В Сеченовском Университете стартовали клинические испытания нового диагностического устройства, разработанного для дифференциации типов кариозного дентина непосредственно во время стоматологического вмешательства. Технология основана на регистрации флуоресценции зубных тканей и позволяет врачу точно определить, какие участки дентина подлежат удалению, а какие можно сохранить. Исследования ведутся при поддержке программы «Приоритет-2030» (нацпроект «Молодежь и дети»).
При лечении кариеса стоматологи нередко сталкиваются с трудностью: визуально или даже под микроскопом невозможно достоверно отличить инфицированный дентин (CID), который необходимо удалить, от поврежденного, но жизнеспособного дентина (CAD), который следует сохранить. Нанесение специальных красителей частично решает задачу, но увеличивает длительность процедуры и требует дополнительных манипуляций.
Новое устройство лишено этих недостатков. Оно неинвазивно, безопасно для пациента и работает в реальном времени: тонкий оптический зонд прикладывается к поверхности зуба, регистрирует флуоресцентный сигнал и передает данные на компьютер, где с помощью модели машинного обучения мгновенно определяется тип ткани. Алгоритм обучен на спектрах, полученных от более чем 100 удаленных зубов с последующим гистологическим подтверждением диагноза.
«Это качественно новый подход к принятию клинических решений, — отмечает младший научный сотрудник лаборатории клинической биофотоники Елена Никонова. — Мы помогаем врачу получить объективные данные прямо во время препарирования кариозной полости, что снижает риск чрезмерного удаления здоровых тканей и, как следствие, уменьшает вероятность осложнений, включая пульпит и необходимость эндодонтического лечения».
В перспективе разработчики планируют адаптировать алгоритм под разные группы пациентов, включая детей, а также учитывать особые клинические случаи — например, повторное лечение или наличие склерозированного дентина. Кроме того, ведется работа по расширению функциональности устройства: в будущем оно сможет определять не только тип дентина, но и расстояние до пульпы зуба, что позволит еще более точно контролировать глубину препарирования.
В настоящее время устройство применяется в тестовом режиме во время планового лечения зубов — с информированного согласия пациентов. Полученные данные используются для дальнейшего совершенствования модели машинного обучения, чтобы сделать ее еще более точной.