Роль показників післяішемічної запальної та нейроавтоімунної відповіді у прогнозуванні тяжкості неврологічного дефіциту в гострий період інсульту

вступ

Використання окремих біохімічних маркерів з прогностичною метою при гострій патології серцево-судинної системи — досить поширений прийом (Georgiadis D. et al., 2000; Boysen G., Christensen H., 2001; Willcox B.J. et al., 2004; da Rocha A.B. et al., 2006). Як прогностичні чинники при ішемічному інсульті найбільш часто застосовують показники гострофазового запалення (лейкоцитоз, гіпертермія, підвищення С-реактивного протеїну (СРП), глюкози, деяких прозапальних цитокінів) та маркери церебрального клітинного пошкодження (Schaarschmidt H. et al., 1994; Selakovic V. et al., 2005).

Чимало публікацій, присвячених дослідженню рівня СРП при інсульті, виявили його прогностичну цінність щодо прогресування та наслідків захворювання (Muir K.W. et al., 1999; Di Nаpoli M. et al., 2000; Tamam Y. et al., 2005). N. Vila та співавтори (2000) виявили зв’язок між підвищенням прозапальних цитокінів, зокрема інтерлейкіну (ІЛ)-6, та клінічним перебігом захворювання, — підвищення його вмісту в плазмі крові (>21,5 пг/мл) та в лікворі (>6,3 пг/ мл) визнано авторами незалежними чинниками раннього неврологічного погіршення незалежно від типу та локалізації ішемічного інсульту. Визначення рівня маркерів нейронального та гліального пошкодження (нейронспецифічної єнолази (НСЄ) та білка S-100 — як самостійно, так і поєднано) використовується для характеристики тяжкості неврологічних порушень при ішемічному інсульті та для його прогнозу (Missler U. et al., 1997; Rasmussen L.S. et al., 1999; Herrmann M., Ehrenreich H., 2003; Selakovic V. et al., 2005).

Попри очевидну стратегічну важливість використання нейробіохімічних маркерів для моніторингу клінічного перебігу, прогнозу наслідків гострих ішемічних порушень мозкового кровообігу, роботи, що проводяться в цьому напрямку, часто фрагментарні, відрізняються, іноді діаметрально, отриманими результатами або характеризуються неоднозначністю їх тлумачення. Аналіз даних літератури свідчить, що не надано належної оцінки ролі нейроавтоімунних реакцій в загальному клініко-діагностичному та прогностичному алгоритмі, рідко можна виявити дослідження, де б визначалися показники нейроавтосенсибілізації разом із маркерами післяішемічного локального запалення (Скворцова В.И. и соавт., 1999; 2001; Рулева Н.Ю., 2004).

Відзначимо, що дослідники практично не використовують для прогнозу показники, отримані в динаміці спостережень, хоча висловлюється припущення, що рівень маркерів локального післяішемічного запалення не лише пов’язаний з величиною осередка ішемії, але й може впливати на «доформування» інфарктного вогнища.

Хоча ряд імунобіохімічних показників вважають інформативними та використовують з прогностичною метою в процесі моніторингу післяішемічної запальної відповіді, не визначено внесок кожного з них у їх сукупності, не розроблено математичної моделі прогнозу, яка б консолідувала найбільш значущі показники місцевого запалення та нейроавтосенсибілізації та давала можливість використання для індивідуального прогнозу наслідків гострого періоду інсульту.

Мета роботи — розробка математичної моделі прогнозу тяжкості неврологічних розладів наприкінці гострого періоду ішемічного інсульту з урахуванням показників запально-нейроімунних процесів і визначення «ваги» кожного чинника для прогнозу.

ОБ’ЄКТ І МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕННЯ

У дослідженні взяли участь 134 хворих з ішемічним інсультом, серед яких 71 жінка та 63 чоловіки віком від 46 до 80 років (середній вік — 62,4±7,5 року), що поступили у відділення не пізніше як через 12 год від початку захворювання.

У дослідження не включали пацієнтів із гострими запальними, автоімунними та онкологічними захворюваннями, інсультом в анамнезі.

Клінічний діагноз формулювали з урахуванням результатів загального та біохімічного аналізів крові, коагулограми, електрокардіограми, офтальмологічного дослідження, рентгеноскопії органів грудної клітки, люмбальної пункції, транскраніальної допплєрографії та дуплексного сканування сонних артерій в екстракраніальному відділі, магнітно-резонансної томографії головного мозку.

Визначення об’єму вогнища ураження проводили за формулою еліпсоїда:

V = 0,52 × А × В × С,

де V — об’єм вогнища ураження, А, В і С — його діаметри, 0,52 — коефіцієнт для підрахунку об’єму неправильного еліпса (Левада О.А., 1999; Сомик К.И. и соавт., 2002).

Тяжкість ішемічного інсульту оцінювали за допомогою шкали NIHSS (National Institutes of Health Stroke Scale, США) (Odderson I.R., 1999).

Хворі контрольної групи отримували максимально уніфіковану терапію із застосуванням антитромботичних препаратів при атеротромботичному та лакунарному інфаркті мозку й антикоагулянтну — при кардіоемболічному інфаркті.

Для визначення рівня СРП, цитокінів, нейроспецифічних білків зразки цільної крові центрифугували при 3000 g протягом 5 хв, сироватку крові заморожували і зберігали до аналізу при температурі –70 °С. Як контроль використовували сироватку крові здорових донорів (12 чоловіків та 13 жінок), середній вік яких становив 57±8 років. Концентрацію СРП визначали в 1-шу добу після розвитку інсульту методом кількісного імуноферментного аналізу з використанням тест-системи фірми «DAI» (США). Концентрацію НСЄ визначали за допомогою набору реактивів для кількісного імуноферментного аналізу у сироватці крові людини «NSE EIA<DIAplus>» виробництва концерну Ф. Хоффман-Ля Рош, Базель, Швейцарія. Концентрацію S100 кальційзв’язуючого протеїну B (S100 calcium binding protein B/ S100B) у сироватці крові визначали за допомогою набору реактивів для кількісного імуноферментного аналізу CanAg S100 EIA «CanAg Diagnostics AB» (Гетеборг, Швеція) на 1-шу, 3-тю та 7-му добу. Концентрацію ІЛ-6, фактора некрозу пухлин (ФНП)-α, ІЛ-4 визначали на 1-шу та 7-му добу після розвитку інсульту методом кількісного імуноферментного аналізу з використанням комерційних наборів тест-системи «Протеиновый контур» (Санкт-Петербург, Росія). Відношення ІЛ-4/ІЛ-6 визначали як цитокіновий індекс (ЦІ)ІЛ-4/ІЛ-6, відношення ІЛ-4/ФНП-α — як ЦІІЛ-4/ФНП-α.

Статистичну обробку результатів клініко-лабораторних та інструментальних досліджень проводили з використанням програм статистичного аналізу SPSS 13.0 для Windows. Статистичний аналіз параметричних даних здійснювали за допомогою критерію Стьюдента, непараметричних даних — U-критерію Манна — Уїтні, критерію Вілкоксона. Обчислювали середню арифметичну (M), середню похибку середньої величини (m), коефіцієнт вірогідності (р). Кореляційний аналіз проводили з обчисленням коефіцієнта кореляції Пірсона (r). Для створення математичної моделі прогнозу нами застосовано множинний регресійний аналіз.

РЕЗУЛЬТАТИ ТА ЇХ ОБГОВОРЕННЯ

Для розрахунку прогнозу бала неврологічного дефіциту на 21-шу добу було створено матрицю, яка містила дані дослідження 69 чинників у 134 хворих у гострий період інсульту на фоні традиційної базисної терапії. Чинниками (предикторами), що впливають на прогноз інсульту вибрані: показник тяжкості неврологічного дефіциту (бал за шкалою NIHSS), показники запально-нейроімунних реакцій, рутинні лабораторні біохімічні показники, пов’язані з гострофазово-запальними процесами, температура тіла, об’єм вогнища ішемії, лінійна швидкість мозкового кровотоку. Враховуючи етапи діагностичного процесу, моделі прогнозу створювали за даними, отриманими на 1-шу, 3-тю, 7-му добу дослідження в цілому для всіх хворих та залежно від висхідної тяжкості неврологічних порушень.

Відсутні в деяких випадках значення показника замінювалися відповідними середніми значеннями.

Для створення математичної моделі нами застосовано множинний регресійний аналіз, за допомогою якого вираховують регресійні коефіцієнти (b) для кожного із предикторів, що дозволяє визначити величину прогнозованого показника (y) (в нашому випадку бал неврологічного дефіциту на 21-шу добу) у певного хворого за конкретних значень предикторів (х) за формулою:

у = b1х1 + b2х2 + … bnхn + а,

де n — кількість незалежних предикторів, позначених як х1 та хn;

а — певна константа;

b — коефіцієнти регресії.

При створенні всіх математичних моделей прогнозу використовували покроковий метод аналізу предикторів. Показником залучення чинника до моделі була статистична значущість 0,05, виводу — 0,1.

Математичну модель прогнозу бала неврологічного дефіциту за NIHSS на 21-шу добу було створено за даними, отриманими в 1-шу, 3-тю та 7-му добу.

З метою прогнозування величини бала неврологічного дефіциту за NIHSS на 21-шу добу проведено «первинне стиснення інформації», тобто відбір найбільш інформативних ознак для побудування математичної моделі, шляхом застосування парного кореляційного аналізу за Пірсоном. Зв’язок із тяжкістю неврологічного стану на 21-шу добу оцінювали за трьома характеристиками: силою, спрямованістю та статистичною значимістю зв’язку. За першою характеристикою зв’язок оцінювали як слабкий (коефіцієнт кореляції <0,3); помірний (коефіцієнт кореляції — від 0,3 до 0,7) та сильний (коефіцієнт кореляції >0,7). За спрямованістю кореляційний зв’язок між балом неврологічного дефіциту на 21-шу добу та предикторами оцінювали як прямий (із зростанням предиктора бал підвищувався) або зворотний (із зростанням предиктора бал знижувався); спрямованість зв’язку визначали за знаком при коефіцієнті кореляції.

Рівень статистичної значущості оцінювали за значенням р: зв’язок визнавали значущим при р<0,05. Після проведення кореляційного аналізу з матриці висхідних даних до наступного аналізу було залучено 18 предикторів або показників, які мали помірні достовірні кореляції.

Враховуючи той факт, що результати нейроімунобіохімічних досліджень у різних лабораторіях часто суттєво відрізняються (що може бути пов’язано з коротким періодом напіврозпаду маркерів, можливо, з високими концентраціями в місці вивільнення і більш низькими концентраціями після розведення у крові, а також особливостями методики дослідження), ми для моделі прогнозу, замість абсолютних концентрацій маркерів запалення та клітинного мозкового пошкодження, використовували величину їх відношення до контролю. Таким чином, для кожного хворого було розраховано величину: показник/контроль. Показники (у перші 3 доби), що були залучені після первинного стиснення інформації до математичної моделі прогнозу, наведено в табл. 1.

Таблиця 1

Показники (у перші 3 доби), що відібрані до математичної моделі прогнозу бала неврологічного дефіциту
за NIHSS на 21-шу добу

У табл. 1–5: *відношення концентрації показника до концентрації в контролі (разів).

З 11 предикторів, отриманих на 1-шу добу після інсульту, що були залучені до математичної моделі прогнозу, незалежними його чинниками визначено 8; їх коефіцієнти b наведено в табл. 2.

Таблиця 2

Предиктори, визначені на 1-шу добу, що увійшли у модель прогнозу тяжкості неврологічного дефіциту на 21-шу добу
та їх коефіцієнти b

Таким чином, рівняння лінійної регресії має такий вигляд:

у = 0,637Х1 + 0,557Х6 – 0,534Х7 – 3,507Х8 + 0,286Х9 + 0,309Х10 + 0,072Х11 + 0,403Х17 – 1,910,

або

Бал неврологічного дефіциту за NIHSS на 21-шу добу = 0,637 х бал неврологічного дефіциту за NIHSS на 1-шу добу + 0,557 х СРП – 0,534 х ЦІІЛ-4/ІЛ-6 – 3,507 х ЦІІЛ-4/ФНП + 0,286 х фібриноген + 0,309 х ПТІ + 0,072 х об’єм вогнища + 0,403 х глюкоза – 1,910.

Коефіцієнт множинної регресії R, тобто відповідність моделі реальним даним, становить 0,809.

Найбільший вплив на тяжкість неврологічного дефіциту на 21-шу добу мали співвідношення концентрацій ІЛ-4 та ФНП-α, бал неврологічного дефіциту за NIHSS на 1-шу добу, відносний вміст СРП, про що свідчать наведені стандартні регресійні коефіцієнти b. Також виявилося, що такі гострофазові показники і показники стресової реакції, як рівень фібриногену і глюкози в крові, впливають на ступінь відновлення неврологічних розладів на 21-шу добу, хоча їх вплив відносно менший порівняно з іншими чинниками, а показника прокоагулянтного стану ПТІ суттєво менший. Відносно невеликий вплив розміру вогнища ішемії на вихід інсульту до певної міри можна пояснити його недоформованістю під час дослідження (1-ша–2-га доба); оцінка його величини в ці строки недостатньо інформативна щодо остаточного висновку про об’єм церебрального пошкодження.

При залученні у модель додаткових данних, отриманих на 3-тю добу, та при переоцінці нової сукупності чинників значущими для прогнозу виходу інсульту на 21-шу добу залишилися більшість показників, що були прогностично вагомими в 1-шу добу (окрім бала неврологічного дефіциту і об’єму вогнища); до них додалися: відносний вміст S100B, НСЄ та бал неврологічного дефіциту на 3-тю добу. Таким чином, із 18 предикторів, досліджених на 1-шу та 3-тю добу, що були залучені до математичної моделі прогнозу, незалежними чинниками визнано 9; їх коефіцієнти b наведені в табл. 3.

Таблиця 3

Предиктори, досліджені на 1-шу і 3-тю добу, що залучені у модель прогнозу величини бала неврологічного дефіциту на 21-шу добу та їх коефіцієнти b

Таким чином, рівняння для прогнозування величини бала неврологічного дефіциту за NIHSS на 21-шу добу має такий вигляд:

у = 1,364Х2 + 0,557Х6 – 1,063Х7 – 2,920Х8 + 0,286Х9 + 0,309Х10 + 0,221Х12 + 0,337Х13 + 0,403Х17 – 4,473,

або

Бал неврологічного дефіциту за NIHSS на 21-шу добу = 1,364 х бал неврологічного дефіциту за NIHSS на 3-тю добу + 0,557 х СРП на 1-шу добу – 1,063 х ЦІІЛ-4/ІЛ-6 на 1-шу добу – 2,920 х ЦІІЛ-4/ФНП на 1-шу добу + 0,286 х фібриноген на 1-шу добу + 0,309 х ПТІ на 1-шу добу + 0,221 х S100B на 3-тю добу + 0,337 х НСЄ на 3-тю добу + 0,403 х глюкоза на 1-шу добу – 4,473.

Коефіцієнт множинної регресії R для цієї моделі більший порівняно з аналогічним на 1-шу добу і становить 0,911.

Кількість досліджених параметрів, що використовують для прогнозу наслідків інсульту на 7-му добу збільшується. Водночас для моделі прогнозу тяжкості неврологічних порушень на 21-шу добу після первинного стиснення інформації відібрано 12 предикторів, які відображають стан запально-нейроімунних процесів у цей термін з найвищим коефіцієнтом кореляції з балом неврологічного дефіциту на 21-шу добу (табл. 4).

Таблиця 4

Чинники, досліджені на 7-му добу після ішемічного інсульту, що відібрані до математичної моделі прогнозу бала неврологічного дефіциту за NIHSS на 21-шу добу

З 12 предикторів 7-ї доби, що були залучені до математичної моделі прогнозу неврологічного дефіциту, незалежними його чинниками визначено 8, їх коефіцієнти b наведені в табл. 5.

Таблиця 5

Предиктори на 7-му добу, що включені у модель прогнозу величини бала неврологічного дефіциту
на 21-шу добу та їх коефіцієнти b

Формулу для розрахунків бала неврологічного дефіциту за NIHSS на 21-шу добу наведено нижче:

Бал неврологічного дефіциту за NIHSS на 21-шу добу = 0,373Х19 + 0,168Х21 – 0,287Х22 + 0,129Х23 + 0,283Х25 – 0,086Х26 – 0,125Х27 – 0,209Х28 + 3,768,

або

Бал неврологічного дефіциту за NIHSS на 21-шу добу = 0,373 х бал неврологічного дефіциту за NIHSS на 7-му добу + 0,168 х ФНП-α – 0,287 х ІЛ-4 + 0,129 х S100B + 0,283 х СРП – 0,086 х спад ІЛ-6 — 0,125 х спад ФНП- α – 0,209 х приріст ІЛ-4 + 3,768.

Для моделі прогнозу бала неврологічного дефіциту на 21-шу добу з урахуванням показників, отриманих на 7-му добу, коефіцієнт множинної регресії R виявився найвищим — 0,98. Значною мірою це можна пояснити тим, що осередок інфаркту повністю сформувався і неврологічний стан хворого (а саме величина бала за NIHSS на 7-му добу) реально відповідає ступеню церебрального пошкодження та самодостатній для прогнозування ступеня відновлення неврологічних порушень на 21-шу добу. Водночас коефіцієнт множинної регресії при врахуванні лише бала неврологічного дефіциту на 7-му добу становить 0,827, а подальше підвищення точності прогнозу відбувається за рахунок внеску показників запально-нейроавтоімунної відповіді. Окрім того, відзначимо, що стандартні регресійні коефіцієнти b у деяких показників післяішемічного запалення наближаються за величиною до такого для бала неврологічного дефіциту за NIHSS на 7-му добу. Це стосується, насамперед, відносного вмісту СРП, ІЛ-4 та приросту ІЛ-4, що підкреслює значення для прогнозу балансу прозапальних та протизапальних медіаторів.

Важливо, що величина вогнища, яка оцінювалася нами на 1-шу–2-гу добу, не ввійшла у регресійне рівняння.

ВИСНОВКИ

За допомогою множинного регресійного аналізу продемонстровано високу прогностичну значущість відібраних показників запально-нейроімунної відповіді та їх динаміки в гострий період, які реально віддзеркалюють патобіологічні процеси після судинної катастрофи і свідчать про здатність запально-нейроавтоімунних реакцій не лише відображати вихідну тяжкість мозкового пошкодження, але й брати участь у його прогресуванні, і таким чином пов’язані з наслідками ішемічного інсульту.

Отримані дані свідчать про важливу роль каскаду запально-нейроімунних реакцій у відстроченому церебральному пошкодженні та необхідність їх фармакологічної корекції.

ЛІТЕРАТУРА

1. Левада О.А. (1999) Особливості клінічної структури рухового дефіциту у хворих з різною локалізацією півкульного ішемічного інсульту за даними комп’ютерно-томографічного дослідження. Автореф. дис. … канд. мед наук, Київ, 20 с.
2. Рулева Н.Ю. (2004) Маркеры воспаления, аутоантитела к нейроспецифическим антигенам и характер исхода у больных с острым ишемическим инсультом. Инсульт (Приложение к Журн. неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова), 12: 60–65.
3. Скворцова В.И., Насонов Е.Л., Журавлева Е.Ю. и др. (1999) Клинико-иммунобиохимический мониторинг факторов локального воспаления в остром периоде полушарного ишемического инсульта. Журн. неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова, 99(5): 27–31.
4. Скворцова В.И., Шерстнев В.В., Грудень М.А. и др. (2001) Роль аутоиммунных механизмов в повреждающем действии церебральной ишемии. Инсульт (приложение к Журналу неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова), 1: 46–54.
5. Сомик К.И., Синицкий С.И., Полищук Л.Л. и др. (2002) Факторы, влияющие на исход внутримозговых кровоизлияний, обусловленных артериальной гипертензией. Укр. вісн. психоневрології, Т. 10, № 1(30): 78.
6. Boysen G., Christensen H. (2001) Early stroke: a dynamic process. Stroke, 32(10): 2423–2425.
7. da Rocha A.B., Schneider R.F., de Freitas G.R. et al. (2006) Role of serum S100B as a predictive marker of fatal outcome following isolated severe head injury or multitrauma in males. Clin. Chem. Lab. Med., 44(10): 1234–1242.
8. Di Nаpoli M., Di Gianfilippo G., Sollecito A., Bocola V. (2000) C-reactive protein and outcome after first-ever ischemic stroke. Stroke, 31(1): 238–239.
9. Georgiadis D., Berger A., Kowatschev E. et al. (2000) Predictive value of S-100beta and neuron-specific enolase serum levels for adverse neurologic outcome after cardiac surgery. J. Thorac. Cardiovasc. Surg., 119(1): 138–147.
10. Herrmann M., Ehrenreich H. (2003) Brain derived proteins as markers of acute stroke: their relation to pathophysiology, outcome prediction and neuroprotective drug monitoring. Restor. Neurol. Neurosci., 21(3–4): 177–190.
11. Missler U., Wiesmann M., Friedrich C., Kaps M. (1997) S-100 protein and neuron-specific enolase concentrations in blood as indicators of infarction volume and prognosis in acute ischemic stroke. Stroke, 28(10): 1956–1960.
12. Muir K.W., Weir C.J., Alwan W. et al. (1999) C-reactive protein and outcome after ischemic stroke. Stroke, 30(5): 981–985.
13. Odderson I.R. (1999) The National Institutes of Health Stroke Scale and its importance in acute stroke management. Phys. Med. Rehabil. Clin. N. Am., 10(4): 787–800.
14. Rasmussen L.S., Christiansen M., Hansen P.B., Moller J.T. (1999) Do blood levels of neuron-specific enolase and S-100 protein reflect cognitive dysfunction after coronary artery bypass? Acta Anaesthesiol. Scand., 43(5): 495–500.
15. Schaarschmidt H., Prange H.W., Reiber H. (1994) Neuron-specific enolase concentrations in blood as a prognostic parameter in cerebrovascular diseases. Stroke, 25(3): 558–565.
16. Selakovic V., Raicevic R., Radenovic L. (2005) The increase of neuron-specific enolase in cerebrospinal fluid and plasma as a marker of neuronal damage in patients with acute brain infarction. J. Clin. Neurosci., 12(5): 542–547.
17. Tamam Y., Iltumur K., Apak I. (2005) Assessment of acute phase proteins in acute ischemic stroke. Tohoku J. Exp. Med., 206(2): 91–98.
18. Vila N., Castillo J., Davalos A., Chamorro A. (2000) Proinflammatory cytokines and early neurological worsening in ischemic stroke. Stroke, 31(10): 2325–2329.
19. Willcox B.J., Abbott R.D., Yano K. et al. (2004) C-reactive protein, cardiovascular disease and stroke: new roles for an old biomarker. Expert Rev. Neurother., 4(3): 507–518.

Адреса для листування:
Черенько Тетяна Макарівна
01004, Київ, бульв. Тараса Шевченка, 13
Національний медичний університет
ім. О.О. Богомольця, кафедра нервових хвороб