Многофакторный алгоритм прогнозирования антиагрегантного действия клопидогрела, как потенциальный способ повышения эффективности и безопасности антиагрегантной терапии

Многофакторный алгоритм прогнозирования антиагрегантного действия клопидогрела, как потенциальный способ повышения эффективности и безопасности антиагрегантной терапии

Курчева Н.П.1, Мирзаев К.Б.2, Сычёв Д.А.1, 2

1 — ГБОУ ВПО «Первый Московский государственный медицинский университет

имени И.М. Сеченова» Минздрава России, г. Москва

2 — ГБОУ ДПО «Российская медицинская академия последипломного образования»

Минздрава России, г. Москва

Резюме. Сегодня причины резистентности к клопидогрелу до конца не определены. Ответ на клопидогрел может зависеть от генетических и от не генетических факторов. Поэтому необходим комплексный подход, учитывающий особенности конкретного больного, что позволит с высокой точностью оценить риск ишемических и геморрагических осложнений у конкретного пациента и предоставить возможность индивидуализации выбора режимов дозирования клопидогрела. Miura Go и соавт. исследовали клинические и генетические факторы ответственные за антитромбоцитарный эффект клопидогрела у пациентов, перенёсших стентирование, и вывели алгоритм прогнозирования фармакодинамического ответа на данный антиагрегант. В данном исследовании была выявлена корреляция между PRU, которая была измерена с помощью системы VerifyNow-P2Y12, и PRU полученной с помощью оригинальной формулы. Это первое исследование, в результате которого был разработан многофакторный алгоритм прогнозирования антиагрегантного действия клопидогрела. Исследования подобного плана в российской популяции не проводились. Проверка алгоритма прогнозирования фармакодинамического ответа на клопидогрел, разработанного Miura Go и соавт., на европеоидах, в частности среди российской популяции, представляется перспективной.

Ключевые слова: фармакогенетика, клопидогрел, алгоритм прогнозирования

A multifactorial algorithm to predict on-clopidogrel platelet reactivity as a potential way to improve the efficacy

and safety of antiplatelet therapy

Kurcheva N.P.1, Mirzaev K.B.2, Sychev D.A.1'2

1 — Sechenov I.M. First Moscow State Medical University

2 — Russian Medical Academy of Postgraduate Education

Abstract. Today the reasons for resistance to clopidogrel had not defined completely. Response to clopidogrel may depend on genetic and non-genetic factors. Therefore, a comprehensive approach is required, which considers characteristics of the patient, that will allow with high accuracy to estimate the risk of ischemic and hemorrhagic complications in a specific patient and give an opportunity for individualization of the choice of clopidogrel dosing modes. G. Miura et al. investigated the clinical and genetic factors which are responsible for the antiplatelet effect of clopidogrel in patients undergoing coronary stent implantation, and developed an algorithm to predict the pharmacodynamic response to this drug. There was found a correlation between PRU measured by VerifyNow-P2Y12 and PRU that was received from the original algorithm. It is the first research where was developed multifactorial algorithm to predict antiplatelet action of clopidogrel. Similar studies have not been carried through in the Russian population. The verification of prediction algorithm of the pharmacodynamic response to clopidogrel, developed by G. Miura et al., for Caucasians, particularly among the Russian population, is perspective.

Key words: pharmacogenetics, clopidogrel, prediction algorithm

Автор, ответственный за переписку:

Сычёв Дмитрий Алексеевич — д.м.н., профессор, зав. кафедрой клинической фармакологии и терапии ГБОУ ДПО «Российская медицинская академия последипломного образования» Минздрава России. E-mail: dimasychev@mail.ru

Клопидогрел — производное класса тиенопиридинов, который селективно ингибирует связывание аденозин-дифосфата (АДФ) с рецепторами P2Y12 на поверхности тромбоцитов и активацию комплекса GPIIb/IIIa, угнетая, таким образом, агрегацию тромбоцитов.

Недостаточное ингибирование АДФ-индуцирован-ной агрегации тромбоцитов было выявлено у 25% пациентов, получавших стандартные дозы клопидогрела [1].

Данный антиагрегант является одним из самых часто назначаемых препаратов в мире. В настоящее время клопидогрел широко используется для профилактики атеротромботических осложнений у пациентов, перенёсших инфаркт миокарда, ишемический инсульт, с диагностированной окклюзионной болезнью периферических артерий, так же (в комбинации с ацетилсалициловой кислотой) у пациентов с острым коронарным синдромом (ОКС), включая тех, которым было проведено стентиро-вание при чрескожном коронарном вмешательстве [2]. Однако клопидогрел может вызвать осложнения, такие как повторные тромботические события вследствие неэффективности, а также кровотечения, тромбоцитопе-нию, анемию, агранулоцитоз, нейтропению, нарушения пищеварительной системы, кожные реакции и многое другое.

Сочетания различных факторов (генетических, демографических, взаимодействий между группами препаратов, наличия заболеваний и факторов окружающей среды) проявляются вариабельностью фармакологического ответа организма при применении большинства лекарственных средств [3].

Сегодня причины резистентности к клопидогрелу до конца не определены. Ответ на клопидогрел может зависеть от генетических и от не генетических факторов. Среди генетических факторов полиморфизм гена, кодирующего гликопротеин-P (p-GP, MDR1 и ABCB1) [4], а также полиморфизм генов, участвующих в биотрансформации клопидогрела: CYP1A2, CYP2C9, CYP2C19, CYP3A4, CYP3A5, CYP2B6 и генов, кодирующих рецепторы тромбоцитов P2Y1, P2Y12 [5].

Большую часть негенетических факторов составляют клинические и демографические: возраст, пол, индекс массы тела, курение, диабет, почечная недостаточность, системное воспаление, гиперлипидемия, количество тромбоцитов, гематокрит, а также лекарственные взаимодействия (с ацетилсалициловой кислотой, нестероидными противовоспалительными средствами, статинами, блокаторами кальциевых каналов, ингибиторами протонной помпы и др.) [6-8].

В июне-декабре 2013 года (Jingzhou, China) было проведено исследование с участием 303 пациентов, разделённых на две группы: клопидогрел резистентных (CR) и клопидогрел чувствительных (CS): 51 (16,83%) и 252 (83,17%) случаев соответственно. Были сопоставлены демографические и клинические данные между этими двумя группами. Такие параметры, как гипертензия, диабет, приём блокаторов кальциевых каналов (БКК), р-адрено-блокаторов, ингибиторов протонной помпы (ИПП), уро-

вень креатинина, глюкозы в крови натощак, гомоцисте-ина, ^реактивного белка (HS-CRP) и триглицеридов были значительно выше в группе CR, чем в группе CS.

Данные, представленные в настоящем исследовании, показывают, что несколько клинико-демографических характеристик пациента должны быть взяты во внимание до начала приёма клопидогрела. Это поможет отличить пациентов, которые могут реагировать на лекарства от тех, которые будут к ним резистентны [8].

Клопидогрел — пролекарство, всасывание в кишечнике осуществляется при помощи транспортёра Р-гли-копротеина, кодируемого геном MDR1 (ABCB1). Полиморфизм гена ABCB1 (аллели ГС, СТ, ^Г) может влиять на активность клопидогрела при его абсорбции. Затем около 85% всосавшегося препарата под действием повсеместно существующих эстераз превращается в неактивный метаболит. Другие 15% в печени при помощи изоэнзимов цитохромов P450, а именно CYP1A2, CYP2B6 и CYP2C19, превращаются в промежуточный метаболит 2-оксо-клопидогрел (тиолактон). Далее этот промежуточный неактивный метаболит при участии изоэнзимов CYP3A4, CYP2C9, CYP2C19 и CYP2B6 становится активным метаболитом R130964. Активный тиольный метаболит ингибирует агрегацию тромбоцитов посредством необратимой блокады АДФ P2Y12 на поверхности тромбоцитов [9].

Одним из путей повышения эффективности применения препаратов является индивидуальный подход к выбору лекарственных средств и их дозирования с учётом факторов, оказывающих влияние на фармакологический ответ имеющихся у конкретного пациента [10].

Существуют различные методы персонализации ан-тиагрегантной терапии клопидогрелом, такие как: ге-нотипирование (измерение метаболической активности CYP2C19) и фенотипирование (измерение агрегации тромбоцитов и оценка активности гена СYP3A4). Однако для учёта всех факторов, которые влияют на резистентность клопидогрела (генетические и негенетические) необходимы комплексные алгоритмы. Один подход персонализированной фармакотерапии не позволяет добиться полной эффективности препарата. Поэтому необходим комплексный подход, учитывающий особенности конкретного больного, что позволит с высокой точностью оценить риск у конкретного пациента и предоставит возможность индивидуализации выбора режимов дозирования клопидогрела.

Miura Go и соавт. исследовали клинические и генетические факторы, ответственные за антитромбоцитар-ный эффекты клопидогрела у пациентов, перенёсших стентирование, и вывели алгоритм прогнозирования фармакодинамического ответа на данный антиагрегант.

В данном исследовании было задействовано 114 японских пациентов. Критериями включения явились: возраст (20 лет и более), любой пол, пациенты после стентирования, принимающие аспирин (100 мг/сут) и клопидогрел (50 мг или 75 мг/сут) более одного месяца, пациенты без злокачественных новообразований.

Данные характеристик пациентов были получены из электронных историй болезни и беседы: возраст, пол, рост, масса тела, стаж курения, история сахарного диабета, дислипидемии, лечение с помощью ИПП или Н2-бло-каторов, поддерживающая доза клопидогрела (50 мг или 75 мг/сут) и результаты лабораторных тестов. Площадь поверхности тела и индекса массы тела (ИМТ) были рассчитаны из роста и массы тела. Забор артериальной крови проводился до коронарной ангиографии (КАГ). Первые 5 мл крови сбрасывали, чтобы избежать спонтанной активации тромбоцитов, затем кровь была помещена в вакуумные пробирки объёмом 1,8 мл с 3,2% цитратом натрия для P2Y12 анализа, описанного ниже. Все образцы крови были получены до приёма препарата на пустой желудок.

Реактивность тромбоцитов у всех пациентов измеряли с помощью системы VerifyNow P2Y12 (Accumetrics, Сан-Диего, Калифорния). Первый канал прибора измеряет АДФ-индуцированную агрегацию тромбоцитов и показывает результат в виде единиц реактивности — Platelet Reactivity Units (PRU). Второй канал прибора определяет базовую реактивность тромбоцитов (BASE — показатель количества единиц, который эквивалентен до лечения значению PRU). Процент ингибирования рассчитывали как: ([BASE-PRU]/BASE) х 100, что показывает агрегационную способность тромбоцитов до и после лечения.

Для поиска факторов-кандидатов, связанных с реактивностью тромбоцитов был проведён одномерный анализ всех данных пациентов. Среди генетических факторов единственно значимым, связанным с PRU (р=0,00039) и % ингибирования (p<0,0001), оказался генотип CYP2C19. Из клинических факторов, дислипи-демия была единственным негенетическим фактором, существенно связанным с % ингибирования (p=0,006). Из клинических факторов, проявляющим значительную корреляцию с PRU были: уровень лейкоцитов, гемоглобина, гематокрит и приём ИПП.

Оценка всех генетических и негенетических переменных рассматриваются в настоящем исследовании поэтапным методом выбора. На первом этапе алгоритм был построен с учётом гематокрита (НСТ) и генотипами CYP2C19 с помощью множественного линейного регрессионного анализа.

Далее алгоритм был усовершенствован путём добавления следующих факторов: дислипидемии, ИПП и лейкоцитов в крови (WBC), которые были отобраны как перспективные переменные для всех возможных моделей.

Окончательный алгоритм был получен путём добавления генотипа ABCB1 2677 (ТТ или др.) для дальнейшего совершенствования модифицированного алгоритма для прогнозирования PRU. Кроме того, информационный критерий Акаик (AIC — «Akaike Information Criterion») был применён, для определения лучшей модели из протестированных.

В результате было выведено уравнение окончательного алгоритма:

PRU = 565,273 - 7,891*

где:

PRU — P2Y12 Reaction Units; Hct — гематокрит в %;

CYP2C19 genotype кодируется как 0 если генотип EM (*1/*1), 1 если генотип IM (*1/*2 or *1/*3) и 2 если генотип PM (*2/*2 или *2/*3 or *3/*3); DL — дислипидемия, если есть = 1, если нет = 0; PPI — ингибитор протонной помпы, если пациент принимал препарат = 1, если нет = 0; WBC — лейкоциты в крови (*10*3);

ABCB1 2677 genotype — ген MDR1 (ABCB1) кодируется как 1 если T/T и 0 если G/G, G/A, G/T, A/A или A/T.

Необходимо отметить, что в данном исследовании была выявлена корреляция прогнозируемых значений, рассчитанных по окончательному алгоритму с фактическими значениями реактивности тромбоцитов PRU. Коэффициент корреляции 0,698 (R2=0,475; p<0,0001), связь прямая, сила корреляционной связи средняя (±0,3 до ±0,699) — это свидетельствует о положительной зависимости между данными величинами и правомерности данного алгоритма и факторов, которые она учитывает [11].

Высокая остаточная реактивность тромбоцитов является доказанным фактором повышения риска ише-мических событий, в то время как низкая реактивность тромбоцитов ассоциируется с риском развития геморрагических осложнений [12]. Для максимального эффекта антитромбоцитарной терапии, в зависимости от метода тестирования функции тромбоцитов, предложена концепция «терапевтического окна». Международной рабочей группой по проблемам остаточной реактивности тромбоцитов (ОРТ) была предложена следующая классификация ОРТ, основанная на единицах реакции P2Y12 (PRU): низкая остаточная реактивность тромбоцитов (НОРТ), PRU<85; высокая остаточная реактивность тромбоцитов (ВОРТ), PRU>208; и остаточная реактивность тромбоцитов (ОРТ) в терапевтическом окне, 85<PRU<208 [13]. Однако терапевтическое окно может варьироваться в зависимости от этнической принадлежности, времени измерения и клинического состояния, а также при наличии ОКС [14-16]. Поэтому держать PRU ниже порогового значения представляется важным, и способ прогнозирования PRU для каждого пациента может быть полезен для подбора терапии клопидогрелом.

Заключение разработан многофакторный алгоритм прогнозирования антиагрегантного действия клопидогрела. Для под-

Miura Go в соавт. провели обсервационное проспек- тверждения правомерности разработанного японскими

тивное исследование с относительно небольшой чис- учёными алгоритма, важно изучить, применим ли он к

ленностью населения. Поэтому, авторы не исключают другим группам населения.

вероятность уклона от различных факторов и характе- Отметим, что исследования подобного плана в рос-

ристик больного, несмотря на выполнение многомерно- сийской популяции не проводились. Поэтому проверка

го анализа. алгоритма прогнозирования фармакодинамического

Необходимо провести мультицентровое исследова- ответа на клопидогрел, разработанного Miura Go и со-

ние для оценки достоверности разработанной модели. авт., на европеоидах, в частности среди российской по-

Это первое исследование, в результате которого был пуляции, представляется перспективной.

Литература

1. Simon T., Verstuyft C., Mary-Krause M. et al. Genetic determinants of response to clopidogrel and cardiovascular events. // N. Engl. J. Med. — 2009. — Vol. 360. — P. 363—375.

2. Uchiyama S. Clopidogrel resistance: identifying and overcoming a barrier to effective antiplatelet treatment. // Cardiovasc Ther 2011; 29:e100-111.

3. Morse B.L, Kim R.B. Is personalized medicine a dream or a reality? // Crit Rev Clin Lab Sci. 2015 Feb;52(1):1-11.

4. Karaniewicz-Lada M., Danielak D., Rubis B., Burchardt P., Komosa A, Lesiak M, Giowka F. Impact of common ABCB1 polymorphism on pharmacokinetics and pharmacodynamics of clopidogrel and its metabolites. // J Clin Pharm Ther. 2015. Apr;40(2):226-31.

5. Rudez G., Bouman H.J., van Werkum J.W., Leebeek F.W., Kruit A., Ruven H.J., et al. Common variation in the platelet receptor P2RY12 gene is associated with residual on clopidogrel platelet reactivity in patients undergoing elective percutaneous coronary interventions. // Circ Cardiovasc Genet 2009;2:515—21.

6. Elsenberg E.H., van Werkum J.W., van de Wal R.M., et al. The influence of clinical characteristics, laboratory and inflammatory markers on "high on-treatment platelet reactivity" as measured with different platelet function tests. // Thromb Haemost 2009;102(4):719-27.

7. Breet N.J., van Werkum J.W., Bouman H.J., et al. Comparison of platelet function tests in predicting clinical outcome in patients undergoing coronary stent implantation. // JAMA 2010;303(8):754-62.

8. Jun-Feng Su, Xiao-Hui Hu, Cheng-Yan Li. Risk factors for clopidogrel resistance in patients with ischemic cerebral infarction and the correlation with ABCB1 gene rs1045642 polymorphism. // Experimental and Therapeutic Medicine 9: 267-271, 2015.

9. Mega J.L., Close S.L., Wiviott S.D., et al. Cytochrome P-450 polymorphisms and response to clopidogrel. // N Engl J Med 2009;360:354-362.

10. Под ред. В.Г. Кукеса., Н.П. Бочкова. Клиническая фармакогенетика: учебное пособие. Геотар-Медиа; 2007.

11. Miura G., Ariyoshi N., Sato Y., Yamaguchi H., Iwata Y., Fujimoto Y., Kobayashi Y., Ishii I. Genetic and non-genetic factors responsible for antiplatelet effects of clopidogrel in Japanese patients undergoing coronary stent implantation: an algorithm to predict on-clopidogrel platelet reactivity. // Thromb Res. 2014 Oct; 134(4):877-83.

12. Заключение междисциплинарного Совета Экспертов Российского общества ангиологов и сосудистых хирургов, Российского научного общества специалистов по рентгенэндоваскулярной диагностике и лечению, Национальной ассоциации по борьбе с инсультами, Национального научного общества воспаления. Роль тестирования функциональной активности тромбоцитов в профилактике сердечно-сосудистых осложнений у больных, получающих антитромбоцитарную терапию. // Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии 2014; 10(6): 679-87).

13. Tantry U.S., BonelloL., Aradi D., et al. Consensus and update on the definition of on-treatment platelet reactivity to adenosine diphosphate associated with ischemia and bleeding. // J Am Coll Cardiol 2013;62:2261-2273.

14. Campo G., Parrinello G., Ferraresi P., et al. Prospective evaluation of on-clopidogrel platelet reactivity over time in patients treated with percutaneous coronary intervention relationship with gene polymorphisms and clinical outcome. // J Am Coll Cardiol 2011;57:2474-2483.

15. Ahn S.G., Lee S.H., Yoon J.H., et al. Different prognostic significance of high on-treatment platelet reactivity as assessed by the VerifyNow P2Y12 assay after coronary stenting in patients with and without acute myocardial infarction. // JACC Cardiovasc Interv 2012;5:259-267.

16. Park D.W., Ahn J.M., Song H.G., et al. Differential prognostic impact of high on-treatment platelet reactivity among patients with acute coronary syndromes versus stable coronary artery disease undergoing percutaneous coronary intervention. // Am Heart J 2013;165:34-42.e1.