RU2808485C1 - Способ прогнозирования частых обострений у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких - Google Patents
Способ прогнозирования частых обострений у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких Download PDFInfo
- Publication number
- RU2808485C1 RU2808485C1 RU2023111209A RU2023111209A RU2808485C1 RU 2808485 C1 RU2808485 C1 RU 2808485C1 RU 2023111209 A RU2023111209 A RU 2023111209A RU 2023111209 A RU2023111209 A RU 2023111209A RU 2808485 C1 RU2808485 C1 RU 2808485C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- chronic obstructive
- pulmonary disease
- obstructive pulmonary
- exacerbations
- blood plasma
- Prior art date
Links
- 230000005713 exacerbation Effects 0.000 title claims abstract description 59
- 208000006545 Chronic Obstructive Pulmonary Disease Diseases 0.000 title claims abstract description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 13
- 230000001590 oxidative effect Effects 0.000 claims abstract description 25
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 claims abstract description 23
- 102000004506 Blood Proteins Human genes 0.000 claims abstract description 15
- 108010017384 Blood Proteins Proteins 0.000 claims abstract description 15
- 102000004890 Interleukin-8 Human genes 0.000 claims abstract description 15
- 108090001007 Interleukin-8 Proteins 0.000 claims abstract description 15
- 229940096397 interleukin-8 Drugs 0.000 claims abstract description 15
- XKTZWUACRZHVAN-VADRZIEHSA-N interleukin-8 Chemical compound C([C@H](NC(=O)[C@H](CC(O)=O)NC(=O)[C@H](CC=1C2=CC=CC=C2NC=1)NC(=O)[C@@H](NC(C)=O)CCSC)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CCSC)C(=O)N1[C@H](CCC1)C(=O)N1[C@H](CCC1)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@H](CC=1C=CC(O)=CC=1)C(=O)N[C@H](CO)C(=O)N1[C@H](CCC1)C(N)=O)C1=CC=CC=C1 XKTZWUACRZHVAN-VADRZIEHSA-N 0.000 claims abstract description 15
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000013125 spirometry Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract 2
- 230000000414 obstructive effect Effects 0.000 claims abstract 2
- 230000009145 protein modification Effects 0.000 abstract description 9
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 4
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 6
- 125000002915 carbonyl group Chemical group [*:2]C([*:1])=O 0.000 description 6
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 5
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 5
- HORQAOAYAYGIBM-UHFFFAOYSA-N 2,4-dinitrophenylhydrazine Chemical compound NNC1=CC=C([N+]([O-])=O)C=C1[N+]([O-])=O HORQAOAYAYGIBM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- XEKOWRVHYACXOJ-UHFFFAOYSA-N Ethyl acetate Chemical compound CCOC(C)=O XEKOWRVHYACXOJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 2
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 2
- 238000011534 incubation Methods 0.000 description 2
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000004792 oxidative damage Effects 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 239000006228 supernatant Substances 0.000 description 2
- YNJBWRMUSHSURL-UHFFFAOYSA-N trichloroacetic acid Chemical compound OC(=O)C(Cl)(Cl)Cl YNJBWRMUSHSURL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 102100031051 Cysteine and glycine-rich protein 1 Human genes 0.000 description 1
- KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N EDTA Chemical compound OC(=O)CN(CC(O)=O)CCN(CC(O)=O)CC(O)=O KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102000008946 Fibrinogen Human genes 0.000 description 1
- 108010049003 Fibrinogen Proteins 0.000 description 1
- 102000004889 Interleukin-6 Human genes 0.000 description 1
- 108090001005 Interleukin-6 Proteins 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- GIIZNNXWQWCKIB-UHFFFAOYSA-N Serevent Chemical compound C1=C(O)C(CO)=CC(C(O)CNCCCCCCOCCCCC=2C=CC=CC=2)=C1 GIIZNNXWQWCKIB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N Urea Chemical compound NC(N)=O XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000006682 alpha 1-Antitrypsin Deficiency Diseases 0.000 description 1
- 125000000539 amino acid group Chemical group 0.000 description 1
- 239000013060 biological fluid Substances 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 description 1
- 108091006374 cAMP receptor proteins Proteins 0.000 description 1
- 239000004202 carbamide Substances 0.000 description 1
- 230000009134 cell regulation Effects 0.000 description 1
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000009429 distress Effects 0.000 description 1
- HJUFTIJOISQSKQ-UHFFFAOYSA-N fenoxycarb Chemical compound C1=CC(OCCNC(=O)OCC)=CC=C1OC1=CC=CC=C1 HJUFTIJOISQSKQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229940012952 fibrinogen Drugs 0.000 description 1
- 229960000289 fluticasone propionate Drugs 0.000 description 1
- WMWTYOKRWGGJOA-CENSZEJFSA-N fluticasone propionate Chemical compound C1([C@@H](F)C2)=CC(=O)C=C[C@]1(C)[C@]1(F)[C@@H]2[C@@H]2C[C@@H](C)[C@@](C(=O)SCF)(OC(=O)CC)[C@@]2(C)C[C@@H]1O WMWTYOKRWGGJOA-CENSZEJFSA-N 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 235000012907 honey Nutrition 0.000 description 1
- 230000002757 inflammatory effect Effects 0.000 description 1
- 229940100601 interleukin-6 Drugs 0.000 description 1
- BAUYGSIQEAFULO-UHFFFAOYSA-L iron(2+) sulfate (anhydrous) Chemical compound [Fe+2].[O-]S([O-])(=O)=O BAUYGSIQEAFULO-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 229910000359 iron(II) sulfate Inorganic materials 0.000 description 1
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 150000002739 metals Chemical class 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000003448 neutrophilic effect Effects 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 108091005618 oxidative modified proteins Proteins 0.000 description 1
- 230000008506 pathogenesis Effects 0.000 description 1
- 230000008289 pathophysiological mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 238000001050 pharmacotherapy Methods 0.000 description 1
- 239000000902 placebo Substances 0.000 description 1
- 229940068196 placebo Drugs 0.000 description 1
- 239000002244 precipitate Substances 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- MNDBXUUTURYVHR-UHFFFAOYSA-N roflumilast Chemical compound FC(F)OC1=CC=C(C(=O)NC=2C(=CN=CC=2Cl)Cl)C=C1OCC1CC1 MNDBXUUTURYVHR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229960002586 roflumilast Drugs 0.000 description 1
- 229960004017 salmeterol Drugs 0.000 description 1
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 208000019116 sleep disease Diseases 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
- LERNTVKEWCAPOY-DZZGSBJMSA-N tiotropium Chemical compound O([C@H]1C[C@@H]2[N+]([C@H](C1)[C@@H]1[C@H]2O1)(C)C)C(=O)C(O)(C=1SC=CC=1)C1=CC=CS1 LERNTVKEWCAPOY-DZZGSBJMSA-N 0.000 description 1
- 229940110309 tiotropium Drugs 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к терапии и пульмонологии, и может быть использовано для прогнозирования развития частых обострений у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких в течение 12 месяцев последующего наблюдения с момента обращения за медицинской помощью по поводу обострения хронической обструктивной болезни легких. Проводят определение объема форсированного выдоха за 1-ю секунду с помощью спирометрии, интерлейкина 8 и резервно-адаптационного потенциала окислительной модификации белков венозной плазмы крови. Рассчитывают вероятность развития частых обострений по формуле Р = 1 / (1 + е-Z), где Р – вероятность развития частых обострений, е – основание натурального логарифма (число Эйлера), а Z – показатель, рассчитываемый следующим образом: Z = 36,8 + 0,085 ⋅ X1 - 0,73 ⋅ X2 + 10 ⋅ X3, где Х1 – значение объема форсированного выдоха за 1-ю секунду, % от должной величины, Х2 – уровень интерлейкина-8 венозной плазмы крови, пг/мл, Х3 – уровень резервно-адаптационного потенциала окислительной модификации белков венозной плазмы крови, и (РАП ОМБ), рассчитываемый как: РАП ОМБ=1-СП ОМБ/МК ОМБ, где СП ОМБ – уровень спонтанной окислительной модификации белков венозной плазмы крови; МК ОМБ – уровень металл-катализируемой окислительной модификации белков венозной плазмы крови. Если P<0,45, то прогнозируют хроническую обструктивную болезнь с частыми обострениями. Если P>0,45, то прогнозируют хроническую обструктивную болезнь легких с нечастыми обострениями. Способ обеспечивает возможность эффективного прогнозирования частых обострений - два и более обострений за текущий год у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких с момента обращения за медицинской помощью по поводу обострения за счет определения объема форсированного выдоха за 1-ю секунду с помощью спирометрии, интерлейкина 8 и резервно-адаптационного потенциала окислительной модификации белков венозной плазмы крови с последующим расчетом вероятности развития частых обострений с помощью математического аппарата. 1 ил., 2 пр.
Description
Изобретение относится к области медицины, а именно к терапии и пульмонологии, и может использоваться для прогнозирования частых обострений хронической обструктивной болезни легкого в течение года с момента обращения за медицинской помощью по поводу обострения.
Результаты исследования «ECLIPSE» впервые указали на роль частых обострений как значимого прогностического фактора неблагоприятных событий у больных с хронической обструктивной болезнью легких, что привело к выделению клинического фенотипа хронической обструктивной болезнью легких с частыми обострениями (больше 2-х амбулаторных в год или более 1-го, приведшего к госпитализации) и значительно изменило ранее существовавший способ классификации пациентов с хронической обструктивной болезни легких [1,2]. Поиск предикторов частых обострений у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких представляет важную клиническую задачу, решение которой позволит своевременно оптимизировать терапию, повысить качество жизни, снизить смертность [3].
Клиническая гетерогенность больных с хронической обструктивной болезнью легких не позволяет достоверно прогнозировать частые обострения на основании данных спирометрии [1,3-5]. Данная особенность хронической обструктивной болезни легких требует поиска новых критериев оценки индивидуального риска неблагоприятных событий для каждого пациента. По мнению Alvar А. et al. лечение пациентов должно быть нацелено на эндотипы, которые отражают подтипы пациентов, характеризуемые определенным патофизиологическим механизмом. Alvar А. считает, что конкретные биомаркеры этих эндотипов были бы особенно полезны для клинической практики в тех случаях, когда одного клинического фенотипа недостаточно для определения основного эндотипа [7].
В настоящее время предложены уже несколько потенциальных эндотипов и их биомаркеров при хронической обструктивной болезни легких. Наиболее изученным среди них является эндотип хронической обструктивной болезни легких, связанный с недостаточностью альфа-1 антитрипсина [8]. Особый интерес вызывает эндотип с персистирующим системным воспалением, для которого характерны постоянно повышенные уровнем ряда биомаркеров воспаления (лейкоциты, СРБ, интерлейкин-6, интерлейкин-8, фибриноген). В ряде работ подчеркивается важная роль интерлейкина-8 определяющего нейтрофильных характер воспаления в патогенезе хронической обструктивной болезни легких [2,8,9]. Данный эндотип характеризуется более частыми обострениями и высокой смертностью от всех причин [9].
За последние 10 лет отмечается рост числа исследований, посвященных окисленно-модифицированным белкам, как значимым биомаркерам хронической обструктивной болезни легких [10]. В связи с этим большую диагностическую ценность представляют маркеры дезадаптации механизмов клеточной регуляции [9]. Среди подобных показателей представляется интересным резервно-адаптационный потенциал окислительной модификации белков, который характеризует интенсивность окислительного повреждения и может быть использован для количественной характеристики окислительного дистресса. Важным прикладным аспектом является возможность определения резервно-адаптационного потенциала окислительной модификации белков в плазме венозной крови, что делает данный подход доступным для рутинной практики [11].
Таким образом, комплексная оценка объема форсированного выдоха за 1 секунду (ОФВ1), уровня резервно-адаптационного потенциала окислительной модификации белков и интерлейкина-8 в венозной плазме крови потенциально может служить основанием для выделения эндотипа пациентов с хронической обструктивной болезнью легких с частыми обострениями.
К настоящему времени большая часть уже известных подходов для прогнозирования обострений связана, с одной стороны, с выделением подгрупп пациентов в зависимости от коморбидного фона. Примером могут служить методы прогнозирования частоты обострений при сахарном диабете 2 типа (RU 2625270, опубл. 12.07.17 - прототип), у больных с нарушением сна RU 2 681 272 C1, у больных с ожирением (RU 2 652 550 C1). Данные подходы малодоступны в рутинной практике, подвержены искажениям, обусловленными воздействием проводимой терапии на уровень измеряемых показателей, требуют подбора пациентов со специфичным фенотипом или коморбидным фоном.
Ограничения методов, предложенные в методе RU 2 712 244 C1 обусловлены крайне узкой категорией пациентов, уже получающих рофлумиласт.Подход №RU 2484770 ограничен только использованием у пациентов мужского пола, при том, что развитие хронической обструктивной болезнью легких может наблюдаться также и у женщин. Подход отраженный в RU 2 657 788 C1 связан с потребностью в секвенировании элементов генома микробиома пациента, что резко ограничивает применимость этого подхода в реальной клинической практике.
Техническим результатом настоящего изобретения является разработка эффективного способа прогнозирования частых обострений (два и более обострений за текущий год) у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких с момента обращения за медицинской помощью по поводу обострения. Предлагаемый способ прогнозирования частых обострений может быть использован у пациентов с хронической обструктивной болезни легких вне зависимости от коморбидного фона, не требует дорогостоящего оборудования и расходных материалов.
Для разработки способа проведено исследование, в котором приняли участие 59 пациентов с хронической обструктивной болезнью легких II-III степени тяжести по классификации GOLD 2022. Средний возраст пациентов составил 65 [61,5,5;65] лет (из них 55 мужчин и 4 женщины). Забор крови осуществлялся в день обращения за медицинской помощью по поводу обострения. Спирометрию для определения ОФВ1 в % от должной величины проводили в день обращения за медицинской помощью по поводу обострения [12]. Должная величина ОФВ1 - это статистически установленная норма показателя для человека данного пола, возраста, роста и этнической принадлежности[12].
Комплексную оценку окислительной модификации белков проводили путем определения уровня карбонильных производных окисленных аминокислотных остатков белков по реакции с 2,4-динитрофенилгидразином. Для образующиеся при этом 2,4-динитрофенилгидразонов (ДНФГ) характерны специфические спектры поглощения в видимой и ультрафиолетовой части [13, 14].
Для исследования одного образца использовали по 100 мкл надосадочной жидкости, которые вносили в 4 пробирки. Первая пара опыт-контроль использовалась для оценки количества карбонильных производных, образовавшихся при спонтанном окислительном повреждении белков (спотанной окислительной модификации белков, СП ОМБ), вторая пара - для определения карбонильных производных, образующихся по металл-катализируемому механизму (индуцируемая или металл-катализируемая окислительная модификация белков, МК ОМБ). Во все пробы добавляли по 1 мл раствора трихлоруксусной кислоты (ТХУ) (ЗАО «Вектон», Россия) для осаждения белков. Затем в каждой паре в пробирку с опытной пробой вносили 1 мл раствора 2,4-динитрофенилгидразина (ЗАО «Вектон», Россия), а в контрольную - 1 мл 2 М раствора HCl (ЗАО «Вектон», Россия). Пробы тщательно перемешивали. Для определения МК ОМБ во вторую пару пробирок одного образца дополнительно добавляли по 0,1 мл растворов 4 мМ сульфата железа (II) (ЗАО «Вектон», Россия), 1 мМ ЭДТА (ООО «Компания Хеликон», Россия), 0,3 мМ H2O2 (ООО «Тульская фармацевтическая фабрика»). Таким образом, в инкубационной среде создавались условия для реакции Фентона, связанной с образованием гидроксил-радикалов в присутствии металлов переменной валентности. Инкубацию проводили в защищенном от света месте в течение 1 часа при комнатной температуре, после чего исследуемые образцы центрифугировали в течение 15 минут при 1000 g. Надосадочную жидкость сливали, а осадок трижды промывали смесью этанола и этилацетата (ЗАО «Вектон», Россия) (1:1) для удаления липидов и 2,4-динитрофенилгидразина, не вступившего в реакцию с карбонильными группами. Осадок высушивали и растворяли в 3 мл 8 М раствора мочевины (ЗАО «Вектон», Россия).
Измерение содержания карбонильных аддуктов проводили на спектрофотометре СФ-2000 (ООО «ОКБ Спектр», Россия). Для определения динитрофенилгидразонов измеряли оптическую плотность в ультрафиолетовой части спектра при длинах волн 230, 254, 270, 280, 356 нм (максимумы поглощения альдегиддинитрофенилгидразонов), 363 и 370 нм (максимумы поглощения кетондинитрофенилгидразонов), а так же в видимой части спектра при длинах волн 428 и 430 нм (максимумы поглощения альдегиддинитрофенилгидразонов) и 434, 524, 530, 535 нм (максимумы поглощения кетондинитрофенилгидразонов). Строили график зависимости оптической плотности от длины волны. Количество карбонильных производных аминокислотных остатков в белках оценивали по площади под кривой спектра поглощения. Полученные значения выражали в условных единицах на 1 мл плазмы.
Определяли суммарное содержание спонтанных окислительно-модифицированных белков плазмы венозной крови (СП ОМБ) по общей площади под кривой спектра поглощения (S ОМБ), которую оценивали спектрофотометрически[13]. Оценивали резервно-адаптационный потенциал окислительно модификации белков (РАП ОМБ): для этого из 1 вычитали значение, полученное при вычислении отношения продуктов спонтанного окисления (СП ОМБ) к индуцированному в реакции Фентона (МК ОМБ). Результаты трактовали следующим образом: чем выше РАП ОМБ, тем выше резервно-адаптационный потенциал ОМБ и наоборот.
Статистический анализ базовых результатов клинического исследования проводился с использованием программы Jamovi 2.3.16.
За 12 месяцев последующего наблюдения с момента обращения за медицинской помощью по поводу обострения 2 и более обострения зафиксированы у 26 (44%) пациентов. У пациентов, среди которых в течение 12 месяцев наблюдения были выявлены частые обострения, отмечались следующие статистически значимые особенности:
- уровень интерлейкина-8 у пациентов с частыми обострениями составил 64,8 [63,7;69,5], у пациентов без частых обострений - 63 [62,3;63,5] (р<0,001),
- уровень РАП ОМБ у пациентов с частыми обострениями составил 0,441 [0,278;0,541], у пациентов без частых обострений -0,74 [0,554;0,805] (р<0,001),
- показатель ОФВ1 у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких с частыми и без частых обострений статистически значимо не различался.
Для оценки возможности прогнозирования исходов был использован метод бинарной логистической регрессии. Получена прогностическая модель развития частых обострений у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких.
R-квадрат Найджелкерка составил 0,557 (R2=0,557). Значимость модели составила<0,001.
Уравнение регрессии:
Z=36,8+0,085 * X1 - 0,73 * X2+10 * X3,
где Х1 - значение ОФВ1 в % от должной величины,
Х2 - уровень интерлейкина-8 венозной плазмы крови в пг/мл;
Х3 - уровень резервно-адаптационного потенциала окислительной модификации белков венозной плазмы крови (РАП ОМБ), где РАП ОМБ=1-СП ОМБ/МК ОМБ (СП ОМБ - уровень спонтанной окислительной модификации белков венозной плазмы крови;
МК ОМБ - уровень металл-катализируемой окислительной модификации белков венозной плазмы крови).
Расчет частоты обострений:
Р=1 / (1+е-Z), где Р -вероятность развития частых обострений, е - основание натурального логарифма (число Эйлера).
Если P<0,45, то это хроническая обструктивная болезнь легких с частыми обострениями, если P>0,45 это хроническая обструктивная болезнь легких с нечастыми обострениями.
При пороге классификации 0,45 чувствительность модели - 82,6%, специфичность - 86,1%, точность 84,7%. После проверки прогностической модели методом ROC-анализа подтверждена значимость модели.
Краткое описание чертежей.
Фиг. 1 ROC кривая характеризующая прогностическую модель при пороге классификации 0,45. Площадь под кривой (AUC) 0,940.
Вероятность развития частых обострений находится в обратной зависимости от показателя резервно-адаптационного потенциала окислительной модификации белков плазмы венозной крови у больных с хронической обструктивной болезнью легких и показателя ОФВ1, и в прямой зависимости от концентрации интерлейкина-8 плазмы венозной крови. Чем ниже показатель ОФВ1, чем ниже уровень резервно-адаптационного потенциала окислительной модификации белков плазмы и выше уровень интерлейкина-8 плазмы венозной крови, тем выше вероятность частых обострений у пациента с ХОБЛ.
Клиническое наблюдение №1
Пациент А., с диагнозом хроническая обструктивная болезнь легких, обострение. ДН I ст.Возраст 65 лет, уровень интерлейкина-8 69,5 пг/мл, ОФВ1 - 66% от должной величины, РАП ОМБ - 0,2117.
Подставляем значения в уравнение регрессии:
Z=36,8+0,085 * 66 - 0,73 * 69,5+10 * 0,21
Вероятность развития частых обострений в течение последующего года: Р=1 / (1+е-(-4,125))=0,0159
В период наблюдения (12 месяцев) у пациента развилось 2 обострения, одно из них привело к госпитализации.
Вывод: у пациента частые обострения хронической обструктивной болезни легких.
Клиническое наблюдение №2
Пациент Б., с диагнозом хроническая обструктивная болезнь легких, обострение. ДН I ст.Возраст 61 лет, уровень интерлейкина-8 62,4 пг/мл, ОФВ1 - 45% от должной величины, РАП 0,74.
Подставляем значения в уравнение регрессии:
Z=36,8+0,085 * 45 - 0,73 * 62,4+10 * 0,74
Вероятность частых обострений: Р=1 / (1+е-(2,473))
Р=1 / (1+е-5,433)=0,9259
В течение 12 месяцев у пациента Б обострений хронической обструктивной болезни легких не было зафиксировано.
Вывод: частые обострения хронической обструктивной болезни легких отсутствуют.
Таким образом, определение ОФВ1 в комбинации с уровнями интерлейкина-8 и резервно-адаптационным потенциалом окислительной модификации белков плазмы венозной крови у пациентов с хронической обструктивной болезни легких, позволяет прогнозировать частые обострения в течение года последующего наблюдения с момента обращения за медицинской помощью по поводу обострения.
Источники информации
1. Hurst J.R. и др. Susceptibility to Exacerbation in Chronic Obstructive Pulmonary Disease // N. Engl. J. Med. 2010. Т. 363. №12. С.1128-1138;
2. Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD). Global strategy for the diagnosis, management, and prevention of Chronic Obstructive Pulmonary Disease - 2023 Report // Glob. Initiat. Chronic Obstr. Lung Dis. Inc. 2023.
3. Респираторная медицина: руководство: в 3 т./ под ред. А.Г. Чучалина. - 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Литтерра, 2017. - Т. 1. - 640 с.: ил.
4. Decramer M. и др. Effect of tiotropium on outcomes in patients with moderate chronic obstructive pulmonary disease (UPLIFT): a prespecified subgroup analysis of a randomised controlled trial // Lancet. 2009. Т. 374. №9696. С.1171-1178.,
5. Jenkins C.R. и др. Efficacy of salmeterol/fluticasone propionate by GOLD stage of chronic obstructive pulmonary disease: Analysis from the randomised, placebo-controlled TORCH study // Respir. Res. 2009. Т. 10. С.1-9.
6. Agusti A. The path to personalised medicine in copd // Thorax. 2014. Т. 69. №9. С.857-864.
7. Woodruff P.G. и др. Current concepts in targeting chronic obstructive pulmonary disease pharmacotherapy: making progress towards personalised management // Lancet. 2015. Т. 385. №9979. С.1789-1798.
8. Stockley R.A., Turner A.M. α-1-Antitrypsin deficiency: clinical variability, assessment, and treatment // Trends Mol. Med. 2014. Т. 20. №2. С.105-115.
9. Balkissoon R. Journal Club // COPD J. Chronic Obstr. Pulm. Dis. 2012. Т. 9. №4. С.439-441.
10. Helmut Sies, Berndt C., Jones D.P. Oxidative Stress // Annu. Rev. Biochem. 2017. Т. 86.
11. Фомина М.А., Абаленихина Ю.В. Окислительная модификация белков тканей при изменении синтеза оксида азота. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2018; 192 с.
12. Методические рекомендации. СПИРОМЕТРИЯ. 2023. URL:https://spulmo.ru/upload/kr/Spirometria_2023.pdf (дата обращения: 30.03.2023).
13. Окислительная модификация белков сыворотки крови человека, метод ее определения [Текст] / Е.Е. Дубинина [и др.] // Вопр. мед. химии. - 1995. - Т. 41, №1. - С.24-26.;
14. Фомина М.А., Ю.В. Абаленихина. Способ комплексной оценки содержания продуктов окислительной модификации белков в тканях и биологических жидкостях: методические рекомендации. ГБОУ ВПО РязГМУ Минздрава России. Рязань: РИО РязГМУ. 2014; 60 с.
Claims (9)
- Способ прогнозирования развития частых обострений у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких в течение 12 месяцев последующего наблюдения с момента обращения за медицинской помощью по поводу обострения хронической обструктивной болезни легких, включающий определение объема форсированного выдоха за 1-ю секунду с помощью спирометрии, интерлейкина 8 и резервно-адаптационного потенциала окислительной модификации белков венозной плазмы крови, отличающийся тем, что рассчитывают вероятность развития частых обострений по формуле Р = 1 / (1 + е-Z), где Р – вероятность развития частых обострений, е – основание натурального логарифма (число Эйлера), а Z – показатель, рассчитываемый следующим образом:
- Z = 36,8 + 0,085 ⋅ X1 - 0,73 ⋅ X2 + 10 ⋅ X3,
- где Х1 – значение объема форсированного выдоха за 1-ю секунду, % от должной величины,
- Х2 – уровень интерлейкина-8 венозной плазмы крови, пг/мл,
- Х3 – уровень резервно-адаптационного потенциала окислительной модификации белков венозной плазмы крови, и (РАП ОМБ), рассчитываемый как:
- РАП ОМБ=1-СП ОМБ/МК ОМБ, где
- СП ОМБ – уровень спонтанной окислительной модификации белков венозной плазмы крови;
- МК ОМБ – уровень металл-катализируемой окислительной модификации белков венозной плазмы крови;
- при этом если P<0,45, то прогнозируют хроническую обструктивную болезнь с частыми обострениями, если P>0,45, то прогнозируют хроническую обструктивную болезнь легких с нечастыми обострениями.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2808485C1 true RU2808485C1 (ru) | 2023-11-28 |
Family
ID=
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2480153C1 (ru) * | 2012-02-10 | 2013-04-27 | Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Дополнительного Профессионального Образования "Иркутская Государственная Медицинская Академия Последипломного Образования" | Способ прогнозирования течения среднетяжелой хронической обструктивной болезни легких |
| WO2013131621A8 (en) * | 2012-03-08 | 2014-06-12 | B.R.A.H.M.S. Gmbh | Prediction of outcome in patients with chronic obstructive pulmonary disease |
| RU2599349C1 (ru) * | 2015-05-28 | 2016-10-10 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Нижегородская государственная медицинская академия" Министерства Здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО НижГМА Минздрава России) | Способ прогноза прогрессирования хронической обструктивной болезни легких (хобл) |
| RU2657788C1 (ru) * | 2016-12-19 | 2018-06-15 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО СибГМУ Минздрава России) | Способ прогнозирования частоты обострений при хронической обструктивной болезни легких |
| RU2740071C1 (ru) * | 2020-08-13 | 2020-12-31 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания» | Способ прогнозирования на ранних стадиях хронической обструктивной болезни легких риска прогрессирования заболевания |
| EP3152330B1 (en) * | 2014-06-05 | 2021-01-27 | Transgenion-International Institute For Regenerative Translational Medicine Gmbh | Methods of diagnosing chronic obstructive pulmonary disease (copd) using novel molecular biomarkers |
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2480153C1 (ru) * | 2012-02-10 | 2013-04-27 | Государственное Бюджетное Образовательное Учреждение Дополнительного Профессионального Образования "Иркутская Государственная Медицинская Академия Последипломного Образования" | Способ прогнозирования течения среднетяжелой хронической обструктивной болезни легких |
| WO2013131621A8 (en) * | 2012-03-08 | 2014-06-12 | B.R.A.H.M.S. Gmbh | Prediction of outcome in patients with chronic obstructive pulmonary disease |
| EP3152330B1 (en) * | 2014-06-05 | 2021-01-27 | Transgenion-International Institute For Regenerative Translational Medicine Gmbh | Methods of diagnosing chronic obstructive pulmonary disease (copd) using novel molecular biomarkers |
| RU2599349C1 (ru) * | 2015-05-28 | 2016-10-10 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Нижегородская государственная медицинская академия" Министерства Здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО НижГМА Минздрава России) | Способ прогноза прогрессирования хронической обструктивной болезни легких (хобл) |
| RU2657788C1 (ru) * | 2016-12-19 | 2018-06-15 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО СибГМУ Минздрава России) | Способ прогнозирования частоты обострений при хронической обструктивной болезни легких |
| RU2740071C1 (ru) * | 2020-08-13 | 2020-12-31 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Дальневосточный научный центр физиологии и патологии дыхания» | Способ прогнозирования на ранних стадиях хронической обструктивной болезни легких риска прогрессирования заболевания |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| БЕЛЬСКИХ Э.С. и др. Исследование маркеров митохондриальной дисфункции мононуклеарных лейкоцитов крови у больных с хронической обструктивной болезнью легких. Земский врач. 2018, Альманах, стр.23-26. ТРУШИНА Е.Ю. и др. Роль цитокинов IL-4, IL-6, IL-8, IL-10 в иммунопатогенезе хронической обструктивной болезни легких. Медицинская иммунология. 2019, 21 (1), стр.89-98. ZHANG J. et al. The significance of serum Interleukin-8 in acute exacerbations of chronic obstructive pulmonary disease. Tanaffos. 2018, 17 (1), p.13-21. RITCHIE A.I. et al. Definition, causes, pathogenesis, and consequences of chronic obstructive pulmonary disease exacerbations. Clin Chest Med. 2020, 41 (3), p.421-438. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Kreuzer et al. | Low-dose ionising radiation and cardiovascular diseases–Strategies for molecular epidemiological studies in Europe | |
| Furuta et al. | The oesophageal string test: a novel, minimally invasive method measures mucosal inflammation in eosinophilic oesophagitis | |
| Lewis et al. | Detection of phosphorylated NF-H in the cerebrospinal fluid and blood of aneurysmal subarachnoid hemorrhage patients | |
| Bernardi et al. | Serum YKL-40 following resection for cerebral glioblastoma | |
| JPWO2016163539A1 (ja) | 肝疾患の病態を判別する方法 | |
| Buemi et al. | Is plasma and urine neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) determination in donors and recipients predictive of renal function after kidney transplantation? | |
| BRPI0815095B1 (pt) | Método de classificação de um indivíduo de acordo com a tolerância à glicose predita em tolerância à glicose normal (ngt), tolerância à glicose de jejum prejudicada (ifg), ou tolerância à glicose prejudicada (igt), para diabetes tipo 2, método de determinação da suscetibilidade de um indivíduo a diabetes tipo 2 e método de monitoramento da progressão ou regressão do pré- diabetes em um indivíduo | |
| Hoekman et al. | Relationship of clinical symptoms with biomarkers of inflammation in pediatric inflammatory bowel disease | |
| Alfieri et al. | A deep-learning model to continuously predict severe acute kidney injury based on urine output changes in critically ill patients | |
| Nyenhuis et al. | Charcot–Leyden crystal protein/galectin-10 is a surrogate biomarker of eosinophilic airway inflammation in asthma | |
| Fabian et al. | Limited clinical significance of tissue calprotectin levels in bowel mucosa for the prediction of complicated course of the disease in children with ulcerative colitis | |
| Inoue et al. | Usefulness of a novel and rapid assay system for fecal calprotectin in pediatric patients with inflammatory bowel diseases | |
| Kamińska et al. | Circulating osteoprotegerin in chronic kidney disease and all-cause mortality | |
| Greenberg et al. | Kidney injury biomarkers 5 years after AKI due to pediatric cardiac surgery | |
| Hersh et al. | Computed tomography phenotypes in severe, early-onset chronic obstructive pulmonary disease | |
| JP2020531846A (ja) | 肺癌を診断及び治療する方法 | |
| Scabini et al. | The effect of preoperative chemoradiotherapy on lymph nodes harvested in TME for rectal cancer | |
| Wang et al. | Combined analysis of serum SAP and PRSS2 for the differential diagnosis of CD and UC | |
| Emilsson et al. | Biomarkers for gastroesophageal reflux in respiratory diseases | |
| Kityo et al. | Association of cardiometabolic factors and insulin resistance surrogates with mortality in participants from the Korean Genome and Epidemiology Study | |
| RU2808485C1 (ru) | Способ прогнозирования частых обострений у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких | |
| Correa-Burrows et al. | Multiple events case–control study in a prospective cohort to identify systemic, cellular, and molecular biomarkers of obesity-induced accelerated aging in 30-years-olds: the ObAGE study protocol | |
| Devriendt et al. | Serum hyaluronic acid, a marker for improved liver perfusion after gradual surgical attenuation of extrahepatic portosystemic shunt closure in dogs | |
| Rosell et al. | Neutrophil extracellular trap formation is an independent risk factor for occult cancer in patients presenting with venous thromboembolism | |
| Cortés-Ibáñez et al. | Serum-based biomarkers associated with lung cancer risk and cause-specific mortality in the German randomized Lung Cancer Screening Intervention (LUSI) trial |