Modern Problems of Science and Educationrae.ru
Scientific journal

Modern Problems of Science and Education

ISSN 2070-7428VAK ListRSCI IF = 0,936

METHODS OF PREDICTING HEMATOLOGICAL COMPLICATIONS OF COMBINED ANTIVIRAL THERAPY IN PATIENTS WITH CHRONIC HEPATITIS C

Ambalov Y.M.1,Dontsov D.V.1,Proydakov M.A.1
1Rostov State Medical University

Хронический гепатит С (ХГС) представляет собой одну из наиболее глобальных проблем общественного здравоохранения. Согласно имеющимся литературным данным, в мире насчитывается более 130 млн человек, страдающих ХГС, что составляет около 3 % населения всей планеты. Ежегодно от цирроза печени и гепатоцеллюлярной карциномы – неблагоприятных исходов этого заболевания, на земном шаре умирает свыше миллиона жителей [8, 9].

Применение комбинированной противовирусной терапии (КПТ) с использованием препаратов интерферона-α и рибавирина позволяет добиться у многих пациентов полной элиминации возбудителя хронической HCV-инфекции [7]. Тем не менее серьезной проблемой при этом остается формирование у целого ряда больных ХГС так называемых нежелательных явлений КПТ [2], среди которых особое место занимают гематологические осложнения. Развитие выраженных КПТ-ассоциированных анемии, нейтропении и тромбоцитопении приводит к снижению терапевтических доз применяемых противовирусных препаратов, либо даже к их полной отмене [6].

К сожалению, сколь-нибудь эффективные способы прогноза данных НЯ в настоящее время отсутствуют. Вышеуказанное обстоятельство и послужило побудительным мотивом для выполнения сотрудниками кафедры инфекционных болезней РостГМУ ряда исследований, направленных на детальное изучение у больных ХГС особенностей патогенеза КПТ-ассоциированных анемии, нейтропении и тромбоцитопении [1, 3, 4, 5].

При этом одной из стратегических задач нашей работы явилась разработка запланированных способов прогноза развития гематологических осложнений КПТ у больных ХГС еще до назначения им противовирусного лечения.

Цель исследования – на основе интегративного использования цитоморфологических, биохимических, иммунологических и молекулярно-генетических данных разработать эффективные способы прогноза гематологических осложнений КПТ у больных ХГС.

Материалы и методы. В исследование было включено 228 больных ХГС, имевших показания к КПТ. Генотип HCV 1a встречался у 3,5 %, 1b – 51,3 %, 3а – 28,9 % и 2а – 16,2 % человек. Вирусная нагрузка (ВН) у 30,3 % пациентов составила <3×105 МЕ/мл, у 46,1 % – 3×105-6×105 МЕ/мл и у 23,7% >6×105 МЕ/мл. Всем испытуемым была назначена КПТ: 51,3 % пациентов получали рибавирин в сочетании с препаратами пегилированного интерферона-α (ИНФ-α), а 48,7 % – «короткими» ИНФ-α. Полностью закончили курс КПТ 163 человека, устойчивый вирусологический ответ был достигнут у 155 пациентов.

Развитие анемии в ходе КПТ было зафиксировано у 39,0 % пациентов: у 14,0 % она была легкой (Hb 10,0-11,9 г/дл), у 19,3 % – умеренной (Hb 8,0-9,9 г/дл) и у 5,7 % – тяжелой (Hb <8,0 г/дл) степени. Нейтропения в процессе лечения отмечалась у 48,3 % больных ХГС: у 12,7 % – она была легкой (АЧН 1,0-1,3×109/л), у 17,5 % – умеренной (АЧН 0,75-0,99×109/л) и у 18,0 % – тяжелой (АЧН <0,74×109/л) степени. Тромбоцитопения развилась у 30,3 % пациентов: у 16,2 % – легкой (PLT 75,0-150,0×109/л), у 10,5 % – умеренной (PLT 50,0-74,9×109/л) и у 3,5 % – тяжелой (PLT <50,0×109/л) степени.

Для разработки способа прогноза гематологических осложнений КПТ был использован метод многофакторного корреляционного анализа, в частности построение множественных линейных и логистических регрессий.

Результаты. Приступая к разработке способа прогноза КПТ-ассоциированной анемии, мы изучили характер ассоциативных связей минимального уровня Hb (Hbmin), зафиксированного у больных ХГС за весь период лечения, с рядом исходных (то есть до начала КПТ) показателей.

Как показал линейный коэффициент корреляции Пирсона (r), величина Hbmin имеет у больных ХГС сильную прямую связь с исходными уровнями Hb (r=0,82) и RBC (r=0,76), а также – сильную обратную связь с концентрацией внеэритроцитарного Hb (ВЭГ) (r=‑0,76) и эндогенного эритропоэтина (ЕРО) (r=-0,89). Согласно же U-критерию Манна – Уитни, средние значения Hbmin у женщин были достоверно ниже, нежели у мужчин (р<0,001).

Дальнейший анализ прогностической значимости исходных параметров осуществляли путем построения множественных линейных регрессий с оценкой основных характеристик их качества (R2 – коэффициент детерминации; MAPE – средняя абсолютная ошибка прогнозируемого признака (%); р – уровень значимости модели). Итогом выполненной работы явился ряд многофакторных моделей линейной регрессии, позволяющих определять у больных ХГС прогнозируемое значение Hbmin. Наиболее прогностически значимые из них представлены на табл. 1.

Таблица 1

Многофакторные модели линейной регрессии для прогнозируемого значения Hbmin у больных ХГС

Многофакторные модели линейной регрессии

R2

 

MAPE

(%)

р

 

Hbmin= -3,98 - (0,03 × GPXa) + (0,15 × Fb) + (1,06 × Hbисходнc)

0,71

6,2

<0,001

Hbmin = -3,95 - (1,05 × 10-6 × ВНd) + (0,64 × CATe) + (1,12 × Hbисходнc)

0,72

6,1

<0,001

Hbmin = -3,99 - (0,02 × ВЭГf) + (0,21 × Fb) + (1,01 × Hbисходнc)

0,73

6,0

<0,001

Hbmin= -3,96 - (0,01 × ЕРОg)+(0,18 × Fb)+(1,03× Hbисходнc)

0,74

5,9

<0,001

Hbmin= -3,94 - (1,15 × 10-6 × ВНd) + (1,07 ×Hbисходнb) + (1,52+0,01× SNPh)

0,75

5,7

<0,001

Hbmin= -3,97 - (1,1 × 10-6 × ВНd) + (0,16 × Fb) + (1,05 × Hbисходнc)

0,75

5,7

<0,001

Примечание: a – уровень активности глутатионпероксидазы эритроцитов* (усл. ед./г Hb); b – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии* (кПа); c – концентрация Hb в крови* (г/дл); d – уровень вирусной нагрузки* (МЕ/мл); е – уровень активности каталазы эритроцитов* (мКат/г Hb); f – концентрация ВЭГ в плазме крови* (ммоль/л); g – сывороточная концентрация эндогенного ЕРО* (мЕд/мл); h – SNP=1 для лиц с отсутствием однонуклеотидной мутации 3’UTR,718C/T(rs713041) гена GPX4, SNP=0 для лиц с наличием однонуклеотидной мутации 3’UTR,718C/T(rs713041) генаGPX4.

* – перед началом КПТ.

Учитывая высокий уровень R2 и простоту определения исходных параметров, при разработке способа прогноза анемии у больных ХГС, получающих КПТ (Патент РФ №2577446, 2015 г.), наиболее оптимальной для применения в практической медицине была признана модель:

прогнозируемое значение Hbmin = -3,97 - (1,1×10-6 ×ВН) + (0,16×F) + (1,05×Hbисходн),

где ВН – исходный уровень вирусной нагрузки (МЕ/мл), F – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии (кПа) и Hbисходн – концентрация Hb в крови (×1012/л) перед началом КПТ.

В соответствии с указанным способом полученные прогнозируемые значения Hbmin<12,0 г/дл свидетельствуют с достоверностью р<0,05 о наличии высокого риска развития анемии у больных ХГС, получающих противовирусную терапию. Причем расчетные значения Hbmin от 11,9 г/дл до 10,0 г/дл позволяют прогнозировать развитие легкой, от 9,9 г/дл до 8,0 г/дл – умеренной и <8,0 г/дл – тяжелой степени анемии.

Для повышения точности прогноза тяжелых форм КПТ-ассоциированной анемии в дополнение к линейным моделям были введены модели логистической регрессии. Результаты построения указанного вида регрессии получили вид следующего уравнения:

PА = logit [107,3 - (8,65 × Hbисходн) + (2,01 × S)];

пороговый уровень вероятности = 0,12,

где РА – вероятность развития тяжелой степени КПТ-ассоциированной анемии; logit – logit-преобразование модели; Hbисходн – концентрация Hb в крови перед началом КПТ (г/дл); S=1 для лиц мужского пола, S=0 для лиц женского пола. Проведенный ROC-анализ позволил подтвердить высокую значимость данной модели: Area Under Curve (AUC) составила 0,974.

Разработка у больных ХГС способа прогноза КПТ-ассоциированной нейтропении также базировалась на методах корреляционно-регрессионного анализа.

С помощью линейного коэффициента корреляции Пирсона (r) было установлено, что минимальный уровень абсолютного числа нейтрофилов (АЧНmin), зафиксированный у больных ХГС за весь период КПТ, имеет сильную прямую связь с исходными уровнями АЧН (r=0,93) и WBC (r=0,90), а также – сильную обратную связь с исходной концентрацией колониестимулирующего фактора гранулоцитов (G-CSF) (r=-0,70). Согласно H-критерию Краскала – Уоллиса, наиболее низкие значения показателя АЧНmin отмечались у пациентов, инфицированных 1‑м генотипом HCV (р<0,05). В соответствии с U-критерием Манна –Уитни, более высокий уровень АЧНmin имели лица, получавшие «короткие» ИФН-α (р<0,001).

При построении множественных линейных регрессий был получен ряд многофакторных моделей, позволяющих с высокой вероятностью определять у больных ХГС прогнозируемое значение АЧНmin (табл. 2).

Таблица 2

Многофакторные модели линейной регрессии для прогнозируемого значения АЧНmin у больных ХГС

Многофакторные модели линейной регрессии

R2

 

MAPE

(%)

р

 

АЧНmin = 0,007 + (0,06 × SNPa) + (1,9 × 10-7 × ВНb) - (0,02 × G-CSFc) + + (0,7 × АЧНисходнd)

0,83

15,3

<0,001

АЧНmin = 0,008 + (0,09 × ИФНe) + (1,8 × 10-7 × ВНb) - (0,02 × G-CSFc) + + (0,68 × АЧНисходнd)

0,85

14,9

<0,001

АЧНmin = 0,008 + (0,07 × genHCVf) + (1,9 × 10-7 × ВНb) - (0,02 × G-CSFc) + +  (0,68 × АЧНисходнd)

0,87

14,5

<0,001

АЧНmin = 0,007 + (0,06 × SNPa) + (1,9 × 10-7 × ВНb) - (0,08 × Fg) + (0,67 × × АЧНисходнd)

0,88

12,7

<0,001

АЧНmin = 0,007 + (0,07 × genHCVf) + (1,9 × 10-7 × ВНb) - (0,08 × Fg) + + (0,67 × АЧНисходнd)

0,89

11,9

<0,001

Примечание: a – SNP=1 для лиц с отсутствием гетерозиготного варианта (G/С) однонуклеотидной мутации G911С (rs201991840) гена R к G-CSF, SNP=0 для лиц с наличием гетерозиготного варианта (G/С) однонуклеотидной мутации G911С (rs201991840) гена R к G-CSF; b – уровень вирусной нагрузки* (МЕ/мл); c – сывороточная концентрация эндогенного G-CSF* (пг/мл); d – абсолютное число нейтрофилов в крови* (×109/л); е – ИФН=1 для пациентов, принимающих пегилированные ИФН-α, ИФН=0 для пациентов, принимающих «короткие» ИФН-α; f – genHCV=1 для пациентов c 1-м генотипом HCV, genHCV=0 для пациентов со 2-м и 3-м генотипами HCV; g – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии* (кПа).

* – перед началом КПТ.

Оптимальным сочетанием высокого уровня R2 и минимальной трудоемкости определения исходных параметров характеризовалась в данном случае модель:

прогнозируемое значение АЧНmin = 0,007 + (0,07×genHCV) + (1,9×10-7×ВН) - (0,08×F) + (0,67×АЧНисходн),

где genHCV=1 для пациентов c 1-м генотипом HCV, genHCV=0 для пациентов со 2-м и 3-м генотипами HCV; ВН – исходный уровень вирусной нагрузки (МЕ/мл); F – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии (кПа) и АЧНисходн – абсолютное число нейтрофилов в крови (×109/л) перед началом КПТ.

Именно поэтому при разработке способа прогноза нейтропении у больных ХГС, получающих КПТ (Патент РФ №2570342, 2015 г.), представленная модель была выбрана как наиболее удобная для практического применения.

В соответствии с указанным способом полученные прогнозируемые значения АЧНmin <1,3×109/л свидетельствуют с достоверностью р<0,05 о наличии высокого риска развития нейтропении у больных ХГС, получающих противовирусную терапию. Причем расчетные значения АЧНmin от 1,3×109/л до 1,0×109/л позволяют прогнозировать развитие легкой, от 0,99×109/л до 0,75×109/л – умеренной, от 0,74×109/л до 0,5×109/л – тяжелой и <0,5×109/л – крайне тяжелой степени нейтропении.

С целью более точного определения у больных ХГС риска развития тяжелых форм КПТ-ассоциированной нейтропении дополнительно был использован метод логистической регрессии, итогом которого явилось построение следующей математической модели:

PN = logit [1,01 - (2,11 × WBCисходн) + (0,91 × F)];

пороговый уровень вероятности = 0,31,

где РN – вероятность развития тяжелой и крайне тяжелой степени КПТ-ассоциированной нейтропении; logit – logit-преобразование модели; WBCисходн – содержание лейкоцитов в крови перед началом КПТ (×109/л); F – исходный показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии (кПа). Проведенный ROC-анализ подтвердил высокую значимость данной модели: AUC=0,9651.

При разработке способа прогноза КПТ-ассоциированной тромбоцитопении мы изучили характер ассоциативных связей минимального уровня тромбоцитов (Трmin), зафиксированного у больных ХГС за весь период КПТ, с рядом исходных показателей.

Проведенный корреляционный анализ выявил у пациентов сильную прямую связь Трmin с исходным уровнем тромбоцитов в крови (PLT) (r=0,65) и умеренную обратную связь с уровнем ВН (r=-0,35). В соответствии с U-критерием Манна – Уитни, достоверно более высокие значения Трmin отмечались у лиц, получавших «короткие» ИФН-α (р<0,05).

Максимально значимые многофакторные модели линейной регрессии, позволяющие определять у больных ХГС прогнозируемое значение Трmin., представлены на табл. 3.

Таблица 3

Многофакторные модели линейной регрессии для прогнозируемого значения Трmin у больных ХГС

Многофакторные модели линейной регрессии

R2

 

MAPE

(%)

р

 

Трmin = -55,1 - (0,55 × THPOa) + (132,3 × SNPb) + (0,64 × PLTисходнc)

0,48

19,7

<0,001

Трmin = -55,3 - (3,41 × 10-5 × ВНd) + (131,2 × SNPb) + (0,62×PLTисходнc)

0,51

19,3

<0,001

Трmin = -74,8 - (0,54 × THPOa) + (12,58 × Fe) + (0,6 × PLTисходнc)

0,56

17,3

<0,001

Трmin = -74,9 - (3,4 × 10-5 × ВНd) + (12,56 × Fe) + (0,61 × PLTисходнc)

0,56

17,3

<0,001

Примечание: a – сывороточная концентрация эндогенного тромбопоэтина* (пг/мл); b – SNP=1 для лиц с отсутствием однонуклеотидной мутации 515W/L (rs121913615) гена MPL, SNP=0 для лиц с наличием однонуклеотидной мутации 515W/L (rs121913615) гена MPL; c – содержание тромбоцитов в крови* (×109/л); d – уровень вирусной нагрузки* (МЕ/мл); е – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии* (кПа).

* – перед началом КПТ.

Сочетание высокого уровня R2 и практической доступности используемых параметров позволило нам при разработке способа прогноза тромбоцитопении у больных ХГС, получающих КПТ (Патент РФ №2567818, 2015 г.), остановиться на модели:

прогнозируемое значение Трmin = -74,9 - (3,4×10-5×ВН) + (12,56×F) + (0,61 × PLTисходн),

где ВН – исходный уровень вирусной нагрузки (МЕ/мл), F – показатель средней эластичности печени по данным непрямой эластометрии (кПа) и PLTисходн – содержание тромбоцитов в крови (×109/л) перед началом КПТ.

В соответствии с указанным способом полученные прогнозируемые значения Трmin <150,0×109/л свидетельствуют с достоверностью р<0,05 о наличии высокого риска развития тромбоцитопении у больных ХГС, получающих противовирусное лечение. Причем расчетные значения Трmin от 75,0×109/л до 150,0×109/л позволяют прогнозировать развитие легкой, от 50,0×109/л до 75,0×109/л – умеренной и <50,0×109/л – тяжелой степени тромбоцитопении.

В процессе построения нелинейных логистических регрессий, выполненного с целью определения у больных ХГС риска возникновения тяжелой степени КПТ-ассоциированной тромбоцитопении, наиболее информативными прогностическими параметрами оказались исходное содержание тромбоцитов в крови и, в отличие от линейных моделей, пол пациента:

PT = logit [130,7 - (0,79 × PLTисходн) - (1,93 × S)];

пороговый уровень вероятности = 0,54,

где РТ – вероятность развития тяжелой степени КПТ-ассоциированной тромбоцитопении; logit – logit-преобразование модели; PLTисходн – содержание тромбоцитов в крови перед началом КПТ (×109/л); S=1 для лиц мужского пола, S=0 для лиц женского пола. Графические характеристики ROC-кривой подтвердили высокую значимость данной модели: AUC=0,9965.

Заключение. Предложенные способы прогноза гематологических осложнений КПТ у больных ХГС позволяют с высокой вероятностью определять ожидаемые в ходе противовирусной терапии значения Hbmin, АЧНmin и Трmin, а также оценивать риск развития тяжелых форм анемии, нейтропении и тромбоцитопении. При этом разработанные модели логистической регрессии, обладающие более высокой чувствительностью, рекомендуется использовать в качестве скринингового теста для определения у больных ХГС риска развития тяжелых форм гематологических осложнений КПТ. Многофакторные же модели линейной регрессии характеризуются более высокой специфичностью, а потому их целесообразно применять на следующем этапе прогностической процедуры для исключения возможных ложноположительных результатов.


Bibliographic Reference

Ambalov Y.M., Dontsov D.V., Proydakov M.A. METHODS OF PREDICTING HEMATOLOGICAL COMPLICATIONS OF COMBINED ANTIVIRAL THERAPY IN PATIENTS WITH CHRONIC HEPATITIS C // Modern Problems of Science and Education. 2016. No. 5.;
URL: https://www.science-education.ru/en/article/view?id=25182 (accessed: 12/10/2026).