Біомаркери після черепно-мозкової травми в контексті моторного прогнозу | Український Медичний Часопис

Черепно-мозкова травма залишається однією з провідних причин стійкої інвалідизації та тривалого неврологічного дефіциту. Для клініцистів одним із найскладніших завдань є раннє прогнозування відновлення моторних функцій, що визначає реабілітаційну тактику. Останнім часом значну увагу привертають біомаркери як потенційні інструменти об’єктивізації прогнозу. Мета: узагальнити сучасні дані щодо діагностичної та прогностичної цінності біологічних (кров, ліквор) та інструментальних біомаркерів після черепно-мозкової травми з акцентом на їхню роль у передбаченні моторного відновлення. Результати. Проаналізовано роль біохімічних маркерів (NfL, GFAP, UCH-L1, Tau, S100B, BDNF) та інструментальних методів (дифузійно-тензорна магнітно-резонансна томографія, транскраніальна магнітна стимуляція). Показано, що більшість біохімічних маркерів відображають загальну тяжкість ушкодження, але не мають достатньої специфічності для прогнозування саме моторних функцій. Натомість інструментальні методи, що оцінюють цілісність кортикоспінального тракту, демонструють вищу прогностичну цінність, проте потребують стандартизації. Висновок. На сучасному етапі жоден біомаркер не має достатньої доказової бази для рутинного індивідуального прогнозу. Їх використання доцільно розглядати переважно в дослідницькому контексті та в комплексі з клінічними шкалами.

Вступ

Черепно-мозкова травма (ЧМТ) є складним ушкодженням центральної нервової системи, клінічні наслідки якого можуть суттєво відрізнятися навіть у пацієнтів із подібною тяжкістю первинного ураження [1]. Дані великих когортних і популяційних досліджень переконливо свідчать: траєкторії відновлення після ЧМТ є надзвичайно індивідуальними [2, 3]. При цьому саме відновлення моторних функцій значною мірою визначає рівень автономності пацієнта, потребу в тривалій реабілітації та якість життя в цілому [4]. Попри прогрес у нейровізуалізації та реабілітаційних технологіях, раннє індивідуальне прогнозування моторного відновлення залишається обмеженим. У цьому контексті інтерес до біомаркерів як потенційно об’єктивних показників ушкодження головного мозку та відновлювальних процесів є закономірним [5].

Класифікація біомаркерів після ЧМТ

У сучасній літературі біомаркери після ЧМТ прийнято умовно поділяти на біологічні та інструментальні [6]. Біологічні маркери відображають ступінь аксонального, нейронального або гліального ушкодження, а також активність процесів запалення та нейропластичності. Інструментальні біомаркери ґрунтуються на кількісній оцінці структурної та функціональної цілісності моторних шляхів за допомогою методів нейровізуалізації та нейрофізіологічного дослідження.

Біологічні біомаркери: що вони можуть і чого не можуть

Нейрофіламент-лайт

Нейрофіламент-лайт (NfL) сьогодні є одним із найбільш досліджених маркерів дифузного аксонального ушкодження. Підвищення його рівня у крові та лікворі достовірно корелює з тяжкістю ЧМТ та загальним функціональним результатом [7–9]. Водночас у клінічній практиці важливо пам’ятати: NfL відображає глобальний ступінь аксонального ушкодження і не дозволяє ізольовано оцінити стан кортикоспінального тракту. Саме це суттєво обмежує його цінність для прогнозування моторного відновлення.

GFAP та UCH-L1

GFAP і UCH-L1 добре зарекомендували себе як біомаркери ушкодження головного мозку в гострий період та використовуються для стратифікації пацієнтів і ухвалення рішень щодо нейровізуалізації [10, 11]. Проте на сьогодні вони залишаються маркерами загальної тяжкості ушкодження, а не специфічними індикаторами потенціалу відновлення рухових функцій.

Тау-білок і S100B

Тау-білок асоціюється з аксональним ушкодженням, однак результати досліджень щодо його прогностичної ролі після ЧМТ є суперечливими [12]. S100B, попри його практичне значення для виключення показань до комп’ютерної томографії при легкій ЧМТ, не має моторної специфічності і не може використовуватися для прогнозування рухових результатів [13]. Маркери запалення та нейропластичності BDNF, інтерлейкін (IL-6) та фактор некрозу пухлин (TNF)-α відображають активність нейрозапальних і нейропластичних процесів. Хоча окремі дослідження демонструють зв’язок між цими маркерами та функціональним відновленням, їх прогностична цінність щодо моторних результатів залишається експериментальною [14, 15].

Інструментальні біомаркери: ближче до клініки

Дифузійно-тензорна МРТ

Дифузійно-тензорна магнітно-резонансна томографія (МРТ) з оцінкою фракційної анізотропії кортикоспінального тракту є одним із найбільш перспективних підходів до прогнозування моторного відновлення. Більшість досліджень свідчать, що зниження фракційної анізотропії асоціюється з гіршими моторними результатами та повільнішим відновленням функції верхньої кінцівки і ходи [16–18]. Разом із тим відсутність стандартизованих порогових значень і значна міжцентрова варіабельність поки що стримують широке клінічне впровадження цього методу.

Моторні викликані потенціали

Моторні викликані потенціали, отримані за допомогою транскраніальної магнітної стимуляції, розглядаються як функціональний індикатор збереженості кортикоспінального тракту. Їх наявність у ранній період після ЧМТ асоціюється з вищою ймовірністю моторного відновлення, хоча відсутність потенціалів не виключає пізнішого функціонального покращення [19].

Інші інструментальні методи

Соматосенсорні викликані потенціали, кількісна електроенцефалографія та функціональна МРТ у стані спокою дозволяють оцінювати функціональну організацію мозкових мереж, однак наразі залишаються переважно дослідницькими інструментами з низьким рівнем доказовості [20–22].

Що кажуть міжнародні рекомендації?

Великі міжнародні ініціативи CENTER-TBI та TRACK-TBI визнають перспективність біомаркерів для стратифікації тяжкості ЧМТ та наукових досліджень, однак утримуються від їх використання для індивідуального прогнозування моторного відновлення [6, 10]. Рекомендації National Institute for Health and Care Excellence (NICE) та Brain Trauma Foundation підтримують застосування окремих біомаркерів для ухвалення рішень щодо нейровізуалізації, але не включають їх до алгоритмів моторного прогнозу. Показово, що в низці редакційних та консенсусних публікацій наголошується на необхідності обережної інтерпретації біомаркерних даних і уникнення передчасних клінічних висновків, які можуть негативно впливати на реабілітаційні рішення та очікування пацієнтів [23, 24].

Реабілітаційні наслідки прогнозування моторного відновлення

Для лікаря-реабілітолога прогностична інформація щодо моторного відновлення має безпосереднє практичне значення. Вона впливає на формування реабілітаційної стратегії, маршрутизацію пацієнтів і дозування інтенсивності втручань [25]. Водночас надмірно песимістичний прогноз, сформульований на ранньому етапі, може призвести до зниження інтенсивності реабілітації та демотивації пацієнта і його родини [26].

Маршрутизація пацієнтів

Прогноз часто використовується для визначення оптимального реабілітаційного маршруту — від ранньої стаціонарної нейрореабілітації до амбулаторних програм або довготривалої підтримки. Важливо, щоб ці рішення ґрунтувалися на динамічній оцінці, а не на одиничних показниках.

Дозування інтенсивності реабілітації

Сучасні огляди підкреслюють необхідність індивідуалізованого дозування інтенсивності реабілітаційних втручань із регулярною переоцінкою стану пацієнта, а не орієнтації на фіксований ранній прогноз [27].

Етичні аспекти комунікації прогнозу

Комунікація прогнозу після ЧМТ є складним етичним завданням. Вона повинна враховувати психологічний стан пацієнта та його родини, підкреслювати динамічність процесу відновлення й потенціал нейропластичності та уникати категоричних формулювань, які можуть обмежувати реабілітаційні можливості [28].

Висновок

Біомаркери після ЧМТ, безперечно, є перспективним напрямом сучасних досліджень. Проте на сьогодні вони не відповідають критеріям доказової медицини для раннього індивідуального прогнозування моторного відновлення. Міжнародні рекомендації розглядають їх переважно як дослідницькі інструменти. У реабілітаційній практиці прогностичні рішення мають ґрунтуватися на мультимодальній оцінці, динамічному спостереженні та етичній комунікації прогнозу з пацієнтом і його родиною, що повністю узгоджується з сучасними клінічними рекомендаціями [29, 30].

Фінансування

Стаття підготовлена в рамках бюджетного фінансування ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького».

Конфлікт інтересів

Автори заявляють про відсутність конфлікту інтересів.

Внесок авторів

Задорожна Б.В. — генераторка ідеї, супровід під час написання статті, написання статті.

Шевага В.М. — співгенератор ідеї, супровід під час написання статті, аналіз проблеми.

Задорожний А.М. — співгенератор ідеї, супровід під час написання статті, аналіз проблеми, підготовка статті до друку, оформлення джерел літератури.

Список використаної літератури

1. Maas A.I.R., Menon D.K., Adelson P.D. et al. (2022) Traumatic brain injury: progress and challenges in prevention, clinical care, and research. Lancet Neurol., 21(11): 1000–1032. DOI: 10.1016/S1474-4422(21)00379-X.
2. Wilson L., Stein H.R., Teasdale G. et al. (2023) Global, regional, and national burden of traumatic brain injury and spinal cord injury, 1990–2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet Neurol., 22(5): 445–456. DOI: 10.1016/S1474-4422(23)00084-1.
3. Steyerberg E.W., Wiegers E., Sewalt C. et al. (2019) Case-mix, care pathways, and outcomes in patients with traumatic brain injury in CENTER-TBI: A European prospective, multicentre, longitudinal, cohort study. PLoS Med., 16(10): e1002953. DOI: 10.1371/journal.pmed.1002953.
4. Yue J.K., Robinson C.K., Burke J.F. et al. (2020) Apolipoprotein E epsilon 4 (APOE-ε4) Genotype is Associated with Decreased 6-Month Verbal Memory Performance after Mild Traumatic Brain Injury. J. Neurotrauma, 37(17): 190–202. DOI: 10.1089/neu.2019.6737.
5. Zetterberg H., Blennow K. (2020) Fluid biomarkers for mild traumatic brain injury and related conditions. Nat. Rev. Neurol., 16(5): 273–285. DOI: 10.1038/s41582-020-0356-8.
6. Al Nimer F., Thelin E., Nyström H. et al. (2021) Comparative diagnostic and prognostic value of serum biomarkers in mild traumatic brain injury. Neurology, 97(2): e164–e172. DOI: 10.1212/WNL.0000000000012214.
7. Olivera A., Lejbman N., Jeromin A. et al. (2020) Peripheral Total Tau in Military Personnel Who Sustained Traumatic Brain Injuries During Deployment. JAMA Neurol., 77(9): 1–9. (Published on-line). DOI: 10.1001/jamaneurol.2020.25741.
8. Bazarian J.J., Biberthaler P., Welch R.D. et al. (2018) Serum GFAP and UCH-L1 for prediction of absence of intracranial injuries on head CT (ALERT-TBI): a multicentre observational study. Lancet Neurol., 17(9): 782–789. DOI: 10.1016/S1474-4422(18)30231-X.
9. Papa L., Abdel-Mottaleb F., Ramirez J. et al. (2022) Performance of Glial Fibrillary Acidic Protein in Detecting Traumatic Intracranial Lesions on Computed Tomography in Children and Youth With Mild Head Trauma. JAMA Neurol., 79(10): 980–987. DOI: 10.1001/jamaneurol.2022.2754.
10. Gill J., Latour L., Diaz-Arrastia R. et al. (2020) Glial fibrillary acidic protein elevations relate to neuroimaging abnormalities after mild TBI. Brain Inj., 34(1): 101–112. DOI: 10.1080/02699052.2019.1709597.
11. Undén J., Sjölund J., Calcagnile O. (2021) S100B and Neuron Specific Enolase in Mild Traumatic Brain Injury: A Validation Study of the Scandinavian Guidelines. J. Neurotrauma, 38(3): 250–258. DOI: 10.1089/neu.2020.7334.
12. Gan Z.S., Stein S.C., Swanson R. et al. (2020) Blood Biomarkers for Traumatic Brain Injury: A Quantitative Assessment of Diagnostic and Prognostic Accuracy. Front. Neurol., 11: 23. DOI: 10.3389/fneur.2020.00023.
13. McAllister T.W., McCrea M.A. (2020) Long-Term cognitive and neuropsychiatric consequences of repetitive concussion and head-impact exposure. J. Athl. Train., 55(9): 971.
14. Hulkower M.B., Poliak D.B., Rosenbaum S.B. et al. (2013) A decade of DTI in traumatic brain injury: 10 years and 100 articles later. AJNR Am. J. Neuroradiol., 34(11): 2064–2074. DOI: 10.3174/ajnr.A3395.
15. Dennis E.L., Taylor B.A., Johnson P.J. et al. (2021) Diverging white matter trajectories in children after traumatic brain injury: the social outcomes of brain injury in kids (SOBIK) study. Brain, 144(1): 234–246. DOI: 10.1093/brain/awaa379.
16. Palacios E.M., Yuh E.L., Mac Donald C.L. et al. (2023) Resting-state functional connectivity alterations in the acute to subacute stage of mild traumatic brain injury: A TRACK-TBI study. Neuroimage Clin., 38: 103112. DOI: 10.1016/j.nicl.2023.103112.
17. Bagnato S., Boccagni C., Sant’Angelo A. et al. (2021) Prognostic value of motor evoked potentials in prolonged disorders of consciousness. Clin. Neurophysiol., 132(1): 125–134. DOI: 10.1016/j.clinph.2020.10.021.
18. Edlow B.L., Claassen J., Schiff N.D., Greer D.M. (2021) Recovery from disorders of consciousness: mechanisms, prognosis and emerging therapies. Lancet Neurol., 20(2): 135–147. DOI: 10.1016/S1474-4422(20)30400-5.
19. Liu J., Zhang X., Zhang Y. et al. (2023) Transcranial Magnetic Stimulation for the Treatment of Disorders of Consciousness: A Review. Brain Sci., 13(1): 112. DOI: 10.3390/brainsci13010112.
20. Kondziella D., Bender A., Diserens K. et al. (2020) European Academy of Neurology guideline on the diagnosis of coma and other disorders of consciousness. Eur. J. Neurol., 27(5): 741–756. DOI: 10.1111/ene.14151.
21. Eapen B.C., Cifu D.X. (2022) Rehabilitation after Traumatic Brain Injury. In: Braddom’s Physical Medicine and Rehabilitation. Elsevier, pp. 849–866.
22. Sveen U., Røe C., Sigurdardottir S. et al. (2022) Rehabilitation outcomes 10 years after moderate-to-severe traumatic brain injury. Disabil. Rehabil., 44: 1–9. DOI: 10.1080/09638288.2020.1773940.
23. Min J.H., Kim M., Choo Y.J. et al. (2022) Predictors of Functional Recovery after Traumatic Brain Injury: A 5-Year Follow-up Study. Brain Neurorehabil., 15(1): e14. DOI: 10.12786/bn.2022.15.e14.
24. Katz D.I., Polyak M., Coughlan D. et al. (2021) Practice guideline update recommendations summary: Disorders of consciousness: Report of the Guideline Development, Dissemination, and Implementation Subcommittee of the American Academy of Neurology; the American Congress of Rehabilitation Medicine; and the National Institute on Disability, Independent Living, and Rehabilitation Research. Arch. Phys. Med. Rehabil., 102(1): 173–183. DOI: 10.1016/j.apmr.2020.07.020.
25. Levin H.S., Temkin N.R., Barber J. et al. (2021) Association of Sex and Age With Mild Traumatic Brain Injury-Related Symptoms: A TRACK-TBI Study. JAMA Netw. Open, 4(4): e213046. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2021.3046.
26. Edlow B.L. et al. (2021) Practice guideline update recommendations summary: Disorders of consciousness. Neurology, 96(2): 53–61. DOI: 10.1212/WNL.0000000000011116.
27. Wilson L., Stewart W., Dams-O’Connor K. et al. (2017) The chronic and evolving neurological consequences of traumatic brain injury. Lancet Neurol., 16(10): 813–825. DOI: 10.1016/S1474-4422(17)30279-X.
28. McCrea M., Yakushin S., Wang Y. et al. (2020) Functional Outcomes Over the First Year After Mild Traumatic Brain Injury: A TRACK-TBI Study. JAMA Netw. Open, 3(1): e1919771. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2019.19771.
29. Maas A.I.R., Menon D.K., Steyerberg E.W. et al. (2017) Traumatic brain injury: integrated approaches to improve prevention, clinical care, and research. Lancet Neurol., 16(12): 987–1048. DOI: 10.1016/S1474-4422(17)30371-X.
30. Carney N., Totten A.M., O’Reilly C. et al. (2017) Guidelines for the Management of Severe Traumatic Brain Injury, Fourth Edition. Neurosurgery, 80(1): 6–15. DOI: 10.1227/NEU.0000000000001432.

Інформація про авторів:

Задорожна Божена Володимирівна — докторка медичних наук, професорка кафедри сімейної медицини, кардіології та медицини невідкладних станів ФПДО ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького», Львів, Україна. ORCID: 0000-0001-6717-5233. Е-mail: [email protected]

Шевага Володимир Миколайович — доктор медичних наук, професор кафедри неврології ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького», Львів, Україна. ORCID: 0000-0003-2402-1829

Задорожний Андрій Михайлович — кандидат медичних наук, доцент кафедри інфекційних хвороб ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького», Львів, Україна. ORCID: 0000-0002-1116-2836

Information about the authors:

Zadorozhna Bozhena V. — MD, Professor at the Department of Family Medicine, Cardiology and Emergency Medicine, FPGE, Lviv, Ukraine. ORCID: 0000-0001-6717-5233. Е-mail: [email protected]

Shevaga Volodymyr M. — MD, Professor at the Department of Neurology, State non-profit enterprise «Danylo Halytsky National Medical University in Lviv», Lviv, Ukraine. ORCID: 0000-0003-2402-1829

Zadorozhny Andriі M. — Associate Professor at the Department of Infectious Diseases, State non-profit enterprise «Danylo Halytsky National Medical University in Lviv», Lviv, Ukraine. ORCID: 0000-0002-1116-2836

Надійшла до редакції/Received: 06.01.2026
Прийнято до друку/Accepted: 12.01.2026