name: МАСС-СПЕКТРОМЕТРИЯ В ЗАДАЧЕ ПРОФИЛИРОВАНИЯ БИОЛОГИЧЕСКИХ ТКАНЕЙ ЧЕЛОВЕКА ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ ОПУХОЛЕЙ ГОЛОВНОГО МОЗГА
keyword_list: Ионный источник Машинное обучение Липидные профили тканей Масс-спектрометрия Опухоли головного мозга Идентификация Цифровая обработка сигнала
abstract: В ходе операции по удалению опухоли мозга хирургу важно правильно определить границу опухоли перед резекцией. От успешного решения этой задачи зависит успех операции в терминах полноты резекции, восстановления и послеоперационной выживаемости пациентов.  Стандартные методы определения границы опухоли обладают следующими недостатками: требуют заметного времени, обладают ограниченной чувствительностью, дорогие или плохо встраиваются в процедуру операции. Масс-спектрометрия (МС) является перспективным для интраоперационной диагностики методом. МС с использованием прямой атмосферной ионизации — быстрый, стабильный и воспроизводимый метод, допускающий автоматическую обработку данных. Благодаря этим свойствам метод можно адаптировать к клиническим условиям. Помимо хирургии, быстрый и воспроизводимый метод исследования образцов ткани человека может быть востребован в медицинской диагностике для выявления болезней на ранней стадии, или в терапии для уточнения диагноза и наблюдения за прогрессом лечения. Целями настоящей работы было: 1) комплексное исследование взаимосвязи между наблюдаемым масс-спектрометрическим профилем образца ткани опухоли мозга человека и физико-химическими процессами, происходящими при экстракции биомолекул из данного образца в комбинированном ионном источнике на основе электрораспылительной ионизации. Демонстрация возможности использования такого источника для получения молекулярного профиля биологических образцов; 2) исследование возможностей применения подходов мультипараметрической классификации данных масс-спектрометрического профилирования к задачам определения границ опухоли во время нейрохирургической операции и классификации опухолевых тканей, а также создание собственных подходов и алгоритмов, оптимизированных для решения задач идентификации патологических изменений в тканях головного мозга.
  Метод экспресс-анализа биопсийных образцов опухолей головного мозга для их последующей идентификации, разработанный на основе комбинированного ионного источника с прямой атмосферной ионизацией, в котором реализуется жидкостная экстракция и электроспрейная ионизация, позволяет получать масс-спектрометрические профили, характеризующие липидный состав исследуемых образцов. Метод профилирования биологических образцов на основе комбинации жидкостной экстракции с электроспрейной ионизацией позволяет получать стабильные и воспроизводимые результаты в течение длительного промежутка времени, достаточного для регистрации информативного молекулярного профиля исследуемого образца. Метод контроля качества масс-спектрометрических профилей, а также их стабильности и воспроизводимости, построенный на основе матриц подобия спектров, позволяет визуально оценивать, насколько данные, полученные, в отдельных сканированиях, являются типичными для всего измерения в целом и позволяет отфильтровывать ошибочные сканирования, вызванные сбоями в процессе экстракции или измерения. Подход к предварительной обработке данных масс-спектрометрического профилирования, заключающийся в кластеризации пиков в масс-спектре, в том числе находящихся ниже уровня шума по интенсивности, позволяет выделять стабильно детектируемые ионы, что уменьшает размерность сохраняемых данных и позволяет реализовать обработку на стандартной персональной рабочей станции. Разработанный алгоритм классификации данных масс-спектрометрического профилирования на основе комбинации методов статистического анализа позволяет осуществлять: 1) классификацию образцов различных опухолевых тканей пациента с помощью алгоритмов машинного обучения, построенных на масс-спектрометрических профилях тканей этого же пациента; 2) классификацию образцов тканей разных пациентов с помощью алгоритмов машинного обучения, построенных на масс-спектрометрических профилях различных опухолевых тканей одного пациента. 
  Так как вариабельность типов опухолевых тканей на молекулярном уровне выше, чем вариабельность одинаковых типов тканей у разных пациентов, алгоритм корректно справляется с классификацией образцов. Конверсия данных высокого и низкого разрешения в универсальную шкалу масс с заданным шагом может осуществляться с максимальным сохранением информативности, что является путём для создания унифицированного подхода к хранению и последующей обработке данных.
chairman_dissertation_council.name: Виктор
chairman_dissertation_council.surname: Быков
chairman_dissertation_council.patronymic: Александрович
chairman_dissertation_council.position: Генеральный директор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Отсутствует
chairman_dissertation_council.wos_research_id: J-9282-2013
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7201795718
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Николай
organization_supervisor.surname: Кудрявцев
organization_supervisor.patronymic: Николаевич
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 29.03.47
rubrics.name: Планирование физических экспериментов
rubrics.code: 29.03.45
rubrics.name: Обработка данных физического эксперимента
rubrics.code: 34.15.51
rubrics.name: Молекулярная онкология
rubrics.code: 31.19.29
rubrics.name: Анализ органических веществ
oecds.code: 01.06.CO
oecds.name: BIOCHEMICAL RESEARCH METHODS
oecds.code: 01.06.MC
oecds.name: MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
oecds.code: 02.06.PW
oecds.name: MEDICAL LABORATORY TECHNOLOGY
oecds.code: 01.03.UI
oecds.name: PHYSICS, MULTIDISCIPLINARY
speciality_codes.name: Приборы и методы экспериментальной физики
speciality_codes.code: 01.04.01
supervisors.fio: Попов И.А.
supervisors.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Химическая физика, горение и взрыв, физика экстремальных состояний вещества
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Ларина И.М.
opponents.scientific_degree: Доктор медицинских наук
opponents.speciality_code: Авиационная, космическая и морская медицина
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Франкевич В.Е.
opponents.scientific_degree: Кандидат физико-математических наук
opponents.speciality_code: Химическая физика, горение и взрыв, физика экстремальных состояний вещества
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: МФТИ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
protection_organization.ogrn: 1027739386135
protection_organization.supervisor_name: НИКОЛАЙ
protection_organization.supervisor_surname: КУДРЯВЦЕВ
protection_organization.supervisor_patronymic: НИКОЛАЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: МФТИ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
author_organization.ogrn: 1027739386135
author_organization.supervisor_name: НИКОЛАЙ
author_organization.supervisor_surname: КУДРЯВЦЕВ
author_organization.supervisor_patronymic: НИКОЛАЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения