Научная статья

Анализ генетических полиморфизмов при внезапной сенсоневральной тугоухости и индивидуализированная прецизионная терапия с поддержкой искусственного интеллекта

Analysis of genetic polymorphisms in sudden sensorineural hearing loss and artificial intelligence-supported individualized precision therapy

Frontiers in Neurology
10.3389/fneur.2025.1643435
Полный текст Открыть в журнале PubMed PMC
FWCI: 4.05FWCI — Field-Weighted Citation Impact (индекс цитируемости с поправкой на область науки). 1.0 = среднее, > 1 = выше среднего · Процитировано: 1 · Ссылки: 24 · Лицензия: CC-BY
Цитирование по годам: 2026: 1

Аннотация

Введение: Внезапная сенсоневральная тугоухость (ВНСТ) характеризуется острым началом, сложным патогенезом и выраженной вариабельностью прогноза, что затрудняет выбор точной терапии. Целью настоящего исследования было выявление ключевых факторов, влияющих на результаты лечения ВНСТ.

Методы: Собраны клинические данные 200 пациентов с ВНСТ, включая сведения о схемах лечения — системном и интратимпанальном введении стероидов. Генетические полиморфизмы анализировали по результатам исследования крови; была разработана и валидирована модель прогнозирования индивидуального ответа на лечение. Для оценки обобщаемости модели использовали независимую внешнюю выборку из 100 случаев. Сравнительный прогноз эффективности проводили с помощью многофакторной логистической регрессии, свёрточной нейронной сети (CNN), случайного леса и метода опорных векторов.

Результаты: По сравнению с системной терапией стероидами интратимпанальные инъекции и комбинированное лечение — сочетание кортикостероидов с заушными субпериостальными и интратимпанальными инъекциями — обеспечивали более высокую частоту восстановления. Различие между комбинированной терапией и монотерапией было выраженным (0,01). На уровне ключевых генетических полиморфизмов определённые однонуклеотидные варианты в генах GJB2, SLC26A4, TNF- и CYP3A4 были тесно связаны с ответом на лечение; различным генетическим профилям соответствовали разные рекомендации по терапии. При прогнозировании эффективности лечения на основе искусственного интеллекта модель CNN продемонстрировала значительно более высокие чувствительность, специфичность и точность по сравнению с моделями случайного леса, метода опорных векторов и другими моделями (<0,05). Она стабильно превосходила традиционную многофакторную логистическую регрессию во внутренних и внешних выборках валидации, особенно при выявлении случаев с недостаточным восстановлением (<0,05).p <αpp

Выводы: При лечении ВНСТ комбинированное введение стероидов — заушные субпериостальные и интратимпанальные инъекции — было значительно эффективнее системной терапии стероидами и являлось оптимальным вариантом лечения. Определённые генетические полиморфизмы были тесно связаны с ответом на лечение и могут служить молекулярными биомаркерами для персонализированной терапии. Модель глубинного обучения CNN превосходила традиционные модели по качеству прогнозирования эффективности и может использоваться для поддержки принятия решений при выборе прецизионного лечения.

Переведем эту статью за 1 час

Загрузите PDF, а мы сделаем полный перевод, краткий конспект и красивую инфографику.

Попробовать бесплатно →

Также в Подтеме: еженедельные литобзоры, база международных клинреков и конспекты свежих мед. статей и подкастов каждый день.