Osteoarthritis vizsgálata kutyákban

Osteoarthritis kialakulása

Osteoarthritis

Az osteoarthritis (OA) vagy osteoarthrosis a legelterjedtebb porcos ízületi bántalom világszerte. A megbetegedésnek három fő összetevője van: a struktúrporc károsodása, bántalma-arthrópiája; a gyulladás és az ízületben végbement strukturális változások miatt fellépő jelentős fájdalom; illetve az ezekből adódó funkció kiesése az adott ízületnek. Csökken a mobilitás, a mozgás mértéke.

Patológiai változások

Az OA kialakulása során a legjelentősebb változás, a porc mennyiségének csökkenése az ízületben, mely a későbbi stádiumokban kihat az ízületet határoló csontokra is. A megbetegedés kezdeti fázisában az ízületi felszín elveszti egyenletességét, szabálytalan kinövések jelennek meg rajta-osteophyta, fibrillálttá válik. A porcszövetből apró darabok válhatnak le, melyek belekerülnek a synovialis térbe, és ott tovább fokozzák a gyulladást, illetve tovább gátolhatják az ízület szabad mozgását. A porcszövet kismértékben hipercellulárissá válik, annak érdekében, hogy ellensúlyozni tudja a károsodást, visszaépítse a porcállományt.

A megbetegedés következő szakaszában mély árkok képződnek a porcszövetben, az extracelluláris mátrixban jelentősen lecsökken a II. típusú collagénnek a mennyisége. A chondrocyták száma is lecsökken, csoportokba rendeződnek, ezek körül kialakuló területeken még magas a proteoglycanok és glycoproteinek mennyisége (1. ábra).

data:image/jpeg;base64,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

1. ábra: Osteoarthritis a bal térdízületben. Nyíl: megnövekedett subchondralis csontsűrűség.

Az OA végső szakaszában tovább károsodik a porcszövet, ezáltal sérül az ízületi felszín is, mely jelentős mértékben tovább rontja az ízület funkcióját, mobilitását. Ehhez társul a sérülés következtében megemelkedett fájdalom is. Ebben a szakaszban már jelentős mértékben lecsökken az extracelluláris mátrix glükozaminoglycan szintje.

További kutatások szerint nem csak az ízületi porc, és annak sérülése játszik jelentős szerepet az OA kialakulásában, hanem a csontvelő károsodása (BMLs), illetve az ízületi hártya gyulladásának-synovitisnek is jelentős hatása van a fájdalom és a gyulladás kialakulásában illetve az OA kórélettanában. Az OA kialakulásában további szerepet játszhat az elhízás/túlsúly, mely túlzott, adott esetben egyenlőtlen terhelést ad az ízületnek, így jelentős mértékben növeli a térd OA előfordulását. Egyes kutatások genetikai hátteret is felfedeztek a megbetegedés egyik okaként. Ilyenek az örökletes és veleszületett rendellenességek, deformitások, mint például öröklött csípő, vagy könyök dysplasia miatt kialakult OA (Nidhi Sofat és munkatársai, 2014).

A fájdalom

Fájdalomérzés:

Célja, hogy a központi idegrendszert (KIR) tájékoztassa egy inger szervezetet károsító hatásáról. Bár a fájdalomérzet kellemetlen, mégis hasznos, ha az azt követő aktivitás megszünteti a károsító hatást.

A fájdalomérzet perifériás mechanizmusai:

A fájdalomérző receptorok, nociceptorok a vékony myelinhüvelyes Aδ- és a myelinhüvely nélküli C-rostok szabad végződéseiből állnak. A nociceptorok specifikusan a szervezetet károsító mechanikai, kémiai vagy hőingerekre érzékenyek.A fájdalomérző receptorok depolarizációjának sejt szintű mechanizmusa még nem teljesen tisztázott, de feltételezhetően a károsodott sejtekből felszabaduló hisztamin, bradikinin, egyéb peptidek és esetleg más kémiai anyagok váltják ki a receptorok depolarizációját.

A fájdalom KIR-i mechanizmusai:

Ha bőrt egy erős, ártalmas inger éri, kétféle fájdalomérzet alakul ki: a kezdeti, gyorsan kialakuló érzet, amely jól lokalizálható, az Aδ-rostok végén lévő nociceptorok közvetítik.

A később kialakuló, elhúzódó, ún. lassú érzet kiváltásáért a C-típusú rostok receptorai a felelősek. Erre a fájdalomtípusra jellemző, hogy nehezen lokalizálható, tompa, égő érzéssel jár együtt. A kétféle fájdalomérzetet közvetítő rostok különböző pályákon érik el a KIR-t. A gyors fájdalomérzetet közvetítő Aδ-rostok receptív mezője kisebb, ingerületvezetési sebessége nagyobb, és ezért az ingerület hamarabb éri a tractus spinothalamicuson keresztül az agykéreg elsődleges érző mezőjét, ahol a megfelelő areában kelt ingerületet. A lassú fájdalomérzésben szerepet játszó rostok C-típusúak, lassabban és sokkal diffúzabb módon érik el a KIR-t. A tractus spino-reticulo-thalamicus rendszeren ascendálnak, és a collaterális ágak elérik a formatio reticularist, aminek következtében a fájdalomérzet mellett emocionális reakciók is kialakulnak. Szintén ezzel magyarázható az a kellemetlen közérzet, ami a lassú fájdalomérzést kíséri. A kétféle fájdalom különböző reflexeket vált ki. A gyors fájdalom flexor, vagy nociceptív reflexet, ill. sympathicus választ (vérnyomásemelés, energiamobilizálás) vált ki. A lassú fájdalom esetén hányingert, erős verejtékezést, vérnyomáscsökkenést, és a vázizmok tónusának általános csökkenését lehet megfigyelni. (a zsigerekből eredő fájdalom hasonló reakciókat vált ki.)

A fájdalom központi gátlása:

A fájdalom ingereinek tovaterjedésében döntő szerepet játszik a gerincvelő dorsalis szarvában lokalizálódó, ún. „kapuzás” , amely a felsőbb idegrendszeri területekről gátlórostokat kap, és így szerepet játszik a fájdalomérzet csökkentésében. Egy másik szabályozórendszert az opioid peptidek képviselnek.

Fájdalomkisugárzás:

A zsigerek betegsége gyakran nem a zsigerben jelentkező fájdalommal, hanem valamely, akár távolabbi testrész felületének fájdalomérzetével jár. Az állatorvoslásban talán a legismertebb példa a recésgyomor-átfúródást követő szívburok-, rekeszizom- és hashártyagyulladást kisérő, erős martájéki túlérzékenység.

Egy adott bőrterület, illetve az ebből a szempontból hozzátartozó zsigeri szerv kapcsolatát az embrionális kor szelvényezettségéből vezetik le (Head-féle zónák). Az előbb említett példára vonatkoztatva az embrionális fejlődés során a rekeszizom a nyaktájékról vándorolt a has tájékára, és ezért beidegzése nyaki eredetű, tehát a rekeszizomból származó afferens rostok ugyanabba a gerincvelői szelvénybe futnak be, mint amelyikbe a nyaki bőrterületről érkező afferens rostok. Ennek alapján a fájdalomkisugárzást két teóriával magyarázzák:

1. fájdalomkisugárzás konvergenciaszabálya: a somaticus és a visceralis afferentáció ugyanazzal a neuronnal kerül synapticus kapcsolatba.

2. fájdalomkisugárzás facilitációs hatások: a zsigeri fájdalom ingerületét szállító rostok collateralisai a somaticus területről befutó afferens rosttal együtt ingerlik a spinothalamicus neuron postsynapticus membránját, és bár a somaticus inger ebben az esetben küszöb alatti, a két hatás együttesen tovaterjedő akciós potenciált vált ki (Rudas és munkatársai, 1995).

A Fájdalom kezelése

A következőkben néhány, az OA-t vizsgáló cikket dolgoztunk fel. Bár az OA számos más ízületben is előfordulhat, néhány, a térdízületre vonatkozó kísérletben dolgozzuk fel, hogy hogyan lehet az OA során kialakult fájdalmat mérni, valamint csökkenteni.

1.kísérlet:

Az 1. kísérletben a kutatók különböző perifériás és központi szinteken avatkoztak be a fájdalom kialakulásának mechanizmusába.

PERIFÉRIÁS MECHANIZMUSOK:

Citokinek: intraartikuláris MIA injekció növelte TNF alfa, IL-6 szinteket a térd synoviumban és a tokban. A nociceptív érző rostok perzisztens érzékenységét okozta mechanikai stimulus iránt. Mechanoszenzitív C rostok és A rostok növekedett spontán aktivitása volt kimutatható a térdben. A megemelkedett TNF-alfa érzékenyíti a primer afferenseket, így facilitálja az ízületi fájdalmat. A non szteroid gyulladáscsökkentő szerek azáltal enyhítik az OA okozta fájdalmat, hogy gátolják a TNF-alfát. Az IL-6, valamint az IL-1 béta érzékenyíti a primer nociceptorokat a térdben. Más proinflammatorikus citokinek, mint pl. IL-7 IL-17 és IL 18 is kimutathatóak voltak synovitisnél, subchondralis csont sérülésénél és porc homeostasis elváltozásnál a spontán vagy sebészetileg kiváltott OA-ban.

Neuropeptidek: a gyulladt synovia vazoaktív intestinalis peptidet (VIP)-et is termel, hogy fájdalom érzetet okozzon. A VIP ezáltal érzékenyíti a térdízület primer nociceptorait.

Cannabinoidok (CB): a perifériás CB1 receptorok aktiválása és a CB1 receptor agonisták lokális alkalmazása pl.: arachidonyl-2-klóretilamid (ACEA) csökkenti az afferens rostok mechanoszenzitivitását. Tranziens receptor vanilloid 1 (TRVP1) ioncsatorna antagonista csökkentette az ACEA hatékonyságát, így tehát elmondható, hogy a TRVP1 ioncsatorna érintett a CB1 receptor-mediálta fájdalomcsökkentő hatásában.

Mátrix metalloproteázok (MMP): cink dependens endoproteázok, amelyeknek fontos szerepe van az OA pathogenezisében. Az MMP inhibitoroknak fontos szerepe van az érzéstelenítés és fájdalomcsillapítás hatékonyságában. Osteochondralis érellátottság, chondropathia, teherviselési aszimmetria csökkentése többek között a hatása.

Egyéb bioaktív ágensek: Szfingozin-kináz 2 szelektív inhibitora, illetve szelektív rho kináz inhibitor, kinin B2 receptor antagonista. Javítja a teherviselést a sérült végtagon, valamint a porc degradációt is csökkenti. Reaktív oxigéngyökök: rebamipide. A prosztaglandinok (PGE-k), Nerve Growth Factor (NGF), noradrenalin (NA) csatornák, angiogenesis inhibitorok és a hyaluronsav is rész vesznek az OA fájdalom kialakításában.

GERINCVELŐI MECHANIZMUSOK:

Glia sejtek/citokinek: OA modellben a microglia sejtek hiperaktivitása 7-28. nap között volt megfigyelhető, valamint reaktív astrocyták jelenléte a 28. napon.

TRPV1: TRPV1 szintek magasabbak voltak a térdet beidegző primer neuronokban.

Neuropeptidek: emelkedik az mRNS expresszió MIA után a Dorsal Respiratory Group (DRG) neuronokban, és a synoviában, periosteumban és subchondralis csontban megnő az immunreaktivitásuk.

Neuropathiás komponensek: idegsérülés markere ATF 3 (transzkripciós faktor) szintje emelkedik a DRG-ben.

SUPRASPINALIS MECHANIZMUSOK:

Elektroakkupunktúra szignifikánsan javította az MIA indukálta végtag inkapacitást (Rui-Xin Zhang és munkatársai, 2013).

2.kísérlet:

A viselkedésbeli változások jó jelzők az OA súlyosságára és a fájdalom mértékének megítélésére kutyákban (Vertical ground reaction forces (PVF, vertical impulse)). A fizikai aktivitás a funkcionalitás jó mutatója, temetered motor activity (MA) objektív viselkedési módszer a funkcionalitás és az általános állapot felmérésére.

Módszer: Kontroll és terápiás diéta 90 napon keresztül.

A mért adatok:

Kinetic force platform gait analysis (PVF BW)

Client Specific Outcome measures (CSOM)

ELectrodermal activity (EDA)

Criterion validities

Motor activity

Multifactorial pain questionnaira (MFQ)

Eredmények:

A PVF volt a legjobb eredménnyel, CSOM, MA kevésbé volt szignifikáns a diéta hatásaira. A vizsgált állatok kora, neme, radiográfia által meghatározott OA súlyossága nem volt hatással a PVF értékekre. CSOM: szubjektív kérdőív az állat általános életminőségére vonatkozóan, a tulajdonos véleményére támaszkodva. Nem volt teljesen összhangban a PVF eredményekkel, amelyek azonban a CSOM-mel ellentétben objektíven tudták mérni a diéta hatásait. MA: inkább CSOM-mel van korrelációban, mint a PVF-fel. EDA nem szolgált szignifikáns eredményekkel. CSOM-t MA-t együttesen hatékonyabban lehetne alkalmazni. Az állat általános életminőségét, és fizikai aktivitásást vizsgálja mindhárom módszer, azonban az egyik objektív MA), míg a másik szubjektív módszer (CSOM), így átfogóbb képet tudna adni az állat valós állapotáról.

A diéta nem tűnt igazán hatékony terápiának (Pascale Rialland és munkatársai, 2012).

3.kísérlet:

Elektrofiziológia: a perifériás idegek érzékenyebbek lesznek a fájdalomkeltő ágensek helyi kibocsátása miatt, ezek a nociceptorok intenzívebben kezdenek el működni, plaszticitás változásokat okoznak a másodrendű neuronokban a gerincvelő hátsó szarvában és ez vezet központi érzékenyedéshez.

A C és A delta rostoknak rendelkeznek mechanikai nyitásra érzékeny ioncsatornákkal. Ezek a csatornák csak az ízület elmozdulására nyílnak, ezzel idegi impulzusokat generálva. Ezek a csatornák érzékennyé válnak az ízület degenerációjának hatására. Nem maga az MIA hatására nyílnak ezek a csatornák, hanem az MIA hatására bekövetkező ízületi degeneráció, illetve kémiai mediátorok felszabadulására. Azonban a neuronok tüzelési aktivitása nem korrelál az ízület sérülésének mértékével. A másodrendű neuronok a gerincevelő hátsó szarvának V-VI laminájában szintén hiperérzékennyé válnak. Kutatások bizonyították, hogy a microglia sejtek hozzájárulnak a központi érzékenyedéshez, és, hogy ezen szatellita sejtek gátlásával elérhető lehet a fájdalom csökkentése a sérült ízületben.

Fájdalom kiváltotta viselkedés, viselkedésváltozás:

Megvalósítható különböző viselkedési tesztek elvégzése laboratóriumban külső környezeti hatásokra pl. mechanikai, hő, kémiai stimukusok. Von Frey szőr algesiometry (a fájdalom mérése): mechanikai allodyniát gyakran mérik a hátsó végtag dorsalis felszínén a mechanikai érzékenység küszöbértékének meghatározására. Vocalizáció, hangadás: sok emlős kommunikálja a hangulatát, állapotát és identitását hangadással. A különböző hangadások akusztikai frekvenciája, valamint hossza kódolja az állat fiziológiai és pszichológiai jóllétét.

Gait analysis: A megváltozott ízületi kinematika miatt az OA betegek abnormális mozgásmintázatokat mutathatnak. Jelentkezhetnek kompenzatorikus mozgások, amelyek minimalizálják az ízület fájdalmát. Nehéz elkülöníteni azonban, hogy a megváltozott mozgás az OA fájdalom miatt alakult ki, vagy az ízület biomechanikai megváltozásának következménye. Két formája ismert a gait analízisnek: statikus teherviselés, és dinamikus gait analysis.

Spontán fájdalom viselkedések: Activity based assessment (testmozgáson alapuló vizgálatok), Facial expressions (az arc kifejezései), idegi degenerációban való részvétel (Anne-Marie Malfait és munkatársai, 2013).

Összefoglalás

Az általunk olvasott cikkek alapján, amelyek az Észak-Amerikai adatokra vonatkoznak, a kutya populációban az OA prevalenciája a felnőtt állatok esetén 20%, a 8 évnél idősebb állatok esetén pedig már 80% (Pascale Rialland és munkatársai, 2012). Az OA krónikus betegség, tehát az állat egész életére hatással van a betegség kialakulásától kezdődően. A kutyák életminőségének nagyon meghatározó tényezője a mozgás, az aktivitás, hangulatukat, játékosságukat is ezzel tudják leginkább kifejezni. Leendő állatorvosként fontos lesz, hogy képesek legyünk megállapítani a fájdalom mértékét és mibenlétét.

"The different mechanisms and manifestations of pain are complex; and unlike humans, animals can not be comforted by the knowledge that pain will subside or improve (Michele Sharkey, 2013)."

Irodalomjegyzék