Глаукома — мультифакториальное заболевание глаз, характеризующееся прогрессирующим повреждением зрительного нерва и последующей потерей зрения, имеющее большую социальную и медицинскую значимость [1]. Наиболее распространенной формой глаукомы является первичная открытоугольная глаукома (ПОУГ) [2]. Хотя повышенное внутриглазное давление (ВГД) давно признано основным фактором риска, новые исследования выявили сложное взаимодействие между экологическими и генетическими факторами в развитии и прогрессировании этого сложного заболевания [3—5]. Понимание влияния этих факторов и их взаимодействия имеет определяющее значение для выяснения патогенетических механизмов глаукомы и разработки комплекса профилактических и лечебных мероприятий.
Факторы окружающей среды охватывают широкий спектр модифицируемых и немодифицируемых воздействий, которые способствуют повышению риска развития глаукомы. Немодифицируемые факторы, ассоциация которых с ПОУГ была выявлена в ряде исследований, включают такие демографические характеристики, как возраст, пол и расовая/этническая принадлежность [6, 7]. К модифицируемым факторам относятся курение, употребление алкоголя, физическая активность, а также режим питания [8—12]. Кроме того, была выявлена связь системных заболеваний, а именно: сахарного диабета 2-го типа [13], артериальной гипертензии [14], гипотериоза [15], с повышенным риском развития глаукомы.
Генетические факторы играют важную роль в предрасположенности к глаукоме и ее прогрессировании. Семейный анамнез глаукомы является хорошо известным фактором риска, что указывает на наследственный компонент заболевания [3]. Многочисленные генетические вариации, включая однонуклеотидные полиморфизмы (SNPs), были идентифицированы в генетических исследованиях глаукомы [16, 17]. Гены, связанные с повышенным риском глаукомы, вовлечены в различные биологические процессы, включая регуляцию внутриглазного давления, ремоделирование внеклеточного матрикса, нейропротекцию и реакцию на окислительный стресс [18]. Среди множества предполагаемых генетических факторов перспективными кандидатами для проведения генетических исследований стали гены матриксной металлопротеиназы 9 (MMP9) и рецептора витамина D (VDR).
Матриксная металлопротеиназа 9 — это фермент, участвующий в ремоделировании внеклеточного матрикса и гомеостазе тканей. Она играет решающую роль в поддержании целостности трабекулярной сети, основного места сопротивления оттоку водянистой влаги в глазу. Аномальная экспрессия гена MMP9 наблюдается в тканях глаз и водянистой влаге при глаукоме, что позволяет предположить ее участие в патогенезе заболевания [19].
Витамин D, помимо участия в гомеостазе кальция и фосфора, также обладает противовоспалительным и нейропротекторным свойством [20]. Ген VDR кодирует рецептор витамина D — фактор транскрипции, который опосредует биологические эффекты витамина D. Исследования показали присутствие VDR в тканях глаза, включая роговичный и лимбальный эпителий и ганглиозные клетки сетчатки [21]. Считается, что нарушение метаболизма витамина D может быть вовлечено в патогенез ПОУГ, при этом отмечается роль ассоциации полиморфизмов гена VDR с повышенным риском заболевания [22].
Цель данной работы — изучить ассоциацию средовых и генетических факторов с развитием глаукомы.
Материал и методы
Под наблюдением находилось 197 пациентов ГАУЗ «Республиканская клиническая офтальмологическая больница МЗ РТ им. проф. Е.В. Адамюка» в возрасте от 44 до 90 лет (98 — пациенты с ПОУГ, 99 — группа контроля). Группы были сформированы с учетом офтальмологического диагноза: критериями включения в группу ПОУГ являлись возраст старше 40 лет и наличие диагноза ПОУГ.
Диагноз ПОУГ устанавливался на основании данных оптической когерентной томографии диска зрительного нерва, компьютерной периметрии и данных тонометрии. Было проведено анкетирование каждого участника исследования. Анкета разработана на основе анализа опубликованных данных о факторах риска ПОУГ и включала в себя паспортную часть, вопросы, касающиеся сведений о перенесенных заболеваниях, семейного анамнеза и образа жизни (курение, физическая активность, сон, особенности питания).
Выделение ДНК проводилось из буккального эпителия у всех 197 пациентов. Типирование однонуклеотидных полиморфизмов rs17576 гена MMP9 и rs2228570 гена VDR проводили методом полимеразной цепной реакции с флюоресцентными метками и автоматической регистрацией результатов в режиме реального времени наборами компании «Синтол» (Россия) с использованием прибора CFX96 (BioRad Laboratories, США).
Нормальность распределения количественных признаков оценивали с помощью теста Шапиро—Уилка. Для описания количественных переменных с нормальным распределением использовали среднее значение (M) и стандартное отклонение (SD). Проверка гипотезы о равенстве генеральных дисперсий двух групп проводилось с применением критерия Бартлетта. Сравнение групп количественных показателей с нормальным распределением проводилось с помощью t-критерия Стьюдента. Статистическая значимость различий в группах показателей с распределением, отличавшимся от нормального, определялась с использованием критериев Манна—Уитни. Анализ качественных данных проводился с помощью критерия хи-квадрат (χ2). Различия считали значимыми при достижении уровня значимости p<0,05.
Прогнозирование риска развития ПОУГ проводилось с использованием многофакторной логистической регрессии и последующего ROC-анализа. В качестве зависимой переменной использовалось наличие диагноза ПОУГ. Для каждого фактора рассчитаны скорректированные показатели отношения шансов (сОШ) и их 95% доверительные интервалы (95% ДИ). Статистический анализ проводился с использованием программы StatTech v. 3.0.6 (разработчик ООО «Статтех», Россия).
Результаты
Сравнительный анализ показал значимое различие групп по возрасту (p<0,001). Контрольная и основная группы не различались по половому составу, росту, массе тела (табл. 1). При оценке показателя «Национальность» в зависимости от показателя «Группа» не удалось установить статистически значимых различий (p=0,680). Анализ модифицируемых факторов риска (курение, употребление алкоголя, диета) не выявил наличия значимых различий между группами (табл. 2); возраст начала курения не различался между основной и контрольной группами (p=0,08).
Таблица 1. Характеристика участников исследования
| Показатель | Группа | p | |
| контрольная, n=99 | ПОУГ, n=98 | ||
| Пол, n (%): | |||
| мужчины, n (%) | 53 (53,5) | 46 (46,9) | 0,355 |
| женщины, n (%) | 46 (46,5) | 52 (53,1) | |
| Возраст, лет, M±SD | 65±9 | 71±8 | <0,001 |
| Рост, см, M±SD | 167±9 | 165±9 | 0,283 |
| Масса тела, кг, M±SD | 80±15,47 | 71±11,67 | 0,004 |
Таблица 2. Распределение модифицируемых факторов риска
| Показатель | Категории | Группа, n (%) | p | |
| контрольная | ПОУГ | |||
| Режим питания | 3—4-разовое домашнее | 90 (90,9) | 92 (93,9) | 0,701 |
| Питаюсь регулярно, чаще в общепите | 1 (1,0) | 1 (1,0) | ||
| Нет регулярного режима питания | 8 (8,1) | 5 (5,1) | ||
| Употребление овощей/фруктов | Каждый день | 54 (54,5) | 51 (52,0) | 0,655 |
| 1—3 раза в неделю | 35 (35,4) | 41 (41,8) | ||
| 1—2 раза в месяц | 6 (6,1) | 4 (4,1) | ||
| Реже 1 раза в месяц | 4 (4,0) | 2 (2,0) | ||
| Употребление молочных продуктов | Каждый день | 59 (59,6) | 70 (71,4) | 0,370 |
| 1—3 раза в неделю | 31 (31,3) | 21 (21,4) | ||
| 1—2 раза в месяц | 3 (3,0) | 2 (2,0) | ||
| Реже 1 раза в месяц | 6 (6,1) | 5 (5,1) | ||
| Употребление в пищу «красного» мяса (свинина, говядина, баранина) | Каждый день | 50 (50,5) | 39 (39,8) | 0,470 |
| 1—3 раза в неделю | 38 (38,4) | 42 (42,9) | ||
| 1—2 раза в месяц | 6 (6,1) | 12 (12,2) | ||
| Реже 1 раза в месяц | 2 (2,0) | 2 (2,0) | ||
| Не употребляю | 3 (3,0) | 3 (3,1) | ||
| Курение | Да | 18 (18,2) | 15 (15,3) | 0,849 |
| Нет | 72 (72,7) | 73 (74,5) | ||
| Бросил | 9 (9,1) | 10 (10,2) | ||
| Прием алкоголя за последние 30 дней | Да | 28 (28,3) | 20 (20,) | 0,227 |
| Нет | 71 (71,7) | 76 (79,2) | ||
| Прием пяти и более доз алкоголя за последние 30 дней | Да | 12 (12,8) | 6 (6,5) | 0,214 |
| Нет | 82 (87,2) | 87 (93,5) | ||
При анализе показателей, связанных со сном или хронотипом, не удалось выявить статистически значимых различий в зависимости от наличия глаукомы (табл. 3).
Таблица 3. Показатели, связанные со сном и хронотипом
| Показатель | Категории | Группа, n (%) | p | |
| контрольная | ПОУГ | |||
| Продолжительность сна | <6 ч | 25 (25,3) | 25 (25,5) | 0,998 |
| 6—8 ч | 60 (60,6) | 59 (60,2) | ||
| >8 ч | 14 (14,1) | 14 (14,3) | ||
| Легко ли Вы просыпаетесь по утрам | Да | 83 (83,8) | 83 (85,6) | 0,531 |
| Нет | 6 (6,1) | 8 (8,2) | ||
| Всегда по-разному | 10 (10,1) | 6 (6,2) | ||
| Хронотип | «Жаворонок» | 44 (44,4) | 39 (39,8) | 0,509 |
| «Сова» | 55 (55,6) | 59 (60,2) | ||
Результаты многофакторного анализа с использованием бинарной логистической регрессии для определения факторов, ассоциированных с ПОУГ, представлены в табл. 4. Наличие генотипа GG полиморфизма rs17576 гена ММР9 в сравнении с генотипами GA + AA было связано с повышенным риском развития ПОУГ (сОШ = 3,49, p=0,03). Выявлен защитный эффект носительства генотипа AA полиморфизма rs2228570 гена VDR на риск развития ПОУГ (сОШ = 0,50), однако статистическая значимость этого фактора в многофакторной модели была выше порогового значения в 0,05. Полученная регрессионная модель является статистически значимой (p<0,001). Исходя из значения коэффициента детерминации Найджелкерка, модель объясняет 44,2% наблюдаемой дисперсии показателя «наличие ПОУГ».
Таблица 4. Характеристики связи предикторов модели с вероятностью выявления наличия ПОУГ
| Предикторы | Значение, сОШ (95% ДИ) | p |
| Возраст | 1,12 (1,06—1,19) | <0,001 |
| Рост | 1,05 (1,002—1,10) | 0,041 |
| Масса тела | 0,91 (0,94—1,00) | 0,072 |
| Наличие глаукомы у родственников | 7,19 (2,61—19,60) | <0,001 |
| Прием алкоголя за последние 30 дней: нет | 1,98 (0,70—5,55) | 0,196 |
| Наличие сахарного диабета | 0,02 (0,01—0,30) | 0,005 |
| Хронотип «Жаворонок» | 0,12 (0,01—0,99) | 0,05 |
| MMP9 rs17576 GG / AG+AA | 3,49 (1,13—10,75) | 0,030 |
| VDR rs2228570 AA / AG+GG | 0,5 (0,22—1,14) | 0,099 |
При проведении ROC-анализа выявлены высокая специфичность и чувствительность модели, включающей вышеперечисленные показатели у пациентов с ПОУГ по сравнению с контрольной группой (площадь под ROC-кривой составила 0,84±0,03 с 95% ДИ 0,78—0,90; рис. 1). Полученная модель была статистически значимой (p<0,001). Пороговое значение логистической функции P в точке cut-off, которому соответствовало наивысшее значение индекса Юдена, составило 0,53. ПОУГ прогнозировалась при значении логистической функции P выше данной величины или равном ей. Чувствительность и специфичность модели составили 72,0 и 82,6% соответственно (рис. 2).
Рис. 1. ROC-кривая, характеризующая зависимость вероятности ПОУГ от значения логистической функции P.
Рис. 2. Анализ чувствительности и специфичности модели в зависимости от пороговых значений логистической функции P.
Обсуждение
Глаукома — одно из наиболее распространенных заболеваний глаз, развивающееся под влиянием комплексного взаимодействия средовых и генетических факторов. Нами было показано значение ряда средовых и генетических факторов в развитии и прогрессировании глаукомы.
Наличие сахарного диабета 2-го типа было связано с повышенным риском развития ПОУГ. Известно, что диабет 2-го типа, хроническое заболевание обмена веществ, характеризующееся резистентностью к инсулину и высоким уровнем сахара в крови, признан значимым фактором риска развития глаукомы. Точные механизмы, которые связывают диабет и глаукому, еще не до конца изучены, но считается, что хроническая гипергликемия и связанные с ней метаболические нарушения могут привести к дисфункции сосудов и окислительному стрессу, что может ухудшить глазной кровоток и повысить уязвимость зрительного нерва к повреждению [23, 24]. Кроме того, в патогенез глаукомы вовлечены связанные с диабетом воспаление и накопление конечных продуктов гликирования. Эти процессы могут вызывать нейродегенерацию сетчатки и нарушать работу трабекулярной сети, тем самым влияя на отток водянистой влаги и повышая уровень ВГД [25].
Нами было выявлено наличие повышенного риска ПОУГ у пациентов с артериальной гипертензией, способствующей дисфункции эндотелия сосудов и микрососудистым изменениям, которые могут нарушить кровоток в зрительном нерве и приводить к ишемическому повреждению. Нарушенная ауторегуляция глазного кровотока и повышенное сосудистое сопротивление могут способствовать развитию глаукоматозной нейропатии [26]. Кроме того, связанный с гипертензией окислительный стресс способен усугубить повреждение ганглиозных клеток сетчатки и дегенерацию зрительного нерва.
Отягощенный семейный анамнез глаукомы является хорошо известным фактором риска развития этого заболевания [27]. Генетические факторы играют важную роль в определении предрасположенности к глаукоме, и люди с семейным анамнезом глаукомы имеют более высокий риск развития заболевания, что подчеркивает важность генетического консультирования и раннего скрининга у лиц с наличием наследственной отягощенности по глаукоме.
Возраст также был связан с повышенным риском развития глаукомы. Известно, что с возрастом повышается риск не только возникновения ПОУГ, но и более быстрого прогрессирования заболевания [28].
Данные нашего исследования указывают на потенциальную роль генетических факторов в патогенезе ПОУГ. Вероятные механизмы включают влияние MMP9 на дисфункцию трабекулярной сети и ремоделирование внеклеточного матрикса, а также влияние VDR-опосредованных сигнальных путей на воспалительные и нейропротекторные процессы в глазу.
Заключение
Следует отметить, что диабет 2-го типа, артериальная гипертензия, семейный анамнез глаукомы, возраст представляют собой важные средовые факторы риска, которые взаимодействуют с генетическими факторами в патогенезе глаукомы. Понимание сложного взаимодействия между этими экологическими и генетическими факторами имеет большое значение для выяснения механизмов, лежащих в основе глаукомы, и для разработки целевых мероприятий, направленных на профилактику или лечение этого угрожающего зрению состояния.
Прогностическая модель, построенная с учетом средовых и генетических факторов, будет иметь значение для оценки риска развития ПОУГ, раннего выявления и персонализированных стратегий управления.
Участие авторов:
Концепция и дизайн исследования: Д.П., А.С.
Сбор и обработка материала: Д.П., П.Т.
Статистическая обработка: Д.П., А.С.
Написание текста: Д.П., А.С., П.Т.
Редактирование: А.С.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта ФГБОУ ВО «Казанский государственный медицинский университет» Минздрава России (№2/22-2 от 01.08.2022).
This work was financially supported by a grant from Kazan State Medical University (№2/22-2 dated 01.08.2022)