Клинический разбор в общей медицине

Clinical review for general practice
ISSN (Print) 2713-2552
ISSN (Online) 2782-5671
  • Главная
  • О журнале
  • Архив
  • Контакты
Левый блок
Полноэкранный режим > Архив > 2024 > Том 5, №11 (2024) > Метаболомные изменения при ревматоидном артрите: фокус на генно-инженерную биологическую терапию

Метаболомные изменения при ревматоидном артрите: фокус на генно-инженерную биологическую терапию

Для цитирования:


  • Аннотация
  • Об авторе
  • Список литературы

Аннотация

Актуальность. Ревматоидный артрит (РА) – это системное хроническое аутоиммунное заболевание, сопровождающееся эрозивно-деструктивным поражением суставов и ведущее к их анкилозированию, а также поражению других органов и систем. Основными целями лечения РА являются снижение выраженности болевого синдрома, замедление темпа прогрессирования заболевания и улучшение качества жизни пациентов. Несмотря на достижения в понимании РА, на сегодняшний день обнаружено мало клинически значимых биомаркеров для диагностики и контроля эффективности лекарственной терапии РА. Результаты научных исследований продемонстрировали, что в основе патогенеза РА лежат сложные биохимические реакции, в которых участвуют многочисленные метаболиты, возникающие в результате нарушений метаболических путей. Общий метаболизм РА не полностью изучен, и надежные метаболические маркеры для определения эффективности лечения на клеточно-молекулярном уровне в настоящее время отсутствуют. Метаболомика – это наука, которая изучает промежуточные и конечные продукты обмена веществ в организме на основании количественной оценки уровней и динамики различных метаболитов в биологических образцах (кровь, моча и синовиальная жидкость). Она может служить важным инструментом ранней диагностики РА, однако влияние лекарственной терапии на общий метаболизм до сих пор до конца не изучено.
Цель. Выявить изменения метаболомного профиля у пациентов с РА на фоне генно-инженерной биологической терапии.
Материалы и методы. Участники исследования были разделены на 3 группы: в группу пациентов с РА, не получающих противоревматическую терапию (РА de novo), были включены 14 человек, в группу пациентов, находящихся на генно-инженерной биологической терапии (РА-ГИБП), – 16 человек и в группу контроля (здоровые добровольцы) – 15 человек. Исследование метаболитов плазмы крови было проведено с помощью сверхэффективной жидкостной хроматографии в сочетании с тройным квадрупольным анализатором. Выполнен корреляционный анализ значимых метаболитов в трех группах больных с активностью заболевания по DAS28, уровнем С-реактивного белка и скорости оседания эритроцитов, наличием ревматоидного фактора и антител к циклическому цитруллинсодержащему пептиду.
Результаты. При сравнении метаболитов у больных во всех трех группах выявлено статистическое значимое различие уровней лейцина/изолейцина (р=0,010), метаболитов триптофана: кинеуринов (р<0,001), орнитина (р<0,001), фенилаланина (р<0,001), валина (р=0,022), длинноцепочных ацилкарнитинов С14, С14-ОН, С16-1, С18 (<0,001), – пролина (р<0,001), глутамина (р<0,001), тирозина (р<0,001). Нами было выявлено статистическое различие в группах РА de novo и РА-ГИБП между метаболитами: фенилаланин (р=0,018), валин (р=0,026), метаболитами триптофана – кинеурины (р=0,047), лейцин/изолейцин (р=0,047), при этом уровень метаболитов группы РА-ГИБП (тирозина и триптофана, орнитина, пролина) был близок к группе здоровых добровольцев.
Заключение. Метаболомика позволяет идентифицировать метаболиты, наиболее связанные с заболеванием, в частности с РА, что открывает новые возможности для повышения точности диагностики и персонификации терапии.
Ключевые слова: ревматоидный артрит, метаболомное профилирование, метаболиты, биомаркеры.

Об авторе

Л.М. Мусаева, И.В. Меньшикова, С.А. Апполонова, К.М. Шестакова

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва, Россия
musaeva-93@mail.ru

Список литературы

1. Мазуров В.И. и др. Клиническая ревматология. Руководство для врачей. 2021.
Mazurov V.I. et al. Clinical Rheumatology. Guide for Physicians. 2021 (in Russian).
2. Wolfe AM, Kellgren JH, Masi AT. The epidemiology of rheumatoid arthritis: a review. II. Incidence and diagnostic criteria. Bull Rheum Dis 1968;19:524-9.
3. Silman AJ, Pearson JE. Epidemiology and genetics of rheumatoid arthritis. Arthritis Res 2002;4:S265-S272. DOI: 10.1186/ar578
4. Gabriel SE, Michaud K. Epidemiological studies in incidence, prevalence, mortality, and comorbidity of the rheumatic diseases. Arthritis Res Ther 2009;11:229. DOI: 10.1186/ar2669
5. Pashanova OV, Lopatina NB, Krivosheev SA, Baranova NY. Comparative Analysis of Approaches and Treatment Results of Patients with Early and Nonearly Rheumatoid Arthritis. Open Access Maced J Med Sci 2019;7(17):2802-6.
6. Keystone EC, Kavanaugh AF, Sharp JT et al. Radiographic, clinical, and functional outcomes of treatment with adalimumab (a human anti-tumor necrosis factor monoclonal antibody) in patients with active rheumatoid arthritis receiving concomitant methotrexate therapy: a randomized, placebo-controlled, 52-week trial. Arthritis Rheum 2004;50(5):1400-11.
7. Weinblatt ME, Kremer JM, Bankhurst AD et al. A trial of etanercept, a recombinant tumor necrosis factor receptor: Fc fusion protein, in patients with rheumatoid arthritis receiving methotrexate. N Engl J Med 1999;340(4):253-9.
8. Gavigan K, Nowell WB, Serna MS et al. Barriers to treatment optimization and achievement of patients’ goals: perspectives from people living with rheumatoid arthritis enrolled in the ArthritisPower registry. Arthritis Res Ther 2020;22(1):4.
9. Crowson CS, Rahman MU, Matteson EL. Which measure of inflammation to use? A comparison of erythrocyte sedimentation rate and C-reactive protein measurements from randomized clinical trials of golimumab in rheumatoid arthritis. J Rheumatol 2009;36(8):1606-10.
10. Беленков Ю.Н., Привалова Е.В., Кожевникова М.В. и др. Метаболомное профилирование больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Кардиология. 2018;58(9):59-62.
Belenkov Yu.N., Privalova E.V., Kozhevnikova M.V. et al. Metabolomic Profiling of Patients With Cardiovascular Diseases. Kardiologiia. 2018;58(9):59-62 (in Russian).
11. Madsen R, Lundstedt T, Trygg J. Chemometrics in metabolomics—a review in human disease diagnosis. Anal Chim Acta 2010;659(1-2):23-33.
12. Leichtle AB, Nuoffer JM, Ceglarek U et al. Serum amino acid profiles and their alterations in colorectal cancer. Metabolomics 2012;8(4):643-53.
13. Semerano L, Roméo PH, Boissier MC. Metabolomics for rheumatic diseases: has the time come? Ann Rheum Dis 2015;74(7):1325-6.
14. Ревматоидный артрит. Клинические рекомендации. Утверждены Минздравом России. 2021.
Rheumatoid arthritis. Clinical guidelines. Approved by the Ministry of Health of Russia. 2021 (in Russian).
15. Yang XY, Zheng KD, Lin K et al. Energy Metabolism Disorder as a Contributing Factor of Rheumatoid Arthritis: A Comparative Proteomic and Metabolomic Study. PLoS One 2015;10(7):e0132695.
16. Wrzosek L et al. Microbiota tryptophan metabolism induces aryl hydrocarbon receptor activation and improves alcohol-induced liver injury. Gut 2021;70:1299-308.
17. Genchi A et al. Neural stem cell transplantation in patients with progressive multiple sclerosis: an open-label, phase 1 study. Nat Med 2023. DOI: 10.1038/s41591-022-02097-3
18. Gong Y et al. Metabolic-pathway-based subtyping of triple-negative breast cancer reveals potential therapeutic targets. Cell Metab 2021;33:51–64.e59.
19. Wrzosek L et al. Microbiota tryptophan metabolism induces aryl hydrocarbon receptor activation and improves alcohol-induced liver injury. Gut 2021;70:1299-308.
20. Ogawa T et al. Novel regulation of cardiac branched-chain amino acid metabolism through AMP deaminase: a possible therapeutic target for diabetic cardiomyopathy. Eur Heart J 2020;41:ehaa946.3619.
21. Zhenyukh O, Civantos E, Ruiz-Ortega M et al. High concentration of branched-chain amino acids promotes oxidative stress, inflammation and migration of human peripheral blood mononuclear cells via mTORC1 activation. Free Radic Biol Med 2017;104:
165-77.
22. Neishabouri SH, Hutson SM, Davoodi J. Chronic activation of mTOR complex 1 by branched chain amino acids and organ hypertrophy. Amino Acids 2015;47(6). DOI: 10.1007/s00726-015-1944-y. Epub 2015 Feb 27. PMID: 25721400.
23. Trang LE, Fürst P, Odebäck AC, Lövgren O. Plasma amino acids in rheumatoid arthritis. Scand J Rheumatol 1985;14(4):393-402.
24. Partsch G, Tausch G, Eberl R. Plasma amino acid level in rheumatoid arthritis and ankylosing spondylitis and its variation during age.
Z Rheumatol 1978;37(3-4):105-11.
25. He Z, Liu Z, Gong L. Biomarker identification and pathway analysis of rheumatoid arthritis based on metabolomics in combination with ingenuity pathway analysis. Proteomics 2021;21(11-12):e2100037.
26. Pandhare J, Donald SP, Cooper SK, Phang JM. Regulation and function of proline oxidase under nutrient stress. J Cell Biochem 2009;107(4):759-68.
27. Andonian BJ, Johannemann A, Hubal MJ et al. Altered skeletal muscle metabolic pathways, age, systemic inflammation, and low cardiorespiratory fitness associate with improvements in disease activity following high-intensity interval training in persons with rheumatoid arthritis. Arthritis Res Ther 2021;23(1):187.
28. Marini JC, Didelija IC, Castillo L, Lee B. Plasma arginine and ornithine are the main citrulline precursors in mice infused with arginine-free diets. J Nutr 2010;140(8):1432-7.
29. Curi R, Newsholme P, Procopio J et al. Glutamine, gene expression, and cell function. Front Biosci 2007;12:344-57.
30. Cruzat V, Macedo Rogero M, Noel Keane K et al. Glutamine: Metabolism and Immune Function, Supplementation and Clinical Translation. Nutrients 2018;10(11):1564.
31. McNearney T, Speegle D, Lawand N et al. Excitatory amino acid profiles of synovial fluid from patients with arthritis. J Rheumatol 2000;27(3):739-45.
32. McNearney T, Baethge BA, Cao S et al. Excitatory amino acids, TNF-alpha, and chemokine levels in synovial fluids of patients with active arthropathies. Clin Exp Immunol 2004;137(3):621-7.
33. Dambrova M, Makrecka-Kuka M, Kuka J et al. Acylcarnitines: Nomenclature, Biomarkers, Therapeutic Potential, Drug Targets, and Clinical Trials. Pharmacol Rev 2022;74(3):506-51.
34. McCoin CS, Gillingham MB, Knotts TA et al. Blood cytokine patterns suggest a modest inflammation phenotype in subjects with long-chain fatty acid oxidation disorders. Physiol Rep 2019;7(6):e14037.
35. Vilskersts R, Kuka J, Liepinsh E et al. Methyl-γ-butyrobetaine decreases levels of acylcarnitines and attenuates the development of atherosclerosis. Vascul Pharmacol 2015;72:101-7.

Для цитирования:Мусаева Л.М., Меньшикова И.В., Апполонова С.А., Шестакова К.М. Метаболомные изменения при ревматоидном артрите: фокус на генно-инженерную биологическую терапию. Клинический разбор в общей медицине. 2024; 5 (11): 62–69. DOI: 10.47407/ kr2024.5.11.00518


Журнал предоставляет свободный доступ с возможностью использовать статьи в некоммерческих целях при условии указания авторства в рамках лицензии CC BY-NC-SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.ru)

  • О журнале
  • Редколегия
  • Редакционная этика
  • Авторам
  • Плата за публикацию
  • Порядок рецензирования
  • Контакты
   

oa
crossref
анри


  Индексация

doaj
elibrary_rus.png

Почтовый адрес издателя

127055, Москва, а/я 37

Адрес редакции

115054, Москва, Жуков пр-д, 19, эт. 2, пом. XI


По вопросам публикаций

+7 (495) 926-29-83

id@con-med.ru