Биохимические маркеры скорости репаративных процессов у пациентов с инфильтративным туберкулезом легких

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Эффективность химиотерапии при инфильтративном туберкулезе легких (ТЛ) определяется своевременностью и адекватностью лечения, а скорость репаративных изменений легочной паренхимы связана с эффективностью терапии. Различные классы протеиназ участвуют в ремоделировании внеклеточного матрикса посредством деградации его компонентов, а также в воспалительной реакции, регулируя ряд провоспалительных цитокинов. Целью данного исследования было определить взаимосвязь направленности репаративных изменений с показателями системы протеиназы/ингибиторы у пациентов инфильтративным туберкулезом легких (ИТЛ) с различной лекарственной устойчивостью (ЛУ) штаммов Mycobacterium tuberculosis (МБТ) к противотуберкулезным препаратам (ПТП). Материалы и методы. Ретроспективное исследование включало 60 и 55 пациентов с впервые выявленным ИТЛ, выделяющих лекарственно-чувствительные (ЛЧ) и лекарственно-устойчивые (ЛУ) штаммы возбудителя к ПТП соответственно. Абациллирование с закрытием полости распада по окончании интенсивной фазы терапии рассматривали как выраженную положительную динамику, а с сохранением полости распада — как замедленную динамику процесса репарации. В сыворотке крови определяли уровни матриксных металлопротеиназ ММП-1, ММП-3, ММП-8, ММП-9 и их ингибитора ТИМП-1, нейтрофильной эластазы (НЭ), альфа-2-макроглобулина (МГ) и протеиназного ингибитора (ПИ). Применяли Statistica 10.0 и R. Результаты. Структура воспалительного ответа организма при ИТЛ определялась не только различной резистентностью возбудителя, но и объемом поражения. Пациенты с ограниченным и распространенным процессом, выделяющие ЛЧ штаммы возбудителя составили I и II группу, а ЛУ — III и IV группу соответственно. Согласно дискриминантному анализу в оценке прогноза репарации в I и II группах определяющим являлось число нейтрофилов с уровнями протеиназ ММП-8, ММП-9 (I группа) или с уровнями ингибиторов ТИМП-1 и ПИ (II группа). В III и IV группах прогнозирование возможно только по сочетанию биохимических данных (уровни протеиназ) с результатами лучевых методов исследования (отсутствие/наличие полостных изменений). Выводы. Комбинации из показателей системы протеиназы/ингибиторы информативны в оценке скорости репаративных изменений при ИТЛ и различаются не только в зависимости от ЛЧ штаммов МБТ к ПТП, но и от объема поражения легочной паренхимы. Различия в комбинациях показателей обусловлены давностью специфического процесса.

Об авторах

Диляра Салиевна Эсмедляева

ФГБУ Санкт-Петербургский НИИ фтизиопульмонологии Министерства здравоохранения

Автор, ответственный за переписку.
Email: diljara-e@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9841-0061

к.б.н., старший научный сотрудник отдела фундаментальной медицины 

Россия, Санкт-Петербург

Нина Петровна Алексеева

ФГБОУ ВО Санкт-Петербургский государственный университет

Email: ninaalexeyeva@mail.ru

к.ф.-м.н., доцент кафедры статистического моделирования математико-механического факультета 

Россия, Санкт-Петербург

Марина Евгеньевна Дьякова

ФГБУ Санкт-Петербургский НИИ фтизиопульмонологии Министерства здравоохранения

Email: marinadyakova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7810-880X

д.б.н., старший научный сотрудник отдела фундаментальной медицины 

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Алексеева Н.П., Горлова И.А., Бондаренко Б.Б. Возможности прогнозирования возникновения артериальной гипертензии на основе метода проективной классификации // Артериальная гипертензия. 2017. Т. 23, № 5. С. 472–480. [Alekseeva N.P., Gorlova I.A., Bondarenko B.B. Forecasting hypertension risk based on the method of projective classification. Arterial’naya gipertenziya = Arterial Hypertension, 2017, vol. 23, no. 5, pp. 472–480. (In Russ.)] doi: 10.18705/1607-419X-2017-23-5-472-480
  2. Веремеенко К.Н., Голобородько О.П., Кизим А.И. Протеолиз в норме и при патологии. Киев: Здоровье, 1988. 319 c. [Veremeenko K.N., Goloborod’ko O.P., Kizim A.I. Proteolysis is normal and with pathology. Kiev: Zdorov’e, 1988. 319 p. (In Russ.)]
  3. Гаврилов П.В., Баулин И.А., Лукина О.В. Стандартизованная интерпретация и контроль выявленных одиночных образований в легких по системе lung imaging reporting and data system (lung-rads™) // Медицинский альянс. 2017. № 3. С. 17–27. [Gavrilov P.V., Baulin I.A., Lukina O.V. Standardized interpretation and control of identified single lung nodule by the Lung Imaging Reporting and Data System (Lung-RADS™). Meditsinskii al’yans = Medical Alliance, 2017, no. 3, pp. 17–27 (In Russ.)]
  4. Ерохин В.В. О некоторых механизмах патогенеза туберкулеза // Туберкулез и болезни легких. 2009. Т. 86, № 11. С. 3–8. [Erokhin V.V. About some mechanisms of tuberculosis pathogenesis . Tuberkulez i bolezni legkikh = Tuberculosis and Lung Diseases, 2009, vol. 86, no. 11, pp. 3–8. (In Russ.)]
  5. Мишин В.Ю. Химиотерапия туберкулеза легких // Пульмонология. 2008. Т. 3. С. 5–14. [Mishin V.Yu. Chemotherapy of pulmonary tuberculosis Pul’monologiya = Pulmonology, 2008, vol. 3, pp. 5–14. (In Russ.)] doi: 10.18093/0869-0189-2008-0-3-5-14
  6. Пильник Г.В., Ханин А.Л., Башева С.А. Непосредственные и отдаленные результаты лечения впервые выявленных больных деструктивным туберкулезом легких с применением комплексной физиотерапии // Вестник современной клинической медицины. 2017. Т. 10, вып. 3. С. 38–43. [Pil’nik G.V., Khanin A.L., Basheva S.A. Immediate and long-term results of treatment of newly diagnosed patients with destructive pulmonary tuberculosis using complex physiotherapy. Vestnik sovremennoi klinicheskoi meditsiny = Bulletin of Modern Clinical Medicine, 2017, vol. 10, iss. 3, pp. 38–43. (In Russ.)] doi: 10.20969/VSKM.2017.10(3).38-43
  7. Эсмедляева Д.С., Алексеева Н.П., Сапожникова Н.В., Дьякова М.Е., Перова Т.Л., Кирюхина Л.Д., Журавлев В.Ю. Система матриксные металлопротеиназы/ингибиторы при инфильтративном туберкулезе легких и ее роль в оценке интенсивной фазы лечения // Биомедицинская химия. 2016. Т. 62, № 5. С. 593–598. [Esmedlyaeva D.S., Alekseeva N.P., Sapozhnikova N.V., D’yakova M.E., Perova T.L., Kiryukhina L.D., Zhuravlev V.Yu. The system of matrix metalloproteinases/inhibitors in infiltrate pulmonary tuberculosis and its function for assessment of the intensive phase of treatment. Biomeditsinskaya khimiya = Biomedicinskaya Khimiya, 2016, vol. 62, no. 5, pp. 593–598. (In Russ.)] doi: 10.18097/PBMC20166205593
  8. Cabral-Pacheco G.A., Garza-Veloz I., Castruita-De la Rosa C., Ramirez-Acuña J.M., Perez-Romero B.A., Guerrero-Rodriguez J.F., Martinez-Avila N., Martinez-Fierro M.L. The roles of matrix metalloproteinases and their inhibitors in human diseases. Int. J. Mol. Sci., 2020, vol. 21, no. 24: 9739. doi: 10.3390/ijms21249739
  9. De Melo M.G., Mesquita E.D., Oliveira M.M., Silva-Monteiro C., Silveira A.K., Malaquias T.S., Dutra T.C., Galliez R.M., Kritski A.L., Silva E.C. Imbalance of NET and alpha-1-antitrypsin in tuberculosis patients is related with hyper inflammation and severe lung tissue damage. Front. Immunol., 2019, vol. 9: 3147. doi: 10.3389/fimmu.2018.03147
  10. Hrabec E., Strek M., Zieba M., Kwiatkowska S. Circulation level of matrix metalloproteinase-9 is correlated with disease severity in tuberculosis patients. Int. J. Tuberc. Lung Dis., 2002, vol. 6, no. 8, pp. 713–719.
  11. Kumar N.P., Moideen K., Nancy A., Viswanathan V., Thiruvengadam K., Sivakumar S., Hissar S., Nair D., Banurekha V.V., Kornfeld H., Babu S. Association of plasma matrix metalloproteinase and tissue inhibitors of matrix metalloproteinase levels with adverse treatment outcomes among patients with pulmonary tuberculosis. JAMA Netw. Open, 2020, vol. 3, no. 12: e2027754. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.27754
  12. Lee H.S., Kim W.J. The role of matrix metalloproteinase in inflammation with a focus on infectious diseases. Int. J. Mol. Sci., 2022, vol. 23, no. 18: 10546. doi: 10.3390/ijms231810546
  13. Liu Z., Zhou X., Shapiro S.D., Shipley J.M., Twining S.S., Diaz L.A., Senior R.M., Werb Z. The serpin alpha1-proteinase inhibitor is a critical substrate for gelatinase B/MMP-9 in vivo. Cell, 2000, vol. 102, no. 5, pp. 647–655. doi: 10.1016/s0092-8674(00)00087-8
  14. Muefong C., Owolabi O., Donkor S., Charalambous S., Mendy J., Sey I., Bakuli A., Rachow A., Geldmacher C., Sutherland J. Major neutrophil-derived soluble mediators associate with baseline lung pathology and post-treatment recovery in tuberculosis patients. Front. Immunol., 2021, vol. 23, no. 12: 740933. doi: 10.3389/fimmu.2021.740933
  15. Ong C., Elkington P., Brilha S., Ugarte-Gil C., Tome-Esteban M., Tezera L., Pabisiak P., Moores R., Sathyamoorthy T., Patel V., Gilman R., Porter J., Friedland J. Neutrophil-derived MMP-8 drives AMPK-dependent matrix destruction in human pulmonary tuberculosis. PLoS Pathog., 2015, vol. 11, no. 5: e1004917. doi: 10.1371/journal.ppat.1004917
  16. Panteleev A.V., Nikitina I.Y., Burmistrova I.A., Kosmiadi G.A., Radaeva T.V., Amansahedov R.B., Sadikov P.V., Serdyuk Y.V., Larionova E.E., Bagdasarian T.R., Chernousova L.N., Ganusov V.V., Lyadova I.V. Severe tuberculosis in humans correlates best with neutrophil abundance and lymphocyte deficiency and does not correlate with antigen-specific CD4 T-cell response. Front. Immunol., 2017, vol. 8: 963. doi: 10.3389/fimmu.2017.00963
  17. Rockwood N., du Bruyn E., Morris T., Wilkinson R.J. Assessment of treatment response in tuberculosis. Expert Rev. Respir. Med., 2016, vol. 10, no. 6, pp. 643–654. doi: 10.1586/17476348.2016.1166960
  18. Sonbol H.S. Extracellular matrix remodeling in human disease. J. Microsc. Ultrastruct., 2018, vol. 6, no. 3, pp. 123–128. doi: 10.4103/jmau.jmau_4_18
  19. Ugarte-Gil C., Elkington P., Gilman R., Coronel J., Tezera L., Bernabe-Ortiz A., Gotuzzo E., Friedland J., Moore D. Induced sputum MMP-1, -3 & -8 concentrations during treatment of tuberculosis. PLoS One, 2013, vol. 8, no. 4: e61333. doi: 10.1371/journal.pone.0061333
  20. Visser L., Blout E.R. The use of p-nitrophenyl N-tert-butyloxycarbonyl-L-alaninate as substrate for elastase. Biochim. Biophys. Acta, 1972, vol. 268, no. 1, pp. 257–260. doi: 10.1016/0005-2744(72)90223-9

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Эсмедляева Д.С., Алексеева Н.П., Дьякова М.Е., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».