Eingeschlossen in die Analyse wurden 805 SLE-Patienten mit demografischen, klinischen und serologischen Daten, die innerhalb von 15 Monaten nach der Diagnose sowie im 3- und 5-Jahres-Follow-up erhoben wurden. Bei jeder Visite wurden die Seren auf insgesamt 29 ANA Immunfluoreszenz-Muster und 20 Autoantikörper untersucht und mittels K-Means-Algorithmen anhand von Längsschnitt-Autoantikörperprofilen bestimmte phänotypische Cluster identifiziert.

Ausgehend davon wurden die klinischen Verläufe im 10-Jahres-Follow-up dieser Cluster verglichen und mittels Cox-proportionalen Risikomodellen adjustiert auf das Alter bei Krankheitsbeginn Hazard Ratios (HRs) für das Überleben kalkuliert. Cluster 1 (n=137, hohe Frequenz von Anti-Smith, Anti-U1RNP, AC-5 und hohe ANA-Titer) zeigte die höchste kumulative Krankheitsaktivität und den größten Bedarf für Immunsuppressiva [IS]/Biologika in Jahr 10. Cluster 2 (n=376, niedrige Anti-dsDNA und ANA-Titer) hatte die niedrigste Krankheitsaktivität und geringste Frequenz von Lupusnephritis bzw. Einnahme von IS/Biologika). Cluster 3 (n=80, höchste Frequenz aller 5 Antiphospholipid-Antikörper) zeigte die größte Häufigkeit von Anfällen und Hypokomplementämie. Cluster 4 (n=212) zeichnete sich ebenfalls durch eine hohe Krankheitsaktivität aus und war durch das Vorliegen multipler Autoantikörper (inkl. Anti-Histon, Anti-dsDNA, Anti-Rib-P, Anti-SSA oder Ro60, Anti-SSB oder La, Anti-Ro52/TRIM21, PCNA und Anti-Zentromer B) charakterisiert. Die Cluster 1 (adj. HR 2,60, 95% KI 1,12-6,05; p=0,03) und 3 (adj. HR 2,87, 95% KI 1,22-6,74; p=0,02) hatten ein geringeres Überleben im Vergleich zu Cluster 2.

Die identifizierten  Autoantikörper-Cluster waren somit prädiktiv für Langzeitverlauf, Organbeteiligung, Therapiebedarf und Sterblichkeit.

Quelle: Ann Rheum Dis 2023; doi: 10.1136/ard-2022-223808