Results of newborn screening for inborn errors of immunity in the healthcare system of the Northwestern Federal District of Russian Federation in 2023-2024

Full Text

Введение

Неонатальный скрининг является одним из ключевых направлений в ранней диагностике наследственных заболеваний и реализуется в большинстве развитых стран [2].

С января 2023 года на территории Российской Федерации (РФ) проводится расширенный неонатальный скрининг (РНС), который, в том числе, направлен на выявление новорожденных с врожденными ошибками иммунитета (ВОИ) [17]. ВОИ – это большая группа генетически детерминированных заболеваний иммунной системы (ИС), фенотипическое разнообразие которой определяется функциональным дефектом пораженного звена ИС, обуславливающим нарушение сложного каскада реакций, необходимых для элиминации чужеродных агентов из организма и развития адекватных воспалительных реакций [9].

Сам термин «первичные иммунодефициты» во всем мире постепенно уступает место более современному и точному – «врожденные ошибки иммунитета» (ВОИ) [17].

Для организации и контроля проведения программ скрининга существует ряд критериев, одобренных комитетом общественной и профессиональной политики Европейского общества генетики человека (ESHG) [13]. Одним из ключевых критериев является раннее выявление детей, для которых доступны эффективное лечение и профилактика целого ряда врожденных заболеваний до начала их клинической манифестации [3].

Своевременное лечение позволяет избежать раннего и, как правило, крайне тяжелого инфекционного процесса, вызванного бактериальной, вирусной, грибковой природой, в том числе и оппортунистической этиологии, а также проявления аутоиммунных реакций [7].

В разных странах неонатальный скрининг ВОИ реализуется на разное количество нозологических форм, что обусловлено задачами скрининга, национальными и экономическими особенностями каждой страны. Для большинства стран мира ключевой зоной интереса в рамках скрининговых программ являются тяжелые комбинированные иммунодефициты, однако по мере совершенствования технологий и подходов к лечению все больше нозологических форм при ранней диагностике могут быть скомпенсированы при помощи терапии иммуноглобулинами и трансплантации гемопоэтических стволовых клеток [18].

В последней действующей классификации (IUIS) от 2024 года представлено 10 групп ВОИ, 555 нозологических форм и 17 фенокопий, вызванных мутациями в 504 различных генах [16].

Скрининг ВОИ в РФ основан на количественном определении эксцизионных колец эписомальной дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК), образующихся при перестройке Т-клеточного (TREC) и В-клеточного (KREС) рецепторов [8].

В РФ представлены различные модификации наборов реагентов для скрининга ВОИ, например, для определения исключительно ДНК TREC, некоторые наборы позволяют одновременно количественно определять и TREC, и KREC, что является более оптимальным ввиду единовременной возможности определения и Т-, и B-клеточных лимфопений. Количественный метод позволяет выявлять более мягкие варианты ВОИ, чем полуколичественные и качественные [11].

На первом этапе скрининга ВОИ в РФ формируется группа пациентов высокого риска. Отрезная точка определена в соответствии с Национальным руководством «Неонатальный скрининг» под редакцией академика РАН С.И. Куцева [10], Методическими рекомендациями [1] и инструкцией по применению набора реагентов для выделения и количественного определения ДНК TREC, KREC и качественного выявления гомозиготной делеции экзона 7 гена SMN1 методом полимеразной цепной реакции в режиме реального времени «TK-SMA» (ТУ 21.20.23-004-17608775-2021). При снижении TREC и/или KREC ниже 100 копий/10⁵ лейкоцитов проводятся подтверждающие этапы диагностики, включающие иммунофенотипирование клеток периферической крови для оценки крупных популяций лимфоцитов, а также молекулярно-цитогенетические и молекулярно-генетическое исследования для установления генетической причины возможного иммунодефицита. Однако незамедлительно диагностика ВОИ проводится только доношенным новорожденным. Недоношенные дети в алгоритме РНС проходят подтверждающие этапы диагностики только по достижении ими 37 постконцептуальных недель. К сожалению, не все недоношенные дети доживают до этого срока. Анализ референсных диапазонов позволит оценить эффективность применяемых подходов в РНС. Согласно данным ранее проведенных пилотных проектов, нижние границы нормы TREC и KREC превышают 100 копий/10⁵ ядросодержащих клеток [3, 6, 12]. Полученные результаты соответствовали верхней границе группы умеренного риска (для TREC 450 копий/10⁵ ядросодержащих клеток и для KREC 250 копий/10⁵ ядросодержащих клеток), выделенной производителем набора реагентов, используемого в рамках программы скрининга в СЗФО. Однако в структуре РНС не предусмотрено дообследование детей, попавших в данную группу, так как по результатам исследований такие дети относятся к группе «условно здоровых». Группу умеренного риска также называют «серой зоной» в скрининге. В сравнении с группой высокого риска в «серой зоне» риск выявления детей с ВОИ существенно меньше, но все-таки он присутствует. Дети, попавшие в группу умеренного риска, подлежат динамическому наблюдению врачами педиатрами и аллергологами-иммунологами по месту жительства [11].

Предполагалось, что границы пороговых значений будут скорректированы в меньшую сторону по итогам первого года скрининга [1]. Важной задачей для оценки эффективности скрининга является анализ референсных диапазонов. Для реализации данной задачи на базе СПб ГБУЗ «Диагностический центр (медико-генетический)» проведен расчет референсных диапазонов по результатам исследований за 2023 и 2024 гг.

Цель данного исследования заключалась в описании результатов РНС ВОИ за 2023-2024 гг. в Северо-Западном федеральном округе, сравнительном анализе данных и установлении референсных интервалов количественного содержания ДНК TREC и KREC в выделенных группах новорожденных детей.

Материалы и методы

Первый этап скрининга проводился на базе СПб ГБУЗ «Диагностический центр (медико-генетический)» и заключался в исследовании количества копий TREC и KREC в образцах ДНК новорожденных детей, рожденных на территории 11 субъектов СЗФО в период с 01.01.2023 по 31.12.2024 года. Биологическим материалом послужила капиллярная кровь, собранная на тест-бланки (DBS) PerkinElmer 226 или аналогичные Whatman № 903 на 24-48 часов жизни у доношенных и на 7-е сутки у недоношенных новорожденных детей. Выделение ДНК и количественную мультиплексную полимеразную цепную реакцию в режиме реального времени (ПЦР-РВ) проводили с построением калибровочной кривой согласно требованиям ГОСТ Р ИСО 20395-2023 [5] и инструкции к набору реагентов. Для экстракции ДНК и амплификации ДНК TREC, KREC использовали набор реагентов «TK-SMA», производства ООО «АБВ-Тест», Россия. Лизис и экстракция ДНК проводилась с применением системы для автоматического выделения и очистки нуклеиновых кислот из биологического материала Auto-Pure 96 для диагностики in vitro (Hangzhou Allsheng Instruments Co., Ltd, Китай). Реакцию амплификации проводили при помощи детектирующих амплификаторов «ДТпрайм» (ООО «НПО ДНК-Технология», Россия). Общее число обследованных новорожденных детей составило 209 741. Алгоритм проведения скрининга отображен на рисунке 1.

 

Рисунок. 1. Алгоритм скрининга ВОИ в СЗФО

Figure 1. Algorithm for SCID screening in the Northwestern Federal District

 

Статистический анализ проводили в соответствии с рекомендациями Международной федерации клинической химии и лабораторной медицины (IFCC), требованиям ГОСТ Р 53022.3-2008 [4] с помощью пакета программ Microsoft Office (Microsoft Excel 2021, Microsoft Word 2021 для описания) и Statistica 12.0. Содержание молекул TREC и KREC учитывалось в образцах крови для всех соответствующих групп. Проверка нормальности распределения данных проводилась с использованием критериев:

• Колмогорова–Смирнова для оценки соответствия распределения значений TREC и KREC закону нормального распределения;
• Шапиро–Уилка для групп, включающих менее 5000 новорожденных;
• Андерсона–Дарлинга для групп более 5000 новорожденных.

Визуализация данных осуществлялась с применением гистограмм для анализа распределения значений; квартильного анализа для сравнения групп по массе тела и сроку гестации; диаграммы рассеяния для оценки связи между переменными.

Построение референсных интервалов для значений TREC и KREC в разных группах, осуществлялось с использованием непараметрического метода квантилей (перцентильный метод).

Результаты

1. Общая характеристика данных

В данной работе представлены результаты, полученные в ходе проведения РНС ВОИ в СЗФО за 2023-2024 гг.

Всего за представленный период обследовано 209 741 новорожденных детей. Из числа обследованных детей общая группа высокого риска по ВОИ, направленная на подтверждающую диагностику, составила 818 (0,39%). По результатам подтверждающей диагностики у 22 детей (2,7%) были выявлены цитогенетические и молекулярно-генетические варианты, ассоциированные с ВОИ. По результатам иммунофенотипирования лимфоцитов периферической крови (ИФТ) у 23 (2,8%) детей имелись признаки иммунодефицита. Итого иммунодефицитное состояние подтверждено у 45 (5,5%) детей, отнесенных в группу высокого риска по результатам первого этапа РНС.

Результаты скрининга на ВОИ с распределением по субъектам СЗФО представлены в таблице 1.

 

Таблица 1. Результаты РНС ВОИ в СЗФО за 2023-2024 гг.

Table 1. Results of Expanded Neonatal Screening for Inborn Errors of Immunity (IEI) in the Northwestern Federal District for 2023-2024

Субъект СЗФО Region of the NWFD	Количество обследованных новорожденных Number of examined newborns	Группа высокого риска по ВОИ High-risk group for IEI		Выявленные молекулярно-генетические цитогенетические варианты, ассоциированные с ВОИ Identified molecular genetic/cytogenetic variants associated with IEI	Выявленные случаи с признаками иммунодефицита по ИФТ без установленной молекулярно-генетической/цитогенетической причины IFT-positive immunodeficiency cases without confirmed genetic/cytogenetic cause
		в абс. числах absolute	% от обследованных новорожденных % of newborns examined	в абс. числах absolute	в абс. числах absolute
Республика Карелия Republic of Karelia	8239	34	0,41	0	1
Республика Коми Republic of Komi	12201	46	0,37	1	2
Архангельская область Arkhangelsk Region	14013	48	0,34	0	0
Ненецкий автономный округ Nenets Autonomous Okrug	853	4	0,46	0	0
Вологодская область Vologda Region	16974	65	0,38	1	4
Калининградская область Kaliningrad Region	14942	57	0,38	2	0
Ленинградская область Leningrad Region	17907	84	0,46	3	1
Мурманская область Murmansk Region	10427	32	0,30	0	1
Новгородская область Novgorod Region	7347	41	0,55	0	0
Псковская область Pskov Region	7805	21	0,26	0	0
Санкт-Петербург St. Petersburg	99033	369	0,37	15	14
Всего Total	209741	818	0,39	22	23

 

Ввиду того, что скрининг ВОИ проводится с применением количественного анализа ДНК TREC и KREC и ранее описание референсных значений на больших выборках для данного метода в РФ не проводилось, впервые после начала скрининга проведен расчет референсных интервалов.

2. Выбор методов статистического анализа

В первую очередь, проведена оценка нормальности распределения полученных значений для всех результатов количественного исследования TREC и KREC с помощью критерия Колмогорова–Смирнова. Согласно проведенному анализу, полученные данные не подчинялись закону нормального распределения. Соответственно, дальнейшие статистические расчеты проводились с использованием непараметрических методов статистики [14, 15].

На рисунке 2 представлены гистограммы распределения значений TREC и KREC для общей группы обследованных новорожденных. Так как выборка не подчиняется закону нормального распределения данных, на гистограммах обоих показателей наблюдалось характерное левостороннее смещение измерений, проявляющееся, соответственно, асимметрией данных.

 

Рисунок 2. Гистограмма распределения значений TREC, KREC среди общей группы обследованных за 2023-2024 гг.

Примечание. Ось X: значения TREC, KREC (копий/10⁵ ядросодержащих клеток). Ось Y: плотность распределения результатов.

Figure 2. Histogram of TREC and KREC value distribution among the overall examined group for 2023-2024

Note. X-axis: TREC and KREC values (copies per 10⁵ cells). Y-axis: density of result distribution.

 

Поскольку возраст, популяционные отличия, степень зрелости ИС могут существенно влиять на результаты исследований, определение популяционных референсных интервалов содержания молекул TREC и KREC в крови новорожденных детей следует проводить с учетом этих особенностей. Ввиду того, что в РНС получение биоматериала осуществляется на 24-48 часов жизни для детей, рожденных на сроке 37 и более недель гестации, а для недоношенных (менее 37 недель гестации) взятие крови проводится на 7-е сутки жизни, разделение полученных данных на группы по срокам гестации и/или по весу новорожденного является основным критерием для формирования групп для статистического анализа.

Соответственно, разработан дизайн исследования, с разделением общей выборки. Все обследуемые на ВОИ новорожденные разделены на группы:

1. По сроку гестации:

• до 28 недель (n = 656 новорожденных);
• до 33 недель (n = 3240 новорожденных);
• 33-36 недель (n = 9564 новорожденных);
• от 37 недель (n = 196 281 новорожденный).

2. По массе тела при рождении:

• до 1,5 кг (n = 1995 новорожденных),
• от 1,5 до 2,5 кг (n = 10 825 новорожденных);
• 2,5 и более кг (n = 196 921 новорожденный).

Проверка нормальности распределения проводилась для всех выделенных групп с помощью критериев Колмогорова–Смирнова, Шапиро–Уилка и Андерсона–Дарлинга.

Согласно проведенному анализу, ни в общей когорте, ни в одной из групп, полученные данные не подчинялись закону нормального распределения. Соответственно, дальнейшие статистические расчеты проводились с использованием непараметрических методов статистики.

Для оценки взаимосвязи между сроком гестации и уровнями TREC и KREC в пределах каждой из выделенных гестационных групп был использован коэффициент ранговой корреляции Спирмена (ρ).

3. Анализ TREC и KREC в зависимости от срока гестации

На рисунке 3 представлено распределение полученных в ходе скрининга результатов TREC и KREC в зависимости от срока гестации. Наибольшие значения для ТREC и для KREC наблюдалось для доношенных новорожденных. На гистограмме также видно постепенное увеличение значений TREC с увеличением срока гестации, что подтверждалось при использовании метода ранговой корреляции. Наиболее выраженная корреляция между сроком гестации и количеством TREC наблюдается у группы экстремально недоношенных новорожденных, то есть у детей, родившихся до 28-й недели гестации (TREC: ρ = 0,373; p < 0,001). По мере увеличения срока гестации, коэффициент корреляции снижался, а у новорожденных из группы доношенных (от 37-й недели) практически отсутствовал (TREC: ρ = -0,0004; p = 0,87), то есть связь между сроком гестации и уровнем TREC уменьшилась. В свою очередь для KREC данная зависимость не так ярко выражена. Для экстремально недоношенных детей: ρ = 0,106; p = 0,006, а для детей, рожденных на более поздних сроках гестации, получена крайне слабая корреляция. Учитывая распределение данных, представленных на гистограмме, оценка референсных диапазонов должна проводиться для каждой из гестационных групп, поскольку для экстремально недоношенных детей показатели TREC значительно ниже.

 

Рисунок 3. Распределение значений TREC и KREC в зависимости от срока гестации

Figure 3. TREC and KREC distribution by gestational age

 

Результат квартильного анализа уровней TREC и KREC в зависимости от срока гестации визуализирован на рисунке 4. Медианы, демонстрирующие срединное значение массива данных TREC, значительно превышают установленные в РНС пороговые значения. Для экстремально недоношенных детей медиана составила 348,5 копий/10⁵ ядросодержащих клеток, для детей, рожденных на сроке 28 недель гестации и более медиана TREC превышает 1105 копий/10⁵ ядросодержащих клеток. Значения 2,5 перцентилей TREC превышают 200 копий/10⁵ ядросодержащих клеток для всех групп новорожденных за исключением группы экстремально недоношенных детей, где нижний порог составил всего 27 копий/10⁵ ядросодержащих клеток.

 

Рисунок 4. Распределение значений TREC и KREC в группах разного срока гестации

Примечание. Пороговое значение – 100 копий/(10⁵) ядросодержащих клеток (отмечено пунктирной линией).

Figure 4. Distribution of TREC and KREC values across different gestational age groups

Note. Threshold value – 100 copies/(10⁵) nucleated cells (indicated by a dotted line)

 

В соответствии с литературными данными, уровни KREC не зависят от гестационного возраста и относительно стабильны. В результате проведенного анализа, медианные значения также остаются высокими для всех проанализированных групп. Однако, оценивая нижнюю границу квартильного коридора (2,5 перцентиль), в группе экстремально недоношенных детей полученное значение находится на уровне отрезной точки (cut-off), установленной в РНС.

Общие данные расчетов, характеризующих показатели TREC и KRЕC в зависимости от срока гестации, представлены в таблице 2.

 

Таблица 2. Референсные интервалы количества молекул TREC и KREC в группах по сроку гестации

Table 2. Reference intervals of TREC and KREC counts across gestational age groups

Статистические показатели Statistical indicators	TREC				KREC
	До 28 недель Up to 28 weeks	28-33 недели 28-33 weeks	33-36 недель 33-36 weeks	От 37 недель From 37 weeks	До 28 недель Up to 28 weeks	28-33 недели 28-33 weeks	33-36 недель 33-36 weeks	От 37 недель From 37 weeks
Медиана Median	348,5	1173,6	1657,5	1105	972	1292	1603,8	1083
Нижняя граница (2,5-й перцентиль) Lower bound (2.5th percentile)	27,2	215,8	380	314	119	250,5	322,7	255,9
Верхняя граница (97,5-й перцентиль) Upper bound (97.5th percentile)	2343,5	4096	4687	3479,8	4098,5	4675	5260,4	3620
Среднее Mean	553,7	1411,8	1812,8	1306,8	1230,2	1590,4	1900,3	1296,7
Наименьшее значение Minimum value	5	7	13	0,9	18	15	1	1
Наибольшее значение Maximum value	4876	7284	8153	7931	6603	7796	8032	7984
95% доверительный интервал для медианы 95% confidence interval for the median	287,7-409,2	1129,9-1217,3	1540-1585	1100,4-1109,6	874,5-1069,5	1242,3-1341,7	1572,6-1635,0	1078,2-1087,9
Нижняя граница (99%) референсного интервала Lower bound (99%) of the reference interval	13,6	121,4	255,8	237	69,4	161,6	228	185
Нижняя граница (99,9%) референсного интервала Lower bound (99.9%) of the reference interval	6,3	20	55,6	115	41,7	77,2	62,6	52
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена Spearman’s rank correlation coefficient	ρ = 0,373; p < 0,001	ρ = 0,256; p < 0,001	ρ = 0,086; p < 0,001	ρ = -0,0004; p = 0,87	ρ = 0,106; p = 0,006	ρ = 0,059; p < 0,001	ρ = 0,100; p < 0,001	ρ = -0,069; p < 0,001

 

4. Анализ TREC и KREC в зависимости от массы тела новорожденного

Для визуализации данных приведены гистограммы распределения значений TREC и KREC в зависимости от веса новорожденных (рис. 5). Наибольшие значения результатов как для TREC, так и для KREC наблюдаются в группе доношенных новорожденных, с весом 3500-4000 г. Представленная на гистограмме тенденция распределения показателей уровней TREC и KREC в зависимости от веса при рождении аналогичная с распределением данных в зависимости от срока гестации.

 

Рисунок 5. Распределение значений TREC и KREC в зависимости от массы тела новорожденных

Figure 5. Distribution of TREC and KREC values by newborn body weight

 

Также проведена оценка количественных показателей TREC и KREC в группах новорожденных, разделенных по массе тела. Результат квартильного анализа представлен на рисунке 6. Ввиду нерепрезентативной выборки новорожденных с экстремально низкой массой тела (менее 1000 г), данная группа детей включена в категорию до 1500 г.

 

Рисунок 6. Распределение значений TREC и KREC в группах разного веса новорожденных

Примечание. См. примечание к рисунку 4.

Figure 6. Distribution of TREC and KREC values across different birth weight groups

Note. As for Figure 4.

 

Умеренная положительная корреляция между массой тела и показателями TREC наблюдалась у детей с экстремально низкой массой тела (< 1500 г) (TREC: ρ = 0,469; p < 0,001). Для детей с массой тела более 1500 г корреляция отсутствовала или была крайне слабая, то есть отсутствовала зависимость значений TREC от массы тела новорожденного в группе детей с экстремально низкой массой тела. Медианы TREC составляли: в группе детей с массой тела при рождении до 1500 г – 786 копий/10⁵ ядросодержащих клеток, в то время как у детей с большей массой тела медианы были сопоставимы и составляли 1287 и 1115 копий/10⁵ ядросодержащих клеток. Эти данные подтверждают, что у детей из группы экстремально недоношенных наблюдаются более низкие значения TREC. Нижняя граница квартильного коридора (2,5 перцентиль) составила 45 копий/10⁵ ядросодержащих клеток. Эти результаты согласуются с анализом количества TREC в зависимости от срока гестации, поскольку группа детей с экстремально низкой массой тела не выделена отдельно. В группе детей с массой тела при рождении 1500-2500 г нижняя граница составила 287 копий/10⁵ ядросодержащих клеток, а в группе с массой тела 2500 г и более – 316 копий/10⁵ ядросодержащих клеток. Эти данные подтверждают, что с увеличением массы тела наблюдается тенденция к повышению значений TREC. Корреляция KREC с массой тела в группе детей до 1500 г с коэффициентом ρ = 0,129 и p < 0,001 считалась слабой, но статистически значимой, то есть достоверно отсутствовала. У новорожденных с массой тела выше 1500 г степень корреляции снижалась и практически исчезала. Однако анализ медиан, полученных по KREC во всех выделенных группах по массе тела новорожденного, не показывала статистически значимых различий между массой тела новорожденного и количеством копий KREC и варьирует в пределах 1073-1192 копий/10⁵ ядросодержащих клеток. При оценке нижней границы квартильного коридора (2,5 перцентиль) было установлено, что нижние пороговые значения KREC превышают cut-off, установленный в РНС, во всех группах. В частности, в группе детей с массой тела менее 1500 г нижнее пороговое значение (2,5 перцентиль) составило 169 копий/10⁵ ядросодержащих клеток, несмотря на ограниченную выборку, которая не была разделена на более узкие подгруппы.

Общие данные расчетов, характеризующие показатели TREC и KRЕC в зависимости от массы тела новорожденного, представлены в таблице 3.

 

Таблица 3. Референсные интервалы количества молекул TREC и KREC для групп по весу новорожденных

Table 3. Reference intervals of TREC and KREC counts across birth weight groups

Статистические показатели Statistical indicators	TREC			KREC
	до 1,5 кг up to 1.5 kg	1,5-2,5 кг 1.5-2.5 kg	от 2,5 кг from 2.5 kg	до 1,5 кг up to 1.5 kg	1,5-2,5 кг 1.5-2.5 kg	от 2,5 кг from 2.5 kg
Медиана Median	788	1288	1115	1073	1192	1099
Нижняя граница (2,5-й перцентиль) Lower bound (2.5th percentile)	45	287	316	169	235	260
Верхняя граница (97,5-й перцентиль) Upper bound (97.5th percentile)	3495	4201	3528	4034	4543	3720
Среднее Mean	1012	1537	1322	1338	1483	1321
Наименьшее значение Minimum value	5	3,73	0,9	18	1	1
Наибольшее значение Maximum value	6459	7880	8050	7669,173	7822	8031
95% доверительный интервал для медианы 95% confidence interval for the median	737,29- 838,71	1264,04- 1311,96	1110,35- 1119,65	1016,85- 1129,15	1166,37- 1218,34	1094,03- 1103,97
Нижняя граница (99%) референсного интервала Lower bound (99%) of the reference interval	27	201	239,45	104,9	164	188
Нижняя граница (99,9%) референсного интервала Lower bound (99.9%) of the reference interval	7	33	119	53,9	43,81	53
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена Spearman’s rank correlation coefficient	ρ = 0,469; p < 0,001	ρ = -0,028; p = 0,003	ρ = -0,044; p < 0,001	ρ = 0,129; p < 0,001	ρ = -0,013; p = 0,16	ρ = 0,032; p < 0,001

 

У новорожденных с массой тела более 1500 г наблюдалось снижение степени корреляции между массой тела и показателями TREC, что может указывать на относительную стабилизацию этих показателей. Наличие слабой корреляции между массой тела и уровнем KREC в группе детей с массой тела 1500 г, а также крайне слабой корреляции в группах с большим весом, может свидетельствовать о том, что на полученный уровень KREC может влиять малая выборка и отсутствие более детального распределения внутри группы, которые могут ограничивать достоверность этого вывода.

Результаты статистического анализа референсных интервалов продемонстрировали, что дети с экстремально с низкой массой тела и рожденные до 28 недель имели уровень TREC значительно ниже порогового значения, установленного в РНС (≤ 100 копий/10⁵ ядросодержащих клеток). Однако данная группа детей крайне физиологически неоднородна и для получения корректных данных должна подлежать более глубокому анализу.

Для KREC подобной зависимости не наблюдалось, что позволило сделать вывод о необходимости незамедлительного проведения подтверждающих этапов диагностики у детей из группы высокого риска по KREC, не дожидаясь постконцептуального возраста 37 недель.

2,5 перцентиль, характеризующий нижнюю границу 95%-ного референсного интервала, во всех анализируемых группах, за исключением недоношенных новорожденных с экстремально низкой массой тела, существенно превышал установленный в РНС пороговый уровень. Следовательно, можно говорить о том, что в группе умеренного риска или «серой зоне», выделенной в инструкции к набору реагентов, существует риск выявления детей с ВОИ, хотя он существенно меньше, чем в группе высокого риска.

Раздел 5. Анализ группы умеренного риска

Учитывая полученные результаты, было принято решение провести анализ группы умеренного риска, полученной в ходе проведения РНС. Общая доля детей, попавших в «серую зону», по описанному в инструкции к набору реагентов интервалу значений (TREC 101-450 копий/10⁵ ядросодержащих клеток; KREC 101-250 копий/10⁵ ядросодержащих клеток) составила 9% от общего числа обследованных новорожденных детей. В свою очередь, группа умеренного риска распределилась так: 75% составили дети по результатам исследования, у которых TREC 101-450 копий/10⁵ ядросодержащих клеток, 21% – дети с результатами KREC в диапазоне 101-250 копий/10⁵ ядросодержащих клеток и 4% – дети, у которых по результатам скрининга и TREC, и KREC находились в «серой зоне».

Результаты представлены на круговой диаграмме (рис. 7).

 

Рисунок 7. Распределение группы умеренного риска по TREC, KREC

Figure 7. Distribution of the moderate risk group by TREC, KREC

 

На представленной на рисунке 8 диаграмме иллюстрируется процентное соотношение детей из группы умеренного риска по показателям TREC и KREC относительно субъекта, в котором родились дети. Резких колебаний по количеству полученных результатов из группы умеренного риска по TREC, KREC или TREC и KREC вместе не отмечалось, из чего можно сделать вывод о том, что среди новорожденных детей в популяции СЗФО, независимо от субъекта, около 9% детей иммунокомпрометированы при рождении и требуют более пристального наблюдения со стороны педиатров и аллергологов-иммунологов по месту жительства после выписки из родильного дома.

 

Рисунок 8. Распределение групп умеренного риска по TREC и KREC в СЗФО в 2023-2024 гг.

Figure 8. Distribution of medium-risk groups based on TREC and KREC in the Northwestern Federal District (SZFO) in 2023-2024

 

Важно отметить, что по полученным в ходе статистического анализа референсным интервалам для всех групп, кроме экстремально недоношенных и/или маловесных детей, среднее значение TREC соответстовало 300 копиям/10⁵ ядросодержащих клеток, что ниже установленного инструкцией к набору реагентов порога для группы умеренного риска. Полученная нижняя граница нормальных значений при оценке референсных диапазонов свидетельствует о том, что необходимо сузить группу умеренного риска со 101-450, на 101-300 копий/10⁵ ядросодержащих клеток для TREC. Для KREC полученные в ходе проведения анализа данные также позволяют рассчитать пороговые значения для группы умеренного риска. Среднее значение для KREC во всех группах составило 230 копий/10⁵ ядросодержащих клеток, что близко к указанным диапазонам в инструкции к набору реагентов (101-250 копий/10⁵ ядросодержащих клеток).

Обсуждение

За первые 2 года реализации массового обследования новорожденных на ВОИ РНС зарекомендовал себя как эффективный инструмент выявления новорожденных не только с тяжелой комбинированной иммунной недостаточностью или агаммаглобулинемией до развития тяжелых инфекционных осложнений, но и детей с более мягкими формами ВОИ.

Понимание референсных интервалов позволяет оценивать биологические вариации и устанавливать адекватные диапазоны показателей для дальнейшего клинического использования. Это, в свою очередь, способствует более точной интерпретации результатов исследований, а также принятию своевременных и обоснованных диагностических и терапевтических решений.

Референсные интервалы требуют дальнейшего пересмотра и более углубленного подхода, в зависимости от исходных показателей срока гестации и веса новорожденного, направленного на РНС. Однако уже сейчас, по прошествии двух лет, можно говорить о том, что, согласно полученным данным, необходимо оптимизировать алгоритм скрининга и незамедлительно подвергать этапам подтверждающей диагностики детей, рожденных после 33-й недели гестации и/или с весом более 1500 грамм.

Помимо новорожденных, попавших в группу высокого риска и направленных на подтверждающую диагностику, не меньше внимания стоит уделить группе умеренного риска, которая выделяется в инструкции набора реагентов, используемого для проведения РНС в СЗФО. Дети, попавшие в группу умеренного риска, где, по данным многих авторов, а также согласно полученным в ходе данного исследования референсным значениям, могут быть дети с ВОИ, требуют более пристального внимания со стороны педиатрической службы.

Выводы

1. В группу высокого риска по ВОИ попало 818 новорожденных (0,39%) из 209 741 обследованных на базе СПб ГБУЗ «Диагностический центр (медико-генетический)» в рамках РНС за 2023-2024 гг.
2. В результате проведенного анализа выявлена статистически значимая взаимосвязь между уровнем TREC, массой тела новорожденного, а также сроком гестации. В группе недоношенных детей с экстремально низкой массой тела меньше 1500 г при рождении расчетные пороговые значения ниже, установленных в РНС. Учитывая, что группа экстремально недоношенных детей значительно меньше остальных, необходимо провести детальный анализ по неделям гестации и массе тела после получения дополнительных результатов скрининга в РФ. Это позволит более точно оценить референсные интервалы в данной группе.
3. Для детей, рожденных на сроке 28 недель и более, с массой тела более 1500 г, значения 2,5 перцентиля значительно выше установленного в РНС порогового уровня и находились в диапазоне от 215,8 до 380 копий/10⁵ ядросодержащих клеток. Полученные результаты свидетельствуют о возможности выявления детей с ВОИ в диапазоне от 100 до 380 копий/10⁵ ядросодержащих клеток. Повышение пороговых значений в алгоритме скрининга ВОИ приведет к увеличению эффективности РНС, но увеличит группу высокого риска на 9%.
4. Для молекул KREC референсные интервалы демонстрируют, что дети с экстремально низкой массой тела и рожденные до 28 недель имеют уровень KREC выше порогового значения, установленного в РНС (≤ 100 копий/10⁵ ядросодержащих клеток). Исходя из этого, все дети со значениями KREC ≤ 100 копий/10⁵ ядросодержащих клеток должны незамедлительно пройти подтверждающие этапы диагностики. Рассчитанные в рамках данного исследования референсные интервалы сопоставимы со значениями для группы умеренного риска, определенными инструкцией к набору реагентов, используемых для проведения РНС ВОИ в СЗФО. Таким образом, дети с количеством копий ДНК TREC в интервале 101-300/10⁵ ядросодержащих клеток и копий ДНК KREC 101-230/10⁵ ядросодержащих клеток, полученными в рамках РНС, относятся к группе умеренного риска по ВОИ.

About the authors

Anastasiia Y. Lobenskaya

St. Petersburg State Medical Diagnostic Center (Genetic Medical Center)

Author for correspondence.
Email: lobenskaya@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6399-2962
Scopus Author ID: 57217072426

Doctor of Clinical Laboratory Diagnostics, Head, Laboratory of Biochemistry

Russian Federation, St. Petersburg

Anastasia K. Petrichenko

St. Petersburg State Medical Diagnostic Center (Genetic Medical Center)

Email: AKPetrich.ko@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3564-4688
SPIN-code: 2363-8850

Doctor of Clinical Laboratory Diagnostics

Russian Federation, St. Petersburg

Tanzila U. Evloeva

St. Petersburg State Medical Diagnostic Center (Genetic Medical Center)

Email: evloeva.tanzila94@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-8530-7830

Doctor of Clinical Laboratory Diagnostics

Russian Federation, St. Petersburg

Anastasia A. Kruglikova

St. Petersburg State Medical Diagnostic Center (Genetic Medical Center)

Email: a.a.kruglikova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3809-7229
SPIN-code: 3338-2299
Scopus Author ID: 54385447000

PhD (Biology), Biologist

Russian Federation, St. Petersburg

Elena A. Serebryakova

St. Petersburg State Medical Diagnostic Center (Genetic Medical Center)

Email: el.a.serebryakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5602-0156
SPIN-code: 9819-8823
Scopus Author ID: 57194720059

Medical Geneticist of the highest Qualification Category, Head, Consultative Department

Russian Federation, St. Petersburg

Elena A. Yalfimova

St. Petersburg State Medical Diagnostic Center (Genetic Medical Center)

Email: yal-lena@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0007-9405-653X
SPIN-code: 5649-4471

Deputy Chief Physician for Clinical and Expert Work

Russian Federation, St. Petersburg

Andrey V. Marakhonov

N. Bochkov Medical and Genetic Research Center

Email: marakhonov@generesearch.ru
ORCID iD: 0000-0002-0972-5118
SPIN-code: 6803-9072
Scopus Author ID: 24559127100

PhD (Biology), Head, Laboratory of Hereditary Immune Disorders

Russian Federation, Moscow

Margarita O. Massalskaya

St. Petersburg State Medical Diagnostic Center (Genetic Medical Center)

Email: bezdna86@list.ru
ORCID iD: 0009-0004-3428-2349

Biologist

Russian Federation, St. Petersburg

Anastasia O. Vechkasova

St. Petersburg State Medical Diagnostic Center (Genetic Medical Center)

Email: vechkasova.nastia@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-8775-9630
SPIN-code: 2642-3514
Scopus Author ID: 58532200600

Geneticist

Russian Federation, St. Petersburg

Antonina Y. Morozova

St. Petersburg State Medical Diagnostic Center (Genetic Medical Center)

Email: amor2703@gmail.com
ORCID iD: 0009-0008-2325-611X

Biologist

Russian Federation, St. Petersburg

Alexander L. Koroteev

St. Petersburg State Medical Diagnostic Center (Genetic Medical Center)

Email: alexkoroteev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1568-3217
SPIN-code: 8702-6057
Scopus Author ID: 57211485833

PhD (Medicine), Chief Freelance Specialist in Medical Genetics of the St. Petersburg Health Committee and the Ministry of Health of the Russian Federation in the Northwestern Federal District, Chief Physician

Russian Federation, St. Petersburg

Irina A. Tuzankina

Institute of Immunology and Physiology, Ural Branch, Russian Academy of Sciences; B. Yeltsin Ural Federal University

Email: ituzan@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7496-0950
SPIN-code: 8480-3628
Scopus Author ID: 6507111269

PhD, MD (Medicine), Professor, Honored Scientist of the Russian Federation, Chief Researcher, Institute of Immunology and Physiology, Ural Branch, Russian Academy of Sciences; Leading Researcher, Chemical Technology Institute, B. Yeltsin Ural Federal University

Russian Federation, Yekaterinburg; Yekaterinburg

References

Supplementary files