Скрининг биомаркеров остеоартрита

Остеоартрит (ОА), наиболее распространенное дегенеративное заболевание суставов в мире, в Китае демонстрирует все более серьезные эпидемиологические тенденции, вызванные старением населения и изменениями образа жизни.
Согласно данным Глобального бремени болезней (GBD), число пациентов с ОА в Китае выросло с 26,1 миллиона в 1990 году до 61,2 миллиона в 2019 году, заняв первое место в мире, и, по прогнозам, к 2044 году превысит 200 миллионов.
Распространенность ОА значительно увеличивается с возрастом, поражая более 50% людей в возрасте 65 лет и старше.
Женщины имеют более высокую заболеваемость, чем мужчины, особенно после менопаузы, и, как правило, страдают более тяжелыми структурными поражениями и клиническими симптомами.
Коленный сустав является наиболее часто поражаемым участком, за ним следуют кисти, тазобедренные и другие суставы.

ОА не только вызывает боль, потерю функции суставов и нарушение качества жизни, но также является основной причиной инвалидности среди населения старше 60 лет.
В 2019 году стандартизированные по возрасту годы жизни с поправкой на инвалидность (DALY) ОА в Китае достигли 224,78 на 100 000 населения, что на 9,4% больше по сравнению с 1990 годом.
Примечательно, что бремя болезней ОА коленного и тазобедренного суставов, связанное с повышенным индексом массы тела (ИМТ), значительно увеличилось у мужчин, а темпы роста DALY, обусловленных высоким ИМТ, выше для ОА тазобедренного сустава, чем для ОА коленного сустава.
В то же время бремя болезней ОА кистей также растет среди женщин.

Основные факторы риска ОА включают пожилой возраст, ожирение, травмы суставов и профессиональные нагрузки, такие как малоподвижный образ жизни и повторяющиеся нагрузки с весом.
После реформ и открытости Китай достиг быстрого экономического развития и значительного увеличения продолжительности жизни.
К концу 2024 года население в возрасте 65 лет и старше достигло 220 миллионов человек, что составляет 15,6% от общей численности населения; ожидается, что к 2035 году продолжительность жизни достигнет 81,3 года.
Параллельно с этим все более распространенными становятся поведенческие факторы риска, тесно связанные с ОА, включая малоподвижный образ жизни, недостаточную физическую активность, нездоровые модели питания, повышенный ИМТ, курение и употребление алкоголя.
Под совместным воздействием старения населения и нездорового образа жизни ожидается непрерывный рост заболеваемости, распространенности и общего бремени болезней ОА.
Это создает тяжелое бремя для системы здравоохранения и представляет собой серьезную проблему для реализации инициативы «Здоровый Китай».

Современное клиническое ведение ОА сталкивается с двумя основными узкими местами.
Во-первых, наблюдается нехватка ранних диагностических биомаркеров и индивидуализированных инструментов прогнозирования.
Большинство пациентов обращаются за медицинской помощью только после появления явных симптомов, к тому времени уже развиваются необратимые структурные повреждения суставов.
Во-вторых, ОА является высокогетерогенным заболеванием.
Патофизиология ОА в разных анатомических локализациях (колено, бедро, кисть и т.д.) включает сложное взаимодействие множества факторов, включая механическую перегрузку, воспаление низкой степени и метаболические нарушения.
Следовательно, в настоящее время не существует эффективной терапии, способной обратить вспять прогрессирование заболевания, а клинические вмешательства ограничиваются симптоматическим облегчением.

Соответственно, создание специализированной когорты ОА имеет критически важное значение.
Путем систематического сбора факторов высокого риска, клинических фенотипов, данных визуализации, биологических образцов (кровь, синовиальная жидкость, ткань сустава и т.д.) и мультиомных данных, специализированная когорта будет способствовать точной профилактике и лечению ОА в следующих аспектах: 1. Выявление новых биомаркеров для ранней диагностики и прогностической оценки; 2. Создание искусственного интеллекта, поддерживающего индивидуализированные модели диагностики и прогнозирования, которые интегрируют многомерные данные для раннего предупреждения заболевания, стратификации риска прогрессирования и прогноза ответа на лечение.