Анализ структурных особенностей многомерных данных периферической крови при хроническом лимфоцитарном лейкозе и неходжкинской В-лимфоме в сравнении с нормой

Аннотация

Актуальность. Разработка современных методов диагностики разных форм лимфопролиферативных заболеваний по-прежнему актуальна. Оценка многомерных взаимосвязей в системе «иммунитет-опухолевый рост» создает возможность дифференцировать эти заболевания по данным крови, не используя для диагностики материал других органов и тканей.

Цель исследования – внедрение методов многомерного анализа состава субпопуляций лимфоцитов и опухолевых клеток в периферической крови для выявления иммуноструктурных особенностей неходжкинских В-клеточных лимфом, НХЛ и хронического лимфолейкоза, ХЛЛ, в сравнении с нормой.  

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).

Результаты. Для поиска различий многомерных образов болезни ХЛЛ и НХЛ от нормы нами использованы искусственные нейронные сети (ИНС). Состояние иммунитета и опухолевых клеток сопоставлено по данным периферической крови пациентов с В-клеточной НХЛ (352 пациента) и ХЛЛ (315 пациентов) с данными здоровых людей (184 человека). Были выявлены структуры, отражающие различия состояний «здоровые люди – пациенты НХЛ» и «здоровые люди – больные ХЛЛ».  Характер распределений и значения показателей иммунитета и опухолевого роста в многомерном пространстве различают состояния ХЛЛ – норма и НХЛ – норма.

Заключение. Отличия образов НХЛ и ХЛЛ, полученные методами многомерного анализа, создают основу для создания алгоритма диагностики патологий НХЛ и ХЛЛ.