РЕЗЮМЕ

ВВЕДЕНИЕ. Рассеянный склероз – хроническое демиелинизирующее нейродегенеративное заболевание центральной нервной системы аутоиммунного происхождения. Молекулярные процессы, связанные с возникновением и прогрессированием рассеянного склероза, а также его этиология недостаточно изучены. Профиль конечных и промежуточных продуктов обмена веществ (метаболом) является отражением метаболических процессов, способных пролить свет на патофизиологические основы рассеянного склероза и усовершенствовать диагностические и лечебные аспекты клинической практики. 

ЦЕЛЬ. Оценка профиля низкомолекулярных метаболитов спинномозговой жидкости и плазмы крови у больных ремиттирующей формой рассеянного склероза методом жидкостной хроматографии с масс-спектрометрической детекцией.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. В исследование включено 16 пациентов, страдающих различными подтипами рассеянного склероза. У пациентов были отобраны плазма крови и ликвор для проведения метаболомного анализа.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ. Выделено 24 метаболита, позволяющих достоверно отличать стадии рецидивирующе-ремиттирующего рассеянного склероза между собой. Объединенные в профили метаболиты отражают преимущественное вовлечение провоспалительного звена при обострении ремиттирующего рассеянного склероза, и ремиелинизационного – при ремиссии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Полученные профили метаболитов говорят о различиях в превалирующих патофизиологических процессах, а отдельные метаболиты могут использоваться как маркеры активности воспалительного процесса рассеянного склероза. 

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: рассеянный склероз, метаболомика, цереброспинальная жидкость, биомаркер, нейровоспаление, нейродегенерация.

Для цитирования / For citation: Маркин Д.С., Предтеченская Е.В., Рогачев А.Д., Гайслер Е.В., Александрова Ж.И. Сравнение метаболомного профиля ликвора и плазмы крови пациентов с ремиттирующим рассеянным склерозом. Коморбидная неврология. 2025; 2 (2): 28-38. https://doi.org/10.62505/3034-185x-2025-2-2-28-38 [Markin D.S., Predtechenskaia E.V., Rogachev A.D., Gaisler E.V., Aleksandrova Zh.I. Comparison of the Metabolomic Profile of Cerebrospinal Fluid and Blood Plasma of Patients With Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis. Comorbidity Neurology. 2025; 2 (2): 28-38. https://doi.org/10.62505/3034-185x-2025-2-2-28-38 (In Russ.).]

*Для корреспонденции: Предтеченская Елена Владимировна, доктор медицинских наук, профессор кафедры нейронаук, Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Новосибирск, Россия, e-mail: elena_pred@mail.ru

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ / REFERENCES

1.Socha E., Koba M., Kośliński P. Amino acid profiling as a method of discovering biomarkers for diagnosis of neurodegenerative diseases. Amino Acids. 2019 Mar; 51 (3): 367-371. https://doi.org/10.1007/s00726-019-02705-6

2.Adachi Y., Ono N., Imaizumi A. et al. Plasma amino acid profile in severely frail elderly patients in Japan. Int J Gerontol. 2018; 12: 290-293. https://doi.org/10.1016/j.ijge.2018.03.003

3.Corso G., Cristofano A., Sapere N. et al. Serum Amino Acid Profiles in Normal Subjects and in Patients with or at Risk of Alzheimer Dementia. Dement Geriatr Cogn Dis Extra. 2017 May 4; 7 (1): 143-159. https://doi.org/10.1159/000466688

4.Figura M., Kuśmierska K., Bucior E. et al. Serum amino acid profile in patients with Parkinson's disease. PLoS One. 2018 Jan 29;13 (1): e0191670. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0191670

5.Liu Z., Waters J., Rui B. Metabolomics as a promising tool for improving understanding of multiple sclerosis: A review of recent advances. Biomed J. 2022 Aug; 45 (4): 594-606. https://doi.org/10.1016/j.bj.2022.01.004

6. Singh J., Cerghet M., Poisson L.M. et al. Urinary and Plasma Metabolomics Identify the Distinct Metabolic Profile of Disease State in Chronic Mouse Model of Multiple Sclerosis. J Neuroimmune Pharmacol. 2019 Jun; 14 (2): 241-250. https://doi.org/10.1007/s11481-018-9815-4

7.Cicalini I., Rossi C., Pieragostino D., et al. Integrated Lipidomics and Metabolomics Analysis of Tears in Multiple Sclerosis: An Insight into Diagnostic Potential of Lacrimal Fluid. Int J Mol Sci. 2019 Mar 13; 20 (6): 1265. https://doi.org/10.3390/ijms20061265

8.Lozhkina N.G., Gushchina O.I., Basov N.V., et al. Ceramides As Potential New Predictors of the Severity of Acute Coronary Syndrome in Conjunction with SARS-CoV-2 Infection. Acta Naturae. 2024 Apr-Jun; 16 (2): 53-60. https://doi.org/10.32607/actanaturae.27400.

9.Jones L.L., McDonald D.A., Borum P.R. Acylcarnitines: role in brain. Prog Lipid Res. 2010 Jan; 49 (1): 61-75. https://doi.org/10.1016/j.plipres.2009.08.004

10.Židó M., Kačer D., Valeš K., et al. Metabolomics of Cerebrospinal Fluid in Multiple Sclerosis Compared With Healthy Controls: A Pilot Study. Front Neurol. 2022 May 26;13: 874121. https://doi.org/10.3389/fneur.2022.874121

11.Židó M., Kačer D., Valeš K., et al. Metabolomics of Cerebrospinal Fluid Amino and Fatty Acids in Early Stages of Multiple Sclerosis. Int J Mol Sci. 2023 Nov 13; 24 (22): 16271. https://doi.org/10.3390/ijms242216271

12.Kasakin M.F., Rogachev A.D., Predtechenskaya E.V., et al. Targeted metabolomics approach for identification of relapsing-remitting multiple sclerosis markers and evaluation of diagnostic models. Medchemcomm. 2019 Aug 12; 10 (10): 1803-1809. https://doi.org/10.1039/c9md00253g

13.Kasakin M.F., Rogachev A.D., Predtechenskaya E.V. et al. Changes in Amino Acid and Acylcarnitine Plasma Profiles for Distinguishing Patients with Multiple Sclerosis from Healthy Controls. Mult Scler Int. 2020 Jul 15: 9010937. https://doi.org/10.1155/2020/9010937

14.Romano A., Koczwara J.B., Gallelli C.A. et al. Fats for thoughts: An update on brain fatty acid metabolism. Int J Biochem Cell Biol. 2017 Mar; 84: 40-45. https://doi.org/10.1016/j.biocel.2016.12.015

15.Mansuy-Aubert V., Ravussin Y. Short chain fatty acids: the messengers from down below. Front Neurosci. 2023 Jul 6; 17: 1197759. https://doi.org/10.3389/fnins.2023.1197759

16.Yu H., Bai S., Hao Y., Guan Y. Fatty acids role in multiple sclerosis as «metabokines». J Neuroinflammation. 2022 Jun 17;19 (1): 157. https://doi.org/10.1186/s12974-022-02502-1

17.Gisevius B., Duscha A., Poschmann G., et al. Propionic acid promotes neurite recovery in damaged multiple sclerosis neurons. Brain Commun. 2024 Jun 3; 6 (3): fcae182.  https://doi.org/10.1093/braincomms/fcae182

18.Podbielska M., O'Keeffe J., Pokryszko-Dragan A. New Insights into Multiple Sclerosis Mechanisms: Lipids on the Track to Control Inflammation and Neurodegeneration. Int J Mol Sci. 2021 Jul 7; 22 (14): 7319. https://doi.org/10.3390/ijms22147319

19.Ladakis D.C., Pedrini E., Reyes-Mantilla M.I. et al. Metabolomics of Multiple Sclerosis Lesions Demonstrates Lipid Changes Linked to Alterations in Transcriptomics-Based Cellular Profiles. Neurol Neuroimmunol Neuroinflamm. 2024 May; 11 (3): e200219.  https://doi.org/10.1212/NXI.0000000000200219

20.Martin E., Aigrot M.S., Lamari F., Bachelin C., Lubetzki C., Nait Oumesmar B., Zalc B., Stankoff B. Teriflunomide Promotes Oligodendroglial 8,9-Unsaturated Sterol Accumulation and CNS Remyelination. Neurol Neuroimmunol Neuroinflamm. 2021 Oct 12; 8 (6): e1091. https://doi.org/10.1212/NXI.0000000000001091.

21.Stoessel D., Stellmann J.P., Willing A., et al. Metabolomic Profiles for Primary Progressive Multiple Sclerosis Stratification and Disease Course Monitoring. Front Hum Neurosci. 2018 Jun 4; 12: 226. https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00226

22.Lorefice L., Murgia F., Fenu G, et al. Assessing the Metabolomic Profile of Multiple Sclerosis Patients Treated with Interferon Beta 1a by 1H-NMR Spectroscopy. Neurotherapeutics. 2019 Jul; 16 (3): 797-807. https://doi.org/10.1007/s13311-019-00721-8

23.Cocco E., Murgia F., Lorefice L. et al. (1)H-NMR analysis provides a metabolomic profile of patients with multiple sclerosis. Neurol Neuroimmunol Neuroinflamm. 2015 Dec 24; 3(1): e185. https://doi.org/10.1212/NXI.0000000000000185

24.Nourbakhsh B., Bhargava P., Tremlett H., et al. Altered tryptophan metabolism is associated with pediatric multiple sclerosis risk and course. Ann Clin Transl Neurol. 2018 Sep 27; 5 (10): 1211-1221. https://doi.org/10.1002/acn3.637

25.Herman S., Åkerfeldt T., Spjuth O. et al. Biochemical Differences in Cerebrospinal Fluid between Secondary Progressive and Relapsing⁻Remitting Multiple Sclerosis. Cells. 2019 Jan 24; 8 (2): 84. https://doi.org/10.3390/cells8020084

26.Lim C.K., Bilgin A., Lovejoy D.B., et al. Kynurenine pathway metabolomics predicts and provides mechanistic insight into multiple sclerosis progression. Sci Rep. 2017 Feb 3; 7: 41473.  https://doi.org/10.1038/srep41473

27.Fitzgerald K.C., Smith M.D., Kim S., et al. Multi-omic evaluation of metabolic alterations in multiple sclerosis identifies shifts in aromatic amino acid metabolism. Cell Rep Med. 2021 Oct 19; 2 (10): 100424. https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2021.100424

28.Ge A., Sun Y., Kiker T. et al. A metabolome-wide Mendelian randomization study prioritizes potential causal circulating metabolites for multiple sclerosis. J Neuroimmunol. 2023 Jun 15; 379: 578105. https://doi.org/10.1016/j.jneuroim.2023.578105

29.Ostojic S.M. Creatine and multiple sclerosis. Nutr Neurosci. 2022 May; 25 (5): 912-919.  https://doi.org/10.1080/1028415X.2020.1819108

30.Sylvestre D.A., Slupsky C.M., Aviv R.I. et al. Untargeted metabolomic analysis of plasma from relapsing-remitting multiple sclerosis patients reveals changes in metabolites associated with structural changes in brain. Brain Res. 2020 Apr 1; 1732: 146589. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2019.146589

31.Noga M.J., Dane A., Shi S., et al. Metabolomics of cerebrospinal fluid reveals changes in the central nervous system metabolism in a rat model of multiple sclerosis. Metabolomics. 2012 Apr; 8 (2): 253-263. https://doi.org/10.1007/s11306-011-0306-3

32.Березов Т.Т., Маклецова М.Г., Федорова Т.Н. Полиамины: их роль в норме и при патологии центральной нервной системы. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2012; 6 (2): 38-42. https://doi.org/10.17816/psaic271 [Berezov T.T., Makletsova M.G., Fedorova T.N. Polyamines: their role in normal condition and in disorders of the central neural systems. Annals of Clinical and Experimental Neurology. 2012; 6 (2): 38-42. https://doi.org/10.17816/psaic271 (In Russ.)].

33.Stevanovic I., Ninkovic M., Stojanovic I. et al. Beneficial effect of agmatine in the acute phase of experimental autoimmune encephalomyelitis in iNOS-/- knockout mice. Chem Biol Interact. 2013 Nov 25; 206 (2): 309-18. https://doi.org/10.1016/j.cbi.2013.09.006

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Маркин Денис Сергеевич, студент, Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Новосибирск, Россия. E-mail: deeesik@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0009-0006-6845-1686

Предтеченская Елена Владимировна, доктор медицинских наук, профессор кафедры нейронаук, Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Новосибирск, Россия. E-mail: elena_pred@mail.ru. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3750-0634

Рогачев Артем Дмитриевич, кандидат химических наук, старший научный сотрудник, Новосибирский институт органической химии им. Ворожцова СО РАН, Новосибирский национальный исследовательский государственный университет. E-mail: artrogachev@yandex.ru.ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3338-8529

Гайслер Евгений Владимирович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Новосибирский национальный исследовательский государственный университет. E-mail: evgeniy.gaysler@mail.ru. ORCID: https://orcid.org/0009-0005-4142-0129

Александрова Жанель Иржановна, врач-невролог, Городская клиническая больница скорой медицинской помощи №2, Новосибирск, Россия. E-mail: zhanel11.06@mail.ru

Вклад авторов. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства, согласно международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией). Наибольший вклад распределен следующим образом: Предтеченская Е. В. , Рогачев А. Д. – научное обоснование; Предтеченская Е. В. , Рогачев А. Д. , Гайслер Е. В. - методология; Рогачев А. Д. , Гайслер Е. В. - программное обеспечение,  анализ  данных; Предтеченская Е. В. , Гайслер Е. В. , Александрова Ж. И.- верификация данных; Маркин Д. С. , Рогачев А. Д. , Александрова Ж. И. – проведение исследования; Маркин Д. С. , Предтеченская Е. В. , Александрова Ж. И. - обеспечение материалов для исследования, написание черновика рукописи;Предтеченская Е. В. , Гайслер Е. В. – курация данных; Маркин Д. С. , Предтеченская Е. В. , Рогачев А. Д. – проверка и редактирование рукописи; Маркин Д. С. , Рогачев А. Д. , Гайслер Е. В. - визуализация;  Предтеченская Е. В. - руководство проектом, финансирование проекта; Предтеченская Е. В. , Александрова Ж. И. – курирование проекта

Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Этическое одобрение. Исследование одобрено локальным этическим комитетом ГБУЗ "Городская клиническая больница скорой медицинской помощи № 2" г. Новосибирска (Новосибирск , Россия ).

Информированное согласие на публикацию. Все пациенты, а при невозможности ознакомления и подписания — ответственные за пациентов лица (родственники, социальные работники и др.) от лица пациентов, проходивших обследование и принимавших участие в данном исследовании, подписывали информированное согласие.

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

©2025. Коморбидная неврология