RU2753793C1 - Способ прогнозирования эффективности терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом - Google Patents
Способ прогнозирования эффективности терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом Download PDFInfo
- Publication number
- RU2753793C1 RU2753793C1 RU2020134920A RU2020134920A RU2753793C1 RU 2753793 C1 RU2753793 C1 RU 2753793C1 RU 2020134920 A RU2020134920 A RU 2020134920A RU 2020134920 A RU2020134920 A RU 2020134920A RU 2753793 C1 RU2753793 C1 RU 2753793C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- therapy
- patients
- gene
- ampk
- expression
- Prior art date
Links
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 title claims abstract description 103
- 206010039073 rheumatoid arthritis Diseases 0.000 title claims abstract description 74
- FBOZXECLQNJBKD-ZDUSSCGKSA-N L-methotrexate Chemical compound C=1N=C2N=C(N)N=C(N)C2=NC=1CN(C)C1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(O)=O)C=C1 FBOZXECLQNJBKD-ZDUSSCGKSA-N 0.000 title claims abstract description 55
- 229960000485 methotrexate Drugs 0.000 title claims abstract description 55
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 42
- 108010011376 AMP-Activated Protein Kinases Proteins 0.000 claims abstract description 75
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims abstract description 74
- 102000014156 AMP-Activated Protein Kinases Human genes 0.000 claims abstract description 42
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims abstract description 18
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims abstract description 18
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 15
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 14
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims abstract description 14
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 18
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 14
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 239000002299 complementary DNA Substances 0.000 description 32
- 239000011541 reaction mixture Substances 0.000 description 23
- 108010085238 Actins Proteins 0.000 description 17
- 102000007469 Actins Human genes 0.000 description 16
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 15
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 13
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 13
- 108060008682 Tumor Necrosis Factor Proteins 0.000 description 11
- 102000000852 Tumor Necrosis Factor-alpha Human genes 0.000 description 11
- 229920002477 rna polymer Polymers 0.000 description 11
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 11
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 10
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 9
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 9
- 238000010839 reverse transcription Methods 0.000 description 9
- 108700039887 Essential Genes Proteins 0.000 description 8
- 230000009266 disease activity Effects 0.000 description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 8
- 102100032752 C-reactive protein Human genes 0.000 description 7
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 108010074051 C-Reactive Protein Proteins 0.000 description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 6
- 208000006820 Arthralgia Diseases 0.000 description 5
- 101001048065 Drosophila melanogaster E3 ubiquitin-protein ligase HRD1 Proteins 0.000 description 5
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 5
- 206010023232 Joint swelling Diseases 0.000 description 5
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 5
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 5
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 5
- 229960000598 infliximab Drugs 0.000 description 5
- 229940126585 therapeutic drug Drugs 0.000 description 5
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 5
- 102000004889 Interleukin-6 Human genes 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 4
- 230000000770 proinflammatory effect Effects 0.000 description 4
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 4
- 102000004127 Cytokines Human genes 0.000 description 3
- 108090000695 Cytokines Proteins 0.000 description 3
- RHGKLRLOHDJJDR-BYPYZUCNSA-N L-citrulline Chemical compound NC(=O)NCCC[C@H]([NH3+])C([O-])=O RHGKLRLOHDJJDR-BYPYZUCNSA-N 0.000 description 3
- RHGKLRLOHDJJDR-UHFFFAOYSA-N Ndelta-carbamoyl-DL-ornithine Natural products OC(=O)C(N)CCCNC(N)=O RHGKLRLOHDJJDR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 210000001744 T-lymphocyte Anatomy 0.000 description 3
- 210000001188 articular cartilage Anatomy 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 229960002173 citrulline Drugs 0.000 description 3
- 235000013477 citrulline Nutrition 0.000 description 3
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 3
- 238000001415 gene therapy Methods 0.000 description 3
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 description 3
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 3
- 108090000765 processed proteins & peptides Proteins 0.000 description 3
- 238000003753 real-time PCR Methods 0.000 description 3
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 description 3
- 102000015696 Interleukins Human genes 0.000 description 2
- 108010063738 Interleukins Proteins 0.000 description 2
- 206010023203 Joint destruction Diseases 0.000 description 2
- 241000219061 Rheum Species 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 239000003146 anticoagulant agent Substances 0.000 description 2
- 229940127219 anticoagulant drug Drugs 0.000 description 2
- 239000003435 antirheumatic agent Substances 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000001363 autoimmune Effects 0.000 description 2
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 2
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 2
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 2
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000001900 immune effect Effects 0.000 description 2
- 210000000987 immune system Anatomy 0.000 description 2
- 238000000338 in vitro Methods 0.000 description 2
- 229940047122 interleukins Drugs 0.000 description 2
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 2
- 230000002269 spontaneous effect Effects 0.000 description 2
- 210000005222 synovial tissue Anatomy 0.000 description 2
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 108091093088 Amplicon Proteins 0.000 description 1
- 108020004635 Complementary DNA Proteins 0.000 description 1
- KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N EDTA Chemical compound OC(=O)CN(CC(O)=O)CCN(CC(O)=O)CC(O)=O KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102000010834 Extracellular Matrix Proteins Human genes 0.000 description 1
- 108010037362 Extracellular Matrix Proteins Proteins 0.000 description 1
- 229920002527 Glycogen Polymers 0.000 description 1
- 102100039262 Glycogen [starch] synthase, muscle Human genes 0.000 description 1
- 101710141660 Glycogen synthase 1 Proteins 0.000 description 1
- 108010016306 Glycylpeptide N-tetradecanoyltransferase Proteins 0.000 description 1
- 102100034343 Integrase Human genes 0.000 description 1
- 102000003777 Interleukin-1 beta Human genes 0.000 description 1
- 108090000193 Interleukin-1 beta Proteins 0.000 description 1
- 102000005741 Metalloproteases Human genes 0.000 description 1
- 108010006035 Metalloproteases Proteins 0.000 description 1
- 102000035195 Peptidases Human genes 0.000 description 1
- 108091005804 Peptidases Proteins 0.000 description 1
- 239000004365 Protease Substances 0.000 description 1
- 108010092799 RNA-directed DNA polymerase Proteins 0.000 description 1
- 208000025747 Rheumatic disease Diseases 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000001171 adenosinetriphosphoric effect Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000000246 agarose gel electrophoresis Methods 0.000 description 1
- 238000000137 annealing Methods 0.000 description 1
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 1
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 description 1
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 description 1
- 206010003246 arthritis Diseases 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 description 1
- 238000010804 cDNA synthesis Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000019522 cellular metabolic process Effects 0.000 description 1
- 210000001612 chondrocyte Anatomy 0.000 description 1
- 239000000701 coagulant Substances 0.000 description 1
- 230000016396 cytokine production Effects 0.000 description 1
- 230000009089 cytolysis Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000004925 denaturation Methods 0.000 description 1
- 230000036425 denaturation Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 239000003480 eluent Substances 0.000 description 1
- 210000002889 endothelial cell Anatomy 0.000 description 1
- 230000037149 energy metabolism Effects 0.000 description 1
- ZMMJGEGLRURXTF-UHFFFAOYSA-N ethidium bromide Chemical compound [Br-].C12=CC(N)=CC=C2C2=CC=C(N)C=C2[N+](CC)=C1C1=CC=CC=C1 ZMMJGEGLRURXTF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229960005542 ethidium bromide Drugs 0.000 description 1
- 210000002744 extracellular matrix Anatomy 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 229940096919 glycogen Drugs 0.000 description 1
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 1
- 210000002865 immune cell Anatomy 0.000 description 1
- 238000011534 incubation Methods 0.000 description 1
- 230000002757 inflammatory effect Effects 0.000 description 1
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 description 1
- 210000005067 joint tissue Anatomy 0.000 description 1
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 1
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 1
- 108020004999 messenger RNA Proteins 0.000 description 1
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 1
- 210000001616 monocyte Anatomy 0.000 description 1
- 229940126619 mouse monoclonal antibody Drugs 0.000 description 1
- 230000003472 neutralizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000008506 pathogenesis Effects 0.000 description 1
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000037361 pathway Effects 0.000 description 1
- 210000005105 peripheral blood lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000002688 persistence Effects 0.000 description 1
- 239000002244 precipitate Substances 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 235000018102 proteins Nutrition 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000019491 signal transduction Effects 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 238000003756 stirring Methods 0.000 description 1
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 1
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 210000001179 synovial fluid Anatomy 0.000 description 1
- 230000008409 synovial inflammation Effects 0.000 description 1
- 210000002437 synoviocyte Anatomy 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 201000000596 systemic lupus erythematosus Diseases 0.000 description 1
- 229940124597 therapeutic agent Drugs 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- UNXRWKVEANCORM-UHFFFAOYSA-N triphosphoric acid Chemical compound OP(O)(=O)OP(O)(=O)OP(O)(O)=O UNXRWKVEANCORM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229940048102 triphosphoric acid Drugs 0.000 description 1
- 230000009441 vascular protection Effects 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
- C12N—MICROORGANISMS OR ENZYMES; COMPOSITIONS THEREOF; PROPAGATING, PRESERVING, OR MAINTAINING MICROORGANISMS; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING; CULTURE MEDIA
- C12N15/00—Mutation or genetic engineering; DNA or RNA concerning genetic engineering, vectors, e.g. plasmids, or their isolation, preparation or purification; Use of hosts therefor
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Wood Science & Technology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Plant Pathology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к ревматологии и касается прогнозирования эффективности терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом. Для этого определяют уровень (У) относительной экспрессии гена АМФ-активируемой протеинкиназы (АМРК) в крови больных РА по сравнению с усредненной экспрессией гена АМРК здоровых лиц. При получении значения У≥3.83 прогнозируют высокую эффективность терапии метотрексатом. Способ обеспечивает высокую точность прогнозирования ответа на терапию метотрексатом больных РА, ранее не получавших этот препарат, и своевременно назначить адекватную клинической ситуации индивидуальную терапию. 1 з.п. ф-лы, 1 ил., 6 табл., 3 пр.
Description
Область техники, к которой относится изобретение
Изобретение относится к области медицины, а именно к ревматологии и может быть использовано для прогнозирования эффективности терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом (РА), которые ранее не получали метотрексат.
Уровень техники
Ревматоидный артрит (РА) является наиболее распространенным аутоиммунным ревматическим заболеванием, которое включает сложный системный многофакторный воспалительный процесс, приводящий к разрушению суставов. Активация Т-лимфоцитов в ходе заболевания приводит к продукции широкого ряда провоспалительных цитокинов, принадлежащих преимущественно к суперсемействам фактора некроза опухолей (ФНО) и интерлейкинов (ИЛ). Разрушение суставов при РА связано, прежде всего, с разрушением внеклеточного матрикса тканей сустава, которое происходит за счет активации протеаз. Поскольку РА принадлежит к неизлечимым заболеваниям, целью терапии больных РА является достижение ремиссии, когда активность заболевания по индексу DAS28 снижается до значения, не превышающего 2.6, а показатели активности воспаления достигают уровня здоровых лиц. Ремиссия – это состояние отсутствия активности болезни у больных с хроническими неизлечимыми заболеваниями и не исключающее их повторную манифестацию в будущем.
В настоящее время для лечения РА разработано несколько эффективных терапевтических препаратов, которые различаются по механизмам действия. Эффективность терапии больных РА оценивается по снижению уровня активности заболевания в соответствии с индексом DAS28 до достижения низкой активности (2.6<DAS28<3.2) или ремиссии (DAS28<2.6). При этом индекс DAS28 определяют по формуле: deltaDAS28= базальный DAS28 – DAS28 в конце терапии. Эффект от терапии считают умеренно-хорошим при delta DAS28> 1.2. Однако в настоящее время оптимальная стратегия прогнозирования ответа индивидуального больного на терапию до ее начала при РА недостаточно исследована.
Снижение активности заболевания не сопровождается полным выздоровлением больного, а представляет лишь стабилизацию процессов организма на ином уровне равновесия. Поэтому разные терапевтические препараты с различными механизмами действия могут по-разному влиять на метаболизм больного, что связано с активностью различных наборов биомаркеров.
Метотрексат (МТ) является базовым антиревматическим препаратом, с которого начинается лечение всех больных РА. Кроме того, МТ часто назначается в совокупности с другими генно-инженерными биологическими препаратами, обладающими высокой эффективностью. Однако МТ не способен одинаково эффективно купировать заболевание у всех больных РА. А в случае его неэффективности теряется время, что способствует дальнейшему прогрессированию заболевания. В связи с этим актуальным является идентификация больных, для которых МТ окажется эффективным до назначения терапии. Поэтому в настоящее время разрабатываются подходы, позволяющие выявлять ответчиков, способных достичь ремиссии при применении конкретного антиревматического препарата до назначения терапии с целью экономии средств и более качественного лечения больных.
Одним из известных подходов по поиску ответчиков на терапевтический препарат является анализ метаболического потенциала клеток иммунной системы больных РА, прежде всего учитывающего изменения энергетического метаболизма в клетках крови (Amir Sharabi, George C Tsokos. T cell metabolism: new insights in systemic lupus erythematosus pathogenesis and therapy. Nat Rev Rheumatol. 2020 Feb;16(2):100-112. doi: 10.1038/s41584-019-0356-x). Недавние исследования показали, что контроль преобразования энергии в клетках осуществляется АМРК (АМР-активируемой протеинкиназой), которая регулирует уровни основного энергетического субстрата АТР (аденозинтрифосфорной кислоты), а также провоспалительную активность иммунных клеток (David K Finlay. N-myristoylation of AMPK controls T cell inflammatory function. Nat Immunol. 2019 Mar;20(3):252-254. doi: 10.1038/s41590-019-0322-4). В частности, активация АМРК в синовиоцитах при РА ассоциировалась со снижением продукции провоспалительных цитокинов и металлопротеиназ (Maohua Shi, Jingnan Wang, Youjun Xiao, Cuicui Wang, Qian Qiu, Minxi Lao, Yangtao Yu, Zhifeng Li, Hongwei Zhang, Yujin Ye, Liuqin Liang, Xiuyan Yang, Guoqiang Chen, Hanshi Xu. Glycogen Metabolism and Rheumatoid Arthritis: The Role of Glycogen Synthase 1 in Regulation of Synovial Inflammation via Blocking AMP-Activated Protein Kinase Activation. Front Immunol. 2018 Jul 27;9:1714. doi: 10.3389/fimmu.2018.01714; Robert Terkeltaub, Bing Yang, Martin Lotz, Ru Liu-Bryan. Chondrocyte AMP-activated protein kinase activity suppresses matrix degradation responses to proinflammatory cytokines interleukin-1β and tumor necrosis factor α. Arthritis Rheum. 2011 Jul;63(7):1928-37. doi: 10.1002/art.30333). Известны также публикации, в которых представлены данные о том, что подавление активации АМРК приводило к усилению воспаления в синовиальной ткани (Zhenke Wen, Ke Jin, Yi Shen, Zhen Yang, Yinyin Li, Bowen Wu, Lu Tian, Stanford Shoor, Niall E Roche, Jorg J Goronzy, Cornelia M Weyand. N-myristoyltransferase deficiency impairs activation of kinase AMPK and promotes synovial tissue inflammation. Nat Immunol. 2019 Mar;20(3):313-325. doi: 10.1038/s41590-018-0296-7). Ранее в исследованиях на животных было также показано, что метотрексат может способствовать аккумулированию АМФ в эндотелиальных клетках и, следовательно, активации АМРК (C C Thornton, F Al-Rashed, D Calay, G M Birdsey, A Bauer, H Mylroie, B J Morley, A M Randi, D O Haskard, J J Boyle, J C Mason. Methotrexate-mediated activation of an AMPK-CREB-dependent pathway: a novel mechanism for vascular protection in chronic systemic inflammation. Ann Rheum Dis. 2016 Feb;75(2):439-48. doi: 10.1136/annrheumdis-2014-206305). Вместе с тем, сигнальный путь АМРК контролирует многочисленные процессы в различных тканях организма и клетках иммунной системы, которая сверхактивирована при РА. Однако в настоящее время неизвестно, как исходные концентрации АМРК в клетках могут влиять на результаты терапии РА. Кроме того, из уровня техники не известны способы прогнозирования ответа на терапию метотрексатом по экспрессии гена АМРК.
Известен способ прогнозирования эффективности патогенетической терапии при ревматоидном артрите [патент UA16375U], основанный на оценке результатов определения динамики изменения концентрации белка ФНОα в сыворотке крови больного РА в ходе терапии метотрексатом. При этом уменьшение содержания белка ФНОα в течение 20 дней на 20% свидетельствует о положительном ответе больного на терапию. Достоинством данного способа является то, что установлен биомаркер - точная взаимосвязь между решением о положительном действии терапии метотрексатом и уменьшением концентрации белка ФНОα в течение 20 дней на 20% в сыворотке крови больного РА. Однако способ не позволяет сделать прогноз эффективности терапии метотрексатом до начала лечения. Результат эффективности терапии у пациента получают через 20 дней, в течение которых больные РА повергаются потенциальным побочным действиям от приема данного препарата.
Известен способ прогнозирования ответа на лечение ревматоидного артрита [патент US2012088678A1], согласно которому используют набор иммунологических белковых маркеров в изолированных субпопуляциях моноцитов крови больного РА после стимуляции разными антигенами для предсказания ответа больного РА на терапию метотрексатом. Достоинством данного способа является то, что поскольку ревматоидный артрит является многофакторным заболеванием, использование набора иммунологических маркеров повышает достоверность положительного ответа больного на терапию метотрексатом.
Недостатком известного способа, как и в предыдущем случае, является то, что прогнозирование ответа производят уже после применения терапевтического агента, следовательно, больные подвергаются потенциальным побочным действиям в случае негативного ответа на терапию. Кроме того, способ является многоступенчатым, чрезвычайно сложным в исполнении, а также может быть использован при снижении активности болезни до среднего уровня (DAS28-3.2).
Известен способ прогнозирования эффективности включения инфликсимаба в традиционную терапию пациентов с ревматоидным артритом (РА) [патент RU2416799], согласно которому перед терапией в общей фракции лимфоцитов периферической крови, экспрессирующих рецепторы ФНОα-CD120a спонтанно или при стимуляции, определяют уровни продукции белков ФНОα или ИЛ6 с последующим расчетом индекса эффективности терапевтического препарата как частное от деления уровня продукции цитокина после стимуляции на уровень его спонтанной продукции. Достоинством данного способа является то, что анализ продукции белков ФНОα или ИЛ6 производится перед терапией in vitro, что позволяет не подвергать пациента действию препарата, который может оказать неблагоприятное действие на течение заболевания, т.е. прогнозировать лечение больных РА.
Недостатком известного способа является то, что продукция белков цитокинов может быть отложена по времени вследствие нарушения процесса трансляции и, следовательно, могут быть получены ложные результаты, так как отсутствие различий между уровнем продукции белков ФНОα или ИЛ6 в ответ на терапевтический препарат вследствие замедления процесса трансляции по сравнению с его спонтанной продукцией может быть неправильно истолковано - как отсутствие эффекта данного препарата. Кроме того, предложенный способ достаточно трудоемок, поскольку включает выделение мононуклеарных клеток крови, инкубацию их в присутствии или без ФГА, а также в присутствии или без ФНОα или ИЛ6 и определение в процентах относительного количества лимфоцитов, экспрессирующих рецепторы к ФНОα-CD120a. Способ направлен на контроль снижения активности заболевания.
Наиболее близким к заявляемому изобретению является способ определения экспрессии гена синовиолина для прогнозирования эффективности использования инфликсимаба (препарат химерных мышино-человеческие IgG1 моноклональных антител, состоящих из вариабельной (Fv) области высокоаффинных нейтрализующих мышиных моноклональных антител к фактору некроза опухоли-альфа и фрагмента молекулы IgGl человека) в терапии больных РА [международная заявка WO2006092530]. Согласно способу в клетках периферической крови и синовиальной жидкости определяют уровень экспрессии гена, кодирующего синовиолин. Полученные данные сравнивают со значениями экспрессии данного гена у здоровых лиц. Если у пациентов показатели экспрессии гена, кодирующего синовиолин выше, чем у здоровых лиц, то прогнозируют низкий терапевтический эффект инфликсимаба для больных РА. Достоинством данного способа является то, что для прогнозирования эффективности терапии in vitro анализируют уровень экспрессии гена (синовиолина) по сравнению со здоровыми лицами, причем анализ производят до терапии у больных, ранее не получавших терапию инфликсимабом.
Однако способ применим только для терапии инфликсимабом. Кроме того, до терапии (в момент прогнозирования) экспрессия синовиолина в крови как у ответчиков (0.55±0.27), так и у неответчиков (1.25±0.6) значительно выше уровня экспрессии того же гена у контрольных лиц (0.31±0.1). В связи с разбросом значений экспрессии у конкретных больных невозможно прогнозировать результат у больных со значениями экспрессии от 0.65 до 0.82 (0.55+0.27=0.82) и (1.25-0.6=0.65). Кроме того, поскольку для проведения ОТ-ПЦР в реальном времени используются несертифицированные праймеры, требуется их верификация при помощи электрофореза в агарозном геле с мечением этидием бромида, что является трудоемким и длительным по времени процессом.
Технической проблемой является отсутствие простых, достоверных способов прогнозирования результата терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом до начала самой терапии.
Раскрытие изобретения
Технический результат изобретения состоит в получении достоверного прогноза результата терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом до ее начала при упрощении способа прогнозирования.
Упрощение способа прогнозирования эффективности терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом достигается в связи с использованием сертифицированных праймеров, а следовательно, отсутствием необходимости верификации праймеров, что значительно сокращает время подготовки материалов для проведения анализа и гарантирует достоверность результатов. Достоверность прогнозирования результата терапии РА метотрексатом до ее начала определяется выявленной взаимосвязью уровня экспрессии гена АМРК с эффективностью терапии метотрексатом, а также пороговым значением экспрессии данного гена, равного 3.83, сравнение с которым позволяет сделать вывод о высокой или низкой вероятности положительного эффекта терапии.
Технический результат достигается способом, согласно которому перед началом терапии у больного ревматоидным артритом, ранее не получавшего терапию данным препаратом, определяют показатель У, характеризующий уровень относительной экспрессии гена АМФ-активируемой протеинкиназы (АМРК) (т.е. уровень экспрессии гена АМФ-активируемой протеинкиназы (АМРК) у больного по сравнению с уровнем экспрессии данного гена у контрольной группы здоровых лиц - усредненной экспрессией гена АМРК здоровых лиц). При получении значения уровня относительной экспрессии гена АМФ-активируемой протеинкиназы (АМРК) У≥3.83 прогнозируют высокую эффективность терапии метотрексатом.
Согласно заявляемому способу перед началом терапии производят забор крови из вены больного РА, из нее выделяют общую рибонуклеиновую кислоту (РНК), которую переводят в комплементарную дезоксирибонуклеиновую кислоту (кДНК) в реакции обратной транскрипции, определяют уровень относительной экспрессии гена АМРК. При этом уровень относительной экспрессии гена может быть определен по известной методике [Livak KJ (1997) Comparative Ct method. ABI Prism 7700 sequence detection system,” in User Bulletin No. 2. Foster City, PE Applied Biosystems, Foster City, Calif, USA].
Заявляемый способ основан на определении уровня относительной экспрессии одного гена АМФ-активируемой протеинкиназы (AMPK) в крови больного РА по сравнению со здоровыми лицами (контроль), и позволяет дифференцировать больных, способных с разной эффективностью отвечать на терапию метотрексатом у больных РА, ранее не получавших терапию препаратами, модифицирующими заболевание, а также выявлять больных, чувствительных к терапии метотрексатом.
Краткое описание чертежей
На фиг.1 представлена ROC-кривая относительной экспрессии гена АМРК при оценке ее значения для прогнозирования ответа больного РА на метотрексат с указанием площади под кривой (AUC) и наилучшего сочетания чувствительности и специфичности (AUC 0.720, чувствительность 74.2%, специфичность 77.8%).
Осуществление изобретения
Ниже представлено описание проведенного исследования, включая более детальное описание осуществления заявляемого способа. В исследование были включены больные РА (n=40), отвечающие следующим критериям: возраст от 18 до 70 лет; достоверный диагноз РА (по критериям Европейского Колледжа по ревматологии 2010 г. и Американского Колледжа по ревматологии 1987 г.); длительность РА не более 2 лет; средняя и высокая активность заболевания (индекс DAS28>3,2). В качестве контрольной группы (здоровых лиц, n=20) выступали субъекты, сопоставимые по возрасту и полу с больными РА без каких-либо серьезных заболеваний.
1. Сбор материала
Периферическую кровь из локтевой вены больных РА (n=40) и здоровых лиц (n=20; контроль) забирали по утрам с 7 до 9 час утра натощак в стерильные пробирки, содержащие антикоагулянт ЭДТА. Содержимое пробирок с кровью и антикоагулянтом тщательно перемешивали, аккуратно переворачивая пробирку пробкой вниз несколько раз.
2. Выделение общей РНК и обратная транскрипция (ОТ).
Общую РНК выделяли из периферической крови сразу после забора крови, используя набор Рибозоль А в соответствии с рекомендациями производителя (ИнтерЛабСервис, Россия). С этой целью в пробирки с 750 мкл лизирующего раствора (рибозоля) вносили 100 мкл образца крови, перемешивали на вортексе и прогревали 5 мин при 60°С. Далее к смеси добавляли 110 мкл раствора В, перемешивали на вортексе и смесь центрифугировали при 13-14 тыс. об/мин в течение 10 мин. Далее 450 мкл верхней (водной) фазы в пробирку, содержащую 450 мкл раствора С и после перемешивания и инкубации смеси при -20°С в течение 20 мин ее центрифугировали при 13-14 тыс. об/мин в течение 10 мин. Далее осадок промывали 1 мл раствора для отмывки и после его подсушивания при 60°С в течение 5 мин растворяли в 30 мкл РНК-элюента.
В реакции ОТ синтезировали комплементарной ДНК (кДНК) на матрице матричной РНК, входящей в состав общей РНК клеток крови, используя набор Реверта А в соответствии с рекомендациями производителя (ИнтерЛабСервис, Россия). С этой целью к РНК в количестве не более 1 мкг, растворенной в 10 мкл DEPC-H2O, добавляли 1 мкл смеси случайных гексануклеотидов (Rand-oligo) прогревали при 70°С 5 мин, а затем охлаждали при 10°С 10 мин. Далее к данной смеси добавляли 10 мкл реакционной смеси, содержащей 4 мкл 5-х ОТ буфера, 4 мкл смеси dNTP, 1.5 мкл DEPC-H2O и 0.5 мкл M-MLV ревертазы. Смесь инкубировали при 37°С 30 мин.
3. Определение посредством ПЦР в режиме реального времени уровня относительной экспрессии гена АМФ-активируемой протеинкиназы (Х).
Количественный анализ уровня экспрессии мРНК в крови проводили с использованием готовых наборов праймеров и зондов (TaqMan): AMPK (Hs01562315_m1) (Applied Biosystems), где в качестве эндогенного контроля использовали β-актин, с помощью системы ПЦР в режиме реального времени 7300 (Applied Biosystems). Продукт обратной транскрипции амплифицировали в 15 мкл реакционной смеси, содержащей 7,5 мкл TaqMan универсальной реакционной смеси, 900 нМ прямого и обратного праймеров, 50 нМ зонда и 1мкл кДНК. После первого цикла при 50°С в течение 2 мин и начальной активации при 95°С в течение 10 мин, проводили 40 циклов амплификации, каждый из которых включал стадию денатурации 15 сек при 95°С и стадии отжига и синтеза в течение 1 мин при 60°С. Пограничным (threshold) циклом (СТ) считали тот, при котором начиналась экспоненциальная стадия амплификации продуктов ПЦР.
Относительную экспрессию гена рассчитывали c использованием дельта-дельтаСТ (ddCT) метода в соответствии с рекомендациями производителя (Applied Biosystems) [Livak KJ (1997) Comparative Ct method. ABI Prism 7700 sequence detection system,” in User Bulletin No. 2. Foster City, PE Applied Biosystems, Foster City, Calif, USA]. Значение dCT рассчитывали, вычитая значение CT для гена конститутивно экспрессируемого (housekeeping) – β-актина из значения CT гена AMPK. Далее значение ddCT определяли, вычитая усредненное значение dCT контрольных лиц из значения dCT в клетках крови больного РА. Величину изменения экспрессии (ВИЭ) по сравнению с контролем рассчитывали по формуле: ВИЭ = 2-ddC T. В ПЦР синтезировался только один ампликон по показаниям профилей температуры плавления конечного продукта, а также по электрофоретической подвижности тестовых ПЦР. Для каждого больного образцы его кДНК анализировали в двух повторностях. Три контрольных образца, амплифицируемых в отсутствии «матрицы» давали отрицательную реакцию.
Для определения экспрессии гена АМРК у здоровых лиц в половину лунок планшета с TaqMan реакционной смесью добавляли праймеры набора для экспрессии гена АМРК, а во вторую половину лунок - гена домашнего хозяйства β-актина. 1 мкл кДНК здоровых лиц добавляли во все лунки планшета. Реакцию и расчеты уровня экспрессии проводили, как описано выше. А именно: значение dCT рассчитывали, вычитая значение CT для гена конститутивно экспрессируемого (housekeeping) – β-актина из значения CT гена AMPK. Далее значение ddCT определяли, вычитая усредненное значение dCT контрольных лиц из значения dCT тех же контрольных лиц.
Для определения экспрессии гена АМРК у больных РА по сравнению со здоровыми лицами в половину лунок планшета с TaqMan реакционной смесью добавляли праймеры набора для экспрессии гена АМРК, а во вторую половину лунок - гена домашнего хозяйства β-актина. В лунки, содержащие праймеры для экспрессии гена АМРК, добавляли 1 мкл кДНК здоровых лиц [8 (здоровые лица) х 2 (повторности) =16 лунок планшета], в остальные лунки, содержащие праймеры для экспрессии гена АМРК, добавляли 1 мкл кДНК больных РА в двух повторностях. В лунки, содержащие праймеры для экспрессии гена домашнего хозяйства β-актина добавляли 1 мкл кДНК здоровых лиц [8 (здоровые лица) х 2 (повторности) =16 лунок планшета], в остальные лунки, содержащие праймеры для экспрессии домашнего хозяйства β-актина, добавляли 1 мкл кДНК больных РА в двух повторностях. Реакцию и расчеты уровня экспрессии проводили, как описано выше. А именно: значение dCT рассчитывали, вычитая значение CT для гена конститутивно экспрессируемого (housekeeping) – β-актина из значения CT гена AMPK. Далее значение ddCT определяли, вычитая усредненное значение dCT контрольных лиц из значения dCT в клетках крови больного РА. Величину изменения экспрессии (ВИЭ) по сравнению с контролем рассчитывали по формуле: ВИЭ = 2-ddC T для каждого контроля и больного РА. Далее рассчитывали среднее арифметическое для каждого контроля и больного РА, что и составляет значение относительной экспрессии гена АМРК.
Для поиска оптимальной точки разделения показателя АМРК (cut-off point) c целью определения порогового значения при прогнозировании высокой вероятности положительного ответа на терапию был выполнен ROC-анализ. Выбор точки разделения осуществлялся на основе оптимальных значений чувствительности и специфичности. В соответствии с результатами ROC-анализа, который подтвердил статистически достоверную (Р=0.04) ассоциацию между относительной экспрессией гена АМРК и величиной dDAS28 (AUC=0.720, 95% CI 0.526–0.915), при пороговом значении У≥3.83 (чувствительность=0.742, специфичность=0.778) прогнозируют высокую вероятность положительного эффекта терапии метотрексатом (dDAS28>1.2), тогда как при У<3.83 прогнозируют низкую вероятность положительного эффекта на терапию.
Для анализа прогностического значения экспрессии гена АМРК для оценки определения чувствительности больных РА к терапии метотрексатом использовали бинарный линейный классификатор. Входными данными этого классификатора являлись уровни экспрессии гена АМРК, измеренные перед терапией, результатом классификации - отнесение образца к одному из двух классов: чувствительность к терапии (dDAS28>1.2) или отсутствие чувствительности к терапии (dDAS28<1.2). Далее оценивали параметры достоверности классификации (чувствительность, специфичность). Наилучшую прогностическую точность при определении чувствительности больного РА к терапии метотрексатом, включали значения уровня экспрессии АМРК =3.83 при максимальной чувствительности и специфичности (чувствительность = 0.742, специфичность = 0.778) (фиг. 1).
4. В результате проведенных исследований была выявлена зависимость эффективности терапии метотрексатом от уровня экспрессии гена АМРК, определяемой по значению У.
В результате, из 40 больных 25 пациентов имели уровень относительной экспрессии АМРК перед терапией от 4.1 до 85.8 (АМРК>3.83). После терапии 24 пациента оказались ответчиками на терапию, они имели dDAS28>1.2 (dDAS28 этих больных составляла от 1.3 до 6.68), а один пациент после терапии имел dDAS28 =0.82, то есть оказался нечувствителен к терапии. Следовательно, при уровне относительной экспрессии АМРК>3.83 перед терапией вероятность положительного ответа больных на терапию составляет 96%. У 15 больных РА относительная экспрессия АМРК до терапии составляла от 0 до 3.6 (АМРК<3.83), а dDAS28 после терапии составляла от -2.4- до 3.4. Из них 7 пациентов оказались неответчиками на терапию (47%), а у 8 пациентов (53%) dDAS28 оказалась >1.2, следовательно, они оказались чувствительны к терапии метотрексатом. Таким образом, достоверно эффективность терапии прогнозируют при получении значения У≥3.83.
Предлагаемое изобретение иллюстрируется следующими примерами.
Пример 1. Пациент Х, 52 г., диагноз ранний РА. Перед назначением терапии был проведен анализ экспрессии гена АМРК в крови больного. Для этого из вены отобрано 5 мл крови, из которой выделена общая РНК и проведена реакция обратной транскрипции для получения кДНК. Далее кДНК больного была внесена в 2 лунки планшета, содержащие реакционную смесь для оценки гена домашнего хозяйства (β-актина) и в 2 лунки планшета, содержащие реакционную смесь для оценки экспрессии гена АМРК. Предварительно в 18 лунок планшета внесена реакционная смесь для оценки гена домашнего хозяйства (β-актина) и в следующие 18 лунок планшета - реакционная смесь для оценки экспрессии гена АМРК. В 16 лунок планшета, содержащего реакционную смесь для анализа β-актина, внесена кДНК 8 контролей (здоровых лиц) в двух повторностях каждая, а в 2 оставшиеся лунки - кДНК больного РА. В остальные 16 лунок планшета, содержащего реакционную смесь для анализа АМРК, внесена кДНК 8 контролей (здоровых лиц) в двух повторностях каждая, а в 2 оставшиеся лунки - кДНК больного РА. Проведена амплификация кДНК в амплификаторе реального времени и рассчитана относительная экспрессия гена АМРК, как описано выше.
Результаты экспрессии гена АМРК пациента Х представлены в таблице 1:
Таблица 1.
| Ген | Экспрессия гена в контроле | Относительная экспрессия до терапии гена у больного РА, относительные единицы по сравнению с контролем (У) | Прогнозируемое действие препарата |
| AMPK | 1.01±0.11 | 7.92±0.24 | Терапия метотрексатом эффективна |
Поскольку относительная экспрессия гена АМРК до терапии превышает значение 3.83 (У>3.83) прогнозируют высокую вероятность положительного эффекта терапии метотрексатом. Больному Х была назначена терапия метотрексатом 10 мг в неделю, а через 2 недели доза была увеличена до 15 мг в неделю. После приема препарата метотрексата в течение 2 лет по данной схеме состояние здоровья больного РА значительно улучшилось. Клинические данные пациента Х представлены в таблице 2.
Таблица 2.
| Параметры | АЦЦП (антитела циклическому цитруллиновому пептиду |
РФ (ревматоидный фактор) |
СРБ (С-реактивный белок) |
DAS28 (активность заболевания | Скованность | Число припухших суставов | Число болезненных суставов | Общий счет эрозий по Шарпу | Общий счет сужений по Шарпу |
| До терапии | 0.1 | 9.5 | 4.38 | 5.1 | 180 | 16 | 16 | 0 | 6 |
| Через 2 года терапии метотрексатом | 0.9 | 9.5 | 1.54 | 3.63 | 10 | 1 | 3 | 0 | 6 |
Клинические данные пациента Х показывают положительный эффект терапии метотрексатом (delta DAS28 = 1.47). У больного Х снизился уровень воспаления, скованность и при этом не увеличился уровень разрушения костной ткани и суставного хряща.
Пример 2. Пациент У., 45 лет, диагноз ранний РА. Перед назначением терапии был проведен анализ экспрессии гена АМРК в крови больного. Для этого из вены отобрано 5 мл крови, из которой выделена общая РНК и проведена реакция обратной транскрипции для получения кДНК. Далее кДНК больного была внесена в 2 лунки планшета, содержащие реакционную смесь для оценки гена домашнего хозяйства (β-актина) и в 2 лунки планшета, содержащие реакционную смесь для оценки экспрессии гена АМРК. Предварительно в 18 лунок планшета внесена реакционная смесь для оценки гена домашнего хозяйства (β-актина) и в следующие 18 лунок планшета - реакционная смесь для оценки экспрессии гена АМРК. В 16 лунок планшета, содержащего реакционную смесь для анализа β-актина, внесена кДНК 8 контролей (здоровых лиц) в двух повторностях каждая, а в 2 оставшиеся лунки - кДНК больного РА. В остальные 16 лунок планшета, содержащего реакционную смесь для анализа АМРК, вносится кДНК 8 контролей (здоровых лиц) в двух повторностях каждая, а в 2 оставшиеся лунки - кДНК больного РА. Проведена амплификация кДНК в амплификаторе реального времени и рассчитана относительная экспрессия гена АМРК, как описано выше. Результаты экспрессии гена АМРК пациента Y представлены в таблице 3:
Таблица 3.
| Ген | Экспрессия гена в контроле | Относительная экспрессия до терапии гена у больного РА, относительные единицы по сравнению с контролем (У) | Прогнозируемое действие препарата |
| АМРК | 1.01±0.11 | 1.55±0.13 | Терапия метотрексатом не эффективна |
Поскольку относительная экспрессия гена АМРК данного больного до терапии ниже значения 3.83 (У=1.55) прогнозируют низкую вероятность положительного эффекта на терапию метотрексатом. Однако терапия метотрексатом была назначена пациенту Y, поскольку метотрексат считается препаратом первого порядка обязательным к назначению первичным больным. Клинические данные пациента Y представлены в таблице 4.
Таблица 4.
| Параметры | АЦЦП (антитела циклическому цитруллиновому пептиду |
РФ (ревматоидный фактор) |
СРБ (С-реактивный белок) |
DAS28 (активность заболевания | Скованность | Число припухших суставов | Число болезненных суставов | Общий счет эрозий по Шарпу | Общий счет сужений по Шарпу |
| До терапии | 100 | 1014 | 140.8 | 6.3 | 360 | 10 | 12 | 0 | 5 |
| Через 2 года терапии метотрексатом | 416.2 | 250.1 | 17.9 | 6.2 | 180 | 14 | 14 | 5 | 18 |
Клинические данные пациента Y показывают отсутствие эффекта на терапию метотрексатом (delta DAS28 = 0.1). У больного Y активность заболевания не изменилась, хотя наблюдалось некоторое снижение уровня РФ и СРБ, которые не достигли нормальных значений. При этом наблюдалось повышение числа припухших и болезненных суставов, что свидетельствует о сохранении воспалительного процесса. В то же время, увеличение уровня АЦЦП, числа эрозий и сужений по Шарпу свидетельствует об активном процессе разрушения костной ткани и суставного хряща.
Пример 3. Пациент Z, 51 год, диагноз ранний РА. Перед назначением терапии был проведен анализ экспрессии гена АМРК в крови больного. Для этого из вены отобрано 5 мл крови, из которой выделена общая РНК и проведена реакция обратной транскрипции для получения кДНК. Далее кДНК больного была внесена в 2 лунки планшета, содержащие реакционную смесь для оценки гена домашнего хозяйства (β-актина), и в 2 лунки планшета, содержащие реакционную смесь для оценки экспрессии гена АМРК. Предварительно в 18 лунок планшета внесена реакционная смесь для оценки гена домашнего хозяйства (β-актина) и в следующие 18 лунок планшета - реакционная смесь для оценки экспрессии гена АМРК. В 16 лунок планшета, содержащего реакционную смесь для анализа β-актина, внесена кДНК 8 контролей (здоровых лиц) в двух повторностях каждая, а в 2 оставшиеся лунки - кДНК больного РА. В остальные 16 лунок планшета, содержащего реакционную смесь для анализа АМРК, внесена кДНК 8 контролей (здоровых лиц) в двух повторностях каждая, а в 2 оставшиеся лунки - кДНК больного РА. Проведена амплификация кДНК в амплификаторе реального времени и рассчитана относительная экспрессия гена АМРК, как описано выше. Результаты экспрессии гена АМРК пациента Z представлены в таблице 5.
Таблица 5.
| Ген | Экспрессия гена в контроле | Относительная экспрессия до терапии гена у больного РА, относительные единицы по сравнению с контролем (У) | Прогнозируемое действие препарата |
| АМРК | 1.01±0.11 | 2.5±0.04 | Терапия метотрексатом может быть частично эффективна |
Поскольку относительная экспрессия гена АМРК до терапии ниже значения 3.83, (У=2.5) прогнозируют низкую вероятность положительного эффекта терапии метотрексатом. Однако терапия метотрексатом была назначена пациенту Z, поскольку метотрексат считается препаратом первого порядка обязательным к назначению первичным больным. Клинические данные пациента Z представлены в таблице 6.
Таблица 6.
| Параметры | АЦЦП (антитела циклическому цитруллиновому пептиду |
РФ (ревматоидный фактор) |
СРБ (С-реактивный белок) |
DAS28 (активность заболевания | Скованность | Число припухших суставов | Число болезненных суставов | Общий счет эрозий по Шарпу | Общий счет сужений по Шарпу |
| До терапии | 100 | 100 | 13.8 | 4.41 | 60 | 10 | 6 | 0 | 13 |
| Через 2 года терапии метотрексатом | 388.8 | 311.7 | 4.46 | 3.39 | 9 | 2 | 3 | 0 | 14 |
Клинические данные больного Z показывают недостаточную эффективность терапии метотрексатом, поскольку delta DAS28< 1.2 (delta DAS28 = 1.01). У больного Z активность заболевания снизилась незначительно, что сопровождалось некоторым уменьшением числа припухших и болезненных суставов. Однако при этом уровни АЦЦП и РФ по итогам терапии значительно повысились, что свидетельствует о сохранении аутоиммунного процесса, ассоциированного с разрушением сустава, что дополнительно подтверждается увеличением показателя сужений по Шарпу - индикатора разрушения суставного хряща.
Положительный эффект от применения предлагаемого способа связан с его упрощением в связи с отсутствием необходимости верификации праймеров. Кроме того, способ позволяет четко дифференцировать ответчиков, неответчиков на терапию метотрексатом и лиц с промежуточным эффектом на терапию, т.е. предсказывать эффективность терапии метотрексатом до начала терапии. При этом способ характеризуется высокой достоверностью прогнозирования результата терапии.
Claims (2)
1. Способ прогнозирования эффективности терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом, характеризующийся тем, что перед началом терапии у больных ревматоидным артритом, ранее не получавших терапию данным препаратом, осуществляют забор крови с последующим определением уровня относительной экспрессии гена АМФ-активируемой протеинкиназы (У), при получении значения относительной экспрессии гена АМФ-активируемой протеинкиназы У≥3.83 прогнозируют высокую эффективность терапии метотрексатом.
2. Способ по п.1, характеризующийся тем, что уровень относительной экспрессии гена АМФ-активируемой протеинкиназы (У) определяют с помощью метода дельта-дельтаСТ (ddCT).
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020134920A RU2753793C1 (ru) | 2020-10-24 | 2020-10-24 | Способ прогнозирования эффективности терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020134920A RU2753793C1 (ru) | 2020-10-24 | 2020-10-24 | Способ прогнозирования эффективности терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2753793C1 true RU2753793C1 (ru) | 2021-08-23 |
Family
ID=77460281
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020134920A RU2753793C1 (ru) | 2020-10-24 | 2020-10-24 | Способ прогнозирования эффективности терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2753793C1 (ru) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2188430C2 (ru) * | 2000-04-03 | 2002-08-27 | Ивановская государственная медицинская академия | Способ прогнозирования развития артериальной гипертензии при проведении противовоспалительной терапии у больных ревматоидным артритом |
| WO2006092530A1 (fr) * | 2005-03-01 | 2006-09-08 | Biomerieux | Procede pour le pronostic d ' une reponse a un traitement par l ' infliximab des patients atteints de polyarthrite rhumatoide |
| RU2343487C1 (ru) * | 2007-06-05 | 2009-01-10 | Государственное образовательное учреждение Высшего профессионального образования Читинская государственная медицинская академия | Способ прогнозирования течения суставной формы ревматоидного артрита |
| RU2367430C1 (ru) * | 2008-04-16 | 2009-09-20 | Государственное учреждение Научно-исследовательский институт клинической иммунологии СО РАМН | Способ прогноза эффективности лечения ревматоидного артрита симвастатином |
| RU2416799C1 (ru) * | 2010-02-02 | 2011-04-20 | Людмила Петровна Сизякина | Способ прогнозирования эффективности включения инфликсимаба в терапию пациентов с ревматоидным артритом |
-
2020
- 2020-10-24 RU RU2020134920A patent/RU2753793C1/ru active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2188430C2 (ru) * | 2000-04-03 | 2002-08-27 | Ивановская государственная медицинская академия | Способ прогнозирования развития артериальной гипертензии при проведении противовоспалительной терапии у больных ревматоидным артритом |
| WO2006092530A1 (fr) * | 2005-03-01 | 2006-09-08 | Biomerieux | Procede pour le pronostic d ' une reponse a un traitement par l ' infliximab des patients atteints de polyarthrite rhumatoide |
| RU2343487C1 (ru) * | 2007-06-05 | 2009-01-10 | Государственное образовательное учреждение Высшего профессионального образования Читинская государственная медицинская академия | Способ прогнозирования течения суставной формы ревматоидного артрита |
| RU2367430C1 (ru) * | 2008-04-16 | 2009-09-20 | Государственное учреждение Научно-исследовательский институт клинической иммунологии СО РАМН | Способ прогноза эффективности лечения ревматоидного артрита симвастатином |
| RU2416799C1 (ru) * | 2010-02-02 | 2011-04-20 | Людмила Петровна Сизякина | Способ прогнозирования эффективности включения инфликсимаба в терапию пациентов с ревматоидным артритом |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20200237635A1 (en) | Methods for treating hair loss disorders | |
| O'Connor et al. | MxA gene expression in juvenile dermatomyositis peripheral blood mononuclear cells: association with muscle involvement | |
| Bisoendial et al. | C-reactive protein elicits white blood cell activation in humans | |
| Ragab et al. | Serum level of interleukin-15 in active alopecia areata patients and its relation to age, sex, and disease severity | |
| Xie et al. | Association of IL-35 expression and gene polymorphisms in rheumatoid arthritis | |
| EP3922641A1 (en) | Methods for detecting and treating covid patients requiring intensive care | |
| RU2753793C1 (ru) | Способ прогнозирования эффективности терапии метотрексатом больных ревматоидным артритом | |
| JP5399219B2 (ja) | 関節リウマチに対するヒト型抗ＴＮＦα抗体薬の薬効予測方法、及び薬効予測装置 | |
| US11480569B2 (en) | Biomarker test and method for assessing mucosal healing in response to treatment of ulcerative colitis | |
| EP2343372B1 (en) | Method for predicting pharmacological efficacy of anti-tnf antibody preparation on rheumatoid arthritis, and pharmacological efficacy prediction apparatus | |
| Eklund et al. | Serum IL-1 beta levels are associated with the presence of erosions in recent onset rheumatoid arthritis | |
| Hamed et al. | Association of interleukin-6 and its-174G/C promoter polymorphism with clinical and laboratory characteristics of non hepatitis C virus rheumatoid arthritis patients | |
| WO2020016888A9 (en) | Determining responders to inflammation treatment | |
| EP1114998A2 (en) | Method for determining the success rate of treatment of multiple sclerosis | |
| Haroon et al. | A novel predictor of clinical response to methotrexate in patients with rheumatoid arthritis: a pilot study of in vitro T cell cytokine suppression | |
| Wood et al. | OA25 Is it time for patient-initiated methotrexate monitoring? | |
| JP7514458B2 (ja) | 関節リウマチ治療薬の奏効を予測する方法及びそれに用いるバイオマーカー | |
| Hamed et al. | CXC Chemokine Receptor-3 as a Diagnostic Biomarker in Patients with Rheumatoid Arthritis | |
| Salama et al. | Role of CXCL-10 as a Biomarker for Rheumatoid Arthritis | |
| Hussein et al. | Relation of tumor necrosis factor-alpha with insulin resistance in rheumatoid arthritis patients | |
| Fadhil et al. | Evaluating microRNA-499 expression and serum IL-17, ACCP and PADI4 cytokine levels in rheumatoid arthritis patients undergoing anti-TNF alpha therapy | |
| Dragičević et al. | Matrix metalloproteinase 9 genotype modulates asthma control in pediatric asthma patients | |
| Nakonechnaya et al. | INTERFERON SIGNATURE IN THE DEVELOPMENT OF SLE: MOLECULAR MECHANISMS, APPROACHES TO DIAGNOSIS AND TREATMENT | |
| Fadhil et al. | Serum Markers Predicting Early Non-Responsiveness to Infliximab in Rheumatoid Arthritis: Tumor Necrosis Factor (TNF)-Alpha, TNFRII, and Interleukin (IL)-17 As Potential Indicators | |
| Ibrahim | Relation between serum Visfatin and clinical severity in different stages of rheumatoid arthritis |