Были проведены молекулярно-генетические исследования назальных мазков методом ОТ-ПЦР с корректировкой включения в основную и контрольную группы. Была проведена матричная лазерная десорбция / ионизационная масс-спектрометрия (MALDI-MS) на 30 % назальных мазков согласно ранее оптимизированному протоколу. Для полученных в результате масс-спектрометрии пиков начат препроцессинг данных. После проведения препроцессинга были получены оптимизированные данные для обучения алгоритмов машинного обучения. Общая выборка пиков была разделена на обучающую и тестовую (в соотношении 75% -обучающая и 25% тестовая). Были обучены следующие модели: логистическая регрессия - LG, линейный дискриминантный анализ - LDA, Байесовский метод - NBAYES, дерево решений - DT, Support Vector Machine - SVM, случайный лес - RF, XGBoost - GB - для имеющихся масс-спектрограмм и оценены F1 score, параметры чувствительности и специфичности