Влияние полиморфизма генов метаболизма костной ткани на уровень кодируемых белков у пациентов с переломами длинных костей конечностей

Введение. Полиморфизм генов метаболизма костной ткани вносит важный вклад в течение репаративных процессов при переломах и может способствовать нарушению консолидации.

Цель исследования. Выявить уровень кодируемых белков OPG, IL6, TGFβ1, EGF у пациентов с переломами костей конечностей в зависимости от носительства полиморфизма генов метаболизма костной ткани (TNFRSF11B-1181G>C, IL6-174C>G, TGFβ1-25Arg>Pro, EGFR-2073A>T).

Материалы и методы. Исследование «случай-контроль» выполнено у 108 пациентов: 1 группа (n = 62) c неосложнённым течением; 2 группа (n = 46) – замедленная консолидация. Анализируемые группы больных сопоставимы по клинико-эпидемиологическим параметрам и лечению. Контрольная группа представлена 92 практически здоровыми лицами аналогичного пола и возраста. Через 2 месяца после травмы определяли уровень OPG, IL-6, TGFβ1, EGF методом ИФА, и полиморфизм генов (TNFRSF11B-1181G>C, IL6-174C>G, TGFβ125Arg>Pro, EGFR-2073A>T) с помощью стандартных наборов праймеров «Литех» (Москва). Статистическая обработка проводилась программой IBM SPSS Statistics Version 25.0.

Результаты. Высокий уровень OPG был зафиксирован у носителей альтернативного генотипа СC гена TNFRSF11BG1181C во всех исследуемых группах, включая контрольную. В группе пациентов с нарушениями репаративных процессов костной ткани у носителей генотипа CC содержание OPG возрастало в 1,1 раза относительно носителей генотипа GC и в 1,7 раза по сравнению с носителями генотипа GG. Анализ воздействия SNP гена IL6C174G, гена TGFβ1Arg25Pro и гена EGFRA2073T показал противоположные результаты: у носителей генотипов GG, ProPro и ТТ, соответственно, наблюдалась значительно более низкая концентрация кодируемых белков (IL-6, TGFβ1 и EGF).

Заключение. Содержание OPG, IL-6, TGFβ1, EGF снижается при носительстве генотипов: -1181G/G гена TNFRSF11B, -174G/G гена IL6, -25Pro/Pro гена TGFβ1, -2073T/Т гена EGFR, соответственно. Рассматриваемые SNP могут использоваться в прогнозировании замедленной консолидации у пациентов с переломами костей конечностей.

1. Castillo IA, Heiner JA, Meremikwu RI, Kellam J, Warner SJ. Where are we in 2022? A summary of 11,000 open tibia fractures over four decades. Journal of orthopaedic trauma. 2023; 37(8): e326-e334. doi: 10.1097/BOT.0000000000002602

2. Ekegren CL, Edwards ER, de Steiger R, Gabbe BJ. Incidence, costs and predictors of non-union, delayed union and mal-union following long bone fracture. International journal of environmental research and public health. 2018; 15(12): 2845. doi: 10.3390/ijerph15122845

3. Rupp M, Biehl C, Budak M, Thormann U, Heiss C, Alt V. Diaphyseal long bone nonunions – types, aetiology, economics, and treatment recommendations. International orthopaedics. 2018; 42(2): 247-258. doi: 10.1007/s00264-017-3734-5

4. Bowers KM, Anderson DE. Delayed Union and Nonunion: Current Concepts, Prevention, and Correction: A Review. Bioengineering (Basel, Switzerland). 2024; 11(6): 525. doi: 10.3390/bioengineering11060525

5. Yang N, Liu Y. The role of the immune microenvironment in bone regeneration. International journal of medical sciences. 2021; 18(16): 3697-3707. doi: 10.7150/ijms.61080

6. Katsimbri P. The biology of normal bone remodelling. European journal of cancer care. 2017; 26(6). doi: 10.1111/ecc.12740

7. Старосельников А.Н. Некоторые патогенетические механизмы замедленной консолидации переломов длинных костей нижних конечностей / диссертация … канд. мед. наук: 3.3.3 / Старосельников Артем Николаевич. Чита, 2024; 145.

8. Azevedo Filho FA, Cotias RB, Azi ML, Teixeira AA. Reliability of the radiographic union scale in tibial fractures (RUST). Revista brasileira de ortopedia. 2016; 52(1): 35-39. doi: 10.1016/j.rboe.2016.05.006

9. Мудров В.А. Алгоритмы статистического анализа количественных признаков в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS. Забайкальский медицинский вестник. 2020; 1: 140-150. doi: 10.52485/19986173_2020_1_140

10. Мудров В.А. Алгоритмы статистического анализа качественных признаков в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS. Забайкальский медицинский вестник. 2020; 1: 151-163. doi: 10.52485/19986173_2020_1_151

11. Ono T, Takayanagi H. Osteoimmunology in bone fracture healing. Current osteoporosis report. 2017; 15(4): 367-375. doi: 10.1007/s11914-017-0381-0

12. Huang Z, Pei X, Graves DT. The interrelationship between diabetes, IL-17 and bone loss. Current osteoporosis reports. 2020; 18(1): 23-31. doi: 10.1007/s11914-020-00559-6

13. Graves DT, Ding Z, Yang Y. The impact of diabetes on periodontal diseases. Periodontology 2000. 2020; 82(1): 214-224. doi: 10.1111/prd.12318

14. Naot D, Wilson LC, Allgrove J, Adviento E, Piec I, Musson DS, et al. Juvenile Paget’s disease with compound heterozygous mutations in TNFRSF11B presenting with recurrent clavicular fractures and a mild skeletal phenotype. Bone. 2020; 130: 115098. doi: 10.1016/j.bone.2019.115098

15. Graves DT, Alshabab A, Albiero ML, Mattos M, Corrêa JD, Chen S, et al. Osteocytes play an important role in experimental periodontitis in healthy and diabetic mice through expression of RANKL. Journal of clinical periodontology. 2018; 45(3): 285-292. doi: 10.1111/jcpe.12851

16. Könnecke I, Serra A, El Khassawna T, Schlundt C, Schell H, Hauser A, et al. T and B cells participate in bone repair by infiltrating the fracture callus in a two-wave fashion. Bone. 2014; 64: 155-65. doi: 10.1016/j.bone.2014.03.052

17. Liu ZW, Zhang YM, Zhang LY, Zhou T, Li YY, Zhou GC, et al. Duality of Interactions Between TGF-β and TNF-α During Tumor Formation. Frontiers in immunology. 2022; 12: 810286. doi: 10.3389/fimmu.2021.810286

18. Zuo T, Liu Y, Li C, Tang J, Guo K. Correlations of IL-6 and TGF-β Gene Polymorphisms and Expressions With Osteoporotic, Thoracolumbar, Vertebral Compression Fracture. Alternative therapies in health and medicine. 2023; 29(3): 120-126.