Учёные из Университета Восточной Англии (University of East Anglia) и компании Oxford BioDynamics разработали первый в мире высокоточный анализ крови для диагностики синдрома хронической усталости (СХУ, также известного как миалгический энцефаломиелит — ME/CFS). Точность теста достигает 96%, что делает его мощным инструментом для ранней диагностики и лечения.
Что представляет собой синдром хронической усталости
СХУ — тяжёлое и часто инвалидизирующее заболевание, сопровождающееся изнуряющей усталостью, которая не проходит даже после отдыха.
По оценкам, в Великобритании страдают более 400 тысяч человек, а во всём мире — миллионы.
При этом болезнь остаётся малоизученной, а пациенты часто годами остаются без диагноза.
«Некоторым до сих пор говорят, что всё «у них в голове»», — отмечает профессор Дмитрий Пшежецкий (Dmitry Pshezhetskiy) из Медицинской школы Нориджа (Norwich Medical School, University of East Anglia), руководитель исследования.
«Мы хотели создать простой тест, который бы помог подтвердить диагноз — и нам это удалось».
Как был создан тест
Исследователи применили технологию EpiSwitch 3D Genomics, разработанную компанией Oxford BioDynamics, чтобы изучить, как свёрнута ДНК в клетках крови 47 пациентов с тяжёлой формой СХУ и 61 здорового человека.
Каждая клетка содержит около двух метров ДНК, упакованных в трёхмерные структуры. Эти «складки» не случайны — они регулируют активность генов.
Именно изменения в этих 3D-структурах и стали ключом к диагностике.
«Синдром хронической усталости не является наследственным заболеванием, — объясняет доктор Александр Акулитчев (Alexandre Akoulitchev), научный директор Oxford BioDynamics. — Поэтому использование эпигенетических маркеров, которые меняются в течение жизни, позволило достичь такой высокой точности».
Тест показал:
- 92% чувствительности — правильно выявляет пациентов с болезнью;
- 98% специфичности — правильно исключает здоровых людей;
- 96% общей точности — результат, который ранее считался недостижимым для столь сложного диагноза.
Что именно выявляет тест
Учёные обнаружили уникальный эпигенетический паттерн, характерный только для пациентов с ME/CFS.
Этот результат был подтверждён при сравнении с данными крупнейшего генетического проекта DecodeME, но новый подход дал сотни дополнительных отличий, связанных с воспалением и нарушением иммунного ответа.
Возможности для лечения и диагностики long COVID
Исследователи отмечают, что постковидный синдром (long COVID) во многих случаях проявляется теми же симптомами, что и СХУ.
Это даёт надежду, что новая технология может помочь создать аналогичный тест и для диагностики long COVID.
«Мы стоим на пороге революции, — говорит профессор Пшежецкий. — Теперь у нас есть надёжный инструмент, который не только помогает поставить диагноз, но и открывает путь к персонализированным методам лечения».
Почему это важно
До сих пор диагноз ME/CFS ставился исключительно по симптомам, что часто приводило к ошибкам и затягивало начало терапии на годы.
Теперь же анализ крови может позволить:
- быстро подтвердить наличие заболевания;
- выявить вовлечённые биологические пути;
- подобрать лечение, направленное на конкретные механизмы болезни.
Сотрудничество и перспективы
Работа выполнена совместно с учёными из
Лондонской школы гигиены и тропической медицины (London School of Hygiene & Tropical Medicine)
и Королевской больницы Корнуолла (Royal Cornwall Hospitals NHS Trust).
🧬 Главное: анализ крови EpiSwitch CFS способен с точностью до 96% диагностировать синдром хронической усталости, открывая новую эру в понимании и лечении этого сложного состояния — и, возможно, постковидных синдромов.
Литература:
‘Development and validation of blood-based diagnostic biomarkers for Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome (ME/CFS) using EpiSwitch® 3-dimensional genomic regulatory immuno-genetic profiling, Journal of Translational Medicine (2025).
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики ООО «ВеронаМед» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей.
E-mail для связи – xuslan@yandex.ru;
