The new diagnostic test for dystonia

封面


如何引用文章

全文:

详细

Dystonia is the debilitating movement disorder of central nervous system, often inherited, appearing as involuntary movements that occur due to deficiency or excess of neurotransmitters. The penetrance of dystonia is 30%, which means, that inherited dystonia is manifested only in 30% of mutating gene carriers, while the rest suffer from latent forms, so called “forms frustes” of this disorder. Until now only few mutations responsible for dystonia, had been unveiled, but we expect to exist up to 100 such mutations. Unless we uncover all mutations responsible for dystonia, we require reliable test for diagnosing latent forms of dystonia; and this necessity explains the importance of present study. The purpose of this research was to elaborate discrimination of dystonia on the basis of biogenic amines exchange peculiarities. The study presents the observational case — control study. The control group was randomly composed of those patients, who were checked for neuroglial tumors. We checked catecholamines and serotonin metabolites in plasma and urine of 12 dystonia patients main group by means of chromatography method and compared the results obtained from these two groups by means of the decision tree method, discriminant analysis, and factor analysis. We revealed increased serotonin turnover in dystonia, and on the base of those increased metabolites in plasma, such as 5-hydroxytryptophane and 5-hydroxiindolacetic acid, by means of advanced statistical methods we eleborated sensitive and specific test for diagnosis of dystonia. We recommend introducing into clinical practice of diagnostic tests for dystonia on the base of analysis of diagnosing level in plasma of 5-hydroxytryptophane and 5-hydroxiindolacetic acid by means of discriminant analysis and classification tree method due to high sensitivity and high specifity of those methods.

全文:

Дистония — заболевание, сопровождающееся насильственными движениями, часто наследственное, и возникающее в результате нарушения баланса нейромедиаторов. Разные исследователи сообщали о нарушениях обмена биогенных аминов, обнаруженных при дистонии, однако результаты были очень противоречивы [1–7]. Нам удалось выявить тенденцию к повышению уровня биогенных аминов при дистонии [8]: серотонина (5-HT) в плазме, гидроксииндолуксусной кислоты (5-HIAA) в плазме и в суточной моче, норадреналина (NA) и тирозина (TYR) в плазме.

Пенетрантность дистонии составляет 30 %, что означает, что заболевание проявляется только у 30 % носителей мутации, в то время как остальные носители переносят заболевание в скрытой форме (forms frustes). К настоящему времени открыты лишь несколько генов, мутации в которых вызывают дистонию, однако предполагают существование более 100 таких генов. И до тех пор пока не открыты все гены заболевания, существует потребность в надежном тесте для диагностики скрытых форм дистонии, что объясняет важность нашего исследования.

Целью исследования была разработка метода диагностики дистонии на основе особенностей обмена биогенных аминов. При решении подобных задач исследователи часто используют одновременно два альтернативных математических метода, а именно метод классификационных деревьев (МКД) и метод дискриминантного анализа (МДА), которые обладают примерно схожими диагностическими характеристиками [9–15]. Наше исследование также подтвердило, что МКД и МДА эквиваленты и обеспечивают нашему тесту на основе биогенных аминов 100 % чувствительность и специфичность.

Материалы и методы

Исследование носило наблюдательный характер («cлучай – контроль»), сравнивали уровень биогенных аминов у больных дистонией с уровнем в контрольной группе (начало исследования в 2000 г.). В плазме и суточной моче исследовали триптофан (TRP) и его метаболиты: 5-гидрокситриптофан (5-HTP), 5-HT, 5-HIAA, а также метаболиты катехоламинов: TYR, NA, адреналин (A) и гомованилиновую кислоту (HVA). Была выявлена тенденция к повышению обмена при дистонии метаболитов серотонина, и эти результаты были опубликованы в 2009 г. [3]. Однако к тому моменту мы не смогли подобрать контрольную группу, что несколько снизило достоверность этих сообщений. Значительно позднее, в 2015 г., нам удалось найти контрольную группу пациентов, у которых в связи с подозрением на нейроглиальные опухоли определяли в плазме крови некоторые вышеперечисленные метаболиты. Данные этой контрольной группы любезно предоставила руководитель центра биохимических исследований Санкт-Петербурга при АО «Северо-Западный центр доказательной медицины» канд. мед. наук Е. Королева. Сравнивали уровень следующих веществ в плазме крови в двух группах: 5-HTP, 5-HT, 5-HIAA, TRP, TYR, HVA. В данной публикации приведены результаты сравнения этих шести показателей. Медиана возраста больных в основной группе — 52 года. В контрольной группе возраст варьировал от 22 до 69 лет, медиана — 52,5 года. Таким образом, пациенты двух групп не отличались друг от друга по возрасту (p ≥ 0,05). В основной и контрольной группах также наблюдалось соответствие по полу (p ≥ 0,05). В основной группе было 6 мужчин и 6 женщин (50 %), а в контрольной группе было 7 мужчин (35 %) и 13 женщин (65 %).

Концентрации метаболитов триптофана (TRP, 5-HTP, 5-HT, 5-HIAA) в плазме определяли методом микроколоночной высокоэффективной жидкостной хроматографии с флуориметрическим детектированием на хроматографе ХЖ-1311 (НПО «Аналитическое приборостроение», Россия) в режиме линейно-ступенчатого градиентного элюирования. Колонка фторопластовая, 0,5 × 250 мм, упакованная сорбентом Nucleosil-5-С18. Скорость элюирования — 12 мкл/мин. Градиент ацетонитрила в 0,01 Н Na-формиатном буфере, рН 3,5. Детектирование по нативной флуоресценции. Длина волны возбуждения — 285 нм, область экстинкции — 320–480 нм. Объем вводимой пробы — 70 мкл. Время хроматографического анализа — 30 мин.

Полученные данные обрабатывали c помощью компьютерной системы Statistica for Windows (версия 5.5). В соответствии с целями и задачами исследования, а также с учетом специфики анализируемых переменных частоты сопоставляли с помощью непараметрических методов χ2, χ2 с поправкой Йетса, критерия (точного метода) Фишера; уровни NA в исследуемых группах сравнивали с использованием критериев Вальда, Манна – Уитни, медианного χ2, Краскела – Уоллиса и модуля ANOVA. Основное внимание уделяли критерию серий («перемешанности») Вальда – Вольфовица, который наилучшим образом соответствует нашему количеству измерений и позволяет проверить гипотезу о том, что две независимые выборки извлечены из двух популяций, существенно различающихся между собой. При дальнейшей статической обработке мы применили метод классификационных деревьев, с помощью которого вычисляли пороговый уровень веществ — индикаторов исследуемого заболевания и его относительный риск (RR). Частоты сравнивали с помощью методов χ2 и метода χ2 с поправкой Йетса и точным тестом Фишера. Мы также применили МДА и пошаговую вперед методику. Методы дискриминантного анализа и классификационных деревьев часто используют совместно при дифференцировании между двумя группами, а в случае медицины — при дифференциальной диагностике из двух возможных заболеваний.

Результаты исследования

Как видно из табл. 1, в основной группе уровень таких метаболитов, как TYR, 5-HTP, 5-HT, 5-HIAA, часто превышал нормальный, и только уровень HVA был снижен. В отличие от основной, в контрольной группе наблюдалась следующая тенденция: уровень TRP был повышен у всех 20 пациентов, уровни TYR и 5-HIAA были нормальными, а уровни HVA и 5-HT отклонялись как в сторону повышения, так и снижения. Так же как и в основной, в контрольной группе уровень 5-HTP был повышен у подавляющего большинства пациентов.

 

Таблица 1 / Table 1

Описательная статистика исследования

Descriptive statistics of the study

Метаболит

Среднее, минимальное – максимальное значения и медиана

Основная группа

Контрольная группа

p

Нормальный уровень

TRP, мкг/мл

M ± SD

6,84 ± 3,23

11,38 ± 2,14

<001

5,1–14,9

Min÷max

3,27÷12,60

5,30÷14,36

 

Me (LQ; UQ)

5,10 (4,90; 9,20)

11,8 (10,6; 12,73)

 

5-HTP, нг/мл

M ± SD

147,80 ± 54,98

35,16 ± 9,24

<001

60–94

Min÷max

90,60÷297,60

19,30÷56,20

 

Me (LQ; UQ)

141,2 (112,75; 165,7)

35,3 (28,71; 40,75)

 

5-HT, нг/мл

M ± SD

103,38 ± 76,69

138,74 ± 81,50

>10

36–82

Min÷max

3,30÷249,70

35,05÷317,10

 

Me (LQ; UQ)

92,50 (36,65; 162,35)

131,94 (70,0; 207,6)

 

5-HIAA, нг/мл

M ± SD

84,84 ± 95,87

55,36 ± 83,75

>10

<60

Min÷max

3,20÷300,00

5,53÷284,30

 

Me (LQ; UQ)

42,80 (18,00; 120,00)

22,93 (12,33; 44,50)

 

TYR, мкг/мл

M ± SD

14,56 ± 7,00

11,44 ± 4,09

>10

8,0–15

Min÷max

6,50÷25,50

5,07÷21,50

 

Me (LQ; UQ)

11,90 (8,60; 21,55)

10,44 (9,21; 13,35)

 

HVA, мкг/мл

M ± SD

83,08 ± 61,32

131,82 ± 93,96

>10

116–264

Min÷max

0,24÷168,00

22,70÷370,90

 

Me (LQ; UQ)

90,00 (30,00; 124,00)

109,15 (77,95; 165,10)

 

 

Достоверные отличия в уровне метаболитов в плазме наблюдались по трем веществам: TRP, 5-HT и 5-HTP (рис. 1).

 

Рис. 1. Уровень 5-гидрокситриптофана (5-HTP) в плазме в основной и контрольной группах

Fig. 1. The plasma level of 5-hydroxytryptophane (5-HTP) in the main and control groups

 

Результаты метода классификационных деревьев

Результаты МКД свидетельствуют о том, что повышение уровня 5-НТР в плазме выше 73,4 нг/мл (L0 5-HTP > 73,4) является надежным диагностическим критерием дистонии (рис. 2).

 

Рис. 2. Классификационное дерево для 5-гидрокситриптофана (5-HTP). Количество ветвлений = 1; количество терминальных вершин = 2

Fig. 2. Classification tree for plasma 5-hydroxytryptophan (5-HTP). Number of splits = 1; number of terminal nodes = 2

 

Диагностическая мощность МКД наглядно представлена в нижеследующем матриксе (табл. 2). Уровень L0 5-HTP > 73,4 свидетельствует о диагнозе дистонии. Стопроцентные чувствительность и специфичность характеризуют диагностические качества этого теста.

 

Таблица 2 / Table 2

Матрикс для уровня 5-гидрокситриптофана в плазме в обеих группах в зависимости от установленного порогового уровня

Matrix for plasma level of 5-HTP in two groups in relation to established threshold

Вещество

Контрольная группа

Основная группа

Общее количество

Абсолютное значение

% от контрольной группы

Абсолютное значение

% от основной группы

5-Гидрокситриптофан ≤ 73,4

20

100,00

0

0,00

20

5-Гидрокситриптофан > 73,4

0

0,00

12

100,00

12

L0 5-Гидрокситриптофан (общее количество)

20

62,50

12

37,50

32

 

Результаты метода дискриминантного анализа

При МДА из шести изученных субстанций были отобраны два наиболее показательных вещества — 5-HIAA и 5-HTP. Примечательно, что МДА продемонстрировал такую же диагностическую мощность, как и МКД, — 100 % чувствительность и 100 % специфичность и включал такой же диагностический критерий, как и МКД, а именно уровень 5-НТР в плазме крови (рис. 3).

 

Рис. 3. Две наиболее показательные варианты, полученные при использовании метода дискриминантного анализа и пошагового вперед метода, и коэффициенты линейных классификационных функций

Fig. 3. Two most valuable variables derived from stepwise procedure and the meanings of coefficients of linear classification functions

 

При помощи МДА получены уравнения канонических линейных дискриминантных (классификационных) функций, которые позволяют выявить дистонию или исключить этот диагноз при обследовании стертых форм этого заболевания, так называемых formes frustes. Ниже приведены формулы этих уравнений:

LCF 1 = –1,329 + 0,038 ∙ 5-HTP + 0,009 ∙ 5-HIAA — уравнение для контрольной группы (G0);

LCF 2 = –14,95 + 0,155 ∙ 5-HTP + 0,02 ∙ 5-HIAA — уравнение для основной группы (G1).

Достоверность выведенных дискриминантных функций р < 0,0000 оказалась ниже р < 0,05.

При обследовании больных с латентными формами дистонии надо просто подставить значения 5-HTP и 5-HIAA в эти два уравнения, а затем сравнить результаты LCF1 и LCF2. Если LCF2 превышает LCF1, то такой пациент относится к группе G1 больных дистонией, а если LCF1 превышает LCF2, то такой пациент относится к контрольной группе G0. Диагностические качества этого теста на основе МДА показаны на рис. 4.

 

Рис. 4. Матрикс результатов отнесения пациентов к одной из двух групп — основной или контрольной

Fig. 4. The results classification matrix of total of subjects studied, to one from two groups — to the main group of dystonia patients or to the control group

 

Мы не нашли в литературе работ, в которых бы были сделаны попытки проанализировать обмен биогенных аминов при дистонии с помощью продвинутых статистических методов, видимо, наш опыт первый в этом направлении. Для анализа обнаруженных нарушений мы использовали два метода — МКД и МДА. Применение каждого из них привело к созданию диагностического теста для выявления дистонии. Каждый из этих тестов включает определение уровня 5-НТР в плазме крови. Методы продемонстрировали одинаковые и необычайно высокие характеристики. Оба теста обладают 100 % чувствительностью и специфичностью. Многие ученые при разработке диагностических тестов приходили к выводу о целесообразности использования МКД и/или МДА, так как их диагностические характеристики примерно одинаковы и их можно использовать как для подтверждения результатов друг друга, так и для замены друг друга. Наше исследование также доказало, что МКД и МДА обладают одинаковой и очень высокой диагностической мощностью. МКД — это непараметрический тест, который выстраивает иерархические решающие деревья, при этом происходит поэтапное расщепление данных классификационных критериев согласно правилу «если — тогда» [16]. При помощи этого метода в нашем исследовании были получены важные пороговые значения. Тест проявил 100 % чувствительность и специфичность и показал, что уровень 5-НТР в плазме крови является надежным диагностическим критерием.

Тело взрослого человека содержит от 5 до 10 г 5-HT, при этом 95 % 5-HT распределено в желудочно-кишечном тракте, около 4 % — в крови и только 1 % в мозге. 5-HTP — это предшественник 5-HT, а его превращение происходит в печени и центральной нервной системе. 5-HTP проникает через гематоэнцефалический барьер, а 5-HT не проникает [17], поэтому уровень 5-HTP в плазме служит более точным показателем обмена 5-HT, чем сам 5-HT. Таким образом, обнаруженное в нашем исследовании повышение уровня 5-НТР в плазме при дистонии свидетельствует о тенденции к повышению обмена 5-HT при этом заболевании.

Особенностью обеих групп было то, что уровень 5-HTP в плазме крови отклонялся в сторону повышения. Повышенный уровень 5-HTP в группе больных достоверно превосходил также повышенный уровень этого вещества в группе контроля, состоящей из пациентов с другим заболеванием, предположительно онкологическим. Это означает, что при гипотетическом сравнении больных дистонией из основной группы со здоровыми уровень 5-НТР у больных дистонией будет a fortiori превосходить уровень этого вещества в плазме здоровых. Таким образом, оба теста — как метод классификационных деревьев, так и дискриминантный анализ — продемонстрировали необычайно высокую диагностическую способность определения дистонии исходя из уровня 5-НТР в плазме, предшественника 5-HT.

Примечательно также, что результаты нашего биохимического исследования на пациентах, больных дистонией, в точности совпадают с результатами биохимического исследования на генетической модели дистонии у хомяков. W. Loscher [18] в 90-х гг. прошлого столетия в ряде работ представил данные об обнаружении у генетической линии хомяков, больных дистонией, увеличенного содержания в мозге NA, 5-HT, 5-HIAA при нормальном уровне дофамина.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Благодарность. Авторы выражают признательность главному врачу ГБУЗ ЛО «Гатчинская КМБ» К.А. Харитоненко и заместителю главного врача по детству Р.В. Цветковой.

×

作者简介

Vadim Belenky

The State Budget Health Foundation of Leningrad Oblast “Gatchina Clinical Interdistrict Hospital”

编辑信件的主要联系方式.
Email: vadimbele@yahoo.com
ORCID iD: 0000-0001-5268-7033

Paediatric neurologist

俄罗斯联邦, Leningrad Province, town of Gatchina, Roschinskaya street 15 A, appt. 1 

O. Leontiev

Nikiforov Russian Center of Emergency and Radiation Medicine of EMERCOM of Russia; North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: vadimbele@yahoo.com
俄罗斯联邦, 4/2, Academic Lebedeva str, St.Petersburg, 194044; 41, Kirochnaya street, Saint-Petersburg, 191015

O. Klicenko

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: vadimbele@yahoo.com
俄罗斯联邦, 41, Kirochnaya street, Saint-Petersburg, 191015

V. Gelman

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: vadimbele@yahoo.com
俄罗斯联邦, 41, Kirochnaya street, Saint-Petersburg, 191015

E. Koroleva

North-Western Center of Evidence Based Medicine

Email: vadimbele@yahoo.com
俄罗斯联邦, Saint Petersburg

V. Golovkin

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: vadimbele@yahoo.com
俄罗斯联邦, 41, Kirochnaya street, Saint-Petersburg, 191015

参考

  1. Бархатова В.П. Нейротрансмиттеры и экстрапирамидная патология. – М.: Медицина, 1988. – 174 с. [Barchatova VP. Nejrotransmittery i jekstrapiramidnaja patologija. Moscow: Meditsina; 1988. 174 р. (In Russ.)]
  2. Маркова Е.Д., Соломонов А.П., Инсарова Н.Г., и др. Особенности обмена серотонина при некоторых наследственных экстрапирамидных заболеваниях // Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. – 1975. – № 6. – С. 830–833. [Markova ED, Solomonov AP, Insarova NG, et al. Concerning serotonin metabolism in some hereditary extrapyramidal diseases (russian). Zhurnal nevropatologii i psihiatrii im. S.S. Korsakova. 1975;(6):830-833. (In Russ.)]
  3. Assmann B, Kohler M, Hoffmann GF, et al. Selective decrease in central nervous system serotonin turnover in children with dopa — nonresponsive dystonia. Pediatr Res. 2002;52(1):91-94. https://doi.org/ 10.1203/00006450-200207000-00017.
  4. Hornykiewicz O, Kish SJ, Becker LE, et al. Brain neurotransmitters in dystonia musculorum deformans. N Engl J Med. 1986;315(6):347-353. https://doi.org/ 10.1056/NEJM198608073150602.
  5. Smit M, Bartels AL, van Faassen M, et al. Serotonergic perturbations in dystonia disorders — a systematic review. Neurosci Biobehav Rev. 2016;65:264-275. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.03.015.
  6. Tabaddor K, Wolfson LI, Sharpless NS. Ventricular fluid homovanillic acid and 5-hydrohyindolacetic acid concentrations in patients with movement disorders. Neurology. 1978;28(12):1249-1253. https://doi.org/10.1212/wnl.28.12.1249.
  7. Zoons E, Booij J, Speelman JD, et al. Lower serotonin transporter binding in patients with cervical dystonia is associated with psychiatric symptoms. EJNMMI Res. 2017;7(1):87. https://doi.org/10.1186/s13550-017-0338-4.
  8. Беленький В.В., Головкин В.И., Королева Е.М., и др. Метаболизм серотонина при торсионной дистонии // Неврологический вестник. – 2009. – Т. 41. – № 1. – С. 95–98. [Belenky VV, Golovkin VI, Koroleva EM, et al. Serotonin metabolism at torsion dystonia. Nevrologicheskij vestnik. 2009;41(1):95-98. (In Russ.)]
  9. Chen JJ, Tsai CA, Moon H, et al. Decision threshold adjustment in class prediction. SAR QSAR Environ Res. 2006;17(3):337-352. https://doi.org/10.1080/ 10659360600787700.
  10. Feldesman MR. Classification trees as an alternative to linear discriminant analysis. Am J Phys Anthropol. 2002;119(3):257-275. https://doi.org/10.1002/ajpa. 10102.
  11. Hannöver W, Kordy H. Predicting outcomes of inpatient psychotherapy using quality management data: comparing classification and regression trees with logistic regression and linear discriminant analysis. Psychother Res. 2005;15(3):236-247. https://doi.org/10.1080/10503300512331334995.
  12. Finch H, Schneider МK. Classification accuracy of neural networks vs. discriminant analysis, logistic regression, and classification and regression trees. Methodology. 2007;3:47-57. https://doi.org/10.1027/1614-2241.3.2.47.
  13. Krasteva V, Jekova I, Leber R, et al. Superiority of classification tree versus cluster, fuzzy and discriminant models in a heartbeat classification system. PLoS One. 2015;10(10):e0140123. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0140123.
  14. Maroco J, Silva D, Rodrigues A, et al. Data mining methods in the prediction of Dementia: A real-data comparison of the accuracy, sensitivity and specificity of linear discriminant analysis, logistic regression, neural networks, support vector machines, classification trees and random forests. BMC Res Notes. 2011;4:299. https://doi.org/10.1186/1756-0500-4-299.
  15. Reibnegger G, Weiss G, Werner-Felmayer G, et al. Neural networks as a tool for utilizing laboratory information: comparison with linear discriminant analysis and with classification and regression trees. Proc Natl Acad Sci U S A. 1991;88(24):11426-1130. https://doi.org/10.1073/pnas.88.24.11426.
  16. Breiman L, Friedman J, Stone CJ, Olshen RA. Classification and regression trees. 1st ed. New York: Chapman and Hall/CRC; 1984. 368 р.
  17. Bouchard S, Bousquet C, Roberge AG. Characteristics of dihydroxyphenylalanine/5-hydroxytryptophan decarboxylase activity in brain and liver of cat. J Neurochem. 1981;37(3):781-787. https://doi.org/10.1111 /j.1471-4159.1982.tb12555.x.
  18. Löscher W, Annies R, Richter A. Marked regional disturbances in brain metabolism of monoaminergic neurotransmitters in the genetically dystonic hamster. Brain Res. 1994;658(1-2):199-208. https://doi.org/10.1016/s0006-8993(09)90027-0.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Belenky V.V., Leontiev O.V., Klicenko O.A., Gelman V.Y., Koroleva E.M., Golovkin V.I., 2019

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 71733 от 08.12.2017.


##common.cookie##