Системные аутоиммунные ревматические заболевания 2013: проблемы лабораторной диагностики


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Аннотация. Прогресс лабораторной диагностики системных аутоиммунных ревматических заболеваний (САРЗ) обусловлен все более широким внедрением в клиническую практику новых высокопроизводительных методов иммунного анализа с использованием автоматизированных систем и мультиплексных протеомных технологий. Актуальной проблемой лабораторной диагностики САРЗ является стандартизация современных методов выявления аутоантител (аутоАТ), в том числе создание международных референтных материалов для калибровки и внешней оценки качества иммунологических тестов. Новые технологии определения аутоАТ обладают более высокой аналитической надежностью по сравнению с применявшимися ранее "классическими" методами иммунодиффузии, агглютинации и иммунофлюоресценции, однако их диагностическая чувствительность и специфичность при САРЗ недостаточно изучены. Особое внимание уделяется стандартизации методов исследования антинуклеарных антител (АНА) - основного серологического маркера САРЗ. По рекомендациям EULAR/ACR, "золотым стандартом" и первичным скрининговым методом определения АНА является непрямая реакция иммунофлюоресценции (НРИФ) с использованием в качестве субстрата клеток линии HЕp-2 человека. Новые методы твердофазного анализа (иммуноферментный анализ, мультиплексные тест-системы и др.) не могут заменить первичный скрининг АНА с помощью НРИФ-HЕp-2, так как идентифицируют антитела к ограниченному количеству антигенов, что приводит к увеличению числа ложноотрицательных результатов. Автоматизированные системы интерпретации клеточных флюоресцентных тестов способствуют стандартизации и повышению эффективности определения АНА и других аутоАТ методом НРИФ. Применение комплексных диагностических индексов, основанных на многопараметрическом анализе лабораторных биомаркеров в сыворотке крови, позволяет наиболее полно и объективно оценить сложные молекулярные механизмы патогенеза САРЗ и тем самым радикально улучшить раннюю диагностику, оценку активности и тяжести заболевания, прогнозирование исходов патологического процесса и ответа на лечение.

Об авторах

Е Л Насонов

ФГБУ "НИИ ревматологии им. В.А. Насоновой" РАМН, Москва

Е Н Александрова

ФГБУ "НИИ ревматологии им. В.А. Насоновой" РАМН, Москва

Email: irramnlab@rambler.ru
115522 Москва, Каширское шоссе, д. 34а

А А Новиков

ФГБУ "НИИ ревматологии им. В.А. Насоновой" РАМН, Москва

Список литературы

  1. McGonagle D., McDermott M.F. A proposed classification of the immunological diseases. PLoS Med 2006; 3: 1242-1248.
  2. McInnes I.B., Schett G. The pathogenesis of rheumatoid arthritis. New Engl J Med 2011; 365: 2205-2219.
  3. Wahren-Herlenius M., Dorner T. Immunopathogenetic mechanisms of systemic autoimmune diseases. Lancet 2013; 382: 819-831.
  4. Ревматология. Национальное руководство. Под ред. Е.Л. Насонова, В.А. Насоновой. М: ГЭОТАР-Медиа 2008: 290-331.
  5. Goldblatt F., O'Neill А. Clinical aspects of autoimmune rheumatic diseases. Lancet 2013; 382: 797-808.
  6. Насонов Е.Л., Александрова Е.Н. Современные технологии и перспективы лабораторной диагностики ревматических заболеваний. Тер арх 2010; 5: 5-9.
  7. Александрова Е.Н., Новиков А.А., Насонов Е.Л. Современные стандарты лабораторной диагностики ревматических заболеваний и их применение в реальной клинической практике. Науч-практ ревматол 2013; 4: 368-376.
  8. Анти-В-клеточная терапия в ревматологии: фокус на ритуксимаб. Под ред. Е.Л. Насонова. М: Има-Пресс 2012; 344.
  9. Murphy G., Lisnevskaia., Isenberg D. Systemic lupus erythematosus and other autoimmune rheumatic diseases: challenges to treatment. Lancet 2013; 382: 809-818.
  10. Генно-инженерные биологические препараты в лечении ревматоидного артрита. Под ред. Е.Л. Насонова. М: Има-Пресс 2013; 552.
  11. Tozzoli R., Bonaguri C., Melegari A. et al. Current state of diagnostic technologies in the autoimmunology laboratory. Clin Chem Lab Med 2013; 51: 129-138.
  12. Новиков А.А., Александрова Е.Н., Насонов Е.Л. Протеомные исследования в ревматологии. Науч-практ ревматол 2012; 6: 19-24.
  13. Новиков А.А., Александрова Е.Н., Насонов Е.Л. Создание и применение диагностического индекса, основанного на многопараметрическом анализе биомаркеров для определения активности ревматоидного артрита. Науч-практ ревматол 2014; 1: 72-78
  14. Meroni P.L., Biggioggero M., Pierangeli S.S. et al. Standardization of autoantibody testing: a paradigm for serology in rheumatic diseases. Nat Rev Rheumatol 2014; 10: 35-42.
  15. Aletaha D., Neogi T., Silman A. et al. 2010 rheumatoid arthritis classification criteria. Arthritis Rheum 2010; 62: 2569-2581.
  16. Petri M., Orbai A.M., Alarcón G.S. et al. Derivation and validation of the Systemic Lupus International Collaborating Clinics classification criteria for systemic lupus erythematosus. Arthritis Rheum 2012; 64: 2677-2686.
  17. Jordan S., Maurer B., Michel B., Distler O. Performance of the new EULAR/ACR classification criteria for systemic sclerosis in clinical practice. Ann Rheum Dis 2013; 72 (Suppl. 3): 60.
  18. Shiboski S.C., Shiboski C.H., Criswell L. et al. American College of Rheumatology classification criteria for Sjögren's syndrome: a data-driven, expert consensus approach in the Sjögren's International Collaborative Clinical Alliance cohort. Arthritis Care Res (Hoboken) 2012; 64: 475-4787.
  19. Amigues J.M., Cantagrel A., Abbal M., Mazieres B. Comparative study of 4 diagnosis criteria sets for mixed connective tissue disease in patients with anti-RNP antibodies. Autoimmunity Group of the Hospitals of Toulouse. J Rheumatol 1996; 23 (12): 2055-2062.
  20. Mosca M., Neri R., Bombardieri S. Undifferentiated connective tissue diseases (UCTD): a review of the literature and a proposal for preliminary classification criteria. Clin Exp Rheumatol 1999; 17: 615-620.
  21. Miyakis S., Lockshin M.D., Atsumi T. et al. International consensus statement on an update of the classification criteria for definite antiphospholipid syndrome (APS). J Thromb Haemost 2006; 4: 295-306.
  22. Watts R., Lane S., Hanslik T. et al. Development and validation of a consensus methodology for the classification of the ANCA-associated vasculitides and polyarteritis nodosa for epidemiological studies. Ann Rheum Dis 2007; 66: 222-227.
  23. Bizzaro N., Tozzoli R., Shoenfeld Y. Are we at a stage to predict autoimmune rheumatic diseases? Arthr Rheum 2007; 56: 1736-1744.
  24. Agmon-Levin N., Damoiseaux J., Kallenberg C. et al. International recommendations for the assessment of autoantibodies to cellular antigens referred to as anti-nuclear antibodies. Ann Rheum Dis 2014; 73:17-23.
  25. Meroni P.L., Schur P.H. ANA screening: an old test with new recommendations. Ann Rheum Dis 2010; 69: 1420-1422.
  26. Willitzki A., Hiemann R., Peters V. et al. New platform technology for comprehensive serological diagnostics of autoimmune diseases. Clin Dev Immunol 2012; 2012: 284740.
  27. Centola M., Cavet G., Shen Y. et al. Development of a multi-biomarker disease activity test for rheumatoid arthritis. PLoS One 2013; 8 (4): e60635.
  28. Новиков А.А., Александрова Е.Н.. Герасимов А.Н. и др. Многопараметрический анализ биомаркеров в лабораторной диагностике раннего ревматоидного артрита. Науч-практ ревматол 2013; 2: 111-116.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО "Консилиум Медикум", 2014

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».