Расстройства аутистического спектра: в поисках биомаркеров крови

Расстройства аутистического спектра представляют собой группу нейропсихиатрических состояний возрастающей распространенности. Первоначально они выявляются в период раннего развития детей. В настоящее время диагноз ставится на основании клинических особенностей поведения и познавательной активности. Более высокая точность, своевременная и доступная диагностика, чтобы улучшить состояние ребенка, занимает важное место в деятельности аутистических сообществ. Чтобы выявить расстройства аутистического спектра на ранней стадии, а также оказать ребенку необходимую помощь, нужно сдать анализ крови, особенно когда симптомы являются спорными. В данной статье кратко рассматриваются научные основы диагностики расстройств аутистического спектра и недавнее появление анализов крови, способных выявить аутизм. Мы считаем, что необходима дальнейшая валидация и более полное понимание расстройств аутистического спектра для накопления научной базы с целью более точной и достоверной диагностики по биохимическому анализу крови.

Расстройства аутистического спектра (РАС) представляют собой совокупность нейропсихиатрических нарушений, характеризующихся трудностями в социальных взаимодействиях и особенностями интересов, вызывающих широкий спектр инвалидности. Они обычно проявляются в нарушениях речи, повторяющемся и/или компульсивном поведении, гиперактивности, тревоге и трудностях адаптации к новым условиям, а также могут сопровождаться когнитивными нарушениями [American Psychiatric Association, 2013]. Высокая гетерогенность клинической картины делает диагностику РАС сложной и неопределенной, особенно на ранних стадиях развития нарушения [Zwaigenbaum, 2018]. Открытие и разработка надежных биомаркеров — искусственных индикаторов клинического состояния для диагностики и определения тяжести РАС облегчили бы раннюю диагностику и обеспечили первоочередную поддержку для наиболее уязвимой группы. Реже всего можно выявить генетические причины РАС. В большинстве случаев они обусловлены сочетанием воздействия факторов окружающей среды и большим количеством (>1000) разнообразных генетических нарушений, каждое из которых отвечает за незначительное увеличение риска РАС. Исследование близнецов показало, что генетические нарушения вносят 35—40% в риск развития РАС, а остальные 60% связаны с пренатальными, перинатальными и постнатальными факторами окружающей среды [Hallmayer, 2011]. У некоторых людей одного генетического нарушения может быть достаточно для появления РАС; а у других сложные комбинации многих генетических поломок могут дополнительно увеличивать риск РАС. Крупнейшие проведенные на сегодняшний день исследования по геномной связи статистически не смогли выявить одного статистически значимого генетического нарушения в полногеномном исследовании. Необходимы дальнейшие более крупные исследования. Часто также при ранних проявлениях неврологических нарушений факторы риска могут воздействовать сильно, но достаточно редко, или часто и несильно [Bourgeron, 2016]. Биологическая составляющая связанная с РАС через генетические нарушения, в сочетании с повышенной восприимчивостью, включает изменение хроматина, транскрипции, динамики цитоскелета, синаптической функции, синтеза белка, повреждение и деградацию белков и переносчиков аминокислот [Anwar A, Abruzzo, 2018; Bourgeron, 2016]. Для диагностики РАС было предложено составлять профиль транскрипции, протеомный и метаболомический профиль. Диагностические показатели, оцениваемые по площади под ROC-кривой (AUROC), лежат в диапазоне 0,73—0,91 [Diémé, 2015; Momeni, 2012; Scherer, 2011]. Как правило, используют указанные выше подходы для диагностики заболеваний полигенного риска, при смещении к фенотипу, — от генетики, к протеомике и метаболомике мы приближаемся к причинно-следственной связи, и диагностика становится более надежной [Jenkinson, 2016]. Улучшение диагностических Расстройства аутистического спектра представляют собой группу нейропсихиатрических состояний возрастающей распространенности. Первоначально они выявляются в период раннего развития детей. В настоящее время диагноз ставится на основании клинических особенностей поведения и познавательной активности. Более высокая точность, своевременная и доступная диагностика, чтобы улучшить состояние ребенка, занимает важное место в деятельности аутистических сообществ. Чтобы выявить расстройства аутистического спектра на ранней стадии, а также оказать ребенку необходимую помощь, нужно сдать анализ крови, особенно когда симптомы являются спорными. В данной статье кратко рассматриваются научные основы диагностики расстройств аутистического спектра и недавнее появление анализов крови, способных выявить аутизм. Мы считаем, что необходима дальнейшая валидация и более полное понимание расстройств аутистического спектра для накопления научной базы с целью более точной и достоверной диагностики по биохимическому анализу крови. Ключевые слова: анализ крови, диагностика, протеомика, аутичные взрослые, отсроченная диагностика. Расстройства аутистического спектра: в поисках биомаркеров крови показателей может быть достигнуто с помощью одной из относительно небольшого числа комбинаций белков-биомаркеров и/или метаболитов, связанных с причинно-следственными механизмами РАС.

Почему важна ранняя диагностика аутизма

Диагностика аутизма важна для персонализированной поддержки и ухода. Это особенно важно на ранних стадиях, когда вмешательство может остановить развитие симптомов до нежелательной степени тяжести; а также потому, что по мере развития интеллекта и осознанности дети с РАС могут научиться маскировать симптомы, что уменьшит надежность диагностики [Hull, 2017]. Кроме того, для родителей точный и понятный диагноз РАС мог бы обеспечить соответствующую клиническую поддержку, вместо того чтобы списывать недиагностированные случаи на «плохое воспитание» и передавать детей в социальные службы. Поэтому по многим причинам сообщество людей с РАС и заслуживает более качественных услуг клинической диагностики и других организаций. Некоторые группы в сообществе людей с РАС, и их опекуны, отрицательно отнеслись к развитию ранней диагностики. Это может быть связано, в частности, с опасениями, что, если бы пренатальные тесты были возможны и разработаны, общество могло бы вынуждать матерей делать аборты по показаниям «риск РАС». Таким образом, желание избежать рождения ребенка с вероятным РАС и трудностей в обеспечении ухода и поддержки негативно скажется на ранней диагностике, способной выявить некоторые фенотипы РАС. Однако, такая позиция в диагностике РАС была бы этически неприемлемой. Эти опасения не должны умалять тех преимуществ, которые может дать своевременная диагностика РАС для обеспечения надлежащего ухода и поддержки детей и взрослых.

Перспективы диагностики аутизма на основе анализа крови

Были предприняты усилия по разработке анализа крови для ранней и более точной диагностики. На сегодняшний день только два исследования показали перспективность и были продолжены для подтверждения результатов.

1.      Многопараметрический анализ биомаркеров окислительного стресса и прогнозирование РАС по метилированию ДНК

Хаусмон и др. (Howsmon et al) [Howsmon, 2017] разработали статистическую модель, использующую биомаркеры, зависимыми от фолиевой кислоты одноуглеродным метаболическим путем и транс-сульфурационными путями. У людей с РАС выявлены аномалии метаболитов в этих путях совместно с негативным влиянием окружающей среды. Таким образом, целесообразным оказалось использование метаболитов, уже связанных с РАС. Авторы исследования разработали многофакторную статистическую модель с измерением 24 параметров в образцах крови, и отобрали 6, которые лучше всего позволяли отделить людей с и без РАС. Определяемые параметры включали аминокислоты, окисленный и восстановленный глутатион (GSSG и GSH, соответственно), 3-нитротирозин и 8-гидроксидоксигуанозин и другие показатели из всестороннего метаболического и геномного исследования (IMAGE) [Melnyk, 2012]. Авторы выделили пять переменных, обусловливающих наличие или отсутствие риска РАС: окисленный глутатион GSSG, (GSH + 2-x GSSG)/GSSG, 3-нитротирозин, тирозин и фракцию полного цистеина (цистеин + 2-х цистеин), присутствующую в виде цистеина. Во втором исследовании с аналогичными параметрами алгоритм обучения был оптимизирован для других 5 параметров. Затем была проведена валидация модели с использованием данных независимых клинических исследований, однако данные для двух наборов из пяти определяемых параметров, заявленных в качестве наиболее важных переменных в статистической модели, были недоступны. Также в валидационную выборку вошли только люди с клиническим диагнозом РАС, и поэтому валидация выявляла только истинные положительные и ложноотрицательные классификации РАС [Howsmon, 2018]. Это существенно затруднило процесс валидации. Поэтому есть некоторые сомнения относительно того, какую комбинацию исследуемых параметров лучше всего использовать. Необходимо провести дальнейшую валидацию с полным набором параметров на независимой выборке, в которую войдут как люди с РАС, так и без него. Необходимы также стандартизированные протоколы оценки определяемых параметров для облегчения независимой проверки в других лабораториях.

2. Гликирование и окисление белка и связанный c ними аминокислотный метаболизм

В наших собственных исследованиях мы использовали инновационный подход оценки диагностической полезности спонтанного низкого уровня гликирования, окисления и нитрации белков и связанных с ними аминокислотных метаболитов для диагностики РАС [Anwar A, Abruzzo, 2018]. Такие биомаркеры часто демонстрируют незначительные изменения в нескольких определяемых элементах или «отпечаток» метаболических нарушений в клинических условиях [Thornalley, 2006]. Мы использовали машинное обучение для объективного, основанного на данных выбора биомаркеров повреждения белка путем гликирования, окисления и нитрации для оптимальной диагностики. Мы обнаружили, что у детей с РАС наблюдались изменения выбранных конечных продуктов гликирования сахара (AGE), Nε -карбоксиметиллизина (CML) и Nωкарбоксиметиларгинина (CMA), а также повышенное содержание маркера окислительного повреждения дитирозина (DT) в белке плазмы по сравнению с детьми без РАС. Изучая удержание почками аминокислот мы обнаружили, сниженный ренальный клиренс аргинина и CMA у детей с РАС по сравнению с детьми без аутизма. Наиболее показательными параметрами для дифференциации детей с РАС и без РАС были следующие: конечные продукты гликирования в плазме — карбоксиметиллизина, карбоксиметилакридонона и 3-деоксиглюкозной производное гидроимидазона (3DG-H), и маркер окислительного повреждения, DT. Показатель под ROC-кривой для этих четырех параметров составил 0,94, а чувствительность и специфичность — 92% и 84%, соответственно. Клинический диагноз по доработанному опроснику ADI-R (Опроснику для диагностики аутизма, адаптированный вариант), демонстрирует более низкую чувствительность и специфичность, чем в нашем анализе крови: 60—90% и 70—81%, соответственно [Zwaigenbaum, 2018]. Мы провели внутреннюю 2-кратную перекрестную проверку и повторили процедуру 10 раз с независимым случайным подбором данных. Интересно, что биомаркеры, связанные с глиоксал-опосредованными модификациями протеинов (CML и CMA) и активацией двойной оксидазы (DUOX), которая показывает перекисное окисление липидов и анормальную гиперактивацию DUOX, были связаны с проблемами с желудочно-кишечным иммунитетом у детей с РАС. Воздействие на почечный клиренс аргинина и CMA предполагает связь с транспортерами аргинина, которая ранее ассоциировалась с редкими генетическими изменениями [Nava, 2015]. Все определяемые параметры измерялись одновременно методом жидкостной хроматографии и тандемной масс-спектрометрии (LC-MS/MS), что легко возможно проводить в клинической химической лаборатории по сравнению с тестом, разработанный Хаусманом и др. (Howsman et al.) [Howsmon, 2017; Howsmon, 2018], который требует нескольких различных повторений теста. Этот тест применим к детям и взрослым; в настоящее время запланированы дальнейшие исследования для подтверждения полученных результатов. Исследование было направлено на открытие биомаркера и учитывает необходимость дальнейшей валидации на независимых и более многочисленных клинических группах, включая лиц с своевременно диагностированными РАС.

Заключительные замечания

Клинический диагноз РАС обуславливает серьезные последствия для людей и их семей, друзей и опекунов. Часто запоздалое направление на диагностику детей с симптомами РАС к специалистам в области развития и психиатрии вызывает глубокую тревогу. Для обеспечения надлежащего индивидуального ухода и поддержки необходимо повысить точность диагностики и расширить к ней доступ, особенно при появлении первых симптомов заболевания, а также и при последующем наблюдении. Диагностические протоколы, требующие привлечения многих клинических специалистов, не могут удовлетворить текущие потребности, что приводит к позднему обращению к врачу-специалисту. Высокодостоверный анализ крови мог бы удовлетворить потребность в диагностике РАС. Текущие и последующие анализы крови в процессе разработки требуют до внедрения тщательной валидации, более точных результатов и сокращения ложноположительных показателей. Есть обнадеживающие признаки того, что достоверный диагноз может быть получен с ограниченным числом биомаркеров, которые могут указывать на лежащие в основе нарушений расстройства аутистического спектра

1. American Psychiatric Association: Diagnostic And Statistical Manual Of Mental Disorders [DSM-5]. Washington, DC: American Psychiatric Publishing, 2013.
2. Anwar A, Abruzzo P.M., Pasha S., Rajpoot K., Bolotta A., Ghezzo A., Marini M., Posar A., Visconti P., Thornalley P.J., Rabbani N. Advanced glycation endproducts, dityrosine and arginine transporter dysfunction in autism — a source of biomarkers for clinical diagnosis. Molecular Autism, 2018, vol. 9:3.
3. Bourgeron T. Current knowledge on the genetics of autism and propositions for future research. Comptes Rendus Biologies [Biology Reports], 2016, vol. 339, pp. 300—307.
4. Diémé B., Mavel S., Blasco H., Tripi G., Bonnet-Brilhault F., Malvy J., Bocca C., Andres C.R., Nadal-Desbarats L., Emond P. Metabolomics Study of Urine in Autism Spectrum Disorders Using a Multiplatform Analytical Methodology. Journal of Proteome Research, 2015, vol. 14, pp. 5273—5282.
5. Hallmayer J., Cleveland S., Torres A. et al. Genetic heritability and shared environmental factors among twin pairs with autism. Archives of General Psychiatry, 2011, vol. 68, pp. 1095—1102.
6. Howsmon D.P., Kruger U., Melnyk S., James S.J., Hahn J. Classification and adaptive behavior prediction of children with autism spectrum disorder based upon multivariate data analysis of markers of oxidative stress and DNA methylation. PLOS Computational Biology, 2017, vol. 13. doi:10.1371/journal. pcbi.1005385
7. Howsmon D.P., Vargason T., Rubin R.A., Delhey L., Tippett M., Rose S., Bennuri S.C., Slattery J.C., Melnyk S., James S.J., Frye R.E., Hahn J. Multivariate techniques enable a biochemical classification of children with autism spectrum disorder versus typically-developing peers: A comparison and validation study. Bioengineering & translational medicine, 2018, vol. 3, pp. 156—165.
8. Hull L., Petrides K.V., Allison C., Smith P., Baron-Cohen S., Lai M.-C., Mandy W. “Putting on My Best Normal”: Social Camouflaging in Adults with Autism Spectrum Conditions. Journal of Autism and Developmental Disorders, 2017, vol. 47, pp. 2519—534.
9. Jenkinson C.P., Göring H.H.H., Arya R., Blangero J., Duggirala R., DeFronzo R.A. Transcriptomics in type 2 diabetes: Bridging the gap between genotype and phenotype. Genomics Data, 2016, vol. 8, pp. 25—6.
10. Melnyk S., Fuchs G.J., Schulz E., Lopez M., Kahler S.G., Fussell J.J., Bellando J., Pavliv O., Rose S., Seidel L., Gaylor D.W., James S.J. Metabolic Imbalance Associated with Methylation Dysregulation and Oxidative Damage in Children with Autism. Journal of Autism and Developmental Disorders, 2012, vol. 42, pp. 367—377.
11. Momeni N., Bergquist J., Brudin L., Behnia F., Sivberg B., Joghataei M.T., Persson B.L. A novel bloodbased biomarker for detection of autism spectrum disorders. Translational Psychiatry, 2012, vol. 2. doi:10.1038/tp.2012.19
12. Nava C., Rupp J., Boissel J.-P., Mignot C., Rastetter A., Amiet C., Jacquette A., Dupuits C., Bouteiller D., Keren B., Ruberg M., Faudet A., Doummar D., Philippe A., Périsse D., Laurent C., Lebrun N., Guillemot V., Chelly J., Cohen D., Héron D., Brice A., Closs E.I., Depienne C. Hypomorphic variants of cationic aminoacid transporter 3 in males with autism spectrum disorders. Amino Acids, 2015, vol. 47, pp. 2647—2658.
13. Scherer S.W., Dawson G. Risk factors for autism: translating genomic discoveries into diagnostics. Human Genetics, 2011, vol. 130, pp. 123—148.
14. Thornalley P.J. Quantitative screening of protein glycation, oxidation, and nitration adducts by LCMS/MS: protein damage in diabetes, uremia, cirrhosis, and Alzheimer’s disease. In Dalle-Donne I., Scaloni A., Butterfield D.A. (eds.) Redox Proteomics. Hoboken: Wiley, 2006. Pp. 681—28.
15. Zwaigenbaum L., Penner M. Autism spectrum disorder: advances in diagnosis and evaluation. The BMJ, 2018, vol. 361, k1674.