Laboratory diagnostics in medicine

Full Text

В теории и практике традиционной медицины прочно закрепилась необходимость выполнения и оценки результатов лабораторных исследований. Роль их возрастает по мере развития научно-технического прогресса, представляющего все больший объем научной информации, во многом опосредованный использованием именно лабораторных методов.

Одни и те же лабораторные методы могут использоваться в различных областях деятельности человека, не только в медицине. Однако в медицине более важное значение имеет не точность лабораторных исследований, а определение неопределенности полученных результатов в связи с наличием не только аналитической, но прежде всего биологической групповой и индивидуальной вариации, причем во многих случаях разной в зависимости от наличия того или иного заболевания. Более того, постепенно мы начинаем отходить от оценки лабораторных исследований по преваленсу заболевания и все чаще используем преваленс событий, конкретизирующих непосредственно сами патогенетические процессы, которые обусловливают течение различных заболеваний.

Постепенно уходит в прошлое завораживающее влияние и абсолютность понятия «нормы». От этого понятия мы перешли к терминологии референтных интервалов, пределов, пороговых значений, критериев индивидуальной оценки результата и его динамики. С изменением взглядов на роль клинико-лабораторных исследований сопряжена эволюция подходов к разработке референтных интервалов. Отбор референтных индивидуумов в классическом варианте проводится a priori, т.е. в исследование включают тех, кто на данный момент представляется исследователям здоровым, либо a posteriori, когда о состоянии участника исследования судят на основании анализа его медицинской документации [1]. В настоящий момент появляются крупные исследования совершенно иного дизайна по отбору референтных индивидуумов – регистрируется информация о субъективном благополучии, смерти, причине смерти, госпитализации, инвалидизации. В данных исследованиях вышеуказанные подходы сочетаются с дальнейшим анализом исходов участников исследования в процессе многолетних наблюдений за ними, что в итоге позволяет сформировать «максимально здоровые» референтные группы [2].

Другой вектор развития концепции референтных интервалов направлен в сторону мультицентровых исследований [3]. Их масштаб постоянно растет и из местного вышел на региональный уровень. Более того, Комитет по референтным интервалам и пороговым значениям Международной федерации клинической химии (C-RIDL IFCC) реализует крупные многоцентровые международные исследования по разработке и сравнению референтных интервалов в разных странах мира [4, 5]. Важным результатом этой работы стала, в том числе, оценка величины «межнациональной» биологической вариации аналитов (between-country variation) по отношению к групповой – еще одного компонента неопределенности в вероятностной интерпретации результата анализа [4]. В условиях курса на глобальную стандартизацию лабораторных методов это открывает перспективы для разработки общих референтных интервалов с возможностью их верификации в лабораториях любой точки мира, в том числе становится предпосылкой к созданию единых стандартизованных подходов к скринингу состояния здоровья и реализации мер профилактики.

Ответной реакцией на проблему клинической неопределенности – недостаточности сведений о клиническом состоянии пациента и низкой степени его предсказуемости – являются активная разработка и использование пороговых значений лабораторного теста, определенных по преваленсу событий и обладающих как диагностическим, прогностическим, так и целеполагающим значением при проведении терапии. В ряде случаев они могут быть количественно привязаны к определенному перцентилю референтного распределения, как, например, для кардиоспецифичных тропонинов [6]. Это совершенно независимые критерии, устанавливаемые консенсусом экспертов – специалистов клиники и лаборатории путем объективной оценки характеристических кривых (ROC-анализ), величины рисков, частоты тех или иных исходов. В отличие от референтных интервалов, отвечающих на вопрос, здоров ли пациент, пороговые значения связаны с определенным заболеванием, клиническим синдромом, патогенетическим механизмом. Они отвечают на вопросы: «имеет ли пациент риск заболевания?», «болен ли пациент данным заболеванием?», «какую степень тяжести, стадию оно имеет?», – однако так же, как и референтный интервал, зависят от величины аналитической неопределенности [7]. Разработка простых и надежных алгоритмов верификации общепринятых пороговых значений для их применения в условиях конкретного медицинского учреждения (по аналогии с верификацией референтных интервалов) представляется важной задачей, без решения которой невозможно дальнейшее развитие всей концепции.

Другим не менее важным направлением развития статистических инструментов интерпретации результатов лабораторных исследований является индивидуальный подход – применение вероятностных критериев, основанных на представлениях о внутрииндивидуальной вариации (RCV) аналитов, базирующихся на различных моделях расчета RCV. Концепция RCV активно развивается. Исходя из характеристик биологической и аналитической вариации исследуемого маркера определяется количество повторных определений у пациента, которое необходимо выполнить, чтобы рассчитать его гомеостатическую точку (set point) с заданной неопределенностью [8]. Для работы с последовательно получаемыми кумулятивными результатами предложена динамическая модель RCV [9]. Данные подходы позволяют инивидуализировать результат лабораторного исследования, очистив его от групповой вариации, маскирующей статистически значимые сдвиги показателей гомеостаза у конкретного пациента.

Важной особенностью индивидуальной оценки динамики лабораторного исследования является возможность устанавливать в качестве клинического порога принятия решения уровень его изменения, что уже реализуется на практике или демонстрируется в прикладных исследованиях. Например, величина повышения концентрации кардиоспецифичного тропонина за 1 ч принята существующими клиническими рекомендациями в качестве одного из диагностических критериев инфаркта миокарда без подъема сегмента ST, причем с интерпретацией результата лабораторного исследования в зависимости от применяемой аналитической системы [6]. Ретроспективным исследованием продемонстрирована более высокая эффективность применения RCV для диагностики острого повреждения почек в сравнении с известными диагностическими критериями: RIFLE, AKIN, Waikar & Bonventre [10].

Изменение подходов к оценке лабораторных исследований привело к появлению нового направления в клинической медицине – исследованиям биомаркеров. На январь 2019 г. в базе данных PubMed найдено более 15 тыс. публикаций, связанных с биомаркерами, из них 2300 обзорных статей и 890 оригинальных. В российской базе данных РИНЦ количество публикаций, посвященных биомаркерам различных заболеваний, меньше и составляет 291, из которых 3 – обзорные статьи. Это подтверждает интерес исследователей к данному направлению, с одной стороны, с другой – более глубокое изучение данных публикаций обнаруживает их разнородность и отсутствие общего алгоритма в поиске биомаркеров.

Определение биомаркера впервые дано в 2001 г. Национальным институтом здоровья США – это показатель, который можно объективно измерить и который может служить индикатором физиологического или патологического процесса, или ответа на лекарственную терапию [11]. Изначально в медицине использовались физиологические биомаркеры (температура тела, артериальное давление и т.д.), но в настоящее время на первый план выходят молекулярные (лабораторные). В основном это белки и нуклеиновые кислоты [12]. Существует несколько классификаций лабораторных биомаркеров, основные из них: по типу молекулы (ДНК, РНК, белки, продукты метаболизма) и по поставленной задаче [13].

В зависимости от задачи выделяют следующие группы биомаркеров:

1. Диагностические, которые позволяют установить факт наличия или отсутствия заболевания, его степень тяжести (например, концентрация гликированного гемоглобина – сахарный диабет).
2. Прогностические, позволяющие оценить риск развития заболевания или его осложнений (например, полиморфизмы генов факторов свертывания).
3. Терапевтические, которые помогают оценить или предсказать эффективность лекарственной терапии (международное нормализованное отношение – эффективность варфарина) [14].

Важно отметить, что далеко не каждый лабораторный показатель можно назвать биомаркером. Главное, что отличает биомаркер, – это его статистически обоснованная взаимосвязь с заболеванием, осложнением, эффектом терапии, которая выражается в следующих характеристиках: статистическая значимость различий по выбранному признаку, характеристические (ROC)-кривые, кривые Каплана– Мейера, пороговое значение с рассчитанной чувствительностью и специфичностью, предсказательная ценность маркера, отношение правдоподобий по наличию и отсутствию признака и индекс точности. ROC-анализ признан оптимальным для выбора биомаркеров на Консорциуме по экспериментально-прогностической оценке безопасности в 2010 г. [15].

Как показал анализ публикаций РИНЦ, посвященных биомаркерам, только в 20% исследований приводятся чувствительность, специфичность, прогностическая ценность показателя. В большей части работ показатель назван биомаркером на основании его статистически значимого повышения/понижения/появления при определенной патологии.

С целью поиска биомаркеров используется два основных подхода: на основе гипотезы и на основе открытия [16]. При первом подходе исследователь предполагает, что данный показатель может являться биомаркером определенного заболевания, так как знает патогенез этого заболевания и возможную роль показателя в нем. При втором подходе проводится скрининг большого числа молекул, которые, возможно, связаны с заболеванием. При таком поиске «вслепую» обычно используются хроматография-масс-спектрометрия, ядерно-магнитный резонанс, секвенирование. Выявление наиболее значимых показателей затем может привести к появлению новой гипотезы об этиопатогенезе заболевания.

Еще одним важным моментом является объем выборки. Он должен быть статистически обоснован. Как правило, не рекомендуется использовать выборку с количеством менее 100 пациентов, поскольку в этом случае исследование не будет иметь достаточной статистической мощности [12].

Обнаруженный биомаркер необходимо валидировать, т.е. подтвердить его методологическую и клиническую пригодность. Валидный маркер можно определить аналитическим методом и получить полную воспроизводимость, о клинической значимости этого маркера существует общепризнанное мнение. Все остальные биомаркеры можно отнести к категории исследуемых [12]. К сожалению, в настоящее время отсутствуют нормативные и/или методические указания в отношении того, как следует проводить валидацию биомаркеров, а также отсутствуют специалисты по валидации, которые имеют опыт одновременно и в биоанализе, и в клинической сфере [17].

Если обобщить все требования к биомаркеру, то можно выделить следующие: он должен иметь высокую чувствительность и специфичность, измеряться с помощью надежных тест-систем, определяться в легкодоступном биоматериале, легко измеряться в реальном времени, иметь установленный референтный интервал и доказанную взаимосвязь с заболеванием или эффективностью лечения [18].

Именно эти требования являются причиной низкой частоты перевода тысяч потенциальных биомаркеров в клиническую практику. В США за год официально признается менее 1–2 биомаркеров по всем заболеваниям. Еще одна возможная причина – сами методики выявления биомаркеров. Масс-спектрометрия не дает столь высокую производительность, как, например, иммуноферментные методики, при этом иммуноферментный анализ не обладает мультиплексностью масс-спектрометрии. Также существующий подход «один биомаркер на одно заболевание» не отражает многофакторность многих заболеваний, поэтому изучение биомаркеров должно быть направлено на выявление ключевых точек, которые позволят зафиксировать эту многофакторность [19].

В отличие от разработки лекарственных средств, доклинические испытания лабораторных тестов проводятся редко, что негативно сказывается на внедрении, а также клинической и экономической эффективности использования биомаркеров в медицинской практике. Однако мы уже наблюдаем становление трансляционной лабораторной диагностики, позволяющей предварительно оценить аналитическую точность и клиническую ценность лабораторного теста на стандартизованных и регулируемых моделях заболеваний и процессов с использованием экспериментальных животных. Особенно важное значение приобретает применение экспериментальных моделей при оценке лабораторного теста в тех случаях, когда из этических соображений представляется невозможным соблюдать протокол исследования по ведению пациента и приходится проводить мероприятия, которые нарушают чистоту эксперимента, но предотвращают гибель или осложнения. Появились первые в России оригинальные публикации в данном направлении, в частности, касающиеся тестов, в основе которых используются методы кристаллохимии органических соединений – одних из наиболее чувствительных, специфичных методов, но сложных с точки зрения аналитики и интерпретации [20].

В зарубежной литературе существует такое понятие, как Biomarker Pipeline, которое можно перевести как «биомаркеропровод», т.е. разработка биомаркера [21–23]. Biomarker Pipeline представляет собой последовательный процесс, который начинается открытием биомаркера, затем следует его валидация, апробация в клинике, оценка и практическое внедрение (или удаление из обращения в случае доказанной неэффективности применения). Но на каждом из этих этапов могут возникать свои проблемы: выбор недостаточно надежного лабораторного метода, ограниченная внешняя оценка, недоказанная клиническая польза. Поэтому на входе в Biomarker Pipeline имеется огромное число показателей, а на выходе – единицы. И именно клиническая польза, т.е. улучшение исхода заболевания при приемлемых затратах, от внедрения биомаркера является основополагающей. Однако показано, что сами по себе биомаркеры редко приводят к улучшению исходов у пациентов, эффект от внедрения в практику проявляется только в том случае, если результаты тестирования повлияют на последующие клинические действия, такие как начало, прекращение или изменение терапии, назначение дополнительных тестов и пр. Поэтому каждое исследование, посвященное биомаркерам, должно ставить своей целью выявление группы риска, определение в которой данного биомаркера приведет к положительным клиническим и, возможно, экономическим последствиям, считают J. Ioannidis и P. Bossuyt [24].

Изучение направлений, в которых проводится исследование биомаркеров, позволяет выделить следующие: на первом месте идут онкозаболевания, также встречаются метаболические нарушения, инфекционная патология (в том числе сепсис), психические расстройства [25–28]. Небольшую, но очень значимую с медико-социальной точки зрения часть представляют собой исследования по поиску биомаркеров сердечно-сосудистых заболеваний, на чью долю приходится до 22% в общей структуре смертности.

Классификация лабораторных тестов по видам и целям исследований чаще всего не несет какой-либо ценной информации для клинициста. Связано это прежде всего с тем, что практически отсутствуют справочники лабораторных тестов с указанием характеристик тестов. Поэтому утверждения в них о том, что тот или иной показатель повышается или снижается при том или ином заболевании, можно считать голословными, так как за пределами текста остаются вопросы о том, какова ценность таких утверждений, какими публикациями они подтверждены – если публикациями, в которых не представлены характеристики теста, то их голословность становится явной. То же самое можно сказать о российских «учебниках» для специалистов, занимающихся лабораторными исследованиями. Некоторые разделы в них как раз относятся к тому типу справочников, которые лучше воспринимать с художественной, чем с научно-практической точки зрения.

Исходя из вышеуказанного, закономерным считается вопрос использования лабораторных исследований в порядках, стандартах и критериях качества оказания медицинской помощи, для которых с этого года в России основополагающими являются клинические рекомендации с очень странным, наглядно отличающимся от принятого в мировой практике алгоритмом оформления, утверждения и применения. Но мы видим явный прогресс в попытках обоснования и создания доказательной базы существующей в России практики здравоохранения, при которой лицензируются учреждения и аккредитуются врачи, а не наоборот, не так, как в странах с развитой эффективной системой здравоохранения.

Включение только охарактеризованных лабораторных исследований в клинические рекомендации и последующая корректировка создаваемых на их основе документов резко снизят количество лабораторных тестов, обязательных к назначению, выполнению и интерпретации, что снимет в России остроту проблемы управления назначениями и применения результатов исследования.

Современные технологии позволяют не особо беспокоиться об аналитической составляющей лабораторных исследований, так как в этом направлении достигнуты высочайшей степени автоматизация и стандартизация. По мере внедрения в здравоохранение мультиплексных лабораторных нанотехнологий произойдет удешевление экспресс-исследований, которые по точности и воспроизводимости не уступают исследованиям, выполняемым непосредственно в лаборатории, «фабрики по производству анализов» будут постепенно оставаться в прошлом, резко снизится их количество, и эра выполнения лабораторных исследований по месту взятия биоматериала с использованием соответствующего компактного лабораторного мини-оборудования надолго восторжествует в здравоохранении. Несомненно, для здравоохранения и пациента такое развитие событий является наиболее объективно желательным в рамках принятия и оценки врачебных решений, доступности и своевременного оказания медицинской помощи.

Однако остаются проблемы качества лабораторных исследований, нарушение которого в настоящее время происходит в основном за счет долабораторного этапа, который состоит из подготовки пациента к лабораторному исследованию, идентификации пациента, взятия и идентификации биоматериала, его хранения и транспортировки в лабораторию. В соответствии с существующим в настоящее время в России законодательством в клинических рекомендациях им нет места, если каким-то образом не выделяются в контексте самих рекомендаций, например взятие крови для определения липидов натощак, после еды или вне зависимости от приема пищи. Обязательное обсуждение и утверждение, а не только представление в клинических рекомендациях ссылок на публикации по вопросам, касающимся лабораторных исследований, решают данную проблему, но это решение никак не отражается в документах, подготовленных на основе клинических рекомендаций. Возможно, таким решением будет указание в порядках оказания медицинской помощи на обязательность соблюдения ссылок, представленных в клинических рекомендациях по теме лабораторной диагностики.

В целом качество лабораторных исследований должно оцениваться наличием в лаборатории системы внутреннего контроля качества, включающей аналитическую верификацию метода, и участием в системе межлабораторных сравнений результатов лабораторных исследований контрольного материала, проходящего те же самые этапы, что и проба пациента, и их сопоставлений с так называемым правильным результатом. Межлабораторные сравнения лабораторных исследований, часто называемые внешней оценкой качества, не имеют никакого отношения к системам «сличения» – термина, применяемого к метрологическим системам прослеживаемости результатов исследований, в которых основной задачей является оценка работы оборудования с использованием стандартов с известным уровнем аналита. «Правильность» результата лабораторного исследования определяется самым высоким организационным и технологическим уровнем его получения и меняется по мере развития научно-технического прогресса. Соответственно, стоимость участия лабораторий в системе сравнений с «правильным» результатом высокая, так как немногие системы оценки качества лабораторных исследований могут позволить себе «правильный» результат ввиду высокой стоимости поддержания такого организационного и технологического уровня – это осуществимо на государственном уровне или в очень крупной частной компании, специализирующейся на лабораторных исследованиях в ветеринарии и медицине.

Аналитическая неопределенность лабораторных измерений и их диапазонная интерпретация могут вызвать сомнение в необходимости высокоточного результата лабораторного исследования в медицине. Но именно для того, чтобы не перекрывались границы аналитической и клинической неопределенности, обозначенные биомаркерными характеристиками, нужны высокоточное определение лабораторного показателя и сопоставимость его результатов в различных лабораториях. Особенно актуально это по мере развития глобальной информатизации и становления единой облачной платформы хранения и обработки данных, которые в конечном итоге позволят перейти к интерпретации результата на основе знания персональных гомеостатических точек пациента и представлений о внутрииндивидуальной биологической вариации, что значительно повысит клиническую информативность лабораторных тестов.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

About the authors

A. G. Kochetov

National Medical Research Center for Cardiology; Institute of Laboratory Medicine; People’s Friendship University of Russia

Author for correspondence.
Email: ag_kochetov@dpo-ilm.ru
ORCID iD: 0000-0003-3632-291X

рук. отд. лабораторной диагностики; ректор; д.м.н., проф. каф. госпитальной терапии с курсом клинической лабораторной диагностики

Russian Federation, Moscow

O. V. Lyang

Institute of Laboratory Medicine; People’s Friendship University of Russia; Federal Center for Cerebrovascular Pathology and Stroke

Email: ag_kochetov@dpo-ilm.ru
ORCID iD: 0000-0002-1023-5490

проректор по учебной работе; д.м.н., доц. каф. госпитальной терапии с курсом клинической лабораторной диагностики; зав. отд-нием клинической лабораторной диагностики

Russian Federation, Moscow

I. A. Zhirova

People’s Friendship University of Russia

Email: ag_kochetov@dpo-ilm.ru
ORCID iD: 0000-0002-6621-2052

к.м.н., доц. каф. госпитальной терапии с курсом клинической лабораторной диагностики

Russian Federation, Moscow

O. O. Ivoilov

National Medical Research Center for Cardiology; People’s Friendship University of Russia

Email: ag_kochetov@dpo-ilm.ru
ORCID iD: 0000-0002-4684-8440

к.м.н., ст. науч. сотр. отд. лабораторной диагностики; ассистент каф. госпитальной терапии с курсом клинической лабораторной диагностики

Russian Federation, Moscow

References

Supplementary files