Сетевое издание
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,006

СПОСОБЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГЕМАТОЛОГИЧЕСКИХ ОСЛОЖНЕНИЙ КОМБИНИРОВАННОЙ ПРОТИВОВИРУСНОЙ ТЕРАПИИ У БОЛЬНЫХ ХРОНИЧЕСКИМ ГЕПАТИТОМ С

Амбалов Ю.М. 1 Донцов Д.В. 1 Пройдаков М.А. 1
1 Ростовский государственный медицинский университет
Актуальной проблемой применения комбинированной противовирусной терапии у больных хроническим гепатитом С остается развитие целого ряда нежелательных явлений. Особое место среди них занимают цитопенические синдромы системы крови, такие как анемия, нейтропения и тромбоцитопения. Развитие вышеуказанных гематологических осложнений значительно снижает приверженность пациентов к лечению и является серьезным лимитирующим фактором достижения устойчивого вирусологического ответа. Прежде всего, это обусловлено тем, что четкие прогностические критерии такого рода нежелательных явлений комбинированной противовирусной терапии хронической HCV-инфекции на сегодняшний момент не разработаны. Представленные способы прогноза анемии, нейтропении и тромбоцитопении у больных хроническим гепатитом С, получающих препараты интерферона-α и рибавирина, базируются на методе многофакторного корреляционного анализа. Полученные математические модели позволяют с высокой вероятностью прогнозировать у больных хроническим гепатитом С формирование гематологических осложнений проводимого противовирусного лечения.
хронический гепатит С
противовирусная терапия
гематологические осложнения
прогноз
1. Амбалов Ю.М., Донцов Д.В., Пройдаков М.А. и др. Анемия у больных хроническим гепатитом С, получающих комбинированную противовирусную терапию. Клинические проявления. Особенности патогенеза // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3; http://www.science-education.ru/117-13272 (03.06.2014).
2. Амбалов Ю.М., Дубина Н.В., Донцов Д.В. и др. Роль комбинированной противовирусной терапии в патогенезе нарушений функционального состояния сердечно-сосудистой системы у больных хроническим гепатитом С // Кубанский научный медицинский вестник. – 2012. – № 2. – С. 14-19.
3. Донцов Д.В., Амбалов Ю.М. Способ прогноза интерферон-рибавирининдуцированной нейтропении у больных хроническим гепатитом С // Кубанский научный медицинский вестник. – 2011. – № 3. – С. 67-69.
4. Донцов Д.В., Амбалов Ю.М., Мамедова Н.И. Нейтропения у больных хроническим гепатитом С, получающих комбинированную противовирусную терапию. Клинические проявления. Особенности патогенеза // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 5; http://www.science-education.ru/119-14759 (03.10.2014).
5. Донцов Д.В., Амбалов Ю.М., Пройдаков М.А. и др. Тромбоцитопения у больных хроническим гепатитом С, получающих комбинированную противовирусную терапию. Клинические проявления. Особенности патогенеза // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 10-1. – С. 59.
6. Berry L., Irving W. Predictors of hepatitis C treatment response: what's new? // Expert Review of Anti-infective Therapy. – 2014. – Vol. 12, № 2. – P. 183-191.
7. Flisiak R., Jaroszewicz J., Parfieniuk-Kowerda A. Emerging treatments for hepatitis C // Expert Opinion on Emerging Drugs. – 2013. – Vol. 18, № 4. – P. 461-475.
8. Kartashev V., Doring M., Nieto L. et al. New findings in HCV genotype distribution in selected West European, Russian and Israeli regions // Journal of Clinical Virology. – 2016. – Vol. 81. – P. 82-89.
9. Suarez A., Redmond D. Desired Social Distance From People Who Have Hepatitis C Virus: An Exploration Among Staff in Health Care, Dentistry, Drug Treatment, and Tattoo/Body Piercing // Substance Use & Misuse. – 2014. – Vol. 49, № 4. – P. 466-474.

Хронический гепатит С (ХГС) представляет собой одну из наиболее глобальных проблем общественного здравоохранения. Согласно имеющимся литературным данным, в мире насчитывается более 130 млн человек, страдающих ХГС, что составляет около 3 % населения всей планеты. Ежегодно от цирроза печени и гепатоцеллюлярной карциномы – неблагоприятных исходов этого заболевания, на земном шаре умирает свыше миллиона жителей [8, 9].

Применение комбинированной противовирусной терапии (КПТ) с использованием препаратов интерферона-α и рибавирина позволяет добиться у многих пациентов полной элиминации возбудителя хронической HCV-инфекции [7]. Тем не менее серьезной проблемой при этом остается формирование у целого ряда больных ХГС так называемых нежелательных явлений КПТ [2], среди которых особое место занимают гематологические осложнения. Развитие выраженных КПТ-ассоциированных анемии, нейтропении и тромбоцитопении приводит к снижению терапевтических доз применяемых противовирусных препаратов, либо даже к их полной отмене [6].

К сожалению, сколь-нибудь эффективные способы прогноза данных НЯ в настоящее время отсутствуют. Вышеуказанное обстоятельство и послужило побудительным мотивом для выполнения сотрудниками кафедры инфекционных болезней РостГМУ ряда исследований, направленных на детальное изучение у больных ХГС особенностей патогенеза КПТ-ассоциированных анемии, нейтропении и тромбоцитопении [1, 3, 4, 5].

При этом одной из стратегических задач нашей работы явилась разработка запланированных способов прогноза развития гематологических осложнений КПТ у больных ХГС еще до назначения им противовирусного лечения.

Цель исследования – на основе интегративного использования цитоморфологических, биохимических, иммунологических и молекулярно-генетических данных разработать эффективные способы прогноза гематологических осложнений КПТ у больных ХГС.

Материалы и методы. В исследование было включено 228 больных ХГС, имевших показания к КПТ. Генотип HCV 1a встречался у 3,5 %, 1b – 51,3 %, 3а – 28,9 % и 2а – 16,2 % человек. Вирусная нагрузка (ВН) у 30,3 % пациентов составила <3×105 МЕ/мл, у 46,1 % – 3×105-6×105 МЕ/мл и у 23,7% >6×105 МЕ/мл. Всем испытуемым была назначена КПТ: 51,3 % пациентов получали рибавирин в сочетании с препаратами пегилированного интерферона-α (ИНФ-α), а 48,7 % – «короткими» ИНФ-α. Полностью закончили курс КПТ 163 человека, устойчивый вирусологический ответ был достигнут у 155 пациентов.

Развитие анемии в ходе КПТ было зафиксировано у 39,0 % пациентов: у 14,0 % она была легкой (Hb 10,0-11,9 г/дл), у 19,3 % – умеренной (Hb 8,0-9,9 г/дл) и у 5,7 % – тяжелой (Hb <8,0 г/дл) степени. Нейтропения в процессе лечения отмечалась у 48,3 % больных ХГС: у 12,7 % – она была легкой (АЧН 1,0-1,3×109/л), у 17,5 % – умеренной (АЧН 0,75-0,99×109/л) и у 18,0 % – тяжелой (АЧН <0,74×109/л) степени. Тромбоцитопения развилась у 30,3 % пациентов: у 16,2 % – легкой (PLT 75,0-150,0×109/л), у 10,5 % – умеренной (PLT 50,0-74,9×109/л) и у 3,5 % – тяжелой (PLT <50,0×109/л) степени.

Для разработки способа прогноза гематологических осложнений КПТ был использован метод многофакторного корреляционного анализа, в частности построение множественных линейных и логистических регрессий.

Результаты. Приступая к разработке способа прогноза КПТ-ассоциированной анемии, мы изучили характер ассоциативных связей минимального уровня Hb (Hbmin), зафиксированного у больных ХГС за весь период лечения, с рядом исходных (то есть до начала КПТ) показателей.

Как показал линейный коэффициент корреляции Пирсона (r), величина Hbmin имеет у больных ХГС сильную прямую связь с исходными уровнями Hb (r=0,82) и RBC (r=0,76), а также – сильную обратную связь с концентрацией внеэритроцитарного Hb (ВЭГ) (r=‑0,76) и эндогенного эритропоэтина (ЕРО) (r=-0,89). Согласно же U-критерию Манна – Уитни, средние значения Hbmin у женщин были достоверно ниже, нежели у мужчин (р<0,001).

Дальнейший анализ прогностической значимости исходных параметров осуществляли путем построения множественных линейных регрессий с оценкой основных характеристик их качества (R2 – коэффициент детерминации; MAPE – средняя абсолютная ошибка прогнозируемого признака (%); р – уровень значимости модели). Итогом выполненной работы явился ряд многофакторных моделей линейной регрессии, позволяющих определять у больных ХГС прогнозируемое значение Hbmin. Наиболее прогностически значимые из них представлены на табл. 1.

Таблица 1

Многофакторные модели линейной регрессии для прогнозируемого значения Hbmin у больных ХГС

Многофакторные модели линейной регрессии

R2

 

MAPE

(%)

р

 

Hbmin= -3,98 - (0,03 × GPXa) + (0,15 × Fb) + (1,06 × Hbисходнc)

0,71

6,2

<0,001

Hbmin = -3,95 - (1,05 × 10-6 × ВНd) + (0,64 × CATe) + (1,12 × Hbисходнc)

0,72

6,1

<0,001

Hbmin = -3,99 - (0,02 × ВЭГf) + (0,21 × Fb) + (1,01 × Hbисходнc)

0,73

6,0

<0,001

Hbmin= -3,96 - (0,01 × ЕРОg)+(0,18 × Fb)+(1,03× Hbисходнc)

0,74

5,9

<0,001

Hbmin= -3,94 - (1,15 × 10-6 × ВНd) + (1,07 ×Hbисходнb) + (1,52+0,01× SNPh)

0,75

5,7

<0,001

Hbmin= -3,97 - (1,1 × 10-6 × ВНd) + (0,16 × Fb) + (1,05 × Hbисходнc)

0,75

5,7

<0,001

Примечание: a – уровень активности глутатионпероксидазы эритроцитов* (усл. ед./г Hb); b – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии* (кПа); c – концентрация Hb в крови* (г/дл); d – уровень вирусной нагрузки* (МЕ/мл); е – уровень активности каталазы эритроцитов* (мКат/г Hb); f – концентрация ВЭГ в плазме крови* (ммоль/л); g – сывороточная концентрация эндогенного ЕРО* (мЕд/мл); h – SNP=1 для лиц с отсутствием однонуклеотидной мутации 3’UTR,718C/T(rs713041) гена GPX4, SNP=0 для лиц с наличием однонуклеотидной мутации 3’UTR,718C/T(rs713041) генаGPX4.

* перед началом КПТ.

Учитывая высокий уровень R2 и простоту определения исходных параметров, при разработке способа прогноза анемии у больных ХГС, получающих КПТ (Патент РФ №2577446, 2015 г.), наиболее оптимальной для применения в практической медицине была признана модель:

прогнозируемое значение Hbmin = -3,97 - (1,1×10-6 ×ВН) + (0,16×F) + (1,05×Hbисходн),

где ВН – исходный уровень вирусной нагрузки (МЕ/мл), F – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии (кПа) и Hbисходн – концентрация Hb в крови (×1012/л) перед началом КПТ.

В соответствии с указанным способом полученные прогнозируемые значения Hbmin<12,0 г/дл свидетельствуют с достоверностью р<0,05 о наличии высокого риска развития анемии у больных ХГС, получающих противовирусную терапию. Причем расчетные значения Hbmin от 11,9 г/дл до 10,0 г/дл позволяют прогнозировать развитие легкой, от 9,9 г/дл до 8,0 г/дл – умеренной и <8,0 г/дл – тяжелой степени анемии.

Для повышения точности прогноза тяжелых форм КПТ-ассоциированной анемии в дополнение к линейным моделям были введены модели логистической регрессии. Результаты построения указанного вида регрессии получили вид следующего уравнения:

PА = logit [107,3 - (8,65 × Hbисходн) + (2,01 × S)];

пороговый уровень вероятности = 0,12,

где РА – вероятность развития тяжелой степени КПТ-ассоциированной анемии; logit – logit-преобразование модели; Hbисходн – концентрация Hb в крови перед началом КПТ (г/дл); S=1 для лиц мужского пола, S=0 для лиц женского пола. Проведенный ROC-анализ позволил подтвердить высокую значимость данной модели: Area Under Curve (AUC) составила 0,974.

Разработка у больных ХГС способа прогноза КПТ-ассоциированной нейтропении также базировалась на методах корреляционно-регрессионного анализа.

С помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона (r) было установлено, что минимальный уровень абсолютного числа нейтрофилов (АЧНmin), зафиксированный у больных ХГС за весь период КПТ, имеет сильную прямую связь с исходными уровнями АЧН (r=0,93) и WBC (r=0,90), а также – сильную обратную связь с исходной концентрацией колониестимулирующего фактора гранулоцитов (G-CSF) (r=-0,70). Согласно H-критерию Краскала – Уоллиса, наиболее низкие значения показателя АЧНmin отмечались у пациентов, инфицированных 1‑м генотипом HCV (р<0,05). В соответствии с U-критерием Манна –Уитни, более высокий уровень АЧНmin имели лица, получавшие «короткие» ИФН-α (р<0,001).

При построении множественных линейных регрессий был получен ряд многофакторных моделей, позволяющих с высокой вероятностью определять у больных ХГС прогнозируемое значение АЧНmin (табл. 2).

Таблица 2

Многофакторные модели линейной регрессии для прогнозируемого значения АЧНmin у больных ХГС

Многофакторные модели линейной регрессии

R2

 

MAPE

(%)

р

 

АЧНmin = 0,007 + (0,06 × SNPa) + (1,9 × 10-7 × ВНb) - (0,02 × G-CSFc) + + (0,7 × АЧНисходнd)

0,83

15,3

<0,001

АЧНmin = 0,008 + (0,09 × ИФНe) + (1,8 × 10-7 × ВНb) - (0,02 × G-CSFc) + + (0,68 × АЧНисходнd)

0,85

14,9

<0,001

АЧНmin = 0,008 + (0,07 × genHCVf) + (1,9 × 10-7 × ВНb) - (0,02 × G-CSFc) + +  (0,68 × АЧНисходнd)

0,87

14,5

<0,001

АЧНmin = 0,007 + (0,06 × SNPa) + (1,9 × 10-7 × ВНb) - (0,08 × Fg) + (0,67 × × АЧНисходнd)

0,88

12,7

<0,001

АЧНmin = 0,007 + (0,07 × genHCVf) + (1,9 × 10-7 × ВНb) - (0,08 × Fg) + + (0,67 × АЧНисходнd)

0,89

11,9

<0,001

Примечание: a – SNP=1 для лиц с отсутствием гетерозиготного варианта (G/С) однонуклеотидной мутации G911С (rs201991840) гена R к G-CSF, SNP=0 для лиц с наличием гетерозиготного варианта (G/С) однонуклеотидной мутации G911С (rs201991840) гена R к G-CSF; b – уровень вирусной нагрузки* (МЕ/мл); c – сывороточная концентрация эндогенного G-CSF* (пг/мл); d – абсолютное число нейтрофилов в крови* (×109/л); е – ИФН=1 для пациентов, принимающих пегилированные ИФН-α, ИФН=0 для пациентов, принимающих «короткие» ИФН-α; f – genHCV=1 для пациентов c 1-м генотипом HCV, genHCV=0 для пациентов со 2-м и 3-м генотипами HCV; g – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии* (кПа).

* перед началом КПТ.

Оптимальным сочетанием высокого уровня R2 и минимальной трудоемкости определения исходных параметров характеризовалась в данном случае модель:

прогнозируемое значение АЧНmin = 0,007 + (0,07×genHCV) + (1,9×10-7×ВН) - (0,08×F) + (0,67×АЧНисходн),

где genHCV=1 для пациентов c 1-м генотипом HCV, genHCV=0 для пациентов со 2-м и 3-м генотипами HCV; ВН – исходный уровень вирусной нагрузки (МЕ/мл); F – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии (кПа) и АЧНисходн – абсолютное число нейтрофилов в крови (×109/л) перед началом КПТ.

Именно поэтому при разработке способа прогноза нейтропении у больных ХГС, получающих КПТ (Патент РФ №2570342, 2015 г.), представленная модель была выбрана как наиболее удобная для практического применения.

В соответствии с указанным способом полученные прогнозируемые значения АЧНmin <1,3×109/л свидетельствуют с достоверностью р<0,05 о наличии высокого риска развития нейтропении у больных ХГС, получающих противовирусную терапию. Причем расчетные значения АЧНmin от 1,3×109/л до 1,0×109/л позволяют прогнозировать развитие легкой, от 0,99×109/л до 0,75×109/л – умеренной, от 0,74×109/л до 0,5×109/л – тяжелой и <0,5×109/л – крайне тяжелой степени нейтропении.

С целью более точного определения у больных ХГС риска развития тяжелых форм КПТ-ассоциированной нейтропении дополнительно был использован метод логистической регрессии, итогом которого явилось построение следующей математической модели:

PN = logit [1,01 - (2,11 × WBCисходн) + (0,91 × F)];

пороговый уровень вероятности = 0,31,

где РN – вероятность развития тяжелой и крайне тяжелой степени КПТ-ассоциированной нейтропении; logit – logit-преобразование модели; WBCисходн – содержание лейкоцитов в крови перед началом КПТ (×109/л); F – исходный показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии (кПа). Проведенный ROC-анализ подтвердил высокую значимость данной модели: AUC=0,9651.

При разработке способа прогноза КПТ-ассоциированной тромбоцитопении мы изучили характер ассоциативных связей минимального уровня тромбоцитов (Трmin), зафиксированного у больных ХГС за весь период КПТ, с рядом исходных показателей.

Проведенный корреляционный анализ выявил у пациентов сильную прямую связь Трmin с исходным уровнем тромбоцитов в крови (PLT) (r=0,65) и умеренную обратную связь с уровнем ВН (r=-0,35). В соответствии с U-критерием Манна – Уитни, достоверно более высокие значения Трmin отмечались у лиц, получавших «короткие» ИФН-α (р<0,05).

Максимально значимые многофакторные модели линейной регрессии, позволяющие определять у больных ХГС прогнозируемое значение Трmin., представлены на табл. 3.

Таблица 3

Многофакторные модели линейной регрессии для прогнозируемого значения Трmin у больных ХГС

Многофакторные модели линейной регрессии

R2

 

MAPE

(%)

р

 

Трmin = -55,1 - (0,55 × THPOa) + (132,3 × SNPb) + (0,64 × PLTисходнc)

0,48

19,7

<0,001

Трmin = -55,3 - (3,41 × 10-5 × ВНd) + (131,2 × SNPb) + (0,62×PLTисходнc)

0,51

19,3

<0,001

Трmin = -74,8 - (0,54 × THPOa) + (12,58 × Fe) + (0,6 × PLTисходнc)

0,56

17,3

<0,001

Трmin = -74,9 - (3,4 × 10-5 × ВНd) + (12,56 × Fe) + (0,61 × PLTисходнc)

0,56

17,3

<0,001

Примечание: a – сывороточная концентрация эндогенного тромбопоэтина* (пг/мл); b – SNP=1 для лиц с отсутствием однонуклеотидной мутации 515W/L (rs121913615) гена MPL, SNP=0 для лиц с наличием однонуклеотидной мутации 515W/L (rs121913615) гена MPL; c – содержание тромбоцитов в крови* (×109/л); d – уровень вирусной нагрузки* (МЕ/мл); е – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии* (кПа).

* перед началом КПТ.

Сочетание высокого уровня R2 и практической доступности используемых параметров позволило нам при разработке способа прогноза тромбоцитопении у больных ХГС, получающих КПТ (Патент РФ №2567818, 2015 г.), остановиться на модели:

прогнозируемое значение Трmin = -74,9 - (3,4×10-5×ВН) + (12,56×F) + (0,61 × PLTисходн),

где ВН – исходный уровень вирусной нагрузки (МЕ/мл), F – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии (кПа) и PLTисходн – содержание тромбоцитов в крови (×109/л) перед началом КПТ.

В соответствии с указанным способом полученные прогнозируемые значения Трmin <150,0×109/л свидетельствуют с достоверностью р<0,05 о наличии высокого риска развития тромбоцитопении у больных ХГС, получающих противовирусное лечение. Причем расчетные значения Трmin от 75,0×109/л до 150,0×109/л позволяют прогнозировать развитие легкой, от 50,0×109/л до 75,0×109/л – умеренной и <50,0×109/л – тяжелой степени тромбоцитопении.

В процессе построения нелинейных логистических регрессий, выполненного с целью определения у больных ХГС риска возникновения тяжелой степени КПТ-ассоциированной тромбоцитопении, наиболее информативными прогностическими параметрами оказались исходное содержание тромбоцитов в крови и, в отличие от линейных моделей, пол пациента:

PT = logit [130,7 - (0,79 × PLTисходн) - (1,93 × S)];

пороговый уровень вероятности = 0,54,

где РТ – вероятность развития тяжелой степени КПТ-ассоциированной тромбоцитопении; logit – logit-преобразование модели; PLTисходн – содержание тромбоцитов в крови перед началом КПТ (×109/л); S=1 для лиц мужского пола, S=0 для лиц женского пола. Графические характеристики ROC-кривой подтвердили высокую значимость данной модели: AUC=0,9965.

Заключение. Предложенные способы прогноза гематологических осложнений КПТ у больных ХГС позволяют с высокой вероятностью определять ожидаемые в ходе противовирусной терапии значения Hbmin, АЧНmin и Трmin, а также оценивать риск развития тяжелых форм анемии, нейтропении и тромбоцитопении. При этом разработанные модели логистической регрессии, обладающие более высокой чувствительностью, рекомендуется использовать в качестве скринингового теста для определения у больных ХГС риска развития тяжелых форм гематологических осложнений КПТ. Многофакторные же модели линейной регрессии характеризуются более высокой специфичностью, а потому их целесообразно применять на следующем этапе прогностической процедуры для исключения возможных ложноположительных результатов.


Библиографическая ссылка

Амбалов Ю.М., Донцов Д.В., Пройдаков М.А. СПОСОБЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ГЕМАТОЛОГИЧЕСКИХ ОСЛОЖНЕНИЙ КОМБИНИРОВАННОЙ ПРОТИВОВИРУСНОЙ ТЕРАПИИ У БОЛЬНЫХ ХРОНИЧЕСКИМ ГЕПАТИТОМ С // Современные проблемы науки и образования. – 2016. – № 5. ;
URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=25182 (дата обращения: 19.03.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674