Ревматические заболевания (РЗ) являются важной медико-социальной проблемой, что связано с их распространенностью, влиянием на качество жизни и высокими экономическими затратами на лечение. Системная красная волчанка (СКВ) — одно из распространенных РЗ, поражающее в основном женщин молодого возраста (15–45 лет), что сказывается не только на качестве их жизни, но и косвенно на демографической ситуации. Мировая распространенность СКВ варьирует от 3 до 517 случаев на 100 тыс. человек, а в последние десятилетия наблюдается рост заболеваемости [1]. Другим распространенным РЗ является ревматоидный артрит (РА): примерно 200 случаев на 100 тыс. населения, причем заболеваемость неуклонно растет и по прогнозам может увеличиться почти в два раза к 2050 г. [2]. Анкилозирующий спондилит (АС) или болезнь Бехтерева диагностируют у 9–30 человек на 100 тыс. населения [3]. В отличие от большинства РЗ, АС чаще поражает мужчин, чем женщин (~2–3:1), и чаще мужчин трудоспособного возраста, так как 92% пациентов испытывают первые симптомы заболевания до 45 лет [4]. Псориатическому артриту (ПсА) посвящено намного меньше исследований по сравнению с другими РЗ, хотя это заболевание достаточно распространено (более 100 случаев на 100 тыс. населения) и негативно влияет на качество жизни пациентов [5]. Лечение РЗ с каждым годом все больше увеличивает финансовую нагрузку на систему здравоохранения [6]. Высокая распространенность и социальная значимость РЗ диктуют необходимость поиска новых биомаркеров для ранней диагностики и своевременного лечения. Кроме того, сравнение биомаркеров среди РЗ может выявить характерные патофизиологические механизмы каждого РЗ и потенциальные маркеры для дифференциальной диагностики.

Патогенез РЗ связан с активацией воспалительных путей как врожденного, так и приобретенного иммунитета. Молекулярные паттерны, ассоциированные с повреждениями (damage-associated molecular patterns, DAMP), или алармины, вносят большой вклад в формирование воспалительных реакций [7]. Алармины ядерного происхождения играют большую роль в патогенезе РЗ [8–10]. Один из белков ядерного происхождения, который может быть связан с патогенезом РЗ, — белок B1 группы высокой подвижности (англ. high-mobility group protein B1, HMGB1). HMGB1 состоит из бокса A, который считается противовоспалительным, бокса B, проявляющего провоспалительные функции, и кислого хвоста, ограничивающего активность этого белка внутри ядра [11]. HMGB1 действует как хемоаттрактант, привлекая иммунные клетки в очаг поражения. В комплексе с ДНК он действует синергично, запуская мощный провоспалительный ответ, имеющий ключевое значение для аутоиммунитета, в том числе при РЗ [12]. Несмотря на то что изменение концентраций этого белка при СКВ и РА изучено достаточно хорошо [12, 13], для АС и ПсА в литературе присутствует довольно мало сведений. Кроме того, в мировой литературе наблюдается недостаточное количество исследований ассоциации уровня этого белка с клиническими проявлениями заболеваний и сравнения этих показателей между различными РЗ.

В патогенезе РЗ участвует не только врожденный, но и адаптивный иммунитет. Аутоантитела, в особенности антинуклеарные антитела, считаются биомаркерами СКВ. У пациентов с РА часто обнаруживаются антитела к циклическому цитруллинированному полипептиду (АЦЦП) и ревматоидный фактор (РФ). Некоторые из таких аутоантител входят в критерии для постановки диагноза [14, 15]. Известно, что на HMGB1 также вырабатываются антитела, которые могут участвовать в патогенетических процессах при РЗ [16, 17]. Однако исследований анти- HMGB1-антител при РЗ крайне мало, несмотря на то что такие антитела представляют большой интерес, так как HMGB1 активно участвует в воспалительном ответе и развитии аутоиммунных реакций.

Цель данной работы — провести анализ концентраций HMGB1 и анти-HMGB1 антител в крови пациентов с СКВ, РА, ПсА, АС и здоровых доноров, а также связи уровня этих маркеров с клиническими характеристиками заболеваний.

ПАЦИЕНТЫ И МЕТОДЫ

Пациенты и здоровые доноры

Исследование проводили в период с июля 2023 по июль 2025 г. на базе двух организаций: Институт химической биологии и фундаментальной медицины (ИХБФМ) СО РАН, Новосибирск; НИИ фундаментальной и клинической иммунологии (НИИФКИ) СО РАН, Новосибирск, Россия.

В исследование были включены: 60 пациентов с диагнозом РА, установленным в соответствии с критериями Американского колледжа ревматологов/Европейской антиревматической лиги (ACR/EULAR) 2010 г.; 60 пациентов с диагнозом АС (а также с диагнозом аксиальный спондилоартрит), установленным в соответствии с Нью- Йоркскими критериями и критериями Международного общества по оценке спондилоартрита (ASAS); 30 пациентов с диагнозом ПсА, установленным в соответствии с критериями CASPAR (критерии классификации псориатического артрита); 24 пациента с диагнозом СКВ, установленным в соответствии с диагностическими критериями Европейской антиревматической лиги (EULAR) и Американской коллегии ревматологов (ACR) 2019 г.; 60 здоровых лиц без активной соматической патологии. Постановку диагноза и сбор анамнеза проводили квалифицированными врачами ревматологами на базе НИИФКИ, там же проводили сбор крови пациентов. Сбор крови здоровых доноров проводили на базе ИХБФМ СО РАН. Клиническое состояние пациентов с РА оценивали по индексу DAS28, АС — по индексам ASDAS-CRP/ASDAS-ESR и BASDAI, ПсА — по индексу DAPSA, СКВ — по индексу SELENA-SLEDAI.

Для участия в исследовании пациенты должны были соответствовать следующим критериям включения: наличие подписанного добровольного информированного согласия; возраст от 18 лет; установленный диагноз РА, ПсА, СКВ или АС. Критерии исключения: наличие других аутоиммунных заболеваний; онкологические заболевания в анамнезе; тяжелые поражения печени и почек; острые воспалительные заболевания за две недели до взятия образцов крови; перенесенные хирургические операции в течение последних двух месяцев; ВИЧ-инфекция и беременность. Здоровые доноры должны были подписать информированное согласие, быть старше 18 лет, а также не подходить ни под один из критериев исключения.

Кровь собирали в вакуумные пробирки с К3ЭДТА (VACUETTE, Greiner Bio-One GmbH, Австрия). Плазму крови получали путем центрифугирования в течение 30 мин при 2000 — g при 4 °C, аликвотировали и хранили при –20 °C до проведения анализа.

Определение концентрации HMGB1 и анти-HMGB1-антител

Концентрацию HMGB1 определяли методом иммуноферментного анализа (ИФА) с использованием набора Human HMGB1 ELISA Kit (Кат. №: E-EL-H1554, Elabscience, США). Чувствительность данного набора составила 18,75 пг/мл, диапазон измерений — 31,25– 2000 пг/мл. Плазму крови для анализа предварительно разводили в 10 раз. Концентрацию анти-HMGB1-антител определяли с помощью набора ELISA Kit for anti-HMGB1 antibody (Кат. №: AEA399Hu, Cloud-Clone Corp., Китай). Чувствительность данного набора составила 1,17 нг/мл, диапазон измерений — 3,12–200 нг/мл. Участников с концентрацией ниже порога чувствительности считали не имеющими анти-HMGB1-антител. Плазму крови для анализа анти-HMGB1-антител предварительно разводили в 100 раз. Оптическую плотность измеряли на приборе Multiskan™ FC Microplate Photometer (Thermo Fisher Scientific Inc., США) при длине волны 450 нм согласно инструкциям производителей наборов.

Статистический анализ

Статистический анализ и визуализацию полученных данных проводили в OriginPro 2021, а также в среде для обработки кода Google Colab с использованием библиотек NumPy 2.3.3, SciPy 1.16.2 и Matplotlib 3.10.6 на языке программирования Python 3.13.0. Определение типа распределения данных в отдельных выборках оценивали с помощью теста Шапиро–Уилка. Поскольку данные в основном не соответствовали нормальному закону распределения, результаты представлены в виде медианы (Q₁–Q₃). Сравнение значений между выборками с учетом ковариат (возраста и длительности заболевания) проводили с помощью рангового ANCOVA с последующим апостериорным тестом Данна. Категориальные переменные (частота встречаемости признака) оценивали с помощью критерия хи-квадрат. Разницу в частоте встречаемости признака оценивали с помощью расчета отношения шансов (odds ratio, OR). Корреляции оценивали с помощью критерия Спирмена. Для оценки связи между зависимой переменной (DAS28) и предикторами использовали множественную линейную регрессию. Перед проведением множественной регрессии все данные нормированы путем логарифмирования (log10).

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Характеристика выборки

Всего в исследовании принимало участие 234 человека: 60 пациентов с РА, 60 — с АС, 30 — с ПсА, 24 — с СКВ и 60 здоровых лиц. Клинико-анамнестические данные участников представлены в табл. 1. Большинство пациентов с РА имели умеренную активность заболевания по индексу DAS28. Среди пациентов с РА 80% были положительными по РФ. АЦЦП обнаружили у 82% пациентов с РА. Пациенты с АС в основном имели низкую активность заболевания по индексам ASDAS-CRP/ASDAS-ESR и умеренную активность по индексу BASDAI. Среди пациентов с АС 76% несли аллель 27 локуса В гена человеческого лейкоцитарного антигена (HLA-B27). Большинство пациентов с ПсА имели умеренную активность заболевания по индексам DAS28 и DAPSA. Среди пациентов с СКВ более половины имели низкую активность заболевания. Участники отличались по соотношению мужчин и женщин, а у пациентв с РА проявлялась тенденция к большему возрасту, чем в других группах, что связано с половозрастными особенностями заболеваний. Кроме того, пациенты с АС имели большую длительность заболевания, чем пациенты с СКВ (табл. 1).

Все пациенты проходили терапию. В частности, 56% пациентов с РА, 90% с АС и 50% с ПсА принимали генно- инженерные биологические препараты (ГИБП). Пациенты с СКВ не принимали ГИБП. Среди других препаратов 43% пациентов с РА, 32% с АС, 40% с ПсА и 8% с СКВ пациентов принимали метотрексат. При СКВ наиболее распространенным препаратом был гидроксихлорохин (71%).

Концентрации HMGB1 и анти-HMGB1-антител

Для учета тенденции к большему возрасту пациентов с РА и значимых различий в длительности заболеваний, анализ концентрации HMGB1 и анти-HMGB1 антител проведен методом ранговой ANCOVA с апостериорным тестом Данна с учетом двух ковариат: возраст и длительность заболевания. Для здоровых лиц учитывали только ковариату возраста. Анализ показал, что после поправки на возраст и длительность заболевания концентрация HMGB1 в плазме пациентов с СКВ (Me [Q₁–Q₃]: 22,6 [12,8–33,5] нг/мл), РА (14,9 [9–23]) и АС (12,5 [7,6–18,9]) оказалась достоверно выше, чем у здоровых лиц (8,6 [5,7–12,2]) (рис. 1А). Уровень HMGB1 при ПсА (11,6 [5,9–20,1]) значимо не отличался от уровня у здоровых доноров. Концентрация HMGB1 при СКВ оказалась выше, чем у пациентов с АС и ПсА. Стоит отметить, что возраст и длительность заболевания значимо не влияли на показатели в модели ANCOVA. Таким образом, наиболее высокий уровень HMGB1 обнаружен у пациентов с СКВ.

Уровни HMGB1 в подгруппах пациентов в зависимости от клинических особенностей практически не различались. В частности, концентрации HMGB1 у РФ-положительных РА-пациентов (17,5 [9–25,2]) и РФ-отрицательных (13,6 [6,1–23,4]) значимо не различались (p = 0,33). У АЦЦП- положительных (17,5 [9–25,4]) и АЦЦП-отрицательных РА-пациентов (9,7 [6,9–22,1]) уровень HMGB1 также не отличался (p = 0,26). При АС выявлен статистически незначимый тренд на увеличение уровня HMGB1 у HLA-B27-положительных пациентов (12,8 [9,6–18,9]) по сравнению с HLA-B27-негативными (9 [6,2–13,7]) (p = 0,07).

Анализ концентрации анти-HMGB1-антител с поправкой на возраст и длительность заболевания показал значимое увеличение уровня антител при СКВ (Me [Q₁–Q₃]: 1121 [691–2859] нг/мл), РА (737 [104–1219]) и АС (543 [55–1546]) по сравнению со здоровыми лицами (167 [0–602]) (рис. 1Б). Уровень антител при ПсА (550 [0–1158]) не отличался от такового в контрольной группе. Наибольший медианный уровень анти-HMGB1-антител обнаружен у пациентов с СКВ, однако значимых различий при четырех заболеваниях не выявлено. Возраст и длительность заболевания не оказались значимыми ковариатами в модели ANCOVA.

Уровень анти-HMGB1-антител варьировал среди участников. Исходя из чувствительности набора (1,17 нг/мл), участников разделили на анти-HMGB1-негативных (ниже порога) и анти-HMGB1-положительных (выше порога) (рис. 2).

Относительная частота анти-HMGB1-положительных участников оказалась самой низкой у здоровых лиц и увеличивалась среди пациентов с РЗ в следующем порядке: СКВ, РА, АС и ПсА. Анти-HMGB1-антитела выявлялись при СКВ в 40,2 раза чаще (95%CI: 2,3–692, p = 0,0003), чем у здоровых лиц. При РА и АС такие антитела также выявлялись в 2,7 (1,23–5,9, p = 0,02) и 2,45 (1,13–5,33, p = 0,04) раз чаще, соответственно, чем в контрольной группе. Анти-HMGB1-антитела обнаруживали у пациентов с СКВ в 15,3 (0,87–267, p = 0,04) раз чаще, чем при РА, в 16,6 (0,96–291, p = 0,03) раз чаще, чем при АС, и в 25,1 (1,38–455, p = 0,008) раз чаще, чем при ПсА. Эти данные указывают на большую частоту встречаемости анти- HMGB1-антител при СКВ, чем при других ревматических заболеваниях.

При анализе в клинических подгруппах не выявлены значимые различия. В частности, уровни анти-HMGB1- антител у РФ-положительных РА пациентов (784 [23–1219]) и у с РФ-отрицательных (717 [502–1051]) не различались (p = 0,69). Концентрации анти-HMGB1 антител у АЦЦП- положительных (679 [32–1117]) и АЦЦП-отрицательных РА пациентов (1117 [542–1431]) также не различались (p = 0,12). При АС уровни анти-HMGB1-антител у HLA-B27- положительных (584 [32–1388]) и HLA-B27-отрицательных (369 [13–1383]) пациентов также не различались (p = 0,62).

Корреляции

В результате корреляционного анализа выявлена прямая корреляция уровня HMGB1 с СРБ и СОЭ при РА, АС и ПсА (рис. 3). Антитела к HMGB1 положительно коррелировали только с СРБ у пациентов с РА и с СОЭ у пациентов с АС. Неожиданно оказалось, что у пациентов с СКВ ни HMGB1, ни анти-HMGB1 не коррелировали с СОЭ и СРБ (рис. 3А), что, возможно, связано с малым размером выборки. Эти данные подчеркивают провоспалительную роль HMGB1 при РА, АС и ПсА. Анализ корреляции HMGB1 с индексом DAS28 у пациентов с РА показал выраженную положительную ассоциацию (Rs = 0,56, p = 8,4e-6) (рис. 3Б). У пациентов с ПсА уровень HMGB1 положительно коррелировал с индексом DAPSA (Rs = 0,38, p = 0,04), но не с индексом DAS28 (рис. 3В). Уровень антител к HMGB1 положительно коррелировал как с индексом DAS28 (Rs = 0,52, p = 0,005), так и с индексом DAPSA (Rs = 0,52, p = 0,005) при ПсА. У пациентов с АС и СКВ не было установлено статистически значимых корреляций с исследуемыми маркерами и клиническими индексами (рис. 3).

Регрессионный анализ

Для оценки связи между концентрацией HMGB1, анти- HMGB1-антител, как независимых предикторов, с клиническими индексами (DAS28 — для РА; ASDAS-CRP, ASDAS-ESR, BASDAI — для АС; DAS28, DAPSA — для ПсА и SELENA-SLEDAI — для СКВ), как зависимыми переменными, проведен множественный регрессионный анализ. Из семи построенных регрессионных моделей только модель для РА оказалась значимой (табл. 2). Данная модель объясняет 31,1% вариации логарифмированного показателя DAS28. Показано, что увеличение концентрации HMGB1 на 1% связано с увеличением DAS28 на 0,49% (p < 0,001). Для анти-HMGB1-антител статистически значимая ассоциация не установлена (p = 0,145) (табл. 2).

Поскольку СОЭ является одним из показателей для расчета индекса DAS28, была также построена регрессионная модель, в которой в качестве предикторов DAS28 использовали СОЭ и СРБ. Модель оказалась значимой (R²_корр. = 0,351; F = 15,31; p < 0,001). Как ожидалось, СОЭ, в отличие от СРБ, оказался значимым предиктором DAS28. Показано, что при увеличении СОЭ на 1% в логарифмической шкале, DAS28 увеличивался на 0,265%. Таким образом, HMGB1, наряду с СОЭ оказался предиктором DAS28.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

В предыдущих исследованиях показано увеличение концентрации HMGB1 в крови при РА [18], АС [19], ПсА [20] и СКВ [21, 22] по сравнению со здоровыми лицами. Результаты данного исследования об увеличении уровня HMGB1 при СКВ, РА и АС (рис. 1А) согласуются с литературными [18–20]. Однако в данной работе выявлен только тренд на увеличение в 1,39 раза HMGB1 при ПсА, что может быть связано с малым размером выборки и эффектом от лечения. Поэтому необходимы дальнейшие исследования уровня HMGB1 и его роли при ПсА.

Предыдущие исследования были сфокусированы на анализе уровня HMGB1 при определенном РЗ [18–21]. В данной работе проведен сравнительный анализ при четырех РЗ. В результате наибольший уровень HMGB1 выявлен при СКВ (рис. 1А). Эти данные могут отражать наиболее выраженное провоспалительное состояние при СКВ по сравнению с другими РЗ, поскольку HMGB1 является воспалительным медиатором [12]. Тем не менее, учитывая выявленное повышение уровня HMGB1 и ассоциацию с DAS28 (рис. 1А, рис. 3Б, табл. 2), можно предположить, что HMGB1 тоже вовлечен в патогенез РА. Поэтому существующие терапевтические стратегии против HMGB1, включая моноклональные антитела [12], могут оказаться эффективными для лечения пациентов с СКВ и РА, однако необходимы исследования эффектов подавления HMGB1 при данных патологиях.

Выявленная ассоциация уровня HMGB1 с DAS28 при РА по результатам регрессионного (табл. 2) и корреляционного (рис. 3Б) анализов оказалась интригующей. Показано, что увеличение концентрации HMGB1 на 1% связано с 0,49% увеличением DAS28 (табл. 2). При этом в регрессионной модели с использованием СОЭ как предиктора DAS28 выявлено, что увеличение СОЭ на 1% ассоциировано с 0,265% увеличением DAS28. Таким образом, уровень HMGB1 оказался сопоставимым предиктором DAS28 при РА, как и СОЭ, который используется для расчета этого индекса. Поэтому HMGB1 может быть рассмотрен как потенциальный маркер для оценки активности РА. Однако HMGB1 является неспецифическим маркером воспаления, что снижает его диагностическую и предикторную ценность в контексте РА.

Обнаруженная положительная корреляция HMGB1 с СОЭ и СРБ при РА, АС и ПсА (рис. 3) подчеркивает провоспалительную роль этого белка при перечисленных заболеваниях. Эти данные согласуются с литературными. Например, была показана корреляция HMGB1 с СОЭ и СРБ при АС [19]. В нашей работе такой ассоциации не выявлено при СКВ, хотя она была показана ранее [22]. Данный результат может быть связан с малым размером выборки или эффектами противовоспалительной терапии при СКВ.

Появление HMGB1 в кровотоке может быть связано как с активной секрецией, так и с гибелью клеток [11]. При различных вариантах гибели клеток HMGB1 может выделяться с другими ядерными компонентами, включая ДНК [11]. Существуют данные о повышении циркулирующей внеклеточной ДНК при СКВ [9, 23], РА [24] и АС [25, 26]. Они согласуются с полученными в нашем исследовании результатами о повышении HMGB1 при СКВ, РА и АС (рис. 1А), поскольку циркулирующая внеклеточная ДНК может совыделяться в комплексе с HMGB1. Дальнейшие исследования могут быть направлены на изучение механизмов выделения HMGB1 при РЗ.

Повышенный уровень HMGB1 может быть связан с образованием антител к HMGB1 [16]. В данном исследовании повышенный уровень анти-HMGB1-антител выявлен при СКВ, РА и АС (рис. 1Б). Такие антитела чаще всего встречались у пациентов с СКВ (рис. 2), при которой также выявлен наиболее высокий уровень HMGB1 (рис. 1А). Интересно, что при ПсА уровень антител не отличался от контроля, что согласуется с низким уровнем HMGB1 у этих пациентов. Однако у таких пациентов неожиданно выявлена положительная корреляция анти- HMGB1-антител с DAS28 и DAPSA (рис. 3В), что требует дальнейшего изучения. Результат о повышении анти- HMGB1 антител при СКВ согласуется с литературными данными [16]. Однако информация о подобных антителах при РА, АС и ПсА в литературе отсутствует, поэтому данное исследование заполняет этот пробел.

К ограничениям данной работы стоит отнести относительно малый размер выборки, тренд на более высокий возраст РА пациентов, различия в длительности заболевания и несбалансированность выборки по половому соотношению, что обусловлено особенностями анализируемых РЗ. Однако в работе применяли поправку на возраст и длительность заболевания. В дальнейших исследованиях нужно выяснить влияние пола на изучаемые показатели.

ВЫВОДЫ

В данном исследовании выявлено увеличение концентрации HMGB1 в плазме при СКВ, РА и АС, в то время как при ПсА наблюдался только тренд на увеличение по сравнению со здоровыми донорами. Среди четырех ревматических заболеваний наибольшее увеличение HMGB1 выявлено у пациентов с СКВ. Уровень анти-HMGB1 антител также значительно повышался у пациентов с СКВ и в меньшей степени при РА и АС. Однако выраженных ассоциаций с клиническими параметрами СКВ не выявлено. Напротив, при РА уровень данных маркеров ассоциировался с клиническими данными пациентов, что было подтверждено как результатами корреляционного анализа, так и с помощью регрессионной модели. Эти данные указывают на то, что HMGB1 может быть вовлечен в сложные патогенетические механизмы преимущественно при РА и что подтверждает актуальность этой молекулы в качестве терапевтической цели. Анти-HMGB1-антитела ассоциировались с клиническими индексами у пациентов с ПсА, что обусловливает необходимость дальнейшего изучения вклада данных антител в патогенез ПсА.