RU2522678C2 - Method for prediction of severity of chronic obstructive pulmonary disease - Google Patents

Method for prediction of severity of chronic obstructive pulmonary disease Download PDF

Info

Publication number
RU2522678C2
RU2522678C2 RU2012134940/15A RU2012134940A RU2522678C2 RU 2522678 C2 RU2522678 C2 RU 2522678C2 RU 2012134940/15 A RU2012134940/15 A RU 2012134940/15A RU 2012134940 A RU2012134940 A RU 2012134940A RU 2522678 C2 RU2522678 C2 RU 2522678C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
copd
patient
value
severe
patients
Prior art date
Application number
RU2012134940/15A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2012134940A (en
Inventor
Людмила Михайловна Огородова
Сергей Вячеславович Федосенко
Полина Александровна Селиванова
Наталья Александровна Кириллова
Евгений Сергеевич Куликов
Максим Борисович Фрейдин
Елена Эдуардовна Кремер
Ольга Павловна Иккерт
Ирина Владимировна Салтыкова
Original Assignee
Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Сибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации (ГБОУ ВПО СибГМУ Минзравсоцразвития России)
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 "Сибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации (ГБОУ ВПО СибГМУ Минзравсоцразвития России) filed Critical Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Сибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации (ГБОУ ВПО СибГМУ Минзравсоцразвития России)
Priority to RU2012134940/15A priority Critical patent/RU2522678C2/en
Publication of RU2012134940A publication Critical patent/RU2012134940A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2522678C2 publication Critical patent/RU2522678C2/en

Links

Images

Abstract

FIELD: medicine.
SUBSTANCE: invention refers to medicine, and aims at treating chronic obstructive pulmonary disease (COPD). When taking into account a quantity of courses of antibiotic administration for aggravated COPD during previous 12 months, a standard 6-minute walking test involves estimating a 6-minute distance, the heart rate prior to the walking test and oxygen saturation after the walking test; a biomaterial is sampled from the posterior wall of the pharynx by oropharyngeal smears to recover DNA and to sequence; observing proteobacteria involves recoding of the derived data into a qualitative variable; genome DNA is recovered from the COPD patients' blood that is followed by genetic typing by CD14 rs2569190 and IL18 rs1946518 genes; the genetic typing data are pre-recorded into digital values to calculate a discriminant function and to make a forecast.
EFFECT: presented method enables a higher accuracy, information value and sensitivity and enables predicting a severity of COPD effectively, as well as differentiating a severe and very severe clinical course of a moderate and mild COPD.
1 dwg, 4 tbl, 2 ex

Description

Изобретение относится к области медицины, а именно к пульмонологии, и может быть использовано для прогнозирования тяжести течения хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ).The invention relates to medicine, namely to pulmonology, and can be used to predict the severity of chronic obstructive pulmonary disease (COPD).

Не смотря на то, что изучению ХОБЛ посвящены многие клинические исследования проблема рациональной фармакотерапии хронической обструктивной болезни легких остается нерешенной. Необходимость создания нового способа прогнозирования тяжести течения заболевания у больных ХОБЛ связана с гетерогенностью скорости прогрессирования тяжести заболевания у различных больных, различием эффективности у них существующих стандартных фармакотерапевтических подходов и высокими показателями потребления ресурсов здравоохранения для ведения пациентов с ХОБЛ. Кроме того, ХОБЛ, ассоциированная с частыми обострениями и быстрым прогрессированием, характеризуется ранней инвалидизацией больных и высоким риском смерти, что позволяет отнести проблему персонифицированной терапии ХОБЛ к одной из наиболее актуальных проблем современной медицины. Необходимо подчеркнуть, что, в виду недостатка фундаментальных знаний, классификация ХОБЛ основывается на клинических признаках, а не на определенных патофизиологических либо генетических механизмах.Despite the fact that many clinical studies are devoted to the study of COPD, the problem of rational pharmacotherapy of chronic obstructive pulmonary disease remains unresolved. The need to create a new method for predicting the severity of the disease in patients with COPD is related to the heterogeneity of the rate of progression of disease severity in various patients, the difference in the effectiveness of their existing standard pharmacotherapeutic approaches and high rates of health care resources for managing patients with COPD. In addition, COPD, associated with frequent exacerbations and rapid progression, is characterized by early disability of patients and a high risk of death, which makes it possible to attribute the problem of personalized COPD therapy to one of the most urgent problems of modern medicine. It must be emphasized that, in view of the lack of fundamental knowledge, the classification of COPD is based on clinical signs, and not on certain pathophysiological or genetic mechanisms.

В настоящее время актуальным является изучение состава микроорганизмов орофарингеальных мазков и определение генетического полиморфизма у больных ХОБЛ для комплексного подхода к определению и предсказанию тяжести течения заболевания с перспективой персонификации терапии хронической обструктивной болезни легких [1].Currently, it is relevant to study the composition of microorganisms of oropharyngeal smears and determine the genetic polymorphism in patients with COPD for an integrated approach to determining and predicting the severity of the disease with the prospect of personifying treatment of chronic obstructive pulmonary disease [1].

В настоящее время известно несколько способов прогнозирования тяжести течения ХОБЛ.Currently, several methods for predicting the severity of COPD are known.

Так, коллектив авторов из ГУ Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания СО РАМН предложил способ прогнозирования стабильного течения хронической обструктивной болезни легких на основании измерения объема форсированного выдоха за первую секунду (ОФВ1) в л, определения изменения объема форсированного выдоха за первую секунду (ОФВ 1) в % от исходной величины после бронхопровокационной фармакологической пробы с 0,1% раствором ацетилхолина хлорида и решения дискриминантного уравнения: Д=-2,94·ОФВ1+1,34·ОФВ1. При величине Д больше -19,34 прогнозируют стабильное течение хронической обструктивной болезни легких (RU №2262889 опубл. 27.10.2005 г.) [2]. В свете исследований последних лет очевидно, что данный способ недостаточно информативен, так как не учитывает тяжесть клинического состояния пациента, частоту обострений заболевания, генетические факторы и вклад микробиома в прогрессирование болезни.Thus, a team of authors from the State Far Eastern Scientific Center for Physiology and Respiratory Pathology SB RAMS proposed a method for predicting a stable course of chronic obstructive pulmonary disease based on measuring the volume of forced expiration in the first second (FEV1) in l, determining the change in the volume of forced expiration in the first second (FEV 1 ) in% of the initial value after a bronchial provocative pharmacological test with a 0.1% solution of acetylcholine chloride and the solution of the discriminant equation: D = -2.94 · OFV1 + 1.34 · OFV1. When the value of D is greater than -19.34, a stable course of chronic obstructive pulmonary disease is predicted (RU No. 2262889 publ. 10/27/2005) [2]. In the light of recent studies, it is obvious that this method is not sufficiently informative, since it does not take into account the severity of the patient’s clinical condition, the frequency of exacerbations of the disease, genetic factors and the contribution of the microbiome to the progression of the disease.

Коллектив авторов из Сургутского государственного университета предложил способ, позволяющий сделать оценку степени тяжести бронхиальной астмы за счет сопоставления показателей бронхиальной проходимости и обратимости бронхиальной обструкции при их мониторинге. Оценку проходимости бронхиального дерева проводили по данным пикфлоуметрической кривой; оценку бронхиальной обструкции - путем измерения пиковой скорости выдоха (ПСВ) до употребления бронхолитика и через 30 минут после употребления бронхолитика. Затем полученные значения величин заносили в формулу, по которой вычисляли индекс. Если индекс достигал порогового значения, диагностировали тяжелую бронхиальную астму (RU №2348352, опубл. 20.05.2008 г.) [3]. Предложенный авторами способ имеет ограниченную область применения и неинформативен в отношении прогноза тяжести течения хронической обструктивной болезни легких.A team of authors from Surgut State University proposed a method for assessing the severity of bronchial asthma by comparing bronchial patency and reversibility of bronchial obstruction during monitoring. Assessment of patency of the bronchial tree was carried out according to the peak flow curve; assessment of bronchial obstruction - by measuring the peak expiratory flow rate (PSV) before using a bronchodilator and 30 minutes after consuming a bronchodilator. Then, the obtained values of the values were recorded in the formula by which the index was calculated. If the index reached a threshold value, severe bronchial asthma was diagnosed (RU No. 2348352, publ. 05.20.2008) [3]. The method proposed by the authors has a limited scope and is not informative regarding the prognosis of the severity of chronic obstructive pulmonary disease.

Коллектив авторов из Военно-медицинского института Федеральной пограничной службы Российской Федерации при Нижегородской государственной медицинской академии предложил способA team of authors from the Military Medical Institute of the Federal Border Service of the Russian Federation at the Nizhny Novgorod State Medical Academy proposed a method

прогнозирования бронхиальной обструкции при хроническом бронхите, основанный на комплексном исследовании концентрации интерлейкина-1 (ИЛ-1) в крови, слюне, бронхоельвеолярной жидкости. Определяют коэффициент распределения (КР) для (ИЛ-1) как отношение количества ИЛ-1 крови к количеству ИЛ-1 слюны и выясняют его при увеличении содержания ИЛ-1 более чем в 10 раз в крови, в 2 раза в слюне, неизмененном уровне бронхоальвеолярного интерлейкина-1. При КР для ИЛ-1 более 1,0 прогнозируют бронхиальную обструкцию (RU №2245550 опубл. 27.01.2005 г.) [4]. Данный способ более подходит для выявления бронхиальной обструкции на ранних стадиях ХОБЛ, но неинформативен для оценки и прогнозирования тяжести течения болезни.for predicting bronchial obstruction in chronic bronchitis, based on a comprehensive study of the concentration of interleukin-1 (IL-1) in blood, saliva, bronchoelveolar fluid. The distribution coefficient (CR) for (IL-1) is determined as the ratio of the amount of IL-1 of blood to the amount of IL-1 of saliva and it is determined with an increase in the content of IL-1 by more than 10 times in blood, 2 times in saliva, unchanged level bronchoalveolar interleukin-1. When CR for IL-1 more than 1.0 predict bronchial obstruction (RU No. 2245550 publ. 01/27/2005) [4]. This method is more suitable for detecting bronchial obstruction in the early stages of COPD, but is not informative for assessing and predicting the severity of the disease.

Наиболее близким к предлагаемому, является способ прогноза прогрессирования ХОБЛ, предложенный коллективом авторов из из ГУ Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания СО РАМН. Способ заключается в проведении иммунологического исследования с определением способности иммунокомпетентных клеток вырабатывать трансформирующий ростовой фактор β1(TGF-β1) и фактор роста фибробластов (bFGF). При спонтанном уровне TGF-β11122,71±20,6 пг/мл и bFGF7,2±0,08 пг/мл прогнозируют благоприятное течение ХОБЛ со снижением ОФВ1 не более 50 мл в год, а при спонтанном уровне TGF-β1≤1025,5±11,7 пг/мл и bFGF 40,1±0,9 пг/мл прогнозируют неблагоприятное течение ХОБЛ со снижением ОФВ1 более чем на 50 мл в год (RU №2370773 опубл. 23.06.2008 г.) [5]. Принимая во внимание современные научные данные, следует заключить, что метод недостаточно информативен, так как не учитывает роль микробиотических сообществ, населяющих дыхательные пути пациента с ХОБЛ и особенности генетического полиморфизма в развитии обострений ХОБЛ и ее прогрессировании.Closest to the proposed one is a method for predicting the progression of COPD, proposed by a team of authors from GU Far Eastern Scientific Center for Physiology and Respiratory Pathology SB RAMS. The method consists in conducting an immunological study to determine the ability of immunocompetent cells to produce transforming growth factor β 1 (TGF- β 1) and fibroblast growth factor (bFGF). At a spontaneous level of TGF- β 1 1122.71 ± 20.6 pg / ml and bFGF 7.2 ± 0.08 pg / ml, a favorable course of COPD with a decrease in FEV 1 of no more than 50 ml per year is predicted, and at a spontaneous level TGF- β 1≤1025.5 ± 11.7 pg / ml and bFGF 40.1 ± 0.9 pg / ml predict an unfavorable course of COPD with a decrease in FEV1 by more than 50 ml per year (RU No. 2370773 publ. 23.06.2008 g.) [5]. Taking into account modern scientific data, it should be concluded that the method is not sufficiently informative, since it does not take into account the role of microbiotic communities inhabiting the respiratory tract of a patient with COPD and the peculiarities of genetic polymorphism in the development of exacerbations of COPD and its progression.

Новая техническая задача-повышение точности, информативности и чувствительности способа.A new technical problem is improving the accuracy, information content and sensitivity of the method.

Для решения поставленной задачи в способе прогнозирования тяжести течения хронической обструктивной болезни легких, включающем исследование венозной крови пациента, дополнительно учитывают количество курсов приема антибиотиков по поводу обострения ХОБЛ за предшествующие 12 месяцев, проводят стандартный тест с 6-минутной ходьбой с оценкой расстояния, пройденного пациентом за 6 минут, частоты сердечных сокращений до проведения теста с ходьбой и уровня сатурации кислорода после выполнения теста с ходьбой, определяют качественный и количественный состав микробиотического сообщества задней стенки глотки методом орофарингеальных мазков с последующим выделением ДНК, проведением секвенирования и перекодированием полученных данных в качественную переменную по принципу присвоения цифрового значения 1 при наличии свыше 50 колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий, на 1 см2 задней стенки глотки, а в противном случае присваивая цифровое значение 0, выделяют геномную ДНК из венозной крови пациентов с ХОБЛ методом фенол-хлороформной экстракции с последующим проведением генотипирования по полиморфизмам генов CD14 rs2569190, IL18 rs1946518, предварительно перекодируют данные генотипирования в цифровые значения по гену CD14 rs2569190, присваивая 0 генотипу ТТ, 1 - генотипу ТС и 2 - генотипу СС, а по гену IL18 rs1946518, присваивая 0 генотипу АА, 1 - генотипу АСи 2 - генотипу СС, и определяют вероятность отнесения индивида к группе больных ХОБЛ тяжелого и очень тяжелого течения или к группам больных ХОБЛ легкой и средней степени тяжести, рассчитывая дискриминантную функцию Ф1 и Ф2:To solve the problem in a method for predicting the severity of chronic obstructive pulmonary disease, including a study of the patient’s venous blood, the number of antibiotic courses for exacerbating COPD over the previous 12 months is additionally taken into account, a standard test with 6-minute walking is performed with an estimate of the distance traveled by the patient for 6 minutes, the heart rate before the test with walking and the level of oxygen saturation after performing the test with walking, determine the quality and if ety composition posterior pharyngeal wall mikrobioticheskogo community method oropharyngeal swabs with subsequent isolation of the DNA by conducting sequencing and transcode the received data into qualitative variable on the principle of assigning a numerical value 1 if there is more than 50 colony-forming units of microorganisms from the group of Proteobacteria, per 1 cm 2 of the posterior pharyngeal wall, and otherwise, assigning a digital value of 0, genomic DNA is isolated from the venous blood of patients with COPD by phenol-chloroform extraction with after By carrying out genotyping by polymorphisms of the CD14 rs2569190, IL18 rs1946518 genes, the genotyping data are pre-transformed into digital values by the CD14 rs2569190 gene, assigning 0 to the TT genotype, 1 to the TC genotype and 2 to the CC genotype, and assigning 0 to the IL18 rs1946518 gene, assigning 0 1 - ACi genotype 2 - SS genotype, and determine the probability of an individual being assigned to a group of severe and very severe COPD patients or to groups of mild to moderate COPD patients, calculating the discriminant function of F1 and F2:

Ф1=-0.0349*Путь+1.970188*Микро-0.20922*ЧССпре+0.531974*TLR4-0.49016*Сатурация кислорода пост+0.257794*IL18B-0.14965*Антибиотики;F1 = -0.0349 * Path + 1.970188 * Micro-0.20922 * Heart rate + 0.531974 * TLR4-0.49016 * Oxygen saturation post + 0.257794 * IL18B-0.14965 * Antibiotics;

гдеWhere

-0.0349; 1.970188; 0.20922; 0.531974; 0.49016; 0.257794; 0.14965 - численные значения являются коэффициентами;-0.0349; 1.970188; 0.20922; 0.531974; 0.49016; 0.257794; 0.14965 - numerical values are coefficients;

Путь - пройденное пациентом расстояние (м) за 6 минут в стандартном тесте с 6-минутной ходьбой;Path - the distance traveled by the patient (m) in 6 minutes in the standard test with a 6-minute walk;

Микро - численное значение колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий (в основном Haemophilus) на 1 см2 задней стенки глотки;Micro - numerical value of colony forming units of microorganisms from the group of proteobacteria (mainly Haemophilus) per 1 cm 2 of the posterior pharyngeal wall;

ЧССпре - частота сердечных сокращений до проведения теста с 6-минутной ходьбой;ChSSpre - heart rate before the test with a 6-minute walk;

TLR4 и IL18B - генотипы;TLR4 and IL18B - genotypes;

Сатурация кислорода пост - сатурация кислорода после проведения теста с 6-минутной ходьбой;Post oxygen saturation - oxygen saturation after the test with a 6-minute walk;

Антибиотики - количество курсов приема антибиотиков по поводу обострения ХОБЛ за предшествующие 12 месяцев;Antibiotics - the number of antibiotic courses for exacerbation of COPD in the previous 12 months;

далее для отнесения пациента в определенную прогностическую группу оценивают значение Ф1, и при значении функции >-67,826, у пациента прогнозируют ХОБЛ тяжелого и очень тяжелого течения;further, to assign the patient to a specific prognostic group, the F1 value is evaluated, and if the function value is> -67.826, the patient is predicted to have severe and very severe COPD;

а при значении ≤-67.826, с целью уточнения распределения используют функцию Ф2, которую рассчитывают по формуле:and with a value of ≤-67.826, in order to clarify the distribution, use the function Ф2, which is calculated by the formula:

Ф2=0.001983*Путь-0.574*Микро-0.10173*ЧССпре+0.748163*TLR4-0.2893*Сатурация кислорода пост+1.16181*IL18B+1.039555*Антибиотики;Ф2 = 0.001983 * Path-0.574 * Micro-0.10173 * HRspre + 0.748163 * TLR4-0.2893 * Oxygen saturation post + 1.16181 * IL18B + 1.039555 * Antibiotics;

гдеWhere

0.001983; 0.574; 0.10173; 0.748163; 0.2893; 1.16181; 1.039555 - численные значения являются коэффициентами;0.001983; 0.574; 0.10173; 0.748163; 0.2893; 1.16181; 1.039555 - numerical values are coefficients;

Путь - пройденное пациентом расстояние (м) за 6 минут в стандартном тесте с 6-минутной ходьбой;Path - the distance traveled by the patient (m) in 6 minutes in the standard test with a 6-minute walk;

Микро - численное значение колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий (в основном Haemophilus) на 1 см2 задней стенки глотки;Micro - numerical value of colony forming units of microorganisms from the group of proteobacteria (mainly Haemophilus) per 1 cm 2 of the posterior pharyngeal wall;

ЧССпре - частота сердечных сокращений до проведения теста с 6-минутной ходьбой;ChSSpre - heart rate before the test with a 6-minute walk;

TLR4 и IL18B - генотипы;TLR4 and IL18B - genotypes;

Сатурация кислорода пост - сатурация кислорода после проведения теста с 6-минутной ходьбой;Post oxygen saturation - oxygen saturation after the test with a 6-minute walk;

Антибиотики - количество курсов приема антибиотиков по поводу обострения ХОБЛ за предшествующие 12 месяцев;Antibiotics - the number of antibiotic courses for exacerbation of COPD in the previous 12 months;

и при значении функции ≤-31.5079,прогнозируют ХОБЛ средней степени тяжести;and with a function value of ≤-31.5079, moderate COPD is predicted;

- при значении функции >-31.5079, прогнозируют ХОБЛ легкой степени тяжести.- with a function value> -31.5079, mild COPD is predicted.

Способ осуществляют следующим образомThe method is as follows

Проводят исследование венозной крови пациента, также учитывают количество курсов приема антибиотиков по поводу обострения ХОБЛ за предшествующие 12 месяцев, проводят стандартный тест с 6-минутной ходьбой с оценкой расстояния, пройденного пациентом за 6 минут, частоты сердечных сокращений до проведения теста с ходьбой и уровня сатурации кислорода после выполнения теста с ходьбой, определяют качественный и количественный состав микробиотического сообщества задней стенки глотки методом орофарингеальных мазков с последующим выделением ДНК, проведением секвенирования и перекодированием полученных данных в качественную переменную по принципу присвоения цифрового значения 1 при наличии свыше 50 колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий на 1 см2 задней стенки глотки, а в противном случае присваивая цифровое значение 0, выделяют геномную ДНК из венозной крови пациентов с ХОБЛ методом фенол-хлороформной экстракции с последующим проведением генотипирования по полиморфизмам генов CD 14 rs2569190, IL18 rs1946518, предварительно перекодируют данные генотипирования в цифровые значения по гену CD14 rs2569190, присваивая 0 генотипу ТТ, 1 - генотипу ТС и 2 - генотипу СС, а по гену IL18 rs1946518, присваивая 0 генотипу АА, 1 - генотипу АС и 2 - генотипу СС, и определяют вероятность отнесения индивида к группе больных ХОБЛ тяжелого и очень тяжелого течения или к группам больных ХОБЛ легкой и средней степени тяжести, рассчитывая дискриминантную функцию Ф1 и Ф2:A study of the patient’s venous blood is carried out, the number of antibiotic courses taken for exacerbation of COPD over the previous 12 months is also taken into account, a standard test with 6 minutes of walking is carried out with an estimate of the distance traveled by the patient in 6 minutes, the heart rate before the walking test and the level of saturation oxygen after performing the walking test, determine the qualitative and quantitative composition of the microbiotic community of the posterior pharyngeal wall by the method of oropharyngeal smears with subsequent isolation of D NK, by sequencing and transcoding the obtained data into a qualitative variable according to the principle of assigning a digital value of 1 in the presence of more than 50 colony forming units of microorganisms from the group of proteobacteria per 1 cm 2 of the posterior pharyngeal wall, otherwise, assigning a digital value of 0, genomic DNA is isolated from venous blood patients with COPD by phenol-chloroform extraction followed by genotyping by polymorphisms of the genes CD 14 rs2569190, IL18 rs1946518, pre-transcode the genotyping data in digital values for the CD14 rs2569190 gene, assigning 0 to the TT genotype, 1 to the TS genotype and 2 to the CC genotype, and according to IL18 rs1946518 gene, assigning 0 to the AA genotype, 1 to the AC genotype and 2 to the CC genotype, and determine the probability of assigning the individual to a group of patients with severe and very severe COPD or groups of patients with mild to moderate COPD, calculating the discriminant function of F1 and F2:

Ф1=-0.0349*Путь+1.970188*Микро-0.20922*ЧССпре+0.531974*CD14-0.49016*Сатурация кислорода пост+0.257794*IL18B-0.14965*Антибиотики;F1 = -0.0349 * Path + 1.970188 * Micro-0.20922 * Heart rate + 0.531974 * CD14-0.49016 * Oxygen saturation post + 0.257794 * IL18B-0.14965 * Antibiotics;

гдеWhere

-0.0349; 1.970188; 0.20922; 0.531974; 0.49016; 0.257794; 0.14965 - численные значения являются коэффициентами;-0.0349; 1.970188; 0.20922; 0.531974; 0.49016; 0.257794; 0.14965 - numerical values are coefficients;

Путь - пройденное пациентом расстояние (м) за 6 минут в стандартном тесте с 6-минутной ходьбой;Path - the distance traveled by the patient (m) in 6 minutes in the standard test with a 6-minute walk;

Микро - численное значение колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий (в основном Haemophilus) на 1 см2 задней стенки глотки;Micro - numerical value of colony forming units of microorganisms from the group of proteobacteria (mainly Haemophilus) per 1 cm 2 of the posterior pharyngeal wall;

ЧССпре - частота сердечных сокращений до проведения теста с 6-минутной ходьбой;ChSSpre - heart rate before the test with a 6-minute walk;

CD14 и IL18B - генотипы;CD14 and IL18B are genotypes;

Сатурация кислорода пост - сатурация кислорода после проведения теста с 6-минутной ходьбой;Post oxygen saturation - oxygen saturation after the test with a 6-minute walk;

Антибиотики - количество курсов приема антибиотиков по поводу обострения ХОБЛ за предшествующие 12 месяцев;Antibiotics - the number of antibiotic courses for exacerbation of COPD in the previous 12 months;

далее для отнесения пациента в определенную прогностическую группу оценивают значение Ф1 и,further, to assign the patient to a specific prognostic group, the value of F1 is evaluated and,

- если значение функции ≤-70.4332, пациента относят к группе больных ХОБЛ легкого течения;- if the value of the function is ≤-70.4332, the patient is assigned to the group of patients with mild COPD;

- если значение функции >-70.4332 и ≤-67.826, пациента относят к группе больных ХОБЛ средней степени тяжести;- if the value of the function is> -70.4332 and ≤-67.826, the patient is assigned to the group of patients with moderate COPD;

- если значение функции >-67.826, пациента относят к группе больных ХОБЛ тяжелого и очень тяжелого течения;- if the value of the function is> -67.826, the patient is assigned to the group of patients with severe and very severe COPD;

далее, при отнесении пациента к группе ХОБЛ тяжелого и очень тяжелого течения после расчета первой дискриминантной функции дальнейший анализ прекращают, а в случае распределения больного в группы ХОБЛ легкой или средней степени тяжести с целью уточнения распределения, повторяют процедуру расчета для второй функции Ф2 по формулеfurther, when the patient is assigned to the COPD group of severe and very severe course after calculating the first discriminant function, further analysis is stopped, and if the patient is distributed into the COPD group of mild or moderate severity in order to clarify the distribution, the calculation procedure for the second function F2 is repeated according to the formula

Ф2=0.001983*Путь-0.574*Микро-0.10173*ЧССпре+0.748163*CD14-0.2893*Сатурация кислорода пост+1.16181*IL18B+1.039555*Антибиотики;Ф2 = 0.001983 * Path-0.574 * Micro-0.10173 * HRspr + 0.748163 * CD14-0.2893 * Oxygen saturation post + 1.16181 * IL18B + 1.039555 * Antibiotics;

гдеWhere

0.001983; 0.574; 0.10173; 0.748163; 0.2893; 1.16181; 1.039555 - численные значения являются коэффициентами;0.001983; 0.574; 0.10173; 0.748163; 0.2893; 1.16181; 1.039555 - numerical values are coefficients;

Путь - пройденное пациентом расстояние (м) за 6 минут в стандартном тесте с 6-минутной ходьбой;Path - the distance traveled by the patient (m) in 6 minutes in the standard test with a 6-minute walk;

Микро - численное значение колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий на 1 см2 задней стенки глотки;Micro - numerical value of colony forming units of microorganisms from the group of proteobacteria per 1 cm 2 of the posterior pharyngeal wall;

ЧССпре - частота сердечных сокращений до проведения теста с 6-минутной ходьбой;ChSSpre - heart rate before the test with a 6-minute walk;

CD14 и IL18B - генотипы;CD14 and IL18B are genotypes;

Сатурация кислорода пост - сатурация кислорода после проведения теста с 6-минутной ходьбой;Post oxygen saturation - oxygen saturation after the test with a 6-minute walk;

Антибиотики - количество курсов приема антибиотиков по поводу обострения ХОБЛ за предшествующие 12 месяцев;Antibiotics - the number of antibiotic courses for exacerbation of COPD in the previous 12 months;

И при значении функции ≤-31.5079,прогнозируют ХОБЛ средней степени тяжести;And with a function value of ≤-31.5079, moderate COPD is predicted;

- при значении функции >-31.5079, прогнозируют ХОБЛ легкой степени тяжести.- with a function value> -31.5079, mild COPD is predicted.

В научно-технической литературе отсутствуют данные об исследованиях, в результате которых были бы установлены взаимосвязи между тяжестью течения ХОБЛ и особенностями микробиома задней стенки глотки в сочетании с данными генотипирования пациентов по полиморфным вариантам генов CD14 и IL18B. Также, не обнаружено предлагаемой совокупности признаков для дифференциальной диагностики ХОБЛ. Таким образом, изобретение соответствует критерию «новизна» и «существенные отличия».There is no research data in the scientific and technical literature that would establish relationships between the severity of COPD and the characteristics of the microbiome of the posterior pharyngeal wall in combination with patient genotyping data for polymorphic variants of the CD14 and IL18B genes. Also, the proposed combination of features for the differential diagnosis of COPD was not found. Thus, the invention meets the criterion of "novelty" and "significant differences".

Способ апробирован в клинических условиях, таким образом, соответствует критерию «промышленная применимость».The method has been tested in clinical conditions, thus meeting the criterion of "industrial applicability".

Бактериальная контаминация, как фактор провокации обострений ХОБЛ, рассматривается достаточно давно. В нормальных условиях мукоцилиарный клиренс и активный пул альвеолярных макрофагов вместе с секретируемыми IgA, муцином и другими факторами противомикробной защиты являются эффективной оборонительной системой нижних дыхательных путей. На фоне хронических заболеваний с персистирующим воспалением (ХОБЛ) некоторые из этих линий обороны не функционируют, способствуя развитию и поддержанию бактериальной обсемененности в респираторном тракте. Мукостаз и нарушение дренажной функции бронхов на фоне локального и системного иммунодефицита создают благоприятные условия для постоянной колонизации бронхиального дерева микроорганизмами [6]. Дыхательные пути у больных ХОБЛ (особенно тяжелого и очень тяжелого течения) часто колонизированы бактериями. Наиболее часто встречается обсемененность Haemophilus influenzae, Haemophilus spp., Moraxella catarrhalis, Streptococcus pneumoniae, на поздних стадиях заболевания - Pseudomonas spp., Klebsiella spp.[7].Bacterial contamination, as a factor in provoking exacerbations of COPD, has been considered for a long time. Under normal conditions, mucociliary clearance and an active pool of alveolar macrophages, together with secreted IgA, mucin and other antimicrobial defense factors, are an effective defensive system of the lower respiratory tract. Against the background of chronic diseases with persistent inflammation (COPD), some of these lines of defense do not function, contributing to the development and maintenance of bacterial contamination in the respiratory tract. Mucostasis and violation of the drainage function of the bronchi against the background of local and systemic immunodeficiency create favorable conditions for the constant colonization of the bronchial tree with microorganisms [6]. The respiratory tract in patients with COPD (especially severe and very severe) is often colonized by bacteria. The most common seeding is Haemophilus influenzae, Haemophilus spp., Moraxella catarrhalis, Streptococcus pneumoniae, and Pseudomonas spp., Klebsiella spp. In the late stages of the disease [7].

Обострение инфекционного процесса в респираторной системе является важным фактором, усугубляющим бронхиальную обструкцию, ведущим к нарастанию всех признаков болезни и ее дальнейшему прогрессированию. Именно трансформация бактериальной контаминации в инфекционный процесс является наиболее частой причиной развития обострений ХОБЛ [8].An exacerbation of the infectious process in the respiratory system is an important factor exacerbating bronchial obstruction, leading to an increase in all signs of the disease and its further progression. It is the transformation of bacterial contamination into an infectious process that is the most common cause of the development of exacerbations of COPD [8].

Безусловно, каждое инфекционно зависимое обострение ХОБЛ ухудшает прогноз болезни. С клинической точки зрения все обострения следует рассматривать как фактор прогрессирования болезни. Обычно в течение года больной ХОБЛ переносит от одного до четырех обострений и более. Их частота заметно варьирует в зависимости от степени тяжести заболевания и адекватности выбранной схемы лечения. Так, при OOB1 50-55% от должного средняя частота обострений составляет 1,9-2,1 обострения в год, а у больных с OOB1 менее 40% - 2-3 обострений в год. Поэтому одним из основных критериев эффективного лечения стабильной ХОБЛ является уменьшение частоты обострений и увеличение продолжительности периода жизни больного без эпизодов обострения заболевания [1].Of course, every infectious dependent exacerbation of COPD worsens the prognosis of the disease. From a clinical point of view, all exacerbations should be considered as a factor in the progression of the disease. Typically, over the course of a year, a patient with COPD suffers from one to four exacerbations or more. Their frequency varies markedly depending on the severity of the disease and the adequacy of the chosen treatment regimen. So, with OOB 1 50-55% of the due, the average frequency of exacerbations is 1.9-2.1 exacerbations per year, and in patients with OOB 1 less than 40%, 2-3 exacerbations per year. Therefore, one of the main criteria for the effective treatment of stable COPD is to reduce the frequency of exacerbations and increase the duration of the patient's life without episodes of exacerbation of the disease [1].

Учитывая вышесказанное, возникает необходимость учета выраженности бактериальной контаминации и видовых особенностей микробиома дыхательных путей при прогнозировании тяжести течения ХОБЛ. В представленном методе используется оценка микробиома в мазках с задней стенки глотки, поскольку установлена корреляция между орофарингеальными микробиотическими сообществами и сообществами, полученными из браш-биоптатов бронхов и лаважной жидкости [9].Given the above, it becomes necessary to take into account the severity of bacterial contamination and the species characteristics of the microbiome of the respiratory tract in predicting the severity of COPD. In the presented method, the assessment of the microbiome in smears from the posterior pharyngeal wall is used, since a correlation is established between oropharyngeal microbiotic communities and communities obtained from brush biopsy specimens of bronchi and lavage fluid [9].

В результате проведенных исследований было получены сведения о составе микробиотических сообществ в орофарингеальных мазках у пациентов с ХОБЛ. Было решено использовать дискриминантный анализ, вычисляемый на основе, более чем одного фактора. С целью повышения точности и информативности способа было принято решение также использовать данные генотипирования пациентов по полиморфным вариантам генов-регуляторов иммунного ответа и воспаления IL18 rs5744247, IL18 rs1946518, CD14 rs2569190, IFNG rs2069705, MCP1 rs1024611. В известных источниках информации отсутствуют данные об исследованиях, в результате которых были бы установлены взаимосвязи между тяжестью течения ХОБЛ и особенностями микробиома задней стенки глотки в сочетании с данными генотипирования пациентов по полиморфным вариантам генов-регуляторов иммунного ответа и воспаления.As a result of the studies, information was obtained on the composition of microbiotic communities in oropharyngeal smears in patients with COPD. It was decided to use discriminant analysis calculated on the basis of more than one factor. In order to improve the accuracy and informativeness of the method, it was also decided to use the patient genotyping data for polymorphic variants of the immune response and inflammation regulatory genes IL18 rs5744247, IL18 rs1946518, CD14 rs2569190, IFNG rs2069705, MCP1 rs1024611. Known sources of information do not have data on studies that would establish relationships between the severity of COPD and the characteristics of the microbiome of the posterior pharyngeal wall in combination with patient genotyping data for polymorphic variants of the immune response and inflammation regulatory genes.

Коэффициенты дискриминантных моделей подобраны на основании анализа данных клинических и лабораторных исследований пациентов, проведенных на базе ГБОУ ВПО СибГМУ Минздравсоцразвития России, с помощью логистического регрессионного анализа.The coefficients of the discriminant models are selected based on the analysis of clinical and laboratory research data of patients conducted on the basis of SBEI HPE SibGMU of the Ministry of Health and Social Development of Russia, using logistic regression analysis.

Разработку предлагаемого способа прогноза тяжести течения ХОБЛ с помощью классифицирующей функции, основанного на совокупности клинико-функциональных факторов, идентификации количественного и видового состава микробиома орофарингеальных мазков молекулярно-генетическимим методами (выделение бактериальной ДНК с последующим секвенированием), а также определении генетического полиморфизма по генам иммунного ответа и регуляции воспаления (гены семейства TLR, гены цитокинов и их рецепторов) методом выделения ДНК из цельной крови для генотипирования с проведением ПДРФ-анализа предваряла следующая экспериментальная работа и клинические исследования.The development of the proposed method for predicting the severity of COPD using a classification function based on a combination of clinical and functional factors, identifying the quantitative and species composition of the microbiome of oropharyngeal smears by molecular genetic methods (isolation of bacterial DNA followed by sequencing), as well as determining the genetic polymorphism of the immune response genes and regulation of inflammation (genes of the TLR family, genes of cytokines and their receptors) by DNA extraction from whole blood for a gene The following experimental work and clinical studies preceded the isolation with RFLP analysis.

Основанием для разработки предлагаемого способа явилось углубленное клинико-анамнестичиское, физикальное и функциональное обследование 45 больных ХОБЛ (15 пациентов с легкой ХОБЛ, 15 пациентов со среднетяжелой ХОБЛ и 15 пациентов с тяжелым и очень тяжелым течением ХОБЛ).The basis for the development of the proposed method was an in-depth clinical, medical history, physical and functional examination of 45 patients with COPD (15 patients with mild COPD, 15 patients with moderate COPD and 15 patients with severe and very severe COPD).

Пациенты включались в исследование при условии соответствия следующим критериям:Patients were included in the study, subject to the following criteria:

Критерии включения для пациентов с ХОБЛ:Inclusion criteria for patients with COPD:

1. Мужчины в возрасте от 40 до 70 лет, имеющие ранее документально подтвержденный диагноз ХОБЛ;1. Men aged 40 to 70 years old with a previously documented diagnosis of COPD;

2. Пациенты, курящие в настоящий момент или бывшие курильщики с индексом курения более 10 пачка/лет;2. Patients currently smokers or former smokers with a smoking index of more than 10 packs / year;

3. Пациенты, имеющие по результатам исследования функции внешнего дыхания постбронходилатационные значения ОФВ1 <80% от должного и ОФВ1/ФЖЕЛ <70%. Пациенты с ХОБЛ II стадии - ОФВ1=<80-50% от должного, пациенты с ХОБЛ III стадии - ОФВ1=<50-30% от должного, пациенты с ХОБЛ IV стадии - ОФВ1=<30% от должного [10].3. Patients having, according to the results of the study of the function of external respiration, postbronchodilation values of FEV1 <80% of the due and FEV1 / FVC <70%. Patients with stage II COPD - FEV1 = <80-50% of due, patients with stage III COPD - FEV1 = <50-30% of due, patients with stage IV COPD - FEV1 = <30% [10].

3. Пациенты, подписавшие до включения в исследование письменное информированное согласие;3. Patients who signed written informed consent prior to inclusion in the study;

4. Документально подтвержденный клинический диагноз ХОБЛ как минимум за 12 месяцев перед началом исследования (к ИРК пациента должна быть приложена ксерокопия из амбулаторной карты датированная и подписанная исследователем);4. A documented clinical diagnosis of COPD at least 12 months before the start of the study (a photocopy of an outpatient card dated and signed by the researcher must be attached to the patient's KFM);

5. Стабильное течение заболевания (отсутствие обострений на протяжении не менее 4 недель до включения в исследование).5. Stable course of the disease (no exacerbations for at least 4 weeks before inclusion in the study).

Критерии исключения:Exclusion Criteria:

Отсутствие информированного согласия;Lack of informed consent;

Курение >10 пачка/лет (для пациентов с БА);Smoking> 10 pack / year (for patients with AD);

Признаки респираторной инфекции на момент включения больного в исследовании;Signs of a respiratory infection at the time the patient was included in the study;

Курсы антибактериальной терапии любой длительности в течение последних 4 недель до момента включения;Antibacterial therapy courses of any duration during the last 4 weeks prior to inclusion;

Женщины в состоянии беременности и лактации;Women in pregnancy and lactation;

Наличие любого онкологического заболевания;The presence of any cancer;

Больные другими заболеваниями бронхо-легочной системы: дефицит α1-антитрипсина, бронхэктатическая болезнь, буллезная эмфизема легких, кисты легких, асбестоз, резекция части легкого или трансплантация (по данным анамнеза);Patients with other diseases of the broncho-pulmonary system: α1-antitrypsin deficiency, bronchiectatic disease, pulmonary pulmonary emphysema, lung cysts, asbestosis, resection of a part of the lung or transplantation (according to history);

Больные с тяжелой сопутствующей патологией в стадии декомпенсации, которые, по мнению исследователя, могут повлиять на результаты исследования;Patients with severe concomitant pathology in the stage of decompensation, which, according to the researcher, can affect the results of the study;

Гельминтная инвазия (по данным анамнеза);Helminthic invasion (according to the anamnesis);

Алкоголизм и наркомания;Alcoholism and drug addiction;

Психические расстройства, тяжелые поражения органов ЦНС в стадии декомпенсации (по данным анамнеза);Mental disorders, severe damage to the central nervous system in the stage of decompensation (according to the anamnesis);

Больные с гиперчувствительностью к проводимой терапии;Patients with hypersensitivity to therapy;

Потенциальная опасность от проведения функциональных тестов и инструментального обследования (по мнению врача исследователя);Potential danger from conducting functional tests and instrumental examination (according to the researcher’s doctor);

Отказ пациента от участия в исследовании.Refusal of the patient to participate in the study.

В рамках настоящего исследования выполнен сравнительный анализ клинической характеристики пациентов в зависимости от степени тяжести заболевания. Все исследованные показатели приведены по результатам опроса пациентов и изучения имеющейся медицинской документации, а также по данным обследования.In the framework of this study, a comparative analysis of the clinical characteristics of patients depending on the severity of the disease was performed. All the studied indicators are given according to the results of a survey of patients and the study of available medical documentation, as well as according to the survey.

Пациенты с тяжелым и очень тяжелым течением ХОБЛ по классификации GOLD характеризовались большей выраженностью одышки и кашля, более значимым анамнезом предшествующих обострений ХОБЛ, госпитализаций, связанных с ними, частотой курсов приема антибиотиков и системных глюкокортикостероидов.Patients with severe and very severe COPD according to the GOLD classification were characterized by greater severity of dyspnea and cough, a more significant history of previous exacerbations of COPD, hospitalizations associated with them, the frequency of antibiotic and systemic glucocorticosteroid courses.

Забор биоматериала из ротоглотки на идентификацию микробиоты и забор венозной крови для проведения молекулярно-генетического исследования был осуществлен у всех пациентов, включающихся в исследование [11].The extraction of biomaterial from the oropharynx for microbiota identification and venous blood sampling for molecular genetic studies was performed in all patients included in the study [11].

Далее выполнялось выделение ДНК из мазков с использованием наборов FastDNA® SPIN Kit for Soil (MPBIO, США) с последующим проведением секвенирования, качественным и количественным анализом состава микробиома.Next, DNA was extracted from smears using FastDNA® SPIN Kit for Soil kits (MPBIO, USA), followed by sequencing, and a qualitative and quantitative analysis of the composition of the microbiome.

Выделение геномной ДНК из венозной крови пациентов с ХОБЛ проводилось методом фенол-хлороформной экстракции. Затем проводилось генотипирование по выбранным генам иммунного ответа и регуляции воспаления IL18 rs5744247, IL18 rs1946518, CD14 rs2569190, IFNG rs2069705, MCP1 rs1024611.Genomic DNA was isolated from the venous blood of patients with COPD by phenol-chloroform extraction. Then, genotyping was performed on the selected genes of the immune response and regulation of inflammation IL18 rs5744247, IL18 rs1946518, CD14 rs2569190, IFNG rs2069705, MCP1 rs1024611.

Также, были определены следующие показатели, включенные в построение дискриминантной модели: демографические (пол, возраст, рост, вес), анамнестические (стаж курения, количество обострений ХОБЛ и госпитализаций за предшествующие 12 месяцев, частота курсов терапии антибиотиками и системными глюкокортикостероидами за последние 12 месяцев), клинико-функциональные (выраженность кашля и продукции мокроты, выраженность одышки по шкале mMRC, толерантность к физической нагрузке в тесте с 6-минутной ходьбой (пройденный путь) с учетом сатурации кислорода, подсчета частоты сердечных сокращений и частоты дыхательных движений до и после проведения теста), лабораторные (колонизация микробиомом по результатам исследования орофарингеальных мазков, данные генотипирования пациентов по полиморфным вариантам генов-регуляторов иммунного ответа и воспаления: IL18 rs5744247, IL18 rs1946518, CD14 rs2569190, TLR2 rs4696480, IL12RB1 rs11575934, IL12RB1 rs401502, IL17F rs1889570, IFNG rs2069705, IFNGR2 rs17880053, MCP1 rs1024611).Also, the following indicators were identified that were included in the construction of the discriminant model: demographic (gender, age, height, weight), anamnestic (smoking history, number of exacerbations of COPD and hospitalizations for the previous 12 months, frequency of antibiotic and systemic glucocorticosteroid therapy over the past 12 months ), clinical and functional (the severity of cough and sputum production, the severity of shortness of breath on the mMRC scale, exercise tolerance in the test with 6 minutes of walking (distance traveled), taking into account the acid saturation ode, counting heart rate and respiratory rate before and after the test), laboratory (microbiome colonization according to the results of the study of oropharyngeal smears, patient genotyping data for polymorphic variants of the immune response and inflammation regulating genes: IL18 rs5744247, IL18 rs1946518, CD14 rs2569190, TLR2 rs4696480, IL12RB1 rs11575934, IL12RB1 rs401502, IL17F rs1889570, IFNG rs2069705, IFNGR2 rs17880053, MCP1 rs1024611).

Для целей дискриминантного анализа данные генотипирования были перекодированы в цифровые значения в соответствии с таблицей 1. Данные по определению микробиоты были перекодированы в качественную переменную по следующему принципу: при наличии свыше 50 колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий на 1 см2 ротоглотки признаку присваивали значение 1, в противном случае - 0.For the purposes of the discriminant analysis genotyping data were converted to a digital value in accordance with Table 1. The data on the determination microbiota were converted to a variable quality in the following way: in the presence of more than 50 colony-forming units of microorganisms proteobacteria groups per 1 cm 2 oropharynx feature is set to 1, otherwise, 0.

Построение дискриминантной функции проводили в два этапа. Сначала была проведена приоритезация предикторных переменных с помощью унивариантной мультиномиальной регрессии. В дальнейших анализ включили переменные, для которых достигнутый уровень значимости в регрессионной модели не превышал 5%. Эти переменные затем были использованы для пошагового дискриминантного анализа по алгоритму forward stepwise. Результатом анализа являются дискриминантные функции, которые позволяют определить константы дискриминации и проводить классификацию зависимых переменных (степени тяжести). В связи с отсутствием тестовой выборки, для оценки валидности дискриминантных моделей использовали процедуру перекрестной валидации по алгоритму leave-one-out. Расчеты проводили в языковой среде R с помощью пакетов MASS и nnet.The construction of discriminant function was carried out in two stages. First, prioritization of predictor variables was performed using univariate multinomial regression. Further analysis included variables for which the achieved significance level in the regression model did not exceed 5%. These variables were then used for stepwise discriminant analysis using the forward stepwise algorithm. The result of the analysis is discriminant functions that allow you to determine the constants of discrimination and to classify dependent variables (severity). Due to the lack of a test sample, the cross-validation procedure using the leave-one-out algorithm was used to assess the validity of discriminant models. The calculations were performed in the R language environment using the MASS and nnet packages.

Результаты расчетов унивариантной мультиномиальной представлены в таблице 2.The calculation results of the univariate multinomial are presented in table 2.

В соответствии с данными регрессионного анализа для построения дискриминантной функции для определения тяжести течения ХОБЛ использовали следующие переменные: микробном, госпитализации, mMRC, IL18 rs5744247, IL18 rs1946518, CD14 rs2569190, IFNG rs2069705, MCP1 rs1024611, обострения, антибиотики, путь, сатурация кислорода пре и пост - до и после проведения теста с ходьбой, частота дыхательных движений пре и пост - до и после проведения теста с ходьбой.In accordance with the data of the regression analysis, the following variables were used to determine the severity of COPD in order to construct a discriminant function: microbial, hospitalizations, mMRC, IL18 rs5744247, IL18 rs1946518, CD14 rs2569190, IFNG rs2069705, MCP1 rs1024611, exacerbations, antibiotic pathway, oxygen post - before and after the test with walking, respiratory rate before and post - before and after the test with walking.

Пошаговый дискриминантный анализ установил существенный вклад переменных, представленных в таблице 3. Коэффициенты для дискриминантных моделей представлены в таблице 4. Стратификация пациентов в соответствтии с дискриминантными функциями представлена на рисунке 1. Очевидно, что наиболее эффективным является различие наиболее тяжелого течения ХОБЛ (ХОБЛЗ: ХОБЛ тяжелого (3 стадия по GOLD) и очень тяжелого течения (4 стадия по GOLD)) от двух других групп (ХОБЛ1: ХОБЛ легкого течения (1 стадия по GOLD); ХОБЛ2 (ХОБЛ средней степени тяжести (2 стадия по GOLD), которые могут быть разделены с помощью дополнительной функции. Значение1' статистики лямбда Уилкса для всей модели составило 0.068, что свидетельствует о высокой классифицирующей возможности рассчитанных дискриминантных функций.The step-by-step discriminant analysis established a significant contribution of the variables presented in Table 3. The coefficients for the discriminant models are presented in Table 4. The stratification of patients in accordance with the discriminant functions is shown in Figure 1. It is obvious that the most effective is the difference in the most severe course of COPD (COPD severe (Stage 3 according to GOLD) and very severe course (stage 4 according to GOLD)) from two other groups (COPD 1: COPD mild course (stage 1 according to GOLD); COPD 2 (moderate COPD (stage 2 according to GOLD), which can be separated using an additional function.The value of 1 'Wilks lambda statistics for the whole model was 0.068, which indicates a high classifying ability of the calculated discriminant functions.

Средние значения первой дискриминантной функции в имеющейся выборке таковы: ХОБЛ1, -70.9993; ХОБЛ2, -69.8672; ХОБЛЗ, -65.7848. В соответствии с этим значение константы дискриминации для групп ХОБЛ1 и ХОБЛ2 есть (-70.9993-69.8672)/2=-70.4332; а для групп ХОБЛ2 и ХОБЛЗ -(-69.8672-65.7848)/2=-67.826. Таким образом, правила классификации пациентов для первой дискриминантной функции будут следующие:The average values of the first discriminant function in the available sample are as follows: COPD1, -70.9993; COPD 2, -69.8672; COPD, -65.7848. In accordance with this, the value of the discrimination constant for the COPD1 and COPD2 groups is (-70.9993-69.8672) /2=-70.4332; and for the COPD2 and COPD groups - (- 69.8672-65.7848) /2=-67.826. Thus, the patient classification rules for the first discriminant function will be as follows:

- если значение функции<-70.4332, пациента относим к классу ХОБЛ1;- if the value of the function is <-70.4332, the patient is classified as COPD1;

- если значение функции>-70.4332 и<-67.826, пациента относим классу ХОБЛ2;- if the function value is> -70.4332 and <-67.826, the patient is assigned to the COPD class 2;

- если значение функции>-67.826, пациента относим к классу ХОБЛЗ. При этом доля достигнутой классификации для первой функции- if the value of the function is> -67.826, we assign the patient to the class of COPD. The share of classification achieved for the first function

составляет 79.83%, а для второй - 20.17. То есть, использование дополнительной классифицирующей функции существенно увеличивает эффективность классификации. В соответствии с этим и данными, представленными на Фиг 1, вторая функция может быть использована для дополнительной переклассификации пациентов, отнесенных к группам ХОБЛ1 и ХОБЛ2.is 79.83%, and for the second - 20.17. That is, the use of an additional classification function significantly increases the classification efficiency. In accordance with this and the data presented in FIG. 1, the second function can be used to further reclassify patients assigned to the COPD1 and COPD2 groups.

Средние значения второй классифицирующей функции в имеющейся выборке таковы: ХОБЛ1, -30.159; ХОБЛ2, -32.8568. Соответственно, константа дискриминации составляет (-30.159-32.8568)/2=-31.5079.The average values of the second classification function in the available sample are as follows: COPD1, -30.159; COPD2, -32.8568. Accordingly, the discrimination constant is (-30.159-32.8568) /2=-31.5079.

Правила дискриминации пациентов для второй функции будут следующие:The rules for patient discrimination for the second function will be as follows:

- если значение функции<-31.5079, пациента относим к группе ХОБЛ2;- if the value of the function is <-31.5079, the patient is assigned to the COPD2 group;

- если значение функции>-31.5079, пациента отнести к группе ХОБЛ1. Вторая функция должна быть применена только к пациентам,- if the value of the function is> -31.5079, refer the patient to the COPD1 group. The second function should only be applied to patients,

классифицированным с помощью первой функции по группам ХОБЛ1 и ХОБЛ2.classified using the first function in the COPD1 and COPD2 groups.

Использование этих функций применительно к имеющейся обучающей выборке (исходный набор данных) позволил провести корректную классификацию больных ХОБЛ по степеням тяжести в 86.7% случаев. Три пациента из группы ХОБЛ2 были ощибочно отнесены к группе ХОБЛ1 и один пациент из группы ХОБЛЗ был ошибочно отнесен к группе ХОБЛ2. С помощью анализа перекрестой проверки корректность предсказания составила 80%.The use of these functions in relation to the existing training sample (initial data set) made it possible to correctly classify COPD patients according to severity in 86.7% of cases. Three patients from the COPD group were erroneously assigned to the COPD group and one patient from the COPD group was mistakenly assigned to the COPD group. Using cross-validation analysis, the correctness of the prediction was 80%.

Таким образом, по результатам проведенного исследования предложены дискриминантные модели для классификации больных ХОБЛ по степеням тяжести с помощью критериев, непосредственно не используемых для такого анализа. Это дает основание полагать, что полученные модели могут быть использованы для предсказания, а не диагностики пациентов. Thus, based on the results of the study, discriminant models were proposed for classifying COPD patients by severity using criteria not directly used for such an analysis. This suggests that the resulting models can be used to predict and not diagnose patients.

Примеры выполнения способаExamples of the method

Пример 1Example 1

И.О.Ф. Валентин Николаевич А.I.O.F. Valentin Nikolaevich A.

Дата рождения: 31.12.1941.Date of birth: 12.31.1941.

Жалобы: постоянный кашель в течение дня с обильным отделением белесоватой мокроты, резко выраженную одышку при минимальной физической нагрузке, эпизоды дыхательного дискомфорта по утрам, высокую потребность в беродуале Н (до 12 доз в сутки).Complaints: persistent cough during the day with profuse separation of whitish sputum, pronounced shortness of breath with minimal physical exertion, episodes of respiratory discomfort in the morning, high need for berodual N (up to 12 doses per day).

Анамнез заболевания: Диагноз «хроническая обструктивная болезнь легких, очень тяжелое течение (по классификации GOLD)» поставлен в октябре 2002 г.пульмонологом г.Томска. Стаж заболевания 10 лет.С марта 2007 г.по настоящее время пациент получает Серетид Мультидиск 50/500 мкг по 1 ингаляции 2 раза в день (1000/100 мкг/сут по ФП). С момента постановки диагноза в качестве симптоматической терапии использует Беродуал Н в режиме «по требованию». Потребность до 12 доз в сутки. Вышеописанные жалобы регистрируются на фоне текущей терапии. В течение последнего года у пациента зарегистрированы 3 обострения ХОБЛ средней и тяжелой степени тяжести, 2 госпитализации в профильный медицинский стационар, пациент получил за пердшествующие 12 месяцев 2 курса антибактериальной терапии по поводу обострения ХОБЛ.Medical history: The diagnosis of “chronic obstructive pulmonary disease, very severe course (according to the GOLD classification)” was made in October 2002 by a pulmonologist in Tomsk. Disease experience of 10 years. From March 2007 to the present, the patient receives Seretide Multidisk 50/500 μg for 1 inhalation 2 times a day (1000/100 μg / day for AF). From the moment of diagnosis, Berodual N is used as a symptomatic therapy in the “on demand” mode. Need up to 12 doses per day. The above complaints are recorded against the background of current therapy. Over the past year, the patient has registered 3 exacerbations of COPD of moderate and severe severity, 2 hospitalizations in a specialized medical hospital, the patient received 2 courses of antibacterial therapy over the next 12 months for exacerbation of COPD.

Анамнез жизни: Пациент курит в течение 40 лет по 20-40 сигарет в сутки, индекс курения - 40 пачка/лет. С 2007 года у пациента диагностирована Гипертоническая болезнь II стадия, риск 2, HK0. С момента постановки диагноза по настоящее время пациентка получает Энап 5 мг 2 раза в сутки и Индапамид 2,5 мг утром.Anamnesis of life: The patient smokes for 40 years at 20-40 cigarettes per day, the smoking index is 40 pack / year. Since 2007, the patient has been diagnosed with Stage II hypertension, risk 2, HK0. From the moment of diagnosis to the present, the patient receives Enap 5 mg 2 times a day and Indapamide 2.5 mg in the morning.

Объективный статус: Рост: 174 см., вес 72 кг., АД: 125/85 мм. рт.ст., ЧСС: 70 уд. мин.Objective status: Height: 174 cm., Weight 72 kg., HELL: 125/85 mm. mercury, heart rate: 70 beats. min

Состояние удовлетворительно. При пальпации грудной клетки болевые точки не найдены. При аускультации дыхание жесткое, выслушиваются рассеянные сухие хрипы при спокойном дыхании. По другим органам и системам без особенностей.The condition is satisfactory. On palpation of the chest, pain points were not found. During auscultation, breathing is tough, scattered dry rales are heard with calm breathing. For other organs and systems without features.

Спирометрия: ОФВ 1=26,1%, ФЖЕЛ=60,1%. Тест на обратимость отрицательный АОФВ 1=4,5%. Заключение: нарушения бронхиальной проходимости III степени по обструктивному типу.Spirometry: FEV 1 = 26.1%, FVC = 60.1%. Negative AOFV test for reversibility 1 = 4.5%. Conclusion: violations of bronchial patency III degree obstructive type.

Прогноз: очень тяжелое течение ХОБЛ.Forecast: very severe COPD.

Для уточнения было проведено дополнительное исследование согласно предлагаемому способуTo clarify, an additional study was conducted according to the proposed method

Согласно предлагаемому способу, у пациента уточнили количество курсов приема антибиотиков по поводу обострения ХОБЛ за предшествующие 12 месяцев - 2 курса, выполнен стандартный тест с 6-минутной ходьбой с оценкой расстояния, пройденного пациентом за 6 минут - 120 метров, частоты сердечных сокращений до проведения теста с ходьбой (70 в 1 минуту) и уровня сатурации кислорода после выполнения теста с ходьбой (92%), определен качественный и количественный состав микробиотического сообщества задней стенки глотки методом орофарингеальных мазков - выявлено свыше 50 колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий (в основном Haemophilus) на 1 см задней стенки глотки - присвоено числовое значение 1, выделена геномная ДНК из венозной крови методом фенол-хлороформной экстракции с последующим проведением генотипирования по выбранным генам иммунного ответа и регуляции воспаления, в частности TLR4 rs2569190 -выявлен генотип GG присвоено значение 2, IL18 rs1946518 - выявлен генотип GT, присвоено числовое значение 1, рассчитана дискриминантная функция Ф1:According to the proposed method, the patient specified the number of antibiotic courses due to exacerbation of COPD in the previous 12 months - 2 courses, a standard test with 6-minute walk was performed with an estimate of the distance traveled by the patient in 6 minutes - 120 meters, heart rate before the test with walking (70 in 1 minute) and the level of oxygen saturation after performing the walking test (92%), the qualitative and quantitative composition of the microbiotic community of the posterior pharyngeal wall was determined by the method of oropharyngeal swabs more than 50 colony forming units of microorganisms from the group of proteobacteria (mainly Haemophilus) per 1 cm of the posterior pharyngeal wall were identified - a numerical value of 1 was assigned, genomic DNA was isolated from venous blood by phenol-chloroform extraction followed by genotyping of the selected immune response genes and regulation of inflammation, in particular, TLR4 rs2569190 - the GG genotype was identified, assigned the value 2, IL18 rs1946518 - the GT genotype was identified, the numerical value 1 was assigned, the discriminant function F1 was calculated:

Ф1=-0.0349*Путь+1.970188*Микро-0.20922*ЧССпре+0.531974*TLR4-0.49016*Сатурация кислорода пост+0.257794*IL18B-0.14965*Антибиотики=; -0.0349*120+1.970188*1-0.20922*70+0.531974*2-0.49016*92+0.257794*1-0.14965*2=-60,93;F1 = -0.0349 * Path + 1.970188 * Micro-0.20922 * Heart rate + 0.531974 * TLR4-0.49016 * Oxygen saturation post + 0.257794 * IL18B-0.14965 * Antibiotics =; -0.0349 * 120 + 1.970188 * 1-0.20922 * 70 + 0.531974 * 2-0.49016 * 92 + 0.257794 * 1-0.14965 * 2 = -60.93;

Полученный результат по функции Ф1=-60,93, что >-67.826, таким образом, у пациента прогнозировалось тяжелое и очень тяжелое течение хронической обструктивной болезни легкихThe result obtained by the function F1 = -60.93, which is> -67.826, therefore, the patient was predicted to have a severe and very severe course of chronic obstructive pulmonary disease

Согласно проведенным наблюдениям,прогноз оказался верным, и соответствует 4 стадии по спирометрической классификации GOLD, 2011.According to the observations, the forecast turned out to be correct, and corresponds to 4 stages according to the spirometric classification GOLD, 2011.

Пример 2Example 2

И.О.Ф. Иван Анатольевич X.I.O.F. Ivan Anatolyevich X.

Дата рождения: 23.02.1952.Date of birth: 02.23.1952.

Жалобы: периодический кашель по утрам с небольшим отделением светлой мокроты, умеренную одышку при ускоренной ходьбе, подъеме в гору, эпизоды дыхательного дискомфорта по утрам.Complaints: periodic cough in the morning with a slight separation of light sputum, moderate shortness of breath with accelerated walking, climbing uphill, episodes of respiratory discomfort in the morning.

Анамнез заболевания: Диагноз при обращении в клинику «хроническая обструктивная болезнь легких, легкой степени тяжести» поставлен в ноябре 2007 г. пульмонологом г.Томска. Стаж заболевания 5 лет. С января 2010 г.по настоящее время пациент получает Сальбутамол в режиме по-требованию, на протяжении последних 6 месяцев потребность в препарате повысилась до 2-4 доз в сутки, усилилась одышка, снизилась переносимость физической нагрузки. Вышеописанные жалобы регистрируются на фоне текущей терапии. В течение последнего года у пациента не зарегистрированы обострения ХОБЛ, за медицинской помощью не обращался, пациент не получал за предшествующие 12 месяцев антибактериальной терапии по поводу обострений ХОБЛ.Medical history: The diagnosis at the clinic "chronic obstructive pulmonary disease, mild severity" was made in November 2007 by a pulmonologist in Tomsk. Disease experience 5 years. From January 2010 to the present, the patient receives Salbutamol on-demand, over the past 6 months, the need for the drug has increased to 2-4 doses per day, shortness of breath has intensified, and exercise tolerance has decreased. The above complaints are recorded against the background of current therapy. Over the past year, the patient did not have exacerbations of COPD, did not seek medical help, the patient did not receive antibacterial therapy for exacerbations of COPD over the previous 12 months.

Учитывая, что по спирометрической классификации GOLD у пациента регистрируется ХОБЛ 1 стадии (легкое течение), регулярная базисная терапия пациенту не назначалась.Given that according to the GOLD spirometric classification, a patient with stage 1 COPD (mild course) is registered in the patient, regular basic therapy was not prescribed to the patient.

Анамнез жизни: Пациент курит в течение 10 лет по 20 сигарет в сутки, индекс курения - 10 пачка/лет.С 2008 года у пациента диагностирована ИБС, стенокардия напряжения ФКII, HK0. Регулярную терапию ИБС не получает Объективный статус: Рост: 184 см., вес 76 кг., АД: 120/80 мм. рт.ст., ЧСС: 68 уд. мин.Anamnesis of life: The patient smokes for 20 years at 20 cigarettes per day, the smoking index is 10 packs / year. Since 2008, the patient has been diagnosed with coronary heart disease, angina pectoris FCII, HK0. IHD does not receive regular therapy. Objective status: Height: 184 cm., Weight 76 kg., Blood pressure: 120/80 mm. mercury, heart rate: 68 beats. min

Состояние удовлетворительно. При пальпации грудной клетки болевые точки не найдены. При аускультации дыхание жесткое, хрипы не выслушиваются. По другим органам и системам без особенностей.The condition is satisfactory. On palpation of the chest, pain points were not found. During auscultation, breathing is tough, wheezing is not heard. For other organs and systems without features.

Спирометрия: ОФВ1=81,1%, ФЖЕЛ=106,1%. Тест на обратимость отрицательный ΔОФВ1=3%. Заключение: нарушения бронхиальной проходимости I степени по обструктивному типу.Spirometry: FEV1 = 81.1%, FVC = 106.1%. The test for reversibility is negative ΔОФВ1 = 3%. Conclusion: violations of bronchial patency I degree obstructive type.

Прогноз: легкое течение ХОБЛ.Forecast: mild COPD.

Пациенту выполнено исследование для уточнение прогноза течении я заболевания согласно предлагаемому способу с целью обоснования необходимости назначения базисной терапии пролонгированными препаратами.A study was performed on the patient to clarify the prognosis of the course of the disease according to the proposed method in order to justify the need for the appointment of basic therapy with prolonged drugs.

Согласно предлагаемому способу, у пациента уточнили количество курсов приема антибиотиков по поводу обострения ХОБЛ за предшествующие 12 месяцев - 0, выполнен стандартный тест с 6-минутной ходьбой с оценкой расстояния, пройденного пациентом за 6 минут - 480 метров, частоты сердечных сокращений до проведения теста с ходьбой (68 в 1 минуту) и уровня сатурации кислорода после выполнения теста с ходьбой (97%), определен качественный и количественный состав микробиотического сообщества задней стенки глотки методом орофарингеальных мазков -выявлено менее 50 колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий на 1 см2 задней стенки глотки - присвоено числовое значение 0, выделена геномная ДНК из венозной крови методом фенол-хлороформной экстракции с последующим проведением генотипирования по полиморфизмам CD14 rs2569190 - выявлен генотип ТТ присвоено значение 0, IL18 rs1946518 - выявлен генотип АС, присвоено числовое значение 1, рассчитана дискриминантная функция Ф1:According to the proposed method, the patient specified the number of antibiotic courses due to exacerbation of COPD for the previous 12 months - 0, a standard test with 6-minute walk was performed with an estimate of the distance traveled by the patient in 6 minutes - 480 meters, heart rate before the test with walking (68 per 1 minute) and the level of oxygen saturation after performing the walking test (97%), the qualitative and quantitative composition of the microbiotic community of the posterior pharyngeal wall was determined by the method of oropharyngeal swabs - m less than 50 colony forming units of microorganisms from the group of proteobacteria per 1 cm 2 of the posterior pharyngeal wall - assigned a numerical value 0, genomic DNA was isolated from venous blood by phenol-chloroform extraction followed by genotyping by CD14 rs2569190 polymorphisms - TT genotype identified, assigned value 0, IL18 rs19465 - the AS genotype was identified, the numerical value 1 was assigned, the discriminant function F1 was calculated:

Ф1=-0.0349*Путь+1.970188*Микро-0.20922*ЧССпре+0.531974*CD14-0.49016*Сатурация кислорода пост+0.257794*IL18B-0.14965*Антибиотики=; -0.0349*480+1.970188*0-0.20922*68+0.531974*0-0.49016*97+0.257794*1-0.14965*0=-78,26;F1 = -0.0349 * Path + 1.970188 * Micro-0.20922 * Heart rate + 0.531974 * CD14-0.49016 * Oxygen saturation post + 0.257794 * IL18B-0.14965 * Antibiotics =; -0.0349 * 480 + 1.970188 * 0-0.20922 * 68 + 0.531974 * 0-0.49016 * 97 + 0.257794 * 1-0.14965 * 0 = -78.26;

Полученный результат по функции Ф1=-78,26, что ≤-70,4332, таким образом, у пациента прогнозировалось легкое течение хронической обструктивной болезни легких.The result obtained according to the function F1 = -78.26, which is ≤-70.4332, thus, the patient had a mild course of chronic obstructive pulmonary disease.

С целью уточнения распределения проведен дополнительный расчет для второй функции Ф2, используя соответствующие правила дискриминации:In order to clarify the distribution, an additional calculation was performed for the second function Ф2, using the appropriate rules of discrimination:

Ф2=0.001983*Путь-0.574*Микро-0.10173*ЧССпре+0.748163*CD14-0.2893*Сатурация кислорода пост+1.16181*IL18B+1.039555*Антибиотики=0.001983*480-0.574*0-0.10173*68+0.748163*0-0.2893*97+1.16181*1+1.039555*0=-34,76583;Ф2 = 0.001983 * Path-0.574 * Micro-0.10173 * HRpr + 0.748163 * CD14-0.2893 * Oxygen saturation post + 1.16181 * IL18B + 1.039555 * Antibiotics = 0.001983 * 480-0.574 * 0-0.10173 * 68 + 0.748163 * 0-0.2893 * 97 + 1.16181 * 1 + 1.039555 * 0 = -34.76583;

Полученный результат по функции Ф2=-34,76583, что ≤-31.5079, свидетельствовал о том, что, у пациента прогнозируется течение хронической обструктивной болезни легких средней степени тяжести.The result on the function Ф2 = -34.76583, which is ≤-31.5079, indicated that the patient is predicted to have a course of chronic obstructive pulmonary disease of moderate severity.

После уточнения тяжести течения ХОБЛ по предлагаемому способу, пациенту была назначена базисная терапия Спиривой, 18 мкг в сутки ежедневно, на 3 месяца. При повторном обследовании пациент практически не предъявлял жалобы, состояние значительно улучшилось: повысилась переносимость физической нагрузки, уменьшилась выраженность одышки и кашля.After clarifying the severity of COPD by the proposed method, the patient was prescribed basic therapy with Spiriva, 18 mcg per day daily, for 3 months. During the second examination, the patient practically did not complain, the condition improved significantly: physical exercise tolerance increased, the severity of shortness of breath and cough decreased.

Таким образом, предлагаемый способ, основанный на использовании совокупности клинико-функциональных факторов, идентификации количественного и видового состава микробиома орофарингеальных мазков молекулярно-генетическимим методами (выделение бактериальной ДНК с последующим секвенированием), а также определении генетического полиморфизма по генам иммунного ответа и регуляции воспаления (гены семейства TLR, гены цитокинов и их рецепторов) методом выделения ДНК из цельной крови для генотипирования с проведением ПДРФ-анализа, позволяет прогнозировать тяжесть течения хронической обструктивной болезни легких, дифференцировать тяжелое и очень тяжелое течения заболевания от ХОБЛ легкого и среднетяжелого течения. Способ характеризуется высокой чувствительностью (корректнуюThus, the proposed method, based on the use of a combination of clinical and functional factors, identification of the quantitative and species composition of the microbiome of oropharyngeal smears by molecular genetic methods (isolation of bacterial DNA with subsequent sequencing), as well as determination of genetic polymorphism by the genes of the immune response and regulation of inflammation (genes of the TLR family, genes of cytokines and their receptors) by the method of DNA extraction from whole blood for genotyping with the use of RFLP analysis, allows to predict the severity of the course of chronic obstructive pulmonary disease, to differentiate the severe and very severe course of the disease from COPD of mild and moderate course. The method is characterized by high sensitivity (correct

классификацию больных ХОБЛ по степеням тяжести в 86.7% случаев), что делает способ перспективным для широкого применения в клинической практике, поскольку позволяет своевременно назначать более адекватные лечебно-профилактические мероприятия.classification of patients with COPD by severity in 86.7% of cases), which makes the method promising for widespread use in clinical practice, since it allows the timely appointment of more appropriate therapeutic and preventive measures.

Источники информации, использованные при составленииSources of information used in compiling

описания:descriptions:

1. Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease. Global Strategy for the Diagnosis, Management and Prevention of Chronic Obstructive Pulmonary Disease. Updated 2010 ().1. Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease. Global Strategy for the Diagnosis, Management and Prevention of Chronic Obstructive Pulmonary Disease. Updated 2010 ().

2. Патент RU №2262889 «Способ прогнозирования стабильного течения хронической обструктивной болезни легких» авторов Колосова В.П., Колосова А.В.2. Patent RU No. 2262889 "Method for predicting a stable course of chronic obstructive pulmonary disease" authors Kolosova VP, Kolosova AV

3. Патент RU №2348352 «Способ диагностики степени тяжести бронхиальной астмы» авторов Мещерякова В.В., Титовой Е.Л.3. Patent RU No. 2348352 "Method for the diagnosis of the severity of bronchial asthma" authors Meshcheryakova VV, Titova EL

4. Патент RU №2245550 «Способ прогнозирования бронхиальной обструкции при хроническом бронхите» авторов Постниковой Л.Б., Кубышевой Н.И.4. Patent RU No. 2245550 "A method for predicting bronchial obstruction in chronic bronchitis" by the authors Postnikova LB, Kubysheva NI

5. Патент RU №2370773 «Способ прогноза прогрессирования хронической обструктивной болезни легких стабильного течения хронической обструктивной болезни легких» авторов Калининой Е.П., Лобановой Е.Г., Иванова Е.М.5. Patent RU No. 2370773 "A method for predicting the progression of chronic obstructive pulmonary disease of a stable course of chronic obstructive pulmonary disease" authors Kalinina EP, Lobanova EG, Ivanova EM

6. Sehti S., Murphy T.F. Infection in the pathogenesis and course of chronic obstructive Pulmonary Disease. N. Engl. J. Med. 2008; 359: 2355-2365.6. Sehti S., Murphy T.F. Infection in the pathogenesis and course of chronic obstructive Pulmonary Disease. N. Engl. J. Med. 2008; 359: 2355-2365.

7. Bilde L., Rud Svenning A., Dollerup J., Baekke Borgeskov H., Lange P. The cost of treating patients with COPD in Denmark - A population study of COPD patients compared with non-COPD controls. Respir. Med. 2007; 101: 539-546.7. Bilde L., Rud Svenning A., Dollerup J., Baekke Borgeskov H., Lange P. The cost of treating patients with COPD in Denmark - A population study of COPD patients compared with non-COPD controls. Respir. Med. 2007; 101: 539-546.

8. Monso E., Rosell A., Bonet G. et al. Risk factors for lower airway colonization in chronic bronchitis. Eur. Respir. J. 1999; 13: 338-342.8. Monso E., Rosell A., Bonet G. et al. Risk factors for lower airway colonization in chronic bronchitis. Eur. Respir. J. 1999; 13: 338-342.

9. Porcher C, Malinge M.C., Picat C. et al / A simplified method for determination of specific DNA or RNA copy number using quantitative PCR and an automatic DNA sequencer // Biotechniques. - 1992. - №1. - P.106-114.9. Porcher C, Malinge M.C., Picat C. et al / A simplified method for determination of specific DNA or RNA copy number using quantitative PCR and an automatic DNA sequencer // Biotechniques. - 1992. - No. 1. - P.106-114.

10. Standardization of Spirometry, 1994 update. American Thoracic Society. Am. J. Respir. Crit. Care Med. - 1995. - Vol.152, №3. - P.1107-1136.10. Standardization of Spirometry, 1994 update. American Thoracic Society. Am. J. Respir. Crit. Care Med. - 1995. - Vol. 152, No. 3. - P.1107-1136.

11. Barnes, P.J. Chronic Obstructive Pulmonary Disease: molecular and cellularmechanisms / P.J.Barnes, S.D.Shapiro, R.A.Pauwels // Eur. Respir. J. - 2003. - №22. - P.627-688.11. Barnes, P.J. Chronic Obstructive Pulmonary Disease: molecular and cellularmechanisms / P.J. Barnes, S.D. Shapiro, R.A. Pauwels // Eur. Respir. J. - 2003. - No. 22. - P.627-688.

Приложениеapplication

Таблица 1. Перекодировка генотипических данных в цифровые значенияTable 1. Transcoding of genotypic data into digital values

Таблица 2. Результаты расчетов мультиномиальной регрессии для степени тяжести ХОБЛ и предикторных переменныхTable 2. Results of multinomial regression calculations for the severity of COPD and predictor variables

Примечание: LR - статистика отношения правдоподобия; R2 - коэффициент детерминации; AIC - информационный критерий Акаике; P-value - достигнутый уровень значимости регрессионной моделиNote: LR is likelihood ratio statistics; R 2 is the coefficient of determination; AIC - Akaike information criterion; P-value - achieved significance level of the regression model

Таблица 3. Статистика для дискриминантного анализа для переменных, оставшихся в модели после пошагового алгоритма.Table 3. Statistics for discriminant analysis for variables remaining in the model after a step-by-step algorithm.

Таблица 4. Коэффициенты дискриминатных моделей для степени тяжести ХОБЛTable 4. Odds of discriminant models for the severity of COPD

Фиг 1. Распределения пациентов с ХОБЛ в осях канонических переменных, рассчитанных на основании данных дискриминантного анализа. Выделены четыре пациента с некорректной классификацией (см. текст).Fig 1. Distributions of patients with COPD in the axes of canonical variables calculated on the basis of discriminant analysis data. Four patients with incorrect classification were selected (see text).

Таблица 1.Table 1. ГеныGenes ГенотипыGenotypes IL18 rs5744247IL18 rs5744247 CC-0CC-0 CG-1Cg-1 GG-2Gg-2 IL18 rs1946518IL18 rs1946518 AA-0AA-0 AC-1AC-1 CC-2CC-2 CD14 rs2569190CD14 rs2569190 AA-0AA-0 AG-1AG-1 GG-2Gg-2 TLR2 rs4696480TLR2 rs4696480 TT-0TT-0 AT-1AT-1 AA-2AA-2 IL12RB1 rs11575934IL12RB1 rs11575934 GG-0Gg-0 CG-1Cg-1 CC-2CC-2 IL12RB1 rs401502IL12RB1 rs401502 GG-0Gg-0 AG-1AG-1 AA-2AA-2 IL17F rs1889570IL17F rs1889570 GG-0Gg-0 AG-1AG-1 AA-2AA-2 IFNG rs2069705IFNG rs2069705 CC-0CC-0 TC-1TC-1 TT-2TT-2 IFNGR2 rs17880053IFNGR2 rs17880053 DD-0DD-0 DG-1DG-1 GG-2Gg-2 MCP1 rs1024611MCP1 rs1024611 TT-0TT-0 TC-1TC-1 CC-2CC-2 Таблица 2.Table 2. ПеременныеVariables LRLr R2 R 2 AICAic P-valueP-value МикробиомMicrobiome 18.218.2 0.4340.434 56.756.7 0.000110.00011 ПолFloor 2.152.15 0.0650.065 72.872.8 0.3410.341 ГоспитализацииHospitalizations 18.718.7 0.4420.442 56.356.3 8.85E-058.85E-05 КашельCough 5.465.46 0.1570.157 73.573.5 0.2430.243 МокротаSputum 8.598.59 0.2350.235 70.370.3 0.07230.0723 mMRC, баллыmMRC, points 25.125.1 0.5440.544 57.857.8 0.0003230.000323 IL18 rs5744247IL18 rs5744247 1313 0.3530.353 65.965.9 0.01110.0111 IL18 rs1946518IL18 rs1946518 17.617.6 0.4430.443 61.461.4 0.00150.0015

CD14 rs2569190CD14 rs2569190 17.617.6 0.4430.443 61.461.4 0.00150.0015 TLR2 rs4696480TLR2 rs4696480 4.84.8 0.1480.148 74.174.1 0.3090.309 IL12RB1 rs11575934IL12RB1 rs11575934 5.845.84 0.1770.177 69.169.1 0.05390.0539 IL12RB1 rs401502IL12RB1 rs401502 7.977.97 0.2330.233 7171 0.09270.0927 IL17F rs1889570IL17F rs1889570 6.76.7 0.20.2 72.272.2 0.1530.153 IFNG rs2069705IFNG rs2069705 9.929.92 0.2820.282 6969 0.04180.0418 IFNGR2 rs17880053IFNGR2 rs17880053 6.576.57 0.1970.197 72.472.4 0.160.16 MCP1 rs1024611MCP1 rs1024611 12.612.6 0.3420.342 66.466.4 0.01370.0137 ВозрастAge 1.621.62 0.04920.0492 73.373.3 0.4460.446 ОбостренияExacerbations 15.215.2 0.3790.379 59.759.7 0.000490.00049 АнтибиотикиAntibiotics 12.712.7 0.3280.328 62.262.2 0.001740.00174 КурениеSmoking 1.271.27 0.03880.0388 73.773.7 0.5310.531 ВесThe weight 3.643.64 0.1080.108 71.371.3 0.1620.162 РостHeight 0.1450.145 0.004540.00454 74.874.8 0.930.93 Путь в тесте с 6-минутной ходьбой6-minute walk test 30.730.7 0.6170.617 44.244.2 2.13Е-072.13E-07 Сатурация кислорода - преOxygen Saturation - Pre 13.613.6 0.3460.346 61.461.4 0.001130.00113 Частота дыхательных движений - преRespiratory rate - pre 11.811.8 0.3070.307 63.263.2 0.002810.00281 Частота сердечных сокращений - преHeart Rate - Pre 7.187.18 0.2010.201 67.767.7 0.02760.0276 Сатурация кислорода - постOxygen Saturation - Fast 16.716.7 0.4070.407 58.258.2 0.0002350.000235 Частота дыхательных движений - постRespiratory Rate - Fast 8.568.56 0.2350.235 66.466.4 0.01380.0138 Частота сердечныхHeart rate 3.793.79 0.1120.112 71.171.1 0.150.15

сокращений - постabbreviations - post 0.150.15 Таблица 3.Table 3. ПеременныеVariables Wilks'LambdaWilks'lambda Partial LambdaPartial lambda F-remove (2,21)F-remove (2.21) p-levelp-level ПутьWay 0.1565430.156543 0.4358060.435806 13.5933213.59332 0.0001630.000163 МикроMicro 0.1101510.110151 0.6193500.619350 6.453256.45325 0.0065360.006536 Частота сердечных сокращений - преHeart Rate - Pre 0.1263560.126356 0.5399220.539922 8.947258.94725 0.0015470.001547 CD14 rs2569190CD14 rs2569190 0.0880660.088066 0.7746750.774675 3.054083.05408 0.0685100.068510 Сатурация кислорода - постOxygen Saturation - Fast 0.0795410.079541 0.8576980.857698 1.742071.74207 0.1995310.199531 IL18 rs1946518IL18 rs1946518 0.0844640.084464 0.8077080.807708 2.499762.49976 0.1062110.106211 АнтибиотикиAntibiotics 0.0807450.080745 0.8449140.844914 1.927311.92731 0.1704240.170424

Таблица 4.Table 4. ПеременныеVariables Функция 1Function 1 Функция 2Function 2 ПутьWay -0.0349-0.0349 0.0019830.001983 МикроMicro 1.9701881.970188 -0.574-0.574 Частота сердечных сокращений - преHeart Rate - Pre -0.20922-0.20922 -0.10173-0.10173 CD14 rs2569190CD14 rs2569190 0.5319740.531974 0.7481630.748163 Сатурация кислорода - постOxygen Saturation - Fast -0.49016-0.49016 -0.2893-0.2893 IL18 rs 1946518IL18 rs 1946518 0.2577940.257794 1.161811.16181 АнтибиотикиAntibiotics -0.14965-0.14965 1.0395551.039555

Claims (1)

Способ прогнозирования тяжести течения хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ), включающий исследование венозной крови пациента, отличающийся тем, что дополнительно учитывают количество курсов приема антибиотиков по поводу обострения ХОБЛ за предшествующие 12 месяцев, проводят стандартный тест с 6-минутной ходьбой с оценкой расстояния, пройденного пациентом за 6 минут, частоты сердечных сокращений до проведения теста с ходьбой и уровня сатурации кислорода после выполнения теста с ходьбой, осуществляют забор биоматериала с задней стенки глотки методом орофарингеальных мазков с последующим выделением ДНК, проведением секвенирования и, при обнаружении протеобактерий, осуществляют перекодирование полученных данных в качественную переменную для определения качественного и количественного состава микробиотического сообщества задней стенки глотки по принципу присвоения цифрового значения 1 при наличии свыше 50 колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий на 1 см2 задней стенки глотки, в противном случае присваивая цифровое значение 0, выделяют геномную ДНК из венозной крови пациентов с ХОБЛ методом фенол-хлороформной экстракции с последующим проведением генотипирования по генам иммунного ответа и регуляции воспаления CD14 rs2569190 и IL18 rs1946518, предварительно перекодируют данные генотипирования в цифровые значения по гену CD14 rs2569190, присваивая 0 генотипу ТТ, 1 - генотипу ТС и 2 - генотипу СС, а по гену IL18 rs1946518, присваивая 0 генотипу АА, 1 - генотипу АС и 2 - генотипу СС, и определяют вероятность отнесения индивида к группе больных ХОБЛ тяжелого и очень тяжелого течения или к группам больных ХОБЛ легкой и средней степени тяжести, рассчитывая дискриминантную функцию Ф1 и Ф2:
Ф1=-0.0349*Путь+1.970188*Микро-0.20922*ЧССпре+0.531974*СD14-0.49016*Сатурация кислорода пост+0.257794*IL18-0.14965*Антибиотики;
Ф2=0.001983*Путь-0.574*Микро-0.10173*ЧССпре+0.748163*CD14-0.2893*Сатурация кислорода пост+1.16181*IL18+1.039555*Антибиотики,
где
-0.0349; 1.970188; 0.20922; 0.531974; 0.49016; 0.257794; 0.14965; 0.001983; 0.574; 0.10173; 0.748163; 0.2893; 1.16181; 1.039555 - численные значения являются коэффициентами;
Путь - пройденное пациентом расстояние (м) за 6 минут в стандартном тесте с 6-минутной ходьбой;
Микро - численное значение колониеобразующих единиц микроорганизмов из группы протеобактерий на 1 см2 задней стенки глотки;
ЧССпре - частота сердечных сокращений до проведения теста с 6-минутной ходьбой;
CD14 и IL18 - генотипы;
Сатурация кислорода пост - сатурация кислорода после проведения теста с 6-минутной ходьбой;
Антибиотики - количество курсов приема антибиотиков по поводу обострения ХОБЛ за предшествующие 12 месяцев;
причем, для отнесения пациента в определенную прогностическую группу оценивают значение Ф1 и при значении функции >-67.826 у пациента прогнозируют ХОБЛ тяжелого и очень тяжелого течения; а при значении <-67.826 с целью уточнения распределения используют функцию Ф2 и при значении функции Ф2≤-31.5079 прогнозируют ХОБЛ средней степени тяжести, а при значении Ф2>-31.5079 прогнозируют ХОБЛ легкой степени тяжести.
A method for predicting the severity of chronic obstructive pulmonary disease (COPD), including a study of the patient's venous blood, characterized in that it additionally takes into account the number of antibiotic courses for exacerbation of COPD in the previous 12 months, conduct a standard test with 6-minute walk with an estimate of the distance traveled the patient for 6 minutes, the heart rate before the test with walking and the level of oxygen saturation after performing the test with walking, carry out the sampling of biomaterial from the back the pharyngeal wall by the method of oropharyngeal smears followed by DNA extraction, sequencing and, when proteobacteria are detected, the data are transcoded into a qualitative variable to determine the qualitative and quantitative composition of the microbiotic community of the posterior pharyngeal wall according to the principle of assigning a digital value of 1 in the presence of more than 50 colony forming units of microorganisms from the group of proteobacteria on 1 cm 2 of the posterior pharyngeal wall, otherwise assigning a digital value 0, vyd extract genomic DNA from venous blood of patients with COPD using phenol-chloroform extraction followed by genotyping according to the immune response genes and regulating inflammation CD14 rs2569190 and IL18 rs1946518, pre-transcoding the genotyping data into digital values by the CD14 rs2569190 gene, assigning 0 to the TT genotype 0, TS genotype and 2 - SS genotype, and according to IL18 rs1946518 gene, assigning 0 AA genotype, 1 - AS genotype and 2 - SS genotype, and determine the probability of an individual being assigned to a group of patients with severe and very severe COPD or to groups who are sick x COPD of mild to moderate severity, calculating the discriminant function of F1 and F2:
F1 = -0.0349 * Path + 1.970188 * Micro-0.20922 * Heart rate + 0.531974 * CD14-0.49016 * Oxygen saturation post + 0.257794 * IL18-0.14965 * Antibiotics;
Ф2 = 0.001983 * Path-0.574 * Micro-0.10173 * HRspr + 0.748163 * CD14-0.2893 * Oxygen saturation post + 1.16181 * IL18 + 1.039555 * Antibiotics,
Where
-0.0349; 1.970188; 0.20922; 0.531974; 0.49016; 0.257794; 0.14965; 0.001983; 0.574; 0.10173; 0.748163; 0.2893; 1.16181; 1.039555 - numerical values are coefficients;
Path - the distance traveled by the patient (m) in 6 minutes in the standard test with a 6-minute walk;
Micro - numerical value of colony forming units of microorganisms from the group of proteobacteria per 1 cm 2 of the posterior pharyngeal wall;
ChSSpre - heart rate before the test with a 6-minute walk;
CD14 and IL18 are genotypes;
Post oxygen saturation - oxygen saturation after the test with a 6-minute walk;
Antibiotics - the number of antibiotic courses for exacerbation of COPD in the previous 12 months;
moreover, to assign the patient to a specific prognostic group, the F1 value is evaluated and, with a function value> -67.826, the patient is predicted to have COPD of a severe and very severe course; and with a value of <-67.826, in order to clarify the distribution, the function Ф2 is used, and with a value of function Ф2≤-31.5079, moderate COPD is predicted, and with a value of Ф2> -31.5079, moderate COPD is predicted.
RU2012134940/15A 2012-08-15 2012-08-15 Method for prediction of severity of chronic obstructive pulmonary disease RU2522678C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012134940/15A RU2522678C2 (en) 2012-08-15 2012-08-15 Method for prediction of severity of chronic obstructive pulmonary disease

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2012134940/15A RU2522678C2 (en) 2012-08-15 2012-08-15 Method for prediction of severity of chronic obstructive pulmonary disease

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2012134940A RU2012134940A (en) 2014-02-20
RU2522678C2 true RU2522678C2 (en) 2014-07-20

Family

ID=50113964

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012134940/15A RU2522678C2 (en) 2012-08-15 2012-08-15 Method for prediction of severity of chronic obstructive pulmonary disease

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2522678C2 (en)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2613164C1 (en) * 2016-01-11 2017-03-15 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Новосибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО НГМУ Минздрава России) Method for diagnostics of professional chronic obstructive pulmonary disease, formed under conditions of action of toxic industrial aerosols
RU2680460C1 (en) * 2017-08-29 2019-02-21 Вячеслав Иванович Кобылянский Method of early recognition of chronic obstructive pulmonary disease
RU2740071C1 (en) * 2020-08-13 2020-12-31 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания» Method for early prediction of chronic obstructive pulmonary disease of disease progression
RU2796612C1 (en) * 2022-08-22 2023-05-26 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for prediction of pulmonary fibrosis development in patients with interstitial lung diseases

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117617945A (en) * 2023-01-04 2024-03-01 中国人民解放军总医院 Method and device for predicting lung function grading of chronic obstructive pulmonary disease based on six-minute walking physiological data

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2370773C1 (en) * 2008-06-23 2009-10-20 ГУ Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания Сибирского отделения Российской академии медицинских наук Method of progress forecast for chronic obstructive lung disease

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2370773C1 (en) * 2008-06-23 2009-10-20 ГУ Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания Сибирского отделения Российской академии медицинских наук Method of progress forecast for chronic obstructive lung disease

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BOTTEMA R.W.B. et al. Interleukin 13, CD14, pet and tobacco smoke influence atopy in three Dutch cohorts: the allergenic study. Eur Respir J. 2008 Sep;32(3):593-602. Epub 2008 Apr 16 [Найдено 04.05.2013] [он-лайн], Найдено из Интернет: URL: http://erj.ersjournals.com/content/32/3/593.full.pdf+html. MA Y. Interleukin-18 promoter polymorphism and asthma risk: a meta-analysis. Mol Biol Rep. 2012 Feb;39(2):1371-1376. Epub 2011 May 25 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2613164C1 (en) * 2016-01-11 2017-03-15 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Новосибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО НГМУ Минздрава России) Method for diagnostics of professional chronic obstructive pulmonary disease, formed under conditions of action of toxic industrial aerosols
RU2680460C1 (en) * 2017-08-29 2019-02-21 Вячеслав Иванович Кобылянский Method of early recognition of chronic obstructive pulmonary disease
RU2740071C1 (en) * 2020-08-13 2020-12-31 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания» Method for early prediction of chronic obstructive pulmonary disease of disease progression
RU2796612C1 (en) * 2022-08-22 2023-05-26 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for prediction of pulmonary fibrosis development in patients with interstitial lung diseases

Also Published As

Publication number Publication date
RU2012134940A (en) 2014-02-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Krause et al. Mycobiome in the lower respiratory tract–a clinical perspective
van der Plaat et al. Genome-wide association study on the FEV1/FVC ratio in never-smokers identifies HHIP and FAM13A
CN102232113A (en) Compositions and methods for treating and diagnosing asthma
RU2522678C2 (en) Method for prediction of severity of chronic obstructive pulmonary disease
de Jong et al. Genome-wide interaction study of gene-by-occupational exposure and effects on FEV1 levels
Okyere et al. Predictors of lung function trajectories in population‐based studies: a systematic review
Jeong et al. Gene expression profile of human lung in a relatively early stage of COPD with emphysema
Yang et al. Different airway inflammatory phenotypes correlate with specific fungal and bacterial microbiota in asthma and chronic obstructive pulmonary disease
Dupont et al. The pH of exhaled breath condensate of patients with allograft rejection after lung transplantation
Çiftci et al. The factors affecting survival in patients with bronchiectasis
CN109161590A (en) Application of the Integrin beta4 gene DNA methylation sites in preparation asthma and/or the biomarker of COPD early diagnosis
Zhu et al. Significance of pleural effusion detected by metagenomic next-generation sequencing in the diagnosis of aspiration pneumonia
Jamaati et al. Real-time RT-PCR Detection of HCN4 and ADAM8 genes in ventilator-associated pneumonia patients Hospitalized in intensive care unit
CN114300124A (en) Hospital-acquired acinetobacter baumannii pneumonia prediction scoring model
Mamaeva et al. Recurrent respiratory papillomatosis with lower airway involvement in a young woman
US6383757B1 (en) Methods of diagnosing community acquired pneumonia (CAP) and predisposition or susceptibility for CAP and associated septic shock through detection of gene polymorphisms
CN117512094B (en) Smad5 gene SNP locus and application thereof in preparation of medicines for reducing chronic obstructive pulmonary disease risk
RU2359618C1 (en) Method of predicting risk of chronic obstructive lung disease development in people with long smoking history
Boots et al. Predictors of physician confidence to diagnose pneumonia and determine illness severity in ventilated patients. Australian and New Zealand practice in intensive care (ANZPIC II)
RU2497117C2 (en) Differential diagnostic technique for bronchial asthma
Bernardinello Caratteristiche cliniche, molecolari e radiologiche nella patogenesi e progressione delle interstiziopatie polmonari
RU2704249C1 (en) Method for early diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease
Quabius et al. Tonsillar swabs and sputum predict SLPI‑and AnxA2 expression in tonsils: A prospective study on smoking dependent SLPI‑and AnxA2‑expression, and tonsillar HPV infection
Kazachkov Flexible Bronchoscopy and Pediatric Asthma
US20210375394A1 (en) Gene to transcriptome association platform for drug target identification

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20140816

NF4A Reinstatement of patent

Effective date: 20151110

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20180816