Сложности диагностики болезни Фабри в реальной клинической практике

Актуальность. Болезнь Фабри (БФ) – это  генетически обусловленное заболевание, при котором формируется дефицит или полное отсутствие активности α-галактозидазы  А (GLA/AGAL, galactosidase alpha/alphagalactosidase). Диагностика данного заболевания сопряжена с  определёнными сложностями, особенно при позднем дебюте, с преимущественным поражением сердца.

Цель исследования. Оценка специально разработанных алгоритмов скрининга болезни Фабри в реальной клинической практике.

Материалы и методы. Анализ проводился ретроспективно на  основе медицинской документации. Было проанализировано 91  848  медицинских заключений. Сформированы два алгоритма для формирования базы данных. Первый алгоритм включал пациентов 25–60  лет с  утолщением стенки левого желудочка (ЛЖ) до 13 мм и более по данным эхокардиографии (ЭхоКГ) и магнитно-резонансной томографии (МРТ), имеющих нарушения ритма, проводимости сердца или укорочение интервала PQ. Критериями исключения являлись гипертоническая болезнь или артериальная гипертензия, амилоидоз сердца, болезнь Гоше. Второй алгоритм включал пациентов 25–60 лет с утолщением стенки ЛЖ до 13 мм и более по данным ЭхоКГ и МРТ в  сочетании с  артериальной гипертензией, нарушениями ритма, проводимости сердца или укорочением интервала PQ. Критериями исключения являлись амилоидоз сердца и болезнь Гоше.

Результаты. В  результате применения двух алгоритмов были сформированы группы: 1-я группа – 46 пациентов, из них 17 пациентов с нарушением ритма или проводимости сердца; 2-я группа – 31 пациент, из них 24  пациента с  нарушением ритма или  проводимости сердца. Пациенты были приглашены на  приём для  проведения генетического исследования и измерения активности α-D-галактозы. У всех обследованных пациентов уровень активности фермента α-D-галактозы был в пределах нормальных значений, а генетический тест показал отрицательный результат.

Вывод. Частота встречаемости БФ в кардиологической популяции является низкой. Однако применение специализированных алгоритмов для скрининга пациентов с данной патологией позволит выявлять пациентов на ранних стадиях заболевания для своевременного начала терапии.

1. Sarate YuA, Hopkin RJ. Fabry’s disease. The Lancet. 2008; 372: 1427-1435. doi: 10.1016/S0140-6736(08)61589-5

2. Моисеев С.В., Новиков П.И., Фомин В.В. Лечение болезни Фабри. Клиническая фармакология и терапия. 2016; 25(4): 63- 70.

3. Schiffmann R, Hughes DA, Linthorst GE, Ortiz A, Svarstad E, Warnock DG, et al. Screening, diagnosis, and management of patients with Fabry disease: Conclusions from a “Kidney Disease: Improving Global Outcomes” (KDIGO). Controversies Conference. Kidney Int. 2017; 91(2): 284-293. doi: 10.1016/j.kint.2016.10.004

4. Wanner C, Ortiz A, Wilcox WR, Hopkin RJ, Johnson J, Ponce E, et al. Global reach of over 20 years of experience in the patient-centered Fabry Registry: Advancement of Fabry disease expertise and dissemination of real-world evidence to the Fabry community. Mol Genet Metab. 2023; 139(3): 107603. doi: 10.1016/j.ymgme.2023.107603

5. Ortiz A, Germain DP, Desnik RJ, Politei J, Mauer M, Burlina A, et al. Once again about Fabry’s disease: Recommendations for the management and treatment of adult patients. Mol Genet Metab. 2018; 123(4): 416-427. doi: 10.1016/j.ymgme.2018.02.014

6. Ortiz A, Abioz A, Bichet DG, Cabrera G, Charrow J, Germain DP, et al. Time to start treatment in adult patients with Fabry’s disease receiving agalsidase β: Data from the Fabry Registry. JMed Genet. 2016; 53(7): 495-502. doi: 10.1136/jmedgenet-2015-103486

7. Linhart A, Germain DP, Olivoto I, Akhtar MM, Anastasakis A, Hughes D, et al. Expert consensus document on the treatment of cardiovascular manifestations of Fabry disease. Eur J Heart Fail. 2020; 22(7): 1076-1096. doi: 10.1002/ejhf.1960

8. Perry R, Shah R, Sayedi M, Patil S, Ganesan A, Linhart A, et al. The role of cardiac imaging in the diagnosis and treatment of Anderson – Fabry disease. J Am Coll Cardiol Img. 2019; 12(7): 1230-1242. doi: 10.1016/j.jcmg.2018.11.039

9. Fuertes Kenneally L, García-Álvarez MI, Feliu Rey E, García Barrios A, Climent-Payá V. Fabry disease cardiomyopathy: A review of the role of cardiac imaging from diagnosis tot reatment. Rev Cardiovasc Med. 2022; 23(6): 192. doi: 10.31083/j.rcm2306192

10. Niemann M, Liu D, Hu K, Herrmann S, Breinig F, Strotmann J, et al. Protruding papillary muscles in Fabry’s disease: A diagnostic marker? Ultrasound Med Biol. 2011; 37(1): 37-43. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2010.10.017

11. Marek J, Palecek T, Magne J, Lavergne D, Boulogne C, Fadel BM, et al. Comparison of echocardiographic parameters in Fabry cardiomyopathy and amyloidosis of the pulmonary circuits of the heart. Echocardiography. 2018; 35(11): 1755-1763. doi: 10.1111/echo.14144

12. Weidemann F, Strotmann JM, Niemann M, Herrmann S, Wilke M, Beer M, et al. Heart valve damage in Fabry cardiomyopathy. Ultrasound Med Biol. 2009; 359(5): 730-735. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2008.10.010

13. Linhart A, Paleček T. Narrative review on Morbus Fabry: Diagnosis and management of cardiac manifestations. Cardiovasc Diagn Ther. 2021; 11(2): 650-660. doi: 10.21037/cdt-20-593

14. Kozor R, Callaghan F, Chan M, Hamilton-Craig K, Figtree GA, Grieve SM. The disproportionate contribution of papillary muscles and trabeculae to the total mass of the left ventricle makes the choice of the method of analysis of cardiovascular magnetic resonance imaging critically important in Fabry’s disease. J Cardiovasc Magn Reson. 2015; 17(1): 22. doi: 10.1186/s12968-015-0114-4

15. Sado DM, White SK, Piechnik SK, Banipersad SM, Treibel T, Kaptur G, et al. Detection and assessment of Anderson – Fabry disease using non-contrast T1-mapping of the myocardium using cardiovascular magnetic resonance imaging. Circ Cardiovasc Imaging. 2013; 6(3): 392-398. doi: 10.1161/CIRCIMAGING.112.000070

16. Germain DP, Elliott PM, Falissard B, Fomin VV, Hilz MJ, Jovanovic A, et al. The effect of enzyme replacement therapy on clinical outcomes in male patients with Fabry disease: A systematic review of the literature conducted by a European expert group. Mol Genet Metab Rep. 2019; 6(19): 100454. doi: 10.1016/j.ymgmr.2019.100454

17. Lenders M, Brand E. Effects of enzyme replacement therapy and anti-drug antibodies in patients with Fabry’s disease. J Am Soc Nephrol. 2018; 29: 2265-2278. doi: 10.1681/ASN.2018030329

18. Germain DP, Charrow J, Desnik RJ, Gouffon N, Kempf J, Lachmann RH, et al. A ten-year result of enzyme replacement therapy with agalsidase beta in patients with Fabry’s disease. Jay Med Genet. 2015; 52: 353-358. doi: 10.1136/jmedgenet-2014-102797

19. Kampmann S, Perrin A, Beck M. The effectiveness of the replacement of the enzyme agalsidase alpha in Fabry disease: Cardiac consequences after 10 years of treatment. Orphanet J Rare Dis. 2015; 29(10): 125. doi: 10.1186/s13023-015-0338-2

20. Schiffmann R, Swift S, Van H, Blankenship D, Rice M. A prospective 10-year study of individualized enhanced enzyme replacement therapy in advanced Fabry disease. JInherit Metab Dis. 2015; 38: 1129-1136. doi: 10.1007/s10545-015-9845-5

21. Wang AY, Sharma V, Saini H, Tingen JN, Flores A, Liu D, et al. Quantitative assessment of amyloid deposits on histological images of the yellow ligament using machine learning. J Pathol Inform. 2022; 8(13): 100013. doi: 10.1016/j.jpi.2022.100013

22. Barros-Gomes S, Williams B, Nhola LF, Grogan M, Maalouf JF, Dispenzieri A, et al. Prediction of light chain amyloidosis with preserved left ventricular ejection fraction: The added value of two-dimensional speckle-tracking echocardiography to the current prognostic staging system. JACC Cardiovasc. Imaging. 2017; 10: 398-407. doi: 10.1016/j.jcmg.2016.04.008

23. Goto S, Solanki D, John JE, Yagi R, Homilius M, Ichihara G, et al. A multinational federated learning approach to train ECG and echocardiogram models for the detection of hypertrophic cardiomyopathy. Circulation. 2022; 146: 755-769. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.121.058696

24. Kagiyama N, Shrestha S, Farjo PD, Sengupta PP. Artificial intelligence: A practical textbook on clinical research of cardiovascular diseases. J Am Heart Assoc. 2019; 8: e012788. doi: 10.1161/ JAHA.119.012788

25. Fabregat-Andrés O, Pina-Buded S, Valverde-Navarro AA. Feasibility and diagnostic effectiveness of including ultrasound at the place of medical care (POCUS) in pre-match screening of young athletes. Cardiol. Young. 2020; 30: 1970-1972. doi: 10.1017/S1047951120003145

26. Moulson N, Jaff Z, Wiltshire V, Taylor T, O’Connor HM, Hopman WM, et al. Feasibility and reliability of non-expert POCUS for pre-competitive screening of cardiovascular diseases in university team athletes: Protocol SHARP. Can J Cardiol. 2019; 35: 35-41. doi: 10.1016/j.cjca.2018.11.003

27. Ko WY, Siontis KC, Attia ZI, Carter RE, Kapa S, Ommen SR, et al. Detection of hypertrophic cardiomyopathy using an electrocardiogram using a convolutional neural network. JAm Coll Cardiol. 2020; 75: 722-733. doi: 10.1016/j.jacc.2019.12.030

28. Zhang J, Deo RC. Zhang and Deo’s response to a letter regarding the article “Fully automated interpretation of an echocardiogram in clinical practice: Feasibility and diagnostic accuracy”. Circulation. 2019; 139: 1648-1649. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.119.039291

29. Martini N, Aimo A, Barison A, Della Latta D, Vergaro G, Aquaro GD, et al. Deep learning for the diagnosis of cardiac amyloidosis using cardiovascular magnetic resonance imaging. J Cardiovasc Magn Reson. 2020; 22(1): 84. doi: 10.1186/s12968-020-00690-4

30. Laney DA. Prime Minister Fernhoff diagnosis of Fabry’s disease by analyzing family history. J Genet Counters. 2008; 17(1): 79-83. doi: 10.1007/s10897-007-9128-x