Email this article Dynapenia and computed tomography-derived skeletal muscle parameters in patients with inflammatory bowel disease: A cross-sectional study
- Authors: Shumskaya Y.F.1, Charaya K.V.1, Kuprina I.V.2, Mnatsakanyan M.G.2, Bezhenova K.Y.1, Kharitonova A.O.1, Akhmedzyanova D.A.1, Vasilev Y.A.1
-
Affiliations:
- Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Healthcare Department
- I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
- Section: ARTICLES
- Published: 17.06.2026
- URL: https://almclinmed.ru/jour/article/view/17643
- DOI: https://doi.org/10.18786/2072-0505-2026-54-007
- ID: 17643
Cite item
Full Text
Abstract
Background: In patients with inflammatory bowel diseases (IBD), skeletal muscle involvement includes not only reduced muscle mass but also decreased muscle strength (dynapenia). Previous studies in IBD have mainly focused on quantitative assessment of muscle area by computed tomography (CT), while reduced muscle strength has been studied separately from CT characteristics. It remains unclear whether dynapenia in IBD patients is primarily associated with decreased skeletal muscle area or with changes in muscle quality, including reduced muscle density and myosteatosis.
Aim: To evaluate the association between handgrip strength and CT-derived skeletal muscle parameters in patients with IBD.
Methods: A single-center cross-sectional study was conducted, including patients with IBD aged 18–75 years hospitalized from January to April 2026 at the Department of Gastroenterology of University Clinical Hospital No. 1 of I. M. Sechenov First Moscow State Medical University. All participants underwent abdominal CT during hospitalization. Muscle strength was assessed by handgrip dynamometry; dynapenia was defined according to the European Working Group on Sarcopenia in Older People (EWGSOP2) criteria. Skeletal muscle area, skeletal muscle index (SMI), and CT-derived muscle density were calculated from abdominal CT images using a convolutional neural network-based artificial intelligence algorithm Comp2Comp. Association analysis was performed using multivariable linear regression adjusted for sex, age, and body mass index.
Results: The study included 53 IBD patients, of whom 32 (60%) were male; median age was 38 [28; 51] years. Crohn’s disease was diagnosed in 24 (45%) patients, ulcerative colitis in 29 (55%). Dynapenia was identified in 7 (13%) of 53 patients. In multivariable regression analysis, no statistically significant association was found between handgrip strength and SMI (β = 0.29 kg per 1 cm²/m²; p = 0.182). At the same time, a positive association was observed between handgrip strength and CT-derived muscle density (β = 0.44 kg per 1 HU; 95% confidence interval 0.002–0.87; p = 0.048).
Conclusion: In IBD patients, dynapenia is associated with lower muscle density and is not related to SMI. These findings demonstrate the potential of using CT-derived qualitative skeletal muscle characteristics in IBD to identify patients with reduced functional muscle properties.
Full Text
Воспалительные заболевания кишечника (ВЗК) – болезнь Крона (БК) и язвенный колит (ЯК) – представляют собой хронические иммуновоспалительные состояния, сопровождающиеся системными метаболическими нарушениями, в том числе со стороны скелетной мускулатуры [1].
В последние годы все больше внимания уделяется изменениям состава тела у пациентов с ВЗК, включая снижение мышечной силы (динапению) [2] и уменьшение количества мышечной ткани (миопению или пресаркопению) [3], одномоментное наличие которых (саркопения) ассоциировано с неблагоприятными клиническими исходами и снижением качества жизни [4]. Известно, что миопения и динапения при ВЗК имеют многофакторную природу. Их развитию способствуют хроническое воспаление, анемия, нутритивная недостаточность, снижение физической активности и применение глюкокортикостероидов (ГКС) [5]. При этом мышечная дисфункция может развиваться даже у пациентов молодого возраста и при нормальном индексе массы тела (ИМТ), что ограничивает диагностическую ценность традиционных антропометрических показателей [6].
Мышечная сила, измеряемая посредством кистевой динамометрии, рассматривается как простой, воспроизводимый и клинически значимый функциональный маркер состояния скелетной мускулатуры и используется в клинической практике и исследованиях [7]. В рекомендациях EWGSOP2 (англ. European Working Group on Sarcopenia in Older People – Европейская рабочая группа по саркопении у пожилых людей) [6] снижение мышечной силы названо ключевым критерием вероятной саркопении, при этом наличие динапении не всегда сочетается со снижением мышечной массы [7, 8]. Однако у пациентов с ВЗК данные о связи мышечной силы с объективными морфологическими характеристиками мышечной ткани остаются ограниченными [5].
Компьютерная томография органов брюшной полости (КТ ОБП) позволяет количественно оценить состав тела, площадь и КТ-плотность скелетной мускулатуры [9]. Анализ снимков КТ ОБП в аксиальной проекции на уровне третьего поясничного позвонка с расчетом скелетно-мышечного индекса (англ. skeletal muscle index, SMI) применяется для оценки представленности скелетной мускулатуры пациента, а также для диагностики саркопении [6]. При этом рентгеновская плотность мышц, редко оцениваемая во время анализа КТ ОБП, отражает степень жировой инфильтрации и может быть более чувствительным маркером метаболических и воспалительных изменений, чем показатели, отражающие количество мышечной ткани [10]. На фоне растущей цифровизации лучевой диагностики и активного применения алгоритмов искусственного интеллекта [11], в том числе для оценки состава тела у пациентов с ВЗК [12], использование автоматизированного количественного анализа КТ ОБП упрощает оценку как площади скелетно-мышечной ткани, так и рентгеновской плотности мышц и, соответственно, является перспективным инструментом научных исследований.
Несмотря на растущий интерес к оценке состава тела по данным КТ ОБП у пациентов с ВЗК, взаимосвязь между функциональной характеристикой (мышечной силой) и КТ-параметрами мышечной ткани изучена недостаточно [13]. Остается неясным, в какой степени динамометрия отражает количественные и качественные изменения мышц по данным КТ и какими изменениями морфологических характеристик сопровождается уменьшение мышечной силы у пациентов с ВЗК.
Цель исследования – оценить связь мышечной силы с КТ-параметрами скелетной мускулатуры у пациентов с ВЗК.
Материал и методы
Дизайн исследования
Проведено одноцентровое кросс-секционное обсервационное исследование, выполненное в соответствии с рекомендациями STROBE (англ. Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology – Повышение качества отчетов о наблюдательных исследованиях в эпидемиологии) для поперечных исследований [14].
Схема исследования включала последовательный отбор пациентов с подтвержденным диагнозом ВЗК, оценку мышечной силы кисти, автоматизированный анализ КТ-параметров скелетной мускулатуры и последующее сравнение полученных показателей в группах пациентов с динапенией и без динапении (рис. 1).
Рис. 1. Дизайн исследования. ВЗК – воспалительные заболевания кишечника, ИМТ – индекс массы тела, КТ ОБП – компьютерная томография органов брюшной полости
Условия проведения
В исследование включали пациентов с подтвержденным диагнозом БК или ЯК, проходивших лечение в гастроэнтерологическом отделении Университетской клинической больницы № 1 ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России в период с января по апрель 2026 г.
Госпитализация пациентов с ВЗК проводилась при тяжелом течении заболевания и/или наличии осложнений, необходимости специализированного лечения, включая хирургическое вмешательство, гормональную, цитостатическую, биологическую или таргетную терапию, а также при необходимости выполнения сложных интервенционных диагностических вмешательств [15, 16].
Критериями включения были возраст от 18 до 75 лет; наличие КТ ОБП; диагноз БК или ЯК, установленный в соответствии с действующими клиническими рекомендациями [15, 16]; для пациентов с изолированным поражением толстой кишки и/или терминальным илеитом – наличие колоноскопии с осмотром терминального отдела подвздошной кишки и выполнением биопсии, с последующим гистологическим исследованием биоптатов; для пациентов с изолированным поражением тонкой кишки – наличие магнитно-резонансной или КТ-энтерографии; согласие на участие в исследовании.
Критерии невключения: синдром мальабсорбции; терапия системными ГКС на момент выполнения КТ ОБП или оценки мышечной силы; сопутствующие заболевания, которые могут повлиять на изменение состава тела; неспособность пациента выполнить кистевую динамометрию (периферический венозный катетер, тяжелое состояние, лихорадка и др.); отсутствие нативной фазы КТ ОБП; частичное положение туловища вне поля обзора на КТ-изображениях; наличие на КТ-изображениях признаков перорального приема контрастного вещества; иные выраженные технические артефакты в поле обзора, затрудняющие интерпретацию и/или автоматическую обработку КТ-изображений; дефекты работы алгоритма искусственного интеллекта, применяемого для автоматической сегментации изображений КТ ОБП.
Динамометрию и КТ ОБП проводили в период текущей госпитализации.
Формирование выборки осуществляли серийным способом.
Переменные исследования
Мышечная сила кисти. Силу сжатия кисти оценивали методом кистевой динамометрии с использованием механического динамометра «НТМИЗ ДК-140» (ЗАО «НТМИЗ», Россия). Измерения выполняли в формате максимального произвольного изометрического сокращения без движения в лучезапястном суставе, отдельно для правой и левой руки. Тестирование проводили в положении стоя, плечо отведено от туловища в горизонтальное положение, кисть свободно удерживает динамометр. Пациент постепенно увеличивал усилие до максимального значения и удерживал его в течение приблизительно 5 секунд. Перед началом тестирования всем участникам предоставляли стандартные инструкции и проводили демонстрацию процедуры.
Для каждой руки последовательно выполняли три измерения с интервалом отдыха 60 секунд. Силу сжатия кисти фиксировали как максимальное значение (кгс) среди 6 попыток (по 3 для каждой руки).
Динапению определяли в соответствии с рекомендациями EWGSOP2 [6] как значение силы кисти < 27 кгс у мужчин и < 16 кгс у женщин.
Параметры состава тела по данным компьютерной томографии. Анализ КТ-изображений выполняли с помощью алгоритма искусственного интеллекта Comp2Comp [17], основанного на сверточных нейронных сетях U-Net и nnU-Net, обеспечивающих автоматическую сегментацию мышечной, жировой и костной ткани с последующим расчетом количественных показателей площади и рентгеновской плотности указанных тканей на аксиальных срезах на уровнях позвонков T12–L5. В настоящем исследовании количественную оценку параметров мышечной ткани проводили на аксиальных срезах на уровне третьего поясничного позвонка: автоматически оценивали площадь скелетных мышц (см2) и плотность мышечной ткани (среднее значение плотности в единицах Хаунсфилда (англ. Hounsfield units, HU) в пределах маски автоматически сегментированной скелетной мускулатуры). Рассчитывали SMI как отношение площади скелетной мускулатуры к квадрату роста пациента в метрах. Корректность автоматической сегментации проверял врач-рентгенолог с опытом работы 3 года.
Клинические и лабораторные данные. Из медицинской документации извлекали следующую информацию: демографические данные (пол, возраст), антропометрические показатели (рост, масса тела, ИМТ, окружность талии), тип ВЗК, а также лабораторные данные, включая гематологические показатели (гемоглобин), показатели белкового обмена (общий белок, альбумин) и воспаления (С-реактивный белок, количество лейкоцитов, нейтрофилов, соотношение нейтрофилы / лимфоциты, скорость оседания эритроцитов).
Активность заболевания рассматривали с трех позиций и оценивали бинарно (есть / нет) по следующим категориям:
- эндоскопическая активность (ЭА) – оценивалась во время колоноскопии с использованием эндоскопического индекса Мейо (англ. Mayo Endoscopic Subscore, MES) [18] для ЯК и простой эндоскопической шкалы болезни Крона (англ. Simple Endoscopic Score for Crohn’s Disease, SES-CD) [19] для БК;
- гистологическая активность (ГА, наличие воспалительной инфильтрации или иных признаков активности ВЗК согласно данным гистологического исследования биоптата);
- «томографическая активность» (ТА) – синтетическое понятие, определенное авторами как наличие признаков воспаления кишки (отек, утолщение стенки, накопление контрастного препарата) согласно результатам магнитно-резонансной энтерографии или КТ ОБП.
Бинарно оценивали параметр «общая активность ВЗК», который считали положительным при наличии хотя бы одного из признаков (ЭА, ГА или ТА). Ремиссию ВЗК констатировали в отсутствие всех признаков (ЭА, ГА и ТА) при наличии данных соответствующих методов исследования.
Управление смещениями
Для минимизации систематических ошибок применяли единый протокол оценки мышечной силы и анализа КТ-изображений. В связи с поперечным дизайном исследования причинно-следственные выводы не делали.
Размер выборки
Для расчета размера выборки использовано программное обеспечение G*Power 3.1.9.7. Предполагался стандартизованный наклон регрессионной прямой для оценки ассоциации между мышечной силой кисти и КТ-параметрами скелетной мускулатуры. При альтернативной гипотезе H1: β = 0,35 при H0: β = 0, уровень значимости α = 0,05, требуемая мощность 80%. Расчет проводился для односторонней альтернативной гипотезы. Исходя из данных параметров, минимально необходимый объем выборки составляет N = 46 (df = 44) при фактической мощности 80,2%.
Статистический анализ
Анализ выполняли с применением языка программирования R версии 4.5.1 и соответствующих пакетов статистического анализа. Нормальность распределения количественных переменных оценивали с помощью критерия Шапиро – Уилка. Количественные переменные описывали медианой и межквартильным размахом, категориальные – в виде абсолютных и относительных частот. Для сравнения двух независимых групп по количественным переменным использовали U-критерий Манна – Уитни, для сравнения категориальных переменных – точный критерий Фишера, для оценки связей между мышечной силой кисти и клинико-лабораторными показателями – коэффициент корреляции Спирмена. Силу связи интерпретировали по шкале Чеддока по абсолютному значению коэффициента корреляции: ׀ρ׀ < 0,30 – очень слабая; 0,30 ≤ ׀ρ׀ < 0,50 – слабая; 0,50 ≤ ׀ρ׀ < 0,70 – средняя; 0,70 ≤ ׀ρ׀ < 0,90 – высокая; 0,90 ≤ ׀ρ׀ ≤ 1,00 – очень высокая. Направление связи определяли по знаку коэффициента (ρ > 0 – прямая, ρ < 0 – обратная). Анализ ассоциаций между мышечной силой кисти и параметрами мышечной ткани выполняли с использованием многомерной линейной регрессии. В многомерные модели включали КТ-параметры мышечной ткани, пол, возраст и ИМТ, отдельные модели строили для SMI и плотности мышечной ткани. Дополнительно проводили оценку модификации эффекта путем включения в модель взаимодействия между КТ-параметрами и полом. Сравнение моделей с взаимодействием и без него выполняли с использованием F-теста. Мультиколлинеарность проверяли на основании фактора инфляции дисперсии (англ. variance inflation factor, VIF).
Статистически значимыми считали значения p < 0,05. Для коррекции на множественность сравнений применяли поправку Бенджамини – Хохберга.
Этические аспекты
Исследование одобрено независимым этическим комитетом при ГБУЗ города Москвы «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы» (выписка из протокола заседания № 4/2026 от 07.04.2026). Данные анализировались в обезличенном виде. Все участники исследования подписали информированное добровольное согласие.
Результаты
Характеристика выборки
На соответствие критериям включения проверены 88 пациентов с ВЗК, из которых 9 не соответствовали критериям включения, а 26 были исключены на этапе оценки критериев невключения. В итоговый анализ включены 53 пациента (рис. 2).
Рис. 2. Диаграмма формирования выборки исследования. ВЗК – воспалительные заболевания кишечника, КТ ОБП – компьютерная томография органов брюшной полости
Демографические, антропометрические и клинические характеристики пацие|нтов, включая нозологическую структуру ВЗК и активность заболевания, приведены в табл. 1. Среди включенных в исследование пациентов было 32 (60%) мужчины. Медиана возраста составила 38 [28; 51] лет. БК диагностирована у 24 (45%) пациентов, ЯК – у 29 (55%). Мышечная сила кисти варьировала в широком диапазоне, динапения выявлена у 7 (13%) пациентов. Статистически значимых различий между пациентами с динапенией и без динапении по демографическим характеристикам, активности ВЗК, показателям воспаления, белкового обмена и гемоглобина не установлено. При этом значения лабораторных показателей в обеих группах в целом свидетельствовали об отсутствии выраженных признаков системного воспаления, анемии или белково-энергетической недостаточности.
Таблица 1. Клинико-демографическая характеристика и параметры состава тела пациентов с воспалительными заболеваниями кишечника
Показатель | Вся выборка (n = 53) | Подгруппа пациентов | Значение p | |
Без динапении (n = 46) | С динапенией (n = 7) | |||
Возраст, лет, Me [IQR] | 0,70 | |||
Пол, n (%): | ||||
мужчины | 32 (60) | 29 (63) | 3 (43) | 0,41 |
женщины | 21 (40) | 17 (37) | 4 (57) | |
Нозологическая форма, n (%): | ||||
болезнь Крона | 24 (45) | 22 (48) | 2 (29) | 0,43 |
язвенный колит | 29 (55) | 24 (52) | 5 (71) | |
Активность заболевания, n (%): | ||||
ремиссия | 18 (34,0%) | 15 (32,6%) | 3 (42,9%) | 0,7 |
обострение | 35 (66,0%) | 31 (67,4%) | 4 (57,1%) | |
Параметры состава тела, Me [IQR] | ||||
Индекс массы тела, кг/м2 | 0,50 | |||
Мышечная сила кисти, кгс | 32 [24; 44] | 40 [26; 44] | 12 [10; 25] | < 0,001* |
Площадь скелетных мышц, см2 | 0,11 | |||
Скелетно-мышечный индекс, см2/м2 | 0,20 | |||
Плотность мышечной ткани, HU | 0,30 | |||
Показатели белкового обмена, Me [IQR] | ||||
Альбумин, г/л | 0,49 | |||
Общий белок, г/л | 74 [71; 78] | 74 [71; 78] | 0,58 | |
Гематологические показатели | ||||
Гемоглобин, г/л | 137 [130; 150] | 0,72 | ||
Маркеры воспаления, Me [IQR] | ||||
СРБ, мг/л | 0,32 | |||
СОЭ, мм/ч | 11 [6; 16] | 0,53 | ||
Лейкоциты, ×109 клеток/л | 0,94 | |||
Нейтрофилы, ×109 клеток/л | 0,85 | |||
Соотношение нейтрофилы / лимфоциты | 0,69 | |||
HU (Hounsfield units) – единицы Хаунсфилда, СОЭ – скорость оседания эритроцитов, СРБ – С-реактивный белок
* p < 0,05, различие статистически значимо
Значения p приведены для сравнения групп пациентов с динапенией и без динапении
Количественные переменные представлены как медиана (Me) и межквартильный размах [IQR], категориальные переменные – как абсолютное число пациентов (n) и их доля (%) в соответствующей группе
Для сравнения количественных переменных между группами использован U-критерий Манна – Уитни, для категориальных переменных – точный критерий Фишера
Среди пациентов с БК (n = 24) ремиссия зарегистрирована у 8 (33,3%), признаки активности заболевания – у 16 (66,7%). У пациентов с ЯК (n = 29) соответствующие показатели составили 10 (34,5%) и 19 (65,5%). Частота ремиссии и активности заболевания не различалась между пациентами с динапенией и без динапении как при БК (p = 0,8), так и при ЯК (p = 0,4).
После коррекции на множественные сравнения статистически значимая корреляция с мышечной силой кисти сохранялась для пола (ρ= -0,74), тогда как связь с возрастом, ИМТ, типом ВЗК и активностью заболевания не выявлена (табл. 2).
Таблица 2. Корреляция мышечной силы кисти с клинико-демографическими показателями
Показатель | ρ Спирмена (95% ДИ) | Значение p | Значение p (BH) |
Женский пол | -0,74 (-0,83; -0,59) | < 0,001 | 0,005* |
Возраст, лет | -0,06 (-0,32; 0,21) | 0,690 | 0,690 |
Индекс массы тела, кг/м2 | 0,32 (0,05; 0,55) | 0,021 | 0,053 |
Активность заболевания | 0,14 (-0,14; 0,41) | 0,323 | 0,538 |
Тип ВЗК (ЯК) | 0,07 (-0,20; 0,33) | 0,608 | 0,690 |
BH (Benjamini-Hochberg correction) – поправка Бенджамини – Хохберга, ВЗК – воспалительные заболевания кишечника, ДИ – доверительный интервал, ЯК – язвенный колит
* p < 0,05, различие статистически значимо
Связь мышечной силы кисти с параметрами мышечной ткани по данным компьютерной томографии
При построении множественных линейных регрессионных моделей оценивали связь мышечной силы кисти с параметрами скелетной мускулатуры по данным КТ ОБП с поправкой на пол, возраст и ИМТ как потенциально значимые факторы, влияющие на мышечную силу и характеристики мышечной ткани.
В множественной линейной регрессионной модели (табл. 3, модель 1), скорректированной по полу, возрасту и ИМТ, увеличение КТ-плотности скелетной мускулатуры на 1 HU было ассоциировано с увеличением мышечной силы кисти на 0,44 кгс (β = 0,44 кгс на 1 HU; 95% доверительный интервал (ДИ) 0,002–0,87; p = 0,048). При этом SMI (см. табл. 3, модель 2) не показал статистически значимой ассоциации с мышечной силой (p = 0,182).
Таблица 3. Ассоциации КТ-параметров скелетной мускулатуры с мышечной силой кисти по данным множественной линейной регрессии с поправкой на пол, возраст и индекс массы тела
Предиктор | β | 95% ДИ | Значение p |
Модель 1 | |||
Плотность мышечной ткани, HU | 0,44 | 0,00; 0,87 | 0,048* |
Женский пол | -15,50 | -20,80; -10,22 | < 0,001* |
Возраст, лет | -0,04 | -0,28; 0,19 | 0,717 |
ИМТ, кг/м2 | 0,86 | 0,28; 1,45 | 0,005 |
Модель 2 | |||
SMI, см2/м2 | 0,29 | -0,14; 0,71 | 0,182 |
Женский пол | -14,80 | -21,48; -8,05 | < 0,001* |
Возраст, лет | -0,15 | -0,34; 0,04 | 0,123 |
ИМТ, кг/м2 | 0,26 | -0,53; 1,04 | 0,517 |
HU (Hounsfield units) – единицы Хаунсфилда, SMI (sceletal mass index) – скелетно-мышечный индекс, ДИ – доверительный интервал, ИМТ – индекс массы тела, КТ – компьютерная томография
* p < 0,05, различие статистически значимо
Представлены β-коэффициенты линейной регрессии, 95% ДИ и значения p. Анализ выполнен методом многомерной линейной регрессии
Зависимой переменной в обеих моделях являлась мышечная сила кисти, выраженная в кгс. β-коэффициенты отражают изменение мышечной силы кисти при увеличении соответствующего КТ-параметра на одну единицу измерения
Дополнительно проведена проверка влияния пола на ассоциацию между мышечной силой кисти и плотностью мышечной ткани путем включения взаимодействия мышечной силы кисти и пола в регрессионную модель. Статистически значимых различий в ассоциации между мышечной силой кисти и плотностью мышечной ткани у мужчин и женщин не выявлено (разница коэффициентов: -0,22 кгс на 1 HU; p = 0,22); включение взаимодействия мышечной силы кисти и пола не улучшало модель (F = 1,53; p = 0,22).
Обсуждение
В настоящем поперечном исследовании проанализирована связь мышечной силы кисти с КТ-параметрами скелетной мускулатуры у пациентов с ВЗК. Основным результатом стало выявление значимой положительной ассоциации мышечной силы кисти с плотностью мышечной ткани, тогда как статистически значимой связи с параметрами, отражающими количество мышечной ткани (SMI), в многомерных моделях после корректировки на пол, возраст и ИМТ не обнаружено. Наиболее важный результат нашего исследования – демонстрация того, что снижение мышечной силы у пациентов с ВЗК отражает преимущественно качественные изменения скелетной мускулатуры (снижение мышечной плотности как маркер миостеатоза). Это соответствует фенотипу функционального нарушения, при котором снижение мышечной силы не сопровождается статистически значимым снижением SMI, но связано с КТ-признаками качественных изменений мышечной ткани.
Динапения у пациентов с ВЗК рассматривается как клинически значимое состояние [20]. Однако указание на важность выявления динапении содержится лишь в ограниченном числе исследований, без сопоставления с объективными количественными КТ-параметрами мышечной ткани. Так, в кросс-секционном обсервационном исследовании Г.Р. Бикбавова и соавт. [21] описали динапению у больных ЯК и установили ее связь с клинико-метаболическими характеристиками пациентов, включая показатели воспаления и метаболизма. В другой работе [22] выявлена связь динапении и метаболического статуса (как фактора риска саркопении) у пациентов с ЯК, при этом оценка мышечной массы не проводилась, не позволяя исключить саркопению у данных пациентов, что подчеркивает актуальность сопоставления функциональных и структурных показателей мышечной ткани. Таким образом, несмотря на наличие работ, посвященных динапении у пациентов с ВЗК, остается недостаточно изученным, в какой мере снижение мышечной силы связано с показателями количества и качества мышечной ткани, в том числе определяемыми по данным КТ ОБП.
Автоматическая сегментация и количественный анализ мышечной ткани с помощью искусственного интеллекта сопоставимы по точности с ручной разметкой [23]. В отношении пациентов с ВЗК данный метод уже исследовался для дифференциальной диагностики между ЯК и БК [24], а также для неинвазивной оценки активности заболевания [12]. Объективная оценка количества (SMI) и качества (признаки миостеатоза) мышц путем дополнительного анализа КТ ОБП, выполненной по клиническим показаниям, позволяет получать необходимые данные без специализированного исследования состава тела пациента.
Выявленная нами ассоциация мышечной силы кисти с рентгеновской плотностью мышечной ткани согласуется с концепцией, согласно которой мышечная сила отражает именно функциональное состояние скелетной мускулатуры [25]. Плотность мышечной ткани, выраженная в HU, отражает содержание внутримышечного жира и рассматривается как более чувствительный маркер метаболических и воспалительных нарушений, чем площадь скелетной мускулатуры или SMI [26]. В контексте ВЗК хроническое воспаление, анемия, нутритивная недостаточность и снижение физической активности могут повлечь за собой качественные изменения мышц, приводя к снижению их сократительной способности без значимого уменьшения массы [20]. В ранее опубликованных работах показано, что мышечная дисфункция при ВЗК может развиваться на фоне сохраненной или лишь умеренно сниженной мышечной массы; это ограничивает диагностическую ценность антропометрических и КТ-показателей, основанных на измерении площади ткани [20]. Кроме того, сообщалось о снижении плотности мышечной ткани в периоды обострения ВЗК [27].
Ассоциация мышечной силы кисти с полом ожидаема и отражает известные физиологические различия в мышечной массе и силе между мужчинами и женщинами, что согласуется с использованием половых порогов для определения динапении [28]. Вместе с тем отсутствие различий в ассоциации между мышечной силой и плотностью мышечной ткани в зависимости от пола указывает на универсальность выявленного феномена как у мужчин, так и у женщин с ВЗК. Последнее важно с практической точки зрения, поскольку позволяет рассматривать плотность мышечной ткани по данным КТ ОБП как воспроизводимый КТ-маркер качественных изменений мышц, связанный с динапенией, вне зависимости от пола пациента.
Мы не выявили статистически значимых ассоциаций мышечной силы кисти с нозологической формой ВЗК (БК или ЯК) и активностью заболевания, что, вероятно, обусловлено преобладанием влияния системных факторов над нозологической принадлежностью как таковой. Однако это также может быть связано с особенностями методологии настоящего исследования и требует дальнейшего изучения.
Полученные результаты свидетельствуют о потенциальной применимости количественного анализа КТ ОБП с использованием искусственного интеллекта для выявления нарушений мышечной ткани, включая как качественные изменения (признаки миостеатоза), ассоциированные со снижением мышечной силы, так и параметры, отражающие количество скелетной мускулатуры. Однако данное предположение необходимо проверить в последующих исследованиях на более крупной выборке с учетом клинической активности и тяжести течения заболевания, а также уровня физической активности пациентов.
Определение порогового значения плотности мышечной ткани, достоверно соответствующей динапении, позволит использовать автоматизированный анализ КТ ОБП для установления миостеатоза или иных качественных изменений мышечной ткани у пациентов с ВЗК. В совокупности с применением порогового популяционного значения SMI для выявления миопении [29] это может стать новым актуальным инструментом для стратификации риска и принятия решения о медикаментозной коррекции саркопении.
Ограничения исследования
К ограничениям исследования следует отнести его поперечный дизайн, не позволяющий сделать причинно-следственные выводы, а также то, что размер выборки был относительно небольшим и рассчитывался для односторонней альтернативной гипотезы. Необходимо подчеркнуть включение в анализ только пациентов с полными данными, что могло привести к систематической ошибке отбора, поскольку пациенты с отсутствующими данными могли отличаться от включенных. В представленном исследовании не анализировались данные об уровне физической подготовки и применяемой терапии (кроме ГКС, терапия которыми на момент выполнения КТ ОБП или динамометрии была критерием исключения). Возможная зависимость HU от параметров протокола сканирования обусловливает необходимость дальнейших исследований с использованием различных томографов и настроек. Отсутствие контрольной группы не позволяет оценить специфичность выявленных ассоциаций для пациентов с ВЗК. Следует отметить, что в настоящем исследовании не использовались классические клинические индексы активности ВЗК. Это связано с тем, что целью исследования была оценка связи мышечной силы с объективными морфологическими и инструментальными параметрами скелетной мускулатуры. Тем не менее отсутствие применения стандартизированной оценки активности заболевания ограничивает сопоставимость полученных результатов с рядом ранее опубликованных исследований и должно учитываться при интерпретации данных.
Заключение
Ключевой вывод нашего исследования заключается в том, что снижение мышечной силы у пациентов с ВЗК связано с качественными изменениями скелетной мускулатуры (снижение мышечной плотности как маркер миостеатоза) без ассоциации с уменьшением SMI. При этом нельзя исключить, что выявленные взаимосвязи отражают более общий патофизиологический феномен, характерный не только для пациентов с ВЗК. Поскольку мышечная плотность может быть автоматически определена при количественном анализе рутинной КТ ОБП, данный подход открывает возможности автоматизированной оценки КТ-параметров состава тела для выявления потенциальных клинически значимых изменений скелетной мускулатуры. Дальнейшие исследования необходимы для уточнения причинно-следственных связей и последствий выявленных ассоциаций, а также реализации масштабируемости подхода к оценке функциональных характеристик скелетной мускулатуры с использованием количественных КТ-показателей.
About the authors
Yuliya F. Shumskaya
Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Healthcare Department
Email: ShumskayaYF@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-8521-4045
MD, Head of the Sector for Telemedicine Research Projects, Medical Research Department
Russian Federation, 24–1 Petrovka ul., Moscow, 127051Kristina V. Charaya
Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Healthcare Department
Author for correspondence.
Email: charaya9716@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7071-5752
MD, PhD, Expert of the Sector for Telemedicine Research Projects, Medical Research Department1
Russian Federation, 24–1 Petrovka ul., Moscow, 127051Irina V. Kuprina
I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
Email: kuprinava@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-5854-8082
MD, PhD, Gastroenterologist, Department of Gastroenterology, University Clinical Hospital No. 1
Russian Federation, 8–2 Trubetskaya ul., Moscow, 119048Marina G. Mnatsakanyan
I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
Email: mnatsakanyan_m_g@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0001-9337-7453
MD, PhD, Gastroenterologist, Head of Gastroenterology Department, University Clinical Hospital No. 1, Professor of the Department of Hospital Therapy No. 1, N.V. Sklifosovsky Institute of Clinical Medicine
Russian Federation, 8–2 Trubetskaya ul., Moscow, 119048Karina Yu. Bezhenova
Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Healthcare Department
Email: BezhenovaKY@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0009-0001-1986-6467
MD, Junior Research Fellow, Sector for Telemedicine Research Projects, Medical Research Department
Russian Federation, 24–1 Petrovka ul., Moscow, 127051Alexandra O. Kharitonova
Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Healthcare Department
Email: KharitonovaAO1@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0009-0002-4678-3349
MD, Expert of the Sector for Telemedicine Research Projects, Medical Research Department
Russian Federation, 24–1 Petrovka ul., Moscow, 127051Dina A. Akhmedzyanova
Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Healthcare Department
Email: AkhmedzyanovaDA@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0001-7705-9754
MD, Junior Research Fellow, Sector for Telemedicine Research Projects, Medical Research Department
Russian Federation, 24–1 Petrovka ul., Moscow, 127051Yuriy A. Vasilev
Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Healthcare Department
Email: npcmr@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-5283-5961
MD, PhD, Associate Professor, Chief Physician
Russian Federation, 24–1 Petrovka ul., Moscow, 127051References
- Balestrieri P, Ribolsi M, Guarino MPL, Emerenziani S, Altomare A, Cicala M. Nutritional aspects in inflammatory bowel diseases. Nutrients. 2020;12(2):372. doi: 10.3390/nu12020372.
- Bicbavova GR, Drapkina OM, Livzan MA, Lisyutenko NS, Romanyuk AE. [Effects of dynapenia and excess body weight in patients with ulcerative colitis]. Terapevticheskii Arkhiv. 2025;97(2):121–127. Russian. doi: 10.26442/00403660.2025.02.203118.
- Bryant RV, Schultz CG, Ooi S, Goess C, Costello SP, Vincent AD, Schoeman SN, Lim A, Bartholomeusz FD, Travis SPL, Andrews JM. Obesity in inflammatory bowel disease: Gains in adiposity despite high prevalence of myopenia and osteopenia. Nutrients. 2018;10(9):1192. doi: 10.3390/nu10091192.
- Fatani H, Olaru A, Stevenson R, Alharazi W, Jafer A, Atherton Ph, Brook M, Moran G. Systematic review of sarcopenia in inflammatory bowel disease. Clin Nutr. 2023;42(8):1276–1291. doi: 10.1016/j.clnu.2023.05.002.
- Nishikawa H, Nakamura S, Miyazaki T, Kakimoto K, Fukunishi S, Asai A, Nishiguchi S, Higuchi K. Inflammatory bowel disease and sarcopenia: Its mechanism and clinical importance. J Clin Med. 2021;10(18):4214. doi: 10.3390/jcm10184214.
- Cruz-Jentoft AJ, Bahat G, Bauer J, Boirie Y, Bruyère O, Cederholm T, Cooper C, Landi F, Rolland Y, Sayer AA, Schneider SM, Sieber CC, Topinkova E, Vandewoude M, Visser M, Zamboni M; Writing Group for the European Working Group on Sarcopenia in Older People 2 (EWGSOP2), and the Extended Group for EWGSOP2. Sarcopenia: Revised European consensus on definition and diagnosis. Age Ageing. 2019;48(1):16–31. doi: 10.1093/ageing/afy169.
- Quattrocchi A, Garufi G, Gugliandolo G, De Marchis C, Collufio D, Cardali SM, Donato N. Handgrip strength in health applications: A review of the measurement methodologies and influencing factors. Sensors (Basel). 2024;24(16):5100. doi: 10.3390/s24165100.
- Akishita M, Kozaki K, Iijima K, Tanaka T, Shibasaki K, Ogawa S, Arai H. Chapter 1 Definitions and diagnosis of sarcopenia. Geriatr Gerontol Int. 2018;18(Suppl 1):7–12. doi: 10.1111/ggi.13311.
- Sheberova EV, Silanteva NK, Agababian TA, Potapov AL, Nevolskikh AA, Ivanov SA, Kaprin AD. [Role of computed tomography in sarcopenia detection]. Siberian journal of oncology. 2023;22(3):125–133. Russian. doi: 10.21294/1814-4861-2023-22-3-125-133.
- Garcia-Diez AI, Porta-Vilaro M, Isern-Kebschull J, Naude N, Guggenberger R, Brugnara L, Milinkovic A, Bartolome-Solanas A, Soler-Perromat JC, Del Amo M, Novials A, Tomas X. Myosteatosis: Diagnostic significance and assessment by imaging approaches. Quant Imaging Med Surg. 2024;14(11):7937–7957. doi: 10.21037/qims-24-365.
- Vasilev YuA, Vladzymyrskyy AV, eds. [Artificial intelligence in radiology: Per Aspera Ad Astra]. Moscow: Izdatelskie resheniya, 2025. 491 p. Russian.
- Smorchkova АK, Vasilev YuA, Shumskaya YuF, Mnatsakanyan MG, Petraikin AV, Senyukova OV, Bariev AN, Kuprina IV, Fominykh EV. [Automated assessment of muscle and adipose tissue with computed tomography data for non-invasive determination of inflammatory bowel diseases activity: Pilot study]. Vestnik SurGU. Meditsina. 2025;18(3):39–49. Russian. doi: 10.35266/2949-3447-2025-3-5.
- Bamba S, Inatomi O, Takahashi K, Morita Y, Imai T, Ohno M, Kurihara M, Takebayashi K, Kojima M, Iida H, Tani M, Sasaki M. Assessment of body composition from CT images at the level of the third lumbar vertebra in inflammatory bowel disease. Inflamm Bowel Dis. 2021;27(9):1435–1442. doi: 10.1093/ibd/izaa306.
- Vandenbroucke JP, von Elm E, Altman DG, Gotzsche PC, Mulrow CD, Pocock SJ, Poole C, Schlesselman JJ, Egger M. [Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE): Explanation and elaboration]. Digital Diagnostics. 2021;2(2):119–169. Russian. doi: 10.17816/DD70821.
- Shelygin YuA, Ivashkin VT, Achkasov SI, Reshetov IV, Maev IV, Belousova EA, Vardanyan AV, Nanaeva BA, Adamyan LV, Drapkina OM, Namazova-Baranova LS, Razumovsky AYu, Revishvili ASh, Khatkov IE, Shabunin AV, Livzan MA, Sazhin AV, Timerbulatov VM, Khlynova OV, Abdulganieva DI, Abdulkhakov RA, Aleksandrov TL, Alekseeva OP, Alekseenko SA, Anosov IS, Bakulin IG, Barysheva OYu, Bolikhov KV, Veselov VV, Golovenko OV, Gubonina IV, Dolgushina AI, Zhigalova TN, Kagramanova AV, Kashnikov VN, Knyazev OV, Kostenko NV, Likutov AA, Lomakina EY, Loranskaya ID, Makarchuk PA, Mingazov AF, Moskalev AI, Nazarov IV, Nikitina NV, Odintsova AH, Omelyanovsky VV, Osipenko MF, Оshchepkov АV, Pavlenko VV, Poluektova EA, Rodoman GV, Segal AM, Sitkin SI, Skalinskaya MI, Surkov AN, Sushkov OI, Tarasova LV, Uspenskaya YuB, Frolov SA, Chashkova EYu, Shifrin OS, Shcherbakova OV, Shchukina OB, Shkurko TV. [Clinical guidelines. Crohn’s disease (К50), adults]. Koloproktologia. 2023;22(3):10–49. Russian. doi: 10.33878/2073-7556-2023-22-3-10-49.
- Shelygin YuA, Ivashkin VT, Belousova EA, Reshetov IV, Maev IV, Achkasov SI, Abdulganieva DI, Alekseeva OA, Bakulin IG, Barysheva OYu, Bolikhov KV, Vardanyan AV, Veselov AV, Veselov VV, Golovenko OV, Gubonina IV, Denisenko VL, Dolgushina AI, Kashnikov VN, Knyazev OV, Kostenko NV, Lakhin AV, Makarchuk PA, Moskalev AI, Nanaeva BA, Nikitin IG, Nikitina NV, Odintsova AKh, Omelyanovskiy VV, Оshchepkov AV, Pavlenko VV, Poluektova EA, Sitkin SI, Sushkov OI, Tarasova LV, Tkachev AV, Тimerbulatov VM, Uspenskaya YuB, Frolov SA, Khlynova OV, Chashkova EYu, Chesnokova OV, Shapina MV, Sheptulin AA, Shifrin OS, Shkurko TV, Shchukina OB. [Ulcerative colitis (K51), adults]. Koloproktologia. 2023;22(1):10–44. Russian. doi: 10.33878/2073-7556-2023-22-1-10-44.
- Blankemeier L, Desai A, Chaves JMZ, Wentland A, Yao S, Reis E, Jensen M, Bahl B, Arora K, Patel BN, Lenchik L, Willis M, Boutin RD, Chaudhari AS. Comp2comp: Open-source body composition assessment on computed tomography. arXiv preprint 2023; arXiv:2302.06568. doi: 10.48550/arXiv.2302.06568.
- D'Haens G, Sandborn WJ, Feagan BG, Geboes K, Hanauer SB, Irvine EJ, Lémann M, Marteau P, Rutgeerts P, Schölmerich J, Sutherland LR. A review of activity indices and efficacy end points for clinical trials of medical therapy in adults with ulcerative colitis. Gastroenterology. 2007;132(2):763–786. doi: 10.1053/j.gastro.2006.12.038.
- Daperno M, D'Haens G, Van Assche G, Baert F, Bulois P, Maunoury V, Sostegni R, Rocca R, Pera A, Gevers A, Mary JY, Colombel JF, Rutgeerts P. Development and validation of a new, simplified endoscopic activity score for Crohn's disease: The SES-CD. Gastrointest Endosc. 2004;60(4):505–512. doi: 10.1016/s0016-5107(04)01878-4.
- Mendes J, Simões CD, Martins JO, Sousa AS. Inflammatory bowel disease and sarcopenia: A focus on muscle strength – narrative review. Arq Gastroenterol. 2023;60(3):373–382. doi: 10.1590/S0004-2803.230302023-45.
- Bicbavova GR, Livzan MA, Drapkina OM, Lisyutenko NS, Romanyuk AE. [Sarcopenia and dinapenia in patients with ulcerative colitis (cross-sectional observational study)]. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2024;79(2):112–122. Russian. doi: 10.15690/vramn17389.
- Bikbavova GR, Livzan MA, Lisyutenko NS, Romanyuk AE, Bondarenko AA. [Factors associated with the development of dynapenia in patients with ulcerative colitis]. Bulletin of Siberian Medicine. 2025;24(1):6–13. Russian. doi: 10.20538/1682-0363-2025-1-6-13.
- Islam S, Kanavati F, Arain Z, Da Costa OF, Crum W, Aboagye EO, Rockall AG. Fully automated deep-learning section-based muscle segmentation from CT images for sarcopenia assessment. Clin Radiol. 2022;77(5):e363–e371. doi: 10.1016/j.crad.2022.01.036.
- Xiong Z, Zhang Y, Wu P, Chen J, Shen Y, Kamel I, Zheng X, Wu B, Li Z. Enhancing radiologist's detection: An imaging-based grading system for differentiating Crohn's disease from ulcerative colitis. BMC Med. 2024;22(1):441. doi: 10.1186/s12916-024-03669-5. Erratum in: BMC Med. 2024;22(1):474. doi: 10.1186/s12916-024-03703-6.
- Barbat-Artigas S, Rolland Y, Zamboni M, Aubertin-Leheudre M. How to assess functional status: A new muscle quality index. J Nutr Health Aging. 2012;16(1):67–77. doi: 10.1007/s12603-012-0004-5.
- Goodpaster BH, Krishnaswami S, Resnick H, Kelley DE, Haggerty C, Harris TB, Schwartz AV, Kritchevsky S, Newman AB. Association between regional adipose tissue distribution and both type 2 diabetes and impaired glucose tolerance in elderly men and women. Diabetes Care. 2003;26(2):372–379. doi: 10.2337/diacare.26.2.372.
- Huang M, Wang H, Huang S, Luo Q, Gao J, Han P, Zhu L, Shi H. Dynamic CT-based body composition analysis predicts surgical risk in Crohn's disease with small bowel stenosis: A retrospective cohort study. Front Med (Lausanne). 2025;12:1642851. doi: 10.3389/fmed.2025.1642851.
- Arvandi M, Strasser B, Meisinger C, Volaklis K, Gothe RM, Siebert U, Ladwig KH, Grill E, Horsch A, Laxy M, Peters A, Thorand B. Gender differences in the association between grip strength and mortality in older adults: Results from the KORA-age study. BMC Geriatr. 2016;16(1):201. doi: 10.1186/s12877-016-0381-4.
- Smorchkova AK, Zakharova MD, Petraikin AV, Senyukova OV, Vladzymyrskyy AV, Vasilev YuA. [Computed tomography based morphometry of muscle and adipose tissue in a generally healthy Moscow population: A cross-sectional study]. Diagnostic radiology and radiotherapy. 2025;16(4):89–101. Russian. doi: 10.22328/2079-5343-2025-16-4-89-101.
Supplementary files
