Дифференциальная диагностика минералогического состава мочевых камней

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Мочекаменная болезнь — распространенное хроническое, склонное к рецидивированию заболевание. Высокая частота повторного камнеобразования предопределяет высокую значимость метафилактики заболевания, при назначении которой необходимо учитывать химический состав конкрементов.

Цель исследования. Разработать оптимальный алгоритм математической обработки инфракрасных спектров и дифференциально-диагностических профилей разных минералогических типов камней почек.

Методы. Объект исследования — 115 камней почек, полученных при оперативном лечении больных мочекаменной болезнью. В качестве эталона анализировали образцы соответствующих солей, входящих в состав почечных камней. Образец чистого эталонного вещества размельчали в агатовой ступке в смеси с кристаллами KВr, из полученной смеси приготавливали под прессом прозрачную таблетку и снимали инфракрасные спектры на инфракрасном Фурье-спектрометре Shimadzu IR Prestige 21 (Япония). В инфракрасных спектрах взятых эталонов выбирали наиболее часто встречаемые и наиболее интенсивные полосы поглощения (34 максимума).

Результаты. Для химических веществ, часто входящих в состав мочевых камней, на основе данных инфракрасных спектров были созданы по два дифференциально-диагностических профиля. При визуальном сравнении дифференциально-диагностических профилей мочевых камней с профилями эталонных соединений во всех случаях был точно определен химический состав конкрементов.

Заключение. Дифференциально-диагностические профили — это индивидуальные характеристики соответствующего типа камня, они могут быть применены для определения его химического состава и разработки персонифицированного подхода к метафилактике уролитиаза.

Об авторах

Александр Сергеевич Гордецов

Приволжский исследовательский медицинский университет

Email: algordetsov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4767-9108
SPIN-код: 4976-7049

д-р хим. наук, профессор

Россия, Нижний Новгород

Ольга Владимировна Красникова

Приволжский исследовательский медицинский университет

Email: lala-g@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4425-1819
SPIN-код: 6752-5470

канд. биол. наук, доцент

Россия, Нижний Новгород

Ольга Сергеевна Стрельцова

Приволжский исследовательский медицинский университет

Email: strelzova_uro@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9097-0267
SPIN-код: 9674-0382

д-р мед. наук, профессор

Россия, Нижний Новгород

Лариса Валентиновна Бояринова

Нижегородская областная клиническая больница им. Н.А. Семашко

Email: lboyar@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3167-795X
SPIN-код: 4334-1674

д-р биол. наук

Россия, Нижний Новгород

Дмитрий Петрович Почтин

Нижегородская областная клиническая больница им. Н.А. Семашко

Автор, ответственный за переписку.
Email: dpochtin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4634-408X

MD

Россия, Нижний Новгород

Валентин Николаевич Крупин

Приволжский исследовательский медицинский университет

Email: vn.krupin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4887-4888
SPIN-код: 8892-7661

д-р мед. наук, профессор

Россия, Нижний Новгород

Список литературы

  1. Kaprin AD, Apolikhin OI, Sivkov AV, et al. The incidence of urolithiasis in the Russian Federation from 2005 to 2020. Experimental and Clinical Urology. 2022;15(2):10–17. doi: 10.29188/2222-8543-2022-15-2-10-17 EDN: EATILC
  2. Rule AD, Lieske JC, Li X, et al. The ROKS nomogram for predicting a second symptomatic stone episode. J Am Soc Nephrol. 2014;25(12): 2878–2886. doi: 10.1681/ASN.2013091011
  3. Ferraro PM, Curhan GC, D’Addessi A, Gambaro G. Risk of recurrence of idiopathic calcium kidney stones: analysis of data from the literature. J Nephrol. 2017;30(2):227–233. doi: 10.1007/s40620-016-0283-8 EDN: DSZFFY
  4. Malkhasyan VA, Gazimiev MA, Martov AG, et al. Current state of metaphylaxis of urinary stones in Russian Federation. Urologiia. 2022;(5):46–53. doi: 10.18565/urology.2022.5.46-52 EDN: UXBROY
  5. Chechina IN, Neimark AI, Neimark BA. Pathogenic calculi formation in kidneys and salivary glands. Experimental and Clinical Urology. 2010;(4):30–31. EDN: OPHBFH
  6. Nuraj P, Beqiri A. The pathomorphology of urolithiasis and the chemical analysis of the stones by X-ray diffraction and infrared spectroscopy. Urologiia. 2021;(6):30–34. doi: 10.18565/urology.2021.6.30-34 EDN: AIFIJJ
  7. Gordetsov AS, Krasnikova OV, Streltsova OS, et al. Application of infrared spectroscopy in the diagnosis of urolithiasis. Current Problems in Science and Education. 2020;(6):175. doi: 10.17513/spno.30420 EDN: PZPTQV
  8. Gordetsov AS. Infrared spectroscopy of biological fluids and tissues. Modern Technologies in Medicine. 2010;(1):85–98. EDN: LDHLUH
  9. Golovanov SA. Clinical-biochemical and physicochemical criteria for the course and prognosis of urolithiasis: [dissertation]. Moscow, 2002. 253 p. Available from: https://www.dissercat.com/content/kliniko-biokhimicheskie-i-fiziko-khimicheskie-kriterii-techeniya-i-prognoza-mochekamennoi-bo (In Russ.)
  10. Vinyarskaya IV, Gordetsov AS, Lukushkina EF, et al. The use of infrared spectroscopy in the diagnosis of myocardial diseases in children. Nizhny Novgorod Medical Journal. 2001;(2):47–52.
  11. Krasnov VV, Gordetsov AS. Infrared spectral analysis of a blood serum as a reflection of the metabolic process disturbance level at infectious pathology in children. Modern Technologies in Medicine. 2009;(1):39–43. EDN: KWEBFR
  12. Patent RU No. 2117289/10.08.1998. Gordetsov AS, Ilicheva KV, Tsybusov SN, et al. Method for diagnosing malignant neoplasm formations. EDN: BJWIEL
  13. Kogan LP, Kislitsyn ID, Krasnikova OV, et al. Diagnosis of a disease using the values of statistical functionals calculated from infrared spectroscopic parameters of blood. Modern Technologies in Medicine. 2017;9(4):25–35. doi: 10.17691/stm2017.9.4.03 EDN: VTXJDV
  14. Kogan LP, Fedorov SA, Volvach AE, et al. Prediction of the development of pulmonary embolism in patients with a new coronavirus infection. The Bulletin of Bakoulev Center. Cardiovascular Diseases. 2022;23(3): 322–332. doi: 10.24022/1810-0694-2022-23-3-322-332 EDN: YPGYLL

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эко-Вектор, 2025

Ссылка на описание лицензии: https://eco-vector.com/for_authors.php#07
 


Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).