Комбінований показник ліпокаліну, асоційованого з желатиназою нейтрофілів, та фактора росту фібробластів-23 асоціюється з виживаністю пацієнтів з множинною мієломою: ретроспективне дослідження

  • Галина Савуляк ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького», Львів, Україна https://orcid.org/0000-0002-8835-3147
  • Владислав Бардаш Лікарня св. Пантелеймона першого територіального медичного об'єднання міста Львова, Львів, Україна https://orcid.org/0009-0005-8193-4941
  • Тетяна Максимець Danylo Halytsky Lviv National Medical University, Lviv, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-2659-1083
  • Галина Ковальчук ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького», Львів, Україна https://orcid.org/0000-0001-6590-8800
  • Наталія Карпишин ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького», Львів, Україна https://orcid.org/0000-0002-9539-3198
  • Євген Скляров ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького», Львів, Україна https://orcid.org/0000-0001-9037-0969
Ключові слова: множинна мієлома, ліпокалін асоційований з желатиназою нейтрофілів, фактор росту фібробластів-23, загальна виживаність, комбінована шкала ризику.

Анотація

Множинна мієлома (ММ) часто ускладнюється ураженням нирок, однак традиційні маркери, такі як розрахункова швидкість клубочкової фільтрації (ШКФ), є за своєю суттю пізніми індикаторами, які не здатні зафіксувати ранні структурні пошкодження. Ми мали на меті оцінити комбіноване прогностичне значення ліпокаліну, асоційованого з желатиназою нейтрофілів (NGAL), який є маркером тубулярного пошкодження, та фактора росту фібробластів-23 (FGF-23), що відображає кістково-мінеральну дисрегуляцію та пухлинне навантаження, незалежно від ШКФ та стадії захворювання.

Методи. У це ретроспективне когортне дослідження було включено 95 дорослих пацієнтів із підтвердженим діагнозом ММ. Вихідні концентрації NGAL та FGF-23 у сироватці крові кількісно визначали за допомогою імуноферментного аналізу (ELISA). Оптимальні прогностичні точки відсічення визначали за допомогою максимально відібраних рангових статистик. Було створено комбіновану шкалу ризику для порівняння пацієнтів із одночасним підвищенням обох біомаркерів (2 бали) з пацієнтами, які мали нуль або один підвищений маркер (0–1 бал). Загальну виживаність оцінювали за допомогою аналізу Каплана-Маєра та багатофакторних моделей пропорційних ризиків Кокса з поправкою на ШКФ та стадію за Міжнародною системою стадіювання (ISS).

Результати. Оптимані прогностичні точки відсічення були визначені на рівні 153,8 нг/мл для NGAL та 36,4 пг/мл для FGF-23. Пацієнти з комбінованим показником у 2 бали мали достовірно нижчі показники загальної виживаності (log-rank p = 0,0071). У багатофакторному аналізі комбінована шкала ризику залишалася потенційним незалежним прогностичним маркером смертності.смертності після поправки на вихідну ШКФ (скоригований ВР = 6,32, 95% ДІ: 1,25–31,88, p = 0,025) та стадію ISS (p = 0,0057).

Висновки. Комбінована оцінка сироваткових NGAL та FGF-23 надає додаткову прогностичну інформацію порівняно зі стандартним визначенням ШКФ. З огляду на обмежену кількість подій, ці результати мають виключно гіпотезогенеруючий характер. Ця дослідницька комбінована шкала може сприяти виявленню групи пацієнтів із високою вразливістю, незалежно від вихідного стану фільтрації та глобального пухлинного навантаження.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Владислав Бардаш, Лікарня св. Пантелеймона першого територіального медичного об'єднання міста Львова, Львів, Україна

Доктор філософії, Центр нефрології та діалізу, Лікарня св. Пантелеймона Першого територіального медичного об'єднання міста Львова, м. Львів, Україна.

Тетяна Максимець, Danylo Halytsky Lviv National Medical University, Lviv, Ukraine

Кандидат медичних наук, доцент кафедри терапії №1, медичної діагностики, гематології та трансфузіології факультету післядипломної освіти Львівського національного медичного університету імені Данила Галицького, м. Львів, Україна.

Галина Ковальчук, ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького», Львів, Україна

Кандидат медичних наук, доцент кафедри терапії №1, медичної діагностики, гематології та трансфузіології факультету післядипломної освіти Львівського національного медичного університету імені Данила Галицького, м. Львів, Україна.

Наталія Карпишин, ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького», Львів, Україна

Кандидат медичних наук, асистент кафедри сімейної медицини Львівського національного медичного університету імені Данила Галицького, м. Львів, Україна.

Євген Скляров, ДНП «Львівський національний медичний університет імені Данила Галицького», Львів, Україна

Доктор медичних наук, професор, завідувач кафедри терапії № 1, медичної діагностики, гематології та трансфузіології факультету післядипломної освіти Львівського національного медичного університету імені Данила Галицького, м. Львів, Україна.

Посилання

Dimopoulos MA, Merlini G, Bridoux F, Leung N, Mikhael J, Harrison SJ, et al. Management of multiple myeloma-related renal impairment: recommendations from the International Myeloma Working Group. Lancet Oncol. 2023;24(7):e293-e311. doi: 10.1016/S1470-2045(23)00223-1.

Ho PJ, Moore EM, McQuilten ZK, Wellard C, Bergin K, Augustson B, et al. Renal impairment at diagnosis in myeloma: patient characteristics, treatment, and impact on outcomes. Results from the Australia and New Zealand Myeloma and Related Diseases Registry. Clin Lymphoma Myeloma Leuk. 2019;19(8):e415-e424. doi: 10.1016/j.clml.2019.05.010.

Bridoux F, Leung N, Hutchison CA, Touchard G, Sethi S, Fermand JP, et al. Diagnosis of monoclonal gammopathy of renal significance. Kidney Int. 2015;87(4):698-711. doi: 10.1038/ki.2014.408.

Woziwodzka K, Vesole DH, Małyszko J, Batko K, Jurczyszyn A, Koc-Żórawska E, et al. New markers of renal failure in multiple myeloma and monoclonal gammopathies. J Clin Med. 2020;9(6):1652. doi: 10.3390/jcm9061652.

Leung N, Rajkumar SV. Multiple myeloma with acute light chain cast nephropathy. Blood Cancer J. 2023;13(1):46. doi: 10.1038/s41408-023-00806-w.

Bridoux F, Leung N, Belmouaz M, Royal V, Ronco P, Nasr SH, et al. Management of acute kidney injury in symptomatic multiple myeloma. Kidney Int. 2021;99(3):570-80. doi: 10.1016/j.kint.2020.11.010.

Levin A, Hari P, Dhakal B. Novel biomarkers in multiple myeloma. Transl Res. 2018;201:49-59. doi: 10.1016/j.trsl.2018.05.003.

Chae H, Ryu H, Cha K, Kim M, Kim Y, Min CK. Neutrophil gelatinase-associated lipocalin as a biomarker of renal impairment in patients with multiple myeloma. Clin Lymphoma Myeloma Leuk. 2015;15(1):35-40. doi: 10.1016/j.clml.2014.07.014.

Terzi Demirsoy E, Mehtap O, Birtas Atesoglu E, Tarkun P, Gedük A, Eren N, et al. Prognostic value of serum soluble Klotho and fibroblast growth factor-23 in multiple myeloma patients. Indian J Hematol Blood Transfus. 2022;38(3):454-63. doi: 10.1007/s12288-021-01470-5.

Fotiou D, Katodritou E. From biology to clinical practice: the bone marrow microenvironment in multiple myeloma. J Clin Med. 2025;14(2):327. doi: 10.3390/jcm14020327.

Rajkumar SV, Dimopoulos MA, Palumbo A, Blade J, Merlini G, Mateos MV, et al. International Myeloma Working Group updated criteria for the diagnosis of multiple myeloma. Lancet Oncol. 2014;15(12):e538-48. doi: 10.1016/S1470-2045(14)70442-5.

Stevens PE, Levin A. Evaluation and management of chronic kidney disease: synopsis of the Kidney Disease: Improving Global Outcomes 2012 clinical practice guideline. Ann Intern Med. 2013;158(11):825-30. doi: 10.7326/0003-4819-158-11-201306040-00007.

Cowan AJ, Green DJ, Kwok M, Lee S, Coffey DG, Holmberg LA, et al. Diagnosis and management of multiple myeloma: a review. JAMA. 2022;327(5):464-77. doi: 10.1001/jama.2022.0003.

Chen JJ, Lee TH, Lee CC, Chang CH. Using lipocalin as a prognostic biomarker in acute kidney injury. Expert Rev Mol Diagn. 2021;21(5):455-64. doi: 10.1080/14737159.2021.1917384.

Yadav P, Cook M, Cockwell P. Current trends of renal impairment in multiple myeloma. Kidney Dis (Basel). 2016;1(4):241-57. doi: 10.1159/000442511.

Silbermann R, Roodman GD. Myeloma bone disease: pathophysiology and management. J Bone Oncol. 2013;2(2):59-69. doi: 10.1016/j.jbo.2013.04.001.

Schmidt TM. High or low? Assessing disease risk in multiple myeloma. Hematology Am Soc Hematol Educ Program. 2022;2022(1):349-55. doi: 10.1182/hematology.2022000347.

Ronco C, Bellomo R, Kellum JA. Acute kidney injury. Lancet. 2019;394(10212):1949-64. doi: 10.1016/S0140-6736(19)32563-2.

Manier S, Sacco A, Leleu X, Ghobrial I, Roccaro A. Bone marrow microenvironment in multiple myeloma progression. J Biomed Biotechnol. 2012;2012:157496. doi: 10.1155/2012/157496.

Harrell FE Jr, Lee KL, Mark DB. Multivariable prognostic models: issues in developing models, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors. Stat Med. 1996;15(4):361-87. doi: 10.1002/(SICI)1097-0258(19960229)15:4<361::AID-SIM168>3.0.CO;2-4.

Rajkumar SV. Multiple myeloma: 2022 update on diagnosis, risk stratification, and management. Am J Hematol. 2022;97(8):1086-1107. doi: 10.1002/ajh.26590.

Ewendt F, Feger M, Föller M. Role of Fibroblast Growth Factor 23 (FGF23) and αKlotho in Cancer. Front Cell Dev Biol. 2021;8:601006. doi: 10.3389/fcell.2020.601006.

Martiniakova M, Mondockova V, Biro R, Kovacova V, Babikova M, Zemanova N, et al. The link between bone-derived factors osteocalcin, fibroblast growth factor 23, sclerostin, lipocalin 2 and tumor bone metastasis. Front Endocrinol (Lausanne). 2023;14:1113547. doi: 10.3389/fendo.2023.1113547.

Mulcrone PL, Edwards SKE, Petrusca DN, Wright AM, Anderson-Baucum EK, Territo PR, et al. Osteocyte Vegf-a contributes to myeloma-associated angiogenesis and is regulated by Fgf23. Sci Rep. 2020;10(1):17319. doi: 10.1038/s41598-020-74352-x.

Riley RD, Ensor J, Snell KIE, Harrell FE Jr, Martin GP, Reitsma JB, et al. Calculating the sample size required for developing a clinical prediction model. BMJ. 2020;368:m441. doi: 10.1136/bmj.m441.

Moons KG, Altman DG, Reitsma JB, Ioannidis JP, Macaskill P, Steyerberg EW, et al. Transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis (TRIPOD): explanation and elaboration. Ann Intern Med. 2015;162(1):W1-W73. doi: 10.7326/M14-0698.


Переглядів анотації: 2
Завантажень PDF: 0
Опубліковано
2026-08-29
Як цитувати
Савуляк, Г., Бардаш, В., Максимець, Т., Ковальчук, Г., Карпишин, Н., & Скляров, Є. (2026). Комбінований показник ліпокаліну, асоційованого з желатиназою нейтрофілів, та фактора росту фібробластів-23 асоціюється з виживаністю пацієнтів з множинною мієломою: ретроспективне дослідження. Український Журнал Нефрології та Діалізу, (3(91), 33-43. https://doi.org/10.31450/ukrjnd.3(91).2026.05

Розділ
Оригінальні наукові роботи