КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ПАЦИЕНТОВ С МОЧЕКАМЕННОЙ БОЛЕЗНЬЮ И КЛИНИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ РАСТИТЕЛЬНЫХ ТЕРПЕНОВ

Демидко Ю.Л., Руденко В.И., Алленов С.Н. и др. Кластерный анализ пациентов с мочекаменной болезнью и клиническая эффективность растительных терпенов. Фармакология & Фармакотерапия. 2026; 2: 8–12. DOI 10.46393/27132129_2026_2_8–12

Резюме
Мочекаменная болезнь (МКБ) представляет актуальную клиническую проблему ввиду роста заболеваемости, склонности к рецидивам и прогрессирующему клиническому течению. Метаболические нарушения являются ключевым фактором риска развития и рецидива МКБ и часто связаны с метаболическим синдромом, ожирением, сахарным диабетом, гиперпаратиреозом, почечным тубулярным ацидозом и другими состояниями. Целью нашего исследования было изучение паттернов экскреции метаболитов, выделение кластеров пациентов и оценка эффективности препарата Роватинекс в каждом кластере. Кластерный анализ помогает стратифицировать пациентов по клиническим данным, изучать взаимосвязи между параметрами. Таким образом, метод позволяет обрабатывать многомерные данные, выявлять неоднородности в популяциях пациентов и улучшать персонализированный подход к лечению. В настоящей работе проанализированы результаты клинического исследования, в которое были включены 35 пациентов с МКБ (23 (65,7%) мужчины и 12 (34,3%) женщин). Средний возраст участников составил 47,5 года (от 17 до 78 лет). У 29 (82,9%) пациентов камень локализовался в почке, у 6 (17,1%) – в мочеточнике. Четырнадцати (40%) пациентам выполнена дистанционная ударно-волновая литотрипсия, 7 (20%) – контактная уретеролитотрипсия, 2 (5,7%) – ретроградная интраренальная хирургия, 12 (34%) – чрескожная нефролитотрипсия. После операции 19 (54,3%) пациентам назначен Роватинекс по 1 капсуле 3 раза в день в течение 3 месяцев. Средний срок наблюдения составил 269 дней. За это время у 5 (26,3%) пациентов развился рецидив МКБ. Внедрение кластерного анализа трансформирует клиническую практику, обеспечивая: для пациента – четкие, обоснованные рекомендации, снижение риска рецидивов, индивидуальный подход; для врача – структурированный алгоритм действий, экономию времени на принятие решений, возможность объективно оценивать эффективность терапии.

Введение
Мочекаменная болезнь (МКБ) представляет актуальную клиническую проблему ввиду роста заболеваемости, склонности к рецидивам и прогрессирующему клиническому течению. Метаболические нарушения являются ключевым фактором риска развития и рецидива МКБ и часто связаны с метаболическим синдромом, ожирением, сахарным диабетом, гиперпаратиреозом, почечным тубулярным ацидозом и другими состояниями. Например, при метаболическом синдроме и гиперинсулинемии повышается кислотность мочи, что способствует образованию мочекислых камней [1]. Исследование суточной экскреции кальция, мочевой кислоты и оксалатов позволяет выявить метаболические нарушения, лежащие в основе МКБ, определить тип камней, оценить риск рецидивов и контролировать эффективность лечения [2]. Повышение суточной экскреции кальция (гиперкальциурия) – частое нарушение при МКБ (наблюдается у 35–65% пациентов), которое может быть связано с абсорбтивными, резорбтивными или ренальными причинами. При гиперкальциурии увеличивается насыщение мочи солями кальция, что способствует образованию кальцийсодержащих камней (оксалатных или фосфатных). Определение типа гиперкальциурии важно для выбора профилактической терапии. Повышение суточной экскреции мочевой кислоты связано с риском образования уратных камней. Гипероксалурия (повышенная экскреция оксалатов) – значимый фактор риска образования кальций-оксалатных камней, которые составляют 50–70% всех случаев МКБ. Исследование позволяет выявить пациентов с риском кальций-оксалатного уролитиаза, оценить влияние питания и диагностировать патологические состояния, приводящие к гипероксалурии (сахарный диабет, цирроз печени, дефицит пиридоксина и др.) [3]. Повышение уровня одного из трех компонентов в суточной моче указывает на предрасположенность к формированию камней. Сочетание нарушений (например, гипероксалурии и гиперурикозурии) может увеличивать риск камнеобразования. Результаты исследования помогают определить тип камней и подобрать целенаправленную терапию [4]. Таким образом, регулярное исследование данных показателей позволяет оценивать динамику состояния пациента и корректировать лечение. Контроль экскреции кальция, мочевой кислоты и оксалатов важен для предотвращения рецидивов МКБ [2]. В настоящее время с помощью кластерного анализа можно выделить группы пациентов с разными комбинациями метаболических нарушений, таких как гиперкальциурия, гипероксалурия, гиперурикозурия, гипоцитратурия и другие, которые приводят к образованию камней. Метод также позволяет оценить взаимосвязь между метаболическими параметрами и другими факторами, например составом микробиома кишечника или функцией почек. Это способствует более точной диагностике, прогнозированию течения заболевания и оптимизации лечения пациентов с МКБ. Целью нашего исследования было изучение паттернов экскреции метаболитов, выделение кластеров пациентов и оценка эффективности препарата Роватинекс в каждом кластере. Кластерный анализ помогает стратифицировать пациентов по клиническим данным, изучать взаимосвязи между параметрами. Таким образом, метод позволяет обрабатывать многомерные данные, выявлять неоднородности в популяциях пациентов и улучшать персонализированный подход к лечению. Материал и методы В данной работе проанализированы результаты клинического исследования, в которое было включено 35 пациентов с МКБ (23 (65,7%) мужчины и 12 (34,3%) женщин). Средний возраст участников составил 47,5 года (от 17 до 78 лет). У 29 (82,9%) пациентов камень локализовался в почке, а у 6 (17,1%) – в мочеточнике. Четырнадцати (40%) пациентам выполнена дистанционная ударно-волновая литотрипсия, 7 (20%) – контактная уретеролитотрипсия, 2 (5,7%) – ретроградная интраренальная хирургия, 12 (34%) – чрескожная нефролитотрипсия. После операции 19 (54,3%) пациентам назначен Роватинекс по 1 капсуле 3 раза в день в течение 3 месяцев. Средний срок наблюдения составил 269 дней. За это время у 5 (26,3%) пациентов развился рецидив МКБ. После операции у пациентов определяли суточную экскрецию кальция, мочевой кислоты и оксалатов. Для определения суточной экскреции кальция в моче применяли колориметрический фотометрический метод, для определения суточной экскреции мочевой кислоты и оксалатов в моче – энзиматический метод. Результаты исследования суточной экскреции метаболитов представлены на рис. 1. Роватинекс – фитопрепарат, применяемый при МКБ и для профилактики образования камней в почках и мочевыводящих путях. Все активные компоненты препарата – терпены, которые являются органическими соединениями, часто встречающимися в эфирных маслах растений. Терпены, входящие в состав Роватинекса, жирорастворимые и быстро усваиваются. Некоторые из них, например борнеол, в значительной мере претерпевают метаболические изменения в организме человека. Они превращаются в глюкурониды, которые выводятся с мочой. Это повышает растворимость кальциевых солей – основных компонентов камней почек и мочевыводящих путей. Роватинекс способствует дезинтеграции и выведению почечных камней и камней мочевыводящего тракта; обладает спазмолитическим действием, уменьшает боли при почечных и мочеточниковых коликах; усиливает почечный кровоток, улучшая функцию почек и повышая диурез; оказывает противовоспалительное и противомикробное действие (в отношении ряда грамположительных и грамотрицательных микроорганизмов); повышает содержание защитных коллоидов и глюкуроновой кислоты в моче. Кластерный анализ позволяет разделить пациентов на подгруппы со сходными характеристиками, выявляя скрытые паттерны1 , которые не очевидны при традиционном анализе. Это помогает понять механизмы заболевания, прогнозировать риски осложнений и разрабатывать персонализированные подходы к лечению [1]. В анализ были включены следующие показатели: диурез, уровни суточной экскреции кальция, мочевой кислоты, оксалатов, назначение Роватинекса, наличие или отсутствие рецидива камнеобразования. В исследовании применялся кластерный анализ данных с использованием облачной платформы Google Colab и языка программирования Python. Анализ включал следующие этапы: загрузку и предобработку данных, подбор оптимальных параметров алгоритмов, выполнение кластеризации, визуализацию результатов. Подход обеспечивает воспроизводимость анализа и гибкость настройки под специфику данных. Алгоритм кластеризации разбивает данные на группы (кластеры) так, чтобы объекты внутри кластера были максимально похожи, а между кластерами – максимально различны. Таким образом, выделены три кластера (рис. 2). Результаты На основании представленных данных можно сделать следующие выводы о структуре и особенностях выделенных кластеров: 1) диурез снижается от кластера 0 к кластерам 1 и 2, при этом вариабельность уменьшается; 2) экскреция мочевой кислоты возрастает от кластера 0 к кластеру 2, достигая максимума в кластере 2; 3) экскреция кальция наиболее вариабельна в кластере 0; в кластере 2 – выше, чем в кластере 1; 4) экскреция оксалатов последовательно возрастает от кластера 0 к кластеру 2, оставаясь высоко вариабельной во всех группах. Таким образом, кластер 0 характеризуется высоким диурезом, относительно низким уровнем экскреции мочевой кислоты, низким уровнем экскреции оксалатов, кластер 1 имеет промежуточные показатели, кластер 2 характеризуется относительно низким диурезом, повышенной экскрецией мочевой кислоты и оксалатов. В представленной выборке 19 пациентов получали Роватинекс по 1 капсуле 3 раза в день с целью профилактики рецидива МКБ. Частота рецидива МКБ в выявленных кластерах представлена на рис. 3. Наименьшая частота рецидивов на фоне прима Роватинекса выявлена в кластере 1. Этот кластер характеризуется отсутствием выраженных изменений диуреза и экскреции кальция, мочевой кислоты и оксалатов. В кластере 0 отмечено повышение диуреза, в кластере 2 – повышение экскреции мочевой кислоты и оксалатов. Показатели и сочетания параметров суточной экскреции у пациентов с МКБ характеризуются большим разнообразием. Кластерный анализ позволяет выделить однородные группы. Роватинекс – эффективный препарат для лечения и профилактики МКБ. Сравнение эффективности Роватинекса в кластерах позволяет выявить группы пациентов, у которых можно ожидать максимальной эффективности. В первую очередь это пациенты, не имеющие выраженных метаболических нарушений и показаний к их коррекции. Выводы МКБ обусловлена сложным сочетанием метаболических нарушений. Традиционный подход, предполагающий единую тактику для всех пациентов, уступает место персонализированной стратегии. Инструментом такой трансформации становится кластерный анализ – метод, с помощью которого можно выделить однородные группы пациентов с целью выбора тактики ведения для каждой из них. Вместо шаблонных рекомендаций врач действует по четкому алгоритму, основанному на объективных показателях: 1. Первичная диагностика и кластеризация. В нашем исследовании пациенту назначали анализ суточной мочи на содержание кальция, мочевой кислоты, оксалатов и измерение диуреза. Полученные результаты загружали в специализированную программу (онлайн-калькулятор или модуль медицинской информационной системы), которая автоматически относила пациента к одному из трех кластеров (групп): • группа с высоким диурезом, низким уровнем мочевой кислоты и оксалатов. Здесь акцент смещается на контроль питьевого режима и профилактику обезвоживания; • группа с промежуточными показателями без выраженных метаболических нарушений. Это «золотая середина» – группа с прогнозируемо высокой эффективностью стандартной профилактики, в частности приема Роватинекса; • группа с низким диурезом в сочетании с повышенной экскрецией мочевой кислоты и оксалатов требует комплексной коррекции: от диеты и гидратации до специфической медикаментозной терапии. 2. Прогнозирование рисков. Для каждого кластера (группы) известны типичные сценарии развития болезни. Так, пациенты с низким диурезом и повышенной экскрецией мочевой кислоты, кальция и оксалатов подвержены повышенному риску рецидива – им показаны более частые контрольные обследования (ультразвуковое исследование почек каждые 6 месяцев, анализ суточной мочи 1–2 раза в год). 3. Выбор терапии. На основе кластерной принадлежности врач формирует персонализированный план лечения. Для группы с промежуточными показателями достаточно монотерапии Роватинексом (1 капсула 3 раза в день в течение 3 месяцев) – это обеспечит высокую вероятность успеха без избыточного вмешательства. 4. Динамическое наблюдение. Через 3–6 месяцев пациент повторяет анализ суточной мочи. Данные вновь проходят кластеризацию, что позволяет отследить стабильность или изменение метаболического профиля: при переходе из кластера 1 в кластер 2 – своевременно усилить терапию и выявить причины прогрессирования нарушений; при сохранении принадлежности к кластеру 1 – продолжить текущую схему профилактики. 5. Мотивация и приверженность. Объяснение пациенту его «кластерного статуса» – принадлежности к определенной группе – делает рекомендации более понятными и мотивирует к соблюдению режима. Реализовать этот подход в клинической практике можно с помощью доступных технологий: • облачные платформы (Google Colab, Jupyter Notebook) с готовыми скриптами на Python для быстрой кластеризации данных; • интеграция в медицинские информационные системы: модуль, автоматически загружающий лабораторные результаты и выдающий врачу рекомендации по кластеру и тактике; • мобильные приложения для пациентов: фиксация диуреза, напоминания о приеме лекарств, передача данных врачу для динамической оценки. Внедрение кластерного анализа трансформирует клиническую практику и означает: • для пациента – четкие, обоснованные рекомендации, снижение риска рецидивов, ощущение индивидуального подхода; • для врача – структурированный алгоритм действий, экономия времени на принятие решений, возможность объективно оценивать эффективность терапии.

Литература 1. Голованов С.А., Сивков А.В., Анохин Н.В. Гиперкальциурия: принципы дифференциальной диагностики. Экспериментальная и клиническая урология. 2015; 4: 84–92. 2. Демидко Л.С. Особенности диагностики и лечения мочекаменной болезни у больных остеопорозом: дис. … канд. мед. наук. М., 2020. 3. Просянников М.Ю., Мазуренко Д.А., Константинова О.В. и др. Результаты оценки влияния растительного препарата с комплексом биологичски активных компонентов на биохимические показатели мочи у больных мочекаменой болезнью. Экспериментальная и клининческая урология. 2019; 4: 40–46. 4. Гаджиев Н.К., Малхасян В.А., Мазуренко Д.В. и др. Мочекаменная болезнь и метаболический синдром. Патофизиология камнеобразования. Экспериментальная и клиническая урология. 2018; 1: 66–75.