Российские ученые разработали неинвазивный метод диагностики, основанный на анализе состава выдыхаемого воздуха. Нейросеть способна распознавать рак легкого, хроническую обструктивную болезнь, пневмонию и бронхиальную астму за несколько минут. Технология обещает сделать скрининг легочных патологий быстрым и доступным.
В Первом Московском государственном медицинском университете имени И.М. Сеченова (Сеченовский университет) завершилась серия успешных испытаний инновационной диагностической платформы, которая способна произвести революцию в пульмонологии. Междисциплинарная команда исследователей, объединившая пульмонологов, химиков и специалистов по машинному обучению, разработала систему на базе искусственного интеллекта, которая «слышит» болезнь в выдохе пациента, определяя не только сам факт патологии, но и конкретное заболевание с высокой точностью. Результаты работы опубликованы в конце июня 2026 года в журнале Biomedical Signal Processing and Control.
Ключевой принцип метода заключается в том, что клетки нашего организма в процессе метаболизма выделяют летучие органические соединения (ЛОС). Их состав и концентрация в выдыхаемом воздухе строго индивидуальны и меняются при развитии патологических процессов. Если в легких возникает очаг воспаления, злокачественного роста или обструкции, биохимический «почерк» этого процесса неизбежно попадает в выдох. Задача ученых состояла в том, чтобы научить машину читать этот сложнейший химический язык. Для этого использовался портативный масс-спектрометр, который в реальном времени фиксирует сотни молекул в образце воздуха. Полученные спектры обрабатывает специально обученная сверточная нейронная сеть. Ее архитектура была модифицирована так, чтобы отсеивать «шум» — соединения, которые могут появляться из-за особенностей диеты, приема лекарств или внешней среды — и фокусироваться на паттернах, характерных для той или иной болезни.
В ходе клинического испытания, в котором приняли участие 480 добровольцев — здоровых людей и пациентов с уже подтвержденными традиционными методами диагнозами, — нейросеть научили различать четыре заболевания: рак легкого (на ранней стадии), хроническую обструктивную болезнь легких (ХОБЛ), бактериальную пневмонию и бронхиальную астму. Точность диагностики варьировалась от 89% при астме до 92% при раке легкого. Для сравнения, точность стандартного скрининга с помощью анкетирования и спирометрии по тем же нозологиям редко превышает 75%. Весь процесс от забора пробы до выдачи заключения занимает не более 7–10 минут, при этом процедура для пациента сводится к простому глубокому выдоху в специальную одноразовую трубку.
Руководитель проекта, заведующая кафедрой пульмонологии Сеченовского университета профессор Ольга Миронова, пояснила, что данная разработка не призвана заменить классические методы, такие как биопсия или компьютерная томография, а призвана стать эффективным инструментом первичного скрининга. «Основная проблема в том, что многие легочные заболевания, особенно рак, долгое время протекают бессимптомно. Мы предлагаем технологию, которая может использоваться при профилактических осмотрах, на выездных медицинских комиссиях на предприятиях или в отдаленных районах, где нет сложного диагностического оборудования», — отметила она. Благодаря невысокой стоимости расходных материалов и портативности оборудования, метод подходит для массового применения, а также исключает лучевую нагрузку на пациента.
Разработчики уже подали заявку на регистрацию медицинского изделия в Росздравнадзоре. Если процедура пройдет успешно, первые опытные образцы появятся в поликлиниках и передвижных медицинских комплексах уже в 2027 году. Сейчас исследовательская группа работает над расширением диагностического репертуара ИИ-платформы. В планах — научить систему выявлять туберкулез, саркоидоз и идиопатический легочный фиброз. Также ведутся переговоры с несколькими IT-компаниями о создании облачной базы данных «цифровых отпечатков болезней», что позволит врачам из разных регионов консультироваться и сверять результаты диагностики в режиме реального времени.
