Периферическая нейропатическая боль: принцип классификации, связанный с механизмами, на основе сенсорных профилей

Пациенты с нейропатической болью неоднородны по этиологии, патофизиологии и клиническим проявлениям. У них наблюдается разнообразие связанных с болью сенсорных симптомов и признаков (сенсорный профиль). Различные сенсорные профили могут указывать на разные классы нейробиологических механизмов, поэтому подгруппы с различными сенсорными профилями могут по-разному отвечать на лечение. Целью исследования было выявление подгрупп в большой выборке пациентов с нейропатической болью с использованием свободных от гипотез статистических методов на основе базы данных 3 крупных международных исследовательских сетей (Немецкой исследовательской сети по нейропатической боли (DFNS), IMI-Europain и Neuropain). Стандартизированное количественное сенсорное тестирование было проведено у 902 пациентов (тестовая когорта) и 233 пациентов (когорта валидации) с периферической нейропатической болью различной этиологии. Для формирования подгрупп был выполнен кластерный анализ с использованием 13 параметров количественного сенсорного тестирования. Были выявлены и воспроизведены 3 различные подгруппы с характерными сенсорными профилями. Кластер 1 (сенсорный дефицит, 42%) характеризовался снижением функции тонких и крупных волокон в сочетании с парадоксальными ощущениями тепла. Кластер 2 (термическая гипералгезия, 33%) отличался сохранностью сенсорных функций в сочетании с гипералгезией на тепло и холод и легкой динамической механической аллодинией. Кластер 3 (механическая гипералгезия, 24%) характеризовался снижением функции тонких волокон в сочетании с гипералгезией при уколе и динамической механической аллодинией. Все кластеры встречались при разных этиологиях, однако их частота различалась. Мы предлагаем новый подход к разделению пациентов с периферической нейропатической болью различной этиологии на подгруппы в соответствии с присущими им сенсорными профилями. Эти 3 профиля могут быть связаны с патофизиологическими механизмами и полезны при планировании клинических исследований для обогащения исследуемой популяции пациентами, отвечающими на лечение.