Биомаркеры в современной неврологии. Обзор
М. А. Пирадов
ФГБНУ «Научный центр неврологии», Москва
С. Н. Иллариошкин
М. М. Танашян
Н. В. Пономарева
М. Ю. Максимова
PDF

Ключевые слова

биомаркеры
нервная система
нейродегенеративные заболевания
цереброваскулярные заболевания

Как цитировать

Пирадов, М. А., Иллариошкин, С. Н., Танашян, М. М., Пономарева, Н. В., & Максимова, М. Ю. (2018). Биомаркеры в современной неврологии. Обзор. КРЕМЛЕВСКАЯ МЕДИЦИНА<br><i>клинический вестник</I&gt;, (3), 6-16. извлечено от http://kremlin-medicine.ru/index.php/km/article/view/1277
PDF

Аннотация

Важнейшей задачей современной неврология является разработка и валидация информативных и чувствительных биомаркеров социально значимых заболеваний нервной системы. Цель применения биомаркеров – объективизация состояния больных и характера течения патологического процесса на различных его стадиях (включая латентную), а также верификация результатов проводимой терапии. Некоторые из биомаркеров могут быть полезными в оценке патофизиологии изучаемого заболевания. В персонифицированной неврологии востребованными являются не только классические «омиксные» био маркеры (геномные, транскриптомные, протеомные и т.д.), но и биомаркеры на основе новейших нейровизуализационных и нейрофизиологических технологий, позволяющих осуществлять тонкое структурно-функциональное картирование мозга конкретного пациента. В обзоре данная проблема рассматривается применительно к ряду нейродегенеративных (болезнь Альцгеймера, болезнь Гентингтона) и цереброваскулярных заболеваний
PDF

Литература

1. Atkinson A.J., Colburn W.A., DeGruttola V.G. et al. Biomarkers and surrogate endpoints: preferred definitions and conceptual framework. Clin. Pharmacol. Ther. 2001; 69(3): 89- 95. doi: 10.1067/mcp.2001.113989.
2. Henley S.M., Bates G.P., Tabrizi S.J. Biomarkers for neurodegenerative diseases. Curr. Opin. Neurol. 2005; 18(6) :698-705. doi: 10.1097/01.wco.0000186842.51129.cb.
3. Иллариошкин С.Н., Танашян М.М., Максимова М.Ю., Захарова М.Н., Пономарева Н.В. Концепция био-маркеров в клинической неврологии: возможности ранней диагностики и прогнозирования индивидуального риска. В кн.: Неврология XXI века: диагностические, лечебные и исследовательские технологии: Руководство для врачей. Под ред. М.А. Пирадова, С.Н. Иллариошкина, М.М. Танашян. Т. 1. М.: АТМО, 2015: 363-424.
4. Wang J., Hoekstra J.G., Zuo C. et al. Biomarkers of Parkinson’s disease: current status and future. Drug. Discov. Today. 2013;18(3-4):155-162. doi: 10.1016/j. drudis.2012.09.001.
5. Stoessl A.J., Martin W.W., McKeown M.J. et al. Advances in imaging in Parkinson’s disease. Lancet Neurol. 2011; 10(11): 987-1001. doi: 10.1016/s1474-4422(11)70214-9.
6. Ziemann U. Pharmaco-transcranial magnetic stimulation studies of motor excitability. Handb. Clin. Neurol. 2013; 116: 387-397. doi: 10.1016/b978-0-444-53497-2.00032-2.
7. Vucic S., Kiernan M.C. Utility of transcranial magnetic stimulation in delineating amyotrophic lateral sclerosis pathophysiology. Handb. Clin. Neurol. 2013; 116: 561-575. doi: 10.1016/b978-0-444-53497-2.00045-0.
8. Иллариошкин С.Н. Конформационные болезни мозга. М.: Янус-К, 2002. 248 с.
9. Abdulkadir A., Ronneberger O., Wolf R.C. et al. Functional and structural MRI biomarkers to detect pre-clinical neurodegeneration. Curr. Alzheimer Res. 2013; 10(2): 125-134. doi: 10.2174/1567205011310020002.
10. Potter W.Z. Mining the secrets of the CSF: developing biomarkers of neurodegeneration. J. Clin. Invest. 2012; 122(9): 3051-3053. doi: 10.1172/jci65309.
11. Яхно Н.Н., Захаров В.В., Локшина А.Б., Кобер- ская Н.Н., Мхитарян Э.А. Деменции. Руководство для врачей. М.: МЕДпресс-информ, 2010. 272 с.
12. Иллариошкин С.Н., Власенко А.Г., Федотова Е.Ю. Современные возможности идентификации латентной стадии нейродегенеративного процесса. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2013; 2: 39-50
13. Morris J.C., Roe C.M., Grant E.A. et al. Pittsburgh compound B imaging and prediction of progression from cognitive normality to symptomatic Alzheimer disease. Arch. Neurol. 2009; 66(12): 1469-1475. doi: 10.1001/archneurol.2009.269.
14. Власенко А.Г., Иллариошкин С.Н. Нейровизуализация в дифференциальной диагностике деменций. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсако- ва. 2012; 112(6): 86-90.
15. Bourgeat P., Chételat G., Villemagne V.L. et al. Beta-amyloid burden in the temporal neocortex is related to hippocampal atrophy in elderly subjects without dementia. Neurology. 2010; 74(2): 121-127. doi: 10.1212/wnl.0b013e3181c918b5.
16. Dean D.C., Jerskey B.A., Chen K. et al. Brain differences in infants at differential genetic risk for late-onset Alzheimer disease: a cross-sectional imaging study. JAMA Neurol. 2014; 71(1): 11-22. doi: 10.1001/jamaneurol.2013.4544.
17. Sheline Y.I., Raichle M.E., Snyder A.Z. et al. Amyloid plaques disrupt resting state default mode network connectivity in cognitively normal elderly. Biol. Psychiat. 2010; 67(6): 584- 587. doi: 10.1016/j.biopsych.2009.08.024.
18. Braskie M.N., Ringman J.M., Thompson P.M. Neuroimaging measures as endophenotypes in Alzheimer’s disease. Int. J. Alzheim. Dis. 2011; 2011: 1-15. doi: 10.4061/2011/490140.
19. Barulli D., Stern Y. Efficiency, capacity, compensation, maintenance, plasticity: emerging concepts in cognitive reserve. Trends Cogn. Sci. 2013; 17(10): 502-509. doi: 10.1016/j. tics.2013.08.012.
20. Пономарева Н.В., Андреева Т.А., Протасова М.С., Малина Д.Д., Зеленцова Н.А., Митрофанов А.А. и др. Асимметричная активация мозга при когнитив- ной нагрузке и ее зависимость от генотипов аполипопро- теина Е и кластерина, связанных с предрасположением к болезни Альцгеймера. В кн.: Функциональная меж- полушарная асимметрия и пластичность мозга. Материалы Всероссийской конференции с международным уча- стием. Под ред. С.Н. Иллариошкина, В.Ф. Фокина. М., 2012: 156-159.
21. Jelic V., Julin P., Shigeta M. et al. Apolipoprotein E epsilon 4 allele decreases functional connectivity in Alzheimer’s disease as measured by EEG coherence. J. Neurol. Neurosurg. Psychiat. 1997; 63(1): 59-65. doi: 10.1136/jnnp.63.1.59.
22. Braskie M.N., Jahanshad N., Stein J.L. et al. Common Alzheimer's disease risk variant within the CLU gene affects white matter microstructure in young adults. J. Neurosci. 2011; 31(18): 6764-6770. doi: 10.1523/jneurosci.5794-10.2011.
23. Ponomareva N., Andreeva T., Protasova M. et al. Age-dependent effect of Alzheimer's risk variant of CLU on EEG alpha rhythm in non-demented adults. Front. Aging Neurosci. 2013; 5: 86. doi: 10.3389/fnagi.2013.00086.
24. Fagan A.M., Mintun M.A., Shah A.R. et al. Cerebrospinal fluid tau and ptau(181) increase with cortical amyloid deposition in cognitively normal individuals: implications for future clinical trials of Alzheimer's disease. EMBO Mol. Med. 2009; 1(8-9): 371-380. doi: 10.1002/emmm.200900048.
25. Snider B.J., Fagan A.M., Roe C. et al. Cerebrospinal fluid biomarkers and rate of cognitive decline in very mild dementia of the Alzheimer type. Arch. Neurol. 2009; 66(5): 638- 645. doi: 10.1001/archneurol. 2009. 55.
26. Shaw L.M., Vanderstichele H., Knapik-Czajka M. et al. Cerebrospinal fluid biomarker signature in Alzheimer’s disease neuroimaging initiative subjects. Ann. Neurol. 2009; 65(4): 403-413. doi: 10.1002/ana.21610.
27. Blennow K., Dubois B., Fagan A.M. et al. Clinical utility of cerebrospinal fluid biomarkers in the diagnosis of early Alzheimer’s disease. Alzheimer’s Dement. 2015; 11(1): 58-69. doi: 10.1016/j.jalz.2014.02.004.
28. Hampel H., Buerger K., Zinkowski R. et al. Measurement of phosphorylated tau epitopes in the differential diagnosis of Alzheimer disease: a comparative cerebrospinal fluid study. Arch. Gen. Psychiat. 2004; 61(1): 95-102. doi: 10.1001/archpsyc.61.1.95.
29. Buerger K., Zinkowski R., Teipel S.J. et al. Differential diagnosis of Alzheimer disease with cerebrospinal fluid levels of tau protein phosphorylated at threonine 231. Arch. Neurol. 2002; 59(8): 1267-1272. doi: 10.1001/archneur.59.8.1267.
30. Cruchaga C., Kauwe J.S., Nowotny P. et al. Cerebrospinal fluid APOE levels: an endophenotype for genetic studies for Alzheimer’s disease. Hum. Mol. Genet. 2012; 21(20): 4558-4571. doi: 10.1093/hmg/dds296.
31. Gupta V.B., Doecke J.D., Hone E. et al. Plasma apolipoprotein J as a potential biomarker for Alzheimer's disease: Australian Imaging, Biomarkers and lifestyle study of aging. Alzheimers Dement. (Amst). 2015; 3: 18-26. doi: 10.1016/j. dadm.2015.12.001.
32. Иллариошкин С.Н., Клюшников С.А., Селивер- стов Ю.А. Болезнь Гентингтона. М.: АТМО, 2018. 472 с.
33. Юдина Е.Н., Коновалов Р.Н., Абрамычева Н.Ю., Клюшников С.А., Иллариошкин С.Н. Опыт применения МРТ-морфометрии при болезни Гентингто- на. Анналы клинической и экспериментальной невро- логии. 2013; 7(4): 16-19.
34. Юдина Е.Н. Морфофункциональные изменения головного мозга при болезни Гентингтона: Автореф. дис. … канд. мед. наук. М., 2014.
35. Georgiou-Karistianis N., Gray M.A., Domínguez D.J.F. et al. Automated differentiation of pre-diagnosis Huntington’s disease from healthy control individuals based on quadratic discriminant analysis of the basal ganglia: the IMAGE HD study. Neurobiol. Dis. 2013; 51: 82-92. doi: 10.1016/j. nbd.2012.10.001.
36. Тabrizi S.J., Scahill R.I., Owen G. et al. Predictors of phenotypic progression and disease onset in premanifest and early-stage Huntington’s disease in the TRACK-HD study: analysis of 36-month observational data. Lancet Neurol. 2013; 12(7): 637–649. doi: 10.1016/s1474-4422(13)70088-7.
37. Weir D.W., Sturrock A., Leavitt B.R. Development of biomarkers for Huntington's disease. Lancet Neurol. 2011; 10(6): 573-590. doi: 10.1016/s1474-4422(11)70070-9.
38. Bates G.P., Dorsey R., Gusella J.F. et al. Huntington disease. Nature Rev. Dis. Primers. 2015; 1: 15005. doi: 10.1038/ nrdp.2015.5.
39. Ross C.A., Aylward E.H., Wild E.J. et al. Huntington disease: natural history, biomarkers and prospects for therapeutics. Nat. Rev. Neurol. 2014; 10(4): 204-216. doi: 10.1038/nrneurol.2014.24.
40. Селиверстов Ю.А. Клинико-нейровизуализационный анализ функциональных изменений головного мозга при болезни Гентингтона: Автореф. дис. … канд. мед. наук. М., 2015.
41. Unschuld P.G., Joel S.E., Liu X. et al. Impaired corticostriatal functional connectivity in prodromal Huntington’s Disease. Neurosci. Lett. 2012; 514(2): 204-209. doi: 10.1016/j. neulet.2012.02.095.
42. Wolf R.C., Sambataro F., Vasic N. et al. Default-mode network changes in preclinical Huntington’s disease. Exp. Neurol. 2012; 237(1): 191-198. doi: 10.1016/j.expneurol.2012.06.014.
43. Pavese N., Politis M., Tai Y.F. et al. Cortical dopamine dysfunction in symptomatic and premanifest Huntington’s disease gene carriers. Neurobiol. Dis. 2010; 37(2): 356-361. doi: 10.1016/j.nbd.2009.10.015. 44. Politis M., Piccini P. Positron emission tomography imaging in neurological disorders. J. Neurol. 2012; 259(9): 1769-1780. doi: 10.1007/s00415-012-6428-3.
45. Ehrlich D.J., Walker R.H. Functional neuroimaging and chorea: a systematic review. J. Clin. Mov. Disord. 2017; 4(1): 8. doi: 10.1186/s40734-017-0056-0.
46. Esmaeilzadeh M., Kullingsjö J., Ullmann H. et al. Regional cerebral glucose metabolism after pridopidine (ACR16) treatment in patients with Huntington disease. Clin. Neuropharmacol. 2011; 34(3): 95-100. doi: 10.1097/ wnf.0b013e31821c31d8.
47. Politis M., Pavese N., Tai Y.F. et al. Microglial activation in regions related to cognitive function predicts disease onset in Huntington’s disease: a multimodal imaging study. Hum. Brain Mapp. 2011; 32(2): 258-270. doi: 10.1002/ hbm.21008.
48. Girault J-A. Integrating neurotransmission in striatal medium spiny neurons. Adv. Exp. Med. Biol. 2012; 970: 407- 429. doi: 10.1007/978-3-7091-0932-8_18.
49. Ahmad R., Bourgeois S., Postnov A. et al. PET imaging shows loss of striatal PDE10A in patients with Huntington disease. Neurology. 2014; 82(3): 279-281. doi: 10.1212/ wnl.0000000000000037.
50. Russel D.S., Jennings D.L., Barret O. et al. Change in PDE10A across early Huntington disease assessed by [18F] MNI-659 and PET imaging. Neurology. 2016; 86(8): 748-754. doi: 10.1212/wnl.0000000000002391.
51. Wilson H., Niccolini N., Haider S. et al. Loss of extrastriatal phosphodiesterase 10A expression in early premanifest Huntington’s disease gene carriers. J. Neurol. Sci. Turk. 2016; 368: 243-248. doi: 10.1016/j.jns.2016.07.033.
52. Wilson H., De Micco R., Niccolini F., Politis M. Molecular imaging markers to track Huntington’s disease pathology. Front. Neurol. 2017; 8: 11. doi: 10.3389/ fneur.2017.00011.
53. Byrne L.M., Wild E.J. Cerebrospinal fluid biomarkers for Huntington's disease. J. Huntingtons Dis. 2016; 5(1): 1-13. doi: 10.3233/jhd-160196.
54. Southwell A.L., Smith S.E., Davis T.R. et al. Ultrasensitive measurement of huntingtin protein in cerebrospinal fluid demonstrates increase with Huntington disease stage and decrease following brain huntingtin suppression. Sci. Rep. 2015; 5: 12166. doi: 10.1038/ srep12166.
55. Wild E.J., Boggio R., Langbehn D. et al. Quantification of mutant huntingtin protein in cerebrospinal fluid from Huntington’s disease patients. J. Clin. Invest. 2015; 125(5): 1979-1986. doi: 10.1172/jci80743. 56. Constantinescu R., Romer M., Oakes D. et al. Levels of the light subunit of neurofilament triplet protein in cerebrospinal fluid in Huntington's disease. Parkinsonism Relat. Disord. 2009; 15(3): 245-248. doi: 10.1016/j. parkreldis.2008.05.012.
57. Niemelä V., Landtblom A.M., Blennow K., Sundblom J. Tau or neurofilament light-Which is the more suitable biomarker for Huntington’s disease? PLoS One. 2017; 12(2): e0172762. doi: 10.1371/journal.pone.0172762.
58. Vinther-Jensen T., Börnsen L., Budtz-Jørgensen E. et al. Selected CSF biomarkers indicate no evidence of early neuroinflammation in Huntington disease. Neurol. Neuroimmunol. Neuroinflamm. 2016; 3(6): e287. doi: 10.1212/ nxi.0000000000000287.
59. Максимова М.Ю., Ионова В.Г., Сыскина Е.Н., Ша- балина А.А., Костырева М.В., Сенектутова О.А. Нейроспецифические белки в оценке состояния ткани мозга при атеротромботическом инсульте (клинико-биохимическое исследование). Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2011; 3(5): 4-9.
60. Hill M.D., Jackowski G., Bayer N. et al. Biochemical markers in acute ischemic stroke. CMAJ. 2000; 162(8): 1139- 1140.
61. Ahmad O., Wardlaw J., Whiteley W.N. Correlation of levels of neuronal and glial markers with radiological measures of infarct volume in ischaemic stroke: a systematic review. Cerebrovasc. Dis. 2012; 33(1): 47-54. doi: 10.1159/000332810.
62. Selakovic V., Raicevic R., Radenovic L. The increase of neuron-specific enolase in cerebrospinal fluid and plasma as a marker of neuronal damage in patients with acute brain infarction. J. Clin. Neurosci. 2005; 12(5): 542-547. doi: 10.1016/j.jocn.2004.07.019.
63. Lo E.H., Wang X., Cuzner M.L. Extracellular proteolysis in brain injury and inflammation: role for plasminogen activators and matrix metalloproteinases. J. Neurosci. Res. 2002; 69(1): 1-9. doi: 10.1002/jnr.10270.
64. Del Zoppo G.J., Milner R., Mabuchi T. et al. Vascular matrix adhesion and the blood-brain barrier. Biochem. Soc. Trans. 2006; 34(6): 1261-1266. doi: 10.1042/bst0341261.
65. Ramos-Fernandez M., Bellolio M.F., Stead L.G. Matrix metalloproteinase-9 as a marker for acute ischemic stroke: a systematic review. J. Stroke Cerebrovasc. Dis. 2011; 20(1): 47-54. doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2009.10.008.
66. Jickling G.C., Liu D., Stamova B. et al. Hemorrhagic transformation after ischemic stroke in animals and humans. J. Cereb. Blood Flow Metab. 2014; 34(2): 185-199. doi: 10.1038/ jcbfm.2013.203.
67. Seifert H.A., Pennypacker K.R. Molecular and cellular immune responses to ischemic brain injury. Transl. Stroke Res. 2014; 5(5): 543-553. doi: 10.1007/s12975-014-0349-7.
68. Segal H.C., Burgess A., Poole D.L. et al. Populationbased study of blood biomarkers in prediction of subacute recurrent stroke. Stroke. 2014; 45(10): 2912-2917. doi: 10.1161/strokeaha.114.005592.
69. Rodríguez-Yáñez M., Sobrino T., Arias S.V. et al. Early biomarkers of clinical-diffusion mismatch in acute ischemic stroke. Stroke. 2011; 42(10): 2813-2818. doi: 10.1161/ strokeaha.111.614503.
70. Domac F.M., Somay G., Misirli H., Erenoglu N.Y. Tumor necrosis factor alpha serum levels and inflammatory response in acute ischemic stroke. Neurosciences. 2007; 12(1): 25-30.
71. Brea D., Sobrino T., Ramos-Cabrer P., Castillo J. Inflammatory and neuroimmunomodulatory changes in acute cerebral ischemia. Cerebrovasc. Dis. 2009; 27(Suppl 1): 48-64. doi: 10.1159/000200441.
72. Licata G., Tuttolomondo A., Di Raimondo D. et al. Immuno-inflammatory activation in acute cardio-embolic strokes in comparison with other subtypes of ischaemic stroke. Thromb. Haemost. 2009; 101(5): 929-937. doi: 10.1160/th08- 06-0375.
73. Tuttolomondo A., Di Raimondo D., Di Sciacca R. et al. Effects of clinical and laboratory variables at admission and of in-hospital treatment with cardiovascular drugs on short-term prognosis of ischemic stroke. The GIFA study. Nutr. Metab. Cardiovasc. Dis. 2013; 23(7): 642-649. doi: 10.1016/j. numecd.2012.01.010.
74. Rodríguez-Yáñez M., Castillo J.. Role of inflammatory markers in brain ischemia. Curr. Opin. Neurol. 2008; 21(3): 353-357. doi: 10.1097/wco.0b013e3282ffafbf.
75. Wiseman S., Marlborough F., Doubal F. et al. Blood markers of coagulation, fibrinolysis, endothelial dysfunction and inflammation in lacunar stroke versus non-lacunar stroke and non-stroke: systematic review and meta-analysis. Cerebrovasc. Dis. 2014; 37(1): 64-75. doi: 10.1159/000356789.
76. Yilmaz G., Granger D.N. Cell adhesion molecules and ischemic stroke. Neurol. Res. 2008; 30(8): 783-793. doi: 10.1179/174313208x341085.
77. Del Zoppo G.J. The neurovascular unit, matrix proteases, and innate inflammation. Ann. N Y Acad. Sci. 2010; 1207(1): 46-49. doi: 10.1111/j.1749-6632.2010.05760.x.
78. Ehrlich J.R., Kaluzny M., Baumann S. et al. Biomarkers of structural remodelling and endothelial dysfunction for prediction of cardiovascular events or death in patients with atrial fibrillation. Clin. Res. Cardiol. 2011; 100(11): 1029- 1036. doi: 10.1007/s00392-011-0337-9.
79. Wiseman S., Marlborough F., Doubal F. et al. Blood markers of coagulation, fibrinolysis, endothelial dysfunction and inflammation in lacunar stroke versus non-lacunar stroke and non-stroke: systematic review and meta-analysis. Cerebrovasc. Dis. 2014; 37(1): 64-75. doi: 10.1159/000356789.
80. Blankenberg S., Barbaux S., Tiret L. Adhesion molecules and atherosclerosis. Atherosclerosis. 2003; 170(2): 191-203. doi: 10.1016/s0021-9150(03)00097-2.
81. Madden J.A. Role of the vascular endothelium and plaque in acute ischemic stroke. Neurology. 2012; 79(13 Suppl 1): S58-62. doi: 10.1212/wnl.0b013e3182695836.
82. Reynolds M.A., Kirchick H.J., Dahlen J.R. et al. Early biomarkers of stroke. Clin. Chem. 2003; 49(10): 1733-1739. doi: 10.1373/49.10.1733.
83. Lynch J.R., Blessing R., White W.D. Novel diagnostic test for acute stroke. Stroke. 2004; 35(1): 57-63. doi: 10.1161/01. str.0000105927.62344.4c.
84. González R.G. Imaging-guided acute ischemic stroke therapy: From «time is brain» to «physiology is brain». Am. J. Neuroradiol. 2006; 27(4): 728-735.
85. Wintermark M., Sesay M., Barbier E. et al. Comparative overview of brain perfusion imaging techniques. Stroke. 2005; 36(9): e83-99. doi: 10.1161/01.str.0000177839.03321.25.
86. Eastwood J.D., Engelter S.T., MacFall J.F. et al. Quantitative assessment of the time course of infarct signal intensity on diffusion-weighted images. Am. J. Neuroradiol. 2003; 24(4): 680-687.
87. Максимова М.Ю., Коробкова Д.З., Кротенко- ва М.В. Методы визуализации пенумбры при ишеми- ческом инсульте. Вестник рентгенологии и радиоло- гии. 2013; 6: 57-66.