстрация. Схема разложения аналитического сигнала на компоненты. Иван Плющенко/МГУ