Диагностика язвенного колита базируется на комплексе клинических, эндоскопических, гистологических, серологических методов. Недостаточная чувствительность и специфичность данных подходов ограничивает их диагностическую ценность и затрудняет дифференциальную диагностику. У ряда пациентов нередко могут отсутствовать характерные маркеры воспаления. Перспективным решением может стать использование иммуногенетических маркеров как стабильных показателей предрасположенности. Цель исследования – оценить прогностическую значимость полиморфизмов TLR2 (rs5743708), TLR3 (rs3775291), TLR4 (rs4986790, rs4986791), TLR6 (rs5743810), TLR9 (rs187084, rs352140) как маркеров язвенного колита. Контингент обследуемых лиц: 135 чел. с верифицированным диагнозом «язвенный колит» и 113 условно здоровых в качестве группы сравнения. Для однофакторного анализа ассоциаций использовались данные о распределении частот аллелей и генотипов полиморфизмов в генах толл-подобных рецепторов. Оценка достоверности различий в группах выполнялась по критерию χ2 и отношения шансов (с расчетом 95 %-ного доверительного интервала) с поправкой Бонферрони для множественных сравнений. Для оценки кумулятивного генетического эффекта использовался суммарный генетический показатель риска, рассчитанный как сумма редких аллелей для каждого индивидуума. Анализ ассоциации суммарного генетического показателя риска с риском развития заболевания выполнен с помощью однофакторной логистической регрессии. Ассоциации суммарного генетического показателя риска с риском развития язвенного колита не выявлено: OR = 1,07 (95 % ДИ: от 0,91 до 1,26; р = 0,414). Построенная модель характеризуется низким качеством и слабой прогностической способностью (AUC = 0,521 (95 % ДИ: от 0,46 до 0,59)). Разработанная модель прогноза заболевания на основе суммарного генетического показателя риска не обладает достаточной диагностической эффективностью. Межэтническая вариабельность и полигенный характер заболевания ограничивают предиктивную значимость толл-подобных рецепторов. Однако нельзя исключать потенциальный вклад других иммуногенетических маркеров в мультифакториальный патогенез язвенного колита, что требует дальнейших комбинированных исследований.
The diagnosis of ulcerative colitis is based on a combination of clinical, endoscopic, histological, and serological methods. Insufficient sensitivity and specificity of these approaches limit their diagnostic value and complicate differential diagnosis. In a number of patients, characteristic inflammatory markers may be absent. A promising solution may be the use of immunogenetic markers as stable indicators of predisposition. The aim of this study was to evaluate the prognostic significance of TLR2 (rs5743708), TLR3 (rs3775291), TLR4 (rs4986790, rs4986791), TLR6 (rs5743810), and TLR9 (rs187084, rs352140) polymorphisms as markers of ulcerative colitis. The study included 135 patients with a confirmed diagnosis of ulcerative colitis and 113 healthy individuals as a control group. For the univariate association analysis, data on the distribution of allele and genotype frequencies of the Toll-like receptor gene polymorphisms were used. The significance of differences between groups was assessed using the chi-square test and odds ratios (with 95 % confidence intervals), with Bonferroni correction for multiple comparisons. To assess the cumulative genetic effect, a genetic risk score was calculated as the sum of rare alleles for each individual. The association between the GRS and disease risk was analyzed using univariate logistic regression. No association between the genetic risk score and the risk of developing ulcerative colitis was found: OR = 1.07 (95 % CI: 0.91 to 1.26; p = 0.414). The model is characterized by low predictive quality and weak discriminative ability (AUC = 0.521 (95 % CI: 0.46 to 0.59)). The developed disease prediction model based on the genetic risk score does not demonstrate sufficient diagnostic utility. Ethnic variability and the polygenic nature of the disease limit the predictive significance of Toll-like receptors. However, the potential contribution of other immunogenetic markers to the multifactorial pathogenesis of ulcerative colitis cannot be excluded, which requires further combined studies.
1. Caliendo G., D'Elia G., Makker J., Passariello L., Albanese L., Molinari A. M., Vietri M. T. Biological, genetic and epigenetic markers in ulcerative colitis // Advances in Medical Sciences. 2023. Vol. 68 (2). Р. 386–395. DOI: 10.1016/j.advms.2023.09.010.
2. Le Berre C., Honap S., Peyrin-Biroulet L. Ulcerative colitis // The Lancet. 2023. Vol. 402 (10401). Р. 571–584 DOI: 10.1016/s0140-6736(23)00966-2.
3. Liu D., Saikam V., Skrada K. A., Merlin D., Iyer S. S. Inflammatory bowel disease biomarkers // Med Res Rev. 2022. Vol. 42 (5). Р. 1856–1887. DOI: 10.1002/med.21893.
4. Халитова Ю. А., Мякишева Ю. В., Лямин А. В., Ерещенко А. А., Янченко А. В. Прогнозирование риска наличия воспалительных заболеваний кишечника у пациентов без лабораторных признаков воспаления // Медицинская иммунология. 2026. Т. 28 (1). С. 157–162. URL: https://www.mimmun.ru/mimmun/article/view/3084 (дата обращения: 18.07.2026). DOI: 10.15789/1563-0625-RPO-3084.
5. Sarlos P., Kovesdi E., Magyari L., Banfai Z., Szabo A., Javorhazy A., Melegh B. Genetic Update on Inflammatory Factors in Ulcerative Colitis: Review of the Current Literature // World Journal of Gastrointestinal Pathophysiology. 2014. Vol. 5 (3). Р. 304. DOI: 10.4291/wjgp.v5.i3.304.
6. Caba L., Florea A., Cianga P., Drug V., Popescu R., Mihai C., Ciobanu C.-G., Iacob V. V., Florea L., Gorduza E. V. Genetic and Epigenetic Factors in Ulcerative Colitis: A Narrative Literature Review // Genes. 2025. Vol. 16. Р. 1085. DOI: 10.3390/genes16091085.
7. Rahman S. A. Khatun M. T., Singh M., Biswas V. K., Hoque F., Zaman N. N., Parvin A., Uddin M. K. M., Sheikh M. M. I., Begum M. M. Integrative Bioinformatics Analysis Reveals Key Regulatory Genes and Therapeutic Targets in Ulcerative Colitis Pathogenesis // Genes. 2025. Vol. 16. Р. 1296. DOI: 10.3390/genes16111296.
8. Porter R. J., Kalla R., Ho G. T. Ulcerative colitis: Recent advances in the understanding of disease pathogenesis // F1000Res. 2020. Vol. 9 (F1000 Faculty Rev-294). DOI: 10.12688/f1000research.20805.1.
9. Wicherska-Pawłowska K., Wróbel T., Rybka J. Toll-Like Receptors (TLRs), NOD-Like Receptors (NLRs), and RIG-I-Like Receptors (RLRs) in Innate Immunity. TLRs, NLRs, and RLRs Ligands as Immunotherapeutic Agents for Hematopoietic Diseases // Int J Mol Sci. 2021. Vol. 22 (24). Р. 13397. DOI: 10.3390/ijms222413397.
10. Kawai T., Ikegawa M., Ori D., Akira S. Decoding Toll-like receptors: Recent insights and perspectives in innate immunity // Immunity. 2024. Vol. 57 (4). Р. 649–673. DOI: 10.1016/j.immuni.2024.03.004. PMID: 38599164.
11. Дворникова К. А., Быстрова Е. Ю., Платонова О. Н., Ноздрачев А. Д. Полиморфизм генов TOLL-подобных рецепторов и ассоциированные с ним заболевания // Молекулярная медицина. 2019. Т. 17 (6). С. 5–12. URL: https://molmedjournal.ru/ru/24999490-2019-06-02 (дата обращения: 18.07.2026). DOI: 10.29296/24999490-2019-06-02.
12. Duan T., Du Y., Xing C., Wang H. Y., Wang R. F. Toll-Like Receptor Signaling and Its Role in Cell-Mediated Immunity // Front Immunol. 2022. Vol. 13. P. 812774. DOI: 10.3389/fimmu.2022.812774.
13. Terasaki P. I. Histocompatibility Testing 1980: report of the 8th International Histocompatibility Workshop, February 4-6, 1980, Los Angeles, California / P. I. Terasaki editor. UCLA Tissue Typing Laboratory, 1980. 1227 p.
14. Абубакирова Э. А., Сташкевич Д. С., Евдокимов А. В. Миссенс-мутация 1234C>T гена Toll-подобного рецептора 3 при неспецифическом язвенном колите // Российский иммунологический журнал. 2025. Т. 28 (1). C. 123–128. URL: https://rusimmun.ru/jour/article/view/16986 (дата обращения: 26.07.2026). DOI: 10.46235/1028-7221-16986-MMO.
15. Hammer O., Harper D. A. T., Ryan P. D. PAST: Paleontological Statistics Software Package for Education and Data Analysis // Palaeontologia Electronica. 2001. Vol. 4 (1). Р. 9. URL: https://palaeo-electronica.org/2001_1/past/issue1_01.htm (дата обращения: 06.05.2026).
16. MedCalc: User-friendly statistical software. [Электронный ресурс]. URL: https://www.medcalc.org/ (дата обращения: 08.05.2026).
17. Faul F., Erdfelder E., Buchner A., Lang A.-G. Statistical power analyses using G*Power 3.1: Tests for correlation and regression analyses // Behavior Research Methods. 2009. Vol. 41. P. 1149–1160. DOI: 10.3758/BRM.41.4.1149.
18. Wang H., Zhou S., Zhang J., Lei S., Zhou J. Correlations between TLR polymorphisms and inflammatory bowel disease: a meta-analysis of 49 case-control studies // Immunol Res. 2019. Vol. 67 (1). Р. 142–150. DOI: 10.1007/s12026-018-9061-0.
19. Du L., Ha C. Epidemiology and Pathogenesis of Ulcerative Colitis // Gastroenterology Clinics of North America. 2020. Vol. 49 (4). Р. 643–654. DOI: 10.1016/j.gtc.2020.07.005.