Аннотация результатов, полученных в 2018 году
Проведены клинические и лабораторные исследования телят новорожденных (до 10 дней жизни) и 1-1,5 месячных с определением гематологических и биохимических маркеров воспаления (лейкоцитоз, повышение концентрации гаптоглобина в сыворотке крови и пероксида водорода в конденсате выдыхаемого воздуха (КВВ)), возбудителей вирусных и бактериальных инфекций, сопровождающихся поражением органов дыхания у телят, определена частота выделения патогенных и условно-патогенных микроорганизмов из трахеальных смывов телят. Предложено ранжирование телят на группы «здоровые со стороны дыхательной системы», «с субклиническим течением респираторных заболеваний», «с симптомами поражения органов дыхания». Установлено, что наиболее информативными клинико-лабораторными признаками для ранжирования на диагностические группы являются оценка по шкале WI, спонтанный и индуцированный кашель, в том числе после функциональной нагрузки (30-секундного апноэ на выдохе), дыхательный объем, и бактериологическое исследование трахеальных смывов. Обоснован выбор отдельных классов индивидуальных легколетучих органических соединений как дополнительного диагностического критерия для выявления воспалительного процесса в органах дыхания у телят. Разработана общая методология способа оценки состояния биопроб конденсата выдыхаемого воздуха телят по результатам детектирования в равновесных газовых фазах (РГФ) над ними веществ-маркеров воспалительных процессов с применением массива пьезосенсоров с многоуровневой обработкой данных по принципу «от простого к сложному», включающая в себя: сбор и лабораторный анализ биопроб, выбор и оптимизацию набора сенсоров, регистрацию и обработку выходных данных массива сенсоров с визуальным и математическим компонентом. Разработан способ детектирования веществ-маркеров воспалительного процесса в органах дыхания у телят по составу равновесной газовой фазы над пробами конденсата выдыхаемого воздуха малого объема. Сбор КВВ должен производиться в стерильные охлажденные контейнеры объемом 50 см3, объем КВВ 5-10 см3, анализ газовой фазы 5 см3 над пробами КВВ возможно проводить через 1 час, возможна заморозка проб в жидком азоте. Массив химических сенсоров для детектирования веществ-маркеров воспалительного процесса в органах дыхания у телят включает в себя покрытия различной природы: полимерные, макромолекулярные, наноструктурированные. Алгоритм обработки выходных данных сенсоров включает в себя построение «визуальных отпечатков» максимальных сигналов сенсоров в РГФ над пробами КВВ, расчет параметров массива сенсоров (wi, Aijmax, mijn, αijn), расчет параметра подобия δ, обработку данных методом главных компонент, прогнозирование клинических и лабораторных показателей с помощью регрессионных моделей, ранжирование проб телят на диагностические группы. Установлены информативные параметры массива сенсоров (wi, Aijmax, mijn, αijn), необходимые для диагностики состояния и патологических изменений в органах дыхания у телят, по результатам анализа РГФ над пробами конденсата выдыхаемого воздуха массивом пьезосенсоров с селективными пленками, которые могут быть представлены в визуальной форме в виде диаграмм или графиков математических моделей, позволяющие надежно ранжировать пробы КВВ телят на диагностические группы. Из 149 выходных данных массива сенсоров при анализе РГФ над пробами КВВ наиболее информативными являются 76 параметров, из них 5 аналитических сигналов сенсоров, 13 параметров Aijmax, 20 параметров mijn, 28 параметров αijn.

Аннотация результатов, полученных в 2019 году
Разработаны и оптимизированы условия анализа газовой фазы над пробами носовой слизи телят с помощью массива химических сенсоров для диагностики патологий органов дыхания. • Использована измененная конструкция прибора с открытой ячейкой детектирования, позволяющей проводить регенерацию сенсоров после измерения без дополнительной принудительной подачи воздуха в ячейку детектирования. • Достаточно отбирать усредненную пробу слизи из двух носовых ходов теленка (по 5 вращений в каждом ходе). Число отбора однократное, повтор не ранее, чем через 30 мин. • Фронтальный ввод газовой фазы пробы в прибор с открытой ячейкой детектирования • Применение дополнительных сенсоров с твердотельными наноструктурированными покрытиями. • Время напуска паров в околосенсорное пространство – 80 с, самопроизвольной десорбции 120 с. Общее время измерения одной пробы 200 с. Установлено, что максимальные сигналы сенсоров при анализе газовой фазы над пробами конденсата выдыхаемого воздуха (КВВ) и носовой слизи значимо коррелируют между собой для всех пленок, за исключением углеродных нанотрубок, нитрата оксида циркония и ПЭГск. Интегральные сигналы массива сенсоров (площади «визуальных отпечатков» SΣ, Sneg , Гц с) для проб КВВ и носовой слизи не коррелируют между собой, что объясняется различием в общем количестве летучих веществ в газовых фазах из-за различной матрицы биопроб (для КВВ – вода, для проб носовой слизи – вязкая жидкость). При сопоставлении выходных данных от 16 сенсоров при анализе 46 проб носовой слизи с информативными для диагностики респираторных заболеваний клиническими и лабораторными показателями установлена статистически значимая связь сигналов сенсоров индексом дыхательной недостаточности (ИДН), концентрацией гаптоглобина, содержанием лимфоцитов, сегментоядерных нейтрофилов. Установлено, что параметры эффективности сорбции Аij массивов сенсоров значимо коррелируют со всеми рассматриваемыми клиническими и лабораторными показателями. Сильная взаимосвязь (rрасч>0,7) параметров Аij установлена с наличием положительных функциональных дыхательных проб (трахея и апное) и кашлем у телят, при этом характер связи, как прямой, так и обратный. Площади «визуальных отпечатков» сигналов массива сенсоров (S и Sneg) для проб носовой слизи умеренно или сильно связаны с результатами клинико-лабораторных испытаний. Проведен клинический мониторинг состояния органов дыхания от момента регистрации первых симптомов бронхита (трахеобронхита) до клинического выздоровления животных либо осложнения болезни в виде бронхопневмонии, в том числе с рентгенологическим и (или) патоморфологическим подтверждением диагноза. Дополнительно исследовано 4 животных здоровых со стороны дыхательной системы в динамике для оценки переходных состояний «здоровые – субклиническое течение респираторных заболеваний – бронхит». Установлены направленности изменений состава РГФ над пробами носовой слизи у телят во времени по результатам мониторинга газовой фазы над пробами носовой слизи в течение 9 часов массивом из 16 сенсоров по интегральному аналитическому сигналу массива сенсоров – площади «визуальных отпечатков» (SΣ.), содержанию отдельных классов веществ с расчетом относительной доли веществ (w, %) методом нормировки. Для корректировки сигналов сенсоров единичных измерений при отсроченном или длительном проведении анализа (более 4 часов) предложено рассчитывать относительные характеристики сенсоров с полимерными гидрофильными покрытиями (ПЭГ-2000, Tween, ТХ-100, ДЦГ18К6, ПЭГСб) при сравнении первичного измерения к проведенному через 2 часа. Установлены особенности изменения газового состава над пробами носовой слизи при оценке переходных состояний «бронхит-бронхопневмония», «бронхит-выздоровление», «бронхопневмония-выздоровление», «здоровые – субклиническое течение респираторных заболеваний – бронхит». Для переходного состояния «бронхит-бронхопневмония» у 7 телят наблюдалось увеличение на 10-40 % доли азот-, серусодержащих гетероатомных соединений, ароматических, циклических аминов, нитросоединений, гидроски-, окси-, карбоновых кислот, и у 3 телят (30 %) - увеличение доли на 10-22 % вторичных и третичных алкиламинов, в газовой фазе над пробами носовой слизи. При дальнейшем протекании бронхопневмонии без существенного изменения клинического состояния у 5 телят в газовой фазе увеличивается доля карбоновых кислот С1-С3, ацетатов на 22-28 % и уменьшается на 7-30 % доля легких аминов, аммиака, С2-С5 спиртов, ацеталей, легких кетонов (ацетон, метилэтилкетон) у 9 животных , с уменьшением доли аминоспиртов и ацетокислот на 16-26 % при ухудшении клинического состояния животного (разгар болезни). В целом при ухудшении клинического состояния животного (переходное состояние «бронхит-бронхопневмония» и разгар болезни) наблюдается постепенное увеличение доли ароматических, циклических аминов, нитросоединений в газовой фазе над пробами носовой слизи до 50 % от начального уровня и до 40 % увеличение доли С4-С5 спиртов, ацеталей, тяжелых кетонов, уменьшение доли легких аминов, аммиака на 14-35 %. При улучшении клинического состояния животного и переходе «бронхопневмония-бронхит» в 100 % случаев происходит уменьшение содержания вторичных и третичных алкиламинов, окси-аминов, аммиака, нитросоединий на 10-18 % и в 66,7 % случаев уменьшение С2-С5 спиртов, ацеталей, тяжелых кетонов (например, гексанон). При переходном состоянии «бронхит-выздоровление» а также легком протекании бронхита в газовой фазе над пробами носовой слизи в 100 % случаев (4 теленка) уменьшается доля карбоновых кислот С1-С3, ацетатов, вторичных и третичных алкиламинов, аммиака, нитросоединий на 8-17 %. В целом при улучшении клинического состояния животного («бронхит-выздоровление», «бронхопневмония-выздоровление» в 100 % случаев наблюдается уменьшение доли вторичных и третичных алкиламинов (триэтиламин, диэтиламин, диметиламин), нитросоединений на 8-20 % и увеличение доли легких первичных аминов (метиламин) на 5-10 % в газовой фазе над пробами носовой слизи. Для учета влияния внешних условий на результаты ранжирования проб на диагностические группы из нескольких выборок предложено нормировать сигналы сенсоров при измерении проб носовой слизи на соответствующие сигналы сенсоров при сорбции паров этилового спирта, измеренных в тех же условиях, позволяющие уменьшить ошибку обработке данных методами многомерного анализа. Разработан алгоритм фиксирования и обработки многомерных данных массива сенсоров по результатам детектирования легколетучих соединений в газовой фазе над пробами носовой слизи для ранжирования телят на диагностические группы и оценки переходных состояний «бронхит-бронхопневмония», «бронхит-выздоровление», «бронхопневмония-выздоровление». По результатам корреляционного и регрессионного анализа установлены информативные характеристики, необходимые для получения дополнительной диагностической информации о состоянии дыхательной системы у телят по результатам анализа РГФ над пробами конденсата выдыхаемого воздуха и носовой слизи малого объема массивом пьезосенсоров с селективными пленками, различным уровнем визуализации данных. Наиболее информативными для оценки переходных состояний (n=39) по результатам анализа газовой фазы над пробами носовой слизи являются относительное изменение долей (w, %) сорбируемых летучих соединений на покрытиях сенсоров МО, ТХ-100, БКЗ, МУНТ, ГА1, Tween, ПЭГск, по совокупности которых чувствительность определения состояния «бронхит-бронхопневмония» (n=10) составила 80 %, специфичность – 72 %, для переходного состояния «бронхопневмония-выздоровление» (n=3) чувствительность 100 %, специфичность 100 %, для переходного состояния «бронхит-выздоровление» (n=4) чувствительность 100 %, специфичность 100 %. Дополнительно, по результатам анализа газовой фазы над пробами КВВ от 5 телят установлено наличие маркеров воспаления желудочно-кишечного тракта, нарушения работы печени и поджелудочной железы, что подтверждается результатами патологоанатомических исследований. Построена оптимальная ПЛС-модель прогнозирования диагностической группы по результатам анализа газовой фазы над пробами носовой слизи массивом сенсоров с погрешностью 30 %, установлено, что пробы носовой слизи более информативны при инфицировании верхних дыхательных путей (носовая полость, трахея), а пробы конденсата выдыхаемого воздуха – при поражении бронхов, легких. Подготовлены 4 научные статьи для опубликования в журналах, индексируемых в базах данных Web of Science, Scopus, 1 патент РФ на изобретение, тезисы 4-х докладов на всероссийские и международные конференции, и 1 статья для участия в международном форуме Digital World 2020 в рамках The Fifth International Conference on Advances in Sensors, Actuators, Metering and Sensing в Испании, которая по результатам заочного проведения конференции награждена дипломом «За лучшую публикацию», https://www.iaria.org/conferences2020/awardsALLSENSORS20/allsensors2020_a1.pdf

Аннотация результатов, полученных в 2020 году
Для минимизации и устранения ошибок первого и второго рода при анализе носовой слизи телят оценили влияние ошибок на стадии отбора проб, связанных с естественным загрязнением биоматериала пылью, грунтом, кровью (как следствие повреждения тканей слизистых оболочек дыхательных путей) при рутинном отборе в условиях хозяйства. Оценено изменение информативных сигналов 16 химических пьезосенсоров в двух массивах, применяемых на предыдущих этапах исследования, при попадании загрязнений в пробы носовой слизи телят. Исследования позволили определить простые и важные критерии для быстрой выбраковки проб при рутинном анализе и тем самым минимизировать долю ложных выводов. При наличии в пробе носовой слизи следов пыли, грунта, крови необходимо произвести повторный отбор пробы у теленка, и если при сравнении двух проб от одного животного суммарный сигнал массива сенсоров составляет более 15 %, то такую пробу необходимо исключить из дальнейшего анализа. При анализе проб позднее 2 часов после отбора и наличии в пробе конденсата более 10 мкл необходимо сделать поправку на сигналы сенсоров с пленками ПЭГ-2000 и Твин 40. Разработан протокол оценки и компенсации дрейфа полезного сигнала 8 сенсоров в открытой ячейке детектирования для учета влияния внешних факторов (температура, изменение химического состава воздуха в помещении) при эксплуатации прибора в условиях фермы. Способ компенсации дрейфа полезного сигнала массива сенсоров при длительной интенсивной эксплуатации основан на методике ежедневной внутренней стандартизации системы (расчет удельных сигналов сенсоров), что позволяет учитывать изменение сорбционных свойств покрытий сенсоров в зависимости от внешних факторов. В качестве стандарта выбран доминирующий по содержанию компонент в пробах конденсата выдыхаемого воздуха и слизи – дистиллированная вода. Установлено, что удельные аналитические сигналы являются более стабильными и не зависимыми от условий в помещении, где проводится анализ. С применением теории статистического контроля процесса (многомерные экспоненциальные взвешенные движущиеся средние, Multivariate exponentially weighted moving average) разработаны контрольные карты оценки стабильности работы массива сенсоров по их удельным сигналам. По результатам исследований сформулированы критерии оценки стабильности для каждого сенсора в массиве: при превышении для сенсора параметра центральной тенденции (zi) контрольных пределов более трех раз за неделю необходимо либо заменить этот сенсор, либо реактивировать его поверхность. При замене сенсора необходимо предварительно протестировать новый сенсор в парах воды и уточнить статистические контрольные пределы параметра zi для него. Для реактивации достаточно продуть ячейку детектирования с массивом сенсоров сухим лабораторным воздухом и повторить измерения для проб стандарта. Для снижения ошибки при использовании математического моделирования можно также исключить показания этого сенсора из всей выборки данных. Для окончательного принятия решения об исключении проб или сигналов сенсоров из данных для классификации, а также для оценки степени регенерации сенсоров, необходимо оценивать изменение вариации удельных сигналов сенсоров (si). По результатам анализа изменения центральной тенденции и вариации сигналов сенсоров за шесть месяцев эксплуатации составлен протокол для внутрилабораторного контроля стабильности функционирования массива сенсоров для анализа биопроб в виде схемы. Данный подход проверен при классификации результатов анализа биопроб и проб стандарта, полученных за этот период. Установлено, что с учетом компенсации дрейфа полезного сигнала (использование удельных сигналов сенсоров) и информации о стабильности работы сенсоров точность классификационной модели увеличивается до 95 % при длительной эксплуатации прибора, тогда как без учета компенсации дрейфа сигналов сенсоров ошибка прогнозирования за составляет 50 %. Разработанный протокол может быть введен в алгоритм программного обеспечения прибора, что увеличит правильность принятия решения при длительном мониторинге состояния животных. Разработана 3D-модель портативного комплекса «Sniff in line» для детектирования легколетучих соединений-маркеров воспаления дыхательной системы, выделяемых биопробами малого объема (слизь, конденсат выдыхаемого воздуха), который совмещается с компьютером, ноутбуком, смартфоном, планшетом для передачи, обработки и сохранения информации об измерениях. Прибор состоит из двухкамерного корпуса, в котором расположены электрические схемы и пьезосенсоры с возможностью их быстрой замены. Внизу прибора расположена камера для пробы, в которой находится выдвижная подложка с открытой чашкой Петри для анализируемой биопробы. Легко летучие вещества из биопробы в камере фронтально движутся к сенсорам и взаимодействуют с ними, что регистрируется в программном обеспечении. При выдвижении подложки из камеры происходит самопроизвольная десорбция веществ с сенсоров и из околосенсорной зоны камеры до возвращения частот колебаний сенсоров к исходным значениям, после чего можно проводить измерение для другой пробы. Также разработана общая методология оценки состояния дыхательной системы при скрининге и в динамике у телят во внелабораторных условиях по результатам детектирования легколетучих соединений-маркеров воспаления дыхательной системы в газовой фазе над пробами носовой слизи и конденсата выдыхаемого воздуха с применением массива пьезосенсоров в комплексе «Sniff in line». Проведен анализ результатов патентного поиска и обзора научной литературы по современным методам и средствам диагностики респираторных заболеваний у телят, который позволил выделить четыре основные группы методов: 1) специальные методы клинического исследования; 2) методы обнаружения вирусных и бактериальных патогенов в биопробах; 3) методы определения маркеров воспаления и повреждения тканей в органоспецифических жидкостях (носовая слизь, мокрота, бронхоальвеолярная лаважная жидкость, КВВ); 4) методы диагностики, основанные на анализе изменений состава крови. В каждой группе методов выделены варианты проведения внелабораторной экспресс-диагностики. Разработки научного коллектива проекта соответствуют мировой тенденции исследований в третьей группе методов. Организована и проведена апробация методики с использованием системы «Sniff in line» для мониторинга состояния органов дыхания у телят в животноводческом хозяйстве Хохольского района Воронежской области. Чувствительность и специфичность предлагаемых методик на малой выборке телят (10 особей) составляет 100 % при доверительной вероятности 0.95. Результаты апробации опубликованы в журнале Veterinary Sciences. Для внедрения в образовательный процесс результатов НИР для подготовки специалистов разных направлений в рамках среднего, высшего, дополнительного образования разработаны: 1. Теоретическая часть (лекционный материал) в виде презентации. Может быть использована в рамках научных и научно-популярных докладов; презентаций любого уровня разным специалистам; 2. Лабораторная работа по анализу носовой слизи с применением набора сенсоров, разработанного и апробированного в ходе работ по гранту алгоритма обработки данных. Лабораторная работа прошла апробацию в рамках лабораторного практикума дисциплины «Современные методы анализа» у студентов 4 курса специальности 04.05.01 «Фундаментальная и прикладная химия» в апреле 2021 г. Получен акт апробации и рекомендация к внедрению в рамках курсов по выбору для студентов ВГУИТ. По результатам работ за третий год реализации проекта опубликовано 6 статей и 2 тезиса докладов в журналах, индексируемых в базах данных Scopus, Web of Science (Veterinary Sciences, Chemosensors, FEBS Open Bio, IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Сорбционные и хроматографические процессы), из них 2-е статьи в журналах первого квартиля Q1; и 1 статья в материалах международной конференции, защищена докторская диссертация.