Body composition assessment based on non-contrast computed tomography in patients with inflammatory bowel disease: associations with clinical disease activity and nutritional status indicators

Full Text

Введение

Дефицит питания – распространенная проблема у пациентов с воспалительными заболеваниями кишечника (ВЗК), которые включают в себя болезнь Крона (БК) и язвенный колит (ЯК) [1]. Общепринятые диетические рекомендации для пациентов с ВЗК отсутствуют [2], но для контроля симптомов, особенно в активной фазе, пациенты зачастую вынуждены менять пищевые привычки. Часто при наличии терминального илеита или резекции подвздошной кишки в анамнезе происходит нарушение реабсорбции конъюгированных желчных кислот, также приводящее к развитию диареи. Все это приводит к мальабсорбции, белковой недостаточности, потере массы тела и мышечной массы, недостаточности питания, дефициту питательных веществ и обезвоживанию [2]. Кроме того, значительное число пациентов отмечают низкое потребление белка, что усугубляет потерю мышечной массы [3]. Согласно литературным данным частота белково-энергетической недостаточности у пациентов с ВЗК составляет 50–75% [1, 4]. Недостаточное питание отмечается у 38,9% пациентов с БК в фазе ремиссии и у 82,8% человек с БК в активной фазе [5]. Нарушения нутритивного статуса могут оказывать негативное влияние как на достижение и поддержание ремиссии, так и на качество жизни пациентов с ВЗК [6, 7]. Поддержание оптимального белково-энергетического баланса играет важную роль для успешного лечения ВЗК и профилактики развития осложнений. Состав тела у пациентов с ВЗК значительно изменен по сравнению со здоровыми людьми [8]. У пациентов с атакой ВЗК наблюдается снижение как жировой ткани, так и безжировой массы по сравнению с пациентами в стадии ремиссии [7].

Традиционные методы оценки нутритивного статуса имеют ряд ограничений. К примеру, данные лабораторных анализов (воспалительных маркеров, показателей, оцениваемых для исключения мальабсорбции) часто могут не отражать реальную тяжесть состояния [1, 9]. Различные оценочные шкалы применяют только с целью скрининга наличия дефицита питания [1]. Биоимпендансометрия обладает ограниченной точностью как для разовых измерений, так и для отслеживания состава тела в течение определенного периода времени [10, 11]. Индекс массы тела (ИМТ) не является специфичным или чувствительным маркером дефицита питания у пациентов с ВЗК [1]. Двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия – рентгеновский метод, позволяющий дифференцировать костную ткань, жировую массу и безжировую ткань при оценке состава тела [12]. Данный метод является «золотым стандартом» диагностики остеопороза, а также применяется для диагностики саркопении [13–15]. Ограниченная сопоставимость результатов, полученных на аппаратах разных производителей, – один из недостатков двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии [15]. По сравнению с компьютерной (КТ) и магнитно-резонансной (МР) томографией этот метод предоставляет только двухмерные изображения, а также не позволяет сделать вывод о качественном состоянии мышц, например о распределении жировых включений в них [15].

КТ органов брюшной полости (ОБП) с контрастным усилением выполняют пациентам с ВЗК для оценки состояния стенки кишки и исключения осложнений [16, 17]. КТ также предоставляет уникальную возможность количественной оценки мышечной и жировой ткани, отражающих морфологические аспекты нутритивного статуса. Неоспоримым плюсом данного метода является возможность использовать его оппортунистически для дополнительной оценки состава тела, когда само лучевое исследование выполняют в рамках обследования. В ряде исследований продемонстрирована связь КТ-показателей состава тела с исходами хронических заболеваний [18]. Например, показано, что площадь поперечного сечения скелетных мышц может быть использована как предиктор ремиссии БК, а площадь висцеральной жировой ткани, подкожной жировой ткани и их отношение – для долгосрочного прогнозирования течения [19, 20]. Анализ значений ИМТ, скелетно-мышечного индекса и площади подкожной жировой ткани в сочетании с некоторыми лабораторными показателями у пациентов с ЯК позволяет раньше обнаружить снижения массы скелетной мускулатуры, что важно для корректировки их питания [18]. Оценка висцеральной жировой ткани, измеренной по данным КТ, может быть использована для выявления краткосрочного неблагоприятного исхода (в течение 6 мес) [21, 22].

Оценка состава тела при ВЗК по данным КТ все еще остается недостаточно исследованной и методологически неунифицированной. В настоящее время в работах, посвященных этой проблеме, используют различающуюся методологию. Например, применяют как ручную разметку исследований [21], так и автоматическую с использованием различного коммерческого программного обеспечения [19, 20]. Ранее нами проведено пилотное исследование с целью изучения возможности применения показателей жировой и мышечной ткани, определенных по КТ-изображениям ОБП, полученных с использованием программного обеспечения на основе технологий искусственного интеллекта, для неинвазивной оценки активности ВЗК [23]. Согласно его результатам значимыми показали себя относительные и абсолютные значения площади внутримышечной жировой ткани (увеличение в ремиссии и уменьшение в атаке).

Цель исследования – оценить применимость параметров состава тела, определенных по данным КТ, для объективной характеристики нутритивного статуса у пациентов с ВЗК.

Материалы и методы

Статья оформлена в соответствии с рекомендациями «Повышение качества отчетов о наблюдательных исследованиях в эпидемиологии (Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology, STROBE)» для кросс-секционных исследований [24].

Дизайн исследования

Исследование является наблюдательным ретроспективным кросс-секционным. Его дизайн представлен на рис. 1.

 

Рис. 1. Дизайн исследования.

Fig. 1. Study design.

 

Условия и место проведения

Проведен ретроспективный анализ данных пациентов, проходивших обследование и лечение в условиях гастроэнтерологического отделения Университетской клинической больницы №1 ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М. Сеченова» (Сеченовский Университет) с декабря 2020 по октябрь 2024 г.

Участники

В исследование включены пациенты, соответствующие следующим критериям:

• возраст 18–75 лет;
• наличие диагноза ЯК или БК, установленного в соответствии с действующими клиническими рекомендациями;
• для пациентов с изолированным поражением толстой кишки и/или терминального отдела тонкой кишки – наличие колоноскопии с осмотром терминального отдела и выполнением биопсии, а также гистологического исследования;
• для пациентов с изолированным поражением тонкой кишки – наличие МР-энтерографии;
• обязательное наличие необходимого объема лабораторных данных (общего и биохимического анализа крови с оценкой показателей общего белка, альбумина, общего холестерина, сывороточного железа);
• обязательное наличие КТ ОБП.

Критерии невключения:

• течение ВЗК с изолированным поражением верхних отделов желудочно-кишечного тракта;
• терапия препаратами железа, альбумина, препаратами, влияющими на обмен холестерина, на момент выполнения КТ ОБП и/или оценки лабораторных показателей;
• наличие сопутствующих заболеваний, которые могут повлиять на изменение состава тела;
• отсутствие нативной фазы КТ ОБП;
• частичное положение туловища вне поля обзора на КТ-изображениях;
• наличие на КТ-изображениях признаков перорального приема контрастного вещества;
• иные выраженные технические артефакты в поле обзора, затрудняющие интерпретацию и/или автоматическую обработку КТ-изображений.

Исходы

Основными исходами анализа выступали лабораторные и томографические показатели нутритивного статуса. В лабораторные исходы входили концентрации гемоглобина, общего белка, альбумина, сывороточного железа и общего холестерина.

Показатели, оцениваемые по данным КТ ОБП, представлены в табл. 1.

 

Таблица 1. Параметры состава тела, оцениваемые по данным КТ ОБП Table 1. Body composition parameters assessed using abdominal CT data
Ткань	Параметр	Методика измерения
Жировая	Площадь висцеральной жировой ткани – Visceral Fat Area (VFA), см2	Площадь поперечного сечения жировой ткани, расположенной внутри брюшной полости и отграниченной внутренним контуром мышц живота на уровне поясничного позвонка LIII
	Площадь подкожной жировой ткани – Subcutaneous Fat Area (SFA), см2	Площадь поперечного сечения жировой ткани, расположенной между кожей и наружным контуром мышц живота на уровне поясничного позвонка LIII
	Отношение площади висцеральной жировой ткани к площади подкожной жировой ткани – VFA/ SFA	–
	Площадь внутримышечной жировой ткани – Intramuscular Fat Area (IFA), см2	Площадь поперечного сечения жировой ткани, расположенной между крупными мышечными волокнами на уровне поясничного позвонка LIII
	Доля внутримышечной жировой ткани, %	IFA/(IFA+SMA)×100
Мышечная	Площадь поперечного сечения скелетных мышц – Skeletal Muscle Area (SMA), см2	Площадь поперечного сечения скелетных мышц на уровне поясничного позвонка LIII
	Скелетно-мышечный индекс – Skeletal Muscle Index (SMI)	Отношение показателя SMA к квадрату показателя роста пациента, выраженного в метрах
	Отношение площади поперечного сечения скелетных мышц к площади висцеральной жировой ткани – SMA/VFA	–
	КТ-плотность мышечной ткани (SMRD), HU	Средняя рентгенологическая плотность вокселей скелетных мышц в срезе на уровне поясничного позвонка LIII
Примечание. Здесь и далее в табл. 4: HU (Hounsfield units) – единицы Хаунсфилда. Note. Here and in Table 4 below: HU – Hounsfield units.

 

Для анализа использовали как стандартизированные значения (Z-score), так и нативные единицы. Дополнительно формировали бинарные клинические исходы: анемия (гемоглобин < 120 г/л), гипоальбуминемия (альбумин < 32 г/л), гипопротеинемия (общий белок < 64 г/л), гипохолестеринемия (общий холестерин < 3,6 ммоль/л).

Методы измерения

Показатели лабораторных исследований получены из стандартных биохимических и клинических анализов крови, выполненных в условиях одной лаборатории, что обеспечивает сопоставимость измерений между пациентами.

Оценку активности заболевания выполняли бинарно на основании комплексного обследования, включающего:

1) эндоскопические методы обследования – илеоколоноскопию с обязательным выполнением биопсии слизистой оболочки кишки;

2) гистологическое исследование биоптатов слизистой оболочки кишки;

3) КТ- и/или МР-энтерографию.

Всем пациентам выполняли мультифазную КТ ОБП и малого таза на 640-срезовом томографе Canon «Aquilion One Genesis». Для анализа в данной работе использована только нативная фаза исследования. Дополнительные параметры сканирования: исследование проводили на выдохе при задержке дыхания в положении пациента лежа на спине; диапазон сканирования – от купола диафрагмы до лонного сочленения; напряжение на рентгеновской трубке – 120 кВ; время вращения – 0,5 с; направление – от головы к ногам; коллимация – 50×0,5 мм; питч – 0,81. Для реконструкции изображений использовали мягкотканый кернел – FC03, матрица – 512×512, толщина среза – 1,0 мм.

КТ ОБП для каждого включенного в исследование пациента были анонимизированы и обработаны с целью анализа состава тела с использованием программного обеспечения с открытым исходным кодом StanfordMIMI/Comp2Comp [25], с проверкой качества разметки одним врачом-рентгенологом со стажем работы по специальности 3 года.

Предотвращение систематических ошибок

Для снижения риска систематических ошибок регрессионные модели корректировали на основные ковариаты (пол, тип нозологии).

Размер выборки

Анализ мощности выполнен в GPower 3.1.9.7. Предполагали стандартизованный наклон регрессионной прямой при альтернативной гипотезе H1: β=0,25, при H0: β=0, уровень значимости α=0,05, требуемая мощность – 80%. Требуемый минимальный объем выборки N=95 (df=93), фактическая мощность – 0,803.

Статистические методы

Все количественные переменные анализировали как непрерывные, для описания использовали средние значения, стандартные отклонения, медиану, первый (Q1) и третий (Q3) квартили. Категориальные данные представляли в виде абсолютных и относительных частот. Для лабораторных показателей формировали бинарные клинические исходы.

Для проверки гипотез применяли множественные линейные (с расчетом коэффициента регрессии β и 95% доверительного интервала – ДИ) и логистические регрессии (с оценкой отношения шансов и расчетом 95% ДИ). Проверку взаимодействий проводили на основе добавления в модели перекрестных переменных (например, показатель×пол или показатель×нозология). Для контроля множественных сравнений использовали поправку Бенджамини–Хохберга (p BH). Для анализа чувствительности ключевые результаты пересчитывали в нативных единицах. Анализ данных выполняли в программной среде R версии 4.5.1 с использованием пакетов dplyr, gtsummary, ggplot2, sandwich и сопутствующих библиотек. Уровень статистической значимости принимали как p< 0,05.

Результаты

Вручную проанализированы 324 истории болезни пациентов с ВЗК. Из них 133 человека не соответствовали критериям включения, причем большинство – по причине отсутствия необходимого обследования. Диаграмма отбора пациентов представлена на рис. 2.

 

Рис. 2. Диаграмма отбора пациентов.

Fig. 2. Patient selection flow diagram.

 

В исследование включены 142 пациента с ВЗК: 45 (31,7%) с ЯК и 97 (68,3%) с БК. У 105 (73,9%) пациентов наблюдали обострение заболевания, тогда как в ремиссии находились 37 (26,1%) человек. Число женщин составило 56 (39,4%), мужчин – 86 (60,6%). Характеристика выборки представлена в табл. 2.

 

Таблица 2. Характеристики пациентов, включенных в исследование Table 2. Characteristics of the study participants
Параметр*	Среднее значение	Среднеквадратичное отклонение	Медиана	Q1	Q3
Возраст, лет	38,03	10,67	37,00	33,00	42,00
ИМТ, кг/м2	23,95	4,71	22,86	20,55	26,53
Параметры состава тела
IFA, см2	3,09	2,38	2,56	1,25	4,17
Доля внутримышечного жира, %	2,36	1,88	1,78	0,97	3,08
SFA, см2	138,47	99,97	117,47	64,94	181,54
VFA, см2	101,46	87,32	75,86	31,83	147,79
VFA/SFA	0,76	0,42	0,70	0,45	1,00
SMA, см2	134,96	38,50	130,74	102,78	165,36
SMI, см2/м2	45,30	10,04	44,28	37,35	52,61
SMRD, HU	44,24	7,54	43,00	39,00	50,00
SMA/VFA, см2	2,78	3,13	1,71	1,06	3,71
Лабораторные показатели
Гемоглобин, г/л	131,65	17,93	132,00	118,50	142,70
Общий белок, г/л	71,49	6,39	71,00	67,70	76,00
Альбумин, г/л	42,82	4,67	43,20	40,90	45,90
Общий холестерин, ммоль/л	4,76	1,11	4,64	4,00	5,44
Сывороточное железо, мкмоль/л	15,73	9,46	14,10	7,85	21,65
*Для всех показателей число наблюдений составило 142. * For all parameters, the number of observations is 142.

 

Взаимосвязь активности ВЗК и лабораторных показателей

Активная форма ВЗК была связана с изменением отдельных лабораторных показателей после корректировки на возраст, пол, ИМТ и тип ВЗК (табл. 3).

 

Таблица 3. Результаты логистической регрессии оценки взаимосвязи активности ВЗК и лабораторных показателей Table 3. The results of a logistic regression assessment of the relationship between IBD activity and laboratory tests
Параметр	Отношение шансов (95% ДИ)	p
Гемоглобин	0,97 (0,94; 1)	0,092
Общий белок	0,98 (0,88; 1,08)	0,638
Альбумин	1,16 (0,99; 1,36)	0,07
Сывороточное железо	1,08 (1,02; 1,15)	0,005*
Общий холестерин	1,22 (0,79; 1,87)	0,375
*Статистически значимый показатель. *Statistically significant value.

 

Для пациентов в ремиссии ВЗК были характерны более высокие значения сывороточного железа (рис. 3).

 

Рис. 3. Распределение сывороточного железа в соответствии с активностью ВЗК.

Fig. 3. Distribution of serum iron according to IBD activity.

 

В дополнительном анализе клинических бинарных исходов (анемия, гипоальбуминемия, гипопротеинемия, гипохолестеринемия) статистически значимых различий между обострением и ремиссией ВЗК не выявлено (p BH>0,5).

Взаимосвязь активности ВЗК и параметров состава тела

Анализ взаимосвязи клинической активности ВЗК с параметрами состава тела по данным КТ ОБП не выявил статистически значимых различий между пациентами в фазе обострения и пациентами в ремиссии. Ни одна из 11 оцененных метрик состава тела не продемонстрировала связи с активностью заболевания после поправки на множественные сравнения (p BH≥0,899). Точечные оценки β варьировали от -0,093 до +0,241, при этом ДИ во всех случаях включали ноль. Наибольшая по величине оценка отмечена для SMA/VFA (SMA [Skeletal Muscle Area] – площадь поперечного сечения скелетных мышц, VFA [Visceral Fat Area] – площадь висцеральной жировой ткани): β=0,241, 95% ДИ -0,051–0,533, однако показатель не достиг уровня статистической значимости.

Взаимосвязь лабораторных показателей и параметров состава тела

В многофакторных моделях (корректировки: возраст, пол, ИМТ, тип ВЗК, активность ВЗК) выявлены статистически значимые ассоциации лабораторных показателей с параметрами состава тела по данным КТ ОБП (рис. 4).

 

Рис. 4. Ассоциации лабораторных показателей с параметрами состава тела по данным КТ.

Fig. 4. Associations between laboratory parameters and CT-derived body composition measures.

 

Наиболее стабильные эффекты получены для показателей состояния скелетной мускулатуры. Так, более высокий уровень альбумина был связан с большим показателем КТ-плотности мышечной ткани – SMRD (Skeletal Muscle Radiodensity): β=0,045; p< 0,001, p BH< 0,001, большим скелетно-мышечным индексом – SMI (Skeletal Muscle Index): β=0,029; p=0,003, p BH=0,025. Гемоглобин также ассоциирован и с SMRD: β=0,012; p< 0,001, p BH=0,002, и с SMI: β=0,010; p=0,002, p BH=0,021. Общий белок был положительно связан как с SMA: β=0,024; p< 0,001, p BH=0,0032, так и с SMI: β=0,028; p< 0,001, p BH=0,0032, а также с SMRD: β=0,024; p=0,0018, p BH=0,020. Дополнительно отмечена обратная связь общего белка с долей внутримышечного жира: β=-0,027; p=0,0063, p BH=0,043, что указывает на меньшую жировую инфильтрацию мышцы при лучших белковых показателях.

Перевод в нативные единицы подтвердил клиническую интерпретируемость эффектов (табл. 4): увеличение альбумина и гемоглобина связано с ростом SMI и SMRD в физических единицах, а повышение общего белка – с увеличением SMA, SMI, SMRD и уменьшением доли внутримышечного жира. Для жировых компартментов вне мышцы и их производных значимых связей после поправки не получено. В совокупности результаты показывают, что КТ-метрики состояния скелетной мускулатуры (SMA/SMI/SMRD и доля внутримышечного жира) тесно отражают лабораторные маркеры белкового обмена.

 

Таблица 4. Значимые связи (p BH< 0,05) в нативных единицах. Модели скорректированы по возрасту, полу, ИМТ, типу ВЗК и активности Table 4. Significant associations (p BH< 0,05) expressed in native units. Models were adjusted for age, sex, body mass index, IBD type, and disease activity
КТ-метрика (ед.)	Лабораторный показатель	Эффект (нативные ед./1 г/л)	SE	p	p BH
SMRD, HU	Альбумин	+0,341	0,068	< 0,001	< 0,001
SMRD, HU	Гемоглобин	+0,091	0,023	< 0,001	0,002
SMA, см²	Общий белок	+0,905	0,244	< 0,001	0,003
SMI, см²/м²	Общий белок	+0,283	0,077	< 0,001	0,003
SMRD, HU	Общий белок	+0,184	0,059	0,002	0,020
SMI, см²/м²	Гемоглобин	+0,101	0,033	0,002	0,021
SMI, см²/м²	Альбумин	+0,289	0,098	0,003	0,025
Доля внутримышечного жира, %	Общий белок	-0,051	0,019	0,006	0,043

 

Оценка модификации связей

При оценке модификации связей лабораторных показателей с параметрами состава тела по полу статистически значимых взаимодействий не выявлено. Для всех 55 моделей коэффициенты взаимодействия имели p-значения >0,05 после поправки на множественные сравнения (p BH≥0,05). Стратифицированные оценки для мужчин и женщин продемонстрировали схожее направление и сопоставимую силу ассоциаций. Это указывает на то, что выявленные связи лабораторных показателей (гемоглобина, альбумина, общего белка) с показателями состояния скелетной мускулатуры (SMI, SMRD, SMA, долей внутримышечного жира) сопоставимы для обоих полов.

При оценке модификации ассоциаций лабораторных показателей с параметрами состава тела по типу ВЗК (БК против ЯК) значимых взаимодействий не выявлено. Для всех моделей, включающих 11 КТ-метрик и 5 лабораторных показателей, коэффициенты взаимодействия имели p-значения >0,05 после поправки на множественные сравнения (p BH≥0,05). Эффекты, наблюдавшиеся в стратифицированных моделях для ЯК и БК, были направлены сходным образом, что указывает на универсальность связей лабораторных маркеров (альбумина, общего белка, гемоглобина) с показателями состояния скелетной мускулатуры (SMI, SMRD, SMA, долей внутримышечного жира) независимо от нозологической формы ВЗК.

Обсуждение

Наше исследование продемонстрировало, что параметры состава тела, определенные по данным КТ, могут служить объективными маркерами нутритивного статуса у пациентов с ВЗК. В исследовании использование количественных КТ-метрик позволило выявить выраженные связи между параметрами мышечной ткани (SMA, SMI, SMRD, долей внутримышечного жира) и лабораторными показателями белкового обмена (альбумином, общим белком и гемоглобином). В исследовании, проведенном С. Xie и соавт. (2024 г.), также выявлена положительная корреляция между SMA, SMI и значениями альбумина, гемоглобина [26]. Не выявлено связи между лабораторными маркерами и показателями жировой ткани, такими как VFA, SFA, IFA. Полученные данные свидетельствуют о том, что состояние скелетной мускулатуры отражает статус белкового обмена, тогда как жировые компартменты не связаны с анализируемыми в исследовании изменениями в биохимическом анализе крови.

SMRD, ассоциированная с лабораторными маркерами белкового обмена, отражает качество мышечной ткани, включая степень жировой инфильтрации [27]. Данный параметр может рассматриваться как морфологический маркер оценки белкового статуса организма, который менее чувствителен к временным колебаниям воспаления. Интересно отметить, что показатели жировых депо, включая VFA и SFA, не продемонстрировали связи с активностью заболевания, несмотря на их известную роль в метаболической регуляции и продукции провоспалительных цитокинов. Это наблюдение может свидетельствовать о специфике метаболического профиля при ВЗК, где воспаление имеет преимущественно локальный кишечный, а не системный характер.

В проведенном исследовании показано, что обострение ВЗК сопровождается более низкими показателями сывороточного железа, что, вероятно, обусловлено воспалением в стенке кишечника, потенциально нарушающим всасывание железа, постгеморрагическим синдромом, а также хроническим воспалением [28–30].

В нашем исследовании не выявлено различий состава тела между активной фазой и ремиссией, что, вероятно, связано с тем, что морфологические изменения состава тела развиваются медленно и отражают кумулятивное воздействие нутритивного дисбаланса, а не краткосрочные воспалительные всплески. В исследовании, проведенном J. Lee и соавт. (2022 г.), VFA и VFA/SFA не показали значимой корреляции с активностью ВЗК, в то время как SFA продемонстрировала обратную корреляцию [19]. В пилотном исследовании мы показали достоверные различия между пациентами в обострении и ремиссии по представленности внутримышечного жира [23].

Полученные в исследовании результаты подтверждают, что КТ-параметры мышечной массы и качества являются устойчивыми морфологическими индикаторами нутритивного статуса, не подверженными влиянию кратковременных воспалительных изменений, что имеет важное практическое значение. Во-первых, оппортунистическая оценка состава тела по рутинным КТ-изображениям позволяет выявлять пациентов с риском или наличием нутритивных нарушений без дополнительных процедур и затрат. Во-вторых, автоматизация анализа с помощью алгоритмов компьютерного зрения открывает возможности интеграции этих методов в систему медицинской визуализации для мониторинга нутритивного состояния в динамике. Для автоматического выделения мышечной и жировой ткани применяли алгоритм компьютерного зрения, что обеспечило стандартизированную сегментацию и количественную оценку морфологических параметров [23]. Такой подход позволяет использовать диагностические изображения для вторичной аналитики, повышая ценность рутинных данных и формируя предпосылки к внедрению автоматизированной нутритивной оценки в клиническую практику. Как и в ряде ранее проведенных другими авторскими коллективами исследований, разметку проводили на аксиальных срезах на уровне позвонка L_III [18–22].

Проведенное исследование имеет ряд сильных сторон. Прежде всего, оно основано на объективных количественных параметрах, измеренных в стандартизированных условиях с контролем потенциальных смешивающих факторов – возраста, пола, ИМТ и нозологической формы заболевания. Комбинирование лабораторных и томографических показателей позволило охватить как метаболический, так и морфологический уровни нутритивного статуса, формируя более целостное представление о состоянии пациента.

В то же время исследование имеет ограничения. Ретроспективный и одномоментный дизайн не позволяет установить причинно-следственные связи. Работа выполнена в одном центре, что может ограничивать воспроизводимость данных на более разнообразных популяциях. Кроме того, в анализ не включали функциональные маркеры, такие как сила сжатия кисти или фазовый угол биоимпеданса, что не позволяет напрямую сопоставить морфологические параметры с функциональными характеристиками. Приведенные аспекты следует учитывать при интерпретации результатов и планировании последующих исследований.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на проспективную валидацию выявленных связей, изучение прогностического значения КТ-параметров состава тела в отношении клинических исходов, ответа на терапию и качества жизни. Важным направлением развития является объединение КТ-метрик состава тела с другими источниками данных, в частности с лабораторными, клиническими, функциональными, омиксными, в рамках многоуровневых моделей, способных объективно оценивать нутритивный и воспалительный статус пациента в реальном времени. Это направление развития соответствует доминирующей в настоящее время концепции внедрения искусственного интеллекта в рутинную практику врачей [31].

Заключение

В исследовании показано, что параметры состава тела, оцененные по данным КТ с использованием алгоритма компьютерного зрения, позволяют объективно характеризовать нутритивный статус пациентов с ВЗК. Показатели мышечной массы и качества устойчиво коррелируют с лабораторными маркерами белкового обмена и не зависят от фазы активности заболевания, что делает их надежными морфологическими маркерами. Использование описанного подхода открывает путь к интеграции алгоритмов компьютерного зрения в практику гастроэнтерологии для оппортунистической оценки состава тела, персонализации терапии.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на определение клинически значимых порогов КТ-показателей, их прогностическую роль и валидацию в многоцентровых когортных исследованиях, что позволит включить оппортунистическую КТ-оценку состава тела в стандарт комплексного мониторинга состояния пациентов с ВЗК.

Раскрытие конфликта интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Disclosure of interest. The authors declare that they have no competing interests.

Вклад авторов. Авторы декларируют соответствие своего авторства международным критериям ICMJE. Ю.Ф. Шумская, М.Г. Мнацаканян – концептуализация, методология, исследование, написание – рецензирование и редактирование; Ю.Ф. Шумская, Д.А. Ахмедзянова – формальный анализ, методология, курация данных; К.Ю. Беженова, И.В. Куприна – методология, курация данных; М.М. Сучилова, Д.А. Ахмедзянова – написание – первоначальный вариант; М.Г. Мнацаканян – надзор.

Authors’ contribution. The authors declare the compliance of their authorship according to the international ICMJE criteria. Yu.F. Shumskaya, M.G. Mnatsakanyan – conceptualization, methodology, investigation, writing − review and editing; Yu.F. Shumskaya, D.A. Akhmedzyanova – formal analysis, methodology, data curation; K.Yu. Bezhenova, I.V. Kuprina – methodology, data curation; M.M. Suchilova, D.A. Akhmedzyanova – writing − original draft preparation; M.G. Mnatsakanyan – supervision.

Источник финансирования. Данная статья подготовлена авторским коллективом в рамках научно-исследовательской работы «Повышение информативности диагностических исследований».

Funding source. This paper was prepared by a group of authors as a part of the research and development effort titled «Enhancing the efficacy of diagnostic imaging studies».

Раскрытие информации об использовании ИИ. При написании статьи ИИ не использовался.

Disclosing the use of AI. No AI was used when writing the article.

Соответствие принципам этики. Исследование было одобрено локальным этическим комитетом ГБУЗ «НПКЦ ДиТ» (протокол №01/2025 от 23.01.2025). Одобрение и процедуру проведения протокола получали по принципам Хельсинкской декларации.

Compliance with the principles of ethics. The study protocol was approved by the local ethics committee of Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies (Minutes No. 01/2025 dated 23.01.2025). Approval and protocol procedure was obtained according to the principles of the Declaration of Helsinki.

Информированное согласие на публикацию. Пациенты подписали форму добровольного информированного согласия на публикацию медицинской информации.

Consent for publication. Written consent was obtained from the patients for publication of relevant medical information and all of accompanying images within the manuscript.

 

About the authors

Yuliya F. Shumskaya

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Author for correspondence.
Email: shumskayayf@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-8521-4045

Head of Sector

Russian Federation, Moscow

Maria M. Suchilova

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: shumskayayf@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0003-1117-0294

Jun. Res.

Russian Federation, Moscow

Dina A. Akhmedzyanova

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: shumskayayf@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-7705-9754

Jun. Res.

 

Russian Federation, Moscow

Karina Yu. Bezhenova

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies

Email: shumskayayf@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0009-0001-1986-6467

Jun. Res.

Russian Federation, Moscow

Irina V. Kuprina

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: shumskayayf@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-5854-8082

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Marina G. Mnatsakanyan

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: shumskayayf@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-9337-7453

D. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

References

Supplementary files