Способ прогнозирования функционального исхода у больных шизофренией Российский патент 2021 года по МПК C12Q1/68 C12N15/00 

Изобретение относится к области медицины, а более конкретно - к применению молекулярно-генетических методов в психиатрии, и может быть использовано для прогнозирования функционального исхода шизофрении.

Проблема изучения прогноза социально-трудового функционирования у больных шизофренией на протяжении многих лет не только не утрачивает своей значимости, но становится все более актуальной, так как вопросы, касающиеся этиологических предпосылок ее развития и патогенетических особенностей различных клинических форм окончательно не разрешены. После манифестации возможны самые разнообразные варианты динамики болезненного процесса - от одноприступного и ремиттирующего течения до тяжелых непрерывно текущих и злокачественных форм. При этом остается неясным, почему при сходных продуктивных психопатологических проявлениях в острой фазе заболевания его нейробиологическая токсичность, выражающаяся в степени прогредиентности шизофренического процесса и формирующая его эндофенотип, сильно варьирует у различных пациентов. Поэтому крайне актуальным является не только максимально раннее выявление симптомов шизофренического процесса, но и определение надежных и достоверных предикторов отдаленного прогноза, в том числе и нейробиологических, уже на ранних этапах развития данного заболевания.

Известны различные способы прогнозирования течения шизофрении. Известен, например, способ прогнозирования негативных клинических проявлений в течении шизофрении, включающий антропометрическое, соматоскопическое обследование пациента и определение индекса Rees-Eysenk, при этом при значении этого индекса больше 105,7 для мужчин и 110,8 для женщин и наличии более трех регионарных морфологических дисплазий прогнозируют течение шизофрении с преобладающим нарастанием негативных симптомов (RU 2188577 С1, 2002). Этот способ позволяет делать прогноз на ранних стадиях заболевания, однако он не обеспечивает высокую достоверность результатов и не позволяет прогнозировать уровень социального функционирования больных.

Известен, например, способ прогнозирования функционального исхода шизофрении, включающий установление взаимосвязи специфических компонентов негативных симптомов с основными показателями социально-трудового функционирования, которые оценивают с помощью соответствующей шкалы, при этом у больных шизофренией оценивают выраженность негативных симптомов и при ее повышении прогнозируют низкий уровень социального функционирования (Rocca P. et al. Negative symptoms and everyday functioning in schizophrenia: a cross-sectional study in a real world-setting. «Psychiatry Research», 2014, 218(3), p.284-289). Однако этот способ не обеспечивает в полной мере именно прогнозирование функционального исхода, так как оценка симптомов и уровня функционирования проводится одномоментно, а не в процессе длительного наблюдения.

В связи с развитием геномных технологий все большее внимание уделяется изучению предиктивной роли генетических факторов в оценке риска и тяжести различных заболеваний, в том числе и психических.

Известен, например, способ прогнозирования риска развития параноидной шизофрении, включающий выделение ДНК методом фенольно-хлороформной экстракции и проведение генотипирование по полиморфным локусам rs1443445 гена NTRK2, rs1946698, rs7170062, rs11631508 гена NTRK3, rs1469794 гена NRXN1, при этом при выявлении генотипа NTRK2*C/*C (rs1443445), генотипа NTRK3*G/*G (rs1946698), генотипа NTRK3*T/*T (rs7170062), генотипа NTRK3 *A/*A (rs11631508) у русских, а генотипа NRXN1 *А/*А (rs1469794) у татар - прогнозируют риск развития параноидной шизофрении (RU 2506595 С2,2014). Недостатком этого способа являются его недостаточные функциональные возможности. Он не позволяет прогнозировать уровень социального функционирования больных шизофренией и ограничен больными только двух национальностей.

Известен также способ прогнозирования степени риска развития метаболического синдрома на фоне антипсихотической терапии у больных шизофренией, включающий выделение геномной ДНК из крови с последующим проведением полимеразной цепной реакции в режиме реального времени, при этом оценку степени риска развития метаболического синдрома проводят на основе выявления генотипов полиморфизмов rs2070744 гена NOS3 и rs6923761 гена GLP-1R, и при выявлении генотипов ТС или СС полиморфизма rs2070744 гена NOS3 и генотипа GG полиморфизма rs6923761 гена GLP-1R прогнозируют высокий риск развития метаболического синдрома, а при выявлении генотипа ТТ полиморфизма rs2070744 гена NOS3 и генотипа GA или GG полиморфизма rs6923761 гена GLP-1R прогнозируют низкий риск метаболического синдрома (RU 2722649 О, 2020). Этот способ с точки зрения социального функционирования больных шизофренией недостаточно информативен, поскольку развитие метаболического синдрома лишь косвенно может влиять на их социальное функционирование.

Известен также способ прогнозирования течения шизофрении у мужчин с приступообразными эндогенными психозами, манифестирующими в возрасте от 18 до 25 лет, включающий оценку уровня функционирования больного в период, предшествующий началу заболевания, по шкале преморбидного функционирования (PAS), при этом при оценке PAS в диапазоне от 0,23 до 0,5 баллов и выше у больного отбирают биологический материал, выделяют из него ДНК, определяют варианты полиморфных локусов 5-HTTLPR гена переносчика серотонина, Val66Met гена нейротрофического фактора головного мозга (BDNF), Т102С гена рецептора серотонина типа 2А (5-HTR2A) и по комбинации вариантов генов прогнозируют течение шизофрении, при этом при наличии в комбинации варианта LL (5-HTTLPR), или Met (Val66Met), или СС (Т102С) прогнозируют неблагоприятное, а при наличии комбинации SValValT - благоприятное течение шизофрении (RU 2685549 С1, 2019). К недостаткам способа относится то, что он ограничен только мужским полом больных и то, что благоприятное течение шизофрении оценивают по выраженности симптомов заболевания, однако симптомы заболевания не всегда коррелируют с уровнем функционального исхода.

Из известных способов наиболее близким к предложенному является способ прогнозирования функционального исхода у больных шизофренией, включающий отбор у больного биологического материала, выделение из него геномной ДНК, проведение генотипирования путем определения полиморфного локуса гена посредством полимеразной цепной реакции с последующей идентификацией аллелей и оценку функционального исхода на основании выявленных генотипов, содержащих идентифицированные аллели (Heilbronner U. et al. A common risk variant in CACNA1C supports a sex-dependent effect on longitudinal functioning and functional recovery from episodes of schizophrenia-spectrum but not bipolar disorder. «European Neuropsychopharmacology», 2015, 25(12), p.2262-2270). В этом способе определяют вариант полиморфного локуса rs10774035 гена CACNA1C, при этом при выявлении генотипа ТС или СС у мужчин прогнозируют высокий риск неблагоприятного функционального исхода, а при выявлении генотипа ТТ прогнозируют низкий риск неблагоприятного функционального исхода. Этот способ недостаточно объективен и не обеспечивает высокую точность прогнозирования функционального исхода у больных шизофренией. Это связано с тем, что в этом способе оценку риска неблагоприятного функционального исхода проводят только по одному гену. Способ применим только к оценке риска у мужчин.

Техническая проблема, решаемая изобретением, заключается в создании способа прогнозирования функционального исхода у больных шизофренией, лишенного недостатков прототипа. Технический результат, обеспечиваемый изобретением, состоит в повышении объективности и точности прогнозирования функционального исхода у больных шизофренией за счет обеспечения возможности объективной количественной оценки риска неблагоприятного функционально исхода при шизофрении у больных обоих полов на основании информации о нескольких полиморфных локусах генов.

Это достигается тем, что в способе прогнозирования функционального исхода у больных шизофренией, включающем отбор у больного биологического материала, выделение из него геномной ДНК, проведение генотипирования путем определения полиморфного локуса гена посредством полимеразной цепной реакции с последующей идентификацией аллелей и оценку функционального исхода на основании выявленных генотипов, содержащих идентифицированные аллели, определяют полиморфные локусы в пяти генах - переносчика серотонина (5-HTTLPR), нейротрофического фактора головного мозга (BDNF, Val66Met), рецептора серотонина типа 2А (5-HTR2A, Т102С), С-реактивного белка (CRP, -717A>G) и рецептора ангиотензина II типа 1 (AGTR1, А1166С), оценивают присутствие генотипов LL (5-HTTLPR), MetMet (BDNF, Val66Met), СС (5-HTR2A, Т102С), GG (CRP, -717A>G), AA (AGTR1, A1166C) как два варианта высокого риска, присутствие генотипов LS (5-HTTLPR), ValMet (BDNF, Val66Met), СТ (5-HTR2A, Т102С), AG (CRP, -717AX}), AC (AGTR1, A1166C) - как один вариант высокого риска, а присутствие генотипов SS (5-HTTLPR), ValVal (BDNF, Val66Met), ТТ (5-HTR2A, Т102С), AA (CRP, -717A>G), СС (AGTR1, A1166C) - как ноль вариантов высокого риска, суммируют количество вариантов высокого риска у больного шизофренией по всем генам и при наличии пяти и более вариантов высокого риска прогнозируют неблагоприятный функциональный исход, а при наличии четырех и меньше вариантов высокого риска - благоприятный функциональный исход.

Способ осуществляют следующим образом. У пациентов с диагнозом шизофрения забирают биологический материал (венозную кровь или смыв из ротовой полости), выделяют из него геномную ДНК и проводят генотипирование по полиморфным локусам в генах переносчика серотонина (5-HTTLPR), нейротрофического фактора головного мозга (BDNF, Val66Met), рецептора серотонина типа 2A (5-HTR2A, Т102С) С-реактивного белка (CRP, -717A>G), рецептора ангиотензина II типа 1 (AGTR1, А1166С). Выявление полиморфных локусов проводят путем выделения ДНК с помощью фенол-хлороформной экстракции и генотипирования с использованием полимеразной цепной реакции (ПЦР). Для проведения ПЦР используют соответствующие олигонуклеотидные праймеры и температурные режимы амплификации. Для идентификации продуктов ПЦР используют, например, электрофорез в 8%-ном полиакриламидном геле или метод плавления с высоким разрешением (High Resolution Melt) на амплификаторе QuantStudio 7 Flex Real-Time PCR System, который включает в себя амплификацию интересующего региона при помощи ПЦР в присутствии флуоресцентного красителя, встраивающегося в ДНК. В результате идентифицируют генотипы - следующие варианты для выбранных генов: 5-HTTLPR - LL, LS и SS; BDNF Val66Met - MetMet, ValMet и ValVal; 5-HTR2A T102C - ТТ, ТС и СС; CRP, -717A>G - AA, AG и GG; AGTR1, A1166C - AA, AC и СС. Варианты высокого риска для каждого гена определяют на основании данных об их связи с шизофренией или ее клиническими особенностями - выраженностью негативной симптоматики, ранним началом болезни, наследственной отягощенностью, тяжестью течения (Голимбет В.Е. и др., Генетические полиморфизмы, ассоциированные с различной степенью выраженности преморбидных личностных аномалий у больных шизофренией. «Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова», 2019, 119(3), с. 55-59). На основании выявленной авторами изобретения связи этих полиморфных локусов с уровнем социального функционирования больных шизофренией оценивают присутствие генотипов (вариантов) LL (5-HTTLPR), MetMet (BDNF, Val66Met), СС (5-HTR2A, Т102С), GG (CRP, -717A>G), AA (AGTR1, A1166C) как два варианта высокого риска, присутствие генотипов (вариантов) LS (5-HTTLPR), ValMet (BDNF, Val66Met), СТ (5-HTR2A, Т102С), AG (CRP, -717A>G), AC (AGTR1, A1166C) - как один вариант высокого риска, а присутствие генотипов (вариантов) SS (5-HTTLPR), ValVal (BDNF, Val66Met), ТТ (5-HTR2A, Т102С), AA (CRP, -717A>G), СС (AGTR1, A1166C) - как ноль вариантов высокого риска. Далее суммируют количество вариантов высокого риска у больного шизофренией по всем генам и при наличии пяти и более (5-10) вариантов риска прогнозируют неблагоприятный функциональный исход, а при наличии четырех и меньше (0-4) вариантов риска - благоприятный функциональный исход.

Возможность использования заявляемого способа прогнозирования течения шизофрении подтверждают результаты исследования 101-го пациента: 98 мужчин и 3 женщины, средний возраст 45,6 (стандартное отклонение 12,5) лет, средний возраст манифестации заболевания 23,2 (5,7) лет, которые находились под диспансерным наблюдением не менее 20-ти лет. Оценку социального функционирования проводили с помощью шкалы социально-ориентированного и социального функционирования (PSP), которая оценивает уровень функционирования больного по 100-бальной шкале в четырех областях: социально полезная деятельность, отношения с близкими и прочие социальные отношения, самообслуживание, а также беспокоящее (т.е. нарушающее спокойствие окружающих) и агрессивное поведение. Больные были разделены на три группы. В группе 1 показатели социального функционирования были наиболее высокими (69,7±9,2), в группе 2 - существенно ниже (51,2±11,6), а в группе 3 - наиболее низкими (45,8±12,4). Группа 1 состояла из 29 человек (все мужчины, средний возраст 44,3 (15,3) лет, средний возраст манифестации заболевания 23,6 (5,9) лет), группа 2 - из 31 человека (в том числе одна женщина, средний возраст 46,7 (11,6) лет, средний возраст манифестации 22,5 (7,0) лет), группа 3 - из 41 человека (в том числе две женщины, средний возраст 45,5 (12,0) лет, средний возраст манифестации 23,4 (6,0) лет). В каждой группе на основании генотипирования полиморфных локусов в генах переносчика серотонина (5-HTTLPR), нейротрофического фактора головного мозга (BDNF, Val66Met), рецептора серотонина типа 2А (5-HTR2A, Т102С) С-реактивного белка (CRP, -717A>G), рецептора ангиотензина II типа 1 (AGTR1, А1166С) оценивали присутствие генотипов. В случае наличия двух вариантов высокого риска -LL (5-HTTLPR), MetMet (BDNF, Val66Met), СС (5-HTR2A, Т102С), GG (CRP, -717A>G), AA (AGTR1, A1166C) использовали значение 2, одного варианта высокого риска - LS (5-HTTLPR), ValMet (BDNF, Val66Met), СТ (5-HTR2A, Т102С), AG (CRP, -717A>G), AC (AGTR1, A1166C) использовали значение 1 в случае вариантов SS (5-HTTLPR), ValVal (BDNF, Val66Met), ТТ (5-HTR2A, T102C), AA (CRP, -717A>G), CC (AGTR1, A1166C) - использовали значение 0. Далее проводили суммирование всех аллелей высокого риска. Теоретически суммарный показатель для больного мог варьировать в пределах от 0 до 10 вариантов высокого риска. Различия в распределении этого показателя в группах определяли с помощью критерия %2 Пирсона. Попарные различия оценивали с использованием точного критерия Фишера, а величину риска - по показателю отношение шансов (ОШ) с доверительным интервалом при вероятности 95% (95% ДИ). В результате ни в одной из групп не оказалось больных с числом аллелей риска более 7. В группе 1 отсутствовали носители 6 и более аллелей риска, а число носителей менее 5 аллелей превышало 50%. В группе 2 число носителей>6 аллелей риска составляло 19,4%, а в группе 3 - 31,7%. При этом в этих группах отсутствовали носители 0-2 аллелей риска, в то время как в группе 1 их число составляло 20,7%. Значимые межгрупповые различия обнаружены при сравнении числа носителей 0-4 аллелей риска с носителями 5-7 аллелей риска. Группа 1 отличалась от группы 2 (точный тест Фишера р=0,005, ОШ 5,9. 95%ДИ 1,7- 20,9) и группы 3 (точный тест Фишера р=0,0004, ОШ 5,9. 95%ДИ 2,4- 27,1). Различий между группами 2 и 3 не выявлено.

Установлено, что наиболее высокая точность способа достигается при использовании полиморфных локусов пяти генов. Статистический анализ показывает, что, например, при исключении гена переносчика серотонина (5-HTTLPR) или гена С-реактивного белка (CRP, -717A>G) различия между группами 1 и 3 выявляются при более низком уровне вероятности (р=0.02 и р=0.012, соответственно), что снизило бы точность способа. При исключении гена рецептора серотонина типа 2А (5-HTR2A, Т102С) отсутствуют значимые различия между группами 1 и 2 (р=0.35) и группами 1 и 3 (р=0.38), что делает невозможным достижение заявленного технического результата. То же имеет место при исключении гена рецептора ангиотензина II типа 1 (AGTR1, A1166C), когда различия между группами 1 и 2 (р=0.61) и группами 1 и 3 (р=0.07) не достигают уровня статистической значимости. При исключении гена нейротрофического фактора головного мозга (BDNF, Val66Met) различия между группами 1 и 2 незначимы (р=1.0), что также указывает на невозможность достижения заявленного технического результата в полном объеме.

Таким образом, применение способа в соответствии с изобретением обеспечивает прогноз функционального исхода у больных шизофренией, используя информацию об их генетически детерминированных особенностях (генотипах) на группы высокого и низкого риска в отношении прогноза их социально-трудового функционирования, при этом способ позволяет количественно оценить риск неблагоприятного социально-трудового функционирования на отдаленных этапах развития болезни уже на ранней стадии ее начала. Это обеспечивает его высокие объективность и точность. Определение больных с неблагоприятным прогнозом социально-трудового функционирования на начальных стадиях развития психоза является по сути отражением функционального исхода заболевания, что позволяет обоснованно назначить больным своевременную дифференцированную психофармакотерапию, а также оптимизировать объем психосоциотерапевтических мероприятий.

Пример 1. Больной Д-ев, 23 года. Впервые поступил в клиническое отделение №4 ФГБНУ НЦПЗ с психотическим приступом. После манифестации заболевания перенес три приступа аффективно-бредовой структуры, сопровождавшиеся госпитализациями, после чего сформировалась стойкая ремиссия с незначительными аффективными колебаниями. Социально-трудовое функционирование находится на высоком уровне (73 балла по PSP). Исследование ДНК больного показало, что он является носителем вариантов SS (5-HTTLPR), ValVal (BDNF, Val66Met), ТТ (5-HTR2A, Т102С), AA (CRP, -717A>G), AA (AGTR1, A1166C). Сумма вариантов риска составляет 2, поэтому прогноз социального функционирования оценивается как благоприятный.

Пример 2. Больной А-ов, 19 лет. Впервые поступил в клиническое отделение №4 ФГБНУ НЦПЗ с психотическим приступом. В течение первых пяти лет от момента манифестации перенес два психотических эпизода, после чего сформировалась стойкая ремиссия. Трудоустроен, социально адаптирован, работает в качестве менеджера, женат. Социально-трудовое функционирование находится на высоком уровне (70 баллов по PSP). Исследование ДНК больного показало, что он является носителем вариантов SS (5-HTTLPR), ValVal (BDNF, Val66Met), ТС (5-HTR2A, Т102С), AG (CRP, -717A>G), AC (AGTR1, A1166C). Сумма вариантов риска составляет 3, что свидетельствует о благоприятном прогнозе социального функционирования.

Пример 3. Больной А-ев, 21 год. Впервые поступил в клиническое отделение №4 ФГБНУ НЦПЗ с психотическим приступом. В дальнейшем перенес два приступа галлюцинаторно-бредовой структуры и один аффективно-бредовой приступ, после чего состояние оставалось стабильным. Социально-трудовое функционирование находится на высоком уровне (68 баллов по PSP), работает на руководящих должностях, получил ученую степень кандидата наук, женат, от брака имеет двоих детей. Исследование ДНК больного показало, что он является носителем вариантов LS (5-HTTLPR), ValVal (BDNF, Val66Met), СС (5-HTR2A, Т102С), AG (CRP, -717A>G), СС (AGTR1, A1166C). Сумма вариантов риска составляет 4, что свидетельствует о благоприятном прогнозе социального функционирования.

Пример 4. Больная Т-ва, 23 года. Впервые поступила в клиническое отделение №4 ФГБНУ НЦПЗ с острым психотическим приступом кататоно-бредовой структуры. В процессе лечения произошла полная редукция бредовых и кататонических переживаний, при этом возникло быстрое нарастание негативной симптоматики с преобладанием апатии, абулии, сужением круга интересов и побуждений до уровня примитивных повседневных бытовых нужд, нарастанием явлений социально-трудовой дезадаптации (58 баллов по PSP). В разводе, проживает одна, имеет инвалидность второй группы по психическому заболеванию. Исследование ДНК показало, что она является носителем вариантов LL (5-HTTLPR), ValVal (BDNF, Val66Met), СС (5-HTR2A, Т102С), AA (CRP, -717A>G), AA (AGTR1, A1166C). Сумма вариантов риска составляет 6, поэтому прогноз социального функционирования неблагоприятный.

Пример 5. Больной К-ов, 22 года. Впервые поступил в клиническое отделение №4 ФГБНУ НЦПЗ с острым психотическим приступом галлюцинаторно-бредовой структуры. На фоне терапии произошла редукция продуктивной симптоматики, впоследствии перенес еще пять сходных психотических состояний, сопровождавшихся госпитализациями. Постепенно произошло нарастание негативной симптоматики с преобладанием расстройств псевдоорганического круга с импульсивностью, эксплозивностью. Социально дезадаптирован, не работает, имеет инвалидность второй группы по психическому заболеванию. Уровень социально-трудового функционирования низкий (55 баллов по PSP). Исследование ДНК показало, что он является носителем вариантов LL (5-HTTLPR), ValVal (BDNF, Val66Met), СС (5-HTR2A, Т102С), AG (CRP, -717A>G), AA (AGTR1, A1166C). Сумма вариантов риска составляет 7, поэтому прогноз социального функционирования неблагоприятный.

Пример 6. Больной В-ов, 25 лет. Впервые поступил в клиническое отделение №4 ФГБНУ НЦПЗ с острым психотическим приступом галлюцинаторно-параноидной структуры. В дальнейшем сформировалась ремиссия низкого качества с сохранением стойкой параноидной бредовой фабулы, периодически возникали экзацербации состояния с актуализацией продуктивных расстройств. Нетрудоспособен, имеет первую группу инвалидности по психическому заболеванию, проживает совместно с матерью. Уровень социально-трудового функционирования по PSP низкий (51 балл). Исследование ДНК показало, что больной является носителем вариантов LS (5-HTTLPR), ValMet (BDNF, Val66Met), СС (5-HTR2A, Т102С), AG (CRP, -717A>G), AA (AGTR1, A1166C). Сумма вариантов риска - 6, поэтому прогноз социального функционирования неблагоприятный.

Пример 7. Больной А-ов, 22 года. Впервые поступил в клиническое отделение №4 ФГБНУ НЦПЗ с психотическим приступом параноидной структуры. В процессе лечения полной редукции симптоматики не произошло, сохранялись рудиментарные бредовые переживания, произошло быстрое нарастание выраженных эмоционально-волевых расстройств личности, явлений социально-трудовой дезадаптации. Нетрудоспособен, получил вторую группу инвалидности по психическому заболеванию, проживает вдвоем с матерью. Уровень социально-трудового функционирования по PSP низкий (48 баллов). Исследование ДНК больного показало, что он является носителем вариантов LL (5-HTTLPR), MetMet (BDNF, Val66Met), ТС (5-HTR2A, Т102С), AA (CRP, -717A>G), AA (AGTR1, A1166C). Сумма вариантов риска составляет 7, поэтому прогноз социального функционирования неблагоприятный.

Способ прогнозирования функционального исхода у больных шизофренией в соответствии с изобретением обеспечивает более высокую объективность и точность по сравнению с известными аналогичными способами и может быть использован для больных обоих полов.

Изобретение относится к биотехнологии. Способ включает отбор у больного биологического материала, выделение из него геномной ДНК, проведение генотипирования путем определения полиморфного локуса гена посредством полимеразной цепной реакции с последующей идентификацией аллелей и оценку функционального исхода на основании выявленных генотипов, содержащих идентифицированные аллели. Способ позволяет повысить объективность и точность прогнозирования функционального исхода у больных шизофренией за счет обеспечения возможности объективной количественной оценки риска неблагоприятного исхода при шизофрении у больных обоих полов на основании информации о нескольких полиморфных локусах генов. 7 пр.

Способ прогнозирования функционального исхода у больных шизофренией, включающий отбор у больного биологического материала, выделение из него геномной ДНК, проведение генотипирования путем определения полиморфного локуса гена посредством полимеразной цепной реакции с последующей идентификацией аллелей и оценку функционального исхода на основании выявленных генотипов, содержащих идентифицированные аллели, отличающийся тем, что определяют полиморфные локусы в пяти генах - переносчика серотонина (5-HTTLPR), нейротрофического фактора головного мозга (BDNF, Val66Met), рецептора серотонина типа 2А (5-HTR2A, Т102С), С-реактивного белка (CRP, -717A>G) и рецептора ангиотензина II типа 1 (AGTR1, А1166С), оценивают присутствие генотипов LL (5-HTTLPR), MetMet (BDNF, Val66Met), СС (5-HTR2A, Т102С), GG (CRP, -717A>G), AA (AGTR1, A1166C) как два варианта высокого риска, присутствие генотипов LS (5-HTTLPR), ValMet (BDNF, Val66Met), СТ (5-HTR2A, Т102С), AG (CRP, -717AX}), AC (AGTR1, A1166C) - как один вариант высокого риска, а присутствие генотипов SS (5-HTTLPR), ValVal (BDNF, Val66Met), ТТ (5-HTR2A, Т102С), AA (CRP, -717A>G), CC (AGTR1, A1166C) - как ноль вариантов высокого риска, суммируют количество вариантов высокого риска у больного шизофренией по всем генам и при наличии пяти и более вариантов высокого риска прогнозируют неблагоприятный функциональный исход, а при наличии четырех и меньше вариантов высокого риска - благоприятный функциональный исход.