Возможности моделирования лимфоэпителиальных взаимоотношений в слизистой оболочке толстой кишки при ревматоидном артрите

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Ревматоидный артрит характеризуется не только значительной длительностью, но и высокой частотой инвалидизации и сокращением продолжительности жизни [1]. Патогенетические аспекты этого заболевания до настоящего времени не раскрыты полностью и, скорее обнаруживают новые горизонты для дальнейших исследований, нежели позволяют приблизиться к пониманию интимных механизмов данной патологии. Среди патогенетических локусов значительное внимание уделяется слизистой оболочке толстой кишки, которая одновременно является иммунным органом и поставщиком антигенов [2, 3].

Целью данного исследования стало изучение возможности построения математической модели лимфоэпителиальных взаимоотношений в слизистой оболочки толстой кишки при ревматоидном артрите.

Материал и методы. Для решения поставленной задачи были исследованы колонобиоптаты 39 больных ревматоидным артритом (не получавших базисной терапии), 7 больных хроническим воспалительным заболеванием толстой кишки и 23 больных опухолевыми или опухолеподобными заболеваниями толстой кишки (изучался участок слизистой за пределами новообразования). Две последние группы представляли собой контроль: хроническое воспалительное заболевание толстой кишки и условно-нормальную слизистую оболочку. Последняя группа обозначена как условно-нормальная, поскольку изучаемый гистологический материал морфологически характеризовался как нормальная или почти нормальная слизистая оболочка, т.е. отсутствовали какие-либо признаки воспаления, новообразования или других патологических процессов.

Гистологическая обработка биоптатов проводилась по стандартной методике с окраской гематоксилином и эозином. В биоптатах полуколичественно оценивалась (в баллах от 1 до 4, соотвественно, отсутствие, слабая, умеренная и выраженная степени) инфильтрация нейтрофильными лейкоцитами с повреждением желез, а также эрозированность поверхности слизистой оболочки: 1 балл - отсутствие, 2 балла - до Ѕ длины наблюдаемого эпителиального пласта, 3 балла - более Ѕ периметра эпителиального покрова.

Митотический режим изучали по общепринятой методике: митотический индекс и доли стадий митоза в общем количестве делящихся клеток - процент митозов, находящихся в профазе, метафазе, анафазе и телофазе соответственно; доли патологических и К-митозов в общем числе митозов.

Количество внутриэпителиальных мононуклеарных лейкоцитов подсчитывали в пласте, состоящем из 1000 эпителиоцитов, получая тем самым внутриэпителиальный мононуклеарный индекс. Подсчетом количества мононуклеарных лейкоцитов, прилежащих к пласту из 1000 эпителиоцитов, получали субэпителиальный мононуклеарный индекс.

Отдельно производился подсчет в слизистой оболочке количества крупных, «пенистых», ШИК-положительных макрофагов (подобных тем, что встречаются при малакоплакии). Количество макрофагов расположенных в непосредственной близости от мышечного слоя собственной пластинки и не выше дна желез, отнесенное к длине мышечного слоя, давало макрофагальный индекс.

Лимфоидные фолликулы подсчитывали во всем препарате (все колонобиоптаты были примерно одинаковой величины), получая следующие показатели: общее количество лимфоидных фолликулов и средние значения диаметров лимфоидных фолликулов в срезе.

В препаратах, обработанных моноклональными антителами против антигенов CD4, определяли количества их лимфоцитов-носителей в пласте из 1000 эпителиоцитов, получая лимфоцитраный индекс-CD4. Аналогичным образом получали индекс лимфоцитов, несущих иммуноглобулины класса М - лимфоцитарный индекс-IgM.

Измерения проводили с помощью программы UTHSCSA Image Tool, статистическую обработку результатов - с помощью программы STATISTICA методом дискриминантного анализа с последовательным включением признаков в модель.

Результаты. После гистологического изучения биоптатов, был проведен дискриминантный анализ пошаговым методом с включением вариаций факторов, которые могут влиять на развитие патологического процесса. Были получены значимые различия между группами (количество шагов 13, лямбда Уилкса 0,06 F=13,4, процент коррекции - 99,6%). В данной модели вторым по значимости признаком был возраст, что не может не вызывать возражений по крайней мере по двум причинам: во-первых, возраст не имеет непосредственной (или, по крайней мере, однозначной) связи с лимфоэпителиальными взаимоотношениями в слизистой оболочке толстой кишки, во-вторых, следует помнить, что выборка одной из контрольных групп не может быть охарактеризована случайной по данному фактору, поскольку состояла из пациентов, имеющих новообразование в толстой кишке, что, как известно, присуще старшей возрастной группе.

Повторный анализ с тем же набором признаков, за исключением возраста продемонстрировал схожую модель: последовательно оказались включенными морфологические признаки, характеризующие не только воспалительные изменения слизистой оболочки и инфильтрацию эпителия, но и митотический режим (количество шагов=11; лямбда Уилкса=0,09; F=11,5; р<0,0000, процент коррекции составил 95,7%). Посредством многомерного F-критерия было определено, что различия между группами, несмотря на исключения одного из признаков, значимы. Различия в степени отдельных морфологических признаков в зависимости от патологического процесса представлены в таблице 1.

Таблица 1. Распределение значений признаков по исследуемым группам

Примечание: *; ** признаки приведены соответственно последовательности их включения в модель дискриминантного анализа; *** ДИ - доверительный интервал при Р=95%.

Таблица 2. Функции классификации гистологических диагнозов, построенные пошаговым методом (константы при переменных)

Общим результатом стала матрица функций классификации, которая содержит число образцов, корректно классифицированных на диагонали матрицы (табл. 2). Эти функции делают возможным вычисление по формулам классификационные значения (метки) для вновь изучаемых объектов. Каждая функция позволяет для каждого образца и для каждой совокупности вычислить веса классификации по формуле:

Si = wi1*x1 + wi2*x2 + ... + wim*xm + ci

В ней индекс i обозначает соответствующую совокупность (заголовок столбца таблицы, т. е. гистологический диагноз), а индексы 1, 2, ..., m обозначают m переменных (признаки соответственно перечню в строках таблицы); ci являются свободными членами для i-ой совокупности, wim - веса для m-ой переменной при вычислении показателя классификации для i-ой совокупности; xm - наблюдаемое значение для соответствующего образца m-ой переменной. Величина Si является результатом показателя классификации.

Новый объект относится к той группе гистологических диагнозов, для которого классификационное значение максимально. Достоверность положения меток проверена вычислением априорных вероятностей классификации (апостериорной вероятности) и квадрата расстояния Махаланобиса.

Выводы:

Таким образом, были выявлены признаки и их веса, позволяющие сформировать математическую модель лимфоэпителиальных взаимоотношении в слизистой оболочке толстой кишки при ревматоидном артрите, относительно аналогичных показателей при воспалительном заболевании и условно нормальной слизистой.

слизистый гистологический мононуклеарный лейкоцит

Рис. 1

Литература

1. Фоломеева О.М., Эрдес Ш.Ф. Инвалидность взрослого населения России, обусловленная ревматическими заболеваниями. Русский медицинский журнал. - 2007 - №26 - С. 1946-1951.

2. Toivanen P. Normal intestinal microbiota in the aetiopathogenesis of rheumatoid arthritis. Annals of the rheumatic diseases. - 2003 - p. 807-811.

3. Porzio V. Biasi G., Corrado A., De Santi M., Vindigni C., Viti S., Bayeli P.F., Marcolongo R. Intestinal histological and ultrastructural inflammatory changes in spondyloarthropathy and rheumatoid arthritis. Scandinavian journal of rheumatology. - 1997 - p. 92-98.

Размещено на Allbest.ru