Современный взгляд на проблему прогнозирования бронхиальной астмы у детей

Введение

Детская астма является чрезвычайно серьёзной проблемой медицинского сообщества во всём мире: она поражает примерно 24% детской популяции, при этом около 19% приходится на подростковую группу [1].

Бронхиальная астма (БА) — это хроническое респираторное заболевание, которое существенно влияет на жизнь миллионов детей: провоцируя ограничения физической активности и пропуски занятий в школе, тем самым оно может лишать как академических достижений, так и социального взаимодействия, особенно при тяжёлом течении заболевания [2]. Немаловажную роль в патогенезе БА играет респираторный эпителий, который служит физическим барьером для защиты организма от аллергенов и поллютантов, а также поддерживает иммунный гомеостаз, регулируя воспаление дыхательных путей. Особое место в этом барьере принадлежит белкам щелевых контактов, таким как коннексин 43 (Сx43), которые не только играют центральную роль в поддержании целостности эпителиального барьера дыхательных путей, но и обеспечивают поток ионов через мембраны, плазменные мембраны либо мембраны внутриклеточных органелл. Нарушение структуры и функции этого белка приводит к повышению проницаемости респираторного эпителия, а также нарушению взаимодействия между клетками, что играет важную роль в регуляции и поддержании тканевого гомеостаза при БА.

Разработка современных подходов к диагностике, а также программ прогнозирования течения БА, основанных на анализе клинико-молекулярных факторов, в том числе и концентрации Сx43 в сыворотке крови, является наиболее перспективной в структуре первичной и вторичной профилактики такого социально-значимого заболевания у детей, как БА. Данное заболевание является предметом пристального внимания педиатров, аллергологов-иммунологов и пульмонологов, а выявление предикторов и прогнозирование тяжёлого течения БА позволяет на ранних этапах разработать оптимальные терапевтические программы ведения пациентов и профилактировать развитие неконтролируемого течения и осложнений у них.

Для выявления и прогнозирования риска тяжелого течения БА было организовано единовременное одноцентровое проспективное комплексное обследование 125 несовершеннолетних пациентов с установленным диагнозом «БА». Диагностика и определение степени тяжести БА проводились в соответствии с Клиническими рекомендациями¹.

Критерии включения в исследование пациентов с БА: возраст от 3 до 18 лет, наличие установленного диагноза не позднее, чем за 6 месяцев до начала исследования, подписанное информированное согласие на участие в исследовании.

Критерии исключения из исследования: отсутствие информированного согласия, наличие признаков респираторной инфекции на момент включения в исследование, наличие сопутствующей хронической бронхолегочной патологии, крайне тяжелое состояние пациента, требующее проведения реанимационных мероприятий, наличие тяжелой сопутствующей патологии других органов, находящейся в стадии декомпенсации, а также отказ от проведения необходимых лечебных и диагностических мероприятий.

Набор пациентов осуществлялся в условиях амбулаторного приёма в Государственном бюджетном учреждении Ростовской области «Лечебно-реабилитационный центр № 1».

До начала исследования все дети, родители или законные представители получали полную информацию об условиях проведения исследования, используемых методах диагностики и терапии. Форма информированного согласия подписывалась родителями/опекунами пациентов, не достигших 15 лет. Пациенты, достигшие 15-летнего возраста, подписывали согласие самостоятельно в присутствии врача. Протокол исследования и форма информированного согласия для пациентов были одобрены Локальным этическим комитетом ФГБОУ ВО РостГМУ Минздрава России.

Всем пациентам проведено комплексное клинико-лабораторное обследование с определением уровня коннексина в сыворотке крови. Количественное определение уровня коннексина в сыворотке крови проводилось иммуноферментным анализом (ИФА) с использованием набора SEA277Hu, Cloud-Clone. Corporation, Ухань, КНР.

Для осуществления статистического анализа полученной информации применялся программный комплекс «Microsoft Office 2000Pro» под операционной системой Windows OSR 2 на персональном компьютере PC Intel Pentium-166 (Microsoft Office 2010 Professional, 2010). Кроме того, использовались специализированные программы для статистического анализа данных «STATISTICA 12.0» и MedCalc 23.2.1 (Software, США). При создании модели тяжёлого течения БА использовали ROC-анализ и логистический регрессионный анализ. С помощью ROC-анализа находили разделительный дифференциальный уровень показателя, изменение относительно которого приводило к разделению риска события на высокий или низкий. Методом логистической регрессии находили математическое выражение, которое позволяло рассчитать индивидуальное значение риска и затем оценить его качественный уровень.

Результаты

Для оценки риска тяжёлого течения БА у детей определяли целый ряд анамнестических параметров (возраст, пол, продолжительность заболевания, частота использования бронхолитиков, вид базисной терапии и её продолжительность, количество обострений за прошлый год, количество детей в семье, наличие отягощённого аллергоанамнеза и сопутствующей аллергической патологии, частота ОРВИ, связь с экзогенными факторами: цветением растений, переменой погоды, контактом с домашними животными, физической нагрузкой и др.), также оценивали параметры функции внешнего дыхания (показатели пиковой скорости выдоха) и в сыворотке крови выявляли исходные концентрации коннексина Cx43. Затем оценивали тяжесть БА. Среднетяжёлому и тяжёлому течению БА присваивали ранг 1, а легкому течению БА — ранг 0. Далее методом ROC анализа определяли уровни изучаемых показателей, изменение относительно которых было сопряжено с тяжёлым течением болезни. Проведённый анализ установил наличие нелинейной связи между риском более тяжёлого течения БА и такими параметрами, как продолжительность заболевания (ПЗ) — в годах, количество обострений за текущие 12 месяцев (КО) — в баллах: 1 балл — 1–2 раза в год, 2 балла — 3–4 раза в год, 3 балла — 5 раз в год и более; величины пиковой скорость выдоха (ПСВ) — в %, концентрацией коннексина 43 в сыворотке крови (Cx43) — в нг/мл.

Для более эффективного прогноза тяжёлого течения БА у детей с использованием ROC-анализа нами была разработана клинико-лабораторная модель, комплексно охватывающая данные клинические и лабораторные параметры.

Математическое выражение модели было следующим:

где р — вероятность тяжёлого течения БА;

Z — коэффициент множественной регрессии, имеющий математическое выражение;

Z = 11,8*Сx43+0,26*ПЗ+0,71*КО – 0,16*ПСВ + 6,7

где Сx43 — концентрация коннексина Сx43 в сыворотке крови в нг/мл;

ПЗ — продолжительность БА в годах;

КО — количество обострений за прошлый год в баллах: 1 балл — 1–2 раза в год, 2 балла — 3–4 раза в год, 3 балла — 5 раз в год и более;

ПСВ — пиковая скорость выдоха в %.

Общая статистическая значимость модели была высокой, критерий Хи-квадрат соответствовал χ²=72,7 при p<0,0001.

После расчёта вероятности тяжёлого течения БА у каждого пациента, по результатам ROC-анализа, установлено, что при превышении значения Р выше 0,52 включительно, с диагностической чувствительностью 70,18% и диагностической специфичностью 95,59% можно формировать вывод о высоком риске тяжёлого течения БА (рис. 1).

Площадь под ROC0-кривой имела величину 0,892±0,0279 (доверительный интервал — от 0,824 до 0,941) и отличалась от опорной диагональной линии (z=14,078; p<0,001).

Для автоматизированного расчета индивидуального коэффициента прогноза тяжелого течения БА была разработана компьютерная программа, позволяющая вносить индивидуальные значения в соответствующую область окна в табличном процессоре для автоматического расчёта риска развития тяжёлого течения БА с качественной оценкой риска (рис. 2).

Обсуждение

Представленная модель прогнозирования обладает простотой, экономичностью, безопасностью и точностью при прогнозировании риска тяжёлого течения бронхиальной астмы у детей. Это позволит выбрать правильную персонализированную тактику и стратегию ведения пациента, снизить медикаментозную нагрузку на организм, улучшить качество жизни пациентов. Важно, что одним из параметров, включённых в данную модель, является белок щелевых контактов — коннексин 43 (Cx43), который наряду с продолжительностью заболевания и пиковой скоростью выдоха показал высокую прогностическую значимость. Данный белок в большом количестве экспрессируются в лёгких и играет значимую роль в патогенезе БА, так как он обеспечивает межклеточную коммуникацию через щелевые контакты, а также формирует гемиканалы, которые пропускают ионы и молекулы через плазматическую мембрану. Нарушения в регуляции межклеточной коммуникации могут способствовать развитию БА. Коннексин 43 играет важную роль в правильной работе эндотелиальных и эпителиальных клеточных барьеров. Механизм этого процесса чрезвычайно сложен, поскольку щелевые контакты косвенно регулируют защитную функцию эндотелия сосудов посредством гетеротипных взаимодействий и с помощью молекул АТФ, высвобождаемых через полуканалы. Дефосфорилирование Cx43 в нейтрофилах может открывать Cx43-полуканалы и способствовать высвобождению АТФ — одного из наиболее значимых факторов воспаления [3]. В свою очередь воспаление клеточной мембраны приводит к высвобождению множества нуклеотидов из-за их высокого содержания во внутриклеточном пространстве по сравнению с внеклеточным. Тем самым высвобождение клетками АТФ создаёт провоспалительную микросреду, выделяя провоспалительные цитокины и привлекая нейтрофилы в место воспаления [4]. Поэтому изучение изменений экспрессии данного белка имеет важное практическое значение. А включение данного параметра в модель прогнозирования позволяет наряду с клинико-анамнестическими данными использовать его для более достоверного прогноза тяжёлого течения БА. Принимая во внимание полученную высокую диагностическую чувствительность и специфичность данного метода (70,18% и 95,59%, соответственно) по результатам ROC-анализа можно говорить о возможности внедрения этой модели в клиническую практику врачей различных специальностей.

В настоящее время разработан целый ряд аналогичных моделей прогнозирования. Например, в патенте РФ№ №2340285 приведён способ прогнозирования тяжёлого течения бронхиальной астмы у детей и болеющих с детства подростков. В рамках данного метода определяют клинические симптомы и факторы риска: продолжительность заболевания, высокую степень гиперреактивности бронхов в тесте с метахолином, уровень общего иммуноглобулина Е в сыворотке крови, полипозный риносинусит, атопический дерматит, среднюю степень гиперреактивности бронхов в тесте с метахолином, пассивное курение, пищевую непереносимость с респираторными проявлениями и соблюдение пациентом гипоаллергенного окружения, устанавливают их градации и числовые значения, после чего определяют прогностические коэффициенты, позволяющие осуществлять прогнозирование высокого и низкого риска развития тяжёлого течения бронхиальной астмы [5][6].

Также известен «Способ прогнозирования неконтролируемого течения бронхиальной астмы у детей с ожирением», заключающийся в проведении исследования полиморфных вариантов генов обмена веществ — rs1042713 (Arg16Gly) в гене ADRB2 и rs1801282 (Pro12Ala) в гене PPARGс использованием ПЦР-анализа в реальном времени, и при выявлении сочетания генотипа AG или GG полиморфного варианта rs1042713 (Arg16Gly) гена ADRB2 и генотипа CG или GG полиморфного варианта rs1801282 (Pro12Ala) гена PPARG прогнозируют неконтролируемое течение бронхиальной астмы у детей с ожирением². Кроме того, разработан способ оценки степени тяжести бронхиальной астмы у детей, включающий измерение уровня общего иммуноглобулина Е плазмы крови, число эозинофилов в мазке периферической крови и полости носа, положительные скарификационные пробы с любым из аллергенов (клещи домашней и библиотечной пыли, плесень, эпидермис кошки или собаки). Показатели шкалируют, получают суммированное значение интегрального индекса сенсибилизации и по сумме баллов определяют тяжесть течения бронхиальной астмы.³

В 2008 г. опубликован патент, позволяющий прогнозировать риски тяжёлого течения астмы у лиц молодого возраста.⁴ В патенте определены клинические симптомы и факторы риска: «продолжительность заболевания, высокая степень гиперреактивности бронхов в тесте с метахолином, уровень общего иммуноглобулина Е в сыворотке крови, полипозный риносинусит, атопический дерматит, средняя степень гиперреактивности бронхов в тесте с метахолином, пассивное курение, пищевую непереносимость с респираторными проявлениями и соблюдение пациентом гипоаллергенного окружения, устанавливают их градации и числовые значения». Автор представил прогностические коэффициенты, которые позволяют осуществлять прогнозирование высокого и низкого риска развития тяжёлого течения бронхиальной астмы.

В работе Потаповой Н.Л. предложен способ прогнозирования тяжёлого течения БА у детей, включающий сбор анамнеза и лабораторное исследование крови, отличающийся тем, что из анамнеза уточняют возраст дебюта заболевания, частоту острых респираторных инфекций в первые 3 года жизни, в сыворотке крови определяют уровень эндотелиального фактора роста сосудов, концентрацию гидроксихолекальциферола и рассчитывают прогностический коэффициент К_пр(ТБА) по формуле К_пр(ТБА)=1/(1+е-(-2,437+0,027*VEGF-A-0,048*25(OH)D-0,346*Д+2,687*ОРИ)), где К_пр(ТБА)  — прогностический коэффициент тяжёлого течения БА, VEGF-A — уровень эндотелиального фактора роста сосудов (пг/мл), 25(OH)D — концентрация гидроксихолекальциферола (нмоль/л), Д — возраст дебюта БА (год), ОРИ — частота острых респираторных инфекций в первые три года жизни (раз/мес.), е — экспонента=2,718, и при значении прогностического коэффициента К_пр(ТБА)>0,4 прогнозируют тяжёлое течение БА [7].

Стандартная ингаляционная терапия является эффективным средством контроля состояния большинства пациентов с астмой. Однако примерно 10% пациентов с астмой не получает пользы от такого лечения [8][9][10].⁵ Пациенты с астмой, которым требуются высокие дозы ингаляционных кортикостероидов и второй препарат для предотвращения неконтролируемых приступов астмы, или пациенты, у которых приступы не контролируются, несмотря на такое лечение, считаются пациентами с тяжёлой астмой [11].⁶

Разработанный нами способ прогнозирования, в отличие от приведённых выше аналогов, позволит с помощью представленной компьютерной программы, в течение нескольких минут получить результат, поэтому применим в клинической практике как узких специалистов, так и педиатров. Использование данного метода даст возможность вовремя скорректировать лечение детей с БА и снизить риски развития осложнений.

Кроме того, разработанная модель позволяет оптимизировать алгоритмы ведения пациентов на амбулаторном и стационарном этапах оказания медицинской помощи с учётом индивидуальных особенностей каждого пациента с БА (в том числе содержания Cx43 в сыворотке крови), что способствуют организации персонифицированного подхода к ведению больных.

Заключение

Использование в клинической практике модели прогнозирования тяжести течения БА, основанной на клинико-анамнестических факторах и показателях Сx43 в сыворотке крови больных, для выявления риска тяжёлого течения заболевания и своевременной коррекции базисной терапии, позволяет с высокой степенью достоверности прогнозировать дальнейшее течение БА. Применение данного метода в клинической практике даст возможность вовремя провести коррекцию базисной терапии у больных и профилактировать развитие осложнений.