В данном исследовании образцы сыворотки крови пациентов с пневмонией и здоровых людей были центрифугированы, лиофилизированы и повторно растворены, затем супернатант был отфильтрован. С помощью неконтролируемой метаболомики на основе сверхвысокоэффективной жидкостной хроматографии - высокоразрешающей масс-спектрометрии (UHPLC-HRMS) и автоматизированного метода анализа химометрических данных (AntDAS), разработанного группой исследования, проводился сбор информации о соединениях, их выравнивание, отбор дифференциальных компонентов и идентификация соединений. В итоге было отобрано и идентифицировано 35 дифференциальных метаболитов из 8 категорий, включая аминокислоты и их производные, липиды, холиновые соединения, карнитин, индолы, сфингозины, желчные кислоты и пурины. На основе отобранных дифференциальных метаболитов были построены диагностические модели с использованием четырех классических химометрических методов: дискриминантного анализа Фишера, кластеризации K-средних, частичной наименьших квадратов (PLS-DA) и метода опорных векторов (SVM). Модель PLS-DA показала хорошую подгонку и предсказательную способность, эффективно разделяя группы пневмонии и здоровых, с точностью модели 94,08%. Результаты исследования могут служить новой основой для точной диагностики пневмонии.

пневмония;сыворотка;сверхвысокоэффективная жидкостная хроматография - высокоразрешающая масс-спектрометрия (UHPLC-HRMS);AntDAS-DDA;химометрия;метаболомика