<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">phgenomics</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Фармакогенетика и фармакогеномика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Pharmacogenetics and Pharmacogenomics</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2588-0527</issn><issn pub-type="epub">2686-8849</issn><publisher><publisher-name>LLC "Izdatelstvo OKI"</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.37489/2588-0527-2022-2-30-31</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">phgenomics-264</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ФАРМАКОГЕНЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>PHARMACOGENETICS STUDY</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Полигенный анализ эффективности терапии препаратами, изменяющими течение рассеянного склероза, на основании данных 20-летнего исследования</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title></trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Тимашева</surname><given-names>Я. Р.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Уфа</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Туктарова</surname><given-names>И. А.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Уфа</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Насибуллин</surname><given-names>Т. Р.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Уфа</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Эрдман</surname><given-names>В. В.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Уфа</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Галиуллин</surname><given-names>Т. Р.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Уфа</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-3"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Заплахова</surname><given-names>О. В.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Уфа</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-3"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Бахтиярова</surname><given-names>К. З.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Уфа</p></bio><xref ref-type="aff" rid="aff-3"/></contrib></contrib-group><aff xml:lang="ru" id="aff-1"><institution>Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение Федерального государственного бюджетного научного учреждения Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук; Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Башкирский&#13;
государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации</institution><country>Russian Federation</country></aff><aff xml:lang="ru" id="aff-2"><institution>Институт биохимии и генетики – обособленное структурное подразделение Федерального государственного бюджетного научного учреждения Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук</institution><country>Russian Federation</country></aff><aff xml:lang="ru" id="aff-3"><institution>Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Башкирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации</institution><country>Russian Federation</country></aff><pub-date pub-type="collection"><year>2022</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>04</day><month>04</month><year>2023</year></pub-date><volume>0</volume><issue>2</issue><fpage>30</fpage><lpage>31</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Тимашева Я.Р., Туктарова И.А., Насибуллин Т.Р., Эрдман В.В., Галиуллин Т.Р., Заплахова О.В., Бахтиярова К.З., 2023</copyright-statement><copyright-year>2023</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Тимашева Я.Р., Туктарова И.А., Насибуллин Т.Р., Эрдман В.В., Галиуллин Т.Р., Заплахова О.В., Бахтиярова К.З.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Тимашева Я.Р., Туктарова И.А., Насибуллин Т.Р., Эрдман В.В., Галиуллин Т.Р., Заплахова О.В., Бахтиярова К.З.</copyright-holder><license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.pharmacogenetics-pharmacogenomics.ru/jour/article/view/264">https://www.pharmacogenetics-pharmacogenomics.ru/jour/article/view/264</self-uri><abstract><p>Цель. Цель исследования состояла в поиске информативных предикторов эффективности лечения РС для использования в персонализированной терапии заболевания на основании проспективного исследования РС в Республике Башкортостан.</p></abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>эффективность терапии</kwd><kwd>рассеянный склероз</kwd><kwd>этнические группы</kwd><kwd>полигенные факторы риска</kwd></kwd-group></article-meta></front><body><sec><title>Введение</title><p>Рассеянный склероз (РС) — хроническое демиелинизирующее заболевание центральной нервной системы, являющееся основной неврологической причиной инвалидизации людей трудоспособного возраста и возникающее в результате комплексного воздействия инфекционных, генетических и средовых факторов. Изучение эпидемиологических особенностей и генетических аспектов предрасположенности к РС в Республике Башкортостан было начато в 2000 году, с 2010 года проводятся фармакогенетические исследования. Внедрение в клиническую практику препаратов, изменяющих течение РС (ПИТРС), воздействующих на звенья патогенеза заболевания, способствовало значительному увеличению продолжительности и качества жизни пациентов.</p></sec><sec><title>Цель</title><p>Цель исследования состояла в поиске информативных предикторов эффективности лечения РС для использования в персонализированной терапии заболевания на основании проспективного исследования РС в Республике Башкортостан.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Исследование проводилось в соответствии с этическими принципами проведения биомедицинских исследований с участием человека в качестве субъекта, закрепленными в Хельсинкской декларации (2013). Письменное информированное добровольное согласие на участие в исследовании было получено от всех участников. Все пациенты прошли обследование в Республиканской клинической больнице им. Г.Г. Куватова (г. Уфа), на базе которой был создан Республиканский центр РС. Диагноз РС устанавливался согласно критериям McDonald (2001) [<xref ref-type="bibr" rid="cit1">1</xref>]. Для оценки тяжести клинического состояния и степени инвалидизации применяли расширенную шкалу инвалидизации (Expanded Disability Status Scale — EDSS). Оценку эффективности проводимой терапии проводили с учётом нарастания неврологического дефицита, для оценки которого рассчитывали скорость прогрессирования, вычисляемую как отношение показателя степени инвалидизации (EDSS) в баллах к длительности болезни в годах (балл/год).</p><p>ДНК выделяли из 8 мл цельной венозной крови методом фенольно-хлороформной экстракции. Генотипирование по полиморфным вариантам 46 генов проводили методом аллель-специфической полимеразной цепной реакции (ПЦР) или ПЦР с анализом полиморфизма длин рестрикционных фрагментов (ПДРФ). Подбор праймеров выполнялся с использованием пакета программ DNAStar v. 5.05 и базы данных NCBI (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/SNP).</p><p>Полигенные оценки риска рассчитывали с использованием генетических вариантов, значимо ассоциированных с эффективностью терапии РС по результатам логистического регрессионного анализа при помощи программы PLINK 1.9 [<xref ref-type="bibr" rid="cit2">2</xref>]. В качестве весов для аллелей риска применялись значения относительного риска (OR), установленные для этих локусов при регрессионном анализе в рамках аддитивной генетической модели с использованием в качестве ковариат пола, возраста и этнической принадлежности. Для оценки прогностической ценности полученных полигенных оценок эффективности терапии РС использовали ROC-анализ с использованием пакетов языка R Epi: Statistical Analysis in Epidemiology и pROC [<xref ref-type="bibr" rid="cit3">3</xref>][<xref ref-type="bibr" rid="cit4">4</xref>].</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>В клинико-генетическое исследование в 2000 году было включено 247 пациентов, из них 123 (49,8 %) русских, 98 (39,7 %) татар, 26 (10,5 %) башкир, не состоящих в родстве между собой. Соотношение женщин и мужчин составило 2:1 (166:81). Средний возраст пациентов на момент включения в исследование был равен 38,4 ± 9,9 годам. ПИТРС по Федеральной программе «Семь высокозатратных нозологий» в 2008 году начали принимать 182 (74 %) пациента, из них глатирамера ацетат — 79 (43,4 %), интерферон бета — 1а — 53 (29,1 %), интерферон бета — 1b — 50 (27,5 %).</p><p>Согласно данным логистического регрессионного анализа, эффективность терапии РС, оцениваемая по отсутствию прогрессирования заболевания, была ассоциирована с полиморфными вариантами генов CD58 rs2300747 (OR = 2,13, 95 % CIOR 1,2–3,81, P = 0,010), CLEC16A rs12708716 (OR = 1,64, 95 % CIOR 1,01–2,67, P = 0,045) и CD40 rs6074022 (OR = 1,65, 95 % CIOR 1,05–2,60, P = 0,030). По данным базы PharmGKB, ранее было установлено, что аллель rs6498169*A гена CLEC16A ассоциирован с повышением эффективности глатирамера ацетата у пациентов с РС, в то время как у носителей генотипа CD58 rs212044852*C/C наблюдался сниженный ответ на терапию интерферон бета — 1а и интерферон бета — 1b.</p><p>Средние значения как взвешенных, так и невзвешенных полигенных оценок для трёх генетических вариантов, ассоциированных с эффективностью терапии РС, были выше в группе пациентов без прогрессирования на фоне проводимой терапии РС (M ± SE = 3,79 ± 0,36 против M ± SE = 2,53 ± 0,16 для взвешенных, M ± SE = 2,13 ± 0,20 против M ± SE = 1,44 ± 0,09 для невзвешенных полигенных оценок, соответственно). Модель, построенная с использованием взвешенных полигенных оценок, обладала удовлетворительной прогностической способностью (AUC 66,4 %, CI 56,9–75,9 %). Введение дополнительных параметров (пол, возраст, этническая принадлежность) приводило к незначительному повышению предиктивной силы модели (AUC 68,0 %, CI 58,7–77,3 %).</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Результаты 20-летнего клинико-генетического исследования РС в Республике Башкортостан указывают на то, что полиморфные варианты CD58 rs2300747, CLEC16A rs12708716 и CD40 rs6074022 ассоциированы с отсутствием прогрессирования рассеянного склероза на фоне проводимой терапии. Оптимальная предиктивная модель эффективности терапии включала взвешенные полигенные оценки для аллельных вариантов CD58 rs2300747, CLEC16A rs12708716 и CD40 rs6074022, а также такие параметры, как пол, возраст и этническая принадлежность. Необходимы дальнейшие исследования для выявления более информативных предикторов эффективности лечения рассеянного склероза для разработки стратегий персонализированной терапии заболевания.</p><p>Исследование частично поддержано мегагрантом Правительства Российской Федерации (соглашение № 075-15-2021-595).</p></sec></body><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">McDonald WI, Compston A, Edan G, et al. Recommended diagnostic criteria for multiple sclerosis: guidelines from the International Panel on the diagnosis of multiple sclerosis. Ann Neurol. 2001 Jul;50(1):121–127. DOI: 10.1002/ana.1032.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">McDonald WI, Compston A, Edan G, et al. Recommended diagnostic criteria for multiple sclerosis: guidelines from the International Panel on the diagnosis of multiple sclerosis. Ann Neurol. 2001 Jul;50(1):121–127. DOI: 10.1002/ana.1032.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Chang CC, Chow CC, Tellier LC, Vattikuti S, Purcell SM, Lee JJ. Second-generation PLINK: rising to the challenge of larger and richer datasets. Gigascience. 2015 Feb 25;4:7. DOI: 10.1186/s13742-015-0047-8.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Chang CC, Chow CC, Tellier LC, Vattikuti S, Purcell SM, Lee JJ. Second-generation PLINK: rising to the challenge of larger and richer datasets. Gigascience. 2015 Feb 25;4:7. DOI: 10.1186/s13742-015-0047-8.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Carstensen B, Plummer M, Laara E, Hills M. Epi: statistical analysis in epidemiology. 2020. 2020.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Carstensen B, Plummer M, Laara E, Hills M. Epi: statistical analysis in epidemiology. 2020. 2020.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Robin X, Turck N, Hainard A, Tiberti N, Lisacek F, Sanchez JC, Müller M. pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves. BMC Bioinformatics. 2011 Mar 17;12:77. DOI: 10.1186/1471-2105-12-77.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Robin X, Turck N, Hainard A, Tiberti N, Lisacek F, Sanchez JC, Müller M. pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves. BMC Bioinformatics. 2011 Mar 17;12:77. DOI: 10.1186/1471-2105-12-77.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
