Эхографические предикторы хронической болезни почек у детей

Введение. Прогностическая диагностика хронической болезни почек (ХБП) основана на выявлении предикторов заболевания и последующей разработке информационных инструментов, помогающих в работе врачу.

Цель исследования: выявление предикторов ХБП по результатам эхографических исследований у детей.

Материал и методы. Данные получены из одноцентрового ретроспективного катамнестического когортного исследования (2011–2022 гг.). В основную группу включены 128 детей с ХБП 1–4-й стадии в возрасте от 1 до 17 лет. В группу сравнения вошли 30 детей без диагностированной патологии почек в возрасте от 1 до 17 лет. Медиана возраста составила 6 (5,0–8,0) лет, длительность болезни почек у пациентов – 2 (1,0–3,0) года. Дети двух групп статистически значимо не различались по полу и возрасту. Исследовалось более 50 признаков, в том числе размеры почек, параметры структуры, изменения кровотока на разных уровнях сосудистого дерева почек. Проверены гипотезы о статистической значимости различий показателей, проведен корреляционный анализ, построены модели однофакторной логистической регрессии, выполнен их ROC-анализ. Статистическая обработка проводилась средствами языка Python 3.11. Программное обеспечение предоставлено компанией «Техдепартамент» (Москва).

Результаты. У детей основной группы была повышена эхогенность паренхимы почек, что не характерно для детей группы сравнения. Установлены статистически значимые прямые связи умеренной степени выраженности с результатами ультразвукового исследования (длина почки, r = 0,369; ширина почки, r = 0,407; толщина паренхимы, r = 0,367), с кровотоком в сегментарных артериях в средней трети по результатам цветного допплеровского картирования (ЦДК) (r = 0,338) у пациентов с патологией почек. Определена высокая прямая взаимосвязь между сосудистым сопротивлением на разных уровнях кровотока (Ri в стволе и Ri в сегментарных почечных артериях, r = 0,658 [0,56; 0,726], p < 0,001).

Заключение. Выявленные эхографические предикторы ХБП можно использовать для разработки моделей и номограмм, помогающих врачу определить детей с высоким риском формирования хронической патологии.

1. Дворяковский И.В., Труханов А.И., Дворяковская Г.М., Смирнов И.Е. Ультразвуковая диагностика в педиатрии: история и достижения. Российский педиатрический журнал. 2022;25(1):66–72. https://doi.org/10.46563/1560-9561-2022-25-1-66-72.

2. Wang S., Hossack J.A., Klibanov A.L. From anatomy to functional and molecular biomarker imaging and therapy: ultrasound is safe, ultrafast, portable, and inexpensive. Invest. Radiol. 2020;55(9):559–572. https://doi.org/10.1097/RLI.0000000000000675.

3. Zhang Y., Demosthenous A. Integrated circuits for medical ultrasound applications: imaging and beyond. IEEE Trans. Biomed. Circuits Syst. 2021;15(5):838–858. https://doi.org/10.1109/TBCAS.2021.3120886.

4. Пыков М.И., Гуревич А.И., Ватолин К.В., Быкова О.К., Озерская И.А. Измерения в детской ультразвуковой диагностике. Справочник. М: ВИДАР; 2018:96. ISBN 978-5-88429-240-6.

5. Папаян А.В., Савенкова Н.Д. Клиническая нефрология детского возраста. СПб: СОТИС;1997:718. ISBN 5-85503-115-2.

6. Mallamaci F., Tripepi G. Risk factors of chronic kidney disease progression: between old and new concepts. J. Clin. Med. 2024;13(3):678. https://doi.org/10.3390/jcm13030678.

7. Chen T.K., Knicely D.H., Grams M.E. chronic kidney disease diagnosis and management: a review. JAMA. 2019;322(13):1294–1304. https://doi.org/10.1001/jama.2019.14745.

8. Кутырло И.Э., Савенкова Н.Д. CAKUT – синдром у детей. Нефрология. 2017;21(3):18–24. https://doi.org/10.24884/1561-6274-2017-3-18-24.

9. Игнатова М.С., Маковецкая Г.А., Мазур Л.И. Болезни органов мочевой системы у детей. Самара: Асгард; 2017:224.

10. Иванова И.И., Коваль Н.Ю. Хронический пиелонефрит у детей с разными диспластическими фенотипами. Российский вестник перинатологии и педиатрии. 2022;67(5):68–71. https://doi.org/10.21508/1027-4065-2022-67-5-68-71.

11. Вафоева Н.А. Влияние заболеваний почек на показатели центральной гемодинамики. Scientific progress. 2021;2(2):121–127. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-zabolevaniy-pochek-na-pokazateli-tsentralnoy-gemodinamiki (25.02.2025).

12. Lameire N.H., Levin A., Kellum J.A., Cheung M., Jadoul M., Winkelmayer W.C. et al. Harmonizing acute and chronic kidney disease definition and classification: report of a Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Consensus Conference. Kidney Int. 2021;100(3):516– 526. https://doi.org/10.1016/j.kint.2021.06.028.

13. Черкасов Н.С., Давыдова О.В., Дербенева Л.И., Луценко Ю.А. Ренокардиальный синдром у ребенка с ненаследственной дисплазией соединительной ткани. РМЖ. Мать и дитя. 2021;4(2):184–188. https://doi.org/10.32364/2618-8430-2021-4-2-184-188.

14. Walawender L., Becknell B., Matsell D.G. Congenital anomalies of the kidney and urinary tract: defining risk factors of disease progression and determinants of outcomes. Pediatr. Nephrol. 2023;38(12):3963–3973. https://doi.org/10.1007/s00467-023-05899-w.

15. Седашкина О.А., Порецкова Г.Ю., Маковецкая Г.А. Полиморфизмы генов ренин-ангиотензиновой системы: значение в прогрессировании хронической болезни почек у детей. Российский педиатрический журнал. 2023;23(2):89–94. https://doi.org/10.46563/1560-9561-2023-26-2-89-94.

16. Ольхова Е.Б. Эхографические аспекты нефросклероза детей. Ультразвуковая диагностика в акушерстве, гинекологии и педиатрии. 2000;2:136–142. eLIBRARY ID: 10476.

17. Колсанов А.В., Авдеева Е.В.. Нейрокомпьютерный интерфейс: фундаментальные и клинические аспекты развития и применения технологии. Наука и инновации в медицине. 2017;2(4):6–12. https://doi.org/10.35693/2500-1388-2017-0-4-6-12.

18. Захаров А.В., Пятин В.Ф., Колсанов А.В., Повереннова И.Е., Сергеева М.С., и др. Использование виртуальной реальности в качестве средства ускорения двигательной реабилитации пациентов после перенесенного острого нарушения мозгового кровообращения. Наука и инновации в медицине. 2016; 1(3): 62–66. https://doi.org/10.35693/2500-1388-2016-0-3-62-66.

19. Колсанов А.В., Седашкина О.А., Постников М.А., Маковецкая Г.А., Ромаданова Е.М., Копосова Е.В. и др. Скрининг хронической болезни почек у детей с помощью алгоритмов машинного обучения. Менеджер здравоохранения. 2024;5:75–83. http://dx.doi.org/10.21045/1811-0185-2024-5-75-84. DOI: http://dx.doi.org/10.21045/1811-0185-2024-5-75-84.