Прогнозування варіанта перебігу діабетичної периферичної полінейропатії в дітей, хворих на цукровий діабет 1 типу
DOI:
https://doi.org/10.30978/UJPE2025-3-15Ключові слова:
цукровий діабет; неврологічні ускладнення; діабетична нейропатія; прогноз; рівняння множинної регресії; діти.Анотація
Мета роботи — розробити математичну модель прогнозування ступеня виразності неврологічного дефіциту в дітей, хворих на цукровий діабет 1 типу, з урахуванням вмісту в сироватці крові біохімічних маркерів нервового пошкодження.
Матеріали та методи. Обстежено 63 дітей, хворих на цукровий діабет 1 типу (ЦД1), віком від 10 до 17 років. Пацієнтів розподілили на дві групи: 26 хворих без ознак нейропатії та 37 із діабетичною периферичною полінейропатією (ДПП). Контрольна група — 29 дітей без порушень вуглеводного обміну, репрезентативних за віком і статтю. У сироватці крові визначали рівень фетуїну А, γ-аміномасляної кислоти (GABA), білка S100 та копептину методом імуноферментного аналізу з використанням комерційних наборів. Математичну модель прогнозування ступеня виразності неврологічного дефіциту у дітей, хворих на цукровий діабет 1 типу, побудовано за допомогою множинного регресійного аналізу.
Результати та обговорення. Установлено, що у дітей, хворих на ЦД1, за умов розвитку ДПП, рівні фетуїну, GABA, білка S100 та копептину в сироватці крові статистично значущо відрізнялися від аналогічних показників як контрольної групи, так і дітей без ДПП та залежали від ступеня виразності неврологічного дефіциту (p < 0,05). Із біомаркерів нервового пошкодження для прогнозування ступеня виразності неврологічного дефіциту найбільшу значущість мали білок S100 та GABA. Перевірка якості отриманого рівняння множинної регресії підтвердила високу значущість моделі та можливість її застосування для прогнозування ступеня виразності ДПП.
Висновки. Запропонована математична модель дає змогу прогнозувати ступінь виразності ДПП у дітей, хворих на ЦД1, за рахунок застосування таких предикторів, як сироватковий рівень білка S100 і GABA, які є високоефективними біомаркерами для діагностики ДПП та оцінки ступеня виразності неврологічного дефіциту.
Посилання
Guryanov VG, Lyakh YuE, Pariy VD, et al. [Biostatistics Manual. Analysis of medical research results in the EZR (R-statistics) package. Kyiv: Vistka, 2018. 208 p. Ukrainian.
[Ministry of Health of Ukraine. Standards of medical care «Diabetes mellitus in children»]. 2023. 188 p. https://moz.gov.ua/uploads/8/44300-dn_413_28022023_dod.pdf. Ukrainian.
Abdi W, Romasco A, Alkurdi D, et al. An overview of S100 proteins and their functions in skin homeostasis, interface dermatitis conditions and other skin pathologies. Exp Dermatol. 2024; 33(8):e15158. https://doi.org/10.1111/exd.15158.
Abo Hola AS, Abd El Naby SA, Allam ET, Gab Allah AA, Hammad DA. Promising predictors of diabetic peripheral neuropathy in children and adolescents with type 1 diabetes mellitus. Ital J Pediatr. 2024 Oct 14;50(1):215. http://doi.org/10.1186/s13052-024-01774-y.
Akinci G, Savelieff MG, Gallagher G, Callaghan BC, Feldman EL. Diabetic neuropathy in children and youth: New and emerging risk factors. Pediatr Diabetes. 2021 Mar;22(2):132-147. http://doi.org/10.1111/pedi.13153.
Baum P, Toyka KV, Blüher M, Kosacka J, Nowicki M. Inflammatory mechanisms in the pathophysiology of diabetic peripheral neuropathy (DN) — new aspects. Int J Mol Sci. 2021;22(19):10835. http://doi.org/10.3390/ijms221910835.
Carmichael J, Fadavi H, Ishibashi F, Shore AC, Tavakoli M. Advances in screening, early diagnosis and Accurate Staging of Diabetic Neuropathy. Front Endocrinol (Lausanne). 2021;12:671257. http://doi.org/10.3389/fendo.2021.671257.
García-Domínguez M. Relationship of S100 proteins with neuroinflammation. Biomolecules. 2025 Aug 4;15(8):1125. http://doi.org/10.3390/biom15081125.
Gilchrist LS, Tanner L. The pediatric-modified total neuropathy score: a reliable and valid measure of chemotherapy-induced peripheral neuropathy in children with non-CNS cancers. Support Care Cancer. 2013 Mar;21(3):847-56. http://doi.org/10.1007/s00520-012-1591-8.
Goswami D, Anuradha U, Angati A, Kumari N, Singh RK. Pharmacological and pathological relevance of S100 proteins in neurological disorders. CNS Neurol Disord Drug Targets. 2023;22(10): 1403-16. http://doi.org/10.2174/1871527322666221128160653.
Lezhenko HО, Spilnik MS. Possibilities of non-invasive diagnosis of diabetic peripheral polyneuropathy in children with type 1 diabetes. Child’s Health. 2024;19(8):488-94. http://doi.org/10.22141/2224-0551.19.8.2024.1773.
Liang M, Zhang L, Geng Z. Advances in the development of biomarkers for poststroke epilepsy. Biomed Res Int. 2021 Apr 17;2021:5567046. http://doi.org/10.1155/2021/5567046.
Majeed IF, Baban RS, Salman IN, AlRufaie MM. Potential predictive biomarker for diabetic peripheral neuropathy: serum neuron-specific enolase. Curr Issues Pharm Med Sci. 2023 Dec. 19;36(4):227-31. http://doi.org/10.2478/cipms-2023-0039.
Perez M, Zavadenko NN, Skipetrova LA, Smirnov II, Nesterovskiy YE. Efficacy and safety of a daytime anxiolytic containing technologically processed antibodies to the S100 protein. Overview of clinical studies. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2023;15(3):104-13. https://www.researchgate.net/publication/372144192_Efficacy_and_safety_of_a_daytime_anxiolytic_containing_technologically_processed_antibodies_to_the_S100_protein_Overview_of_clinical_studies.
Pop-Busui R, Boulton AJ, Feldman EL, et al. Diabetic neuropathy: A position statement by the American Diabetes Association. Diabetes Care. 2017;40:136-54. http://doi.org/10.2337/dc16-2042.
Rezaei O, Pakdaman H, Gharehgozli K, et al. S100 B: A new concept in neurocritical care. Iran J Neurol. 2017 Apr 4;16(2):83-9. PMID: 28761630; PMCID: PMC5526782.
Shillo P, Sloan G, Selvarajah D, et al. Reduced thalamic γ-aminobutyric acid (GABA) in painless but not painful diabetic peripheral neuropathy. Diabetes. 2024;73(8):1317-24. http://doi.org/10.2337/db23-0921.
Vizuete AFK, Hansen F, Da Ré C, et al. GABAA modulation of S100B secretion in acute hippocampal slices and astrocyte cultures. Neurochem Res. 2019;44(2):301-11. http://doi.org/10.1007/s11064-018-2675-8.
Yu Y. Gold Standard for diagnosis of DPN. Front Endocrinol. 2021;12:719356. http://doi.org/10.3389/fendo.2021.719356.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Автори
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.
