В структуре онкологической заболеваемости и смертности рак желудка (РЖ) и колоректальный рак (КРК) занимают одни из лидирующих позиций. По данным за 2025 год, стандартизированный по возрасту показатель смертности мужчин от рака желудка в России составляет 18,49 случая на 100 тыс. населения, что выводит страну в топ-20 по данному показателю в мире. При этом лишь 15–20% случаев выявляются на ранних стадиях, а показатели однолетней выживаемости после впервые установленного диагноза не превышают 45–55%. Воспалительные заболевания кишечника (ВЗК), включая болезнь Крона и язвенный колит, также остаются серьезной медико-социальной проблемой, требующей своевременной диагностики и адекватной терапии.
Традиционные методы диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта — эндоскопия и биопсия — характеризуются высокой эффективностью, однако сопряжены с рядом ограничений. Эти процедуры являются инвазивными, дорогостоящими и не всегда позволяют выявить патологию на ранних этапах развития. В связи с этим поиск неинвазивных биомаркеров, обеспечивающих высокую точность и доступность диагностики, представляет собой одно из приоритетных направлений современной гастроэнтерологии и онкологии.

Основные результаты исследования
Международная команда исследователей, представляющих Университет Бирмингема (Великобритания), Университет Бирмингема в Дубае (ОАЭ) и Национальную службу здравоохранения Бирмингема, совершила значимый прорыв в данной области. Ученые идентифицировали комплекс специфических биомаркеров, позволяющих с высокой точностью обнаруживать РЖ, КРК и ВЗК на ранних этапах. В фокусе работы оказались два ключевых компонента кишечной среды: микробиом — сообщество бактерий, населяющих желудочно-кишечный тракт, и метаболом — совокупность малых молекул, являющихся продуктами метаболизма микроорганизмов и клеток организма-хозяина. Анализ показал, что определенные виды микроорганизмов и химических веществ устойчиво ассоциируются с конкретными болезнями, причем часть из них является общей для нескольких патологий.
Для выявления закономерностей исследователи использовали современные алгоритмы искусственного интеллекта и методы машинного обучения. Сравнительный анализ данных пациентов с РЖ, КРК и ВЗК позволил обнаружить, что модели, обученные на одном заболевании, часто успешно прогнозировали биомаркеры другого. Например, алгоритмы, созданные для диагностики РЖ, демонстрировали способность распознавать признаки ВЗК, а модели КРК — маркеры РЖ. Данный факт свидетельствует о существовании общих биологических путей, лежащих в основе различных заболеваний желудочно-кишечного тракта.
Компьютерное моделирование роста микроорганизмов и движения метаболитов в кишечнике подтвердило, что метаболические профили здоровых людей и пациентов кардинально различаются. Данный факт доказывает высокий диагностический потенциал обнаруженных биомаркеров и открывает перспективы для создания неинвазивных методов диагностики, которые в будущем могут дополнить или даже заменить эндоскопию и биопсию.

Перспективы дальнейших исследований
Следующим этапом работы станет валидация полученных результатов на более масштабных группах пациентов и разработка универсальных тест-систем для раннего выявления целого спектра гастроэнтерологических заболеваний. Ученые также планируют исследовать возможности использования обнаруженных биомаркеров для мониторинга эффективности терапии и прогнозирования ответа на лечение.
Обнаружение комплекса микробиомных и метаболомных биомаркеров, ассоциированных с РЖ, КРК и ВЗК, представляет собой значимый шаг в развитии неинвазивной диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта. Применение технологий искусственного интеллекта для анализа многомерных данных открывает новые горизонты в понимании патогенеза данных состояний и создании эффективных инструментов для их раннего выявления. Дальнейшее развитие данного направления имеет потенциал для существенного улучшения качества медицинской помощи и снижения экономического бремени, связанного с лечением запущенных форм онкологических и воспалительных заболеваний пищеварительной системы.

Кардиология
Инфектология
Онкология
Фертильность
Нефрология
Эндокринология