Мусаева Лариса Магомедовна, аспирант кафедры госпитальной терапии № 1
Москва
Musaeva Larisa M., postgraduate at Dept of Hospital Therapy No. 1
Moscow
Меньшикова Ирина Вадимовна, д. м. н., проф. кафедры госпитальной терапии № 1, зав. ревматологическим отделением Университетской клинической больницы № 1 Клинического центра
Москва
Menshikova Irina V., Dr Med Sci (habil.), professor ate Dept of Hospital Therapy No. 1, head of Rheumatology Dept at University Clinical Hospital No.1
Moscow
Апполонова Светлана Александровна, к. х. н., доцент кафедры фармакологии, руководитель Центра биофармацевтического анализа и метаболомных исследований
Москва
Appolonova Svetlana A., PhD in Chemistry, associate professor at Dept of Pharmacology, head of the Center for Biopharmaceutical Analysis and Metabolomics Research
Moscow
Шестакова Ксения Михайловна, к.фарм.н., зав. лабораторией биоинформатики и фармакологического моделирования
Москва
Shestakova Ksenya M., PhD in nanoscience and advanced technologies, head of the Laboratory of Bioinformatics and Pharmacological Modeling
Moscow
Цель. Определить группу метаболитов, потенциально характеризующих отсутствие ответа на инициированную терапию базисными противовоспалительными препаратами (метотрексатом) через 24 недели, на основе анализа взаимосвязи между параметрами активности и исходным метаболическим профилем.
Материалы и методы. В основную группу вошли 37 пациентов с РА (возраст 57,51 [52,63–62,40] лет, 12 мужчин [32,4 %]) которым была инициирована терапия метотрексатом (МТХ), в контрольную группу – 31 здоровый доброволец (возраст 41,00 [30,00–44,00] год, 11 мужчин [35,5 %]). Метаболиты плазмы крови участников исследования анализировались с помощью сверхвысокоэффективной жидкостной хроматографии в сочетании с тандемной масс-спектрометрией. Анализ метаболомного профиля у пациентов обеих групп проводился на момент включения в исследование. Через 24 недели терапии МТХ пациентам основной группы проводилось контрольное обследование для оценки эффективности лечения. Ответ на терапию определялся по достижению низкой активности заболевания или клинической ремиссии по шкале активности заболевания (DAS 28- СРБ), на основании чего пациенты основной группы были разделены на «ответчиков» и «неответчиков» на терапию.
Результаты. Классы метаболитов, статистически значимо различавшихся у пациентов с РА и здоровых добровольцев, составили аминокислоты с разветвленной цепью, метаболиты триптофана, жирные кислоты и метаболиты цикла мочевины. Через 24 недели терапии МТХ 16 пациентов достигли ремиссии/низкой активности по DAS 28-СРБ и 21 – умеренной/высокой активности. При этом пациенты, ответившие на лечение МТХ, исходно имели статистически более высокий уровень активности по DAS 28-СРБ в сравнении с пациентами, не ответившими на терапию МТХ (4,80 [4,40–5,45] против 3,99 [3,32–4,98], p=0,006). Исходно пациенты группы «ответчиков» и группы «неответчиков» были сопоставимы по возрасту (56,27±16,58 и 54,91±11,03 года соответственно, p=0,766) и полу (мужчин 4 (25,0 %) и 5 (22,7 %) соответственно, p=1,000). Однако среди пациентов, не ответивших на терапию МТХ, было больше больных, серопозитивных как по ревматоидному фактору (РФ) [16 (76,2 %) против 10 (62,5 %), p<0,05], так и по антителам к цитруллинированному белку (AЦЦП) [16 (76,2 %) против 8 (50,0 %), p<0,05], а уровень AЦЦП был статистически значимо выше в сравнении с группой пациентов, ответивших на терапию (20,00 [10,00; 422,50] против 400,00 [100,00; 520,00] Ед/мл, p=0,001). С помощью метода главных компонент с достоверной оценкой показателя VIP-score (variable importance in projection) была сформирована панель биомаркеров-предикторов потенциального отсутствия ответа на терапию МТХ, которая включала аспартат (p<0,05), глутамат (p<0,05), бетаин (p<0,05), диметилглицин (p<0,05), триптофан (p<0,05), хинолиновую кислоту (p<0,05), октаноил-карнитин (p<0,05), деканоилкарнитин (p<0,05), асимметричный диметиларгинин (p<0,05) и уридин (p<0,05).
Заключение. Исследование метаболомного профиля пациентов с РА демонстрирует потенциал для прогнозирования ответа на терапию, что в будущем послужит основой для разработки более эффективных терапевтических стратегий и создания таргетной терапии, направленной на метаболические процессы.
Aim. To identify a group of metabolites potentially characterizing the lack of response to initiated therapy with disease-modifying antirheumatic drugs (methotrexate) after 24 weeks, based on an analysis of the relationship between activity parameters and the baseline metabolic profile.
Material and methods. The study group included 37 patients with RA [age 57.51 [52.63–62.40] years, 12 men (32.4 %)] who were initiated on methotrexate (MTX) therapy; the control group included 31 healthy volunteers [age 41.00 [30.00–44.00] years, 11 men (35.5 %)]. Plasma metabolites of the study participants were analyzed using ultra-high-performance liquid chromatography combined with tandem mass spectrometry. Metabolomic profiling of patients in both groups was performed at the time of study inclusion. After 24 weeks of MTX therapy, patients in the main group underwent a follow-up examination to assess treatment efficacy. Treatment response was defined as achieving low disease activity or clinical remission based on the Disease Activity Score (DAS 28-CRP). Based on this, patients in the main group were divided into «responders» and «non-responders».
Results. Metabolite classes that statistically differed significantly between RA patients and healthy volunteers included branched-chain amino acids, tryptophan metabolites, fatty acids, and urea cycle metabolites. After 24 weeks of MTX therapy, 16 patients achieved remission/low activity based on the DAS 28-CRP scale, and 21 patients achieved moderate/high activity. Moreover, patients who responded to MTX treatment had statistically higher DAS 28-CRP activity levels at baseline compared to patients who did not respond to MTX therapy (4.80 [4.40–5.45] vs. 3.99 [3.32–4.98], p=0.006). At baseline, patients in the «responder» and «non-responder» groups were comparable in age (56.27±16.58 and 54.91±11.03 years, respectively, p=0.766) and gender (4 (25.0 %) and 5 (22.7 %) men, respectively, p=1.000). However, among patients who did not respond to MTX therapy, there were more patients seropositive for both rheumatoid factor (RF) [16 (76.2 %) vs. 10 (62.5 %), p<0.05] and anti-citrullinated protein antibodies (ACP) [16 (76.2 %) vs. 8 (50.0 %), p<0.05], and the ACP level was statistically significantly higher compared to the group of patients who responded to therapy (20.00 [10.00; 422.50] vs. 400.00 [100.00; 520.00] U/ml, p=0.001). Using principal component analysis with a reliable assessment of the VIP-score (variable importance in projection), a panel of biomarkers predicting potential lack of response to MTX therapy was generated. The panel included aspartate (p<0.05), glutamate (p<0.05), betaine (p<0.05), dimethylglycine (p<0.05), tryptophan (p<0.05), quinolinic acid (p<0.05), octanoyl-carnitine (p<0.05), decanoyl-carnitine (p<0.05), asymmetric dimethylarginine (p<0.05), and uridine (p<0.05).
Conclusion. The study of the metabolomic profile of patients with RA demonstrates the potential for predicting therapy response, which in the future will serve as the basis for the development of more effective therapeutic strategies and the creation of targeted therapies aimed at metabolic processes.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.