Роль молекулярно-генетических факторов в формировании клинического типа у пациентов с нейрофиброматозом 2-го типа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Нейрофиброматоз 2-го типа – наследственное заболевание, предрасполагающее к развитию множественных опухолей центральной и периферической нервной системы. Заболевание характеризуется значительной вариабельностью клинической картины; количество новообразований, их локализация и скорость роста во многом определяют тяжесть течения. Однако оценка скорости опухолевого роста предполагает наличие последовательного ряда инструментальных исследований, проведенных в определенном диапазоне времени, что не всегда доступно на момент первичного обращения. В настоящем исследовании на основании количественных (возраст дебюта, возраст осмотра) и качественных (большое количество интракраниальных опухолей, большое количество спинальных опухолей, тяжесть неврологической симптоматики, мозаичный статус генетического варианта) характеристик была разработана альтернативная классификация клинических подтипов нейрофиброматоза 2-го типа. Наличие статистически значимых различий (p-value = 0.037) в представленности прогностических классов по Halliday между группами, выделенными при помощи предложенной классификации, позволяет сделать заключение о возможности интеграции данного подхода в клиническую практику.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

К. О. Карандашева

Медико-генетический научный центр им. академика Н.П. Бочкова

Автор, ответственный за переписку.
Email: vstrel@list.ru
Россия, Москва, 115522

Е. С. Макашова

Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко; Московский клинический научно-практический центр им. А.С. Логинова

Email: vstrel@list.ru
Россия, Москва, 125047; Москва, 111123

Ф. А. Агеева

Медико-генетический научный центр им. академика Н.П. Бочкова

Email: vstrel@list.ru
Россия, Москва, 115522

К. И. Аношкин

Медико-генетический научный центр им. академика Н.П. Бочкова

Email: vstrel@list.ru
Россия, Москва, 115522

П. А. Спарбер

Медико-генетический научный центр им. академика Н.П. Бочкова

Email: vstrel@list.ru
Россия, Москва, 115522

А. О. Боровиков

Медико-генетический научный центр им. академика Н.П. Бочкова

Email: vstrel@list.ru
Россия, Москва, 115522

П. А. Васильев

Медико-генетический научный центр им. академика Н.П. Бочкова

Email: vstrel@list.ru
Россия, Москва, 115522

М. С. Пащенко

Медико-генетический научный центр им. академика Н.П. Бочкова

Email: vstrel@list.ru
Россия, Москва, 115522

А. С. Танас

Медико-генетический научный центр им. академика Н.П. Бочкова

Email: vstrel@list.ru
Россия, Москва, 115522

В. В. Стрельников

Медико-генетический научный центр им. академика Н.П. Бочкова

Email: vstrel@list.ru
Россия, Москва, 115522

Список литературы

  1. Coy S., Rashid R., Stemmer-Rachamimov A., Santagata S. An update on the CNS manifestations of neurofibromatosis type 2 // Acta Neuropathologica. 2020. V. 139. P. 643–665. https://doi.org/10.1007/s00401-019-02029-5
  2. Eldridge R., Parry D.M., Kaiser-Kupfer M.I. Neurofibromatosis 2 (NF2): Clinical heterogeneity and natural history based on 39 individuals in 9 families and 16 sporadic cases // Am. J. Hum. Genet.1991. V. 49. № 4. P. 133–133.
  3. Evans D.G., Huson S.M., Donnai D. et al. A genetic study of type 2 neurofibromatosis in the United Kingdom. I. Prevalence, mutation rate, fitness, and confirmation of maternal transmission effect on severity // J. Med. Genet. 1992. V. 29. № 12. P. 841–846. https://doi.org/10.1136/jmg.29.12.841
  4. Ragge N.K. Clinical and genetic patterns of neurofibromatosis 1 and 2 // British J. Ophthalmology. 1993. V. 77. № 10. P. 662–672.
  5. Parry D.M., Eldridge R., Kaiser-Kupfer M.I. et al. Neurofibromatosis 2 (NF2): Clinical characteristics of 63 affected individuals and clinical evidence for heterogeneity // Am. J. Med. Genet. 1994. V. 52. № 4. P. 450–461. https://doi.org/10.1002/ajmg.1320520411
  6. Ruttledge M.H., Andermann A.A., Phelan C.M. et al. Type of mutation in the neurofibromatosis type 2 gene (NF2) frequently determines severity of disease // Am. J. Med. Genet. 1996. V. 59. № 2. P. 331–342.
  7. Baser M.E., Kuramoto L., Woods R. et al. The location of constitutional neurofibromatosis 2 (NF2) splice site mutations is associated with the severity of NF2 // J. Med. Genet. 2005. V. 42. № 7. P. 540–546. https://doi.org/10.1136/jmg.2004.029504
  8. Baser M.E., Wallace A.J., Strachan T., Evans D.G. Clinical and molecular correlates of somatic mosaicism in neurofibromatosis 2 // J. Med. Genet. 2000. V. 37. № 7. P. 542–543. https://doi.org/10.1136/jmg.37.7.542
  9. Selvanathan S.K., Shenton A., Ferner R. et al. Further genotype–phenotype correlations in neurofibromatosis 2 // Clin. Genet. 2010. V. 77. № 2. P. 163–170. https://doi.org/10.1111/j.1399-0004.2009.01315.x
  10. Halliday D., Emmanouil B., Pretorius P. et al. Genetic Severity Score predicts clinical phenotype in NF2 // J. Med. Genet. 2017. V. 54. № 10. P. 657–664. https://doi.org/10.1136/jmedgenet-2017-104519
  11. Bettegowda C., Upadhayaya M., Evans D.G. et al. Genotype-phenotype correlations in neurofibromatosis and their potential clinical use // Neurology. 2021. V. 97. № 7. Suppl. 1. P. S91–S98. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000012436
  12. Ahlawat S., Fayad L.M., Khan M.S. et al. Current whole-body MRI applications in the neurofibromatoses: NF1, NF2, and schwannomatosis // Neurology. 2016. V. 87. № 7. Suppl 1. P. S31–S39. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000002929
  13. Gugel I., Grimm F., Teuber C. et al. Management of NF2-associated vestibular schwannomas in children and young adults: Influence of surgery and clinical factors on tumor volume and growth rate // J. Neurosurgery: Pediatrics. 2019. V. 24. № 5. P. 584–592. https://doi.org/10.3171/2019.6.PEDS1947
  14. Baser M.E., Friedman J.M., Joe H. et al. Empirical development of improved diagnostic criteria for neurofibromatosis 2 // Genet. in Medicine. 2011. V. 13. № 6. P. 576–581. https://doi.org/10.1097/GIM.0b013e318211faa9
  15. Evans D.G. Neurofibromatosis type 2 // Handbook Clin. Neurology. 2015. V. 132. P. 87–96. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-62702-5.00005-6 github.com/kkarandasheva/AmpliSep
  16. Рыжкова О.П., Кардымон О.Л., Прохорчук Е.Б. и др. Руководство по интерпретации данных последовательности ДНК человека, полученных методами массового параллельного секвенирования (MPS) (редакция 2018, версия 2) // Мед. генетика. 2019. Т. 18. № 2. С. 3–23. https://doi.org/10.25557/2073-7998.2019.02.3-23
  17. Richards S., Aziz N., Bale S. et al. Standards and guidelines for the interpretation of sequence variants: A joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology // Genet. in Medicine. 2015. V. 17. №. 5. P. 405–423 https://doi.org/10.1038/gim.2015.30
  18. Lê S., Josse J., Husson F. FactoMineR: An R package for multivariate analysis // J. Stat. Software. 2008. V. 25. P. 1–18. https://doi.org/10.18637/jss.v025.i01
  19. Josse J., Husson F. missMDA: A package for handling missing values in multivariate data analysis // J. Stat. Software. 2016. V. 70. P. 1–31. https://doi.org/10.18637/jss.v070.i01 https://cran.r-project.org/package=factoextra
  20. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. N. Y.: Springer-Verlag. 2016. 213 p. ISBN 978-3-319-24277-4 https://CRAN.R-project.org/package=ggpubr
  21. Godel T., Bäumer P., Farschtschi S. et al. Peripheral nervous system alterations in infant and adult neurofibromatosis type 2 // Neurology. 2019. V. 93. №. 6. P. e590–e598. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000007898
  22. Louvrier C., Pasmant E., Briand-Suleau A. et al. Targeted next-generation sequencing for differential diagnosis of neurofibromatosis type 2, schwannomatosis, and meningiomatosis // Neuro-Oncology. 2018. V. 20. № 7. P. 917-929. https://doi.org/110.1093/neuonc/noy009

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Возрастная характеристика исследуемой выборки и результаты молекулярно-генетического тестирования. а – распределение возраста клинического дебюта (зеленым) и возраста на момент осмотра (желтым) в исследуемой выборке, длина сегмента соответствует длительности течения заболевания; б – плотность распределения длительности течения заболевания; в – частота встречаемости различных типов мутации в исследуемой выборке, включая герминальные (оранжевым) и мозаичные (синим) генетические варианты; г – частота семейных и спорадических случаев, включая герминальные (оранжевым) и мозаичные (синим) генетические варианты.

Скачать (265KB)
Метаданные
3. Рис. 2. FAMD клинических особенностей выборки (возраст дебюта, возраст на момент осмотра, тяжесть неврологической симптоматики, наличие более 10 интракраниальных опухолей, наличие более 10 опухолей в спинном мозге (СМ), представленность мутации в организме). а – каждая точка соответствует пациенту, отдельные панели характеризуют выборку (1) по наличию более 10 интракраниальных опухолей, выборку (2) – по наличию более 10 опухолей в спинном мозге, (3) – по представленности патогенного аллеля в организме, (4) – по тяжести неврологического статуса. Серые точки соответствуют отсутствию информации по конкретному признаку; б, в – вклад исследуемых признаков в измерения 1 и 2; г, д, – положение признаков в координатах проекции.

Скачать (438KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Сравнение выделенных групп распространенности опухолевого процесса. а – FAMD клинических особенностей выборки. Красный цвет соответствует группе 1, желтый – группе 2, синий – группе 3. Квадратная форма маркера соответствует пациенту с герминативной мутацией, круглая – с мозаичной; б – распределение возраста дебюта в выделенных группах; в – распределение возраста осмотра в выделенных группах; г – возраст клинического дебюта, возраст осмотра, длительность течения заболевания для различных категорий по Halliday в выделенных группах. Оранжевый квадратный маркер соответствует герминальным вариантам, синий круглый – мозаичным.

Скачать (207KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».