Journal Home

  ISSN 0204-8043 (print)

  ISSN 1314-2143 (online)

Past Issues

Phenotypes Determined by Cluster Analysis in Moderate to Severe Bronchial Asthma

 

Vania M. Youroukova1, Denitsa G. Dimitrova1, Аnna D. Valerieva2, Spaska S. Lesichkova3, Tsvetelina V. Velikova4, Ekaterina I. Ivanova-Todorova4, Kalina D. Tumangelova-Yuzeir4

 

1 Clinical Center for Lung Diseases, St. Sofi a Hospital for Pulmonary Diseases, Medical University of Sofia, Sofia, Bulgaria
2 Clinic of Allergy, Alexandrovska University Hospital, Medical University of Sofia, Sofia, Bulgaria
3 Department of Clinical Immunology, Alexandrovska University Hospital, Medical University of Sofia, Sofia, Bulgaria
4 Department of Clinical Laboratory and Clinical Immunology, St. Ivan Rilski University Hospital, Medical University of Sofia, Sofia, Bulgaria

 

doi: 10.1515/folmed-2017-0031

 

 

Background: Bronchial asthma is a heterogeneous disease that includes various subtypes. They may share similar clinical characteristics, but probably have different pathological mechanisms.


Aim: To identify phenotypes using cluster analysis in moderate to severe bronchial asthma and to compare diff erences in clinical, physiological, immunological and inflammatory data between the clusters.


Patients and methods: Forty adult patients with moderate to severe bronchial asthma out of exacerbation were included. All underwent clinical assessment, anthropometric measurements, skin prick testing, standard spirometry and measurement fraction of exhaled nitric oxide. Blood eosinophilic count, serum total IgE and periostin levels were determined. Two-step cluster approach, hierarchical clustering method and k-mean analysis were used for identifi cation of the clusters.


Results: We have identifi ed four clusters. Cluster 1 (n=14) - late-onset, non-atopic asthma with impaired lung function, Cluster 2 (n=13) - late-onset, atopic asthma, Cluster 3 (n=6) - late-onset, aspirin sensitivity, eosinophilic asthma, and Cluster 4 (n=7) - early-onset, atopic asthma.


Conclusions: Our study is the fi rst in Bulgaria in which cluster analysis is applied to asthmatic patients. We identifi ed four clusters. The variables with greatest force for differentiation in our study were: age of asthma onset, duration of diseases, atopy, smoking, blood eosinophils, nonsteroidal anti-infl ammatory drugs hypersensitivity, baseline FEV1/FVC and symptoms severity. Our results support the concept of heterogeneity of bronchial asthma and demonstrate that cluster analysis can be an useful tool for phenotyping of disease and personalized approach
to the treatment of patients.

 

Abstract in russian

РЕЗЮМЕ

Введение: Бронхиальная астма является гетерогенным заболеванием, включающим в себя различные подтипы. У них могут проявляться сходные клинические характеристики, но вероятно имеют различные патологические механизмы.


Цель: Идентификация фенотипов с применением кластерного анализа в случаях бронхиальной астмы в умеренной и тяжёлой форме и сравнение различий в клинических, физиологических, иммунологических и воспалительных результатах между кластерами.


Пациенты и методы: В исследовании приняли участие сорок взрослых пациентов с бронхиальной астмой умеренной и тяжёлой формы в неострой фазе. Все они прошли клиническую оценку, антропометрические измерения, накожные пробы, стандартную спирометрию и измерение фракционного выдыхаемого оксида азота. Было исследовано количество эозинофилов в крови, общий сывороточный IgE и уровни периостина. Были использованы двухшаговая кластеризация, метод иерархической кластеризации и анализ К-средних для идентификации кластеров.


Результаты: Нами была проведена идентификация четырёх кластеров. Кластер 1 (n=14) - неатопическая астма с поздним началом и нарушением функции лёгких. Кластер 2 (n=13) – атопическая астма с поздним началом. Кластер 3 (n=6) – эозинофильная астма с поздним началом и чувствительностью к аспирину. Кластер 4 (n=7) - атопическая астма с ранним началом.


Заключение: Наше исследование является первым в Болгарии с применением кластерного анализа в отношении пациентов с астмой. Нами была проведена идентификация четырёх кластеров. Наиболее весомыми переменными для дифференциации в нашем исследовании являются: возраст пациента при возникновении астмы, длительность заболевания, атопия, курение, эозинофилы в крови, чувствительность к нестероидным противовоспалительным средствам, ОФВ 1/ФЖЕЛ исходного уровня и тяжесть симптомов. Наши результаты подтверждают идею о гетерогенности бронхиальной астмы и показывают, что кластерный анализ может стать полезным инструментом для фенотипирования заболевания и индивидуальным подходом к лечению пациентов.