Медико-генетическое консультирование

Медико-генетическое консультирование

Медико-генетическое консультирование при болезнях с наследственным

предрасположением

(перспективные направления исследования)

В настоящее время уже не требует доказательств утверждение, что

практически все реакции организма (нормальные и патологические)

определяются индивидуальным генотипическим фоном. Именно это – уникальность

набора генов у каждого человека – определяет широкое варьирование

физиологических реакций в группе людей в ответ на воздействие одного и того

же фактора и может быть в одной из причин клинического полиморфизма

заболевания. Вместе с этим многочисленными исследованиями показано, что для

большинства заболеваний генетические факторы выступают не столько в роли

таких «статистов», сколько являются этиологически значимыми, однако

определяющими развитие патологического действия лишь тогда, когда они

действуют однонаправлено с определенной совокупностью экзогенных,

внешнесредовых факторов. Подобная трактовка обосновывает взгляд на многие

заболевания как на болезни с наследственным предрасположением, или

мультифакториальные заболевания, являющиеся, таким образом, эффектом

совместного действия генетических и средовых факторов предрасположения.

По данным ВОЗ, болезни с наследственным предрасположением составляют

более 90% в общем спектре патологии человека, и к их числу могут быть

отнесены практически все заболевания, за исключением «чисто» наследственных

аномалий, вызванных генными и хромосомными мутациями, а также

травматических и инфекционных болезней, хотя и в последнем случае

выраженность реакций организма в ответ на воздействие бактерий и вирусов в

определенной мере зависит от генотипа.

Таблица 1. Распределение пробандов Медико-генетической консультации

института медицинской генетики АМН СССР по группам заболеваний.

|Показа|Хромосом|Аутосомны|Аутосомны|Х-сцеп|Мульти-ф|Заболев|Всего|

|-тель |-ные |е |е |-ленны|акториал|а- ния | |

| |болезни |доминантн|рецессивн|е |ь-ные |с | |

| | |ые |ые |заболе|заболе-в|неустой| |

| | |заболеван|заболеван|-вания|ания |-чивым | |

| | |ия |ия | | |типом | |

| | | | | | |наследс| |

| | | | | | |тв. | |

|Число |464 |160 |330 |40 |716 |290 |2000 |

|Процен|23,2 |8 |16,5 |2 |35,8 |14,5 |100 |

|т | | | | | | | |

Мультифакториальные заболевания в настоящее время являются самой

частой причиной обращения в Медико-генетическую консультацию. Цель таких

обращений обычно заключается в желании консультирующихся узнать о прогнозе

потомства или прогнозе здоровья уже родившегося ребенка или взрослого.

В настоящее время в медицинской кибернетики накоплено большое число

алгоритм и программ, реализующих тот или иной метод распознавания образов,

итогом которых является построение правил принятия дифференциально-

диагностических решений. Вычисли- тельные метода диагностики заболеваний и

прогнозирования их исходов все шире находят применение в медицинской

практике.

Таблица 2. Распределение по этиологии врожденных пороков развития у

пациентов Медико-генетической консультации.

|Показате|Хромосомны|Моногенны|Мультифакториаль|Ненаследствен|Всего|

|ль |е |е |ные |ные пороки | |

| |аномалии |синдромы |пороки развития |развития | |

|Число |160 |31 |692 |7 |890 |

|пациенто| | | | | |

|в | | | | | |

|Процент |18 |3,5 |77 |0,8 |100 |

Одним из самых распространенных и достаточно широко апробированных

математических немашинных методов вычислительной диагностики, лежащих в

основе разработки диагностических таблиц, является алгоритм неоднородной

последовательной статистической процедуры распознавания (НПСП), вытекающей

из метода Байеса и позволяющей осуществлять выбор одной из двух

конкурирующих диагностических гипотез при заранее намеченном уровне

надежности. Эта вычислительная процедура, основанная на применении так

называемого последовательного анализа Вальда, подробно изложена в

монографии Е.В. Гублера, в связи с чем ее освещение в рамках настоящего

сообщения оказалось нецелесообразным. Несмотря на то что разработка и

проверка диагностических таблиц требуют длительного анализа, правомерность

их применения в различных областях медицины показана целым рядом авторов.

Будучи крайне простыми и удобными в употреблении, диагностические таблицы

являются весьма надежными, т.е. обеспечивают минимальную вероятность

ошибочного результата в распознавании дифференцируемых патологических

состояний. Вместе с тем с точки зрения поставленной задачи представляет

интерес возможность использования табличного метода для прогнозирования

развития заболевания.

Материалы и методы

Выбор язвенной болезни как модели для разработки программы по

прогнозированию мультифакториального заболевания был обусловлен, в первую

очередь, тем, что, как свидетельствовали полученные ранее данные, язвенная

болезнь является в целом мультифакториальным заболеванием. Вместе с тем

было отмечено, что язвенная болезнь – неоднородное заболевание, в пределах

которого с генетической точки зрения возможно выделение язвенной болезни

желудка и возрастных вариантов язвенной болезни 12-перстной кишки. По этой

причине оказалось нецелесообразным осуществлять исследование не на язвенной

болезни в целом, а на одной из ее форм – дуоденальной язве в силу того, в

частности, что эта последняя является более генетически отягощенным и более

распространенным заболеванием по сравнению с язвой желудка. Выбор одной из

форм, а не всего заболевания в целом при наличии его генетической

гетерогенности является необходимым условием подхода к отбору материала при

постановке задачи прогнозирования мультифакториального заболевания.

Методами исследования на предварительном этапе были: клинико –

генеалогический метод и лабораторные биохимические методы по определению

среди обследуемых лиц перечисленных выше генетических маркеров.

Обработка и оценка диагностической информации включенных в анализ

признаков для разработки таблицы по идентификации лиц с наличием комплекса

признаков, отражающего наследственное предрасположение к дуоденальной язве,

на основном этапе исследования проводились посредством неоднородной

последовательной статистической процедуры.