RU2764355C1 - Способ прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга - Google Patents

Способ прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга Download PDF

Info

Publication number
RU2764355C1
RU2764355C1 RU2021124737A RU2021124737A RU2764355C1 RU 2764355 C1 RU2764355 C1 RU 2764355C1 RU 2021124737 A RU2021124737 A RU 2021124737A RU 2021124737 A RU2021124737 A RU 2021124737A RU 2764355 C1 RU2764355 C1 RU 2764355C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
mbp
recovery
neurological
scale
day
Prior art date
Application number
RU2021124737A
Other languages
English (en)
Inventor
Екатерина Сергеевна Королёва
Валентина Михайловна Алифирова
Наталия Георгиевна Бразовская
Алексей Александрович Зайцев
Наталья Геннадьевна Абдулкина
Анна Александровна Люткевич
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Сибирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации
Priority to RU2021124737A priority Critical patent/RU2764355C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2764355C1 publication Critical patent/RU2764355C1/ru

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1468—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using chemical or electrochemical methods, e.g. by polarographic means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

Изобретение относится к медицине, а именно к неврологии, и может быть использовано для прогнозирования неврологического восстановления пациентов в период с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга. Для этого на 14-й день острого ишемического инсульта определяют в венозной крови сывороточные концентрации основного белка миелина (MBP), антитела к нему (anti-MBP), фактора роста эндотелия сосудов (VEGF), нейротрофического фактора мозга (BDNF), оценивают функциональную независимость по шкале Рэнкин (mRS) и неврологический дефицит по Скандинавской шкале инсульта (SSS). Далее считают вероятность неврологического восстановления F на 90-й день в соответствии с разработанной формулой. При F ≥ 0,5 прогнозируют высокую вероятность неврологического восстановления с 14-го по 90-й день ишемического инсульта, при F < 0,5 - восстановление пациента маловероятно. Способ позволяет провести совокупную оценку активности процессов нейрогенеза и ангиогенеза, защитно-компенсаторных, гуморальных реакций и степени повреждения миелиновой оболочки кортикоспинальных трактов и может быть позволяет своевременно решить вопрос о дозированности реабилитационных вмешательств в раннем восстановительном периоде ишемического инсульта, являющийся наиболее чувствительным с точки зрения структурной и синаптической нейропластичности, а также позволяет достичь регресса неврологического дефицита и увеличения функциональной независимости персонализированно для каждого пациента. 2 ил., 2 табл., 2 пр.

Description

Изобретение относится к области медицины, а именно к неврологии и может быть использовано для прогнозирования неврологического восстановления пациентов с острым ишемическим инсультом с 14-го по 90-й дни заболевания в контексте реабилитационного лечения в ранний восстановительный период.
Известен способ прогнозирования восстановления неврологических функций у пациентов после первого полушарного ишемического инсульта в раннем восстановительном периоде путем оценки степени неврологического дефицита по шкале инсульта NIH-NINDS, уровня личностной тревожности по шкале Спилбергера-Ханина и содержания в сыворотке крови нейротрофического фактора (NGF). При значении показателя регресса неврологических нарушений менее 10 вероятность благоприятного исхода восстановления неврологического дефицита составляет выше 70% и реабилитационный потенциал оценивается как высокий, при оценке от 11 до 19 прогнозируется умеренное восстановление нарушенных функций, более 20 баллов - прогнозируют отрицательный результат восстановления нарушенных функций и низкий реабилитационный потенциал [RU 2569718]. Недостатками аналога, имеющими отношение к решаемой технической задаче, является то, что NGF является недостаточно изученным белком семейства нейротрофинов и не единственным фактором роста, предопределяющим реорганизацию нейронных сетей в периинфарктных тканях и постинсультное восстановление. NGF участвует преимущественно в нейронном выживании и ангиогенезе при остром гипоксически-ишемическом повреждении ткани головного мозга. В раннем и позднем восстановительных периодах инсульта активно-зависимое высвобождение NGF и связанное с ним неврологическое восстановление зависят от проведения реабилитационных вмешательствам, а не наоборот.
Известен также способ прогнозирования восстановления двигательных функций у пациентов с ишемическим инсультом за счет оценки состояния кортикоспинальных трактов методом МРТ головного мозга в режиме диффузионно-тензорной (ДТ) МРТ с определением фракционной анизотропии (FA) на стороне инфаркта и симметричном противоположном интактном участке мозга и коэффициента фракционной анизотропии (rFA). При значениях коэффициента rFA ниже 0,7 для уровней основания ножки мозга и заднего бедра внутренней капсулы прогноз двигательного восстановления считают неблагоприятным [RU2 508 048]. Недостатками аналога, имеющими отношение к решаемой технической задаче, является сложность его выполнения, потребность в высококвалифицированном специалисте, способном осуществить точное определение фракционной анизотропии (FA) и коэффициента фракционной анизотропии (rFA). Кроме того, ДТ МРТ является дорогостоящим методом исследования и требует наличия в медицинском учреждении высокопольного магнитно-резонансного томографа.
Наиболее близким по техническому решению к заявляемому способу является способ прогнозирования восстановления двигательных функций у пациентов с ишемическим инсультом путем измерения в сыворотке крови пациента энзиматической активности лейкоцитарной эластазы (ЛЭ), функциональной активности α1-протеиназного ингибитора (α1-ПИ), уровня аутоантител (AT) к нейротрофину S100в и основному белку миелина (RU 2694541Это связано с принципиальным подходом к решению технической задачи - системным подходом к анализу функционального состояния регулирующих систем и резервного потенциала центральной нервной системы. Поиск интегрального биологического предиктора, тесно связанного с нейропластическими способностями нервной ткани, актуален не только в остром, но и в раннем восстановительном периоде для прогнозирования функционального восстановления у больных ишемическим инсультом при выборе реабилитационных стратегий. Недостатком прототипа является то, что анализ панели биомаркеров, отражающих связь между нейровоспалением (в мозге) и системными иммунными реакциями (в кровяном русле) проводится в первые сутки острого ишемического инсульта. Известно, что ядро инфаркта окончательно формируется только на 3 сутки инсульта, соответственно пик концентраций биомаркеров нейрон-специфических белков повреждения (S100в и MBP ) приходиться в промежутке 48 - 72 часов от момента возникновения очаговых неврологических симптомов. Следовательно, в течение первых трех суток концентрации S100в и MBP могут нарастать, как и уровни аутоантител к ним. В связи с этим оценка описанных маркеров в первые 24 часа не достаточно полно отражает выраженность патофизиологических процессов в ткани головного мозга и периферические иммунные реакции. Остался неучтенным тот факт, что не только нейровоспаление и системные иммунные реакции предопределяют функциональное восстановление пациентов с ишемическим инсультом как в остром, так и в раннем восстановительном периодах. Ишемический инсульт сам по себе является движущей силой нейрогенеза и ангиогенеза, изменяющий экспрессию ангиогенных и нейрогенных факторов роста, которые в свою очередь играют роль в нейронном выживании, стимуляции нейропластичности и неврологическом восстановлении.
Преимуществами предложенного способа прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга является совокупный анализ неврологических симптомов и функциональной тяжести инсульта с молекулами белков, репрезентативных для различных морфологических составляющих единой анатомо-функциональной единицы ткани головного мозга [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28957666/]. Взятая за основу концептуальная модель нейро-васкулярной единицы позволила оценить нейронально-глиальные и церебро-васкулярные коммуникации в постинсультном восстановлении в наиболее «чувствительный» для нейропластичности и реабилитационных вмешательств период. Одновременная оценка сывороточных уровней ангиогенных и нейрогенных белков (BDNF и VEGF), маркеров повреждения миелиновой оболочки кортикоспинальных трактов (MBP) и защитно-компенсаторных гуморальных реакций (аnti-MBP) способна достоверно прогнозировать клиническое и функциональное восстановление на основе анализа активности процессов нейрогенеза, ангиогенеза и олигодендрогенеза, а также учитывая роль гуморальных иммунных реакций.
Технической задачей изобретения является создание новой высокоинформативной прогностической модели, способной повысить точность прогноза клинического и функционального восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта, позволяющей решить актуальные вопросы маршрутизации больных в течение раннего восстановительного периода и количества этапов медицинской реабилитации, необходимые для достижения регресса неврологического дефицита и увеличения функциональной независимости персонализировано для каждого пациента.
Поставленная задача решена путем определения клинических и нейробиологических маркеров, к которым относятся сывороточные концентрации основного белка миелина (MBP) и антител к нему (аnti-MBP), фактора роста эндотелия сосудов (VEGF), нейротрофического фактора мозга (BDNF), оценки функциональной независимости по шкале Рэнкин (mRS) и неврологического дефицита по Скандинавской шкале инсульта (SSS) на 14-е сутки острого ишемического инсульта.
С целью прогнозирования клинического и функционального восстанволения восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта проведено статистическое моделирование при помощи логистического регрессионного анализа. Критерием восстановления считали прирост уровня оценки по шкале FMA 14-го по 90-й дни на 10 и более баллов. Обучающая выборка для построения модели включала данные 53 пациентов с острым ишемическим инсультом, поступивших в стационар в течение первых 24 часов от начала острого нарушения мозгового кровообращения и обследованных на 14-й день. Пациентам не проводился системный тромболизиз или тромбоэкстракция. Численность группы пациентов с зарегистрированным восстановлением составила 35 человек, с отсутствием восстановления - 18 человек.
Набор предикторов для построения модели включал следующие характеристики, оцениваемые на 14-й день инсульта:
- оценка уровня сознания по шкале комы Глазго GCS (баллы),
- оценка неврологического дефицита по Шкале инсульта национального института здоровья NIHSS (баллы),
- оценка неврологического дефицита по Скандинавской шкале инсульта SSS (баллы),
- оценка инвалидизации по шкале Рэнкин mRS (баллы),
- оценка степени сенсомоторных нарушений по шкале Фугл-Майера FMA (баллы),
- концентрация фактора роста эндотелия сосудов VEGF в сыворотке крови (пг/мл),
- концентрация мозгового нейротрофического фактора BDNF в сыворотке крови (пг/мл),
- концентрация фактора роста нервов NGF в сыворотке крови (пг/мл),
- концентрация нейрон-специфической енолазы NSE (мк/гл) в сыворотке крови,
- концентрация белка S100β (пг/мл) в сыворотке крови,
- концентрация основного белка миелина MBP (пг/мл) в сыворотке крови,
- концентрация глиального фибриллярного кислого белка GFAP (нг/мл) в сыворотке крови.
- концентрация антител к основному белку миелина аnti-MBP (нг/мл) в сыворотке крови,
- концентрация антител к белку S100β - аnti-S-100 (нг/мл) в сыворотке крови.
На основании набора выбранных предикторов методом пошагового исключения переменных из модели (обратный пошаговый отбор методом вычисления отношения правдоподобия) выполнен логистический регрессионный анализ, позволивший построить статистически значимую модель (χ2=26,8, р<0,001). Коэффициент R2 Найджелкерка модели равен 0,55, что свидетельствует о достаточно высоком качестве подгонки модели (фиг. 1).
В процессе пошагового отбора переменных логистической регрессионной модели были признаны статистически не значимыми для прогнозирования исхода и не были включены в модель большая часть отобранных признаков (табл. 1).
Значимо связанными с исходом оказались предикторы mRS (р=0,003), SSS (р=0,002), VEGF пг (р=0,052). Ряд предикторов в модели не продемонстрировали самостоятельной статистически значимой связи с исходом, однако в совокупности с другими признаками позволили получить модель с высокими классификационными характеристиками (при исключении таких предикторов качество модели существенно ухудшалось): BDNF (р=0,275), MBP (р=0,133), аnti-MBP (р=0,128), (табл. 2).
Уравнение (решающее правило) модели выглядит следующим образом:
F = 1 / (1 + е - (-17,745 + 2,367*mRS + 0,276*SSS – 0,006*VEGF – 0,0003*BDNF – 0,038*MBP + 0,783*Anti-MBP)) (1)
Неврологическое восстановление прогнозируется при значениях вероятности больших или равных величине 0,5; отсутствие клинического и функционального улучшения - при значениях вероятности, меньших 0,5. Построенная модель продемонстрировала высокое качество классификации: чувствительность (прогнозирование восстановления) 91,4% и специфичность 83,3%, общая доля верных решений 88,7%.
Применение решающего правила поясняется на фиг. 2, где изображены области значений функции вероятности клинического и функционального восстановления для классов «восстановление» и «отсутствие восстановления». При этом 0,5 - точка разделения классов. Область значений выше 0,5 соответствует классу «восстановление», ниже 0,5 - «отсутствие восстановления». Прогнозирование клинического и функционального восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта выполняется путем нанесения рассчитанного для пациента значения вероятности на область значения функции вероятности и определения принадлежности к соответствующему классу.
Способ прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга заключается в следующем:
- Забор биологического материала (венозной крови из локтевой вены в пробирки типа Vacuette с активатором образования сгустка - SiO2) у пациента на 14-е сутки острого ишемического инсульта.
- В качестве исследуемого материала используется сыворотка крови, получаемая по стандартной методике отделением эритроцитов центрифугированием, без следов гемолиза.
- Определение концентрации BDNF и VEGF в сыворотке крови исследуемых лиц на мультиплексном анализаторе MAGPIX (Luminex, USA) с применением xMAP® Technology. Для количественного определения BDNF использовали панель HNDG3MAG-36K, VEGF - HCYTMAG-60K производства MILLIPLEX® MAP (Merck, Darmstadt, Germany)®. Технология основана на использовании MagPlex®-C microspheres - магнитных частиц (диаметром от 5,6 до 6,45 мкм), окрашенных двумя флуоресцентными красителями, на поверхности которых локализованы специфичные антитела к исследуемым аналитам. Детектируемая информация обрабатывалась специальным программным обеспечением (ПО) Luminex xPONENT® с последующим экспортом данных в программу для обсчета MILLIPLEX® Analyst 5.1. Конечные результаты уровня BDNF и VEGF в сыворотке крови представлены в пг/мл.
- Определение концентрации основного белка миелина MBP проводят в сыворотке крови исследуемых лиц «Сэндвич» - методом твердофазного иммуноферментного анализа с использованием наборов DY4228-05 Human MBP DuoSet ELISA производства «R&D Systems» (США). Постановку реакции проводят согласно прилагаемой к набору инструкции. После проведения и остановки ферментативной реакции проводят количественную оценку результатов анализа на автоматическом микропланшетном спектрофотометре Epoch (BioTek Instruments, США). Конечные результаты выражают в пг/мл - единицах, рекомендованных фирмой-изготовителем для построения калибровочных графиков из стандартных навесок определяемого вещества.
- Аnti-MBP определяют методом твердофазного иммуноферментного анализа с использованием наборов AEA012Hu фирмы «Cloud-Clone Corp.» (США). Конечные результаты выражали в нг/мл - единицах, рекомендованных фирмой-изготовителем.
- Степень неврологических нарушений у пациента на 14-е сутки инсульта оценивают по шкале по Скандинавской шкале инсульта (SSS) в баллах.
- Степень функциональной независимости у пациента на 14-е сутки инсульта оценивают по шкале Рэнкин (mRS) в баллах.
- Прогнозирование клинического и функционального восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта выполняется при помощи решающего правила, полученного методом логистического регрессионного анализа.
- Расчет вероятности неврологического восстановления проводится по формуле (1), при этом в формулу должны быть подставлены значения клинических и лабораторных характеристик, измеренных и оцененных на 14-е сутки инсульта:
- F = 1 / (1 + е - (-17,745 + 2,367*mRS + 0,276*SSS – 0,006*VEGF – –0,0003*BDNF – 0,038*MBP + 0,783*Anti-MBP))
- Рассчитанное значение сравнивается с точкой отсечения.
Сущность предложенного изобретения поясняется фиг. 2, где изображены области значений области значений функции вероятности неврологического восстановления для классов «восстановление» и «отсутствие восстановления». При этом 0,5 - точка разделения классов. Область значений выше 0,5 соответствует классу «восстановление», ниже 0,5 - «отсутствие восстановления». Прогнозирование неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта выполняется путем нанесения рассчитанного для пациента значения вероятности на область значения функции вероятности и определения принадлежности к соответствующему классу.
Клинический пример 1.
Пациент К, 69 лет, жен., поступила с острым ишемическим инсультом головного мозга в бассейне средней мозговой артерии права, нейточненный подтип. Диагноз подтвержден нейровизуализационными данными компьютерной томографии головного мозга. При поступлении (первые 24 часа) оценка неврологического дефицита по шкале NIHSS составляла 15 баллов, по шкале SSS - 24 балла, оценка уровня сознания по шкале GCS - 12 баллов, функциональная независимость по шкале mRS - 5 баллов.
На 14-е сутки острого ишемического инсульта оценка по клиническим и функциональным шкалам: NIHSS = 9 баллов, SSS = 34 балла, GCS = 15 баллов, mRS = 4 балла.
Значение характеристик, являющихся предикторами модели:
SSS = 34 балла; mRS = 4 балла;
Измеренные в сыворотке крови на 14-е сутки биомаркеры:
VEGF = 75,45 пг/мл; BDNF = 2570,50 пг/мл; MBP = 48,1 пг/мл; аnti-MBP = 4,2 нг/мл.
Рассчитываем прогноз постинсультного восстановления с 14-го по 90-й день при помощи при помощи логистической регрессионной модели, подставив значения предикторов в уравнение:
F = 1 / (1 + е - (-17,745 + 2,367*4+ 0,276*34– 0,006*75,45– 0,0003*2570,50 – 0,038*48,1 + 0,783*4,2))= 0,79
Сравниваем полученное значение 0,79 со значением точки отсечения 0,5. Предсказанная вероятность клинического и функционального восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта 0,79 больше значения точки отсечения - значит, по модели прогнозируется «восстановление». В действительности наблюдалось клиническое и функциональное улучшение. Количественная оценка по шкале SSS составила 43 балла, по шкале mRS - 3 балла. В аспекте 3-х месячных исходов пациентка с грубым нарушением жизнедеятельности в первые сутки инсульта и с выраженной инвалидизацией на 14-е сутки имела умеренное ограничение в повседневных действиях и могла самостоятельно передвигаться на 90-й день заболевания.
Клинический пример 2.
Пациент Ш., 59 лет, муж., поступил с острым ишемическим инсультом головного мозга в бассейне средней мозговой артерии справа, атеротромботический подтип. Диагноз подтвержден нейровизуализационными данными компьютерной томографии головного мозга. При поступлении (первые 24 часа) оценка неврологического дефицита по шкале NIHSS составляла 14 баллов, по шкале SSS - 26 балла, оценка уровня сознания по шкале GCS - 15 баллов, функциональная независимость по шкале mRS - 4 балла.
На 14-е сутки острого ишемического инсульта оценка по клиническим и функциональным шкалам: NIHSS = 12 баллов, SSS = 36 балла, GCS = 15 баллов, mRS = 4 балла.
Значение характеристик, являющихся предикторами модели:
SSS = 36 балла; mRS = 4 балла;
Измеренные в сыворотке крови на 14-е сутки биомаркеры:
VEGF = 28,81пг/мл; BDNF = 887пг/мл; MBP = 23,6пг/мл; аnti-MBP = 4,9нг/мл.
Рассчитываем прогноз постинсультного восстановления с 14-го по 90-й день при помощи при помощи логистической регрессионной модели, подставив значения предикторов в уравнение:
F = 1 / (1 + е - (-17,745 + 2,367*4+ 0,276*26– 0,006*28,81– 0,0003*887 – 0,038*23,6+ 0,783*4,9))=0,98
Сравниваем полученное значение 0,98 со значением точки отсечения 0,5. Предсказанная вероятность неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта 0,98 больше значения точки отсечения - значит, по модели прогнозируется «восстановление». В действительности наблюдалось клиническое и функциональное улучшение. Количественная оценка по шкале SSS составила 42 балла, по шкале mRS - 3 балла. В аспекте 3-х месячных исходов пациент с выраженным нарушением жизнедеятельности в первые сутки инсульта, которое сохранялось на 14-е сутки имел умеренное ограничение в повседневных действиях и могл самостоятельно передвигаться на 90-й день заболевания.
Техническим результатом является логистическая регрессионная модель (чувствительность 91,4%, специфичность 83,3%), прогнозирующая неврологическое восстановление с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта при значениях вероятности, больших или равных величине 0,5; отсутствие неврологического восстановления - при значениях вероятности меньших 0,5.
Изобретение позволяет характеризуется высокой информативностью. Его применение позволит повысить точность прогноза неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта, будет полезен в решении вопросов о дозированности реабилитационных вмешательств в ранний восстановительный период, позволит решать вопросы маршрутизации пациентов и количества реабилитационных программ для достижения регресса неврологического дефицита и увеличения функциональной независимости персонализировано для каждого пациента.
Источники информации.
1. Moises Freitas-Andrade, Joanna Raman-Nair, Baptiste Lacoste. Structural and Functional Remodeling of the Brain Vasculature Following Stroke. Front Physiol. 2020; 11: 948. doi: 10.3389/fphys.2020.00948.
2. Natalia Cichoń, Michał Bijak, Piotr Czarny, Elżbieta Miller, Ewelina Synowiec, Tomasz Sliwinski, Joanna Saluk-Bijak Increase in Blood Levels of Growth Factors Involved in the Neuroplasticity Process by Using an Extremely Low Frequency Electromagnetic Field in Post-stroke PatientsFront Aging Neurosci. 2018; 10: 294. doi: 10.3389/fnagi.2018.00294.
3. Wu, L., Ye, Z., Pan, Y., Li, X., Fu, X., Zhang, B., et al. (2018). Vascular endothelial growth factor aggravates cerebral ischemia and reperfusion-induced blood-brain-barrier disruption through regulating LOC102640519/HOXC13/ZO-1 signaling. Exp. Cell Res. 369, 275-283. doi: 10.1016/j.yexcr.2018.05.029.
4. Sahu, S., Nag, D. S., Swain, A., & Samaddar, D. P. (2017). Biochemical changes in the injured brain. World Journal of Biological Chemistry, 8(1), 21. doi:10.4331/wjbc.v8.i1.21.
5. Morland, C., Andersson, K., Haugen, ∅. et al. Exercise induces cerebral VEGF and angiogenesis via the lactate receptor HCAR1. Nat Commun 8, 15557 (2017). https://doi.org/10.1038/ncomms15557.
6. Wang, K. K., Yang, Z., Zhu, T., Shi, Y., Rubenstein, R., Tyndall, J. A., &amp;Manley, G. T. (2018). An update on diagnostic and prognostic biomarkers fortraumatic brain injury. Expert Review of Molecular Diagnostics, 18(2),165-180. doi:10.1080/14737159.2018.1428089.
7. Harcum, S., Conroy, S. S., Boos, A., Ermer, E., Xu, H., Zhan, M., Wittenberg, G. F. (2019). Methods for an Investigation of Neurophysiological and Kinematic Predictors of Response to Upper Extremity Repetitive Task Practice in Chronic Stroke. Archives of Rehabilitation Research and Clinical Translation, 100024. doi:10.1016/j.arrct.2019.100024.
8. А. М. Голубев, М. В. Петрова, А. В. Гречко, В. Е. Захарченко, А. Н. Кузовлев, А. В. Ершов. Молекулярные маркеры ишемического инсульта. GENERAL REANIMATOLOGY, 2019, 15; 5. DOI:10.15360/1813-9779-2019-5-11-22.
9. А. В. Астахин, О. О. Евлашева, Б. Н. Левитан. Клиническое и диагностическое значение основного белка миелина и нейронспецифической енолазы в медицинской практике. Астраханский медицинский журнал, 2016, 9-17.
Способ прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга
Таблица 1. Признаки, не включенные в уравнение логистической регрессионной модели
Таблица 2. Характеристики предикторов в логистической регрессионной модели
Фигура 1. Качество бинарного классификатора, построенного на основе логистической регрессионной модели
Фигура 2. Области значений функции вероятности неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта
Табл. 1
Переменные р
GCS 0,919
NIHSS 0,619
FMA 0,950
NGF_ 0,792
S100β 0,655
NSE 0,322
GFAP 0,446
Anti-S100β 0,527
Табл. 2
Коэффициент уравнения логистической регрессии р Отношение шансов 95% Доверительный интервал отношения шансов
Нижняя граница Верхняя граница
mRS 2,367 0,003* 10,667 2,230 51,024
SSS 0,276 0,002* 1,318 1,105 1,571
VEGF -0,006 0,052* 0,994 0,987 1,000
BDNF -0,0003 0,275 1,000 0,999 1,000
MBP -0,038 0,133 0,963 0,917 1,012
Anti-MBP 0,783 0,128 2,189 0,798 6,003
Константа -17,745 0,007* <0,001
Примечание: p - достигнутый уровень значимости, *p<0,05.

Claims (12)

  1. Способ прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга, заключающийся в определении в венозной крови сывороточных концентраций основного белка миелина (MBP) и антител к нему (аnti-MBP), фактора роста эндотелия сосудов (VEGF), нейротрофического фактора мозга (BDNF), а также оценке функциональной независимости по шкале Рэнкин (mRS) и неврологического дефицита по Скандинавской шкале инсульта (SSS) на 14-е сутки острого ишемического инсульта головного мозга, далее вероятность неврологического восстановления рассчитывается по формуле:
  2. F = 1 / (1 + е - ( -17,745 + 2,367*mRS + 0,276*SSS – 0,006*VEGF – 0,0003*BDNF – 0,038*MBP + 0,783*Anti-MBP)),
  3. где F – вероятность неврологического восстановления;
  4. е - ( -17,745 + 2,367*mRs-II + 0,276*SSS-II – 0,006*VEGF-II – 0,0003*BDNF-II – 0,038*MBP-II +0,783*Anti-MBP-II) - экспоненциальная функция;
  5. е – математическая константа, приблизительно равная 2,71828;
  6. mRS – шкала оценки функциональной независимости Рэнкин, баллы;
  7. SSS – Скандинавская шкала оценки выраженности неврологических нарушений у пациентов с инсультом, баллы;
  8. VEGF – концентрация ангиогенного фактора роста, пг/мл;
  9. BDNF – концентрация нейротрофического фактора мозга, пг/мл;
  10. MBP – концентрация основного белка миелина, пг/мл;
  11. Anti-MBP – концентрация антител к основному белку миелина, нг/мл,
  12. при значении F ≥ 0,5 прогнозируют высокую вероятность неврологического восстановления, при значении F < 0,5 - низкую вероятность неврологического восстановления.
RU2021124737A 2021-08-20 2021-08-20 Способ прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга RU2764355C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021124737A RU2764355C1 (ru) 2021-08-20 2021-08-20 Способ прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021124737A RU2764355C1 (ru) 2021-08-20 2021-08-20 Способ прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2764355C1 true RU2764355C1 (ru) 2022-01-17

Family

ID=80040440

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2021124737A RU2764355C1 (ru) 2021-08-20 2021-08-20 Способ прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2764355C1 (ru)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013103781A1 (en) * 2012-01-07 2013-07-11 The Regents Of The University Of California Biomarkers for diagnosing ischemia
RU2569718C1 (ru) * 2014-10-09 2015-11-27 Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пермская государственная медицинская академия имени академика Е.А. Вагнера" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ прогнозирования восстановления неврологических функций после инсульта
RU2573801C1 (ru) * 2015-02-13 2016-01-27 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "НАУЧНЫЙ ЦЕНТР НЕВРОЛОГИИ" Способ прогнозирования течения острого периода ишемического инсульта в первые 24 часа при проведении тромболитической терапии
US20190195893A1 (en) * 2015-02-05 2019-06-27 Brainbox Solutions, Inc. Methods and compositions for diagnosing brain injury or neurodegeneration
RU2694541C1 (ru) * 2018-10-19 2019-07-16 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научный центр психического здоровья" Способ прогнозирования функционального восстановления пациентов с ишемическим инсультом

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013103781A1 (en) * 2012-01-07 2013-07-11 The Regents Of The University Of California Biomarkers for diagnosing ischemia
RU2569718C1 (ru) * 2014-10-09 2015-11-27 Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Пермская государственная медицинская академия имени академика Е.А. Вагнера" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ прогнозирования восстановления неврологических функций после инсульта
US20190195893A1 (en) * 2015-02-05 2019-06-27 Brainbox Solutions, Inc. Methods and compositions for diagnosing brain injury or neurodegeneration
RU2573801C1 (ru) * 2015-02-13 2016-01-27 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "НАУЧНЫЙ ЦЕНТР НЕВРОЛОГИИ" Способ прогнозирования течения острого периода ишемического инсульта в первые 24 часа при проведении тромболитической терапии
RU2694541C1 (ru) * 2018-10-19 2019-07-16 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научный центр психического здоровья" Способ прогнозирования функционального восстановления пациентов с ишемическим инсультом

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
- реферат. *
- формула. *
- формула. - формула. - формула. - . - формула. ГОЛУБЕВ А.М. и др., Молекулярные маркеры ишемического инсульта, General reanimatology, 2019, 15; 5, с. 5-22. *
- формула. ГОЛУБЕВ А.М. и др., Молекулярные маркеры ишемического инсульта, General reanimatology, 2019, 15; 5, с. 5-22. CHIEN-CHIN HSU et. al., Calycosin Preserves BDNF/TrkB Signaling and Reduces Post-Stroke Neurological Injury after Cerebral Ischemia by Reducing Accumulation of Hypertrophic and TNF-α-Containing Microglia in Rats, J Neuroimmune Pharmacol., 2020 Jun;15(2):326-339. *
CHIEN-CHIN HSU et. al., Calycosin Preserves BDNF/TrkB Signaling and Reduces Post-Stroke Neurological Injury after Cerebral Ischemia by Reducing Accumulation of Hypertrophic and TNF-α-Containing Microglia in Rats, J Neuroimmune Pharmacol., 2020 Jun;15(2):326-339. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
González-García et al. Short-term prognostic value of serum neuron specific enolase and S100B in acute stroke patients
Bonneh-Barkay et al. YKL-40 expression in traumatic brain injury: an initial analysis
Esnafoglu et al. Evaluation of serum Neuron-specific enolase, S100B, myelin basic protein and glial fibrilliary acidic protein as brain specific proteins in children with autism spectrum disorder
RU2745602C2 (ru) Лактоферрин, используемый при диагностике или прогнозировании болезни Альцгеймера или диагностике болезни Паркинсона
MX2014012306A (es) Biomarcadores salivales especificos para deteccion de riesgo, diagnostico temprano, pronostico y vigilancia de las enfermedades de alzheimer y de parkinson.
JP2018132526A (ja) 大うつ病性障害及び双極性障害のマーカー、検査方法、検査キット、及び治療薬のスクリーニング方法。
Ma et al. Alzheimer-associated urine neuronal thread protein level increases with age in a healthy Chinese population
RU2748685C1 (ru) Способ прогнозирования вероятности летального исхода в 14-дневный период острого ишемического инсульта головного мозга
Marhe et al. Error-related brain activity as a biomarker for ***e relapse.
US20230393154A1 (en) Method of treating large vessel occlusion stroke
RU2764355C1 (ru) Способ прогнозирования неврологического восстановления с 14-го по 90-й дни ишемического инсульта головного мозга
N Antonopoulos et al. Biomarkers in silent traumatic brain injury
Opačić et al. Can Oxidation–Reduction Potential of Cerebrospinal Fluid Be a Monitoring Biomarker in Amyotrophic Lateral Sclerosis?
RU2653682C1 (ru) Способ экспресс-диагностики формы расстройства шизофренического спектра
Siddique et al. Estimation of alpha-synuclein monomer and oligomer levels in the saliva of the children with autism spectrum disorder: a possibility for an early diagnosis
RU2753140C1 (ru) Способ прогнозирования восстановления сенсомоторных функций у пациентов с острым ишемическим инсультом после ранней реабилитации
Berger et al. The use of biomarkers after inflicted traumatic brain injury: insight into etiology, pathophysiology, and biochemistry
CA2473866A1 (en) Diagnosis of dementia utilizing thrombospondin
WO2018228935A1 (en) Improvements to stroke diagnosis
CN117590006B (zh) 生物标志物在制备诊断Vogt-小柳原田综合征的产品中的应用
RU2549435C1 (ru) Способ донозологической диагностики нарушений здоровья от воздействия локальной вибрации
Chen et al. Associations between blood-based biomarkers of Alzheimer’s disease with cognition in motoric cognitive risk syndrome: A pilot study using plasma Aβ42 and total tau
Bîrlescu et al. Biomarkers of the brain injuries-the future diagnosis standard in head trauma? Brief literature review
Blumen et al. Pei-Hao Chen1, 2, 3, Sang-I Lin4, Ying-Yi Liao5, Wei-Ling Hsu4, 6 and Fang-Yu Cheng4
Demirci et al. Investigating the Relationship of Serum CD163, YKL40 and VILIP-1 Levels with Autism Severity and Language-cognitive Development in Preschool Children with Autism