Neuroimmune predictors of outcome after aneurysmal subarachnoid hemorrhage

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Aim. To determine the possibility of predicting the course and outcomes of aneurysmal subarachnoid hemorrhage (aSAH) by using the detection of autoantibody level to neurospecific proteins.

Methods. The autoantibody level to neurospecific proteins was detected in 65 people: 30 healthy volunteers and 35 with a confirmed diagnosis of aneurysmal subarachnoid hemorrhage. Autoantibodies to myelin basic protein (MBP), peripheral myelin, dopamine receptors, myosin, N-methyl-D-aspartate (NMDA) receptors and S100 protein detected by using an enzyme immunoassay. The severity of illness in dynamics was defined in all patients by using the following scales: Rivermead mobility index, Hunt–Hess, Graeb and others. Statistical analysis was performed using Statistica 10.0, with the consistent use of descriptive statistics methods, the Mann–Whitney, Kruskal–Wallis and Pearson tests, Spearman coefficient.

Results. At the first stage, neurospecific proteins characterized by a large increase in autoantibody titers were identified. Further, based on the data obtained, a statistically significant correlation between autoantibody ­titers to S100 protein (360.43±40.35 µg/ml, p <0.05), MBP (145.91±12.43 µg/ml, p <0.05), NMDA receptors (66.17±6.42 µg/ml, p <0.05) and aSAH outcome was established.

Conclusion. The study revealed an increase in autoantibody level to neurospecific proteins in the blood plasma of patients, depending on the severity of subarachnoid hemorrhage and the development of delayed cerebral ischemia due to cerebral vasospasm; high antibodies titers to S100 protein in subarachnoid hemorrhage are associated with cerebral vasospasm and the development of secondary (delayed) ischemic changes in the brain.

About the authors

S V Ermakov

Stavropol Regional Clinical Hospital

Author for correspondence.
Email: s.v.yermakov@yandex.ru
Russian Federation, Stavropol, Russia

S M Karpov

Stavropol State Medical University

Email: s.v.yermakov@yandex.ru
Russian Federation, Stavropol, Russia

V A Вaturin

Stavropol State Medical University

Email: s.v.yermakov@yandex.ru
Russian Federation, Stavropol, Russia

O S Belokon

Stavropol Regional Clinical Hospital

Email: s.v.yermakov@yandex.ru
Russian Federation, Stavropol, Russia

R A Mozheiko

Stavropol Regional Clinical Hospital; Stavropol State Medical University

Email: s.v.yermakov@yandex.ru
Russian Federation, Stavropol, Russia; Stavropol, Russia

References

  1. Golovina N.P., Lavrov U.V., Kutashov V.A., Sazonov J.E. Cerebral stroke: a modern view on the problem. Prikladnye informatsionnye aspekty meditsiny. 2015; 18 (5): 56–62. (In Russ.)
  2. Baturin V.A., Baturina M.V., Mamtseva G.I., Boev O.I. et al. Levels of neurotropic autoantibodies in patients with schizophrenia. Meditsinsky vestnik Severnogo Kavkaza. 2016; 11 (2): 176–178. (In Russ.) doi: 10.14300/mnnc.2016.11030.
  3. D’Souza S. Aneurysmal subarachnoid hemorrhage. Neurosurg. Anesth. 2015; 27 (3): 22–40. doi: 10.1097/ANA.0000000000000130.
  4. Kerz T., Boor S., Ulrich A. et al. Endovascular therapy for vasospasm after aneurysmatic subarachnoid hemorrhage. Brit. J. Neurosurg. 2016; 30 (5): 49–53. doi: 10.3109/02688697.2016.1173193.
  5. Becker K. Modulation of the postischemic immune response to improve stroke outcome. Stroke. 2010; 41: 75–78. doi: 10.1161/STROKEAHA.110.592881.
  6. Sanchez-Pena P., Pereira A.-R., Sourour N.-A. et al. S100B as an additional prognostic marker in subarachnoid aneurysmal hemorrhage. Crit. Care Med. 2008; 36 (8): 2267–2273. doi: 10.1097/CCM.0b013e3181809750.
  7. Belokon O.S., Ermakov S.V., Karpov S.M. et al. To the choice of surgical treatment of cerebral angiospasm in patients with aneu­rismatic subarachnoid hemorrhage. Meditsinskii vestnik Severnogo Kavkaza. 2020; 15 (1): 119–120. (In Russ.) doi: 10.14300/mnnc.2020.15028.
  8. Hop J.W., Rinkel G.J., Algra A. et al. Case-fatali­ty rates and functional outcome after subarachnoid hemor­rhage: A systematic re-view. Stroke. 1997; 28: 660–664. doi: 10.1161/01.str.28.3.660.
  9. Yong-Ke Zheng, Xiao-Qiao Dong, Quan Du. Comparison of plasma copeptin and multiple biomarkers for assessing prognosis of patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage. Clin. Chim. Acta. 2017; 465: 64–69. doi: 10.1016/j.cca.2017.10.009.
  10. Ayvazyan V.A., Boyadzhyan V.S., Manukyan L.A. et al. Komponenty sistemy komplementa C3 i factor B v krovi bol'nykh s ostrym ishemicheskim insul'tom. Zhurnal nevrologii i psikhiatrii im. S.S. Korsakova. Prilozhenie Insul't. 2005; (15): 57–60. (In Russ.)
  11. Amantea D., Nappi G., Bernardi G. et al. Post-ische­mic brain damage: pathophysiology and role of inflammatory mediators. FEBS J. 2009; 276 (1): 13–26. doi: 10.1111/j.1742-4658.2008.06766.x.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Рис. 1. Уровни аутоантител к нейроспецифическим белкам в норме и при субарахноидальном кровоизлиянии; ОБМ — основной белок миелина; NMDA — N-метил-D-аспартат-рецепторы

Download (17KB)
3. Рис. 2. Зависимость уровня аутоантител (ауто-АТ) к белку S100 от тяжести субарахноидального кровоизлияния

Download (13KB)
4. Рис. 3. Зависимость уровня аутоантител (ауто-АТ) к NMDA-рецепторам от тяжести субарахноидального кровоизлияния (САК)

Download (13KB)
5. Рис. 4. Средние значения уровня аутоантител (ауто-АТ) к белку S100 у пациентов с различной выраженностью церебрального ангиоспазма (ЦА)

Download (15KB)
6. Рис. 5. Средние значения уровня аутоантител (ауто-АТ) к NMDA-рецепторам у пациентов с различной выраженностью развития церебрального ангиоспазма (ЦА)

Download (14KB)

© 2020 Ermakov S.V., Karpov S.M., Вaturin V.A., Belokon O.S., Mozheiko R.A.

Creative Commons License

This work is licensed
under a 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».