Прогнозирование неконтролируемого течения бронхиальной астмы у детей на основе полиморфизмов генов сигнальных молекул иммунной системы и генов детоксикации

Цель. Изучить возможность прогнозирования контроля бронхиальной астмы (БА) на различных этапах развития заболевания на основе учета генетических полиморфизмов Toll-подобных рецепторов, цитокинов и генов системы детоксикации с использованием статистического метода обучающихся нейронных сетей.

Мате­риалы и методы. Обследовано 167 детей с бронхиальной астмой, определялась степень контроля, методом ПЦР выявляли следующие мутации: TLR2-Arg753Glu, TLR4-Asp299Gly, TLR4-Ghr399Ile, TLR9-T1237C, TLR9-A2848G; IL4-C589T, IL6-C174G, IL10-G1082A, IL10-C592A, IL10-C819T, IL12B-A1188C, TNFa-G308A; GSTM, GSTT, GSTM/GSTT, GSTP1 Ile105Val, GSTP1 Ala114Val. Для моделирования нейронных сетей использован пакет STA- TISTICA Automated Neural Networks.

Результаты. Модель построена на основе архитектуры многослойного пер­цептрона MLP (15-9-3) со слоем из 15 входных нейронов (по количеству анализируемых переменных), скрытым промежуточным слоем из 9 нейронов и выходным слоем из 3 нейронов по количеству значений классифицируемой переменной (контроль). Алгоритмом обучения выбран BFGS, как наиболее адекватный задаче классификации. Функция ошибок выбрана традиционно в виде суммы квадратов отклонений. Функция активации выходных ней­ронов - Softmax. Функция активации промежуточного слоя - гиперболическая. Объем обучающей выборки со­ставил 88 наборов. Объем выборок для тестирования и контроля качества модели составил 36 наборов. В итоге полученная модель смогла предсказать 79,01% правильных значений целевой переменной (степень контроля БА).

Заключение. Применение разработанной программы позволяет прогнозировать возможность развития неконтро­лируемой или частично контролируемой БА на любом этапе заболевания, включая доклинический и донозологический для групп с высоким риском развития БА. Это может позволить индивидуально корректировать меры вторичной и даже первичной профилактики БА в рамках персонализации терапевтических подходов.

1. Global Initiative for Asthma (GINA). Global strategy for asthma management and prevention (2020 update). URL: www.ginasthma.org

2. Национальная программа «Бронхиальная астма у детей. Стратегия лечения и профилактика». 5-е изд., перераб. и доп. М.: Оригинал-макет, 2017. 160 с. ISBN: 978-5-9909505-3-5. URL: http://astgmu.ru/wp-content/uploads/2018/10/Natsionalnaya-programma-BA-u-detej.-Strategiya-lecheniya-i-profilaktika.pdf

3. О состоянии службы охраны здоровья женщин и детей в Хабаровском крае (статистические материалы) 2020. Хабаровск, 2021. URL: https://miac.medkhv.ru/federal-reports/

4. NHWS - National Health and Wellness Survey. URL: https://www.kantarhealth.com/docs/datasheets/kh-national-health-and-wellness-survey.pdf. (15.04.2019).

5. Архипов В.В., Григорьева Е.В., Гавришина Е.В. Контроль над бронхиальной астмой в России: результаты многоцентрового наблюдательного исследования НИКА // Пульмонология. 2011. №6. С.87-93. EDN: RCMQNO. https://doi.org/10.18093/0869-0189-2011-0-6-87-93

6. Виткина Т.И., Новгородцева Т.П., Калинина Е.П., Лобанова Е.Г., Антонюк М.В. Иммунные механизмы формирования бронхиальной астмы контролируемого и частично контролируемого течения // Медицинская иммунология. 2019. Т.21, №3. С.495-502. EDN: ACFPTR. https://doi.org/10.15789/1563-0625-2019-3-495-502

7. Смольникова М.В., Смирнова С.В., Ильенкова Н.А., Коноплева О.С. Иммунологические маркеры неконтролируемого течения атопической бронхиальной астмы у детей // Медицинская иммунология. 2017. Т.19, №4. С.453-460. EDN: ZFVBKH. https://doi.org/10.15789/1563-0625-2017-4-453-460

8. Антонюк М.В., Гвозденко Т.А., Новгородцева Т.П., Виткина Т.И., Гельцер Б.И., Юренко А.В., Минеева Е.Е., Кнышова В.В. Особенности цитокинового профиля у больных бронхиальной астмой в сочетании с ожирением // Медицинская иммунология. 2018. Т.20, №6. С.913-920. EDN: YOOZQD. https://doi.org/10.15789/1563-0625-2018-6-913-920

9. Ганковская Л.В., Намазова-Баранова Л.С., Порядин Г.В., Греченко В.В., Ганковский В.А., Алексеева А.А., Салмаси Ж.М., Казимирский А.Н., Брагвадзе Б.Г., Свитич О.А. Изменение показателей врожденного иммунитета при тяжелой бронхиальной астме у детей // Медицинская иммунология. 2019. Т.21, №1. С.99-106. EDN: VUSYDG. https://doi.org/10.15789/1563-0625-2019-1-99-106

10. Steiner M., Hawranek T., Schneider M., Ferreira F., Horejs-Hoeck J., Harrer A., Himly M. Elevated Toll-Like Receptor-Induced CXCL8 Secretion in Human Blood Basophils from Allergic Donors Is Independent of Toll-Like Receptor Expression Levels // PLoS One. 2016. Vol.11, Iss.2. e0149275. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0149275

11. Zakeri A., Russo M. Dual role of Toll-like receptors in human and experimental asthma models // Front. Immunol. 2018. Vol.9. Article number: 1027. https://doi.org/10.3389/fimmu.2018.01027

12. Cevhertas L., Ogulur I., Maurer D.J., Burla D., Ding M., Jansen K., Koch J., Liu C., Ma S., Mitamura Y., Peng Y., Radzikowska U., Rinaldi A.O., Satitsuksanoa P., Globinska A., van de Veen W., Sokolowska M., Baerenfaller K., Gao Y.D., Agache I., Akdis M., Akdis C.A. Advances and recent developments in asthma in 2020 // Allergy. 2020. Vol.75, Iss.12. P.3124-3146. https://doi.org/10.1111/all.14607

13. Tomisa G., Horvath A., Santa B., Keglevich A., Tamasi L. Epidemiology of comorbidities and their association with asthma control // Allergy Asthma Clin. Immunol. 2021. Vol.17, Iss.1. Article number: 95. https://doi.org/10.1186/s13223-021-00598-3

14. Kuti B.P., Omole K.O., Kuti D.K. Factors associated with childhood asthma control in a resource-poor center // J. Family Med. Prim. Care. 2017. Vol.6, Iss.2. P.222-230. https://doi.org/10.4103/jfmpc.jfmpc_271_16

15. Leppilahti J., Majuri M-L., Sorsa T., Hirvonen A., Piirila P. Associations Between Glutathione-S-Transferase Genotypes and Bronchial Hyperreactivity Patients With Di-isocyanate Induced Asthma. A Follow-Up Study // Front. Med. (Lausanne). 2019. Vol.6. 220. https://doi.org/10.3389/fmed.2019.00220

16. Resende E.P., Todo-Bom A., Loureiro C., Mota Pinto A., Oliveiros B., Mesquita L., Silva H.C. Asthma and rhinitis have different genetic profiles for IL13, IL17A and GSTP1 polymorphisms // Rev. Port. Pneumol. 2017. Vol.23, Iss.1. P.10-16. https://doi.org/10.1016/j.rppnen.2016.06.009

17. Hamzah I.H., Shafi F.A.A., Al Sharqi S.A.H., Brakhas SA. Cytology and molecular study for GSTP1 effect on asthma Iraqi patients // Clin. Mol. Allergy. 2019. Vol.17. Article number: 4. https://doi.org/10.1186/s12948-019-0108-0

18. Хасанов А.Г., Шайбаков Д.Г., Жернаков С.В., Меньшиков А.М., Бадретдинова Ф.Ф., Суфияров И.Ф., Сагадатова Ю.Р. Нейронные сети для прогнозирования динамики развития заболеваний // Креативная хирургия и онкология. 2020. Т.10, №3. С.198-204. EDN: DZNXJA. https://doi.org/10.24060/2076-3093-2020-10-3-198-204

19. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. М.: Горячая Линия-Телеком, 2013. 384 c. ISBN: 978-5-9912-0320-3

20. Федеральные клинические рекомендации по диагностике и лечению бронхиальной астмы. М.: Российское респираторное общество, 2021. URL: https://www.spulmo.ru/upload/kr/BA_2021.pdf