Иммунологическое прогнозирование нарушений регенерации костной ткани

Размещено на http://www.allbest.ru/

ИММУНОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАРУШЕНИЙ РЕГЕНЕРАЦИИ КОСТНОЙ ТКАНИ

иммунитет репаративный остеогенез лечение

Т.С. Белохвостикова, И.М. Михалевич

Иркутская государственная медицинская

академия последипломного образования

Цель исследования. Выявление закономерностей изменения системы иммунитета в процессе репаративного остеогенеза.

Материал и методы. 429 больных разделены на 10 групп с ранами мягких тканей, остеомиелитом, переломами, с неосложненным и осложненным течением (ложные суставы, патологические переломы). Всем выполняли иммунограммы, включающие определение количества Ти В-лимфоцитов, субпопуляций Т-клеток, NKклеток, фагоцитирующих нейтрофилов, иммуноглобулинов. Для классификации больных использовали дискриминантный анализ.

Результаты. Исследованы градации клинических признаков и числовые характеристики более чем 60 показателей, включая показатели иммунограммы. Были выбраны 15 показателей, влияющие на дискриминацию больных в группы осложненного и неосложненного течения репаративного процесса: пол, возраст, число возбудителей инфекционного процесса, градация фазы воспалительного процесса, локализации патологического процесса в костной ткани, величина поражения сегмента, вид оперативного лечения костной ткани, вид операции на мягких тканях, число коморбидных заболеваний, количество клинических признаков признаков иммунологической недостаточности в анамнезе, абсолютное число лимфоцитов (109/л), и Т-лимфоцитов (109/л), стресс-адаптивная реакция, выраженная числом признаков напряженности в формуле крови, уровень IgG и IgA. Для каждой группы рассчитаны уравнения линейной дискриминантной функции. Показано, что вычисление прогностического коэффициента для каждого больного может определить прогноз развития репаративного процесса до оперативного вмешательства. На основании вычисления расстояний Махалонобиса между группами построена графическая классификационная модель групп осложненного и неосложненного течения репаративнго процесса.

Заключение. Таким образом, выявленные закономерности могут определять дооперационный ранний прогноз репаративного процесса костной ткани, позволяющий выявлять проблемных пациентов и своевременно менять тактику оперативного и медикаментозного лечения.

Ключевые слова: репаративная регенерация костной ткани, хронический остеомиелит, прогноз, иммунологические исследования, Т-клетки, иммуноглобулины

Distribution of patients into groups with uncomplicated and complicated course of reparative regeneration of bone and surrounding soft tissues

Все полученные данные обработаны методами описательной статистики и критериями сравнения признаков по группам в зависимости от закона распределения. Результаты измерений представлены в виде М±т, где М средняя арифметическая, т стандартная ошибка среднего. Признаки групп при сравнениях считались различиными при p < 0,05. Дополнительно использовались методы многомерного математического анализа: дискриминантный анализ с вычислением расстояния Махалонобиса между группами наблюдений [21]. Статистическую обработку данных проводили с использованием стандартного пакета анализа Excel и программы «Statistika-6.1 for Windows».

Результаты и обсуждение Результаты исследования иммунного статуса самой многочисленной исследуемой основной группы больных хроническим гематогенным остеомиелитом (группа 3) в динамике заболевания представлены в таблице 2.

Таблица 2

Table 2

Indicators of cellular and humoral immunity in the dynamics of treating patients with chronic hematogenous osteomyelitis

Примечание: значимость различий по критерию Манна -Уитни; 1 значимость различий с группой контроля (Р < 0,05) критерий Манна -Уитни; 2 значимость различий показателя с дооперационным (Р< 0,05); 3 значимость различий показателя с послеоперационным (Р < 0,05).

Note: the reliability of differences by Mann-Whitney criterion; 1 reliability of differences with the control group (P <0.05) Mann-Whitney test; 2 reliability of indicator differences with preoperative (P <0.05); 3 reliability of indicator differences with postoperative (P <0.05).

Установлено, что при остеомиелите в периферической крови увеличивается число лейкоцитов, которое возвращается к нормальным показателям через 1 месяц после оперативного лечения. В отличие от общего числе лейкоцитов, сниженное относительное и повышенное абсолютное число Тклеток через 1 месяц не возвращается к норме (р<0,05). Не возвращается через месяц к исходному уровню число признаков напряженности в гемограмме. Уровни IgG и IgA кратковременно увеличиваются в раннем послеоперационном периоде, причем IgA остается длительно высоким. Дооперационное повышение уровня IgE у части больных также сохраняется в отдаленном послеоперационном периоде. Уровень провоспалительного цитокина ИЛ-ip, закономерно повышенный до оперативного лечения, кратковременно увеличивается в раннем послеоперационном периоде и погредиентно снижается, оставаясь высоким через месяц после наблюдения. ИЛ-4 увеличивался кратковременно в ранние сроки после операции. Полученные данные об изменении количества клеток адаптивного иммунитета, цитокинов, иммуноглобулинов свидетельствуют об активной реакции системы иммунитета на воспалительный процесс в костной и окружающих мягких тканях.

Низкий уровень ИЛ-4 возможно отражает функциональный дефицит Т-хелперов, сопровождающийся недостаточностью специфических эффекторных реакций гуморального типа в уничтожениия патогенов. Учитывая противовоспалительную роль ИЛ-4 и его способность тормозить остеокластическую резорбцию, одновременно стимулируя функцию остеобластов, можно предположить, что низкая его продукция тормозит остеоиндукцию. Полученные данные согласуются с описанным при остеомиелите стопы выраженном повышении концентрации противовоспалительных цитокинов с нарушением баланса как цитокиновой сети организма, так и иммунной системы в целом [16]. Известно также, что липополисахарид и провоспалительные цитокины, такие как рецептор фактора некроза опухоли альфа и интерлейкин I, непосредственно регулируют дифференцировку и функцию остеокластов, остеокластическую резобцию воспаленной костной ткани [15]. В прогрессировании остеомиелита важную роль могут играть полиморфизмы провоспалительных цитокинов. Увеличение остеокластогенеза под влиянием провоспалительных цитокинов после хирургического лечения остеомиелита было продемонстрировано в экперименте с помощью рецепторов кальцитонина и RANKL с помощью иммуноморфологического исследования.

Значительные колебания уровня IgA у больных с заболеваниями и травмами опорно-двигательного аппарата длительное время были необъяснимыми. Традиционной является ассоциация уровня IgA со стимуляцией эфффекторных реакций иммунитета на слизистых оболочках. В то же время известно, что трансформирующий фактор роста (ТФР-b ), один из основных медиаторов системной супрессии иммунного ответа, является единственным цитокином, существенно влияющим на реаранжировку гена тяжелой цепи IgA и усиливающим его синтез. Одновременно ТФР-b является цитокином, стимулирующим рост костной ткани и способствующим сращению переломов [22]. Можно ли считать продукцию IgA следствием действия ТФР-b необходимо исследовать в дальнейшем. Следует отметить, что указанные изменения показателей иммунитета наблюдались также в группах больных с посттравматическим остеомиелитом (группы 7, 8, 9).

Большое число полученных показателей гемо и иммунограмм в десяти клинических группах, разнонаправленность полученных сдвигов показателей, привела к необходимости использования многомерного статического анализа. Для исследования и отбора значимых факторов иммунитета нами проведен анализ исходных иммунограмм при последующих благоприятных и неблагоприятных исходах лечения остеомиелита, выполненных при поступлении больных в клинику. Некоторые изученные иммунологические показатели существенно отклонялись от нормальных, но не имели прогностического значения. Так, уровень провоспалительных цитокинов существенно различался у больных внутри каждой группы, что свидетельствовало о различиях в течении воспаления при поступлении в стационар, но значимого прогностического значения они не имели.

Дискриминантный анализ многочисленных клинико-лабораторных показателей, позволил выбрать 15 главных компонент, которые наиболее полно характеризовали различия исследованных групп. С использованием многомерной статистической обработки данных было обнаружено, что каждая исследуемая группа характеризуется своим расстоянием Махалонобиса от группы здоровых лиц в 15-мерном пространстве. Таким пространством послужили выбранные 15 клинико-рентгенологических и иммунологических признака (рис.). Признаками явились: a1пол, а2-возраст, а3-число возбудителей инфекционного процесса, а4градация фазы воспалительного процесса, a5локализация патологического процесса в костной ткани (сегмент), а6величина поражения сегмента по длине, а7-вид оперативного лечения костной ткани, а8-вид операции на мягких тканях, а9-сопутствующие заболевания, а10количество признаков иммунологической недостаточности в анамнезе, а11абсолютное число лимфоцитов (109/л), а12-абсолютное количество Т-лимфоцитов (109/л), а13-стресс-адаптивная реакция, выраженная числом признаков напряженности в формуле крови, ауровень IgG и а15уровень IgA.

Рисунок. Взаимная удаленность групп по квадрату расстояния Махалонобиса в m-мерном пространстве (m=15).

Условные обозначения:*квадрат расстояния Махалонобиса от 1 группы,** от 5 до 10 группы. Номера групп: 1-здоровые лица; 2-больные с посттравматическими ранами мягких тканей; 3-больные гематогенным остеомиелитом; 4 больные с несросшимися переломами; 5больные с ложными суставами; 6 больные со сросшимися переломами; 7 больные с несросшимися переломами, осложненными ГХИ; 8 больные с ложными суставами, осложненные ГХИ; 9 больные со сросшимися переломами, осложненными ГХИ; 10 больные с патологическими переломами.

Figure. Mutual remoteness of groups by the square of Mahalonobis distance in m-dimensional space (m = 15).

Legend: * square of Mahalonobis distance from group 1, ** from groups 5 to 10. Group numbers: 1 healthy people; 2 patients with posttraumatic wounds of soft tissues; 3 patients with hematogenous osteomyelitis; 4 patients with nesroshshimisya fractures; 5 patients with false joints; 6 patients with fused fractures; 7 patients with ununited fracture complicated by purulent surgical infections; 8 patients with false joints complicated by purulent surgical infections; 9 patients with united fractures complicated by purulent surgical infections; 10 patients with pathological fractures.

Каждая группа больных с учетом 15 главных признаков, была описана своим уравнением дискриминантной функции, что позволило выявить некоторые закономерности репаративного процесса костной ткани и выделить больных с неблагоприятным прогнозом [9]. Использование вычисления дискриминантной функции (F) позволило распределить больных по группам с осложненным и неосложненным течением репаративного процесса костной ткани. Преобладание у пациента числового значения F2, F3, F4, F5, F7, F8 над другими значениями прогностических коэффициентов свидетельствовали о возможности неблагоприятного прогноза: преобладание величины F2 свидетельствовало о риске патологического перелома, преобладание F3-обострении остеомиелита, F4 замедлении консолидации перелома, F5формировании ложного сустава, F7-замедлении консолидации перелома на фоне остеомиелита, F8-формировании ложного сустава на фоне остеомиелита.

Включение в анализ различных видов оперативного лечения костной и мягких тканей с учетом показателей гемо-иммунограммы позволяет проверить гипотезу получения неблагоприятного дооперационного прогноза при поступлении больного в стационар и определения плана лечения. Проверка прогноза по результатам лечения у 72 больных позволила вычислить точность прогнозирования, которая составила 81,2 %.

Известно, что рентгенологические признаки репаративного процесса не всегда являются надежным ориентиром, обеспечивающим раннюю диагностику и прогноз течения репаративного процесса. Прогностическое предупреждение о неблагоприятном течении репаративного процесса на основании иммунограммы позволяет изменять тактику лечения, использовать дополнительные хирургические и иммунологические способы воздействия на репаративный процесс.

Выбор метода минимизации патологического очага в результате хирургического лечения: дренирования или резекции очага хронического остеомиелита, играет решающую роль в индукции саногенетических механизмов. Именно этот момент, наряду с исходным состоянием больного, является решающим в реализации ростово-цензорной функции системы иммунитета, определяющей исход заболевания. В то же время после хирургического лечения развивается постстрессорный послеоперационный иммунодефицит, определяющийся травматичностью операции, адаптивными резервами организма и системы иммунитета. Своевременное выявление закономерностей нарушения раневого процесса с помощью многофакторного иммунологического прогнозирования позволяет менять тактику хирургического лечения, включать в комплекс лечения программы метаболической коррекции, иммунокоррекции и другие методы индивидуального подхода к лечению пациента.

Математическое моделирование на основании индивидуального вычисления линейной дискриминантной функции с учетом клинико-иммунологических показателей позволяет прогнозировать развитие осложнений: нарушений репаративной регенерации костной и окружающих мягких тканей, патологических переломов, рефрактур, ложных суставов.

Выводы

Хронический остеомиелит сопровождается низкой продукцией ИЛ-4, что приводит к недостаточности специфических эффекторных реакций системы иммунитета.

Прогноз неблагоприятного течения репаративного процесса и гнойной хирургической инфекции мягких и костной ткани возможен на основе учета градаций клинических показателей и параметров системы иммунитета.

С учетом возможности контроля раневого процесса и прогноза его течения, выполнение иммунограммы целесообразно включать в стандарты лечения больных остеомиелитом.

Литература/ References

1. Абуджазар УМ, Альходжаев СС, Жанкин БА, Джаксыбаев М., Зуби ЮК, Килыбаев АК, Асымжанов РА, Ешметова МК. Хронический остеомиелит и его клинико-иммунологическая характеристика. Вестник КазНМУ. 2014;(1):246-248. [Abudjazar WM, Alhodzhaev SS, Zankin BA, Jaxybayev MN, Zoubi YK, Kilybayev AK, Asymzhanov RA, Eshmetova MK. Chronic osteomyelitis and its clinical immunological characteristics. Vestnik KazNMU. 2014;(1):246-248. (in Russian)]

2. Белохвостикова ТС, Винник ЮС, Леонова СН. Иммунологический контроль воспаления и регенерации костной ткани. Новосибирск:Наука;2009.160 с. [Belokhvostikova TS,Vinnik IuS, Leonova SN. Immunological control of inflammation and regeneration of bone tissue. Novosibirsk:The Science;2009. 160 р. (in Russian)]

3. Винник ЮС, НМ Маркелова, АА. Шагеев Хронический остеомиелит: диагностика, лечение, профилактика. Сибирское медицинское обозрение. 2009;(6):12-15 [Vinnik US, Markelova NM, Shageev AA. Chronic osteomyelitis: diagnostics, treatment, prevention. Siberian Medical Review. 2009;(6):12-15. (in Russian)]

4. Камека АЛ, Леонова СН, Рехов АВ. Лечение открытых переломов костей голени, осложненных хроническим остеомиелитом, с использованием новых методов. Бюллетень ВСНЦ СО РАМН. 2013;2(90):3034 [Kameka AL, Leonova SN, Rekhov AV. Treatment of open fractures of shin bones complicated with chronic osteomyelitis with use of new methods. Bulletin VSSC of the RAMN. 2013;2(90):30-34. (in Russian)]

5. Бердюгина ОВ, Бердюгин КА. Иммунологические критерии прогнозирования замедленной консолидации костной ткани. Травматология и ортопедия России.2009;2(52):59-66 [Berdiugina OV, Berdiugin KA. Immunological criteria of prediction of bone delayed union. Traumatology and Orthopedics of Russia. 2009;2(52):59-66 (in Russian)]

6. Исаева НВ, Дралюк МГ, Николаев ВГ, Булыгин ГВ, Сапожников ВА. Способ прогноза степени риска развития эпидурального фиброза у больных после хирургического лечения грыж поясничных межпозвоночных дисков. Сибирское медицинское обозрение. 2010;(5):42-44 [Isaeva NV, Dralyuk MG, Nikolaev VG, Bulygin GV, Sapozhnikov VA. Risk of epidural fibrosis development in patients after surgical treatment of lumbar intervertebral disc herniation. Siberian Medical Review. 2010;(5):42-44. (in Russian)]

7. Михайленко АА, Базанов ГА, Покровский ВИ. Профилактическая иммунология. М.; 2004. 448 с. [Mikhailenko AA, Bazanov GA, Pokrovskii VI. Preventive immunology. М.; 2004. 448 p. (in Russian)]

8. Снетков АИ, Симонова АВ, Франтов АР, Батраков СЮ, Акиньшина АД. Комплексное лечение хронического остеомиелита у детей под наблюдением иммунолога. Ортопедия, травматология и восстановительная хирургия детского возраста. 2014;(4):36-43 [Snetkov AI, Simonova AV, Frantov AR, Batrakov SYu, Akinshina AD. The complex treatment of chronic osteomyelitis in children under the supervision of immunologist. Pediatric traumatology Orthopedics and Reconstructive Surgery. 2014;(4):36-43. (in Russian)]

9. Тамакова ВП, Черепнев ГВ. Иммунологические критерии прогноза гнойно-септических осложнений в послеоперационном периоде. Практическая медицина. 2011;(55):122-124 [Tamakowa VP, Cherepnev GV. Immunological criteria for prediction of purulentseptic complications in the postoperative period. Practical Medicine. 2011;(55):122-124. (in Russian)]

10. Тевс ДС, Калуцкий ПВ, Лазаренко ВА. Нарушения иммунного и цитокинового статуса у больных хроническим остеомиелитом костей стопы. Казанский медицинский журнал. 2013;(4):460-463 [Tevs DS, Kalutsky PV, Lazarenko VA. Immune and cytokine disorders in patients with chronic foot osteomyelitis. Kazan Medical Journal. 2013;(4):460-463. (in Russian)]

11. Глухов АА, Микулич ЕВ, Алексеева НТ. Клинико-лабораторная оценка использования обогащенной тромбоцитами плазмы и струйной санации в лечении хронического экспериментального остеомиелита. Вестник новых медицинских технологий. 2013;(2): 108-112. [Glukhov AA, Mikulich EV, Alexeeva NT. Clinical and laboratory evaluation of the use of plateletrich plasma and jet sanation in treatment of chronic experimental osteomyelitis. Bulletin of New Medical Technologies. 2013;(2): 108-112. (in Russian) ]

12. Ларионова ТА, Бегимбетова НБ, Судницын АС, Александров СМ. Клинико-статистическая и рентгенологическая характеристика больных хроническим остеомиелитом длинных трубчатых костей, лечившихся в Центре гнойной остеологии ФГБУ «РНЦ «ВТО» им акад. Г.А. Илизарова». Гений Ортопедии. 2016;(2):46-50 [Larionova TA, Begimbetova NB, Sudnitsyn AS, Aleksandrov SM. Clinical-statistical and radiological characteristic of the patients with chronic long tubular bone osteomyelitis who treated in pyogenic osteology departments of FSBI RISC “RTO. Orthopedic Genius.2016;(2):46-50. (in Russian)]

13. Коршунова ЕЮ, Белохвостикова ТС, Дмитриева ЛА. Иммунологический контроль гомеостаза костной ткани. Политравма. 2011;(1):82-85. [Korshunova EYu, Belokhvostikova TS, Dmitrieva LA. Immunologic control of homeostasis of bone tissue. Polytrauma. 2011;(1):82-85. (in Russian)]

14. Шамсиев АМ, Зайниев СС. Хронический рецидивирующий гематогенный остеомиелит. Детская хирургия. 2012;(1):47-50 [Shamsiev AM., Zainiev SS. Chronic recurrent hematogenous osteomyelitis. Pediatric Surgery. 2012;(1):47-50. (in Russian)]

15. Dym H, Zeidan J. Microbiology of Acute and Chronic Osteomyelitis and Antibiotic Treatment. Dental Clinics of North America. 2017;(2):271-282.

16. Cao Z, Jiang D, Yan L, Wu J. In vitro and in vivo drug release and antibacterial properties of the novel vancomycin-loaded bone-like hydroxyapatite/ poly amino acid scaffold. International Journal of Nanomedicine. 2017;(3):1841-1851.

17. Akbar MA, Nardo D, Chen MJ, Elshikha AS, Ahamed R, Elsayed EM, Bigot C, Holliday LS, Song S. Alpha-1 antitrypsin inhibits RANKLinduced osteoclast formation and functions. Molecular Medicine. 2017;(3):23-50.

18. Тушина НВ, Стогов МВ, Кононович НА, Еманов АА. Прогноз длительности созревания дистракционного регенерата. Травматология и ортопедия России. 2012;(1):49-54 [Tushina NV, Stogov MV,

Kononovich NA, Yemanov AA. Prediction of the duration of distraction regenerated bone maturation. Traumatology and Orthopedics of Russia. 2012;(1):49-54. (in Russian)]

19. Гаркави ЛХ, Квакина ЕБ, Кузьменко ТС. Антистрессорные реакции и активационная терапия. Реакция активации как путь к здоровью через процессы самоорганизации. М.: «Имедис»;1998. 556 с. [Garkavi LKh, Kvakina EB, Kuzmenko TS. Anti-stress reactions and activation therapy. The activation reaction as a pathway to health through self-organization processes. Мoscow: Imedis; 1998.656 р. (in Russian)]

20. Петров РВ, Хаитов РМ, Пинегин БВ. Оценка иммунного статуса человека при массовых обследованиях: метод. рекоменд. Иммунология. 1992;(6):51-62. [Petrov RV, Khaitov RM, Pinegin BV. The immune status of the person in mass surveys: method. recommendations. Immunology. 1992; (6):51-11. (in Russian)]

21. Михалевич ИМ, Юрьева ТН. Дискриминантный анализ в медико-биологических исследованиях (с применением пакета прикладных программ STATISTICA 6.1)/ пособие для врачей. Иркутск: РИО ГБОУ ДПО ИГМАПО:2015.44 с. [Mihalevich IM, Jureva TN. Discriminant analysis in biomedical research (using the STATISTICA 6.1 application package) / manual for physicians.Irkutsk: E.D. ISMAPgE;2015.44 p. (in Russian)] ]

Размещено на Allbest.ru