При помощи нецелевого метаболомного подхода мы определяем уникальные масс-спектрометрические признаки, которые отличают пациентов от здоровых добровольцев. Установление соединений, ответственных за такие масс-спектрометрические признаки, позволяет найти новые, ранее не изученные биомаркеры заболеваний.

На основании целевых и нецелевых метаболомных данных мы можем выявить специфические изменения метаболизма, которые происходят у людей при развитии заболеваний. Поскольку изменения метаболитов происходят значительно раньше клинических проявлений, подобные изменения можно использовать для изучения механизмов развития заболеваний и их диагностики.

Сравнивая метаболомные профили пациентов, имеющих разный ответ на лечение, мы можем выявить признаки метаболизма, которые связаны с положительным ответом на терапию. Эти данные могут быть использованы для разработки компьютерной модели для предсказания ответа на терапию и подбора наиболее подходящего лечения на основании метаболомных данных.

Метаболомика позволяет изучить, как изменяется метаболизм организма в ответ на применение лекарственного средства. Изучение изменений эндогенных метаболитов позволяет исследовать механизмы токсичности, фармакодинамики или фармакокинетики лекарственного средства.

Методы метаболомики применяются в медицине, помогая совершенствовать диагностику и лечение многих заболеваний. Однако до недавнего времени ее широкое использование было затруднено из-за высокой сложности анализа.

Мы разработали диагностическую платформу «Метабоскан», которая помогает оценить персональное здоровье с помощью метаболомного профилирования и алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Если вы хотели подробнее узнать про Метабоскан, то вы можете связаться со специалистом нашего Центра.