POSSIBLE AUTOIMMUNE PULMONARY ALVEOLAR PROTEINOSIS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Pulmonary alveolar proteinosis is a rare pulmonary syndrome characterized with accumulation of lipoprotein complexes in alveoli as a result of disturbance of utilization of surfactant by alveolar macrophages. Lack of pathognomonic symptoms and signs as well as pathological changes in routine examination methods is one of the reasons of its untimely diagnosis. The article presents a clinical case of a 51-year-old patient with progressive shortness of breath and ling infiltrates that were interpreted as a sign of bilateral pneumonia. High-resolution computer tomography of chest organs showed a typical pattern for this syndrome, so-called crazy paving (segments of pulmonary tissue induration, ground-glass opacity, with visualized reticular structures). Changes typical to alveolar proteinosis were also found when bronchoalveolar lavage was studied and lung diffusion capacity was evaluated.

About the authors

Vendi E.T. Kintana

People’s Friendship University of Russia

клинический ординатор, каф. внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики

Svetlana A. Rachina

People’s Friendship University of Russia

Email: Svetlana.Ratchina@antibiotic.ru
д-р мед. наук, проф. каф. внутренних болезней с курсом кардиологии и функциональной диагностики

Sergei N. Avdeev

Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)

чл.-кор. РАН, д-р мед. наук, проф., зав. каф. пульмонологии

Igor E. Tiurin

Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

д-р мед. наук, проф., зав. каф. рентгенологии и радиологии

References

  1. Borie R, Danien C, Debray MP et al. Pulmonary alveolar proteinosis. Eur Respir Rev 2011; 20: 98-107.
  2. Rosen S, Castleman B, Liebow A. Pulmonary alveolar proteinosis. New Eng J Med 1958; 258: 1123-42.
  3. McCarthy C, Avetisyan R, Carey BC et al. Prevalence and healthcare burden of pulmonary alveolar proteinosis. Orphanet J Rare Dis 2018; 13 (1): 129.
  4. Trapnell BC, Whitsett JA, Nakata K. Pulmonary alveolar proteinosis mechanisms of disease. N Engl J Med 2003; 349 (26): 2527-39.
  5. Редкие заболевания легких. Диагностика и лечение. Под ред. А.В.Аверьянова. М.: МИА, 2016. [Rare lung diseases. Diagnosis and treatment. Ed. A.V.Averyanov. Moscow: MIA, 2016. (in Russian).]
  6. Inoue Y, Trapnell BC, Tazawa R et al. Characteristics of a large cohort of patients with autoimmune pulmonary alveolar proteinosis in Japan. Am J Respir Crit Care Med 2008; 177: 752-62.
  7. Akira M, Inoue Y, Arai T et al. Pulmonary Fibrosis on High-Resolution CT of Patients With Pulmonary Alveolar Proteinosis. Am J Roentgenol 2016; 207 (3): 544-51.
  8. Илькович М.М. Альвеолярный протеиноз. В кн.: Респираторная медицина. 2 изд., переработанное и дополненное. Под ред. А.Г.Чучалина. Т. 3. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2017; с. 89-94. @@Ilkovich M.M. Alveolar proteinosis. In: Respiratory Medicine. 2 ed., Revised and supplemented. Ed. A.G.Chuchalin. V. 3. Moscow: GEOTAR-Media, 2017; p. 89-94. (in Russian).
  9. Leth S, Bendstrup E, Vestergaard H et al. Autoimmune pulmonary alveolar proteinosis: treatment options in year 2013. Respirology 2013; 18: 82-91.
  10. Ra SW, Park SE, Lee HK et al. Whole lung lavage using a rapid infusion system to treat a patient with pulmonary alveolar proteinosis. Yeungnam Univ J Med 2019. doi: 10.12701/yujm.2019.00360

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2020 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».