Медицина / 4. Терапия

А. А. Калмыков

Харьковский национальный медицинский университет, Украина

Особенности полиморфизма гена сурфактантного белка с
у пациентов с кардиореспираторной патологией

Хроническая респираторная патология и сердечно-сосудистые заболевания занимают лидирующие позиции в общей структуре заболеваемости, нередко сочетаясь у одного и того же пациента и демонстрируя неуклонный рост частоты возникновения, инвалидизации и смертности во всем мире [1]. Коморбидная патология характеризуется тесной этиологической и патогенетической взаимосвязью ее компонентов и в свою очередь приводит ко взаимному отягощению заболеваний, существенному снижению качества жизни пациентов, требует особой диагностической и лечебно-профилактической тактики, что негативно сказывается на стоимости медицинских вмешательств [2]. Вышеизложенное отражает актуальность и существенную медицинскую, социальную и экономическую значимость проблемы кардиореспираторной патологии в современных условиях.

Общепризнанной является роль индивидуальных особенностей организма человека в развитии как бронхолегочных, так и сердечно-сосудистых заболеваний [3]. Известно значение сурфактанта, в частности, полиморфизма гена сурфактантного белка С (SFTP‑С), в предрасположенности к формированию эмфиземы легких при различных заболеваниях [4], в развитии необратимого компонента обструкции при хронической обструктивной болезни легких [5]. Однако, его связь с состоянием сердечно-сосудистой системы у пациентов с кардиореспираторной патологией изучена недостаточно.

В связи с вышеизложенным, целью настоящего исследования явилось совершенствование диагностических и профилактических мероприятий при сочетанном течении респираторной и кардиоваскулярной патологии путем оценки полиморфизма гена SFTP-С в контексте его связи с сосудистым ремоделированием, дисфункцией эндотелия, гемодинамическими и метаболическими нарушениями, а также системным воспалением.

Материал и методы. Проспективное рандомизированное исследование по дизайну «случай-контроль» проведено на базе клиники Научно-исследовательского института гигиены труда и профессиональных заболеваний Харьковского национального медицинского университета в период 2010–2012 гг. В его рамках обследовано 76 пациентов мужского пола славянской национальности, составившие основную группу, и равное количество соответствующих им по национальным, антропометрическим и возрастному показателям практически здоровых лиц группы контроля. Возраст обследованного контингента колебался в пределах 37–68 лет, медиана соответствовала 47 годам с межквартильным интервалом от 42 до 56 лет.

Диагностику заболеваний проводили в соответствии с соответствующими отраслевыми стандартами. Критерием включения пациентов в исследование было наличие нижеуказанной респираторной патологии, в том числе в сочетании с приведенными ниже сердечно-сосудистыми болезнями. Заболевания бронхолегочной системы представлены хроническим бронхитом (ХБ) — у 20 человек (16,5 %), хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ) I–III стадий — у 42 пациентов (35,5 %), пневмокониозами (ПК) I–II стадий — у 14 человек (11,6 %). У половины из этих пациентов установлены сердечно-сосудистые заболевания и осложнения: эссенциальная системная артериальная гипертензия (АГ) ІІ cтадии, 2 степени, риск высокий; стенокардия стабильная напряжения І–ІІ функционального класса (ФК); диффузный кардиосклероз; сердечная недостаточность І–ІІ А стадии, І–ІІ ФК по New York Heart Association (NYHA); хроническое легочное сердце, І ФК. В подавляющем большинстве случаев имело место сочетание указанной кардиоваскулярной патологии. Критериями исключения пациентов из исследования было наличие любой иной патологии, которая могла повлиять на результаты. Исследование проведено с разрешения комиссии по вопросам этики и биоэтики Харьковского национального медицинского университета (протокол № 5 от 03.06.2009).

Изучены следующие генотипы SFTP‑С в лейкоцитах крови и буккальных эпителиоцитах: А138С (АА, АС, СС) и А186G (AA, AG, GG) методом полимеразной цепной реакции с последующим масс-спектрометрическим анализом. Использовались диагностические наборы «SNP-Экспресс» («Литех», Российская Федерация) с применением лабораторного комплекса CFX 96 TOUCH («Bio-Rad Laboratories», США).

Структурно-метаболическое состояние миокарда изучали путем определения концентрации N-концевого фрагмента предшественника мозгового натрийуретического пептида (N-pro BNP) в сыворотке крови иммуноферментным (ИФА) методом (набор реактивов «Biomedica» (Австрия).

В качестве маркеров системного воспаления были выбраны цитокины: провоспалительный ИЛ-6, противовоспалительный ИЛ-10 и регулин ИЛ-17, содержание которых в сыворотке крови определяли с помощью иммуноферментного метода (соответствующие наборы реактивов «Протеиновый контур», Российская Федерация).

Все иммуноферментные исследования проводили на микропланшетном фотометре Multiscan EX («Thermo Electron», Германия) по стандартным методикам.

Оксидантный статус оценивали, исходя из баланса маркеров перекисного окисления липидов (ПОЛ) — малонового диальдегида (МДА), диеновых конъюгатов (ДК) и антиоксидантной защиты (АОЗ) — каталазы, супероксиддисмутазы (СОД) биохимическим методом на фотоэлектроколориметре КФК-2 (ЗОМЗ, Российская федерация).

Морфофункциональное состояние сердца и параметры центральной гемодинамики определяли методом допплер-эхокардиографии («Siemens Sonoline-SL450», Германия) по стандартной методике.

Оценка функции эндотелия включала ультразвуковую характеристику комплекса «интима-медиа» на общей сонной артерии и проведение пробы с реактивной гиперемией («Siemens Sonoline-SL450», Германия).

Характер распределения количественных признаков, оцененный как визуально графическим методом, так и с использованием критериев Лиллиефорса (Lilliefors) и Шапиро-Уилка (Shapiro-Wilk), существенно отличался от нормального, что обязало в статистическом анализе отдать предпочтение непараметрическим методам. Так, для характеристики центральной тенденции и вариабельности признака вычисляли медиану (Mе) и межквартильный интервал с приведением значений нижнего, 25 % квартиля (LQ) и верхнего, 75 % квартиля (UQ), результат для краткости выражали в виде Me (LQ; UQ). Вероятность различий количественных показателей в трех и более независимых группах оценивали с помощью метода Краскела-Уоллиса (Kruskel-Wallis); в случаях, когда он выявлял достоверные отличия, для дальнейшей оценки проводили попарное сравнение групп с использованием U-теста Манна-Уитни (Mann-Whitney), применяя поправку Бонферрони при оценке значения р путем умножения критического значения последнего на количество сравнений.

Качественные показатели описывали в абсолютных и относительных (процентных) величинах. Сравнение двух групп по качественному признаку проводилось путем углового преобразования Фишера (Fisher) с приведением величины угла j,  более двух групп —  путем построения таблиц сопряженности с последующим применением метода максимального правдоподобия критерия «хи-квадрат» (c2).

Анализ связи показателей осуществляли с помощью ранговой корреляции по Спирмену (Spearman) с вычислением коэффициента корреляции R.

Сравнительный анализ в группах распределения отдельных клинических критериев с применением последовательного анализа Вальда в модификации Е. В. Гублера позволил определить диагностическую ценность, про­гностическое значение и силу влияния факторов на расхождение показателей клинических групп и прогностические коэффициенты [9]. Основными критериями для оценки прогностической значимости отдельных клинических признаков были: сила влияния фактора (η2; %), его информативность (I; бит), определявшиеся по стандартной методике [9].

Ведение банка данных исследования, базовые расчеты производных показателей, частотную характеритику признаков, построение диаграмм проводили с помощью программного обеспечения Microsoft Excel 2010 (лицензия № 01631-551-3027986-27852), статистический анализ производили с использованием Statsoft Statistica 8.0 (лицензия № STA862D175437Q) [6, 7, 8].

Сопоставимость всех сравниваемых групп обеспечивалась методом частично детерминированной рандомизации с использованием соответствующих программых средств. Везде, если не оговорено иначе, пороговая величина уровня значимости р составляла 0,05.

Результаты и обсуждение. Установлено, что полиморфизмы А138С и А186G гена SFTP‑С ассоциируются с более выраженными структурно-функциональными и метаболическими изменениями сердца и эндотелия, оксидативным стрессом, системным воспалением.

Так, показано, что генотип СС связан с толщиной передней стенки правого желудочка (ТПСПЖ), повышением концентрации тропонина, прооксидантным дисбалансом ПОЛ-АОЗ и нарастанием ИЛ-6; в то же время, генотип GG  продемонстрировал связь со снижением времени правожелудочкового предызгнания (РЕР), повышением среднего давления в легочной артерии (СрДЛА), более высоким содержанием N-proBNP (все р<0,01).

Вышеизложенное можно объяснить определяющей ролью фенотипов SFTP‑С в формировании фиброза, эмфиземы легких, бронхолегочного ремоделирования, а также дальнейшими нарушениями легочного кровообращения, повреждением эндотелиальных структур, инициацией системного воспаления и оксидативного стресса.

Для использования результатов исследования в целях стратификации риска развития и прогрессирования кардиореспираторной патологии ключевые клинико-патогенетические показатели распределены в зависимости от уровня их информативности и прогностического значения. Основными критериями для оценки прогностической значимости отдельных признаков были: сила влияния фактора и его информативность. Исходя из результатов изучения частоты отдельных клинико-анамнестических факторов и прогностического значения каждого из критериев, разработан скрининговый прогностический алгоритм (табл. 1).

Таблица 1

Алгоритм оценки риска неблагоприятного течения кардиореспираторной патологии

Ранг фактора

Клинико-патогенетические признаки

Градации

Прогностическое значение (пат)

1.                  

Вариант А138С полиморфизма SFTP‑С

Да

+11,5

Нет

-2,7

2.                  

Вариант А186G полиморфизма SFTP‑С

Да

+10,9

Нет

-4,4

3.                  

Величина ТПСПЖ

6,0 мм и более

+10,3

до 6,0 мм

-5,0

4.                  

Величина РЕР

80 мс и более

+3,7

до 80 мс

-1,6

5.                  

Содержание N-pro BNP в крови

30 пг/мл и более

+5,3

до 30 пг/мл

-1,7

6.                  

Содержание ИЛ-17 в крови

50 пг/мл и более

+3,2

до 50 пг/мл

-1,4

7.                  

Отношение толщины комплекса «интима-медиа» к диаметру сонной артерии

0,10 и более

+11,9

до 0,10

-10,2

8.                  

Длительность респираторного анамнеза

10 лет и более

+0,5

до 10 лет

-1,2

9.                  

Длительность кардиоваскулярного анамнеза

10 лет и более

+5,5

до 10 лет

-8,3

10.             

Стадия эмфиземы легких

II или III

+4,8

I

-3,7

11.             

Величина СрДЛА

25 мм рт. ст. и более

+1,7

до 25 мм рт. ст.

-0,1

 

По каждому признаку определяется его наличие или отсутствие, а соответствующие прогностические коэффициенты суммируются.

Пороговая сумма для выбора одной из двух гипотез составила 19,8, что определено согласно формуле (1-α)/β [9], где α — допустимая ошибка первого рода (ошибка пропуска развития или прогрессирования кардиореспираторной патологии), ее определили более жестко — на уровне 0,01); β — допустимая ошибка второго рода (ошибочное прогнозирование, ее уровень установили менее жестко — на значении 0,05).

По достижении пороговой суммы коэффициентов с использованием шкалы определяли группу риска:

- если сумма прогностических коэффициентов равна или ниже, чем ‑19,8, риск минимальный;

- если сумма прогностических коэффициентов больше ‑19,8 и меньше 19,8, риск неопределенный;

- если сумма прогностических коэффициентов равна или более, чем 19,8, риск высокий.

Применение данного алгоритма иллюстрируют следующие примеры.

Пример 1 (высокий риск): 11,5+10,9=22,4. Достигнуто пороговое значение, прогностическое заключение — высокий риск развития или прогрессирования кардиореспираторной патологии.

Пример 2 (низкий риск): -2,7+(-4,4)+(-5,0)+(-1,6)+(-1,7)+(-1,4)+
+(‑10,2)=‑27,0. Достигнуто пороговое значение, прогностическое заключение — низкий риск сочетанной патологии.

Пример 3 (неопределенный риск): -2,7+10,9+10,3+3,7+(-1,7)+(-1,4)+
+(-10,2)+0,5+5,5+4,8+(-0,1)=19,6. Пункты алгоритма исчерпаны, пороговое значение не достигнуто, прогностическое заключение — риск коморбидной патологии неопределенный (необходимо дополнительное обследование и лечение).

Таким образом, в результате проведенного исследования показана связь полиморфизма гена сурфактантного белка С как с вероятностью развития и характером течения сочетанной дыхательной и сердечно-сосудистой патологии, так и с величинами отдельных гемодинамических, эндотелиальных воспалительных, оксидативных показателей.

Выводы.

1. Полиморфизмы А138С и А186G гена сурфактантного белка С ассоциируются с более выраженными структурно-функциональными и метаболическими изменениями сердца и эндотелия, оксидативным стрессом, системным воспалением.

2. Определение полиморфизма гена сурфактантного белка С целесообразно проводить в составе диагностических и профилактических мероприятий у пациентов с сочетанном течением респираторной и кардиоваскулярной патологии для оценки прогноза течения и формирования групп риска.

3. Для комплексной оценки риска развития или прогрессирования кардиореспираторной патологии может быть использован разработанный прогностический алгоритм.

Перспективой дальнейших исследований является фактическая клиническая апробация профилактического потенциала изучения полиморфизма гена сурфактантного белка С и разработанного прогностического алгоритма в контексте снижения кардиореспираторной заболеваемости, а также дальнейший поиск прогностически значимых клинико-генетических и других патогенетических маркеров риска развития соответствующей патологии.

Литература

1.        de Miguel D. J. The association between COPD and heart failure risk / D. J. de Miguel, M. J. Chancafe, G. R. Jimenez // Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. — 2013. — Issue 8. — P. 305–312.

2.        Comorbidities and medication burden in patients with chronic obstructive pulmonary disease attending pulmonary rehabilitation / B. Noteboom, S. Jenkins, A. Maiorana [et al.] // J. Cardiopulm. Rehabil. Prev. — 2014. — Vol. 34, Issue 1. — P. 75–79.

3.        Clinical interpretation and implications of whole-genome sequencing / F. E. Dewey, M. E. Grove, C. Pan [et al.] // JAMA. — 2014. — Vol. 311, Issue 10. — P. 1035–1045.

4.        Familial interstitial pneumonia in an adolescent boy with surfactant protein C gene (Y104H) mutation / N. Kuse, S. Abe, H. Hayashi [et al.] // Sarcoidosis Vasc. Diffuse. Lung. Dis. — 2013. — Vol. 30, Issue 1. — P. 73–77.

5.        Genetic background of idiopathic pulmonary fibrosis / S. Santangelo, S. Scarlata, A. Zito // Expert Rev. Mol. Diagn. — 2013. — Vol. 13, Issue 4. — P. 389–406.

6.        Реброва О. Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA / О. Ю. Реброва. — М. : МедиаСфера, 2006. — 312 с.

7.        Лапач С. Н. Статистические методы в медико-биологических исследованиях с использованием Excel / С. Н. Лапач, А. В. Чубенко, П. Н. Бабич. — К. : Морион, 2001. — 408 с.

8.        Ланг Т. А. Как описывать статистику в медицине / Т. А. Ланг, М. Сесик; пер. с англ. под ред. В. П. Леонова. — М. : Практическая медицина, 2011. — 480 с.

9.        Гублер Е. В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов / Е. В. Гублер. — Л. : Медицина, 1978. — 294 с.