Корреляционный анализ между воспалительными биомаркерами и значимые клинические фенотипы хронической обструктивной болезни легких

Авторы

DOI:

https://doi.org/10.18413/rrpharmacology.9.10004

Аннотация

Введение. Хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ) является ведущей причиной смертности. Использование полученных данных о различных клинических фенотипах пациентов с одним и тем же заболеванием позволило расширить наши представления о лечении ХОБЛ. В настоящее время единственным вариантом решения проблемы будет определение клинического фенотипа ХОБЛ и получение расширенных данных о его взаимосвязи с респираторными и другими значимыми биомаркерами.

Материалы и методы. Проанализированы корреляционные связи между ФКН, СРБ и ТБК-активными продуктами перекисного окисления липидов у 373 больных с различными фенотипами ХОБЛ и 60 здоровых добровольцев. Для изучения уровней биомаркеров воспаления использовали иммуноферментный анализ.

Результаты. Выявлено статистически значимое повышение уровня биомаркеров воспаления у больных ХОБЛ по сравнению с контролем. Уровень ФКН в группе больных ХОБЛ составил 1,3 нг/мл, что было выше (р<0,001), чем в контроле (уровень ФКН 0,3 нг/мл, р<0,001). Уровень СРБ у больных ХОБЛ составил 27,8 мг/л, тогда как в контроле уровень СРБ составил 1,2 мг/л (p<0,001). Уровень ТБК-активных продуктов перекисного окисления липидов у больных ХОБЛ составил 14,5 ммоль/л, что было выше по сравнению с контролем (р<0,001).

Обсуждение. Корреляционный анализ выявил очень сильные взаимосвязи между уровнями всех изученных биомаркеров. Наиболее высокие значения коэффициента ранговой корреляции Кендалла (τ) были определены между уровнями всех воспалительных биомаркеров в подгруппах больных хроническим бронхитом и смешанным фенотипом ХОБЛ.

Заключение: Выявление фенотипа ХОБЛ позволит активно контролировать терапию обострений ХОБЛ.

Графичекая аннотация

mceclip0-f6fdb098b8f01bcb522ee03640614364.png

Графическая аннотация

Ключевые слова:

ХОБЛ, фенотипирование, воспаление

Библиографические ссылки

Agrawal R, Moghtader S, Ayyala U, Bandi V, Sharafkhanen A (2019) Update on management of stable chronic obstructive pulmonary disease. Journal of Thoracic Disease 11(14): S1800–S1809. https://doi.org/10.21037/jtd.2019.06.12 [PubMed] [PMC]

Agustí A, Vogelmeier C, Faner R (2020) COPD 2020: changes and challenges. American Journal of Physiology. Lung Cellular and Molecular Physiology 319(5): 879–883. https://doi.org/10.1152/ajplung.00429.2020 [PubMed]

Brat K, Svoboda M, Zatloukal J, Plutinsky M, Volakova E, Popelkova P, Novotna B, Dvorak T, Koblizek V (2021) The relation between clinical phenotypes, GOLD groups/stages and mortality in COPD patients – a prospective multicenter study. International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease 16: 1171–1182. https://doi.org/10.2147/COPD.S297087 [PubMed] [PMC]

Casas Herrera A, Montes de Oca M, López Varela MV, Aguirre C, Schiavi E, Jardim JR, PUMA Team (2016) COPD underdiagnosis and misdiagnosis in a high-risk primary care population in four Latin American countries. A key to enhance disease diagnosis: the PUMA Study. PLOS One 11(4): e0152266. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0152266 [PubMed] [PMC]

Corlateanu A, Mendez Y, Wang Y, Garnica Ricardo dJA, Botnaru V, Siafakas N (2020) Chronic obstructive pulmonary disease and phenotypes: a state-of-the-art. Pulmonology 26(2): 95–100. https://doi.org/10.1016/j.pulmoe.2019.10.006 [PubMed]

Fermont JM, Masconi KL, Jensen MT, Ferrari R, Di Lorenzo VAP, Marott JM, Schuetz P, Watz H, Waschki B, Müllerova H, Polkey MI, Wilkinson IB, Wood AM (2019) Biomarkers and clinical outcomes in COPD: a systematic review and meta-analysis. Thorax 74(5): 439–446. https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2018-211855[PubMed] [PMC]

Halpin DMG, Criner GJ, Papi A, Singh D, Anzueto A, Martinez FJ, Agusti AA, Vogelmeier CF (2021) Global initiative for the diagnosis, management, and prevention of chronic obstructive lung disease. The 2020 GOLD Science Committee Report on COVID-19 and Chronic Obstructive Pulmonary Disease. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine 203(1): 24–36. https://doi.org/10.1164/rccm.202009-3533SO [PubMed] [PMC]

Hassan M, Mourad S, Wahab NHA, Daabis R, Younis G (2016) Effect of comorbidities on response to pulmonary rehabilitation in patients with chronic obstructive pulmonary disease. Egyptian Journal of Chest Diseases and Tuberculosis 65(1): 63–69. http://dx.doi.org/10.1016/j.ejcdt.2015.11.006

Hoffman EA, Lynch DA, Barr RG, van Beek EJR, Parraga G (2016) IWPFI Investigators. Pulmonary CT and MRI phenotypes that help explain chronic pulmonary obstruction disease pathophysiology and outcomes. Journal of Magnetic Resonance Imaging 43(3): 544–557. https://doi.org/10.1002/jmri.25010 [PubMed] [PMC]

Karayama M, Inui N, Yasui H, Kono M, Hozumi H, Suzuki Y, Furuhashi K, Hashimoto D, Enomoto N, Fujisawa T, Nakamura Y, Watanabe H, Takafumi S (2019) Clinical features of three-dimensional computed tomography-based radiologic phenotypes of chronic obstructive pulmonary disease. International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease 14: 1333–1342. https://doi.org/10.2147/COPD.S207267 [PubMed] [PMC]

Khalil MM, Dwedar AI, Abdelazeem MM (2019) Impact of chronic obstructive pulmonary disease on the outcome of patients admitted to the coronary care unit. The Egyptian Journal of Chest Diseases and Tuberculosis. 68: 123–128. https://doi.org/10.1155/2016/8212459

Manian P (2019) Chronic obstructive pulmonary disease classification, phenotypes and risk assessment. Journal of Thoracic Disease 11(14): S1761–S1766. https://doi.org/10.21037/jtd.2019.05.10 [PubMed] [PMC]

Vogelmeier CF, Romàn-Rodríguez M, Singh D, Han MK, Rodríquez-Roisin R, Ferguson GT (2020) Goals of COPD treatment: Focus on symptoms and exacerbations. Respiratory Medicine 166: 105938. https://doi.org/10.1016/j.rmed.2020.105938 [PubMed]

Вклад авторов

Екатерина А. Орлова, Астраханский государственный медицинский университет

Candidate of Medical Sciences, Head of the Department of Pharmacology; e-mail: eorlova56@mail.ru, ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-3260-2677. The author conceived and designed the analysis, and was engaged in writing the paper.

Богдан Ю. Кузьмичев, Астраханский государственный медицинский университет

Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of the Department of Clinical Immunology and Postgraduate Education; e-mail: bog13@list.ru, ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-3013-825X. The author contributed the data and performed the analyses.

Михаил А. Орлов, Астраханский государственный медицинский университет

Doctor Habil. of Medical Sciences, Professor, Head of the Department of Medical Rehabilitation; e-mail: orlovdoc56@gmail.com, ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-8995-6572. The author was engaged in writing the paper.

Инна П. Дофман, Астраханский государственный медицинский университет

Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of the Department of Clinical Pharmacology; e-mail: inna1977@inbox.ru, ORCID ID https://orcid.org/0000-0003-1561-0592. The author collected the data.

Загрузки

Опубликован

31.03.2023

Как цитировать

Orlova EA, Kuzmichev BY, Orlov MA, Dorfman IP (2023) Correlation analysis between inflammatory biomarkers and significant clinical phenotypes of chronic obstructive pulmonary disease. Research Results in Pharmacology 9(1): 1–6. https://doi.org/10.18413/rrpharmacology.9.10004

Выпуск

Том 9 № 1 (2023)

Раздел

Клиническая фармакология

Лицензия

Copyright (c) 2023 Research Results in Pharmacology

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.