Сравнительный анализ структурных особенностей многомерных данных периферической крови при хроническом лимфоцитарном лейкозе и неходжкинской В-лимфоме

Аннотация

Актуальность.  Правильная идентификация лимфопролиферативных заболеваний хронического лимфолейкоза (ХЛЛ) и неходжкинских B-клеточных лимфом (НХЛ) является ключевым этапом скрининга, который требует высокой точности и интерпретируемости. Поэтому разработка современных методов дифференциальной диагностики НХЛ и ХЛЛ по-прежнему актуальна. Неинвазивные методы дифференциальной диагностики на основании исследований с последующим математическим анализом при помощи искусственных нейронных сетей (ИНС) позволят дифференцировать эти заболевания c высокой точностью только по данным крови, не используя материал других органов и тканей.

Цель исследования – провести многомерный анализ состава субпопуляций лимфоцитов и опухолевых клеток в периферической крови и оценить взаимосвязи в системе «иммунитет – опухолевый рост», внедрив методы искусственных нейронных сетей (ИНС). Это позволяет выявлять структурные особенности, отличающие НХЛ от ХЛЛ.

Методика. Анализ данных осуществлялся при помощи искусственной нейронной сети-самоорганизующихся карт Кохонена (SOM (self organased map). Эта ИНС позволяет выявлять структуру в многомерных данных, осуществляя проецирование многомерных образов в пространство пониженной размерности (2-х или 3-х мерное), что не требует принятия каких-либо априорных гипотез о структуре данных.

Результаты. Для построения и поиска различий многомерных образов болезни ХЛЛ от НХЛ были использованы искусственные нейронные сети (ИНС). Состояние иммунитета и опухолевых клеток сопоставлено по данным периферической крови пациентов с В-клеточной НХЛ (352 пациента) с данными ХЛЛ (315 пациентов).  Выявлены структуры, отражающие различия состояний «НХЛ – ХЛЛ». Характер распределений и значения показателей иммунитета и опухолевого роста в многомерном пространстве позволяет с высокой точностью различать состояния ХЛЛ – НХЛ, определять стадию развития опухоли и в дальнейшем выбрать правильную тактику лечения.

Заключение. Отличия НХЛ и ХЛЛ, по образам многомерного анализа, создают основу для неинвазивного метода автоматической  диагностики  патологий НХЛ и ХЛЛ.