Predictors of ineffective therapy in patients with rheumatoid arthritis requiring bDMARDs/JAKi switching: data from a single-center prospective study
- Authors: Bobkova A.O.1, Lila A.M.1,2, Karateev A.E.1
-
Affiliations:
- Nasonova Research Institute of Rheumatology
- Russian Medical Academy of Continuous Professional Education
- Issue: Vol 97, No 12 (2025): Vario (various)
- Pages: 973-980
- Section: Original articles
- Submitted: 25.12.2024
- Accepted: 11.02.2025
- Published: 14.02.2026
- URL: https://ter-arkhiv.ru/0040-3660/article/view/643411
- DOI: https://doi.org/10.26442/00403660.2025.12.203452
- ID: 643411
Cite item
Full Text
Abstract
Background. In rheumatoid arthritis (RA) the treatment target of remission or low disease activity is achieved in only 50–60% of patients, even with the use of modern targeted therapies, such as biological disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARDs) and Janus kinase inhibitors (JAKi). The failure of a bDMARD or JAKi necessitates switching to another treatment of these classes. However, the factors influencing the treatment effectiveness after such a switch remain unknown.
Aim. To identify factors associated with poor response when switching bDMARDs/JAKi in RA patients whose previous bDMARDs/JAKi were also ineffective.
Materials and methods. A total of 164 patients with RA, 46.5±14 years old, 86.6% female, RF '+' 76.8%, with Disease Activity Score – DAS28>3.2, who had failed prior bDMARD/JAKi therapy requiring a switch were enrolled. DAS28-CRP was assessed 6 months after induction of new bDMARDs/JAKi therapy. Patients with moderate/high RA activity (DAS28-CRP>3.2) were classified as non-responders (group 1), patients in remission/ low disease activity were classified as responders (group 2). Factors associated with poor response to therapy when switching bDMARDs/JAKi were identified, and then a predictive model was formed by binary logistic regression.
Results. Group 1 included 80 (48.8%) patients and group 2 included 84 (51.2%) patients. Group 1 showed statistically significantly higher body mass index (BMI), later age of onset of RA, less advanced radiological stage, baseline greater TJC (tender joint count) and SJC (swollen joint count), more severe PtPGA and PhPGA, higher DAS28-CRP, CDAI and SDAI, higher PainDetect, HADS depression, FSS, CSI, FiRST, FACIT-F, higher BPI pain (for all parameters p<0.05). A regression model for bDMARD/JAKi switching ineffectiveness with a sensitivity of 77.5% and specificity of 70.2% included BMI, RF seronegativity, CSI, PainDetect numeric score (signs of neuropathic pain), BPI (mean pain) and GC intake at baseline.
Conclusion. Initial higher RA activity, pain severity, BMI, signs of central sensitisation and psychoemotional disturbance, and need for GC are associated with a poor response to therapy when switching bDMARDs/JAKi.
Full Text
Список сокращений
АЦЦП – антитела к циклическому цитруллинированному пептиду
БПВП – базисные противовоспалительные препараты
ВАШ – Визуальная аналоговая шкала
ГИБП – генно-инженерные биологические препараты
ГК – глюкокортикоиды
ДИ – доверительный интервал
иJAK – ингибиторы янус-киназ
ИЛ – интерлейкин
ИМТ – индекс массы тела
МТ – масса тела
НВА – низкая воспалительная активность
ОАЗВ – оценка активности заболевания врачом
ОАЗП – оценка активности заболевания пациентом
ОШ – отношение шансов
РА – ревматоидный артрит
РФ – ревматоидный фактор
СОЭ – скорость оседания эритроцитов
СРБ – С-реактивный белок
ЧБС – число болезненных суставов
ЧПС – число припухших суставов
D2T (Difficult-to-Treat) – трудноизлечимый
DAS или DAS28 (Disease Activity Score) – индекс активности заболевания
T2T (Treat-to-Target) – лечение до достижения цели
Введение
Ревматоидный артрит (РА) – самое распространенное аутоиммунное ревматическое заболевание, поражающее 0,5–1,0% современной популяции, в основном женщин активного, трудоспособного возраста [1, 2]. РА характеризуется прогрессирующим системным воспалением, вызывающим деструктивное полиартикулярное поражение суставов и различную висцеральную патологию, представляющую серьезную угрозу здоровью и жизни пациентов [1, 3]. РА требует активного лечения, направленного на подавление системного аутоиммунного воспаления. С этой целью проводится комплексная терапия, включающая синтетические базисные противовоспалительные препараты (БПВП), такие как метотрексат, лефлуномид, сульфасалазин и гидроксихлорохин, а также различные генно-инженерные биологические препараты (ГИБП) и/или ингибиторы янус-киназ (иJAK) [4–6].
К сожалению, даже применение ГИБП и иJAK далеко не всегда позволяет добиться цели лечения РА, обозначенной общепризнанной стратегией T2T (Treat-to-Target – лечение до достижения цели), – ремиссии или низкой воспалительной активности (НВА) [7–9]. По данным серии клинических исследований и реальной клинической практики, цели лечения РА удается достичь лишь у 50–60% пациентов [3, 10–12]. Следует учесть, что у многих пациентов даже на фоне ремиссии/НВА (по стандартным индексам активности, таким как индекс активности заболевания [Disease Activity Score – DAS или DAS28], CDAI, SDAI) могут сохраняться резидуальная (остаточная) боль и утомляемость, что определяет неудовлетворенность их своим состоянием и проводимым лечением [8, 13–15].
Недостаточный эффект терапии, оцениваемый через 3–6 мес после ее индукции, может потребовать замены назначенного препарата – переключения ГИБП или иJAK [16–19]. Однако даже в этом случае не всегда удается достичь ремиссии/НВА, что требует повторных переключений терапии [16, 18, 20–22]. Важность данной проблемы показывает, в частности, работа K. Lauper и соавт. [23], в которой оценивали результаты 31 846 курсов ГИБП/иJAK по данным 17 национальных регистров. Число переключений у больных РА, которые на момент анализа получали ингибиторы интерлейкина-6 (ИЛ-6) и иJAK, составило: 1 – 29,7 и 20,5%, 2 – 21,1 и 17,7%, 3 и более – 17,3 и 30,2% соответственно.
Планирование длительного ведения больных РА требует понимания того, какие факторы могут определять эффективность ГИБП/иJAK и необходимость повторных переключений терапии. Обсуждаются такие параметры, как пол, возраст, избыточная масса тела (МТ), курение, высокая серопозитивность по антителам к циклическому цитруллинированному пептиду (АЦЦП), ряд генетических маркеров и т.д. Однако до настоящего времени выделение предикторов переключения ГИБП/иJAK и оценка их совместного влияния остаются актуальной задачей [24–31].
Цель исследования – выявление факторов, ассоциированных с недостаточным ответом на терапию при переключении ГИБП/иJAK у больных РА, у которых предшествующая терапия другими ГИБП/иJAK также была неэффективной.
Материалы и методы
Исследуемую группу составили 164 пациента с РА, которые поступили в клинику ФГБНУ «НИИ ревматологии им. В.А. Насоновой» в 2022–2024 гг. в связи с обострением заболевания и неэффективностью предшествующей терапии.
Критериями включения в исследование стали:
- возраст 18 лет и старше;
- достоверный диагноз РА по критериям АCR/EULAR (American College of Rheumatology / European Alliance of Associations for Rheumatology) 2010 г.;
- умеренная или высокая активность РА (DAS28, который измеряется по С-реактивному белку – DAS28-СРБ>3,2);
- использование ГИБП/иJAK не менее 3 мес перед поступлением в ФГБНУ «НИИ ревматологии им. В.А. Насоновой»;
- неудовлетворенность пациентов своим состоянием и результатами лечения;
- необходимость изменения терапии ГИБП или иJAK на препараты других групп ГИБП или иJAK по решению лечащего врача и пациента;
- информированное согласие на участие в исследовании.
В исследование не включали пациентов, имевших противопоказания для назначения ГИБП и иJAK, тяжелые функциональные нарушения и коморбидные заболевания, которые могли повлиять на результаты проводимой терапии.
Исследуемую группу в основном составили женщины среднего возраста, серопозивные по ревматоидному фактору (РФ) и АЦЦП, с умеренной или высокой активностью по стандартным индексам DAS28, CDAI и SDAI, относительно большой длительностью заболевания и наличием системных проявлений более чем в 50% случаев. Основными препаратами, на которые проведено переключение предшествующей терапии, стали ритуксимаб и ингибиторы ИЛ-6 (табл. 1).
Таблица 1. Характеристика пациентов (n=164)
Table 1. Characteristics of patients (n=164)
Параметры | Значения (n=164) |
Возраст, полных лет, М±SD | 46,5±14,2 |
Пол (жен.), абс. (%) | 142 (86,6) |
ИМТ, М±SD | 26,6±6,5 |
Длительность РА, лет, Me [25-й, 75-й перцентили] | 11 [6–17] |
ЧПС, Me [25-й, 75-й перцентили] | |
ЧБС, Me [25-й, 75-й перцентили] | |
ОАЗП, 100 мм, Me [25-й, 75-й перцентили] | 70 [60–80] |
ОАЗВ, 100 мм, Me [25-й, 75-й перцентили] | 70 [60–70] |
СОЭ (мм/ч), Me [25-й, 75-й перцентили] | 34 [14–60] |
СРБ (мг/л), Me [25-й, 75-й перцентили] | |
DAS28-СОЭ, М±SD | 5,77±1,09 |
DAS28-СРБ, М±SD | 5,27±0,93 |
SDAI, Me [25-й, 75-й перцентили] | |
СDAI, Me [25-й, 75-й перцентили] | 30 [23–38] |
РФ+, абс. (%) | 126 (76,8) |
АЦЦП+, абс. (%) | 117 (71,3) |
Клиническая стадия II и III, абс. (%) | 99 (60,4)/65 (39,6) |
Рентгенологическая стадия (%): II/III/IV | 49,4/26,2/24,4 |
Системные проявления, абс. (%) | 85 (51,8) |
Ревматоидные узлы, абс. (%) | 36 (22) |
Синдром Шегрена, абс. (%) | 45 (27,4) |
Нейропатия, абс. (%) | 8 (4,9) |
Васкулит, абс. (%) | 5 (3) |
Поражение легких, абс. (%) | 6 (3,7) |
Лечение, абс. (%) | |
БПВП | 126 (76,8) |
Метотрексат | 53 (32,3) |
Лефлуномид | 50 (30,5) |
Сульфасалазин | 15 (9,8) |
Гидроксихлорохин | 18 (11) |
ГК per os | 93 (56,7) |
ГК внутрисуставно | 14 (8,5) |
Нестероидные противовоспалительные препараты | 141 (86) |
ГИБП/иJAK, назначенные в период госпитализации, абс. (%) | |
Игнибитор фактора некроза опухоли α | 26 (15,9) |
Ингибиторы ИЛ-6 | 43 (26,2) |
Ритуксимаб | 77 (47,0) |
Абатацепт | 1 (0,6) |
иJAK | 17 (10,4) |
Текущую активность заболевания оценивали с помощью DAS-28, который измеряется по скорости оседания эритроцитов – DAS28-СОЭ, DAS28-СРБ, CDAI, SDAI, Визуальной аналоговой шкалы (ВАШ), оценки уровня СОЭ и СРБ. Для определения выраженности ряда клинических проявлений РА использовали опросники: HAQ-DI (Health Assessment Questionnaire-Disability Index), BPI (Brief Pain Inventory), СSI (Central Sensitization Inventory), HADS (Hospital Anxiety and Depression Scale – Госпитальная шкала тревоги и депрессии), PainDetect (опросник нейропатической боли), FSS (Шкала оценки тяжести астении), PCS (Шкала катастрофизации боли), FiRST (Fibromyalgia Rapid Screening Tool), FACIT-F (Functional Assessment of Chronic Illness Therapy – Fatigue).
Эффективность лечения ГИБП/иJAK оценивали через 6 мес после инициации терапии новыми препаратами этих групп путем анализа динамики DAS28-СРБ. В случае достижения ремиссии или НВА заболевания (DAS28-СРБ≤3,2) пациент относился к группе «ответчиков», в противном же случае он входил в группу «неответчиков».
Для выявления факторов, ассоциированных с недостаточной эффективностью терапии при переключении ГИБП/иJAK, группы «неответчиков» (группа 1) и «ответчиков» (группа 2) сопоставлены по ряду исходных клинических параметров.
Статистический анализ данных проводили с использованием стандартного пакета для статистического анализа IBM SPSS Statistics 27 (IBM Corp., США). Количественные переменные представлены в виде средних значений и стандартного отклонения (М±σ), при отсутствии нормального распределения в группах – как медиана с интерквартильным интервалом (Ме [25-й, 75-й перцентили]). Проверку нормальности распределения осуществляли с помощью критерия Шапиро–Уилка. Качественные переменные представлены абсолютными значениями и их относительными частотами (%). При оценке полученных результатов использовали χ2 Пирсона и точный критерий Фишера (анализ таблиц сопряженности). Для оценки риска развития неэффективности терапии вычисляли показатель отношения шансов (ОШ) с подсчетом 95% доверительного интервала (95% ДИ) с помощью логистического регрессионного анализа. Прогностическая модель построена при помощи бинарной логистической регрессии. Различия считали статистически значимыми при p<0,05.
Данное исследование одобрено локальным этическим комитетом ФГБНУ «НИИ ревматологии им. В.А. Насоновой» (протокол №23 от 17.11.2022). Все пациенты подписали информированное согласие на участие в исследовании.
Результаты
Через 6 мес наблюдения 80 (48,8%) пациентов после инициации нового препарата из группы ГИБП/иJAK не достигли ремиссии/НВА по DAS28-СРБ. Эти пациенты отнесены к группе 1. Соответственно, 84 (51,2%) больных, достигших ремиссии/НВА по DAS28-СРБ на фоне использования новой терапии, отнесены к группе 2.
Пациенты группы 1 имели статистически достоверно более высокий индекс МТ (ИМТ), более поздний возраст начала РА, менее выраженную рентгенологическую стадию, у них чаще встречались такие системные проявления, как васкулит и нейропатия, они имели исходно большее число болезненных суставов (ЧБС) и число припухших суставов (ЧПС), более выраженные оценку активности заболевания пациентом (ОАЗП) и оценку активности заболевания врачом (ОАЗВ), оценку активности по DAS28-СРБ, СDAI и SDAI, более высокое значение по опросникам PainDetect, HADS депрессия, FSS, CSI, FiRST, FACIT-F, более высокую оценку по параметрам опросника BPI, таким как самая сильная боль за 24 ч, средняя боль за 24 ч, боль на момент осмотра, влияние боли на повседневную активность, влияние боли на способность ходить, влияние боли на сон (табл. 2, 3).
Таблица 2. Клиническая характеристика пациентов с недостаточным (группа 1) и хорошим (группа 2) ответом на вновь назначенные после переключения ГИБП/иJAK
Table 2. Clinical characteristics of patients with poor (Group 1) and good (Group 2) response to post-switch bDMARDs/iJAK
Параметры | Группа 1 (n=80) | Группа 2 (n=84) | p |
Пол (жен.), абс. (%) | 67 (83,8) | 75 (89,3) | 0,129 |
Возраст, полных лет, М±SD | 48,5±13,4 | 44,7±13,4 | 0,089 |
ИМТ, М±SD | 28,4±6,9 | 24,9±5,6 | <0,001* |
Возраст дебюта РА, полных лет, М±SD | 37±15,1 | 31,2±16,1 | 0,018* |
Длительность РА, Me [25-й, 75-й перцентили] | 0,123 | ||
Курение, абс. (%) | 26 (32,5) | 25 (29,8) | 0,705 |
Клиническая стадия, абс. (%): | |||
II | 53 (66,3) | 46 (54,8) | 0,079 |
III | 27 (33,8) | 38 (45,2) | |
Рентгенологическая стадия, абс. (%) | |||
II | 43 (53,8) | 38 (45,2) | 0,021* |
III | 25 (31,3) | 18 (21,4) | |
IV | 12 (15,0) | 28 (33,3) | |
Системные проявления, абс. (%) | 15 (18,8) | 21(25,0) | 0,334 |
Ревматоидные узлы, абс. (%) | 26 (32,5) | 19 (22,6) | 0,156 |
Синдром Шегрена, абс. (%) | 3 (3,8) | 2 (2,4) | 0,676 |
Васкулит, абс. (%) | 7 (8,8) | 1 (1,2) | 0,031* |
Нейропатия, абс. (%) | 7 (8,8) | 1 (1,2) | 0,031* |
Поражение легких, абс. (%) | 3 (3,8) | 3 (3,6) | 0,801 |
РФ+, абс. (%) | 60 (75) | 66 (78,6) | 0,60 |
АЦЦП+, абс. (%) | 58 (72,5) | 59 (70,2) | 0,75 |
СОЭ, мм/ч, Me [25-й, 75-й перцентили] | 0,85 | ||
СРБ, мг/л, Me [25-й, 75-й перцентили] | 0,48 | ||
*Здесь и далее в табл. 3, 4: статистически значимые различия; p<0,05.
Таблица 3. Дополнительные параметры пациентов в группах «ответчиков» и «неответчиков»
Table 3. Additional parameters of responders and non-responders
Показатель, Ме [25-й, 75-й перцентили] | Группа 1 (n=80) | Группа 2 (n=84) | р |
ЧБС | 9 [6–12] | <0,001* | |
ЧПС | 7 [4–10] | 0,043* | |
ОАЗП, 100 мм ВАШ | 70 [60–80] | 70 [60–70] | 0,01* |
ОАЗВ, 100 мм ВАШ | 70 [60–70] | 0,018* | |
СОЭ, мм/ч | 0,83 | ||
СРБ, г/л | 0,48 | ||
DAS28-СРБ, М±SD | 5,51±0,94 | 5,04±0,86 | 0,001* |
SDAI, Ме | <0,001* | ||
CDAI, Ме | 26,75 [21–34] | <0,001* | |
HAQ, Ме | 1,5 [1; 2] | 0,088 | |
PainDetect | 14 [9; 20] | 0,03* | |
HADS тревога | 7 [4; 11] | 7 [5; 9] | 0,85 |
HADS депрессия | 8 [5; 11] | 6 [3; 9] | 0,003* |
FSS | 45 [31; 55] | 0,013* | |
CSI, М±SD | 47,25±14,56 | 40,82±14,77 | 0,006* |
FiRST | 3 [1; 4] | 0,045* | |
FACIT-F | 24,89±11,33 | 29,07±11,02 | 0,018* |
PCS | 28,5 [17; 41] | 0,061 | |
BPI: самая сильная боль за 24 ч | 7 [6; 8] | 6,5 [5; 7] | 0,007* |
BPI: самая слабая боль за 24 ч | 4 [2; 6] | 3 [2; 5] | 0,064 |
BPI: средняя боль за 24 ч | 6 [4; 7] | 5 [3; 6] | 0,001* |
BPI: боль на момент опроса | 7 [5; 8] | 6 [4; 7] | 0,005* |
BPI: влияние боли на повседневную активность | 5 [7; 9] | 3 [6; 8] | 0,012* |
BPI: влияние боли на настроение | 6 [4; 9] | 5 [3; 7] | 0,161 |
BPI: влияние боли на способность ходить | 5 [7; 9] | 5 [3; 7] | 0,001* |
BPI: влияние боли на способность выполнять работу по дому | 7 [5; 9] | 6 [3; 8] | 0,125 |
BPI: влияние боли на отношения с людьми | 4,5 [2; 7] | 3 [1; 6] | 0,121 |
BPI: влияние боли на сон | 5 [2; 8] | 0,005* | |
BPI: влияние боли на способность получать удовольствие | 7 [4; 9] | 5 [2; 8] | 0,166 |
Одинаковое число больных в группах 1 и 2 получали метотрексат (36,3 и 28,6%; р=0,293), лефлуномид (33,8 и 27,4%; р=0,376), сульфасалазин (12,5 и 7,1%; р=0,298). Гидроксихлорохин реже использовали в группе 1, чем в группе 2 (3,8 и 17,9%; р=0,005). Глюкокортикоиды (ГК) значимо чаще применяли в группе 1 (66,3 и 47,6%; р=0,016). Нестероидные противовоспалительные препараты применяли одинаково часто (87,5 и 84,5% соответственно; р=0,583).
Нами разработана прогностическая модель для определения вероятности неэффективности терапии ГИБП/иJAK у пациентов с РА после переключения в зависимости от анамнестических факторов методом бинарной логистической регрессии. Наблюдаемая зависимость описывается уравнением (1):
P=1/(1+e-z)×100%;
z=-5,4+0,1×XИМТ–1,1×XРФ+
+0,085×XЧБС+0,059×XPAINDETECT+0,19×
+XBPI_боль_средн+0,998×XГК (1),
где P – вероятность неэффективности терапии ГИБП/иJAK после переключения (%), X – ИМТ (кг/м2), XРФ – наличие РФ (0 – отсутствие, 1 – наличие), XЧБС – ЧБС, оцениваемое исходно, XPAINDETECT – значение опросника PainDetect, XBPI_боль_средн – значение опросника BPI средняя боль, XГК – наличие приема ГК на момент осмотра (0 – отсутствие, 1 – наличие).
Полученная регрессионная модель является статистически значимой (p<0,001). Исходя из значения коэффициента детерминации Найджелкерка, 32,5% дисперсии вероятности выявления неэффективности терапии ГИБП/иJAK определяются факторами, включенными в модель (1).
Исходя из значений регрессионных коэффициентов, ИМТ, ЧБС, значение опросника PainDetect, значение опросника BPI (средняя боль), а также прием ГК на момент осмотра имели прямую связь с вероятностью неэффективности терапии ГИБП/иJAK. Такой предиктор, как серопозитивность по РФ, показал обратную связь с вероятностью развития неэффективности лечения ГИБП/иJAK при переключении терапии. Характеристики каждого из факторов представлены в табл. 4.
Таблица 4. Характеристики связи предикторов модели (1) с вероятностью неэффективности терапии ГИБП/иJAK
Table 4. Characteristics of the association between the predictors of model (1) and the probability of ineffectiveness of bDMARDs/iJAKs
Предикторы | Нескорректированное ОШ | Скорректированное ОШ | ||
95% ДИ | р | 95% ДИ | p | |
ИМТ | 1,10; 1,04–1,16 | <0,001* | 1,12; 1,04–1,20 | <0,001* |
РФ | 0,94; 0,45–1,94 | 0,864 | 0,33; 0,13–0,85 | 0,021* |
ЧБС | 1,10; 1,05–1,17 | <0,001* | 1,10; 1,02–1,16 | 0,01* |
PainDetect | 1,08; 1,03–1,14 | <0,001* | 1,06; 1,01–1,12 | 0,03* |
BPI (средняя боль) | 1,3; 1,10–1,53 | 0,002 | 1,21; 1,01–1,46 | 0,044* |
Прием ГК на момент осмотра | 2,16; 1,15–4,06 | 0,016* | 2,71; 1,30–5,68 | 0,008* |
Пороговое значение логистической функции P определено с помощью метода анализа ROC-кривых. Полученная кривая представлена на рис. 1.
Рис. 1. ROC-кривая, характеризующая зависимость вероятности неэффективности ГИБП/иJAK у пациентов при переключении терапии от значений прогностической функции (1).
Fig. 1. ROC-curve showing the dependence of the probability of bDMARD/JAK inhibitor failure in patients switching therapy on the values of the prognostic function (1).
Площадь под ROC-кривой составила 0,79±0,035 (95% ДИ 0,72–0,86), значение логистической функции (1) в точке cut-off – 45%. При значениях p выше или равных 45% определяли высокий риск неэффективности ГИБП/иJAK у пациентов с переключением терапии, а при значениях p<45% – низкий риск неэффективности ГИБП/иJAK. Чувствительность и специфичность модели (1) при данном пороговом значении составили 77,5 и 70,2% соответственно.
Обсуждение
Согласно полученным данным пациенты с РА, у которых отмечали неадекватный терапевтический ответ при повторном переключении ГИБП/иJAK, характеризовались более высокой активностью заболевания, более интенсивной болью, избыточной МТ, признаками центральной сенситизации и психоэмоциональными нарушениями, а также потребностью в использовании ГК.
Основными предикторами, которые, согласно регрессионной модели, представляли наибольшую ценность для прогноза неэффективности вновь назначенной терапии ГИБП/иJAK, оказались ИМТ, серонегативность по РФ, ЧБС, числовое значение по опроснику PainDetect (признаки невропатической боли), BPI (средняя боль) и прием ГК на момент осмотра.
Важно, что многие из приведенных параметров ранее отмечены российскими учеными в ходе ретроспективного анализа и проспективных исследований эффективности и безопасности БПВП (включая ГИБП) при РА. Это касается таких предикторов, как ИМТ, отсутствие РФ, психоэмоциональные нарушения, необходимость использования ГК [32, 33].
Данный вопрос также рассматривался в ряде исследований зарубежных ученых. Так, Y. Khader и соавт. [34] провели метаанализ 21 исследования (n=16934), в которых оценивали факторы, влияющие на достижение ремиссии РА при использовании ГИБП. Показано, что неадекватный ответ на ГИБП (недостижение ремиссии) связан с наличием таких параметров, как пожилой возраст (ОШ 0,98 [95% ДИ 0,97–0,99]; p<0,00001), женский пол (ОШ 0,66 [95% ДИ 0,56–0,77]; p<0,00001), курение (ОШ 0,86 [95% ДИ 0,75–0,99]; p=0,04), ожирение (ОШ 0,95 [95% ДИ 0,9–0,99]; p=0,02), низкий функциональный статус (ОШ 0,62 [95% ДИ 0,48–1,27]; p<0,00001), высокая активность РА (ОШ 0,90 [95% ДИ 0,85–0,96]; p=0,0005), повышение СОЭ (ОШ 0,99 [95% ДИ 0,98–1,00]; p=0,009).
Согласно данным британского регистра BSRBR-RA, включавшего 13 502 пациента с РА, получавших ГИБП, переключение на 3-й препарат (ситуация, соответствующая нашему исследованию) потребовалось 867 (6%). Параметрами, ассоциированными с необходимостью данного переключения, стали женский пол, более молодой возраст, меньшая продолжительность заболевания, более высокая ОАЗП, более высокий HAQ, курение, ожирение и социальные проблемы [22].
G. McDermott и соавт. [16] представили данные анализа факторов, ассоциированных с развитием множественных переключений ГИБП/иJAK у 6040 больных РА. Среди них 404 соответствовали критериям D2T (Difficult-to-Treat – трудноизлечимый). Пациенты со множественными переключениями были моложе (в среднем 47,2 года vs 55,2 года; p<0,001), чаще женского пола (91,8% vs 76,1%; p=0,006) и являлись курильщиками (68,9% vs 49,9 %; p=0,005). Авторы данного исследования не выявили клинических факторов, связанных с неадекватным ответом на ГИБП/иJAK.
Большой интерес представляет недавно опубликованная работа канадских ученых W. Qi и соавт. [35], представляющая анализ D2T по данным ретроспективного исследования (417 больных РА, 24% D2T-пациентов с РА). Факторами, ассоциированными с необходимостью 3-го и более переключений ГИБП/иJAK, стали выраженная невоспалительная боль и прием ГК.
Необходимо отметить, что среди факторов, взаимосвязанных с возможной неудачей при переключении ГИБП/иJAK, большую роль играли субъективные проявления болезни, относящиеся к параметрам, оцениваемым самим пациентом, прежде всего боль (ЧБС, счет по PainDETECT и BPI). Роль хронической боли и ее патогенетических аспектов, таких как дисфункция ноцицептивной системы, активно обсуждается в мировой медицинской литературе [15]. Однако возможность развития «остаточной» (резидуальной) и невоспалительной боли, не связанной с персистенцией системного аутоиммунного воспаления, требует взвешенной оценки результатов применения ГИБП/иJAK, основанной на использовании стандартных индексов активности (например, наиболее популярного в нашей стране DAS28) [13, 36]. Если неудовлетворенность назначенным лечением в большей степени связана с субъективными параметрами, то изменения базисной терапии, в том числе переключения ГИБП/иJAK, представляются нецелесообразными. В данной ситуации состояние пациента может быть значительно улучшено при рациональном использовании обезболивающих препаратов, применении психотерапии и психофармакотерапии, а также немедикаментозных методов [37–42].
Заключение
Согласно полученным данным недостаточный ответ на последующую терапию ГИБП/иJAK ассоциирован с рядом исходных характеристик: высокой активностью заболевания, интенсивной болью, повышенным ИМТ, наличием признаков центральной сенситизации, нейропатической боли, психоэмоциональными нарушениями, а также потребностью в приеме ГК. Несомненно, требуются дальнейшие более крупные и длительные исследования для определения предикторов неэффективности при переключении ГИБП/иJAK в реальной клинической практике.
Раскрытие интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Disclosure of interest. The authors declare that they have no competing interests.
Вклад авторов. Авторы декларируют соответствие своего авторства международным критериям ICMJE. Все авторы в равной степени участвовали в подготовке публикации: разработка концепции статьи, получение и анализ фактических данных, написание и редактирование текста статьи, проверка и утверждение текста статьи.
Authors’ contribution. The authors declare the compliance of their authorship according to the international ICMJE criteria. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work.
Источник финансирования. Статья подготовлена в рамках фундаментальной научной тематики «Разработка персонализированной программы лечения рефрактерного РА на основе изучения молекулярно-генетических и молекулярно-биологических предикторов. Создание и апробация регистра пациентов с ревматоидным артритом, резистентных к базисной противовоспалительной терапии» FURS-2022-008 (государственное задание №1021051503137-7). Исследование не имело спонсорской поддержки.
Funding source. This article was prepared as part of the fundamental research project "Development of a personalized treatment program for refractory RA based on the study of molecular genetic and molecular biological predictors. Creation and testing of a registry of patients with rheumatoid arthritis resistant to conventional disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) FURS-2022-008 (state assignment No. 1021051503137-7). The study did not receive sponsorship support.
Соответствие принципам этики. Протокол исследования был одобрен локальным этическим комитетом ФГБНУ «НИИ ревматологии им. В.А. Насоновой» (протокол №23 от 17.11.2022). Одобрение и процедуру проведения протокола получали по принципам Хельсинкской конвенции.
Ethics approval. The study was approved by the local ethics committee of Nasonova Research Institute of Rheumatology (protocol No. 23 dated 17.11.2022). The approval and procedure for the protocol were obtained in accordance with the principles of the Helsinki Convention.
Информированное согласие на публикацию. Пациенты подписали форму добровольного информированного согласия на публикацию медицинской информации.
Consent for publication. Written consent was obtained from the patients for publication of relevant medical information and all of accompanying images within the manuscript.
About the authors
Anastasia O. Bobkova
Nasonova Research Institute of Rheumatology
Author for correspondence.
Email: nasta07041@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9958-8988
аспирант, врач-ревматолог
Russian Federation, MoscowAleksander M. Lila
Nasonova Research Institute of Rheumatology; Russian Medical Academy of Continuous Professional Education
Email: nasta07041@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6068-3080
чл.-кор. РАН, д-р мед. наук, проф., дир., зав. каф. ревматологии
Russian Federation, Moscow; MoscowAndrey E. Karateev
Nasonova Research Institute of Rheumatology
Email: nasta07041@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1391-0711
д-р мед. наук, зав. лаб. патофизиологии боли и полиморфизма ревматических заболеваний
Russian Federation, MoscowReferences
- Насонов Е.Л., Олюнин Ю.А., Лила А.М. Ревматоидный артрит: проблемы ремиссии и резистентности к терапии. Научно-практическая ревматология. 2018;56(3):363-71 [Nasonov EL, Olyunin YuA, Lila AM. Rheumatoid arthritis: the problems of remission and therapy resistance. Nauchno-Prakticheskaya Revmatologiya = Rheumatology Science and Practice. 2018;56(3):363-71 (in Russian)]. doi: 10.14412/1995-4484-2018-263-271
- Галушко Е.А., Эрдес Ш.Ф., Базоркина Д.И., и др. Распространенность ревматоидного артрита в России (по данным эпидемиологического исследования). Терапевтический архив. 2010;82(5):9-14 [Galushko EA, Erdes SF, Bazorkina DI, et al. Prevalence of rheumatoid arthritis in Russia (according to epidemiological findings). Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2010;82(5):9-14 (in Russian)].
- Smolen JS, Aletaha D, Barton A, et al. Rheumatoid arthritis. Nat Rev Dis Primers. 2018;4:18001. doi: 10.1038/nrdp.2018.1
- Prasad P, Verma S, Surbhi, et al. Rheumatoid arthritis: advances in treatment strategies. Mol Cell Biochem. 2023;478(1):69-88. doi: 10.1007/s11010-022-04492-3
- Fraenkel L, Bathon JM, England BR, et al. 2021 American College of Rheumatology Guideline for the Treatment of Rheumatoid Arthritis. Arthritis Care Res (Hoboken). 2021;73(7):924-39. doi: 10.1002/acr.24596
- Насонов Е.Л., Каратеев Д.Е., Лукина Г.В. Фармакотерапия ревматоидного артрита в начале XXI века: российский и международный опыт. Терапевтический архив. 2013;85(8):20-8 [Nasonov EL, Karateev DE, Lukina GV. Pharmacotherapy for rheumatoid arthritis in the early 21st century: Russian and international experience. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2013;85(8):20-8 (in Russian)].
- Thomas K, Lazarini A, Kaltsonoudis E, et al. Treatment patterns and achievement of the treat-to-target goals in a real-life rheumatoid arthritis patient cohort: data from 1317 patients. Ther Adv Musculoskelet Dis. 2020;12:1759720X20937132. doi: 10.1177/1759720X20937132
- Smolen JS, Landewé RBM, Bergstra SA, et al. EULAR recommendations for the management of rheumatoid arthritis with synthetic and biological disease-modifying antirheumatic drugs: 2022 update. Ann Rheum Dis. 2023;82(1):3-18. doi: 10.1136/ard-2022-223356
- Holdsworth EA, Donaghy B, Fox KM, et al. Biologic and Targeted Synthetic DMARD Utilization in the United States: Adelphi Real World Disease Specific Programme for Rheumatoid Arthritis. Rheumatol Ther. 2021;8(4):1637-69. doi: 10.1007/s40744-021-00357-1
- Rubbert-Roth A, Szabó MZ, Kedves M, et al. Failure of anti-TNF treatment in patients with rheumatoid arthritis: The pros and cons of the early use of alternative biological agents. Autoimmun Rev. 2019;18(12):102398. doi: 10.1016/j.autrev.2019.102398
- Eberhard A, Di Giuseppe D, Askling J, et al. Effectiveness of JAK Inhibitors Compared With Biologic Disease-Modifying Antirheumatic Drugs on Pain Reduction in Rheumatoid Arthritis: Results From a Nationwide Swedish Cohort Study. Arthritis Rheumatol. 2025;77(3):253-62. doi: 10.1002/art.43014
- Amstad A, Papagiannoulis E, Scherer A, et al. Comparison of drug retention of TNF inhibitors, other biologics and JAK inhibitors in RA patients who discontinued JAK inhibitor therapy. Rheumatology (Oxford). 2022;62(1):89-97. doi: 10.1093/rheumatology/keac285
- Гордеев А.В., Олюнин Ю.А., Галушко Е.А., и др. Труднолечимый ревматоидный артрит. Какой он? Современная ревматология. 2021;15(5):7-11 [Gordeev AV, Olyunin YA, Galushko EA, et al. Difficult-to-treat rheumatoid arthritis. What is it? Modern Rheumatology Journal. 2021;15(5):7-11 (in Russian)]. doi: 10.14412/1996-7012-2021-5-7-11
- Ataman S, Sunar I, Bodur H, et al. Demographic and Clinical Characteristics of Patients with Sustained and Switching Treatments Using Biological and Targeted Synthetic Disease-Modifying Antirheumatic Drugs: A Multicenter, Observational Cross-Sectional Study for Rheumatoid Arthritis. Rheumatol Ther. 2022;9(1):223-41. doi: 10.1007/s40744-021-00403-y
- Das D, Choy E. Non-inflammatory pain in inflammatory arthritis. Rheumatology (Oxford). 2023;62(7):2360-35. doi: 10.1093/rheumatology/keac671
- McDermott GC, DiIorio M, Kawano Y, et al. Reasons for multiple biologic and targeted synthetic DMARD switching and characteristics of treatment refractory rheumatoid arthritis. Semin Arthritis Rheum. 2024;66:152421. doi: 10.1016/j.semarthrit.2024.152421
- Бобкова А.О., Лила А.М. Проблема переключений генно-инженерных биологических препаратов и ингибиторов Янус-киназ у пациентов с ревматоидным артритом. Современная ревматология. 2023;17(3):82-8 [Bobkova AO, Lila AM. Switching biological disease-modifying antirheumatic drugs and Janus kinase inhibitors in patients with rheumatoid arthritis. Modern Rheumatology Journal. 2023;17(3):82-8 (in Russian)]. doi: 10.14412/1996-7012-2023-3-82-88
- Caporali R, Kadakia A, Howell O, et al. A Real-World Comparison of Clinical Effectiveness in Patients with Rheumatoid Arthritis Treated with Upadacitinib, Tumor Necrosis Factor Inhibitors, and Other Advanced Therapies After Switching from an Initial Tumor Necrosis Factor Inhibitor. Adv Ther. 2024;41(9):3706-21. doi: 10.1007/s12325-024-02948-0
- Pombo-Suarez M, Sanchez-Piedra C, Gómez-Reino J, et al. After JAK inhibitor failure: to cycle or to switch, that is the question – data from the JAK-pot collaboration of registries. Ann Rheum Dis. 2023;82(2):175-81. doi: 10.1136/ard-2022-222835
- Fleischmann RM, Blanco R, Hall S, et al. Switching between Janus kinase inhibitor upadacitinib and adalimumab following insufficient response: efficacy and safety in patients with rheumatoid arthritis. Ann Rheum Dis. 2021;80(4):432-3. doi: 10.1136/annrheumdis-2020-218412
- Wei W, Knapp K, Wang L, et al. Treatment Persistence and Clinical Outcomes of Tumor Necrosis Factor Inhibitor Cycling or Switching to a New Mechanism of Action Therapy: Real-world Observational Study of Rheumatoid Arthritis Patients in the United States with Prior Tumor Necrosis Factor Inhibitor Therapy. Adv Ther. 2017;34(8):1936-52. doi: 10.1007/s12325-017-0578-822
- Kearsley-Fleet L, Davies R, De Cock D, et al. Biologic refractory disease in rheumatoid arthritis: results from the British Society for Rheumatology Biologics Register for Rheumatoid Arthritis. Ann Rheum Dis. 2018;77(10):1405-42. doi: 10.1136/annrheumdis-2018-213378
- Lauper K, Iudici M, Mongin D, et al. Effectiveness of TNF-inhibitors, abatacept, IL6-inhibitors and JAK-inhibitors in 31 846 patients with rheumatoid arthritis in 19 registers from the 'JAK-pot' collaboration. Ann Rheum Dis. 2024;83(1):e1. doi: 10.1136/ard-2022-222586corr1
- Novella-Navarro M, Plasencia C, Tornero C, et al. Clinical predictors of multiple failure to biological therapy in patients with rheumatoid arthritis. Arthritis Res Ther. 2020;22(1):284. doi: 10.1186/s13075-020-02354-1
- Janahiraman S, Too CL, Lee KW, et al. Genetic Biomarkers as Predictors of Response to Tocilizumab in Rheumatoid Arthritis: A Systematic Review and Meta-Analysis. Genes (Basel). 2022;13(7):1284. doi: 10.3390/genes13071284
- Gamboa-Cárdenas RV, Ugarte-Gil MF, Loreto M, et al. Clinical predictors of remission and low disease activity in Latin American early rheumatoid arthritis: data from the GLADAR cohort. Clin Rheumatol. 2019;38(10):2737-76. doi: 10.1007/s10067-019-04618-x
- Law-Wan J, Sparfel MA, Derolez S, et al. Predictors of response to TNF inhibitors in rheumatoid arthritis: an individual patient data pooled analysis of randomised controlled trials. RMD Open. 2021;7(3):e001882. doi: 10.1136/rmdopen-2021-001882
- Yu C, Jin S, Wang Y, et al. Remission rate and predictors of remission in patients with rheumatoid arthritis under treat-to-target strategy in real-world studies: a systematic review and meta-analysis. Clin Rheumatol. 2019;38(3):727-38. doi: 10.1007/s10067-018-4340-7
- Watanabe R, Ebina K, Gon T, et al. Predictive factors and treatment outcomes associated with difficult-to-treat rheumatoid arthritis conditions: the ANSWER cohort study. Rheumatology (Oxford). 2024;63(9):2418-46. doi: 10.1093/rheumatology/keae265
- Авдеева А.С., Кусевич Д.А. Роль лабораторных биомаркеров в прогнозировании эффективности терапии ритуксимабом при ревматоидном артрите (новые данные). Научно-практическая ревматология. 2017;55(3):295-303 [Avdeeva AS, Kusevich DA. The role of laboratory biomarkers in predicting the efficiency of rituximab therapy for rheumatoid arthritis: new evidence. Rheumatology Science and Practice. 2017;55(3):295-303 (in Russian)]. doi: 10.14412/1995-4484-2017-295-303
- Nagatani K, Sakashita E, Endo H, Minota S. A novel multi-biomarker combination predicting relapse from long-term remission after discontinuation of biological drugs in rheumatoid arthritis. Sci Rep. 2021;11(1):20771. doi: 10.1038/s41598-021-00357-9
- Абрамкин А.А., Лисицына Т.А., Вельтищев Д.Ю., и др. Факторы, влияющие на эффективность терапии у больных ревматоидным артритом: роль коморбидной психической и соматической патологии. Научно-практическая ревматология. 2018;56(4):439-48 [Abramkin AA, Lisitsyna TA, Veltishchev DYu, et al. Factors influencing the efficiency of therapy in patients with rheumatoid arthritis: the role of comorbid mental and somatic diseases. Rheumatology Science and Practice. 2018;56(4):439-48 (in Russian)]. doi: 10.14412/1995-4484-2018-439-448
- Галушко Е.А., Гордеев А.В., Матьянова Е.В., и др. Труднолечимый ревматоидный артрит в реальной клинической практике. Предварительные результаты. Терапевтический архив. 2022;94(5):661-6 [Galushko EA, Gordeev AV, Matyanova EV, et al. Difficult-to-treat rheumatoid arthritis in real clinical practice. Preliminary results. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2022;94(5):661-6 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2022.05.201489
- Khader Y, Beran A, Ghazaleh S, et al. Predictors of remission in rheumatoid arthritis patients treated with biologics: a systematic review and meta-analysis. Clin Rheumatol. 2022;41(12):3615-67. doi: 10.1007/s10067-022-06307-8
- Qi W, Robert A, Singbo N, et al. Characteristics of patients with difficult-to-treat rheumatoid arthritis: a descriptive retrospective cohort study. Adv Rheumatol. 2024;64(1):55. doi: 10.1186/s42358-024-00396-6
- Бобкова А.О., Лила А.М., Каратеев А.Е. Особенности клинических проявлений и фармакотерапии у пациентов с ревматоидным артритом, нуждающихся в переключении генно-инженерных биологических препаратов и ингибиторов Янус-киназ. Современная ревматология. 2024;18(4):16-22 [Bobkova AO, Lila AM, Karateev AE. Characteristics of clinical manifestations and pharmacotherapy in patients with rheumatoid arthritis requiring switching between biologic disease-modifying antirheumatic drugs and Janus kinase inhibitors. Modern Rheumatology Journal. 2024;18(4):16-22 (in Russian)]. doi: 10.14412/1996-7012-2024-4-16-22
- Majnik J, Császár-Nagy N, Böcskei G, et al. Non-pharmacological treatment in difficult-to-treat rheumatoid arthritis. Front Med (Lausanne). 2022;9:991677. doi: 10.3389/fmed.2022.991677
- Roodenrijs NMT, Hamar A, Kedves M, et al. Pharmacological and non-pharmacological therapeutic strategies in difficult-to-treat rheumatoid arthritis: a systematic literature review informing the EULAR recommendations for the management of difficult-to-treat rheumatoid arthritis. RMD Open. 2021;7(1):e001512. doi: 10.1136/rmdopen-2020-001512
- Абрамкин А.А., Лисицына Т.А., Вельтищев Д.Ю., и др. Влияние успешной психофармакотерапии расстройств тревожно-депрессивного спектра на выраженность функциональных ограничений у больных ревматоидным артритом. Терапевтический архив. 2022;94(5):616-21 [Abramkin AA, Lisitsyna TA, Veltishchev DY, et al. Successful psychopharmacotherapy of anxiety and depressive disorders improve functional limitations in patients with rheumatoid arthritis. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2022;94(5):616-21 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2022.05.201514
- Bournia VK, Tektonidou MG, Vassilopoulos D, et al. Introduction and switching of biologic agents are associated with antidepressant and anxiolytic medication use: data on 42 815 real-world patients with inflammatory rheumatic disease. RMD Open. 2020;6(3):e001303. doi: 10.1136/rmdopen-2020-001303
- Berghea F, Berghea CE, Zaharia D, et al. Residual Pain in the Context of Selecting and Switching Biologic Therapy in Inflammatory Rheumatic Diseases. Front Med (Lausanne). 2021;8:712645. doi: 10.3389/fmed.2021.712645
- Martins A, Pimenta S, Oliveira D, et al. Can we predict the risk factors for switching due to ineffectiveness in the first year of therapy with bDMARD in patients with rheumatoid arthritis? Reumatol Clin (Engl Ed). 2024;20(7):380-8. doi: 10.1016/j.reumae.2024.07.008
Supplementary files



