Название статьи или книги, фамилия автора, DOI

Выделение диагностически ценных показателей активности 18F-DOPA для увеличения точности диагностики болезни Паркинсона

К.О. Туценко1, А.Н. Наркевич2, В.Г. Абрамов3

научная статья УДК 616.858-008.6 Страницы: 37-44 doi.org/10.18127/j20700997-202203-04

  1. 1,2 ФГБОУ ВО КрасГМУ им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого Минздрава России (г. Красноярск, Россия)
  2. 3 Центр клинических исследований ФГБУ ФСНКЦ ФМБА России (г. Красноярск, Россия)

Аннотация

Постановка проблемы. Болезнь Паркинсона является двигательным расстройством, характеризующимся дегенерацией дофамин-продуцирующих нейронов. Степень поражения дофаминергической системы при данной патологии можно оценить с помощью позитронно-эмиссионной томографии с радиофармпрепаратом 18F-DOPA. Данный метод позволяет определить активность радиофармпрепарата в различных отделах головного мозга, что применяется как для диагностики болезни Паркинсона, так и для дифференциальной диагностики болезни Паркинсона и эссенциального тремора, при котором не наблюдается дегенерации нейронов. Точность диагностики может снижаться из-за большого количества исследуемых признаков, часть из которых может быть неинформативна. В данном исследовании проведена оценка диагностической ценности 40 показателей активности 18F-DOPA в различных отделах головного мозга.

Цель работы – сокращение количества исследуемых показателей активности радиофармпрепарата для увеличения точности диагностики болезни Паркинсона с помощью позитронно-эмиссионной томографии с радиофармпрепаратом 18F-DOPA.

Результаты. Позитронно-эмиссионная томография с 18F-DOPA проведена 33 здоровым лицам, 32 пациентам с болезнью Паркинсона и 29 пациентам с эссенциальным тремором. Для исключения иных неврологических патологий каждый испытуемый проходил осмотр врача-невролога и процедуру магнитно-резонансной томографии. Качество бинарной классификации оценивалось с помощью ROC-анализа, информативность показателей рассчитывалась методом накопленных частот и методом Шеннона.

Относительные показатели продемонстрировали бо́льшую диагностическую ценность в сравнении с абсолютными; наиболее информативными являются относительные показатели SOR и SCR на уровне значимости p < 0,001.

Практическая значимость. Результаты данной работы помогут увеличить точность диагностики болезни Паркинсона за счёт исключения из анализа неинформативных признаков.

Поступила
28.04.2022
Одобрена
18.05.2022
Принята
30.06.2022

Для цитирования

Туценко К.О., Наркевич А.Н., Абрамов В.Г. Выделение диагностически ценных показателей активности 18F-DOPA для увеличения точности диагностики болезни Паркинсона // Технологии живых систем. 2022. T. 19. № 3. С. 37-44. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700997-202203-04

Список источников
  1. Быкова В.В., Катаева А.В. Методы и средства анализа информативности признаков при обработке медицинских данных // Программные продукты и системы. 2016. Т. 2(114). С. 172–178.
  2. Емельянова Ю.А. Оценка информативности многомерных данных. Молодежь и современные информационные технологии // Сб. трудов Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. 2018. № 1. С. 356–357.
  3. Селихова М.В., Катунина Е.А., Воун А. Позитронная эмиссионная и однофотонная эмиссионная компьютерная томография в оценке состояния моноаминергических систем мозга при экстрапирамидных расстройствах // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2019. Т. 13(2). С. 69–78.
  4. Сушкова О.С., Морозов А.А., Габова А.В. Разработка метода ранней и дифференциальной диагностики болезни Паркинсона и эссенциального тремора с помощью анализа в сплескообразной активности мышц // Информационные технологии и нанотехнологии. 2020. № 1. С. 170–178.
  5. Титова Н.В., Чаудури К.Р. Немоторные симптомы болезни Паркинсона: подводная часть айсберга // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2017. Т. 11(4). С. 5–18.
  6. Ball N., Teo W.P., Chandra S. Parkinson's disease and the environment // Frontiers in neurology. 2019. V. 10. P. 218–225.
  7. Jakubowski J.L., Labrie V. Epigenetic biomarkers for Parkinson’s disease: from diagnostics to therapeutics // Journal of Parkinson's disease. 2017. V. 7(1). P. 1–12.
  8. Pringsheim T., Jette N., Frolkis A. The prevalence of Parkinson's disease: a systematic review and meta‐analysis // Movement disorders. 2014. V. 29(13). P. 1583–1590.
  9. Scorza F.A, do Carmo A.C., Fiorini A.C. Sudden unexpected death in Parkinson's disease (SUDPAR): a review of publications since the decade of the brain // Clinics. 2017. V. 72. P. 649–651.
  10. Willis A.W., Evanoff B.A., Lian M. Geographic and ethnic variation in Parkinson disease: a population-based study of US Medicare beneficiaries // Neuroepidemiology. 2010. V. 34(3). P. 143–151.
  11. Yang F., Johansson A.L., Pedersen N.L. Socioeconomic status in relation to Parkinson's disease risk and mortality: A population-based prospective study // Medicine. 2016. V. 95(30). P. 37–43.