Парадигма раннего гонартроза: обзор современных возможностей диагностики и лечения (Часть 1)


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Распространенность хронических заболеваний суставов, среди которых превалирует остеоартрит (ОА), продолжает стремительно расти во всем мире. До сих пор большинство больных начинают адекватно лечиться только на стадии органной недостаточности сустава, когда значительно замедлить прогрессирование патологического процесса уже невозможно. Назревшая необходимость смены парадигмы подхода к диагностике и лечению больных гонартрозом (ГА), именно на ранней стадии, побудила к подготовке данного обзора. Его первая часть посвящена обсуждению ограничений традиционного обследования и анализу возможностей современных аспектов диагностики, в частности клиническим особенностям раннего ГА, его морфологической характеристике на основании магнитно-резонансных томографических и артроскопических критериев, а также перспективам использования биохимических и генетических маркеров.

Об авторах

Н Н Корнилов

ФГБУ «Российский научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии им. Р.Р. Вредена»

Санкт-Петербург, Россия

А А Денисов

ФГБУ «Российский научно-исследовательский институт травматологии и ортопедии им. Р.Р. Вредена»

Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Madry H, Kon E, Condello V. Early osteoarthritis of the knee. Knee Surgery, Sports Traumatology, Arthroscopy. 2016;24(6):1753-1762. https://doi.org/10.1007/s00167-016-4068-3
  2. Glyn-Jones S, Palmer AJ, Agricola R. Osteoarthritis. Lancet. 2015; 386(9991):376-387. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(14)60802-3
  3. Gelber AC. Osteoarthritis research: current state of the evidence. Curr Opin Rheumatol. 2015;27(3):273-275. https://doi.org/10.1097/bor.0000000000000176
  4. Luyten FP, Denti M, Filardo G, Kon E, Engebretsen L. Definition and classification of early osteoarthritis of the knee. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2012;20(3):401-406. https://doi.org/10.1007/s00167-011-1743-2
  5. Angele P, Madry H, Kon E. Early OA: point of no return or a chance for regenerative approaches. In: Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. Vol 24. Germany2016:1741-1742. https://doi.org/10.1007/s00167-016-4156-4
  6. Martel-Pelletier J, Roubille C, Abram F. First-line analysis of the effects of treatment on progression of structural changes in knee osteoarthritis over 24 months: data from the osteoarthritis initiative progression cohort. Ann Rheum Dis. 2015;74(3):547-556. https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2013-203906
  7. Altman RD. Criteria for the classification of osteoarthritis of the knee and hip. Scand J Rheumatol Suppl. 1987;65:31-39. https://doi.org/10.3109/03009748709102175
  8. Brandt KD, Fife RS, Braunstein EM, Katz B. Radiographic grading of the severity of knee osteoarthritis: relation of the Kellgren and Lawrence grade to a grade based on joint space narrowing, and correlation with arthroscopic evidence of articular cartilage degeneration. Arthritis Rheum. 1991;34(11):1381-1386. https://doi.org/10.1002/art.1780341106
  9. Felson DT, Niu J, Guermazi A, Sack B, Aliabadi P. Defining radiographic incidence and progression of knee osteoarthritis: suggested modifications of the Kellgren and Lawrence scale. Ann Rheum Dis. 2011;70(11):1884-1886. https://doi.org/10.1136/ard.2011.155119
  10. Chan WP, Huang GS, Hsu SM, Chang YC, Ho WP. Radiographic joint space narrowing in osteoarthritis of the knee: relationship to meniscal tears and duration of pain. Skeletal Radiol. 2008;37(10): 917-922. https://doi.org/10.1007/s00256-008-0530-8
  11. Muraki S, Akune T, En-Yo Y. Joint space narrowing, body mass index, and knee pain: the ROAD study (OAC1839R1). Osteoarthritis Cartilage. 2015;23(6):874-881. https://doi.org/10.1016/j.joca.2015.01.011
  12. Oka H, Muraki S, Akune T. Fully automatic quantification of knee osteoarthritis severity on plain radiographs. Osteoarthritis Cartilage. 2008;16(11):1300-1306. https://doi.org/10.1016/j.joca.2008.03.011
  13. Altman RD. The classification of osteoarthritis. J Rheumatol Suppl. 1995;43:42-43.
  14. Thorstensson CA, Andersson ML, Jonsson H, Saxne T, Petersson IF. Natural course of knee osteoarthritis in middle-aged subjects with knee pain: 12-year follow-up using clinical and radiographic criteria. Ann Rheum Dis. 2009;68(12):1890-1893. https://doi.org/10.1136/ard.2008.095158
  15. Hensor EMA, Dube B, Kingsbury SR, Tennant A, Conaghan PG. Toward a Clinical Definition of Early Osteoarthritis: Onset of Patient-Reported Knee Pain Begins on Stairs. Data From the Osteoarthritis Initiative. Arthritis Care Res (Hoboken). 2015;67(1):40-47. https://doi.org/10.1002/acr.22418
  16. Bijlsma JW, Berenbaum F, Lafeber FP. Osteoarthritis: an update with relevance for clinical practice. Lancet. 2011;377(9783):2115-2126. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(11)60243-2
  17. Felson DT, Hodgson R. Identifying and Treating Pre-Clinical and Early Osteoarthritis. Rheum Dis Clin North Am. 2014;40(4):699-710. https://doi.org/10.1016/j.rdc.2014.07.012
  18. Jones LD, Bottomley N, Harris K, Jackson W, Price AJ, Beard DJ. The clinical symptom profile of early radiographic knee arthritis: a pain and function comparison with advanced disease. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. 2016;24(1):161-168. https://doi.org/10.1007/s00167-014-3356-z
  19. Baert IA, Jonkers I, Staes F, Luyten FP, Truijen S, Verschueren SM. Gait characteristics and lower limb muscle strength in women with early and established knee osteoarthritis. Clin Biomech (Bristol, Avon). 2013;28(1):40-47. https://doi.org/10.1016/j.clinbiomech.2012.10.007
  20. Dimitroulas T, Duarte RV, Behura A, Kitas GD, Raphael JH. Neuropathic pain in osteoarthritis: a review of pathophysiological mechanisms and implications for treatment. Semin Arthritis Rheum. 2014;44(2):145-154. https://doi.org/10.1016/j.semarthrit.2014.05.011
  21. Hunter DJ, Lo GH, Gale D, Grainger AJ, Guermazi A, Conaghan PG. The reliability of a new scoring system for knee osteoarthritis MRI and the validity of bone marrow lesion assessment: BLOKS (Boston Leeds Osteoarthritis Knee Score). Ann Rheum Dis. 2008;67(2):206-211. https://doi.org/10.1136/ard.2006.066183
  22. Peterfy CG, Guermazi A, Zaim S. Whole-Organ Magnetic Resonance Imaging Score (WORMS) of the knee in osteoarthritis. Osteoarthritis Cartilage. 2004;12(3):177-190. https://doi.org/10.1016/j.joca.2003.11.003
  23. Felson DT, Lynch J, Guermazi A. Comparison of BLOKS and WORMS scoring systems part II. Longitudinal assessment of knee MRIs for osteoarthritis and suggested approach based on their performance: data from the Osteoarthritis Initiative. Osteoarthritis Cartilage. 2010;18(11):1402-1407. https://doi.org/10.1016/j.joca.2010.06.016
  24. Lynch JA, University of California at San Francisco SF, CA, USA, Roemer FW. Comparison of BLOKS and WORMS scoring systems part I. Cross sectional comparison of methods to assess cartilage morphology, meniscal damage and bone marrow lesions on knee MRI: data from the osteoarthritis initiative. Osteoarthritis and Cartilage. 2010;18(11):1393-1401. https://doi.org/10.1016/j.joca.2010.08.017
  25. Макарова М.В., Вальков М.Ю., Валькова Л.Е., Ревчук А.С., Агапитов А.В., Черных И.А., Парфенова А.Р., Гржибовский А.М. Предикторы перехода рентгенологической нулевой стадии остеоартрита коленных суставов в первую стадию (на основании балльной комплексной системы оценки коленного сустава worms). Травматология и ортопедия России. 2017;23(1):33-44. https://doi.org/10.21823/2311-2905-2017-23-1-33-44
  26. Nissi MJ, Rieppo J, Toyras J, et al. Estimation of mechanical properties of articular cartilage with MRI - dGEMRIC, T2 and T1 imaging in different species with variable stages of maturation. Osteoarthritis Cartilage. 2007;15(10):1141-1148. https://doi.org/10.1016/j.joca.2007.03.018
  27. Neogi T, Bowes MA, Niu J. Magnetic resonance imaging-based three-dimensional bone shape of the knee predicts onset of knee osteoarthritis: data from the osteoarthritis initiative. Arthritis Rheum. 2013;65(8):2048-2058. https://doi.org/10.1002/art.37987
  28. Felson DT, McLaughlin S, Goggins J. Bone marrow edema and its relation to progression of knee osteoarthritis. Ann Intern Med. 2003;139(5 Pt 1):330-336. https://doi.org/10.7326/0003-4819-139-5_part_1-200309020-00008
  29. Felson DT, Chaisson CE, Hill CL, et al. The association of bone marrow lesions with pain in knee osteoarthritis. Ann Intern Med. 2001;134(7):541-549. https://doi.org/10.7326/0003-4819-134-7-200104030-00007
  30. ICRS Clinical Cartilage Injury Evaluation System. 2000; Accessed 30 January, 2000. https://cartilage.org/content/uploads/2014/10/ICRS_evaluation.pdf
  31. Viren T, Saarakkala S, Tiitu V. Ultrasound evaluation of mechanical injury of bovine knee articular cartilage under arthroscopic control. IEEE Trans Ultrason Ferroelectr Freq Control. 2011;58(1):148-155. https://doi.org/10.1109/tuffc.2011.1781
  32. Chu CR, Williams A, Tolliver D, Kwoh CK, Bruno S, 3rd, Irrgang JJ. Clinical optical coherence tomography of early articular cartilage degeneration in patients with degenerative meniscal tears. Arthritis Rheum. 2010;62(5):1412-1420. https://doi.org/10.1002/art.27378
  33. Nieminen HJ, Zheng Y, Saarakkala S. Quantitative assessment of articular cartilage using high-frequency ultrasound: research findings and diagnostic prospects. Crit Rev Biomed Eng. 2009;37(6): 461-494. https://doi.org/10.1615/critrevbiomedeng.v37.i6.20
  34. Viren T, Timonen M, Tyrvainen H, Tiitu V, Jurvelin JS, Toyras J. Ultrasonic evaluation of acute impact injury of articular cartilage in vitro. Osteoarthritis Cartilage. 2012;20(7):719-726. https://doi.org/10.1016/j.joca.2012.03.018
  35. Ryd L, Brittberg M, Eriksson K. Pre-Osteoarthritis: Definition and Diagnosis of an Elusive Clinical Entity. In: Cartilage. Vol 6.2015:156-165. https://doi.org/10.1177/1947603515586048
  36. Drexler W, Stamper D, Jesser C. Correlation of collagen organization with polarization sensitive imaging of in vitro cartilage: implications for osteoarthritis. J Rheumatol. 2001;28(6):1311-1318. https://doi.org/10.1109/cleo.2000.907316
  37. Chu CR, Izzo NJ, Irrgang JJ, Ferretti M, Studer RK. Clinical diagnosis of potentially treatable early articular cartilage degeneration using optical coherence tomography. J Biomed Opt. 2007;12(5):051703. https://doi.org/10.1117/1.2789674
  38. Herrmann JM, Pitris C, Bouma BE. High resolution imaging of normal and osteoarthritic cartilage with optical coherence tomography. J Rheumatol. 1999;26(3):627-635.
  39. Huang YP, Saarakkala S, Toyras J, Wang LK, Jurvelin JS, Zheng YP. Effects of optical beam angle on quantitative optical coherence tomography (OCT) in normal and surface degenerated bovine articular cartilage. Phys Med Biol. 2011;56(2):491-509. https://doi.org/10.1088/0031-9155/56/2/013
  40. Chu CR, Lin D, Geisler JL, Chu CT, Fu FH, Pan Y. Arthroscopic microscopy of articular cartilage using optical coherence tomography. Am J Sports Med. 2004;32(3):699-709. https://doi.org/10.1177/0363546503261736
  41. Spahn G, Felmet G, Baumgarten G. Evaluation of cartilage degeneration by near infrared spectroscopy (NIRS): methodical description and systematic literature review. Z Orthop Unfall. 2013;151(1):31-37. https://doi.org/10.1055/s-0032-1327873
  42. Padalkar MV, Spencer RG, Pleshko N. Near infrared spectroscopic evaluation of water in hyaline cartilage. Ann Biomed Eng. 2013; 41(11):2426-2436. https://doi.org/10.1007/s10439-013-0844-0
  43. Brown TD, Johnston RC, Saltzman CL, Marsh JL, Buckwalter JA. Posttraumatic osteoarthritis: a first estimate of incidence, prevalence, and burden of disease. J Orthop Trauma. 2006;20(10): 739-744. https://doi.org/10.1097/01.bot.0000246468.80635.ef
  44. Lotz M, Martel-Pelletier J, Christiansen C. Republished: Value of biomarkers in osteoarthritis: current status and perspectives. Postgrad Med J. 2014;90(1061):171-178. https://doi.org/10.1136/postgradmedj-2013-203726rep
  45. Bauer DC, Hunter DJ, Abramson SB. Classification of osteoarthritis biomarkers: a proposed approach. Osteoarthritis Cartilage. 2006;14(8):723-727. https://doi.org/10.1016/j.joca.2006.04.001
  46. Blanco FJ. Osteoarthritis year in review 2014: we need more biochemical biomarkers in qualification phase. Osteoarthritis Cartilage. 2014;22(12):2025-2032. https://doi.org/10.1016/j.joca.2014.09.009
  47. Hosnijeh FS, Runhaar J, van Meurs JB, Bierma-Zeinstra SM. Biomarkers for osteoarthritis: Can they be used for risk assessment? A systematic review. Maturitas. 2015;82(1):36-49. https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2015.04.004
  48. Van Spil WE, Welsing PM, Bierma-Zeinstra SM. The ability of systemic biochemical markers to reflect presence, incidence, and progression of early-stage radiographic knee and hip osteoarthritis: data from CHECK. Osteoarthritis Cartilage. 2015;23(8):1388-1397. https://doi.org/10.1016/j.joca.2015.03.023
  49. Valdes AM, McWilliams D, Arden NK. Involvement of different risk factors in clinically severe large joint osteoarthritis according to the presence of hand interphalangeal nodes. Arthritis Rheum. 2010;62(9):2688-2695. https://doi.org/10.1002/art.27574
  50. Корнилов Н.Н., Асеев М.В Полиморфизм генов рецептора витамина D 3 (VDR), коллагена первого типа (COL 1 A 1), остеокальцина (BGLAP) и рецептора кальцитонина (CALCR) у больных идиопатическим деформирующим артрозом коленного сустава в Северно-Западном регионе Российской Федерации In:, ed. Vol 1. Санкт-Петербург: Травматология и ортопедия России 2003:24-29.
  51. Panoutsopoulou K, Southam L, Elliott KS. Insights into the genetic architecture of osteoarthritis from stage 1 of the arcOGEN study. Ann Rheum Dis. 2011;70(5):864-867. https://doi.org/10.1136/ard.2010.141473
  52. Valdes AM, Doherty SA, Muir KR. The genetic contribution to severe post-traumatic osteoarthritis. Ann Rheum Dis. 2013;72(10): 1687-1690. https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2012-202562
  53. Valdes AM, Spector TD. Genetic epidemiology of hip and knee osteoarthritis. Nat Rev Rheumatol. 2011;7(1):23-32. https://doi.org/10.1038/nrrheum.2010.191
  54. Kerkhof HJ, Bierma-Zeinstra SM, Arden NK. Prediction model for knee osteoarthritis incidence, including clinical, genetic and biochemical risk factors. Ann Rheum Dis. 2014;73(12):2116-2121. https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2013-203620
  55. Warner SC, Valdes AM. Genetic association studies in osteoarthritis: is it fairytale? Curr Opin Rheumatol. 2017;29(1):103-109. https://doi.org/10.1097/BOR.0000000000000352

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО "Консилиум Медикум", 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».