21 сентября 2026
Машинное обучение при анализе данных УФ-индуцированной флуоресцентной спектроскопии в диагностике болезни Паркинсона
Байнаев-Мангилев Н.П., Салмин В.В., Ершова М.В., Иванова Е.О., Иллариошкин С.Н.
Оптика и спектроскопия. 2026. Т. 134. № 5. С. 502-508. http://journals.ioffe.ru/articles/63342 DOI: 10.61011/OS.2026.05.63342.66-25
Продемонстрирован новый подход к диагностике болезни Паркинсона (БП), основанный на анализе УФ-индуцированной автофлуоресценции кожи с использованием методов машинного обучения. В исследование включены 123 участника (23 контрольных, 16 пациентов с неспецифическими неврологическими нарушениями и 84 пациента с БП). Спектральные данные обработаны методом главных компонент (редукция с 150 до 30 признаков) и классифицированы пятью алгоритмами. Лучшие результаты достигнуты полносвязной нейронной сетью (ROC-AUC = 0.80, чувствительность =0.92) и логистической регрессией (ROC-AUC = 0.79). Результаты подтверждают потенциал неинвазивной спектроскопии кожи как скринингового инструмента для ранней диагностики БП в клинической практике. Ключевые слова: болезнь Паркинсона, флуоресценция, оптическая спектроскопия, кожа, аберрантные белки, конечные продукты гликирования, машинное обучение, нейронные сети, диагностика.