CC BY
13
© КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 2020
Коненков В.И., Прокофьев В. Ф., Шевченко А.В., Королев М.А.
ИММУНОГЕНЕТИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ ПРОГНОЗА РАЗВИТИЯ ЗАБОЛЕВАНИЙ СУСТАВОВ РАЗЛИЧНОЙ ПРИРОДЫ
Научно-исследовательский институт клинической и экспериментальной лимфологии — филиал ФГБНУ «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук», 630060, Новосибирск, Россия
В исследование включено 106 больных с аксиальным спондилоартритом (СпА), 98 больных остеоартритом (ОА) коленных суставов и 136 больных ревматоидным артритом (РА). У всех пациентов исследованы полиморфизмы генов следующих цитокинов: фактора некроза опухолей (TNF) a (rs361525, rs1800629 rs1800630), интерлейкинов (IL) 1ft (rs1143627), 4 (rs2243250), 6 (rs1800795), 10 (rs1800872, rs1800872), 17 (rs2275913, rs763780), гена фактора роста эндотелия сосудов (VEGF (rs3025039, rs699947), генов матриксных металлопротеиназ (MMP) MMP-2 (rs2438650), MMP-3 (rs3025058), MMP-9 (rs3918242). Выделены генетические признаки, которые с различной частотой встречаются у пациентов с РА, но не выявлены в группе пациентов с СпА или ОА, и альтернативные признаки, которые не выявлены у пациентов с РА, но выявляются у пациентов с СпА или ОА. Альтернативность этих признаков позволяет использовать их в качестве дополнительных лабораторных критериев диагностики на ранних стадиях развития заболеваний суставов.
Кл ючевые слова : ревматоидный артрит; спондилоартрит; остеоартрит; полиморфизм генов; комплексные генотипы; персонализированный прогноз.
Для цитирования: Коненков В.И., Прокофьев В.Ф., Шевченко А.В., Королев М.А. Иммуногенетические критерии прогноза развития заболеваний суставов различной природы. Клиническая медицина. 2020;98(1):43-48. DOI http://dx.doi. org/10.34651/0023-2149-2020-98-1-43-48
Для корреспонденции: Прокофьев Виктор Федорович — канд. мед. наук, вед. науч. сотрудник лаборатории клинической иммуногенетики; e-mail: vf_prok@mail.ru
Konenkov V.I., Prokof'ev V.F., ShevchenkoA.V., KorolevM.A.
THE IMMUNOGENOTYPIC CRITERIA OF FORECAST OF JOINTS DISEASES DEVELOPMENT
Research Institute Clinical and Experimental Lymphology — branch of Federal Research Center of the Institute of Cytology and Genetics, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 630060, Novosibirsk, Russia
106 patients with axial spondylarthritis (SpA), 98patients with knee joints osteoarthritis (OA) and 136 patients with rheumatoid arthritis (RA) are included in research. At all patients are investigated polymorphism of cytokines genes TNFА (rs361525, rs1800629 rs1800630), IL1fi (rs1143627), IL4 (rs2243250), IL6 (rs1800795), IL10 (rs1800872, rs1800872), IL17(rs2275913, rs763780), vascular endothelial growth factor gene VEGF (rs3025039, rs699947), matrix metalloproteinases genes MMP2 (rs2438650), MMP3 (rs3025058), MMP9 (rs3918242). Genetic attributes which meet various frequency among patients with RA and which are never revealed in group of SpA or OA patients, and alternative attributes which in one case are not revealed among patients with RA, and frequently come to light among patients with SpA or OA are allocated. These attributes alternativeness allows to use them with a high degree of reliability as additional laboratory criteria of the differential diagnosis at early stages of joints diseases development.
Keywords: rheumatoid arthritis; spondylarthritis; osteoarthritis; genes polymorphism; complex genotypes; personalized forecast.
For citation: Konenkov V.I., Prokof'ev V.F., Shevchenko A.V., Korolev M.A. The immunogenotypic criteria of forecast of joints diseases development. Klinicheskaya meditsina. 2020; 98(1): 43-48. DOI http://dx.doi.org/10.34651/0023-2149-2020-98-1-43-48 For correspondence: Victor F. Prokof'ev — MD, PhD, leading research associate, laboratory of clinical immunogenetics; e-mail: vf_prok@mail.ru
Conflict of interests. The authors declare no conflict ofinterests.
Acknowlegments. This work was supported by the Ministry of education and science of the Russian Federation under the theme «Development of molecular profiling methods and innovative technologies for prediction, early diagnosis, drug and cell therapy of socially significant human diseases of autoimmune, inflammatory and dysmetabolic nature» (no. 0324-2019-0046-C-02).
Information about autors Konenkov V.I., 0RCID.org/0000-0001-7385-6270 Prokof'ev V.F., 0RCID.org/0000-0001-7290-1631 Shevchenko A.V., 0RCID.org/0000-0001-5898-950X Korolev M.A., 0RCID.оrg/0000-0002-4890-0847
Received 08.07.19 Accepted 26.11.19
Персонализация в медицинской практике является одним из перспективных направлений в современной медицине, поскольку может решить множество проблем, с которыми сталкивается практическое здра-
воохранение. Среди этих проблем все возрастающая стоимость новых эффективных лекарственных средств наряду с растущей потребностью в их широком применении; широкий спектр побочных реакций в группе
пациентов на лечение вплоть до развития летальных исходов; трудности в ранней диагностике тяжелых заболеваний при отсутствии сформировавшихся клинических признаков и явных изменений лабораторных и инструментальных диагностических показателей, что приводит к упущению «окна терапевтических возможностей» и т.п. [1].
Тем не менее большие дискуссии вызывают подходы к разработке реальных прогностических критериев для такой персонализации, основанных на так называемой сопутствующей диагностике (Companion Diagnostics), т.е. медицинских тестах, на результатах которых и строится столь желаемая персонализация [2]. В силу сказанного выше становится очевидным, что использование клинических и лабораторных (протеом-ных) признаков в этом аспекте затруднительно ввиду их динамического и часто транзиторного характера, в качестве реальных кандидатов на передний план выступают константные конституциональные (геномные) признаки [3].
При разработке таких подходов используются разные принципы в диапазоне от использования анализа полиморфизма так называемых «кадидатных генов», до полногеномного анализа. Нами использованы соче-танный подход, основанный на комплексном анализе присутствия в геноме пациента набора полиморфизмов генов, протеомные продукты которых участвуют в процессах регуляции активности воспаления, ангио-генеза и ремоделирования соединительной ткани, т.е. тех ключевых патологических процессов, которые лежат в основе развития практически всех заболеваний человека. Такой подход активно используется нами в разных областях медицины: в кардиологии, онкологии, ревматологии, диабетологии, гинекологии и офтальмологии [4, 5].
Практикующим врачам хорошо известно, что при первичном обращении пациента с жалобами на болевые ощущения в суставах весьма затруднительно правильно поставить диагноз (и назначить адекватную своевременную терапию) при отсутствии дополнительных еще не сформировавшихся лабораторных и инструментальных методов диагностики. Вследствие этого весьма актуальной становится проблема привлечения дополнительных критериев, позволяющих с высокой степенью вероятности сформировать персонализированный прогноз развития заболевания у конкретного пациента, исходя из особенностей его персонального генома. Поэтому целью настоящего исследования послужила оценка прогностической значимости комплексных иммуноге-нетических критериев для разработки персонализированных критериев ранней диагностики и прогноза развития заболеваний суставов у человека.
Материал и методы
В исследование (после подписания добровольного информированного согласия) были включено 106 больных с аксиальным спондилоартритом (СпА), диагно-
стированным на основании классификационных критериев ASAS 2009 г., 98 больных остеоартритом (ОА) коленных суставов без сопутствующих воспалительных артропатий и 136 больных ревматоидным артритом (РА). Набор пациентов проводился на базе ревматологического отделения НИИКЭЛ — филиал ИЦиГ СО РАН в период с 2015 по 2018 г. Исследование одобрено локальным этическим комитетом НИИКЭЛ — филиал ИЦиГ СО РАН.
Возраст больных СпА составил 41,0 (30,0; 53,0) год при длительности болезни 11,8 (5,5; 20,7) года. Активность СпА была преимущественно умеренной либо высокой — BASDAI=4,6 (3,1; 5,9). Артрит периферических суставов встречался у 98 (92,5%) больных, дактилит — у 6 (5,7%), увеит — у 13 (12,3%) пациентов. Статистически значимых различий большинства показателей у мужчин и женщин с аксиальным СпА не отмечено. Антиген HLA B27 выявлен у 46 (43,4%) пациентов и чаще встречался у мужчин, что, однако, не достигло статистической значимости (у 30 (51,7%) против 16 (33,3%) пациентов, p=0,06). Все больные со СпА получали стандартную патогенетическую терапию. При наличии периферического артрита назначались метотрексат и/или сульфасалазин. Терапию генно-инженерными биологическими препаратами (ГИБП) получали 10 (9,4%) пациентов.
Диагноз ОА ставили в соответствии с критериями Kellgren и Lawrence (1957 и 1982 гг.). Возраст больных ОА составил 60,0 (54,0; 66,0) лет при длительности заболевания 6,0 (4,0; 10,0) лет. Несмотря на то, что мужчины с ОА были моложе женщин (51,5 (48,5; 57,5) года против 62,0 (55,0; 66,0) лет, p=0,03), возраст дебюта заболевания у них не различался. Это, вероятно, было связано с более ранним обращением за медицинской помощью — у мужчин длительность заболевания не момент поступления была значимо меньше 0,5 (0,1; 4,0) года против 7,0 (4,0; 10,0) лет, (p=0,006).
Диагноз РА верифицировался на основании критериев ACR 1987 г. и/или ACR/EULAR 2010 г. Медиана возраста обследованных больных составила 59 (47; 66) лет при длительности заболевания 4 (1; 12) года. Среди больных преобладали женщины (86,8%). Большинство больных были позитивными по РФ и АЦЦП (83,8 и 76,5% соответственно), с умеренной и высокой активностью РА — DAS28 = 4,89 (3,81; 5,70). Все пациенты на момент включения в исследование получали патогенетическую терапию, включающую базисные противовоспалительные препараты и/или генно-инженерные биологические препараты (ГИБП).
У всех пациентов исследованы полиморфизмы генов цитокинов: TNF-a -2S8 A/G (rs361525), -S08 A/G (rs1800629) и -86S C/A (rs1800630), IL1ß -S1 С/Т (rs1143627), IL4 -590 С/Т (rs2243250), IL6 -174 C/G (rs1800795¿ IL10 -592 C/A (rs1800872), IL10 -1082 A/G (rs1800872), IL17A -197 G/A (rs2275913), IL17F +161 His/ Arg (A7488G, rs763780), гена фактора роста эндотелия сосудов (Vascular endothelial growth factor) VEGF
+936 C/T (rs3025039), VEGF -2578 С/A (rs699947), генов матриксных металлопротеиназ (MMP) MMP-3 T/C (rs2438650), MMP-3 5A/6A (rs3025058), MMP-9 C/T (rs3918242). Исследования полиморфизма осуществляли методом полимеразной цепной реакции в реальном времени (Real-time PCR) с использованием коммерческих тест-систем на основе интеркалирующего красителя SYBR GreenI (Литех, Россия) и методом TaqMan-зондов (Синтол, Россия) на амплификаторе «ДТ-96» («ДНК-Технология», Россия), как описано нами ранее [3, 4].
При статистическом анализе результатов генетических исследований рассчитывали частоту встречаемости аллелей, генотипов и их комбинаций, отношение шансов (ОШ) с его 95% доверительным интервалом (ДИ) и специфичность генетических маркеров (Sp) [6]. Расчет величины ОШ проводили по методу Вульфа-Холдейна, который допускает рассчитывать ОШ по таблице 2^2 для тех случаев, когда хотя бы одна из ячеек таблицы имеет нулевое значение [7, 8]. Достоверность различий показателей частоты распределения изучаемых признаков в альтернативных группах определяли по двустороннему варианту точного метода Фишера для четырехпольных таблиц [9]. Для анализа данных также использовали ^-критерий Манна-Уитни и критерий %2 по Пирсону. Описание количественных переменных представлено в виде медианы (Me) и интерквартильно-го размаха (интервал между 25-м и 75-м процентиля-ми). Проверку гипотезы о нормальном распределении количественных параметров проводили с использованием критерия Шапиро-Уилка и критерия Колмогорова-Смирнова с поправкой Лиллиефорса. Критический уровень значимости при проверке статистических гипотез (p) принимали равным 0,05. Статистическая обработка проводилась с помощью специализированного пакета прикладных программ «StatSoft Statistica 10.0» (США).
Результаты
Среди всех заболеваний суставов, наибольший интерес представляет ревматоидный артрит (РА) в связи как со сложностью его патогенеза, так и с полиморфностью клинических проявления и частой резистентностью к проводимой терапии [10]. Результаты проведенного исследования частоты встречаемости 12 полиморфных участков генов регуляторных белков выявили, что ряд комбинаций полиморфизмов IL1ß, IL4, IL6), IL10 в двух позициях, TNF-a в трех позициях, гена фактора роста сосудистого эндотелия VEGF в двух позициях и генов MMP-2 и 2, MMP-3 и MMP-9 в группах пациентов с РА и СпА распределены по-разному.
Как видно на рис. 1, при таком анализе выделено 20 генетических признаков, которые с разной частотой встречаются у пациентов с РА и которые или не выявляются в группе пациентов с СпА численностью более 100 человек, или встречаются с частотой около 1%. Наряду с этим выявлено 14 альтернативных призна-
Рис. 1. Распределение частот композитных иммуногенети-ческих признаков у пациентов с РА и СпА.
A — РА; В — СпА. Цифры от центра к окружности: 0,00, 5,00, 10,00, 15,00 и 20,00 — шкала частоты встречаемости комбинаций полиморфизмов в %.
1 — TNF-a-308:TNF-238:IL1B-31:IL10-592:MMP9-1562 : GG-GG-TC-CA-CC
2 — TNF-238:IL1B-31:IL10-592:MMP2-1306: GG-TC-CA-TC
3 — IL4-590:IL10-1082:IL10-592:VEGF+936: CC-AG-CA-CT
4 — TNF-238:IL1B-31:IL10-592:VEGF+936: GG-TC-CA-CT
5 — TNF-238:IL4-590:IL10-1082:IL10-592:VEGF+936: GG-CC-AG-CA-
^
6 — TNF-238:IL1B-31:IL10-592:MMP2-1306:MMP9-1562 : GG-TC-CA-TC-CC
7 — TNF-238:IL4-590:IL10-592:VEGF+936: GG-CC-CA-CT
8 — IL10-1082:IL10-592:VEGF+936: AG-CA-CT
9 — TNF-238:IL10-592:VEGF+936:MMP2-1306: GG-CA-CT-CC
10 — TNF-238:VEGF+936:MMP3-1171 : GG-CT-55
11 — TNF-308:TNF-238:IL10-1082:VEGF-2578:MMP9-1562 : GG-GG-GG
12 — TNF-238:IL4-590:IL6-174:MMP9-1562 : GG-CC-CC-CC
13 — TNF-238:IL10-1082:IL10-592:VEGF+936: GG-AG-CA-CT
14 — TNF-238:IL10-1082:MMP3-1171:MMP9-1562 : GG-AG-55-CC
15 — TNF-238:IL10-1082:IL10-592:VEGF-2578:MMP9-156: GG-GG-CA-CA-CC
16 — IL10-1082:IL10-592:VEGF+936:MMP2-1306: AG-CA-CT-CC
17 — IL1B-31:IL10-592:VEGF+936: TC-CA-CT
18 — TNF-863:IL6-174:IL10-592:VEGF-2578 : ^^^^
19 — TNF-308:IL6-174:IL10-1082:IL10-592 : GG-GG-AG-CA
20 — TNF-238:IL10-592:VEGF+936: GG-CA-CT
21 — Разделяющая пустая строка
22 — TNF-238:IL1B-31 : AA-TC
23 — TNF-863:TNF-238:IL4-590 : CC-AA-CC
24 — TNF-863:TNF-238:IL10-592 : CC-AA-CC
25 — TNF-308:TNF-238:IL4-590 : GG-AA-CC
26 — TNF-308:TNF-238:IL10-592 : GG-AA-CC
27 — TNF-238:IL4-590:IL6-174 : AA-CC-GC
28 — TNF-238:IL4-590:VEGF+936: AA-CC-CC
29 — TNF-238:IL4-590:MMP9-1562 : AA-CC-CC
30 — TNF-238:IL10-1082:IL10-592 : AA-AG-CC
31 — TNF-238:IL10-592:VEGF+936: AA-CC-CC
32 — TNF-238:IL10-592:MMP9-1562 : AA-CC-CC
33 — TNF-238:VEGF-2578:VEGF+936: AA-CA-CC
34 — TNF-238:IL4-590 : AA-CC
35 — TNF-238:IL10-592 : AA-CC
Original investigations
Рис. 2. Распределение частот композитных иммуногенети-ческих признаков у пациентов с РА и ОА.
А — РА, С — ОА. Цифры от центра к окружности: 0,00, 2,00, 8,00, 10,00, 12,00, 14,00, 16,00 и 18,00 — шкала частоты встречаемости комбинаций полиморфизмов в %.
1 — ТЫЕ-863:1Ь1В-31:1Ь10-1082:УЕ0Е-2578 : СС-ТС-АО-СА
2 — Т№-863:1Ь6-174 : СА-ОО
3 — ТЫЕ-863:Т№-308:1Ь6-174 : СА-ОО-ОО
4 — 1Ь4-590:1ЬЮ-592:УЕОР-2578:УЕОР+936: СС-СА-СА-СТ
5 — ТЫЕ-863:Т№-238:1Ь6-174 : СА-ОО-ОО
6 — Т№-863:Т№-238:1Ь1В-31:1Ь10-Ю82:УЕОЕ-2578: СС-ОО-ТС-АО-СА
7 — ТЫЕ-863:1Ь1В-31:1Ь10-1082:УЕОЕ-2578:ММР2-1306: СС-ТС-АО-СА-СС
8 — ТЫЕ-308:1Ь10-1082:1Ь10-592:УЕОЕ+936:ММР2-1306: ОО-АО-СА-СТ-СС
9 — ТЫЕ-308:1Ь10-1082:УЕОЕ+936:ММР2-1306: ОО-АО-СТ-СС
- 1ЬЮ-592:УЕОЕ-2578:УЕОЕ+936: СА-СА-СТ
- 1ЬЮ-Ю82:УЕОЕ+936:ММР2-1306: АО-СТ-СС
- ТШ-863:ТШ-238:1Ь10-1082:УЕОР-2578: СС-ОО-АО-СА
- ТШ-863:ТШ-308:1Ь1В-31:1Ь4-590:1Ь6-174 : СС-ОО-ТС-СТ-ОС
- 1Ш-308:1Ь1В-31:1Ь4-590:П,6-174:1Ь10-592 : ОО-ТС-СТ-ОС-СС
- ТЫЕ-30в:1ЫВ-31:1Ь4-590:1Ь6-174:УЕОЕ+936: ОО-ТС-СТ-ОС-СС
- !Ь1В-31:1Ь4-590:1Ь6-174:УЕО¥+936:ММР9-1562 : ТС-СТ-ОС-СС-
10 -11 -
12 -
13 -
14 -
15 -
16 -CC
17 - IL1B-31:IL4-590:IL6-174:MMP2-1306:MMP9-1562 : TC-CT-GC-CC-CC
18 - IL1B-31:IL10-1082:VEGF-2578:VEGF+936:MMP2-1306: TC-AG-CC-CC-CC
19 - IL1B-31:IL10-592:VEGF-2578:VEGF+936:MMP2-1306: TC-CC-AA-CC-CC
20 - IL1B-31:IL4-590:IL6-174:MMP9-1562 : TC-CT-GC-CC
21 - TNF-863:IL1B-31:IL4-590:IL6-174:MMP9-1562 : CC-TC-CT-GC-CC
22 - TNF-863:IL1B-31:VEGF-2578:VEGF+936:MMP2-1306: CC-TC-CC-CC-CC
23 - TNF-308:IL1B-31:IL4-590:IL6-174:MMP9-1562 : GG-TC-CT-GC-CC
24 - TNF-238:IL1B-31:IL4-590:IL6-174:MMP9-1562 : GG-TC-CT-GC-CC
25 - IL4-590:IL10-592:VEGF-2578:VEGF+936:MMP2-1306: CC-CA-CC-CC-CC
ков, которые не выявлялись у пациентов с РА в группе с аналогичной численностью и часто выявляются у пациентов со СпА. Значения специфичности этих показателей колеблются от 98 до 100%. Уровень статистиче-
Рис. 3. Распределение частот композитным иммуногенети-ческих признаков у пациентов с ОА и СпА.
Условные обозначения: В — СпА, С — ОА. Цифры от центра к окружности: 0,00, 5,00, 10,00, 15,00, 20,00, 25,00 и 30,00 — шкала частоты встречаемости комбинаций полиморфизмов в %.
1 — 1Ь17+7488:Т№-863:Т№-308:Т№-238:1Ь10-592 : АА-СС-ОО-ОО-СА
2 — 1Ь17+7488:ТЫР-238:1Ь1В-31:1Ь10-592 : АА-ОО-ТС-СА
3 — 1Ы7+7488:Т№-308:ТЫЕ-238:1ЫВ-31:1Ь6-174 : АА-ОО-ОО-ТС-ОС
4 — 1Р17-197:1Р17+7488:ТЫР-238:1Р10-1082 : ОО-АА-ОО-ОО
5 — 1Ы7-197:1Ы7+7488:ТМР-238:1Ы0-592 : ОО-АА-ОО-СА
6 — 1Ь17-197:Т№-863:ТЫЕ-238:1Ь10-592 : ОО-СС-ОО-СА
7 — 1Ь17-197:1Ы7+7488:Т№-863:Т№-238:1Ы0-59 : ОО-АА-СС-ОО-СА
8 — 1Ы7-197:1Ы7+7488:ТЫЕ-863:ТЫЕ-238:1Ы0-10 : ОО-АА-СС-ОО-ОО
9 — 1Ь17-197:1Ь17+7488:ТЫЕ-238:1Ь6-174:1Ь10-10 : ОО-АА-ОО-ОС-ОО
10 — 1Ь17+7488:Т№-863:Т№-238:1Ь1В-31:1Ь10-108: АА-СС-ОО-ТС-ОО
11 — 1Ь17-197:ТЫЕ-863:1Ь4-590:1Ь10-592 : ОО-СС-СТ-СА
12 — 1Ь17-197:1Ь17+7488:Т№-863:1Ь4-590:1Ь10-59 : ОО-АА-СС-СТ-СА
13 — Разделяющая пустая строка
14 — 1Ь17+7488:ТЫР-238 : АА-АА
15 — 1Ь17+7488:ТМР-863:ТМР-238 : АА-СС-АА
16 — 1Ь17+7488:Т№-308:Т№-238 : АА-ОО-АА
17 — ¡Ь17+7488:ТШ-238:1Ь4-590 : АА-АА-СС
18 — 1Ь17+7488:Т№-238:1Ь6-174 : АА-АА-ОС
19 — 1Ь17+7488:Т№-238:1Ь10-592 : АА-АА-СС
20 — 1Ь17-197:Т№-863:1Ь10-1082:1Ь10-592 : ОА-СС-АО-СС
21 — 1Ь17+7488:Т№-863:Т№-308:ТЫЕ-238 : АА-СС-ОО-АА
22 — 1Ь17-197:ТЫР-863:ТЫР-308:1Ь10-1082:1Ь10-592: ОА-СС-ОО-АО-СС
ской значимости различий (р) на основе двустороннего критерия Фишера составил менее 0,0001.
Сходная картина выявляется и при сопоставлении результатов распределения тех же комбинированных генетических признаков в группах пациентов с РА и ОА. Как следует из результатов, представленных на рис. 2, в группе пациентов с РА с разной частотой выявляется 12 комплексных генетических признаков, которые практически не встречаются упациентов с ОА. И наоборот, имеется группа из 13 показателей, которые были характерны для пациентов с ОА, но ни в одном
случае не встретились в группе из 136 пациентов с РА. Значения специфичности этих показателей колеблются от 98 до 100%. Уровень статистической значимости различий (p) составлял менее 0,0001.
Проведенное исследование частоты встречаемости комбинаций 10 полиморфизмов генов регуляции активности воспаления показали, что некоторые комбинации полиморфизмов генов IL1ß, IL4, IL6 и IL10 в двух позициях, TNF-a в трех позициях и двух генов IL17 (IL17A и IL17F) распределены альтернативным образом в группах пациентов с заболеваниями суставов преимущественной воспалительной (СпА) и преимущественно дегенеративной (ОА) природы (рис. 3).
В результате сплошного компьютерного анализа особенностей распределения указанных комбинированных генетических признаков в сравниваемых выборках пациентов установлено, что встречаемость некоторых исследованных показателей у пациентов с ОА не только достоверно превышает их распространенность в группе пациентов с СпА, но и оказывается необычайно высокой. Так, среди исследованных 10 полиморфизмов генов регуляторов воспаления преобладают полиморфизмы генов таких цитокинов с провос-палительной активностью, как IL1ß (rs1143627), IL6 (rs1800795) и TNF-a (rs361525, rs1800630), в отличие от полиморфизмов таких генов с противовоспалительной активностью, как IL4 (rs2243250) и IL10 (rs1800872).
Генотипы TNF-a в позиции -238 (G/A) и в позиции -308 (G/A), ассоциированные с полиморфизмами генов IL17A и IL17F, представлены исключительно гомозиготными вариантами с преобладанием варианта GG, частот f встречаемости аллелей которых повышены, по данным литературы, eHLA-B27 позитивных пациентов со СпА [11]. Генотипы этого же гена в позиции -863 (С/A) также представлены исключительно гомозиготными вариантами СС.
Ряд комбинаций полиморфизмов генов цитокинов как с провоспалительной, так и с противовоспалительной активностью, выявляемых в геноме пациентов с ОА, встречаются относительно редко, однако прогностическая значимость их выявления в раннем дифференциальном диагнозе повышается за счет высокой специфичности каждого комбинированного генетического признака. К таким признакам могут быть отнесены комбинации [IL17-197 : IL17+7488 : TNF-863 : IL4-590:IL10-592 : GG-AA-CC-CT-CA], [IL17-197: IL17+7488 : TNF-238 : IL6-174 IL10-1082 : GG-AA-GG-GC-GG] или [IL17+7488 : TNF-863 : TNF-238 : IL1B-31 : IL10-1082 : AA-CC-GG-TC-GG], уровень специфичности которых для прогноза развития ОА превышает 97-98%.
Анализ частоты встречаемости комбинированных генотипов анализируемых цитокинов с активностью, повышающих или снижающих интенсивность воспаления, характерных для пациентов с СпА, выявил иные закономерности.
Прежде всего установлено, что разнообразие включенных в комбинированные генотипы генов цитокинов
значительно меньше в сопоставлении с группой пациентов с ОА. Кроме полиморфизмов генов I¿17 в обеих исследуемых позициях, ^2275913 и ^763780, в их составе выявляются преимущественно варианты трех полиморфных позиций гена Т№-а (ге361525, ^1800629 и ^1800630), и двух позиций гена И10 (Ы800872) и I¿10-1082 (^1800872), при этом в основном все они находятся в гомозиготных вариантах. В ряде случаев частота комбинированных генотипов в группе пациентов с СпА значительно превышает частоту встречаемости аналогичных признаков в оппозитной группе пациентов с ОА, что характеризуется высокими значениями показателей отношения шансов (OR) развития именно этого заболевания и высокими значениями специфичности выявляемых признаков. Так, комбинация полиморфизмов [Ш7+7488 : ТОТ-238 : АА-АА] выявляется у каждого пятого пациента с СпА и ни разу не выявлена у пациентов с ОА. Аналогичный характер ^р=100%) носит распределение комбинированных признаков [Ш7+7488 : ГШ-308:ГШ-238 : AA-GG-AA] и [Ш7-197 : ТОТ-863 : ТОТ-308 : Ш0-1082 : Ш0-592 : GA-CC-GG-AG-CC] в сопоставляемых группах пациентов.
Обсуждение
Результаты проведенного исследования показали, что ряд комплексных генетических признаков, состоящих из вариантов полиморфных участков генов ци-токинов, по-разному распределяются среди пациентов с ОА и с СпА. Альтернативность этих признаков в сочетании с высокой специфичностью их выявления в геноме пациентов с суставной патологией позволяет с высокой степенью достоверности использовать их в качестве дополнительных лабораторных критериев дифференциального диагноза на ранних стадиях развития заболеваний суставов, что способно значительно расширить «терапевтическое окно возможностей» эффективной персонализированной терапии.
В качестве прогностических подходов в медицине могут быть перспективны не только методы анализа полиморфизма генов человека, но и другие биологические константы, в частности уровни экспрессии ми-кроРНК, длительно находящиеся на постоянном уровне [12].
С другой стороны, такой подход требует взаимного стремления врача и пациента к установлению своевременного диагноза, дающего наиболее вероятный прогноз дальнейшего развития заболевания и позволяющего ограничить воздействие провоцирующих внешних факторов, способствующих реализации имеющейся у пациента генетической предрасположенности к развитию той или иной патологии [13].
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. Работа выполнена при финансовой поддержке Минобрнауки России в рамках темы ФНИ «Разработка методов молекулярного профилирования и инновационных технологий прогнозирова-
ния, ранней диагностики, лекарственной и клеточной терапии социально-значимых заболеваний человека аутоиммунной, воспалительной и дисметаболической природы» (№ 0324-2019-0046-C-02).
ЛИТЕРАТУРА
1. Klak A., Paradowska-Gorycka A., Kwiatkowska B., Raciborski F. Personalized medicine in rheumatology. Reumatologia. 2016;54(4): 177-86. DOI: 10.5114/reum.2016.62472.
2. Savoia C., Volpe M., Grassi G., Borghi C., Agabiti Rosei E., Touyz R.M. Personalized medicine — a modern approach for the diagnosis and management of hypertension. Clin. Sci. (Lond). 2017;131(22):2671-85. DOI: 10.1042/CS20160407.
3. Коненков В.И., Повещенко О.В., Прокофьев В.Ф., Шевченко А.В., Ким И.И., Бондаренко Н.А. и др. Анализ информативности клинических, функциональных, лабораторных и генетических показателей оценки состояния пациентов, перенесших инфаркт миокарда, в прогнозе эффективности аутологичной клеточной терапии хронической сердечной недостаточности. Кардио-васкуляная терапия и профилактика. 2015;14(1):23-9. DOI: 10.15829/1728-8800-2015-1-23-29
4. Шевченко А.В., Прокофьев В.Ф., Королев М.А., Банщикова Н.Е., Коненков В.И. Полиморфизм регуляторных регионов -C2578A и +C936T гена фактора роста сосудистого эндотелия (VEGF-A) у русских женщин с ревматоидным артритом. Терапевтический архив. 2017;89(5):60-4. DOI: 10.17116/terarkh201789560-64.
5. Chernykh V., Shevchenko A., Konenkov V., Prokofiev V., EreminaA., Trunov A. TNF-a gene polymorphisms: association with age-related macular degeneration in Russian population. Int. J. Ophthalmol. 2019;12(1):25-9. DOI: 10.18240/ijo.2019.01.04
6. Вейр Б. Анализ генетических данных. Дискретные генетические признаки. Пер. с англ. М.: Мир; 1995.
7. Бабич П.Н., Чубенко А.В., Лапач С.Н. Применение современных статистических методов в практике клинических исследований. Сообщение третье. Отношение шансов: понятия, вычисление и интерпретация. Украинский медицинский журнал. 2005;46(2): 113-19.
8. Lloyd C.J., Moldovan M.V. Exact one-sided confidence bounds for the risk ratio in 2 x 2 tables with structural zero. Biom. J. 2007;49(6): 952-63. DOI: 10.1002/bimj.200710357
9. Гланц С. Медико-биологическая статистика. Пер. с англ. М.: Практика, 1998.
10. Cuppen B.V., Welsing P.M., Sprengers J.J., Bijlsma J.W., Marijnis-sen A.C., van Laar J.M. et al. Personalized biological treatment for rheumatoid arthritis: a systematic review with a focus on clinical applicability. Rheumatology (Oxford). 2016;55(5):826-39. DOI: 10.1093/rheumatology/kev421.
11. Bayley J.P., Ottenhoff T.H., Verweij C.L. Is there a future for TNF promoter polymorphisms? Genes. Immun. 2004;5(5):315-29. DOI: 10.1038/sj.gene.6364055.
12. Wang L.Q., Sun W., Wang Y., Li D., Hu A.M. Downregulation of plasma miR-124 expression is a predictive biomarker for prognosis of glioma. Eur. Rev. Med. Pharmacol. Sci. 2019;23(1):271-76. DOI:
Original investigations
10.26355/eurrev_201901_16773.
13. Antman E.M., Loscalzo J. Precision medicine in cardiology. Nat. Rev. Cardiol. 2016;13(10):591-602. DOI: 10.1038/nrcardio.2016.101.
REFERENCES
1. Klak A., Paradowska-Gorycka A., Kwiatkowska B., Raciborski F. Personalized medicine in rheumatology. Reumatologia. 2016;54(4): 177-86. DOI: 10.5114/reum.2016.62472.
2. Savoia C., Volpe M., Grassi G., Borghi C., Agabiti Rosei E., Touyz R.M. Personalized medicine — a modern approach for the diagnosis and management of hypertension. Clin. Sci. (Lond). 2017; 131(22):2671-85. DOI: 10.1042/CS20160407.
3. Konenkov V.I., Poveshchenko O.V., Prokofiev V.F., Shevchenko A.V., Kim I.N., Bondarenko N.A. et al. The analysis of clinical, functional, laboratory and genetic parameters values on the condition of patients after myocardial infarction, and prognosis of intramyocardial autologic cell therapy effectiveness for chronic heart failure. Kardiovaskulyarnaya terapiya iprofilaktika. 2015;14(1):23-9. DOI: 10.15829/1728-8800-2015-1-23-29. (In Russian).
4. Shevchenko A.V., Prokofyev V.F., Korolev M.A., Banshchiko-va N.E., Konenkov V.I. Polymorphism in the regulatory regions ^2578A and +C936T of the vascular endothelial growth factor (VEGF-A) gene in Russian women with rheumatoid arthritis. Terapevticheskii Arkhiv. 2017;89(5):60-4. DOI: 10.17116/ terarkh201789560-64. (in Russian)
5. Chernykh V., Shevchenko A., Konenkov V., Prokofiev V., Eremina A., Trunov A. TNF-a gene polymorphisms: association with age-related macular degeneration in Russian population. Int. J. Ophthalmol. 2019;12(1):25-9. DOI: 10.18240/ijo.2019.01.04
6. Weir B. Genetic data analysis. Methods for discrete population genetic data. Moscow: Mir; 1995. (in Russian)
7. Babich P.N., Chubenko A.V., Lapach S.N. Application of modern statistical methods in clinical trials. Part 3. Odds ratio: Concept, Computation and Interpretation. Ukrainskii Medicinskii Zurnal. 2005;46(2):113-19. (in Russian)
8. Lloyd C.J., Moldovan M.V. Exact one-sided confidence bounds for the risk ratio in 2 x 2 tables with structural zero. Biom. J. 2007;49(6): 952-63. DOI: 10.1002/bimj.200710357
9. Glantz S. Primer of biostatistics. Moscow: Praktika, 1998. (in Russian)
10. Cuppen B.V., Welsing P.M., Sprengers J.J., Bijlsma J.W., Marijnis-sen A.C., van Laar J.M. et al. Personalized biological treatment for rheumatoid arthritis: a systematic review with a focus on clinical applicability. Rheumatology. (Oxford). 2016;55(5):826-39. DOI: 10.1093/rheumatology/kev421.
11. Bayley J.P., Ottenhoff T.H., Verweij C.L. Is there a future for TNF promoter polymorphisms? Genes. Immun. 2004;5(5):315-29. DOI: 10.1038/sj.gene.6364055.
12. Wang L.Q., Sun W., Wang Y., Li D., Hu A.M. Downregulation of plasma miR-124 expression is a predictive biomarker for prognosis of glioma. Eur. Rev. Med. Pharmacol. Sci. 2019;23(1):271-76. DOI: 10.26355/eurrev_201901_16773.
13. Antman E.M., Loscalzo J. Precision medicine in cardiology. Nat. Rev. Cardiol. 2016;13(10):591-602. DOI: 10.1038/nrcardio.2016.101.
Поступила 08.07.19 Принята в печать 26.11.19
