В официальном журнале британской ассоциации дерматологов д-р Р.А.Байерс и соавторы опубликовали результаты исследования, посвященного разработке неинвазивных мультимодальных биомаркерных моделей диагностики – компьютерных алгоритмов, анализирующих данные проведенных инструментальных обследований для дальнейшего прогноза течения атопического дерматита (АтД) и риска развития обострений или же дебюта у клинически здоровых пациентов.
Соавторы изучили 32 биомаркера, охватывающих различные модальности: структурные биомаркеры (для оценки результатов оптической когерентной томографии (ОКТ)), биофизические (для оценки уровня трансэпидермальной потери воды, (ТЭПВ)), молекулярные (для оценки результатов инфракрасной спектроскопии с преобразованием Фурье, (ИкС-Ф)) и метаболические (биомаркеры в клетках кожи и крови). Для построения прогностических моделей использовали алгоритм машинного обучения, автоматически отбирающий наиболее важные биомаркеры и отсеивающий незначимые.
В поперечное исследование включили 80 участников в возрасте 11-60 лет: 60 пациентов с АтД (с активными очагами в области локтевых сгибов) и 20 здоровых добровольцев. Тяжесть заболевания оценивали по шкале распространенности и тяжести поражения кожи EASI (англ. Eczema Area and Severity Index) – глобально и местно (в области локтевых сгибов), а также по опроснику для оценки тяжести и динамики АтД самими пациентами POEM (англ. Patient-Oriented Eczema Measure). Перед проведением инструментальных обследований для пациентов с АтД установили периоды отмены действующей терапии: 2 недели для пациентов с «легкой» и «средней» тяжестью течения АтД, 1 неделя – для пациентов с «тяжелой».
Поиск корреляции между отдельными биомаркерами и локальной тяжестью АтД (по шкале EASI) показал, что сильнее всего с ней взаимосвязаны толщина эпидермиса по данным ОКТ (r=0,78), уровень ТЭПВ (r=0,75) и коэффициент затухания сигнала ОКТ (|r|=0,72). Среди биомаркеров, изученных по данным биопсии, сильнейшую взаимосвязь обнаружили для толщины эпидермиса (r=0,73), протеазной активности расщепляющих ферментов в роговом слое кожи (r=0,58) и экспрессии мРНК IL-22RA1 (r=0,58). Для 9 биомаркеров не выявили значимой взаимосвязи с местной оценкой EASI.
Компьютерная модель на основе только ОКТ-биомаркеров почти идеально «предсказывала» глобальную тяжесть АтД (совпадение с оценкой врача – 95%), а также показала хорошие результаты в оценке самочувствия пациентов (совпадение с результатами опросника POEM – 76%). Тем не менее, без предоставления информации о площади пораженной поверхности тела точность прогноза падала. Модель с полным набором биомаркеров показала еще более высокие результаты (совпадение с оценкой врача 85% и 96% в отношении местной и глобальной тяжести АтД соответственно, и совпадение с результатами POEM 79%), но сложность ее устройства, по мнению соавторов, делает нецелесообразным ее клиническое применение.
Модель на основе 4 биомаркеров (структура сосудистого русла и толщина эпидермиса по данным ОКТ; соотношение Амид II/Амид I, а также уровень натуральных увлажняющих веществ по данным ИкС-Ф) с высокой точностью (88%) отличала кожу здоровых добровольцев от клинически здоровой кожи пациентов с АтД.
В качестве ограничений дизайна исследования соавторы выделили небольшой размер выборки и ее одноцентровой характер, краткосрочность периода отмены терапии у пациентов с тяжелым течением АтД, а также ограниченность набора цитокиновых биомаркеров (в списке отсутствовали ключевые медиаторы воспаления: TARC, IL-4, IL-13).