Characteristics of Patients with Hereditary Transthyretin Amyloid Polyneuropathy and Chronic Idiopathic Axonal Polyneuropathy in Russia: PRIMER Study Results

Cover Page

Cite item

Abstract

Introduction. Hereditary transthyretin amyloidosis with polyneuropathy (hATTR-PN) is a severe progressive hereditary disease. Even with the availability of genetic testing for transthyretin (TTR) gene variants, timely hATTR-PN diagnosis remains challenging due to a great variability in its clinical presentation. Patients with hATTR-PN are often misdiagnosed with chronic idiopathic axonal polyneuropathy (CIAP).

The objective of our study is to describe the baseline electrophysiological, clinical, and demographic characteristics of hATTR-PN and CIAP patients and to establish patients' pre-selection criteria for genetic testing.

Materials and methods. Retrospective analysis was performed in 42 hATTR-PN patients and 58 CIAP patients (according to diagnosis defined in medical records from 1 January 2017 to 1 March 2024). Demographic, clinical, and electrophysiological data were collected at diagnosis. To identify factors influencing the likelihood of the hATTR-PN presence, a logistic regression model including clinically relevant variables was developed.

Results. The mean age of hATTR-PN and CIAP patients was 57.7 and 60.9 years, respectively. As compared with CIAP patients, those with hATTR-PN more frequently exhibited gait disturbances (64.3% vs 37.9%), autonomic (47.6% vs 12.1%), cardiac (35.7% vs 10.3%) and gastrointestinal symptoms (64.3% vs 12.1%), unintentional weight loss (45.2% vs 12.1%), and heart failure with preserved ejection fraction (26.2% vs 6.9%). Peripheral nerve conduction scores were also lower in the hATTR-PN group. In predicting hATTR-PN, the logistic regression model had a sensitivity of 91% and a specificity of 97%.

Conclusion. Demographic, clinical, and electrophysiological characteristics of patients with hATTR-PN and CIAP were described. Based on the screening data, it is feasible to predict hATTR-PN in CIAP patients with relatively high accuracy, sensitivity, and specificity.

About the authors

Natalya A. Suponeva

Research Center of Neurology

Author for correspondence.
Email: suponeva@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0003-3956-6362

Dr. Sci. (Med.), Corresponding Member of RAS, Director of the Institute of Neurorehabilitation and Restorative Technologies

Russian Federation, Moscow

Olga E. Zinovieva

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: suponeva@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0001-5937-9463

Dr. Sci. (Med.), Professor, Department of nervous system diseases and neurosurgery, N.V. Sklifosovsky Institute of Clinical Medicine

Russian Federation, Moscow

Fatima R. Stuchevskaya

Medical Center “Reavita Med SPb”; City Multidisciplinary Hospital No. 2; First Pavlov State Medical University of St. Petersburg

Email: suponeva@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0003-3181-4229

Cand. Sci. (Med.), Associate Professor, Neurology department, neurologist, Head, Neurological department No. 3

Russian Federation, Saint Petersburg; Saint Petersburg; Saint Petersburg

Tatyana G. Sakovets

Republican Clinical Hospital; Kazan State Medical University

Email: suponeva@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-0713-9836

Cand. Sci. (Med.), Associate Professor, Neurology and rehabilitation department, neurologist

Russian Federation, Kazan; Kazan

Darya A. Grishina

Research Center of Neurology

Email: suponeva@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-7924-3405

Cand. Sci. (Med.), Head, Center for Peripheral Nervous System Diseases, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Maria S. Kazieva

Research Center of Neurology

Email: suponeva@neurology.ru
ORCID iD: 0009-0007-5683-0934

neurologist

Russian Federation, Moscow

Elvira I. Safiulina

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

Email: suponeva@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-1233-7626

Cand. Sci. (Med.), neurologist

Russian Federation, Moscow

Anton P. Soloviev

AstraZeneca Pharmaceuticals LLC

Email: suponeva@neurology.ru
ORCID iD: 0009-0001-3407-7220

medical advisor

Russian Federation, Moscow

Evgenia A. Zorina

AstraZeneca Pharmaceuticals LLC

Email: suponeva@neurology.ru
ORCID iD: 0009-0004-9283-5714

Head, Therapeutic direction

Russian Federation, Moscow

References

  1. Luigetti M., Romano A., Di Paolantonio A. et al. Diagnosis and treatment of hereditary transthyretin amyloidosis (hATTR) polyneuropathy: current perspectives on improving patient care. Ther. Clin. Risk Manag. 2020;16:109–123. doi: 10.2147/TCRM.S219979
  2. Адян Т.А., Поляков А.В. Наследственный транстиретиновый амилоидоз. Нервно-мышечные болезни. 2019;9(4):12–25. Adyan T.A., Polyakov A.V. Hereditary transthyretin amyloidosis. Neuromuscular Diseases. 2019;9(4):12–25. doi: 10.17650/2222-8721-2019-9-4-12-25
  3. Rowczenio D.M., Noor I., Gillmore J.D. et al. Online registry for mutations in hereditary amyloidosis including nomenclature recommendations. Hum. Mutat. 2014;35(9):E2403–E2412. doi: 10.1002/humu.22619
  4. Adams D., Koike H., Slama M., Coelho T. Hereditary transthyretin amyloidosis: a model of medical progress for a fatal disease. Nat. Rev. Neurol. 2019;15(7):387–404. doi: 10.1038/s41582-019-0210-4
  5. Adams D., Ando Y., Beirão J.M. et al. Expert consensus recommendations to improve diagnosis of ATTR amyloidosis with polyneuropathy. J. Neurol. 2021;268(6):2109–2122. doi: 10.1007/s00415-019-09688-0
  6. Vélez-Santamaría V., Nedkova-Hristova V., Morales de la Prida M., Casasnovas C. Hereditary transthyretin amyloidosis with polyneuropathy: monitoring and management. Int. J. Gen. Med. 2022;15:8677–8684. doi: 10.2147/IJGM.S338430
  7. Planté-Bordeneuve V., Said G. Familial amyloid polyneuropathy. Lancet Neurol. 2011;10(12):1086–1097. doi: 10.1016/S1474-4422(11)70246-0
  8. Schmidt H., Cruz M.W., Botteman M.F. et al. Global epidemiology of transthyretin hereditary amyloid polyneuropathy: a systematic review. Amyloid. 2017;24(sup1):111–112. doi: 10.1080/13506129.2017.1292903
  9. Schmidt H.H., Waddington-Cruz M., Botteman M.F. et al. Estimating the global prevalence of transthyretin familial amyloid polyneuropathy. Muscle Nerve. 2018;57(5):829–837. doi: 10.1002/mus.26034
  10. Gertz M., Adams D., Ando Y. et al. Avoiding misdiagnosis: expert consensus recommendations for the suspicion and diagnosis of transthyretin amyloidosis for the general practitioner. BMC Fam. Pract. 2020;21(1):198. doi: 10.1186/s12875-020-01252-4
  11. Conceição I., González-Duarte A., Obici L. et al. “Red-flag” symptom clusters in transthyretin familial amyloid polyneuropathy. J. Peripher. Nerv. Syst. 2016;21(1):5–9. doi: 10.1111/jns.12153
  12. Hanewinckel R., van Oijen M., Ikram M.A., van Doorn P.A. The epidemiology and risk factors of chronic polyneuropathy. Eur. J. Epidemiol. 2016;31(1):5–20. doi: 10.1007/s10654-015-0094-6
  13. Adams D. Recent advances in the treatment of familial amyloid polyneuropathy. Ther. Adv. Neurol. Disord. 2013;6(2):129–139. doi: 10.1177/1756285612470192
  14. Супонева Н.А., Юсупова Д.Г., Жирова Е.С. и др. Валидация модифицированной шкалы Рэнкина (the modified Rankin Scale, mRS) в России. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2018;10(4):36–39. Suponeva N.A., Yusupova D.G., Zhirova E.S. et al. Validation of the modified Rankin Scale in Russia. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2018;10(4):36–39. doi: 10.14412/2074-2711-2018-4-36-39
  15. Арестова А.С., Мельник Е.А., Зайцев А.Б. и др. Шкала «Этиология и лечение воспалительной нейропатии» (Inflammatory Neuropathy Cause and Treatment, INCAT) для оценки степени инвалидизации у больных хронической воспалительной демиелинизирующей полинейропатией: лингвокультурная адаптация в России. Нервно-мышечные болезни. 2021;11(4):26–33. Arestova А.S., Melnik Е.А., Zaytsev A.B. et al. Inflammatory Neuropathy Cause and Treatment (INCAT) Scale for the assessment of disability level in patients with chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy: linguocultural ratification in Russia. Neuromuscular Diseases. 2021;11(4):26–33. doi: 10.17650/2222-8721-2021-11-4-26-33
  16. Tozza S., Severi D., Spina E. et al. A compound score to screen patients with hereditary transthyretin amyloidosis. J. Neurol. 2022;269(8):4281–4287. doi: 10.1007/s00415-022-11056-4
  17. Warendorf J.K., van der Star G.M., Dooijes D. et al. Red flags and adjusted suspicion index for distinguishing hereditary transthyretin amyloid polyneuropathy from idiopathic axonal polyneuropathy. Neurol. Sci. 2023;44(10):3679–3685. doi: 10.1007/s10072-023-06859-w
  18. Никитин С.С., Бардаков С.Н., Супонева Н.А. и др. Фенотипическая гетерогенность и особенности диагностики транстиретинового амилоидоза с полинейропатией. Нервно-мышечные болезни. 2021;11(3):12–36. Nikitin S.S., Bardakov S.N., Suponeva N.A. et al. Phenotypic heterogeneity and diagnostic features of transthyretin amyloidosis with polyneuropathy. Neuromuscular Diseases. 2021;11(3):12–36. doi: 10.17650/2222-8721-2021-11-3-12-36

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Suponeva N.A., Zinovieva O.E., Stuchevskaya F.R., Sakovets T.G., Grishina D.A., Kazieva M.S., Safiulina E.I., Soloviev A.P., Zorina E.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».