EA025238B1 - Method for probabilistic forecasting the risk of primary osteoarthrosis development in large joints - Google Patents

Method for probabilistic forecasting the risk of primary osteoarthrosis development in large joints Download PDF

Info

Publication number
EA025238B1
EA025238B1 EA201400517A EA201400517A EA025238B1 EA 025238 B1 EA025238 B1 EA 025238B1 EA 201400517 A EA201400517 A EA 201400517A EA 201400517 A EA201400517 A EA 201400517A EA 025238 B1 EA025238 B1 EA 025238B1
Authority
EA
Eurasian Patent Office
Prior art keywords
risk
chromosomes
osteoarthrosis
functional activity
development
Prior art date
Application number
EA201400517A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
EA201400517A1 (en
Inventor
Александр Юрьевич Лебедев
Владимир Петрович ИВАНОВ
Григорий Менделевич Дубровин
Елена Владимировна Трубникова
Сергей Николаевич Тихоненков
Наталья Викторовна Горяинова
Original Assignee
Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Курский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Курский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации filed Critical Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Курский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации
Priority to EA201400517A priority Critical patent/EA025238B1/en
Publication of EA201400517A1 publication Critical patent/EA201400517A1/en
Publication of EA025238B1 publication Critical patent/EA025238B1/en

Links

Abstract

The invention is related to medicine, in particular, to medical genetics and orthopedics, and can be used to determine the risk of osteoarthrosis development in patients. The essence of the invention consist in determination of functional activity of ribosomal gens localized in group D chromosomes, and the use of personal details including sex, age and body mass index of a patient. The invention makes it possible to determine the risk of osteoarthrosis occurrence in patients using a derived regression equation.

Description

Изобретение относится к медицине, в частности к медицинской генетике и ортопедии.The invention relates to medicine, in particular to medical genetics and orthopedics.

Наиболее близким к заявляемому решению является цитогенетический способ оценки функциональной активности Т-лимфоцитов крови пациента (патент № 2112984 от 02.02.1995, авторы Викторова Т.В.; Викторов В.В.; Миронов П.И.; Хуснутдинова Э.К.; Гумеров А.А.; Хасанов Р.Ш.), который заключается в определении активности Т-лимфоцитов по количеству акроцентрических хромосом.Closest to the claimed solution is a cytogenetic method for assessing the functional activity of blood T-lymphocytes of a patient (patent No. 2112984 dated 02.02.1995, authors Viktorova T.V .; Viktorov V.V .; Mironov P.I .; Khusnutdinova E.K .; Gumerov A.A .; Khasanov R.Sh.), which consists in determining the activity of T-lymphocytes by the number of acrocentric chromosomes.

Основным недостатком данного метода является то, что оценка активности Т-лимфоцитов по количеству ассоциаций акроцентрических хромосом является качественной и условной. Однако, предлагаемый способ оценки функциональной активности рибосомных генов, локализованных в хромосомах группы Ό (к этой группе относятся средние акроцентрические хромосомы), является полуколичественным методом оценки работы белоксинтезирующего аппарата Т-лимфоцитов. В тоже время оценка активности Т-лимфоцитов по числу ассоциаций акроцентрических хромосом может служить только дополнительным критерием прогнозирования риска заболевания, так как данный способ не учитывает влияние наследственных компонентов и экзогенных факторов риска на организм.The main disadvantage of this method is that the assessment of the activity of T-lymphocytes by the number of associations of acrocentric chromosomes is qualitative and conditional. However, the proposed method for assessing the functional activity of ribosomal genes localized in the chromosomes of group Ό (this group includes medium acrocentric chromosomes) is a semi-quantitative method for assessing the activity of the protein synthesizing apparatus of T-lymphocytes. At the same time, an assessment of the activity of T-lymphocytes by the number of associations of acrocentric chromosomes can serve only as an additional criterion for predicting the risk of the disease, since this method does not take into account the influence of hereditary components and exogenous risk factors on the body.

Техническим результатом является разработка нового способа прогнозирования риска развития остеоартроза у пациентов, отличающегося определением активности рибосомальных генов, локализованных в хромосомах группы Ό, а также комплексной оценки факторов риска развития первичного остеоартроза крупных суставов.The technical result is the development of a new method for predicting the risk of developing osteoarthrosis in patients, characterized by determining the activity of ribosomal genes localized in the chromosomes of group а, as well as a comprehensive assessment of risk factors for the development of primary osteoarthrosis of large joints.

Технический результат достигается тем, что в исследование включают проведение оценки функциональной активности рибосомных генов, локализованных в хромосомах группы Ό; при этом учитывается ряд анкетных данных: пол пациента, оцениваемый по двухбалльной шкале; индекс массы тела пациента, возраст пациента. После этого все показатели анкеты, а также функциональную активность рибосомных генов, локализованных в хромосомах группы Ό, подставляют в формулу линейнодискриминантной функции, затем полученное значение подставляют в уравнение расчета вероятности развития первичного остеоартроза крупных суставов.The technical result is achieved by the fact that the study includes assessing the functional activity of ribosomal genes localized in the chromosomes of group Ό; this takes into account a number of personal data: gender of the patient, evaluated on a two-point scale; patient body mass index, patient age. After that, all indicators of the questionnaire, as well as the functional activity of the ribosomal genes localized in the chromosomes of group ляют, are substituted into the linearly discriminant function formula, then the obtained value is substituted into the equation for calculating the probability of development of primary osteoarthritis of large joints.

Способ осуществляется следующим образом.The method is as follows.

Для получения достоверных результатов исследования была проанализирована функциональная активность рибосомных генов по Ό хромосомам 46 пациентов, страдающих III стадией первичного остеоартроза. В качестве контрольной группы было обследовано 40 относительно здоровых индивидуумов. В результате проведенного комплексного медико-генетического исследования, которое включало социально-клинические и цитогенетические характеристики у больных с первичным остеоартрозом, была выстроена модель дискриминации для выявления наиболее важных характеристик, для анализа риска развития первичного остеоартроза, которая включает 4 признака (таблица).To obtain reliable research results, we analyzed the functional activity of ribosomal genes on the Ό chromosomes of 46 patients suffering from stage III of primary osteoarthrosis. As a control group, 40 relatively healthy individuals were examined. As a result of a comprehensive medical-genetic study, which included socio-clinical and cytogenetic characteristics in patients with primary osteoarthritis, a discrimination model was developed to identify the most important characteristics, to analyze the risk of developing primary osteoarthrosis, which includes 4 signs (table).

При этом для пола пациента установлена ценность признака 8,3, в данном случае оценка проводилась по двухбалльной шкале: 1 - женский, 2 - мужской.At the same time, the value of the sign 8.3 was established for the patient’s gender, in this case, the assessment was carried out on a two-point scale: 1 - female, 2 - male.

Следующим наиболее важным признаком явился возраст пациентов, ценность признака составилаThe next most important sign was the age of the patients; the value of the sign was

10.98.10.98.

Еще одним важным признаком является индекс массы тела пациентов, ценность данного признакаAnother important sign is the patient’s body mass index, the value of this sign

5.98.5.98.

Цитогенетические характеристики, в частности показатель функциональной активности рибосомных генов по хромосомам группы Ό, обладают ценностью 4,01.Cytogenetic characteristics, in particular, the indicator of the functional activity of ribosomal genes on the chromosomes of group обладают, have a value of 4.01.

Анализ функциональной активности рибосомных генов проводят на метафазных пластинках, полученных из Т-лимфоцитов периферической крови. Получение и окраска препаратов проводятся по стандартным методикам. Анализ полученных и окрашенных препаратов проводят с помощью световой микроскопии (увеличение окуляра 10, объектива 40) по методике Н.А. Ляпуновой. Используется 5 бальная шкала: 0 - отсутствие окраски, 1 - размеры окрашенного серебром участка меньше ширины хроматиды, 2 - размеры окрашенного серебром участка равны ширине хроматиды, 3 - размеры окрашенного серебром участка больше ширины хроматиды, 4 - Ад-блоки определяются крупными конгломератами. Для прогноза риска развития остеоартроза у пациентов проводится оценка только функциональной активности рибосомных генов, локализованных в хромосомах группы Ό.Analysis of the functional activity of ribosomal genes is carried out on metaphase plates obtained from peripheral blood T-lymphocytes. The preparation and coloration of preparations is carried out according to standard methods. The analysis of the obtained and stained preparations is carried out using light microscopy (magnification of the eyepiece 10, lens 40) according to the method of N.A. Lyapunova. A 5-point scale is used: 0 - no color, 1 - the size of the silver-stained area is less than the width of the chromatid, 2 - the dimensions of the silver-stained area are equal to the width of the chromatid, 3 - the dimensions of the silver-stained area are larger than the width of the chromatid, 4 - Ad-blocks are determined by large conglomerates. To predict the risk of developing osteoarthrosis in patients, only the functional activity of ribosomal genes localized in the хром chromosomes is evaluated.

Диагностически-ценные характеристики пациентов для прогнозирования риска развития остеоартроза Р® 4,01 ρ<0,001 Diagnostically valuable patient characteristics for predicting the risk of development osteoarthrosis P® 4.01 ρ <0.001 Признак Sign Подразделение признака Subdivision sign Ценность признака Value sign Р R Коэффициент регрессии, Ь Coefficient regression b Пол Floor женский 1 female 1 8,3 8.3 0,07 0,07 0,3 0.3 мужской 2 male 2 ПМТ PMT абсолютные числа absolute numbers 5,98 5.98 0,87 0.87 -0,02 -0.02 Возраст Age абсолютные числа absolute numbers 10,98 10.98 0,74 0.74 -0,01 -0.01 Функциональная Functional активность activity 4,01 4.01 0,04 0.04 -0,12 -0.12 рибосомных генов по хромосомам ribosomal genes on chromosomes группы ϋ, (условные единицы) groups ϋ, (arbitrary units) СОПЗШПШ Ьо SHOPS 2,51 2,51

- 1 025238- 1,025238

Полученное итоговое уравнение линейно-дискриминантной функции позволяет проведение предварительного анализа прогноза развития первичного остеоартроза.The resulting final equation of the linear discriminant function allows a preliminary analysis of the prognosis of the development of primary osteoarthrosis.

Для пациентов был поведен логистический регрессионный анализ, в результате которого были получены коэффициенты регрессии, которые позволяют определить вероятность развития первичного остеоартроза.For patients, a logistic regression analysis was performed, as a result of which regression coefficients were obtained that allow determining the likelihood of developing primary osteoarthritis.

Результатом логистического регрессионного анализа является расчет оценок регрессионных коэффициентов Ь0, Ьь Ь2,...Ь1 уравнения (по Урбаху В.Ю.) ¥=Ь0+Ь1Х1+Ь2Х2+...+Ь1Х1, где Х1,...Х1 независимые признаки (прогностически ценные).The result of the logistic regression analysis is the calculation of estimates of the regression coefficients b 0 , b b b 2 , ... b 1 equations (according to Urbach V.Yu.) b = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + ... + B 1 X 1 , where X 1 , ... X 1 independent signs (prognostically valuable).

Значение у в уравнении регрессии - это натуральный логарифм отношения шансов для изучаемого события. Вероятность этого события для каждого конкретного объекта вычисляется по формулеThe value of y in the regression equation is the natural logarithm of the odds ratio for the event being studied. The probability of this event for each specific object is calculated by the formula

Р=еу/(1+еу), где е - математическая константа, равная 2,72.P = e y / (1 + e y ), where e is the mathematical constant equal to 2.72.

Пример конкретного выполнения.An example of a specific implementation.

У мужчины А. (пол-2); индекс массы тела 18,5; возраст 45 лет; функциональная активность рибосомных генов 12,75 условных единиц.In a man A. (half-2); body mass index 18.5; age 45 years; functional activity of ribosomal genes 12.75 conventional units.

Женщина Б. (пол-1); индекс массы тела 31; возраст 60 лет; функциональная активность рибосомных генов 23 условных единицы.Woman B. (half-1); body mass index 31; age 60 years; functional activity of ribosomal genes 23 arbitrary units.

Женщина В. (пол-2); индекс массы тела 27,6; возраст 44 года, функциональная активность рибосомных генов 18,65 условных единиц.Woman V. (half-2); body mass index 27.6; age 44 years, functional activity of ribosomal genes 18.65 conventional units.

Подставив эти значения в уравнение регрессии, получим для мужчины А.:Substituting these values in the regression equation, we get for a man A:

У=2,51+(0,3х2)+(-0,02х18,5)+(-0,01х45)+(-0,12х12,75)=0,744Y = 2.51 + (0.3x2) + (- 0.02x18.5) + (- 0.01x45) + (- 0.12x12.75) = 0.744

Р=2,720’744/(1+2,720’744)=0,68P = 2.72 0 ' 744 / (1 + 2.72 0 ' 744 ) = 0.68

Подставив эти значения в уравнение регрессии, получим для женщины Б.:Substituting these values in the regression equation, we get for a woman B .:

У=2,51+(0,3х1)+(-0,02х31)+(-0,01х60)+(-0,12х23)=-1,18Y = 2.51 + (0.3x1) + (- 0.02x31) + (- 0.01x60) + (- 0.12x23) = - 1.18

Р=2,72-1’18/(1+2,72-1’18)=0,30P = 2.72 -1 '18 / (1 + 2.72 -1' 18) = 0.30

Подставив эти значения в уравнение регрессии, получим для женщины В.:Substituting these values in the regression equation, we obtain for a woman V.:

Υ=2,51+(0,3 х 2)+(-0,02 х 18,65)+(-0,01 х44)+(-0,12х 18,65)=0,059Υ = 2.51 + (0.3 x 2) + (- 0.02 x 18.65) + (- 0.01 x44) + (- 0.12 x 18.65) = 0.059

Р=2,720’059/(1+2,720’059)=0,81P = 2.72 0 ' 059 / (1 + 2.72 0 ' 059 ) = 0.81

Таким образом, у мужчины А. вероятность отсутствия остеоартроза 68%, а у женщины Б. - 30%, у женщины В. - 81%.Thus, in a man A. the probability of absence of osteoarthritis is 68%, in a woman B. - 30%, in a woman B. - 81%.

Предлагаемый нами способ прогнозирования риска развития остеоартроза имеет следующие преимущества.Our proposed method for predicting the risk of osteoarthritis has the following advantages.

1. Функциональная активность рибосомных генов может быть вовлечена в патогенетические механизмы развития остеоартроза, так как является показателем, который связан с работой многих систем организма и может быть отражением их работы.1. The functional activity of ribosomal genes can be involved in the pathogenetic mechanisms of the development of osteoarthritis, as it is an indicator that is associated with the work of many body systems and can be a reflection of their work.

2. Данный метод включает комплексную оценку факторов риска развития остеоартроза.2. This method includes a comprehensive assessment of risk factors for osteoarthritis.

Claims (1)

ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯCLAIM Способ вероятностного прогнозирования риска развития первичного остеоартроза крупных суставов, включающий исследование активности рибосомных генов, отличающийся тем, что в исследование включают проведение оценки функциональной активности рибосомных генов, локализованных в хромосомах группы И, при этом учитывают ряд анкетных данных, которым присваиваются численные значения: 1) пол пациента (Х2): 1- женский, 2- мужской; 2) индекс массы тела (Х2) - в абсолютных числах; 3) возраст пациента (Х3) - в абсолютных числах; 4) функциональная активность рибосомных генов по хромосомам группы И (Х4) в условных единицах; далее все показатели анкеты подставляются в формулу линейно-дискриминантной функции:A method for probabilistic prediction of the risk of developing primary osteoarthrosis of large joints, including a study of the activity of ribosomal genes, characterized in that the study includes an assessment of the functional activity of ribosomal genes localized in the chromosomes of group I, while taking into account a number of personal data that are assigned numerical values: 1) patient gender (X 2 ): 1 - female, 2 - male; 2) body mass index (X 2 ) - in absolute numbers; 3) the age of the patient (X 3 ) - in absolute numbers; 4) the functional activity of ribosomal genes on the chromosomes of group I (X 4 ) in arbitrary units; further, all indicators of the questionnaire are substituted into the formula of the linear discriminant function: Υ=Ьο+Ь1X1+Ь2X2 +...+Ь1Х1, где коэффициенты регрессииΥ = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + b 1 X 1 , where the regression coefficients Ь0 - константа, равная 2,5;B0 is a constant equal to 2.5; Ь1 составляет 0,3;B 1 is 0.3; Ь2 составляет -0,02;B 2 is -0.02; Ь3 составляет -0,01;B 3 is -0.01; Ь4 составляет -0,12;B 4 is -0.12; и затем полученные значения подставляются в уравнение расчета вероятности развития остеоартроза Р=еу/(1+еу), где е - математическая константа, равная 2,72, и по полученному значению в % прогнозируется риск развития первичного остеоартроза крупных суставов.and then the obtained values are substituted into the equation for calculating the probability of developing osteoarthritis P = e y / (1 + e y ), where e is the mathematical constant equal to 2.72, and the risk of primary osteoarthritis of large joints is predicted from the obtained value in%.
EA201400517A 2014-04-29 2014-04-29 Method for probabilistic forecasting the risk of primary osteoarthrosis development in large joints EA025238B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EA201400517A EA025238B1 (en) 2014-04-29 2014-04-29 Method for probabilistic forecasting the risk of primary osteoarthrosis development in large joints

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EA201400517A EA025238B1 (en) 2014-04-29 2014-04-29 Method for probabilistic forecasting the risk of primary osteoarthrosis development in large joints

Publications (2)

Publication Number Publication Date
EA201400517A1 EA201400517A1 (en) 2015-10-30
EA025238B1 true EA025238B1 (en) 2016-12-30

Family

ID=54344712

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EA201400517A EA025238B1 (en) 2014-04-29 2014-04-29 Method for probabilistic forecasting the risk of primary osteoarthrosis development in large joints

Country Status (1)

Country Link
EA (1) EA025238B1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2249210C2 (en) * 2003-02-17 2005-03-27 ГУН "Российский научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии им. Р.Р. Вредена" Method for predicting predisposition to development and severity degree of knee joint osteoarthrosis deformans in adults
US20120252870A1 (en) * 2011-02-19 2012-10-04 Rhode Island Hospital Indian Hedgehog (Ihh) as a Marker to Predict Osteoarthritis (OA) and Methods for the Prevention and Treatment of OA
US8372594B2 (en) * 2009-01-23 2013-02-12 Case Western Reserve University Secreted phospholipase A2 biomarkers for arthritis
WO2013033627A2 (en) * 2011-09-01 2013-03-07 The Regents Of The University Of California Diagnosis and treatment of arthritis using epigenetics

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2249210C2 (en) * 2003-02-17 2005-03-27 ГУН "Российский научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии им. Р.Р. Вредена" Method for predicting predisposition to development and severity degree of knee joint osteoarthrosis deformans in adults
US8372594B2 (en) * 2009-01-23 2013-02-12 Case Western Reserve University Secreted phospholipase A2 biomarkers for arthritis
US20120252870A1 (en) * 2011-02-19 2012-10-04 Rhode Island Hospital Indian Hedgehog (Ihh) as a Marker to Predict Osteoarthritis (OA) and Methods for the Prevention and Treatment of OA
WO2013033627A2 (en) * 2011-09-01 2013-03-07 The Regents Of The University Of California Diagnosis and treatment of arthritis using epigenetics

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
VILIM V. et al. "Serum levels of cartilage oligomeric matrix protein (COMP) correlate with radiographic progression of knee osteoarthritis. Osteoarthritis Cartilage, 2002 Sep; 10 (9): pp. 707-713, (реферат), [он-лайн], [найдено 30.10.2014]. Найдено из PubMed, PMID: 12202123 *

Also Published As

Publication number Publication date
EA201400517A1 (en) 2015-10-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kebschull et al. Gingival tissue transcriptomes identify distinct periodontitis phenotypes
Vuong et al. Development and external validation of a melanoma risk prediction model based on self-assessed risk factors
Maltoni et al. Successful validation of the palliative prognostic score in terminally ill cancer patients
Avants et al. Sparse canonical correlation analysis relates network-level atrophy to multivariate cognitive measures in a neurodegenerative population
Cansu et al. Predictors of radiographic severity and functional disability in Turkish patients with ankylosing spondylitis
Shugaiv et al. Uveitis as a prognostic factor in multiple sclerosis
Patsopoulos et al. Genetic and gene expression signatures in multiple sclerosis
Saldanha et al. 5-Hydroxymethylcytosine is an independent predictor of survival in malignant melanoma
Deng et al. Size-adjusted quantitative Gleason score as a predictor of biochemical recurrence after radical prostatectomy
Rahman et al. Prevalence and risk factors for the development of abdominal aortic calcification among the US population: NHANES study
KR102361617B1 (en) Method for identifying disease phenotype based on combined score of significant gene expression signatures from transcriptome sample of patients
Kheterpal et al. Role of imaging in low-grade cutaneous B-cell lymphoma presenting in the skin
Tsagkas et al. Central nervous system atrophy predicts future dynamics of disability progression in a real‐world multiple sclerosis cohort
Hsu et al. Clinical and pathologic factors affecting lymph node yields in colorectal cancer
EA025238B1 (en) Method for probabilistic forecasting the risk of primary osteoarthrosis development in large joints
Wang et al. Quantitative analysis of aquaporin-4 antibody in longitudinally extensive transverse myelitis
Dachew et al. Paternal depression and risk of depression among offspring: a systematic review and meta-analysis
Danilov et al. Predicting the length of stay in neurosurgery with RuGPT-3 language model
Sanli et al. Radiomics biopsy signature for predicting survival in patients with spinal bone metastases (SBMs)
RU2477474C2 (en) Method for probable prediction of risk of developing atopia in children
Yasin et al. Development and validation of a diagnostic model for differentiating tuberculous spondylitis from brucellar spondylitis using machine learning: A retrospective cohort study
Skaug et al. Hospitalisation days in patients with lung cancer in a general population
Wang et al. Identification of key transcription factors in preeclampsia
De Simone et al. A Single center retrospective review of patients from central Italy tested for melanoma predisposition genes
Collonnaz et al. Data on prognostic factors associated with 3-month and 1-year mortality from infective endocarditis

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s)

Designated state(s): AM AZ BY KZ KG TJ TM RU