The object of research, development or design (in Russian) : Пациент с сахарным диабетом 2 типа и сопутствующими сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ)

The object of research, development or design (in Kazakh) : Қант диабеті екінші типі және ілеспелі жүрек-қан тамырлары аурулары (ЖҚА)ауруы бар пациенттер

Aim of work (in Russian) : Целью настоящего исследования является разработка биоанализа-предиктора с помощью искусственного интеллекта (ИИ) для точной стратификации пациентов с СД с сопутствующими сердечно-сосудистыми заболеваниями, что позволит раннее прогнозировать будущие сердечно-сосудистые осложнения.

Aim of work (in Kazakh) : Осы зерттеудің мақсаты қант диабетімен ілеспелі жүрек қан-тамыр аурулары ауруларынан тундайтын болашақ жүрек-қантамырлық асқынуларды ерте болжауға мүмкіндік беретін жасанды интеллект көмегімен болжаушы биоталдау жасау.

Методы исследования (на русском) : В настоящем исследовании (I) регенеративная способность подмножеств иммунных клеток, включая EPC (CD34, CD133, CD144, CD31, CD146), миелоидные клетки, включая макрофаги типа M1/2 (CD11b, CD194, CD163, CD206), Субпопуляции Т-клеток (CD3, CD4, CD8, FoxP3) и способность к образованию колоний EPC будут оцениваться с помощью анализа васкулогенного кондиционирования для оценки их регенеративной способности. (II) Полученные данные биоанализа in vitro будут интегрированы с клиническими параметрами, такими как лабораторные данные пациентов (например, гематологические, биохимические анализы и анализы мочи) и результаты инструментальных исследований (КТ, допплерография и оптическая когерентная томография) с использованием машинного обучения или глубокого обучения для определения регенеративного статуса. Наконец, (III) нарушение перекрестных сигналов в иммунных клетках пациентов (например, ангиогенез, воспаление, антииммунитет и противовоспаление) будет оцениваться с помощью EPC-CFU и секвенирования всего профиля транскриптома по сравнению со здоровыми контрольными клетками для прогнозирования будущих сердечно-сосудистых заболеваний. осложнения при СД.

Методы исследования (на казахском) : Осы зерттеуде (I) EPC (CD34, CD133, CD144, CD31, CD146), миелоидты жасушаларды, соның ішінде M1/2 типті макрофагтарды (CD11b, CD194, CD163, CD206) қоса, иммундық жасушалардың ішкі жиындарының регенеративті қабілеті, Т-жасушасының ішкі жиындары (CD3, CD4, CD8, FoxP3) және EPC-колония түзу қабілеті олардың регенеративті қабілетін бағалау үшін васкулогенді кондициялау талдауында бағаланады. (II) алынған in vitro биоталдау деректері машиналық оқытуды немесе тереңдетіп оқытуды пайдалана отырып, пациенттердің зертханасы (мысалы, гематологиялық, биохимиялық және зәр талдаулары) және аспаптық нәтижелер (КТ, доплерография және оптикалық когеренттік томография) сияқты клиникалық параметрлерге біріктіріледі. васкулогендік кондициядан кейінгі регенеративті күйді анықтау әдістері (ML/DL). Соңында, (III) Пациенттердің иммундық жасушаларында (мысалы, ангиогенез, қабыну, иммунитетке қарсы және қабынуға қарсы) сигналдық берілуінің бұзылуы болашақ ҚД және жүрек-қан тамырлары аурынан туындайтын асқынуларды болжау үшін сау бақылаулармен салыстырғанда EPC-CFU және тұтас транскриптомдық профильді реттілікпен бағаланады.

Obtained results and novelty (in Russian) : Результаты анализа иммунологических параметров периферической крови показали, что на 2-й и 6-й день после инфаркта у данной категории пациентов наблюдается значительное снижение уровней CD3⁺- и CD8⁺-лимфоцитов по сравнению с показателями контрольной группы. Для более глубокого понимания возможных механизмов, лежащих в основе наблюдаемых изменений, был выполнен дополнительный анализ пространственной транскриптомики тканей миокарда. Этот анализ показал, что в инфарктированных зонах сердечной ткани происходит выраженное накопление CD8⁺-лимфоцитов и миелоидных дендритных клеток, что свидетельствует о локальной клеточной инфильтрации. Полученные результаты позволяют предположить, что накопление данных иммунных клеток в поражённых участках миокарда может иметь патогенетическое значение, усугубляя процессы воспаления и препятствуя регенерации сердечной ткани.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Перифериялық қанның иммунологиялық параметрлерін талдау инфаркттан кейінгі 2 және 6 күндері бұл топтағы пациенттерде бақылау тобымен салыстырғанда CD3⁺- және CD8⁺-лимфоциттер деңгейінің айтарлықтай төмендегенін көрсетті. Байқалған өзгерістердің негізінде жатқан мүмкін механизмдерді жақсырақ түсіну үшін миокард тінінің қосымша кеңістіктік транскриптомикалық талдауы жүргізілді. Бұл талдау жүрек тінінің инфаркт аймақтарында CD8⁺-лимфоциттер мен миелоидты дендриттік жасушалардың айтарлықтай жиналғанын анықтады, бұл жергілікті жасушалық инфильтрацияны көрсетеді. Бұл нәтижелер миокардтың зақымдалған аймақтарында бұл иммундық жасушалардың жиналуы патогенетикалық маңызға ие болуы мүмкін, қабынуды күшейтіп, жүрек тінінің регенерациясына кедергі келтіруі мүмкін екенін көрсетеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Тип технологии: интегрированный биоанализ с элементами искусственного интеллекта, основанный на анализе данных WTS + клинико-лабораторные показатели + EPC-CFU). Таким образом, проект направлен на переход от экспериментальной валидации к клиническим испытаниям прототипа, обеспечивая формирование технологически и экономически устойчивой платформы для внедрения персонализированных диагностических решений.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Технология түрі: WTS деректерін талдау + клиникалық зертханалық параметрлер + EPC-CFU негізінде жасанды интеллект элементтері бар интеграцияланған биоталдау. Шығындық тиімділік: дәстүрлі биомаркерлермен салыстырғанда асқынуларды диагностикалау құнының 20–25%-ға төмендеуі; шығын-пайда арақатынасының ≥15%-ға жақсаруы болжануда. Іске асырудың перспективалы салалары: кардиология, эндокринология, дербестендірілген медицина, халыққа негізделген скринингтік бағдарламалар. Осылайша, жоба дербестендірілген диагностикалық шешімдерді енгізу үшін технологиялық және экономикалық тұрғыдан тұрақты платформаны әзірлеуді қамтамасыз ете отырып, прототиптің эксперименттік валидациясынан клиникалық сынақтарына көшуді мақсат етеді.

Level of implementation (in Russian) : не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : енгізілген жоқ

Efficiency (in Russian) : Будет снижение затрат на диагностику осложнений на 20–25 % по сравнению с традиционными биомаркерами; прогнозируемое улучшение соотношения «стоимость-результат» на ≥15 %.

Efficiency (in Kazakh) : Дәстүрлі биомаркерлермен салыстырғанда асқынуларды диагностикалау құнының 20–25%-ға төмендеуі; шығын-пайда арақатынасының ≥15%-ға жақсаруы болжануда.

Field of application (in Russian) : Перспективная область применения: кардиология, эндокринология, персонализированная медицина, популяционные скрининговые программы.

Field of application (in Kazakh) : Іске асырудың перспективалы салалары: кардиология, эндокринология, дербестендірілген медицина, халыққа негізделген скринингтік бағдарламалар.