Педиатрия

Несмотря на активное изучение, прогнозирование течения бронхообструктивного синдрома (БОС) у детей остается сложной задачей практической педиатрии и аллергологии. Одними из перспективных прогностических маркеров являются компоненты внеклеточного матрикса, в частности, периостин и ламинин. Цель исследования: создать инструмент прогнозирования бронхиальной астмы (БА) у детей 2–8 лет с острым/рецидивирующим бронхитом с БОС для ранней диагностики высокого риска заболевания. Материалы и методы исследования: проведено одноцентровое проспективное когортное исследование, в которое в период с сентября 2021 г. по декабрь 2023 г. были включены дети 2–8 лет с острым/рецидивирующим обструктивным бронхитом (n=36). Измеряли содержание сывороточного периостина и ламинина методом ИФА, а также параметры гуморального и клеточного иммунитета. Отслеживание исходов (наличие/ отсутствие диагноза БА) происходило через 24 месяца. Для создания прогностических моделей применяли методы логистической регрессии с бутстреп-коррекцией в соответствии с рекомендациями руководства TRIPOD (Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis). Результаты: при сравнении катамнестических групп были выявлены различия в частоте аллергических реакций на пищу (ОШ 5,455 (1,061–23,512)), наличии триггеров обструкции помимо простуд (p=0,016), возникновения ее при контакте с аллергенами (ОШ 100,000 (7,900–1254,000)), а также количестве эпизодов (p<0,001). У пациентов, сформировавших БА, зарегистрированы более высокие уровни абсолютной (p=0,006) и относительной (p=0,015) эозинофилии, уровней IgE (p=0,011) и периостина (p=0,022), а также более низкие уровни CD3 (p=0,008), CD8 (p=0,037), IgA (p=0,011). По результатам многомерного анализа были разработаны 3 прогностические модели, включавшие различные комбинации клинических (количество эпизодов БОС, семейный анамнез по БА, шкала PIAMA) и лабораторных (уровни периостина, CD3 лимфоцитов) показателей. Все модели продемонстрировали высокую дискриминационную способность: площадь под ROC-кривой составила 0,804 у всех моделей. Две из этих моделей легли в основу приложения-калькулятора риска развития БА. Заключение: разработанные прогностические модели продемонстрировали высокую дискриминационную способность и послужили основой для разработанного калькулятора риска, предназначенного для поддержки принятия клинических решений врачами-педиатрами и аллергологами. Однако ввиду малого размера выборки полученные результаты требуют подтверждения на более крупных независимых когортах пациентов перед широким внедрением в практику.