In der Studie wurden Marker für den Knorpelstoffwechsel (Cartilage Oligomeric Matrix Protein [COMP], Hyaluronan), das metabolische Syndrom (Adiponectin, Adipsin, Resistin, Hepatozyten-Wachstumsfaktor [HGF], Insulin, Leptin) und der systemischen Entzündung (CRP, IL-1ß, IL-6, IL-8, TNFα, MCP-1, Nervenwachstumsfaktor [NGF]) in Serumproben von 201 Patienten mit Arthrose, 77 mit PsA und 76 Kontrollen (ohne Arthrose oder PsA) mittels statistischer Tests miteinander verglichen.
Zur Identifikation von zwischen PsA und Arthrose differenzierender Marker wurden logistische Regressionsanalysen durchgeführt und auf Basis multivariater Modelle ROC-Kurven konstruiert. Das finale Modell wurde weiter validiert in einem unabhängigen Satz von 73 PsA- und 75 Arthrose-Proben anhand berechneter Wahrscheinlichkeiten, die mit Koeffizienten für Alter, Geschlecht und Biomarker kalkuliert wurden.
Die Spiegel der folgenden Serummarker waren in den drei Gruppen signifikant verschieden (alle p<0,001): COMP, Hyaluronan, Resistin, HGF, Insulin, Leptin, CRP, IL-6, IL-8, TNFα, MCP-1 und NGF. In multivariaten Analysen ließ sich nachweisen, dass COMP (Odds ratio, OR 1,24), Resistin (OR 1,26), MCP-1 (OR 1,10) und NGF (OR<0,001) unabhängig mit PsA vs. Arthrose assoziiert waren. Die Fläche unter der ROC-Kurve (AUROC) für dieses Modell war 0,99 verglichen mit einem Modell, welches nur Alter und Geschlecht berücksichtigte (AUROC 0,87; p<0,001). Ähnliche Resultate wurden mit Validierungsproben erzielt.
Als Fazit kann somit gezogen werden, dass sich mit einem Panel von vier Biomarkern die PsA von der Arthrose recht gut abgrenzen lässt. Jetzt gilt es, die Ergebnisse in prospektiven Studien weiter zu validieren – von einer Anwendung in der Praxis ist man also derzeit noch weit entfernt.
Quelle: Ann Rheum Dis 2019; 78(6): 796-801
