Научный журнал
Фундаментальные исследования
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,749

МЕТОДОЛОГИЯ ИЗУЧЕНИЯ ОБРАЗОВАНИЯ МОЧЕВЫХ КАМНЕЙ

Кузьмичева Г.М. 1 Антонова М.О. 1 Руденко В.И. 2 Щичко А.С. 3 Рязанов В.В. 4 Натыкан А.А. 3
1 МИТХТ им. М.В. Ломоносова
2 Первый МГМУ им. М.И. Сеченова
3 МГУ им. М.В. Ломоносова
4 Выичслительный центр им. А.А. Дородницына, РАН
Актуальной медицинской проблемой является установление причин мочекаменной болезни, что может способствовать в дальнейшем прогнозирование возможного риска камнеобразования и его предотвращения. Для решения данной проблемы необходимо кроме врачей-урологов привлечение специалистов других областей знания (химиков и математиков), применение новых и усовершенствованных методов исследования, внедрение современного программного обеспечения в практику. В данной работе представлен методологический подход для систематического изучения камнеобразования, включающий комплекс химических, физико-химических, клинических и математических методов. Предложено применение методов распознавания образов для оценки риска камнеобразования, вида мочевого камня, типа камнеобразования. Разработано исполняемое приложение с графическим интерфейсом, позволяющее оценить динамику изменения показателей мочи и крови до и после проведенного лечения, выделить отдельные показатели мочи и крови, выходящие за пределы стандартных, следить за содержанием в моче камнеобразующих ионов и ингибиторов роста камней, выбрать оптимальные метафилактические мероприятия, индивидуальные для конкретного больного МКБ и др.
мочекаменная болезнь
физико-химические методы исследования
методы распознавания образов.
1. Аляев Ю.Г. Комплексное изучение мочевых камней // Журнал неорган. химии. - 2002. - №3. - С. 456-464.
2. Антонова М.О. Применение физико-химических методов для изучения мочевых камней in vitro / М.О. Антонова, Г.М. Кузьмичева, В.И. Руденко // Химия в интересах устойчивого развития. - 2011. - №4. - С. 437-445.
3. Голованов С.А. Клинико-биохимические и физико-химические критерии течения и прогноза мочекаменной болезни: дис. ... д-ра мед. наук. - М., 2002. - 253 с.
4. Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. - М., 2006. - 176 с.
5. Кузьмичева Г.М. Определение состава мочи и мочевых камней и установление связи между ними // Известия ВУЗов. Химия и химическая технология. - 2012. - №2.
6. Boehringer Mannheim/R - Biopharma Cat. No. 10755699035, 2008.
7. Dionex Corporation. Ions in physiological fluids // Application note. - 2003. - V. 8, №107. - Р. 1-8.
8. Sterling C. // Acta Crystallographica. - 1965. - V. 18. - P. 917-921.
9. Tazzoli V. Domeneghrtti C. // American Mineralogist. - 1980. - V. 65. - P. 327-334.

Прогнозирование риска камнеобразования при мочекаменной болезни (МКБ) является актуальной медицинской проблемой, которая может быть решена усилиями не только медиков, но и специалистов других научных областей. Применение новых и усовершенствованных методов исследования, информационные технологии, программное обеспечение - все это позволяет научно подойти к решению задач МКБ.

Цель работы - разработать методологию изучения камнеобразования, включая интеллектуальные системы принятия решения.

Материалы и методы исследования

Результаты обследования в течение 10 лет (с 2001 по 2011 г.) около 500 больных с мочекаменной болезнью (МКБ) НИИ уронефрологии и репродуктивного здоровья человека и кафедры урологии Первого МГМУ имени И.М. Сеченова совместно с изучением составов мочевых камней и мочи, в которой произошло их образование и рост, систематизированы по этапам и занесены в банк данных соответственно под рубриками «ДО лечения» и «ПОСЛЕ лечения».

Результаты исследования и их обсуждение

Этап 1

Обследование пациентов ДО лечения включает в себя сведения:

  • из истории болезни (место жительства, пол; длительность МКБ, предварительное лечение, сопутствующие заболевания и т.д.);
  • результаты изучения мочевого камня in vivo (рентгеноскопия - размер, локализация и тип камня: рентгеннегативный или рентгенпозитивный; ультразвуковое исследование - УЗИ: размер и локализация; мультиспиральная компьютерная томография - МСКТ: размер, локализация и структурная плотность камня, Н отн.ед.);
  • анализ крови: общий (гемоглобин, лейкоциты, эритроциты, тромбоциты, СОЭ), биохимический (белок, креатинин, мочевина, глюкоза, калий, натрий, кальций, фосфор, ферменты), исследование гормонов;
  • анализ мочи: клинический (общий: плотность, цвет, удельный вес, кислотность, белок, глюкоза, лейкоциты, эритроциты и др.; суточная экскреция - СЭ: ионы Na, Ca, K, Mg, PO4, Cl; C5H4N4O3 - мочевая кислота CO(NH2)2 - мочевина, креатинин и др.; по Нечипоренко: лейкоциты, эритроциты, цилиндры; бактериологическое исследование: pseudomonas aeruginosa, st. pyogenes, e. coli, sp. acinetobacter, entcoccus faecalis и др.), химический (ферментативный метод: оксалат-ионы С2О42- [5, 6]), физико-химический (метод безреагентной ионной хроматографии - БИХ: одновременное определение Са2+, К1+, Na1+, Mg2+, NH4+, Cl1-, NO21- NO31-, SO42- PO43-, (CH2)2C(OH)(COO)3]3 - цитрат-ион, [(СН)2(ОН)СН2(СОО)]3 - изоцитрат-ион, C5H3N4O3 - урат-ион [5, 7]).

Кроме того, для определения в моче оксалат-ионов и мочевой кислоты использовались результаты химического титриметрического метода (ТИТР), выполненного в Консультативно-диагностическом центре ФГУН МНИИ эпидемиологии и микробиологии им. Г.Н. Габричевского Роспотрнебнадзора.

Интервалами нормальных значений («норма») послужили показатели практически здоровых людей [5].

Этап 2

Обследование пациентов через 1 месяц ПОСЛЕ лечения включает в себя данные:

  • вид лечения (контактная ударная литотрипсия - КУЛТ, чрескожная нефролитотрипсия - ЧНЛТ, дистанционная ударно-волновая литотрипсия - ДУВЛ, открытая операция, медикоментозное лечение)
  • анализ крови (аналогично ДО лечения),
  • анализ мочи (аналогично ДО лечения),
  • результаты изучения мочевого камня in vitro: фазовый состав (рентгенографический анализ - РФА [1, 2], инфракрасная спектроскопия - ИК [2, 3], спектрофотометрия - определение белковых компонентов [2]), элементный состав (рентгеноспектральный микроанализ - РСМА), микроструктура (сканирующая электронная микроскопия - СЭМ) [2], оценка твердости камня (Р, усл. ед) in vitro [2].

Этап 3

Обследование пациента ПОСЛЕ метафилактических мероприятий через 3 и 6 месяцев после лечения содержит сведения:

  • вид метафилактики (лекарства, витамины, диетотерапия, минеральные воды и др.),
  • анализ крови,
  • анализ мочи,
  • результаты дополнительного обследования (рентгеноскопия, УЗИ, МСКТ и др.).

Этап 4

Обработка полученных данных по ЭТАПАМ 1-3 (нахождение зависимостей, корреляций и их анализ).

На рис. 1 представлена установленная нами связь между величиной Р (усл. ед) и величиной Н (отн. ед), которая определена как экспериментально МСКТ in vivo, так и рассчитана по формуле

ρ(±0,07) = 1,539 + 0,000485H

(Н, отн. ед, ρ, г/см3 - средняя величина рентгеновской плотности мочевых камней) [8, 9].

В результате изучения состава мочевых камней in vivo и in vitro, состава мочи и крови комплексом клинических, химических и физико-химических методов больных МКБ нами выявлены корреляции с содержанием лейкоцитов в крови, а также корреляции с содержанием цитрат-ионов, мочевой кислоты, оксалат-и фосфат-ионов в моче [3].

В качестве примера представлены некоторые результаты обследования пациента Х, в частности, фрагментов камня, дезинтегрированного с помощью ДУВЛ (рис. 2а) по данным физико-химических методов:

  • Рентгенография: коричневая область 1 - вевеллит (96%) +мочевая кислота (4%) и желтая область 2 - мочевая кислота (рис. 2б, в),
  • ИК - спектроскопия: область 1 - вевеллит, область 2 - мочевая кислота (рис. 2г),
  • СЭМ: область 1 - плотное кристаллическое образование, область 2 - отдельные кристаллические образования размером 2-7 мкм (рис. 2д, е). Отсюда следует, что область 1 данного мочевого камня более твердая по сравнению с областью 2, что подтверждается и при оценке количества белка в его составе, определенного спектрофотометрически: в области 1 присутствует~1 масс% белка, а в области 2 - ~8 масс%. Твердость камня (Р = 0,5 усл. ед.) сравнима с плотностью этого камня, определенной in vivo с применением МСКТ (Н = 1400).
  • РСМА: в области 1 преобладают Са, С, О - элементы, входящие в состав вевеллита; в области 2 - С, О, N - элементы, составляющие основу мочевой кислоты (табл. 1).

 

а                                                                                      б

Рис. 1. Связь между значениями твердости (Р, усл. ед) и плотности по МСКТ (Н, отн. ед.) экспериментальной (а) и рассчитанной (б)

Таблица 1 Результаты рентгеноспектрального анализа камня (рис. 2).

Элемент

Область 1, масс.%

Область 2, масс.%

Са

12.5

0.27

С

24

34

О

49

23

N

1.5

41

Другие элементы (примеси)

13

1.73

Показатели биохимического анализа крови пациента Х в норме. Содержание ионов кальция в моче ДО лечения было ниже «нормы», а изоцитрат-ионов - выше нормы. ПОСЛЕ лечения - содержание кальция поднялось выше «нормы», а сульфат-иона и мочевой кислоты понизилось ниже «нормы» [2].

Проведенная нами работа свидетельствует о существовании корреляций между отдельными показателями обследования больных МКБ, с одной стороны, и о необходимости одновременного учета многих показателей с последующей обработкой большого объема информации, с другой. Это показывает многоплановость проблемы МКБ, следствием чего возникла необходимость обращения к информационным технологиям.

На основании данных обследования больных в рамках этапов 1, 2, 3 их показатели (например, пол, возраст, сопутствующие заболевания, показатели мочи и крови, и др.) отнесены к признакам (максимальное число признаков - 75), а в зависимости от конечной цели прогнозировался результат. В рамках данной работы: результат 1 - риск камнеобразования, результат 2 - тип камнеобразования, результат 3 - вид камня. С точки зрения теории распознавания поиск решения сводится к задаче классификации больных МКБ, каждый из которых характеризуется набором описанных выше признаков, по известным заранее классам. В рамках одного результата может быть несколько классов, например, для результата 1 выделены 2 класса: есть или нет риска образования мочевого камня.

Задача состоит в том, чтобы на основе накопленной обучающей выборки объектов с известными значениями признаков, классов и результата получить информацию о любом новом объекте. Эту задачу решают алгоритмы распознавания или классификации: голосование по тупиковым тестам, линейная машина, метод опорных векторов, метод бинарных решающих деревьев и др. Основная особенность алгоритма распознавания заключается в том, что сначала он проходит «обучение», во время которого обрабатываются признаки объектов, для которых «правильный ответ» - результат - известен. Алгоритм «настраивается» и вырабатывает правила классификации - принципы распределения по классам. На основании этих принципов алгоритм распределяет новых пациентов по классам и для них находит результат.

а

 

б

 

в

 

г

  

д                                                             е

Рис. 2. а - внешний вид фрагментов мочевого камня; результаты изучения фазового состава с использованием метода РФА: б - область 1, в - область 2; г - результаты изучения фазового состава с использованием метода ИК - спектроскопии; фотографии микроструктуры д - область 1; е - область 2

Результат 1.

Обучающая выборка: 11 больных МКБ, 68 признаков, распределение объектов (пациентов) по двум классам: класс 1 - есть риск камнеобразования, класс 2 - нет риска камнеобразования.

При оценке риска камнеобразования с помощью 8 алгоритмов распознавания максимальная ошибка составила ~18%. Анализ полученных данных позволил выявить корреляции риска камнеобразования коралловидных камней с составом мочи и крови, в частности, с содержанием фосфат-ионов в моче (23%) и лейкоцитов в крови (31%).

Результат 2.

Обучающая выборка: 21 больной МКБ, 33 признака, распределение по двум классам: класс 1 - мочевой камень, класс 2 - коралловидный мочевой камень.

Ошибка оценки типа камнеобразования при работе 8 алгоритмов распознавания составила ~ 24%. При анализе полученных данных найдены корреляции типа камнеобразования с образованием кисты (55%), рН мочи (70%), с содержанием в моче фосфат-ионов (90%), мочевой кислоты (52%), кальция (51%) и содержанием в крови глюкозы (63%), креатинина (55%) и альбумина (65%).

Результат 3.

Обучающая выборка: 75 больных МКБ, 60 признаков, распределение по трем классам: 1 - оксалатные камни, 2 - фосфатные камни и 3 - уратные камни.

Ошибка оценки состава камня с помощью 8 алгоритмов распознавания составила менее 10%. При анализе полученных данных найдены корреляции состава камней с составом мочи: для фосфатов с содержанием лейкоцитов (30%), для оксалатов с содержанием оксалат-ионов (30%), для уратов с содержанием мочевой кислоты (20%).

Необходимо отметить, что чем полнее информация о каждом классе (например, большее количество объектов обучающей выборки, использование более информативных признаков, уменьшение количества объектов с неполными данными), тем корректнее будут полученные результаты, т.е. вероятность ошибки его определения будет меньше. Таким образом, вопросы о выборе лечения или о прогнозировании течения заболевания естественным образом сводятся к задаче классификации и вполне успешно решаются методами, разработанными в этой области [4].

Из полученных нами результатов следует, что у больных МКБ (и не только!) необходимо контролировать состав крови и состав мочи, отдельные показатели которых, как показали найденные корреляции, оказывают существенное влияние на выбор адекватных видов лечения и профилактики. Для этой цели нами разработано два исполняемых приложения с графическим интерфейсом:

  • «Lithos-Test 1» для контроля изменения показателей мочи (Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2012610733).
  • «Lithos-Test 2» для оценки динамики изменения показателей мочи и крови (Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2012614204).

Применение данных программ позволяет до и после проведенного лечения и метафилактических мероприятий выделить отдельные показатели мочи, выходящие за пределы стандартных (т.е. за пределы «нормы»), следить за содержанием в моче камнеобразующих ионов (например, оксалат-, урат-, фосфат- ионов и ионов кальция) и ингибиторов роста камней (например, цитрат-ионов, ионов магния), выбрать оптимальные метафилактические мероприятия, индивидуальные для конкретного больного МКБ.

Программы Lithos-Test 1 и Lithos-Test 2 имеют удобный интерфейс, где в диалоговом режиме вносятся все данные обследования пациента, описанные выше в этапах 1, 2, 3 (рис. 3).

Применение программ Lithos-Тest 1 и 2 возможно для самоконтроля динамики изменения показателей мочи и крови, так как работать с ними могут даже самые неуверенные пользователи персональных компьютеров. Кроме того, работа с данными программами позволяет собирать данные о пациенте в течение многих лет, контролировать процесс лечения и выявлять предрасположенность к заболеванию у следующих поколений в семье больных МКБ, т.к. многие заболевания передаются генетически от поколения к поколению.

Итак, в результате совместной работы медиков, химиков и математиков разработан методологический подход к решению проблем мочекаменной болезни, на основании которого предложено:

  • применение математических методов распознавания образов для оценки риска камнеобразования, типа камнеобразования, состава камня in vivo по данным клинических и химических исследований пациента;
  • использование программ Lithos-Тest 1 и 2 для контроля изменения показателей мочи и крови в течение длительного времени.

 

Рис. 3. Описание работы программ Lithos-test 1 и Lithos-test 2

Рецензенты:

  • Киселева Н.Н., д.х.н., зав. лабораторией полупроводниковых материалов Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института металлургии и материаловедения имени А.А. Байкова Российской академии наук, г. Москва;
  • Аминов Т.Г., д.х.н., профессор, ведущий научный сотрудник Института общей и неорганической химии имени Н.С. Курнакова Российской академии наук, г. Москва.

Работа поступила в редакцию 03.07.2012.


Библиографическая ссылка

Кузьмичева Г.М., Антонова М.О., Руденко В.И., Щичко А.С., Рязанов В.В., Натыкан А.А. МЕТОДОЛОГИЯ ИЗУЧЕНИЯ ОБРАЗОВАНИЯ МОЧЕВЫХ КАМНЕЙ // Фундаментальные исследования. – 2012. – № 9-1. – С. 193-198;
URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=30202 (дата обращения: 05.12.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074