ПРИМЕНЕНИЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ФЕНОТИПОВ ПЕРВИЧНОЙ ОТКРЫТОУГОЛЬНОЙ ГЛАУКОМЫ

Цель исследования - изучение эффективности применения иерархического кластерного анализа для формирования фенотипов первичной открытоугольной глаукомы.Материал и методы. Кластерный анализ был применен для обработки стандартизированного набора клинико-генетических показателей у 348 пациентов (696 глаз) в возрасте от 45 до 87 лет (в среднем 61,28±10,13) с различными стадиями первичной открытоугольной глаукомы (ПОУГ).Результаты. По итогам многофакторного анализа были выявлены параметры, которые играют важную роль в разделении выборки пациентов с ПОУГ на клинические фенотипы. С целью определения возможных фенотипов больных осуществили кластеризацию по методу Варда с формированием древовидной диаграммы и определением четырех кластеров.Методом k-средних Мак-Квина получены структуры кластеров (фенотипов) пациентов ПОУГ с высоким процентом(96,8%) правильности оценки группировки исходных наблюдений.Выводы. 1. Показана высокая эффективность применения иерархического кластерного анализа при формировании фенотипов ПОУГ. 2. На основе исследования качественных и количественных анамнестических, клинико-функциональных, морфометрических и генетических параметров у пациентов сформированы четыре клинических фенотипа первичной открытоугольной глаукомы.

первичная открытоугольная глаукома, кластерный анализ, значимые факторы, кластеры, фенотипы

1. Берестнева, О.Г. Методы исследования структуры медицинских данных / О.Г. Берестнева, И.А. Осадчая, Е.В. Немеров // Векторы благополучия: экономика и социум. - 2012. - Т. 1, № 2. - С. 333-338

2. Cluster analysis in Nursing Research: an introduction, historical perspective, and future directions / H. Dunn [et al.] // West J. Nurs. Res. - 2018. - Vol. 40, № 11. - P. 1658-1676

3. Ненашева, Н.М. Фенотипы бронхиальной астмы и выбор терапии / Н.М. Ненашева // Практическая пульмонология. - 2014. - № 2. - С. 2-11

4. Радиационно-эпидемиологическая классификация заболеваемости и смертности ликвидаторов от цереброваскулярных заболеваний методами кластерного анализа и главных компонент / В.К. Иванов [и др.] // Радиация и риск. - 2014. - № 4. - С. 8-21

5. Alshahrani, M. Semantic Disease Gene Embeddings (SmuDGE): phenotype-based disease gene prioritization without phenotypes / M. Alshahrani, R. Hoehndorf // Bioinformatics. - 2018. - Vol. 34, № 17. - P. 901-907

6. A data mining metabolomics exploration of glaucoma /j. Kouassi Nzoughet [et al.] // Metabolites. - 2020. - Vol. 10, № 2. - P. 49

7. Differential metabolic markers associated with primary open-angle glaucoma and cataract in human aqueous humor / C.W. Pan [et al.] // BMC Ophthalmol. - 2020. - Vol. 20, № 1. - P. 183

8. Ocular hypertension treatment study group. The ocular hypertension treatment study: baseline factors that predict the onset of primary open-angle glaucoma / M.O. Gordon [et al.] // Arch. Ophthalmol. - 2002. - Vol. 120, № 6. - P. 714-720

9. Predictors of long-term progression in the early manifest glaucoma trial / M.C. Leske [et al.] // Ophthalmology. - 2007. - Vol. 114, № 11. - P. 1965-1972

10. The path to open-angle glaucoma gene discovery: endophenotypic status of intraocular pressure, cup-to-disc ratio, and central corneal thickness /j. Charlesworth [et al.] // Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. - 2010. - Vol. 51, № 7. - P. 3509-3514

11. Gardiner, S.K. Detection of functional deterioration in glaucoma by trend analysis using comprehensive overlapping clusters of locations / S.K. Gardiner, S.L. Mansberger // Sci. Rep. - 2020. - Vol. 10, № 1. - P. 18470

12. Torres, L.A. Correlating structural and functional damage in glaucoma / L.A. Torres, M. Hatanaka //j. Glaucoma. - 2019. - Vol. 28, № 12. - P. 1079-1085