Терапия №2 (приложение) / 2026
ПРОФИЛАКТИКА ОСТЕОПОРОЗА У ПАЦИЕНТОВ С ЛИМФОМОЙ ХОДЖКИНА: ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННЫЙ ПОДХОД НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ
Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова, г. Москва, Россия
Актуальность. Прогностические модели (ПМ) на основе машинного обучения – основа персонализированной медицины, необходимая для оценки ответа, прогнозирования осложнений и индивидуализации лечения. Пациенты с лимфомой Ходжкина (ЛХ) имеют большой риск развития вторичных осложнений, включая остеопороз, что снижает качество жизни. Разработка ПМ для раннего выявления остеопороза актуальна у больных ЛХ.
Цель. Изучить взаимосвязь между параметрами гормонального профиля и плотностью костной ткани у пациентов с лимфомой Ходжкина для создания прогностической модели, определяющей показания к профилактике остеопороза.
Материал и методы. Исследование охватило 90 человек (nЛХ=60, n контроль=30). Демографические и антропометрические параметры групп были сопоставимы (p >0,05). Диагноз ЛХ подтверждался комплексным обследованием: анамнез, лабораторные, инструментальные и морфологические методы. Все пациенты получали лечение.
Для построения ПМ анализировались различные факторы риска: опрос, антропометрия, параметры общего и биохимического анализа крови, а также гормональный профиль.
Результаты. У 53% (n=32) пациентов с ЛХ выявлен дисбаланс ИРИ, у 45% (n=27) – СТГ,
у 52% (n=31) – ИФР-1. Эти нарушения повышают риск остеопороза. Разработанный алгоритм прогнозирования риска снижения МПК на основе концентраций СТГ, ИФР-1, ЛГ, антропометрии. Вероятность (ВПР) рассчитывается по формуле логистической регрессии (параметры: активность, переломы, курение, ИМТ, анамнез,...
