Prognostic value of skin autofluorescence parameter in patients receiving program hemodialysis.

Full Text

Терминальные стадии ХБП ассоциированы с сердечно-сосудистой (СС)смертностью , превышающей в 10-20 раз популяционный уровень [1]. Программный гемодиализ (ПГД) - самая распространенная форма заместительной почечной терапии в мире, на него приходится около 69% всех видов заместительной почечной терапии и 89% всех видов диализа [2, 3].

Нетрадиционные сердечно-сосудистые (СС) факторы риска, характерные для ХБП –уремические токсины, фосфатемия, перегрузка объемом, окислительный стресс и хроническое воспаление рассматриваются как основные факторы, способствующие ускорению развития атеросклероза и повышению смертности [4]. Окислительный стресс возникает на ранних стадиях ХБП, прогрессирует по мере усугубления почечной недостаточности и еще больше усугубляется на ее финальных стадиях. К разновидности метаболического стресса относят задержку в организме большого количества токсинов, в том числе конечных продуктов гликирования (КПГ) или гликотоксинов [5].

            КПГ представлены соединениями, образующимися вследствие неэнзимной связи углеводов с белками, жирами, нуклеиновыми кислотами. Значение их многообразно, поскольку такая модификация нарушает энзимные и структурные свойства белков. Процесс образования КПГ в тканях происходит с разной скоростью, отражая процессы старения и вероятность возникновений заболеваний с ним ассоциированных, среди которых сахарный диабет, атеросклероз периферических артерий и ишемическая болезнь сердца, цереброваскулярные заболевания, ХБП. Несмотря на возможность детекции циркулирующих КПГ, определение их концентрации в тканях представляет более важную информацию с клинической точки зрения, поскольку она более тесно связана с ремоделированием органов, сосудистой системы и прогнозом [5]. Источником КПГ в организме являются пищевые продукты, особенно приготовленные способом обжарки, которая инициирует реакцию Майяра, а также эндогенные. В отличие от промежуточных продуктов гликирования, к которым относится, например, гликированный гемоглобин, период полураспада которого составляет около 2 недель, тканевой пул КПГ не склонен к быстрым изменениям, отражая «метаболическую память». Элиминация КПГ происходит за счет связывания с растворимыми циркулирующими рецепторами к ним, а также медленно текущими реакциями распада. Почки в значительной степени вовлечены в процесс элиминации и снижение их функции приводит к быстрому увеличению тканевого пула КПГ. Именно поэтому клиническая оценки содержания  КПГ в тканях была достоверно установлена в первую очередь для пациентов с сахарным диабетом (акселерация гликирования) и ХБП [6].

Метод определения аутофлуоресценции кожи (АФК) достоверно отражает аккумуляцию КПГ в коже, несмотря на то, что не все депозиты КПГ способны к флуоресценции. В РФ коммерческие отечественные аппараты – ридеры АФК недоступны. Хотя в литературе описано клиническое применение оригинальных приборов, в том числе в сопоставлении с наиболее известным   ридером   АФК  (Diagnoptics Technologies BV, Гронинген, Нидерланды) [7].

Имеющаяся литература позволяет рассматривать АФК в качестве интегрального параметра, отражающего процессы воспаления, функционального и структурного ремоделирования жизненно важных органов – сердца и почек, а также артериальной системы у пациентов с различными стадиями ХБП. Поэтому клиническая апробация оригинальных приборов - ридеров АФК, обладающих простотой применения, неинвазивностью, низкими трудозатратами несомненно актуальна [8].

            Цель: Определить значимость АФК как предиктора общей  смертности у пациентов получающих ПГД с использованием оригинального прибора - ридера. В задачи исследования входило получение модели  прогноза с использованием параметра АФК в динамике и характеристика параметра АФК во взаимосвязи с актуальными биохимическими, клиническими и инструментальными параметрами.

            Материалы и методы.

Исследование проводилось на базе Самарского областного центра нефрологии и диализа на территории  Самарской областной клинической больницы им В.Д. Середавина.

  Под наблюдением находилось 88 пациентов в возрасте от 23 до 80 лет, средний возраст 58,01±13,79с терминальной почечной недостаточностью 5 стадии, находящимися на ПГД, среди них мужчин - 47 (53,4%). Стаж получения интервенционной заместительной почечной терапии составляет от 1 года до 30 лет (таблица 1) и в среднем составил 7,66±5,61лет. Перечень основных заболеваний, вызвавших окончательную утрату функции почек представлен в таблице 1, клиническая характеристика- в таблице 2.

  Критериями исключения были: известные острые инфекционные, онкологические заболевания в активной фазе, цирроз печени, тяжелая сердечная и легочная недостаточность, неспособность к самообслуживанию, деменция, острые сердечно-сосудистые состояния, беременность, кормление грудью, отсутствие информированного согласия.

  Протокол исследования получил одобрение этического комитета СамГМУ. Изучены клинические, антропометрические, биохимические параметры, основные эхокардиографические параметры. Для оценки коморбидного статуса использовали шкалу Charlson [9]. Нутритивный индекс риска: Nutritional Risk index (RNI),в основу которого положены концентрация альбумина и соотношение веса пациента к идеальному, рассчитывался по источнику [10].

Период наблюдения составил 67 месяцев, в среднем - 49,5 месяцев. Наименьший срок наблюдения обусловлен летальным случаем и составил 16 месяцев.

  Параметр АФК определялся с помощью оригинального прибора (ридера), разработанного коллективом кафедры лазерных и биотехнических систем (заведующий кафедрой, профессор д.ф-м.н. В.П.Захаров) Самарского университета им. академика С.П.Королева [11]. Для возбуждения флуоресценции используется светодиод с пиковой длиной волны 365 нм. В отличие от аналогов спектральная селекция осуществляется абсорбционными светофильтрами. Освещаемый участок кожи имеет форму круга диаметром 10 мм. Аналоговая электроника флуориметра включает два фотоприёмных канала на кремниевых фотодиодах. Работающих в импульсном режиме с целью повышения помехоустойчивости.. Программное обеспечение управляет режимами работы флуориметра, обеспечивает проведение количественной обработки результатов, визуализирует и сохраняет диагностические данные. Диагностический показатель - АФК определяется отношением интенсивности автофлуоресцентного излучения к интенсивности отражённого ультрафиолетового излучения. Само измерение производится в течение 2 минут после аппликации внутренней поверхности предплечья на панель прибора. Параметр АФК определялся как среднее арифметическое из трех последовательных измерений.

            Статистический анализ данных выполняли в среде пакета SPSS 25.0 (IBM Corporation, Armonk, NewYork, USA, лицензия № 5725-А54. Для сравнения групп применяли критерий Манна-Уитни, парный критерий Вилкоксона, парный критерий Стьюдента. Описательные статистики представлены в виде среднего и стандартного отклонения: M±SD либо в виде медианы и квартилей: Me (Q1–Q3). Исследование взаимосвязей осуществляли с помощью корреляционного анализа Спирмена и Пирсона. Применяли моделирование с помощью  множественного линейного  и логистического регрессионного анализа. Результаты считали статистически значимыми при р<0,05.

Результаты.

Как следует из таблицы 1 наиболее частой причиной терминальной ХБП были тубулоинтерстициальные нефриты и хронический гломерулонефрит.

Таблица 1. Клинические состояния ассоциированные с терминальной ХБП.

Около 60% пациентов относились к возрастной категории 56-77 лет. Распространенность курения была значительной- 36% с явным преобладанием мужчин- 87,5%. К наиболее частым синдромам относятся анемия и артериальная гипертензия (АГ) , а также СС заболевания (таблица 2).

Таблица 2. Распространенность клинически значимых синдромов и состояний.

Среднее значение АФК составило 6,23±1,30 отн.ед, что существенно выше референсных значений, полученных нами  тем же прибором  в предшествующих исследованиях (р<0,001) [6]. Индекс массы тела в группе cоставил, 25,66±3,33кг/м². Систолическое: САД, 137,15±15,08ммрт.ст.  и диастолическое: ДАД , 83,41±11,83 мм. рт. ст. артериальное давление свидетельствовали об удовлетворительном уровне гипотензивной терапии. Эритроциты, гемоглобин, гематокрит были достоверно ниже референсных значений  у большинства пациентов  ПГД. Средний объем эритроцитов не отличался от контроля в основных группах, также как и средняя концентрация гемоглобина в них, что типично для нефрогенной анемии. Также, воспалительная реакция, хотя и не сопровождалась лейкоцитозом, но оцененная с помощью С-реактивного белка, ферритина была явной. Метаболические сдвиги имели типичные изменения по параметрам креатинина и мочевины, которые многократно превышают контрольные значения, также, как активность паратиреоидного гормона (ПТГ) на фоне фосфатемии и гиперкалиемии ( таблица 3).

Таблица 3. Данные общего и биохимического анализов крови . Медианы и квартили.

Далее были изучены детерминанты АФК, наиболее важными из которых признаны  возраст и курение. Такие связи подтверждены многократно у пациентов с терминальной ХБП и отражают факт накопления КПГ в тканях, так называемую метаболическую память. В нашем исследовании установлено  статистически значимое влияние на АФК фактора возраста (p<0,001;  p=0,40) среди  пациентов, находящихся на заместительной почечной терапии.

             АФК имела существенную связь с курением: в группе ПГД r=0,48p=0,001;. Поэтому не удивительно, что курение вошло в модель детерминирующих АФК признаков(таблица 4).

            Среди обследованных  коморбидность была  распространенной и выраженной, индекс коморбидности Чарлсон, был  независимым фактором, свидетельствуя об участии болезней различного профиля (включая и сахарный диабет)в накоплении КПГ в коже, определяемых АФК. Выраженность мальнутриции, которая соответствовала меньшему значению NRI коррелировала с АФК r=-0,39,p<0,001, но небольшая распространенность выраженных стадий мальнутриции , очевидно не позволила NRI выступить как детерминанте АФК и предиктору. Другой параметр - калий крови, несомненно отражает эффективность гемодиализа и гиперкалиемия -негативный параметр, ассоциированный со смертностью (таблица 4).

Данная   модель множественной линейной регрессии  статистически значима в целом (F=23,5, p<0,001) и   по отдельным предикторам. Коэффициент детерминации R²=46%, стандартная ошибка регрессии составляет 0,99  отн.ед.

            Полученная модель высокозначима в целом и по входящим в нее  регрессорам.  Также,  нам были доступны параметры ЭХОКГ, между которыми с одной стороны и исходной АФК  с другой, выявлены высокодостоверные корреляции: толщины задней стенки левого желудочка (ЛЖ), межжелудочковой перегородки, размеров полости ЛЖ в диастолу и в систолу, диаметра левого предсердия- от 0,43 до 0,49; р< 0,001. Эти взаимосвязи вылились в корреляцию с интегральным параметром индекса массы миокарда левого желудочка (ИММЛЖ) r=0,5; p<0,001. АФК обнаруживал обратную связь с фракцией выброса (ФВлж) -0,466, р=0,001. Несомненно, эти связи важны, поскольку каждый из этих параметров имеет прогностическое значение и АФК поэтому может быть представлен как интегральный параметр прогноза, что, в общем, подтверждается литературными источниками [6, 12].

Среди самых частых  состояний ,которые ухудшали качество жизни и стимулировали к обращению за помощью ,  являлись  клинические проявления анемии, высокие  цифры  артериального давления, приступы нестабильной стенокардии, декомпенсация сахарного диабета,  случаи заражения новой коронавирусной инфекцией.

Таблица 5. Структура смертности (n=38)

В нашей работе самой распространенной причиной летальности стала острая сердечная недостаточность ,согласно формулировке акта свидетельства о смерти без детализации ее механизма. Вторая значимая причина -  новая коронавирусная инфекция ,с которой связаны 8 летальных случаев. Сепсис и онкологические заболевания были на третьем месте как причины летальности  и наблюдались одинаково часто (таблица 5 ).

            Для прогнозирования общей смертности использовали множественную логистическую регрессию с пошаговым включением предикторов. Включались  те переменные, которые статистически значимо различались  по общей смертности и не имели тесных корреляций друг с другом.  Переменными на входе были:  Возраст; Длительность ПГД, лет; Разность АФК; Индекс массы тела, кг/м2; Лейкоциты,  *109 /л; MCH, пг; Общий белок, г/л; Альбумин, г/л; ЩФ, Ед/л; Натрий, ммоль/л; Калий, ммоль/л; Кальций, ммоль/л; СРБ логарифмированный; Пол;  Табакокурение ( 0;1); ФВлж, %

Таблица 6. Модель прогноза обшей смертности с участием исходного параметра АФК.

Данная   модель множественной логистической регрессии  статистически значима в целом (χ²=64,9, p<0,001) и   по отдельным предикторам. Аналог коэффициента детерминации  —R²Нагелькерке составляет 57%. Модель обладает хорошим качеством прогнозирования: чувствительность и специфичность  при пороговой вероятности 0,5  равны72,2% и 83,7%, соответственно при общей точности 78,5%.

Наряду с тем, что АФК измеренная исходно вполне может выступать как независимый критерий прогноза, ΔАФК- разность значений полученных через год и исходных, также выступает как независимый критерий прогноза . Таблица 7. фиксирует оба этих положения .

Таблица 7. Параметры АФК, измеренные  исходно и повторно в зависимости от исхода (общая смертность).

В таблице 8. приведены параметры модели с участием ΔАФК, в которую вошли также возраст, ЩФ, курение и калий крови, обеспечившие высокую чувствительность 89% и специфичность 90,7%.

Таблица 8. Модель прогноза обшей смертности с участием динамики АФК .

Модель статистически значима в целом (χ²=73,1, p<0,001) и   по отдельным предикторам. Аналог коэффициента детерминации  —R²Нагелькерке составляет 81%, а  общая точность прогноза 89,9%.

            Обсуждение.

            Поиск биомаркеров, предсказывающих исходы у пациентов с тяжелыми проявлениями ХБП является актуальной задачей не только нефрологии, но и кардиологии [3], поскольку наиболее часто летальность у пациентов с ГД  объясняется внезапной кардиальной смертью, инфарктом миокарда, инсультомилихронической сердечной недостаточностью [1]. Очевидно, что такой биомаркер должен обладать связями с параметрами системной воспалительной реакции, ремоделирования ССС, метаболическими и электролитными нарушениями. Вместе с тем, в своей величине он должен интегрировать эти изменения , предсказывая с приемлемой точностью исходы. Основной задачей этого одноцентрового исследования было выяснить, насколько  величина АФК может быть использована как предиктор общей смертности и то,  какие факторы наиболее тесно с ней связаны.

На первом этапе были оценены детерминанты АФК. Выявленное увеличение АФК у пациентов с ПГД следует оценивать как закономерный результат, ранее полученный неоднократно у пациентов с терминальной ХБП, находящихся на всех видах заместительной почечной терапии [13].

            Поиск параметров, детерминирующих величину АФК выявил среди них индекс коморбидности, курение и калий крови. Индекс Чарлсон- хорошо известный инструмент оценки коморбидности,  76% из наблюдаемых пациентов имело не менее 5 баллов по этой шкале . Наиболее частой коморбидностью были АГ, анемия, хронические формы ИБС, сахарный диабет 2 типа. Все они как было показано ранее, в том числе и нами выступают как факторы увеличивающие АФК [6]. Другим важным результатом было подтверждение взаимосвязи  АФК со статусом курения, учитывая тот факт, что его распространенность составила  44% среди пациентов ПГД. Действительно, курение является источником КПГ, существенно увеличивая параметр АФК, что расценивается как один из механизмов СС и почечного поражения. Так, АФК связана с фактом курения, интенсивностью выраженной в пачках-лет и уменьшается после прекращения курения[14].

Оксидативный и карбонильный стрессы ответственны за аккумуляцию КПГ в тканях и системную воспалительную реакцию у пациентов с тяжелой ХБП [2]. С другой стороны, в ряде работ отмечено, что процедура гемодиализа сама по себе усугубляет окислительный стресс, приводя к более выраженному накоплению продуктов гликирования - окисленных протеинов, жиров, оксидативного повреждения ДНК, что сопровождается ростом  маркеров системной воспалительной реакции, например С-реактивного  белка, интерлейкинов [15, 16, 17]. Поэтому все факты приведенные выше объясняют высокий уровень АФК у пациентов с терминальной ХБП.

Второй этап представлен впервые осуществленным в РФ проспективным исследованием, в котором устанавливалась прогностическая роль АФК у пациентов получающих ПГД. В нашем исследовании выраженность мальнутриции, которая соответствовала меньшему значению NRI коррелировала с АФК (p<0,001). В индексе, использованном нами, учитываются три параметра - альбумин крови и отношение массы тела пациента к идеальной, рассчитанной по росту массе. Тестирование на достаточно большой популяции ПГД пациентов продемонстрировало эффективность 8 различных индексов мальнутриции предсказывать события, в том числе и NRI, включающего концентрацию альбумина, как наиболее значимого предиктора смертности [18].

В работах Viramontes H.D.etal выраженность мальнутриции достоверно предсказывает негативный прогноз у пациентов с терминальной ХБП и также связана с величиной АФК [19]. Более того, был сделан вывод о том, что именно эта связь определяет вклад АФК как предиктора летальности. Но в нашем исследовании распространенность выраженной мальнутриции была небольшой и вероятно по этой причине NRI не вошел как предиктор смертности.

В моделях прогноза, предложенных нами фигурируют  параметры хорошо известные как предикторы смертности у пациентов с ПГД : ЩФ, гипоальбуминемия и С-реактивный  белок. В большом исследовании, включавшем 3502 пациента на ПГД со сроком наблюдения 10 лет выявлено, что те, кто относятся к 4 квартилю по концентрации ЩФ крови имеют  повышенный в 1,7 раза риск смерти от инфекционных заболеваний [20] . В другом исследовании установлено, что повышенный уровень ЩФ в сыворотке крови ассоциируется с  риском кровоизлияния в мозг [21].

Воспаление, оцениваемое по уровню С-реактивного белка, не только связано с кардиометаболическими изменениями, но и является одним из ключевых моментов в развитии недостаточности питания, усугубляемой состоянием окислительного стресса, как это выявлено в группе ПГД [22]. Оба фактора  -  гипоальбуминемия и увеличение  С-реактивного белка связаны с риском смерти при терминальной ХБП, этот  риск повышается особенно значительно при их сочетании [23].

Представляется важным недавно установленный феномен влияния на прогноз динамики АФК [15] .Нами подтверждено, что ΔАФК измеренная за период 1 года может быть оценена как независимый предиктор летальности. Это подтверждено статистическим различием ΔАФК : так среди выживших этот параметр составил - 0,60отн.ед., а среди умерших 0,91,  р<0,001. В предложенной модели прогноза ΔАФК второй по значимости фактор после курения (таблица 8). Также, не должен остаться без внимания факт устойчивых корреляций АФК с параметрами ГЛЖ и обратными взаимоотношениями с ФВлж в группе ПГД, учитывая негативное прогностическое значение ГЛЖ и сниженной сократимости у пациентов с терминальной ХБП [1].

            Выводы.

1. У пациентов, получающих ПГД АФК прямо связан с возрастом, статусом курения, со степенью нутритивного дефицита, индексом коморбидности Чарлсон, системной воспалительной активностью, с параметрами гипертрофии левого желудочка и негативно с его фракцией выброса. Предложена модель детерминирующая величину параметра АФК
2. Исходный параметр АФК является независимым предиктором кумулятивной летальности. Динамика АФК, измеренного через 1 год также позволяет прогнозировать летальность с высокой достоверностью. Предложены модели прогноза с высокой чувствительностью и специфичностью.
3. Полученные результаты позволяют рассматривать АФК как важный независимый фактор прогноза ,как новый интегральный параметр ремоделирования сердца и метаболического профиля у пациентов ПГД, мониторирование которого актуально для выбора оптимальной тактики ведения пациентов.

            Таблица 4. Детерминанты АФК .

About the authors

Darya Konovalova

Author for correspondence.
Email: snowflake0605@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-2964-2675
Russian Federation

References

Supplementary files