По сообщению Песаха Бенсона • 6 мая 2026 г.
Иерусалим, 6 мая 2026 г. (TPS-IL) — Израильские ученые разработали новый метод мониторинга воспалительных заболеваний кишечника с помощью простого анализа кала. Это достижение, как сообщила Еврейская академия в Иерусалиме, может сократить необходимость в повторных колоноскопиях для миллионов пациентов по всему миру.
Воспалительные заболевания кишечника (ВЗК) поражают, по оценкам, от 6 до 8 миллионов человек во всем мире. К ним относятся болезнь Крона и язвенный колит — хронические заболевания, при которых иммунная система атакует пищеварительный тракт, вызывая боль, диарею, кровотечение и другие осложнения.
Лекарства от ВЗК не существует; заболевание обычно контролируется с помощью диетических изменений и медикаментов, а хирургическое вмешательство применяется при тяжелых осложнениях. При отсутствии лечения пациентам может потребоваться экстренная операция, госпитализация или удаление части кишечника или толстой кишки.
В настоящее время врачи полагаются на колоноскопию и лабораторные маркеры для мониторинга воспаления и определения эффективности лечения. Колоноскопия — процедура, при которой тонкая гибкая трубка с камерой вводится в прямую кишку для осмотра внутренней поверхности толстой кишки — является инвазивной, дорогостоящей и дискомфортной.
Однако исследование под руководством профессоров Еврейской академии Моран Яссур, Эяля Штейера и Юваля Дора, в котором приняли участие исследователи из иерусалимского медицинского центра "Шаарей Цедек", показало, что ДНК человека в образцах кала может дать подробную картину воспаления кишечника.
Результаты были опубликованы в рецензируемом журнале Microbiome.
Биологический «шум» или упущенный маркер?
Исследователи обнаружили, что ДНК, выделяемая в кал иммунными клетками, называемыми нейтрофилами, тесно коррелирует с тяжестью воспаления в кишечнике. Нейтрофилы — это тип белых кровяных телец, которые служат одним из первых рубежей защиты организма от инфекций и воспалений.
«Слишком долго ДНК человека, обнаруженная в образцах кала, рассматривалась как биологический «шум», который мы отфильтровывали, чтобы сосредоточиться на микробных данных», — сказал Яссур. «Наши выводы показывают, что эта ДНК содержит ценную, недооцененную информацию, отражающую активность иммунной системы в реальном времени».
Ученые использовали профилирование метилирования — метод, который определяет тканевое происхождение фрагментов ДНК — для определения источника генетического материала. Они обнаружили, что ДНК нейтрофилов преобладает в образцах кала пациентов с ВЗК, опровергая предыдущие предположения о том, что большая часть ДНК человека в фекалиях происходит из клеток, выстилающих толстую кишку.
Согласно исследованию, уровни ДНК нейтрофилов сильно коррелировали с фекальным кальпротектином — установленным маркером, используемым для выявления воспаления кишечника.
Исследователи заявили, что профилирование метилирования может иметь преимущества, поскольку тестирование на кальпротектин может стать менее эффективным в тяжелых случаях.
Команда также разработала новое измерение под названием Соотношение нейтрофилов к эпителию, или NER, которое, по их словам, более точно отличает активное заболевание от ремиссии.
Исследователи объединили данные о ДНК человека с анализом микробиома — изучением бактерий и других микроорганизмов, обитающих в пищеварительной системе. Используя модели машинного обучения, они смогли выявить пациентов с ВЗК и отличить болезнь Крона от язвенного колита.
Результаты были последовательными как у израильских детей, так и у взрослых пациентов в Нидерландах, что предполагает возможность применения этого подхода к различным возрастным группам и популяциям.
«Анализируя как человеческие, так и микробные компоненты вместе, мы можем получить гораздо более четкое представление о том, что происходит в кишечнике», — сказал Яссур.
Исследователи заявили, что двойной подход в конечном итоге позволит врачам отслеживать обострения и реакцию на лечение с помощью рутинного анализа кала вместо повторных инвазивных процедур. Более того, сигнал на основе ДНК может обеспечить более непрерывное и тонкое считывание воспаления, помогая раньше выявлять обострения и подтверждать, когда пациент действительно находится в ремиссии.
Исследование также демонстрирует, что модели машинного обучения могут отличать болезнь Крона от язвенного колита и прогнозировать активность заболевания, что может помочь врачам быстрее и точнее подбирать терапию.
