Аннотация
Актуальность. Разработка лабораторных предикторов, позволяющих объективизировать различные аспекты процессов
ремоделирования опорных соединительных тканей при ранних проявлениях остеоартроза, является активно развивающимся
направлением научно-практического поиска. При создании диагностических алгоритмов, учитывающих метаболические и
клеточные изменения как отражение основных патогенетических аспектов в дебюте первичного остеоартроза коленных
суставов, перспективным направлением могут стать технологии математического моделирования.
Цель исследования – разработать математическую модель лабораторных предикторов ремоделирования субхондральной
кости у пациентов с ранними проявлениями первичного остеоартроза коленных суставов.
Материал и методы. У 200 пациентов с ранними проявлениями первичного остеоартроза коленных суставов и 100 здоро-
вых лиц в возрасте 42,4 (35,64; 49,10) лет изучены популяции лимфоцитов в крови, концентрации белков системы комплемен-
та и цитокинов в сыворотке крови.
Результаты. Методом пошаговой упорядоченной логистической регрессии выведена формула изменений биомаркеров, ассо-
циированных с процессами субхондрального ремоделирования у пациентов с ранними проявлениями первичного остеоартроза:
Х=6,37-(0,005*Содержание в крови CD3+, cells/μl)-(0,006*Содержание в крови CD3+ CD8+, cells/μl)-(0,062*Концентрация
в сыворотке крови C3, г/л)+(0,25*Концентрация в сыворотке крови C4, г/л)+(0,36* Концентрация в сыворотке крови ФНО-
альфа, пг/мл)+(0,44* Концентрация в сыворотке крови ИЛ-4, пг/мл)-(0,38* Концентрация в сыворотке крови ИЛ-1 бета, пг/
мл), прогностические критерии которой составили: чувствительность – 75,4%; специфичность – 85,7%; точность – 80,9%.
Заключение. Вычислена математическая модель соотношений количественных изменений CD3+ и CD3+CD8+, С3 и С4
компонентов комплемента, ФНО-альфа, ИЛ-4 и ИЛ-1 бета у пациентов с ранними проявлениями первичного гонартроза в
зависимости от выраженности процессов субхондрального ремоделирования.
Annotation
Relevance. The development of the laboratory predictors ensuring objectification of various aspects of supporting connective tissues
remodeling in early osteoarthrosis manifestations is an actively developing area of the scientific and applied research. Mathematical
simulations might present a promising trend in creating diagnostic algorithms that account metabolic and cellular changes as a
reflection of the main pathogenetic aspects in the onset of primary knee osteoarthritis.
The objective of this research is designing a mathematical simulation of laboratory predictors for subchondral bone remodeling in
patients with early manifestations of primary knee osteoarthrosis.
Material and methods. We studied blood lymphocyte populations, complement protein concentrations and serum cytokines in 200
patients with early manifestations of primary knee osteoarthritis as well as 100 healthy individuals aged 42,4 (35,64; 49,10) years.
Results. We used the step-by-step ordered logit regression model to develop a formula for changes in biomarkers associated with
subchondral remodeling in patients with early manifestations of primary osteoarthritis: X=6.37-(0.005*blood CD3+, cells/μl)-
(0.006*blood CD3+ CD8+ , cells/μl)-(0.062*serum C3, g/l)+(0.25*serum C4, g/l)+(0.36*serum TNF-alpha, pg /ml)+(0.44*serum
IL-4, pg/ml)-(0.38*serum IL-1 beta, pg/ml) with the prognostic criteria of sensitivity 75.4%; specificity 85.7%; accuracy 80.9%.
Conclusion. We calculated the mathematical simulation to define the correlation between quantitative changes in CD3+ and
CD3+CD8+, C3 and C4 complement components, TNF-alpha, IL-4 and IL-1 beta in patients with early manifestations of primary
gonarthrosis depending on the severity of subchondral remodeling.
Key words: primary gonarthrosis; early diagnosis; predictive mathematical simulation; lymphocyte subpopulations; C3 and C4
complement proteins; IL-1beta; IL-10; TNF-alpha
Список литературы
Л И Т Е РАТ У РА ( П П . 1 — 3 , 5 — 1 5 , 1 7 , 1 9 — 3 0 С М .
R E F E R E NC E S )
4. Кабалык М.А. Спектральные и текстурные характеристики суб-
хондральной кости при гонартрозе. Современные проблемы науки
и образования. 2016; (2):150.
18. Алексеева Л.И., Телышев К.А. Ранний остеоартрит: разра-
ботка критериев диагностики. Современная ревматология.
2020; 14(3):140-5. DOI: 10.14412/1996-7012-2020-3-140-145.
R E F E R E NC E S
1. Hunter D.J., March L., Chew M. Osteoarthritis in 2020 and beyond:
a Lancet Commission. The Lancet. 2020; 396(10264): 1711-2. DOI:
10.1016/S0140-6736(20)32230-3.
2. Safiri S., Kolahi A.A., Smith E., Hill C., Bettampadi D., Mansournia
M.A. et al. Global, regional and national burden of osteoarthritis 1990-
2017: a systematic analysis of the Global Burden of Disease Study
2017. Ann. Rheum. Dis. 2020; 79(6):819-28. DOI: 10.1136/annrheumdis-
2019-216515.
3. Kellgren J.H., Lawrence J.S. Radiological assessment of osteoarthrosis.
Ann. Rheum. Dis. 1957; 16(4):494-502. DOI: 10.1136/
ard.16.4.494.
4. Kabalyk M.A. Spectral and textural characteristics of subchondral
bone in gonarthrosis. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya.
2016; (2):150. (in Russian)
5. Holzer L.A., Kraiger M., Talakic E., Fritz G.A., Avian A., Hofmeister
A., Leithner A., Holzer G. Microstructural analysis of subchondral
bone in knee osteoarthritis. Osteoporos Int. 2020; 31(10):2037-45.
DOI: 10.1007/s00198-020-05461-6.
6. Su W., Liu G., Liu X., Zhou Y., Sun Q., Zhen G. et al. Angiogenesis
stimulated by elevated PDGF-BB in subchondral bone contributes to
osteoarthritis development. JCI Insight. 2020; 5(8):e135446. DOI:
10.1172/jci.insight.
7. Hu Y., Chen X., Wang S., Jing Y., Su J. Subchondral bone microenvironment
in osteoarthritis and pain. Bone Res. 2021;9(1):20. DOI:
10.1038/s41413-021-00147-z.
8. Sifre V., Ten-Esteve A., Serra C.I., Soler C., Alberich-Bayarri A.,
Segarra S., Martí-Bonmatí L. Knee cartilage and subchondral bone
evaluations by magnetic resonance imaging correlate with histological
biomarkers in an osteoarthritis rabbit model. Cartilage. 2022; 13(3).
DOI: 10.1177/19476035221118166.
9. Boffa A., Merli G., Andriolo L., Lattermann C., Salzmann G.M., Filardo
G. Synovial fluid biomarkers in knee osteoarthritis: a systematic
review and quantitative evaluation using BIPEDs criteria. Cartilage.
2021; 13(Suppl. 1):82S-103S. DOI: 10.1177/1947603520942941.
10. Henrotin Y. Osteoarthritis in year 2021: biochemical markers. Osteoarthritis
Cartilage. 2022; 30(2):237-48. DOI: 10.1016/j.
joca.2021.11.001.
11. Ratner B.D., Hoffman A.S., Schoen F.J, Lemons J.E. Biomaterials
Science: An Introduction to Materials in Medicine. Academic Press;
2012:452-74.
12. Ponchel F., Burska A.N., Hensor E.M., Raja R., Campbell M., Emery
P., Conaghan P.G. Changes in peripheral blood immune cell composition
in osteoarthritis. Osteoarthritis Cartilage. 2015; 23(11):1870-8.
DOI: 10.1016/j.joca.2015.06.018.
13. Bannuru R.R., Osani M.C., Vaysbrot E.E., Arden N.K., Bennell K.,
Bierma-Zeinstra S.M.A. et al. OARSI guidelines for the non-surgical
management of knee, hip, and polyarticular osteoarthritis. Osteoarthritis
Cartilage. 2019; 27(11):1578-89. DOI: 10.1016/j.joca.2019.06.011.
14. Mahmoudian A., Van Assche D., Herzog W., Luyten F.P. Towards
secondary prevention of early knee osteoarthritis. RMD Open. 2018;
4(2):e000468. DOI: 10.1136/rmdopen-2017-000468.
15. Emery C.A., Whittaker J.L., Mahmoudian A., Lohmander L.S., Roos
E.M., Bennell K.L., et al. Establishing outcome measures in early
knee osteoarthritis. Nat. Rev. Rheumatol. 2019; 15(7):438-48. DOI:
10.1038/s41584-019-0237-3.
16. Im G.I. The Concept of Early Osteoarthritis and Its Significance in
Regenerative Medicine. Tissue Eng. Regen. Med. 2022; 19(3):431-6.
DOI: 10.1007/s13770-022-00436-6.
17. Aggarwal R., Ringold S., Khanna D., Neogi T., Johnson S.R., Miller
A., Brunner H.I., Ogawa R., Felson D., Ogdie A., Aletaha D., Feldman
B.M. Distinctions between diagnostic and classification criteria?
Arthritis Care Res (Hoboken). 2015; 67(7):891-7. DOI: 10.1002/acr.
18. Alekseeva L.I., Telyshev K.A. Early osteoarthritis: development of
diagnostic criteria. Sovremennaya revmatologiya. 2020; 14(3):140-
5. DOI: 10.14412/1996-7012-2020-3-140-145. (in Russian)
19. Runhaar J., Kloppenburg M., Boers M., Bijlsma J.W.J., Bierma-Zeinstra
S.M.A., the CREDO expert group. Towards developing diagnostic
criteria for early knee osteoarthritis: data from the CHECK study.
Rheumatology(Oxford). 2021; 60(5):2448-55. DOI: 10.1093/rheumatology/
keaa643.
20. Migliore A., Scirè C.A., Carmona L., Herrero-Beaumont G., Bizzi E.,
Branco J. et al. The challenge of the definition of early symptomatic knee
osteoarthritis: a proposal of criteria and red flags from an international
initiative promoted by the Italian Society for Rheumatology. Rheumatol.
Int. 2017; 37(8):1227-36. DOI: 10.1007/s00296-017-3700-y.
21. Emanuel K.S., Kellner L.J., Peters M.J.M., Haartmans M.J.J., Hooijmans
M.T., Emans P.J. The relation between the biochemical composition
of knee articular cartilage and quantitative MRI: a systematic review
and meta-analysis. Osteoarthritis Cartilage. 2022; 30(5):650-62.
DOI: 10.1016/j.joca.2021.10.016.
22. Kim K.I., Lee M.C., Lee J.H., Moon Y.W., Lee W.S., Lee H.J., Hwang
S.C., In Y., Shon O.J., Bae K.C., Song S.J., Park K.K., Kim J.H. Clinical
Efficacy and Safety of the Intra-articular Injection of Autologous
Adipose-Derived Mesenchymal Stem Cells for Knee Osteoarthritis: A
Phase III, Randomized, Double-Blind, Placebo-Controlled Trial. Am. J.
Sports Med. 2023; 51(9):2243-53. DOI: 10.1177/03635465231179223.
23. Chu L., Liu X., He Z., Han X., Yan M., Qu X., Li X., Yu Z. Articular
Cartilage Degradation and Aberrant Subchondral Bone Remodeling
in Patients with Osteoarthritis and Osteoporosis. J. Bone Miner. Res.
2020; 35(3):505-15. DOI: 10.1002/jbmr.3909.
24. Hu W., Chen Y., Dou C., Dong S. Microenvironment in subchondral
bone: predominant regulator for the treatment of osteoarthritis.
Ann. Rheum. Dis. 2021; 80(4):413-22. DOI: 10.1136/annrheumdis-
2020-218089.
25. Zhong L., Cao L., Song R., Yang X.F., Li J.L., Yang H.T., Zhou H.X.,
Fan H.T. Glutamine exerts a protective effect on osteoarthritis development
by inhibiting the Jun N-terminal kinase and nuclear factor kappa-
B signaling pathways. Sci Rep. 2022; 12(1):11957. DOI: 10.1038/
s41598-022-16093-7.
26. Sarma J.V., Ward P.A. The complement system. Cell Tissue Res. 2011;
343(1):227-235. DOI: 10.1007/s00441-010-1034-0.
27. Assirelli E., Pulsatelli L., Dolzani P., Mariani E., Lisignoli G., Addimanda
O., Meliconi R. Complement Expression and Activation in
Osteoarthritis Joint Compartments. Front Immunol. 2020; 11:535010.
DOI: 10.3389/fimmu.2020.535010.
28. Lacourt M., Gao C., Li A., Girard C., Beauchamp G., Henderson J.E.,
Laverty S. Relationship between cartilage and subchondral bone lesions
in repetitive impact trauma-induced equine osteoarthritis. Osteoarthritis
Cartilage. 2012; 20(6):572-83. DOI: 10.1016/j.joca.2012.02.004.
29. Kennedy O.D., Laudier D.M., Majeska R.J., Sun H.B., Schaffler M.B.
Osteocyte apoptosis is required for production of osteoclastogenic
signals following bone fatigue in vivo. Bone. 2014; 64:132-7. DOI:
10.1016/j.bone.2014.03.049.
30. Weber A., Chan P.M.B., Wen C. Do immune cells lead the way in subchondral
bone disturbance in osteoarthritis? Prog Biophys Mol Biol.
2019; 148:21-31. DOI: 10.1016/j.pbiomolbio.2017.12.00.