Кластерный анализ иммунологических показателей сыворотки крови пациентов с болезнью Паркинсона

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследование биологических особенностей пациентов, в том числе их иммунных реакций, в рамках отдельных нозологических форм является важным шагом в направлении персонализированной диагностики и лечения. Особый интерес в этом плане представляет болезнь Паркинсона (БП) как одно из наиболее распространенных возрастзависимых нейродегенеративных заболеваний.

Целью исследования явилось определение иммунофенотипов пациентов с БП при помощи кластерного анализа.

Материалы и методы. Объектом математического анализа служила база данных 46 пациентов с БП. В качестве классифицирующих признаков использовали уровень функционально связанных воспалительных маркеров: энзиматическая активность лейкоцитарной эластазы (ЛЭ), функциональная активность α1-протеиназного ингибитора (α1-ПИ), уровень аутоантител к S-100b и основного белка миелина.

Результаты. Использование нескольких алгоритмов кластерного анализа данных позволило получить для анализируемых иммунологических маркеров устойчивые решения из двух кластеров. Для пациентов 1-го кластера характерен высокий уровень активности ЛЭ и низкий уровень функциональной активности α1-ПИ, что свидетельствует о недостаточности антипротеолитической емкости сыворотки крови и является неблагоприятным прогностическим фактором в плане дальнейшего развертывания в ткани мозга патологического процесса, ассоциированного с воспалением. Для пациентов 2-го кластера характерно повышение в сыворотке крови функциональной активности α1-ПИ, уровня аутоантител к S-100b и снижение активности ЛЭ по сравнению с 1-м кластером, что свидетельствует о дисрегуляции воспалительной реакции, связанной с недостаточной дегрануляционной активностью нейтрофилов, а повышенный уровень аутоантител к нейроантигену S100b характеризует наиболее тяжёлые поражения нервной системы.

Заключение. Результаты кластерного анализа позволили выделить два иммунофенотипа у пациентов с БП, что свидетельствует о том, что фенотипически сходная картина может определяться различными спектрами иммунных показателей. Полученные данные послужат основой для разработки иммунологического подхода к персонализированной диагностике и терапии.

Об авторах

Татьяна Павловна Клюшник

ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»

Email: simonov1951@rambler.ru
Россия, Москва

Анатолий Никифорович Симонов

ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»

Автор, ответственный за переписку.
Email: simonov1951@rambler.ru
Россия, Москва

Любовь Васильевна Андросова

ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»

Email: simonov1951@rambler.ru
Россия, Москва

Наталия Васильевна Пономарева

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: simonov1951@rambler.ru
Россия, Москва

Сергей Николаевич Иллариошкин

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: simonov1951@rambler.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Sita G., Hrelia P., Tarozzi A. Morroni F.Isothiocyanatesare promising compounds against oxidative stress, neuroinflammation and cell death that may benefit neurodegeneration in Parkinson's disease. Int J MolSci 2016; 17: pii: E1454. doi: 10.3390/ijms17091454. PMID: 27598127.
  2. Xu L., He D., Bai Y.Microglia-mediated inflammation and neurodegenerative disease. MolNeurobiol 2016; 53: 6709–6715. doi: 10.1007/s12035-015-9593-4. PMID: 26659872.
  3. Del-Bel E., Bortolanza M., Dos-Santos-Pereira M. et al. L-DOPA-induced dyskinesia in Parkinson's disease: Are neuroinflammation and astrocytes key elements? Synapse 2016; 70: 479–500. doi: 10.1002/syn.21941. PMID: 27618286.
  4. De Virgilio A., Greco A., Fabbrini G. et al. Parkinson's disease: Autoimmunity and neuroinflammation. Autoimmun Rev 2016; 15: 1005–1011. doi: 10.1016/j.autrev.2016.07.022. PMID: 27497913.
  5. Zhou S., Du X., Xie J., Wang J. Interleukin-6 regulates iron-related proteins through c-Jun N-terminal kinase activation in BV2 microglial cell lines. PLoS One 2017; 12: e0180464. doi: 10.1371/journal.pone.0180464. PMID: 28672025.
  6. Chen L., Mo M., Li G. et al. The biomarkers of immune dysregulation and inflammation response in Parkinson disease. Transl Neurodegener 2016; 5: 16. doi: 10.1186/s40035-016-0063-3. PMID: 27570618.
  7. Dzamko N., Gysbers A., Perera G. et al. Toll-like receptor 2 is increased in neurons in Parkinson's disease brain and may contribute to alpha-synuclein pathology. ActaNeuropathol 2017; 133: 303–319. doi: 10.1007/s00401-016-1648-8. PMID: 27888296.
  8. Wang W., Nguyen L.T., Burlak C. et al.Caspase-1 causes truncation and aggregation of the Parkinson's disease-associated protein α-synuclein. Proc Natl Acad Sci USA 2016; 113: 9587–9592. doi: 10.1073/pnas.1610099113. PMID: 27482083.
  9. Zhang G., Xia Y., Wan F. et al. New perspectives on roles of alpha-synuclein in Parkinson's disease. Front Aging Neurosci 2018; 10: 370. doi: 10.3389/fnagi.2018.00370. PMID: 30524265.
  10. Ransohoff R.M. How neuroinflammation contributes to neurodegeneration. Science 2016; 353: 777–783. doi: 10.1126/science.aag2590. PMID: 27540165.
  11. Kustrimovic N., Marino F., Cosentino M. Peripheral immunity, immunoaging and neuroinflammation in Parkinson's disease. Curr Med Chem 2018. doi: 10.2174/0929867325666181009161048. PMID: 30306855.
  12. Alam Q., Alam M.Z., Mushtaq G. et al. Inflammatory process in Alzheimer's and Parkinson's diseases: central role of cytokines. Curr Pharm Des 2016; 22: 541–548. PMID: 26601965.
  13. Kim R., Kim H.J., Kim A. et al. Peripheral blood inflammatory markers in early Parkinson's disease. J Clin Neurosci 2018; 58: 30–33. doi: 10.1016/j.jocn.2018.10.079. PMID: 30454693.
  14. Клюшник Т.П., Андросова Л.В., Михайлова Н.М.и др. Системные воспалительные маркеры при возрастном когнитивном снижении и болезни Альцгеймера. Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова 2017; 117(7): 74–79. doi: 10.17116/jnevro20171177174-79. PMID: 28805765.
  15. Доценко В.Л., Нешкова Е.А., Яровая Г.А. Выявление лейкоцитарной эластазы человека из комплекса с плазменным α1-протеиназным ингибитором по её энзиматической активности с синтетическим субстратом. Вопросы медицинской химии 1994; 40(3): 20–25.
  16. Нартикова В.Ф., Пасхина T.С. Унифицированный метод определения активности альфа-1-антитрипсина и альфа-2-макроглобулина в сыворотке (плазме)крови человека. Вопросы медицинской химии 1979; 25(4): 494–499.
  17. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. М., 1977. 128 с.
  18. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М., 1989. 607 с.
  19. Шитиков В.К., Мастицкий С.Э. Классификация, регрессия, и другие алгоритмы DataMining с использованием R [Электронный ресурс]. 2017. URL: https://github.com/ranalytics/data-mining
  20. Клюшник Т.П., Андросова Л.В., Зозуля С.А. и др. Сравнительный анализ воспалительных маркеров при эндогенных и непсихотических психических расстройствах. Сибирский вестник психиатрии и наркологии 2018; 2(99): 64–69. doi: 10.26617/1810-3111-2018-2(99)-64-69.
  21. Mantovani A., Cassatella M.A., Costantini C., Jaillon S. Neutrophils in the activation and regulation of innate and adaptive immunity. Nat Rev Immunol 2011; 11: 519–531. doi: 10.1038/nri3024. PMID: 21785456.
  22. Kolaczkowska E., Kubes P.Neutrophil recruitment and function in health and inflammation. Nat Rev Immunol 2013; 13: 159–175. doi: 10.1038/nri3399. PMID: 23435331.
  23. Mayadas T.N., Cullere X., Lowell C.A. The multifaceted functions of neutrophils. Annu Rev Pathol 2014; 9: 181–218. doi: 10.1146/annurev-pathol-020712-164023. PMID: 24050624.
  24. Hampton H.R., Chtanova T.The lymph node neutrophil. Semin Immunol 2016; 28: 129–136. doi: 10.1016/j.smim.2016.03.008. PMID: 27025975.
  25. Pham C.T.Neutrophil serine proteases fine-tune the inflammatory response. Int J Biochem Cell Biol 2008; 40: 1317–1333. doi: 10.1016/j.biocel.2007.11.008. PMID: 18180196.
  26. Кравцов А.Л., Шмелькова Т.П.Секреторная дегрануляция нейтрофилов как триггер воспаления и регулятор иммунного ответа: роль сериновых лейкоцитарных протеаз и протеолитически активируемых рецепторов. Эпидемиология и вакцинопрофилактика 2011; 1(56): 79–87.
  27. Симонов А.Н., Клюшник Т.П., Андросова Л.В. и др. Кластерный анализ воспалительных маркеров при расстройствах адаптации. Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова 2018; 118(7): 59–66.doi: 10.17116/jnevro20181187159. PMID: 30132459.
  28. Клюшник Т.П., Зозуля С.А., Андросова Л.B. и др. Лабораторная диагностика в мониторинге пациентов с эндогенными психозами («Нейро-Иммуно-Тест»). М., 2016. 32 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Klyushnik T.P., Simonov A.N., Androsova L.V., Ponomareva N.V., Illarioshkin S.N., 2019

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77-83204 от 12.05.2022.


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах