Сахарный диабет, 2018, том 21, № 2

Сахарный
диабет 

 Том 21, №2 
Март-Апрель 
2018

УЧРЕДИТЕЛИ: 
ФГБУ Национальный медицинский исследовательский 
центр эндокринологии Минздрава России
ОО Российская ассоциация эндокринологов

«САХАРНЫЙ ДИАБЕТ»:
Научно-практический рецензируемый медицинский 
журнал
Выходит 6 раз в год
Основан в 1998 году

ИНДЕКСАЦИЯ:
РИНЦ 
(Russian Science 
Citation Index)
SCOPUS
Web of Sciences 
(Emergine Sources 
Citation Index)
Ulrich’s Periodicals 
Directory
Google Scholar

WorldCat
SocioNet
Cyberleninka
DOAJ
ВАК 
(Высшая аттестационная комиссия)
EBSCO
ResearchBib

*Первое место  в разделе "Медицина и здоровье" 
по двухлетнему импакт-фактору РИНЦ с учетом цитирования из всех источников

КОНТАКТЫ РЕДАКЦИИ:
Адрес: 
117036, Россия, Москва ул. Дм. Ульянова, 11
E-mail: 
dia@endojournals.ru 
WEB: 
www.endojournals.ru 
Телефон: +7 (495) 668-2079 доб.6004
Факс: 
+7 (499) 124-6203

ОРИГИНАЛ-МАКЕТ ПОДГОТОВЛЕН:  ООО “УП ПРИНТ” 
Адрес: 
129626, Москва, 3-я Мытищинская ул., 16
Телефон: 8 (495) 980-9230
E-mail: 
up@up-print.ru 
WEB: 
www.up-print.ru 

Лицензия на издательскую деятельность Серия ИД № 03103 
от 26. 10. 2000 г. Код 221

Верстка Ю.Б. Бочаров
Оформление Ю.Б. Бочаров
Корректор Е.В. Селиверстова
Зам. директора М.Н. Батеха
Дизайн обложки А. Авдеева

Сдано в набор 17.04.18 г. 
Подписано в печать 24.05.18 г.
Формат 60Х90/8
Печать офсетная
Усл. печ. лист 8. Тираж 5000 экз.
Отпечатано с готовых диапозитивов

Зарегистрирован в Министерстве печати и информации РФ
Рег. № 018338 от 17.12.98 г. 
Зарегистрирован в Федеральной службе по надзору в 
сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 04.09.2014 Свидетельство ПИ № ФС77-59254

ПОДПИСКА: 
По каталогу «Роспечать» 
в любом отделении Почты России
20795 – подписной индекс

ПЕРЕВОД на английский при участии: 
ООО “Эко-Вектор”
Адрес: 
191186, Санкт-Петербург, Аптекарский переулок, д.3, 
Литера А, пом. 1Н. 
Телефон: 
8 (812) 648-83-66
E-mail: 
info@eco-vector.com 

© ОО "Российская ассоциация эндокринологов", 2017

ISSN 2072-0351 (Print)
ISSN 2072-0378 (Online)

Рекомендован ВАК

Импакт-фактор РИНЦ 2016
2,737*

ДВУХМЕСЯЧНЫЙ РЕЦЕНЗИРУЕМЫЙ 
НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ

ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР
ДЕДОВ И.И., д.м.н., профессор, академик РАН (Москва, Россия)

ЗАМЕСТИТЕЛЬ ГЛАВНОГО РЕДАКТОРА
ШЕСТАКОВА М.В., д.м.н., профессор, академик РАН (Москва, Россия)

НАУЧНЫЙ РЕДАКТОР
СМИРНОВА О.М., д.м.н., профессор (Москва, Россия)

ЗАВЕДУЮЩАЯ РЕДАКЦИЕЙ
ШАМХАЛОВА М.Ш., д.м.н. (Москва, Россия)

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ
АКМАЕВ И.Х., д.б.н., академик РАН (Москва, Россия)
АНЦИФЕРОВ М.Б., д.м.н., профессор (Москва, Россия)
БАРАНОВ А.А., д.м.н., профессор, академик РАН (Москва, Россия) 
ДЕМИДОВА Т.Ю., д.м.н., профессор (Москва, Россия)
ГАЛСТЯН Г.Р., д.м.н., профессор (Москва, Россия) 
ГУСЕВ Е.И., д.м.н., профессор, академик РАН (Москва, Россия)
КАРПОВ Ю.А., д.м.н., профессор (Москва, Россия)
КАРПОВ Р.С., д.м.н., профессор, академик РАН (Томск, Россия)
КУРАЕВА Т.Л., д.м.н., профессор (Москва, Россия)
ЛИПАТОВ Д.В., д.м.н. (Москва, Россия)
МАЙОРОВ А.Ю., д.м.н., (Москва, Россия)
МЕЛЬНИЧЕНКО Г.А., д.м.н., профессор, академик РАН (Москва, Россия)
МКРТУМЯН А.М., д.м.н., профессор (Москва, Россия)
НИКИТИН Ю.П., д.м.н., академик РАН (Новосибирск, Россия)
НОСИКОВ В.В., д.б.н., профессор (Москва, Россия)
ПАЛЬЦЕВ М.А., д.м.н., академик РАН (Москва, Россия)
ПЕТЕРКОВА В.А., д.м.н., профессор, академик РАН (Москва, Россия)
ПЕТУНИНА Н.А., д.м.н., профессор (Москва, Россия)
СТАРОСТИНА Е.Г., д.м.н., профессор (Москва, Россия)
ФИЛИППОВ Ю.И., науч. сотр. (Москва, Россия)
ХАИТОВ Р.М., д.м.н., академик РАН (Москва, Россия)

РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ 
Алексеев Л.П., д.м.н., профессор, член-корр. РАН (Москва, Россия)
Аметов А.С., д.м.н., профессор (Москва, Россия)
Бардымова Т.П., д.м.н., профессор (Иркутск, Россия)
Берштейн Л.М., д.м.н., профессор (Санкт-Петербург, Россия)
Бондарь И.А., д.м.н., профессор (Новосибирск, Россия)
Валеева Ф.В., д.м.н., профессор (Казань, Россия)
Воробьев С.В., д.м.н., профессор (Ростов-на-Дону, Россия)
Догадин С.А., д.м.н., профессор (Красноярск, Россия)
Залевская А.Г., к.м.н., доцент (Санкт-Петербург, Россия)
Кандрор В.И., д.м.н., профессор (Москва, Россия)
Климонтов В.В. д.м.н., доцент (Новосибирск, Россия)
Мохорт Т.В., д.м.н., профессор (Минск, Беларусь)
Нелаева А.А., д.м.н., профессор (Тюмень, Россия)
Родионова Т.И., д.м.н., профессор (Саратов, Россия)
Суплотова Л.А., д.м.н., профессор (Тюмень, Россия)
Халимов Ю.Ш., д.м.н., профессор (Санкт-Петербург, Россия)
Battelino Tadej, MD, PhD (Любляна, Словения)
Levit Shmuel (Boris), M.D., PhD (Хадера, Израиль)
Rasa Ingvars, MD, Lecturer (Рига, Латвия)

Редакция не несет ответственности за достоверность информации, опубликованной в рекламе

С
О
Д
Е
Р
Ж
А
Н
И
Е
T A B L E  O F  C O N T E N T S

ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ
ORIGINAL STUDIES

А.В. Тимофеев, И.Е. Колтунов, Е.Е. Петряйкина, И.Г. Рыбкина, 
Л.Н. Самсонова, А.Н. Тюльпаков, Н.А. Зубкова, И.Г. Коломина, 
Е.А. Евсюкова, С.С. Букин, А.К. Хрущев

ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНО-ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ КОМБИНАЦИЙ 
ИММУНОФЛЮОРЕСЦЕНТНОГО ТЕСТА НА АНТИТЕЛА К ОСТРОВКОВЫМ 
КЛЕТКАМ, РАДИОИММУННОГО ТЕСТА НА АНТИТЕЛА 
К ГЛУТАМАТДЕКАРБОКСИЛАЗЕ И ИММУНОФЕРМЕНТНОГО ТЕСТА 
НА АНТИТЕЛА К ТИРОЗИНФОСФАТАЗЕ

74

A.V. Timofeev, I.E. Koltunov, E.E. Petriaikina, I.G. Rybkina, L.N. 
Samsonova, A.N. Tiulpakov, N.A. Zubkova, I.G. Kolomina, 
E.A. Evsjukova, S.S. Bukin, A.C. Khrushchev 

DIFFERENTIAL DIAGNOSTIC UTILITIES OF COMBINED TESTING 
FOR ISLET CELL ANTIBODY, GLUTAMIC ACID DECARBOXYLASE 
ANTIBODY, AND TYROSINE PHOSPHATASE ANTIBODY 
 

И.Р. Ярек-Мартынова, М.Ю. Мартынов, К.Г. Саркисова, 
Е.О. Кокшарова, Е.Е. Мишина, А.Н. Ясаманова, 
М.В. Шестакова

ВЛИЯНИЕ КОНТРОЛИРУЕМОГО ПЕРЕХОДА ОТ ГИПЕРГЛИКЕМИИ 
ДО ГИПОГЛИКЕМИИ НА АГРЕГАЦИЮ ТРОМБОЦИТОВ И АКТИВНОСТЬ 
ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ АНТИКОАГУЛЯНТОВ И ФАКТОРА 
ВИЛЛЕБРАНДА У БОЛЬНЫХ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 1 ТИПА

84

I.R. Jarek-Martynowa, M.Y. Martynov, K.G. Sarkisova,  
E.O. Koksharova, E.E. Mishina, A.N. Yasamanova,  
M.V. Shestakova

INFLUENCE OF HYPERINSULINEMIC – HYPOGLYCEMIC CLAMP ON 
INDUCED PLATELET AGGREGATION, ACTIVITY OF PHYSIOLOGICAL 
ANTICO-AGULANTS AND VON WILLEBRAND FACTOR IN PATIENTS 
WITH TYPE I DIABETES

Н.А. Зубкова, Ф.Ф. Бурумкулова, В.А. Петрухин, 
М.А. Плеханова, А.Е. Панов, В.И. Улятовская, Т.С. Будыкина, 
Н.А. Макрецкая, А.Н. Тюльпаков

ВЕСО-РОСТОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДЕТЕЙ, РОЖДЕННЫХ 
ОТ МАТЕРЕЙ С ГЕСТАЦИОННЫМ САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ, 
ОБУСЛОВЛЕННЫМ МУТАЦИЯМИ В ГЕНЕ ГЛЮКОКИНАЗЫ

92

N.A. Zubkova, F.F. Burumkulova, V.A. Petrukhin, 
M.A. Plechanova, A.E. Panov, T.S. Budyikina, V.I. Ulyatovskaya,  
N.A. Makretskaya, A.N. Tiulpakov 

BIRTH WEIGHT AND LENGTH IN OFFSPRINGS OF MOTHERS WITH 
GESTATIONAL DIABETES MELLITUS DUE TO MUTATIONS IN GCK 
GENE

А.Г. Демина, В.Б. Бреговский, И.А. Карпова, Т.Л. Цветкова

ИЗМЕНЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАГРУЗКИ ПОД СТОПОЙ ШАРКО 
В ОТДАЛЕННЫЕ СРОКИ НЕАКТИВНОЙ СТАДИИ
99
A.G. Demina, V.B. Bregovskiy, I.A. Karpova, T.L. Tcvetkova

 CHANGES IN LOADING DISTRIBUTION IN PATIENTS WITH 
CHARCOT FOOT DURING LONG-TERM FOLLOW-UP

А.А. Гарганеева, Е.А. Кужелева, К.Н. Борель, 
Д.С. Кондратьева, С.А. Афанасьев

САХАРНЫЙ ДИАБЕТ 2 ТИПА И ОСТРЫЙ ИНФАРКТ МИОКАРДА: 
ПРОГНОСТИЧЕСКИЕ ВАРИАНТЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ 
У ПАЦИЕНТОВ РАЗНЫХ ВОЗРАСТНЫХ ГРУПП

105

A.A. Garganeeva, E.A. Kuzheleva, K.N. Borel,  
D.S. Kondratyeva, S.A. Afanasiev 

DIABETES MELLITUS TYPE 2 AND ACUTE MYOCARDIAL 
INFARCTION: PROGNOSTIC OPTIONS FOR INTERACTION IN 
PATIENTS OF DIFFERENT AGE GROUPS

A. Theeranut, N. Methakanjanasak, P. Surit, W. Ruaisungnoen, 
K. Sawanyawisuth, D. Saensom 

УЛУЧШЕНИЕ ГЛИКЕМИЧЕСКОГО И ЛИПИДНОГО КОНТРОЛЯ 
У ПАЦИЕНТОВ С СД2 С ПОМОЩЬЮ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ 
РАСШИРЕННОЙ ПРОГРАММЫ

113

A. Theeranut, N. Methakanjanasak, P. Surit, W. Ruaisungnoen, 
K. Sawanyawisuth, D. Saensom

 THE INDIVIDUAL EMPOWERMENT PROGRAM IMPROVES 
GLYCEMIC AND LIPID CONTROLS IN ADMITTED TYPE 2 DM 
PATIENTS

И.А. Курникова, А.У. Уалиханова, Т.А. Мелешкевич, 
Л.В. Кирьянова 

КАЧЕСТВО ГЛИКЕМИЧЕСКОГО КОНТРОЛЯ В ОЦЕНКЕ ФОРМИРОВАНИЯ 
ИНСУЛИНОВОЙ ПОТРЕБНОСТИ У БОЛЬНЫХ С КОМОРБИДНОЙ 
ПАТОЛОГИЕЙ НА ФОНЕ САХАРНОГО ДИАБЕТА 2 ТИПА

118

I.A. Kurnikova, A.U. Ualihanova, T.A. Meleshkevich,  
L.V. Kiryanova 

QUALITY OF GLYCEMIC CONTROL IN ASSESSMENT OF THE 
REQUIREMENT FOR INSULIN IN PATIENTS WITH TYPE 2 DIABETES 
AND COMORBID PATHOLOGY

КЛИНИЧЕСКИЙ СЛУЧАЙ
CASE REPORT

Л.В. Егшатян, Н.Г. Мокрышева

ВТОРИЧНЫЙ ГИПЕРПАРАТИРЕОЗ ПРИ ХРОНИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ 
ПОЧЕК 3–4 СТАДИИ У ПАЦИЕНТА С САХАРНЫМ ДИАБЕТОМ 2 ТИПА
128
L.V. Egshatyan, N.G. Mokrysheva

SECONDARY HYPERPARATHYROIDISM IN PATIENT WITH TYPE 2 
DIABETES AND STAGES 3–4 CHRONIC KIDNEY DISEASE

НЕКРОЛОГ
NEWS

ПАМЯТИ ИЛЬДАРА ГАНИЕВИЧА АКМАЕВА
135
IN MEMORY OF PROFESSOR ILDAR G. AKMAEV

| Сахарный диабет / Diabetes Mellitus
ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Сахарный диабет. 2018;21(2):74-83
Diabetes Mellitus. 2018;21(2):74-83
doi: 10.14341/DM9364

ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНО-ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ КОМБИНАЦИЙ 
ИММУНОФЛЮОРЕСЦЕНТНОГО ТЕСТА НА АНТИТЕЛА К ОСТРОВКОВЫМ КЛЕТКАМ, 
РАДИОИММУННОГО ТЕСТА НА АНТИТЕЛА К ГЛУТАМАТДЕКАРБОКСИЛАЗЕ 
И ИММУНОФЕРМЕНТНОГО ТЕСТА НА АНТИТЕЛА К ТИРОЗИНФОСФАТАЗЕ

 Received: 28.09.2017. Accepted: 23.03.2018.
© Russian Association of Endocrinologists, 2018

© А.В. Тимофеев1,2, И.Е. Колтунов2, Е.Е. Петряйкина2, И.Г. Рыбкина2, Л.Н. Самсонова3, А.Н. Тюльпаков4, Н.А. Зубкова4, 
И.Г. Коломина5, Е.А. Евсюкова5, С.С. Букин5, А.К. Хрущев1

1ФГБОУ ВО Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова Минздрава 
России, Москва 
2ГБУЗ Морозовская детская городская клиническая больница Департамента здравоохранения г. Москвы, Москва 
3ФГБОУ ДПО Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования Минздрава 
России, Москва 
4ФГБУ Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии Минздрава России, Москва 
5ГБУЗ Детская городская клиническая больница им. З.А. Башляевой Департамента здравоохранения Москвы, Москва

ОБОСНОВАНИЕ. Тесты на антитела к антигенам β-клеток (АТ) – важнейший инструмент дифференциальной диагностики сахарного диабета (СД), позволяющий отличить СД 1 типа (СД1) от неаутоиммунных форм СД. Для правильного 
выбора тестов надо знать, насколько убедительно они доказывают наличие или отсутствие СД1. Главным индикатором доказательности тестов служат коэффициенты правдоподобия (КП) их результатов. Чем больше КП положительного результата (КП+), тем убедительнее тест подтверждает СД1, чем меньше КП отрицательного результата (КП−), 
тем убедительнее тест исключает СД1. 

ЦЕЛЬ. Сравнить доказательность одиночных и комбинированных тестов на антитела к островковым клеткам (ICA), 
глутаматдекарбоксилазе (GADA) и тирозинфосфатазе (IA-2A) и оценить посттестовые вероятности СД1 при его разных претестовых вероятностях.

МЕТОДЫ. Одновременные тесты на ICA, GADA и IA-2A провели у 169 детей и подростков с впервые выявленным СД1 
и у 169 людей без этого заболевания. ICA определяли иммунофлюоресцентным методом, GADA и IA-2A – радиоиммунным и иммуноферментным методами соответственно. КП рассчитывали с помощью программы MedCalc, посттестовые вероятности СД1 – по формуле, основанной на теореме Байеса. 

РЕЗУЛЬТАТЫ. Среди одиночных тестов наиболее доказательным как при подтверждении, так и при исключении СД1 
является тест на ICA, поскольку он имеет наибольший КП+ и наименьший КП−. Среди комбинаций тестов при подтверждении СД1 наиболее доказательна комбинация ICA и GADA, поскольку ее КП+ больше, чем у всех других комбинаций. При исключении СД1 наиболее доказательна комбинация из трех тестов, поскольку ее КП− меньше, чем у всех 
других тестов. 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. При дифференциальной диагностике СД для подтверждения СД1 рекомендуется применять комбинацию ICA и GADA. При обоих положительных результатах эта комбинация обеспечивает наибольшие посттестовые 
вероятности СД1. Для исключения СД1 лучше всего подходит комбинация ICA, GADA и IA-2A. При всех отрицательных 
результатах эта комбинация обеспечивает наименьшие посттестовые вероятности СД1. 

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: сахарный диабет; дифференциальный диагноз; антитела к островковым клеткам; антитела к глутаматдекарбоксилазе; антитела к тирозинфосфатазе; операционные параметры диагностических тестов; коэффициент правдоподобия

DIFFERENTIAL DIAGNOSTIC UTILITIES OF COMBINED TESTING FOR ISLET CELL ANTIBODY, 
GLUTAMIC ACID DECARBOXYLASE ANTIBODY, AND TYROSINE PHOSPHATASE ANTIBODY

© Alexei V. Timofeev1,2, Igor E. Koltunov2, Elena E. Petriaikina2, Irina G. Rybkina2, Lubov N. Samsonova3, Anatoly N. Tiulpakov4, 
Natalia A. Zubkova4, Irina G. Kolomina5, Evgenia A. Evsjukova5, Sergey S. Bukin5, Alexey C. Khrushchev1

1Pirogov Russian National Research Medical University, Moscow, Russia 
2Morozov Children's Municipal Clinical Hospital of the Moscow City Health Department, Moscow, Russia 
3Russian Medical Academy of Continuous Professional Education, Moscow, Russia 
4Endocrinology Research Centre, Moscow, Russia 
5Bashliaeva Children's Municipal Clinical Hospital of the Moscow City Health Department, Moscow, Russia

BACKGROUND. Beta-cell antibody tests are used for the differential diagnosis of diabetes mellitus. They permit to discriminate between the type 1 diabetes (T1D) and non-autoimmune diabetes types. To choose an appropriate test for ruling in or 

 
Сахарный диабет / Diabetes Mellitus | 75
ORIGINAL STUDY

Неотъемлемым этапом обследования больных сахарным диабетом (СД) является дифференциальный диагноз 
между СД 1 типа (СД1) и другими типами и вариантами 
СД. При четких клинических и лабораторных признаках 
СД1 эта задача решается легко. Если, например, у пациента с классическими симптомами СД1 обнаружены кетоз, высокие уровни глюкозы и гликированного гемоглобина HbA1c и низкий уровень С-пептида, диагноз СД1 
не вызывает сомнений, и дополнительное обследование 
не требуется. 
Напротив, у пациента без классических симптомов 
СД1 и кетоза, с умеренной гипергликемией и пограничным уровнем С-пептида вполне вероятны не только СД1, 
но и СД 2 типа (СД2) или какой-либо вариант моногенного 
СД. В таких случаях дифференциальный диагноз усложняется, и для подтверждения или исключения СД1 необходимо определять антитела к антигенам β-клеток (АТ). 
Российские эндокринологи уже давно используют 
в клинической практике и научно-медицинских исследованиях тесты на антитела к островковым клеткам (islet 
cell antibodies, ICA), глутаматдекарбоксилазе (glutamic 
acid decarboxylase antibodies, GADA), тирозинфосфатазе (cytoplasmic islet cell antibody 512, IA-2A) и инсулину 
(IA) [1–4]. В последнее время, в основном с научными 
целями, применяется и тест на антитела к транспортеру 
цинка 8 (ZnT8A) [5]. В связи с таким разнообразием тестов 
возникает вопрос: какие тесты наиболее эффективны 
в дифференциальной диагностике СД, иначе говоря, какие тесты наиболее убедительно подтверждают или исключают СД1?
Доказательность лабораторного теста обычно оценивают по его диагностической чувствительности (ДЧ), 
диагностической специфичности (ДС) и диагностической 
точности (ДТ). Но гораздо более важными индикаторами 
доказательности служат коэффициенты правдоподобия 
(КП) результатов теста [6, 7]. КП наглядно показывают, 
насколько убедительно положительный результат теста 
подтверждает, а отрицательный результат исключает болезнь. Кроме того, КП очень удобны при сравнении раз
ных тестов с близкими ДЧ или ДС. И, наконец, КП позволяют быстро оценивать посттестовые (апостериорные) 
вероятности болезни при ее разных претестовых (априорных) вероятностях. 
Ранее мы определили ДЧ, ДС, ДТ и другие операционные параметры для иммунофлюоресцентного теста 
на ICA, радиоиммунного теста на GADA и иммуноферментного теста на IA-2A [8]. Однако оценка доказательности таких тестов и их комбинаций на основании расчетов КП не проводилась ни в нашей работе, ни в других 
исследованиях в этой области.

ЦЕЛЬ

Научными целями настоящего исследования были 
оценка доказательности одиночных тестов на ICA, GADA 
и IA-2A и их комбинаций на основании расчетов ДЧ, ДС, 
ДТ и КП, а также оценка посттестовых вероятностей СД1 
при разных претестовых вероятностях и различных результатах одиночных тестов и их комбинаций. 
Мы поставили перед собой и практические задачи: 
дать врачам рекомендации по применению тестов на АТ 
в дифференциальной диагностике СД и помочь им правильно интерпретировать результаты тестов на АТ.

МЕТОДЫ

Дизайн исследования
Однократно тестировали ICA, GADA и IA-2A в пробах 
сыворотки 169 детей и подростков с впервые выявленным СД1 (группа СД1) и 169 субъектов без этого заболевания (контрольная группа, К). 

Критерии соответствия
В группу СД1 включали пациентов с максимальной 
вероятностью наличия СД1, в группу К – субъектов с максимальной вероятностью отсутствия СД1. При включении субъектов в группы СД1 и К применяли жесткие критерии, перечисленные в on-line приложении 1.

ruling out the T1D a physician needs to know how conclusive test results are. The most powerful estimate of test conclusiveness is its likelihood ratio (LHR). The higher LHR of a positive result (LHR+), the more posttest probability of T1D; the lower LHR 
of a negative result (LHR−), the less posttest probability of T1D. 

AIMS. To compare conclusiveness of single and combined tests for antibodies to islet cells (ICA), glutamate decarboxylase 
(GADA), and tyrosine phosphatase IA-2 (IA-2A), and to evaluate posttest probabilities of T1D at various pretest probabilities.

METHODS. All antibodies were tested in parallel in 169 children and adolescents with a new-onset T1D, and in 169 persons 
without this disease. ICA, GADA, and IA-2A were determined by indirect immunofluorescence, radioimmune assay, and ELISA, respectively. LHR+ and LHR− were calculated with the MedCalc Statistical Software. Posttest T1D probabilities were calculated from Bayes theorem-based equation.

RESULTS. Among single tests, an ICA test had the greatest LHR+ and the smallest LHR−, and consequently was the most reliable either for ruling in or ruling out the T1D. Among test combinations, an ICA&GADA combination had the greatest LHR+ 

and was the most suitable for T1D confirmation. The triple combination ICA&GADA&IA-2A had the smallest LHR− and was 
the most suitable for T1D exclusion. 

CONCLUSIONS. In the differential diagnosis of diabetes, the most appropriate test for ruling in the T1D is the double combination ICA&GADA. With both antibodies positive, this combination provides the highest posttest T1D probabilities at any 
pretest probability. The most appropriate test for ruling out the T1D is the triple combination ICA&GADA&IA-2A. With all 
three antibodies negative, this combination provides the lowest posttest T1D probabilities.

KEYWORDS: diabetes mellitus; differential diagnosis; islet cell antibody; ICA512 antibody; glutamate decarboxylase antibody; operational 
characteristics; likelihood ratio

Сахарный диабет. 2018;21(2):74-83
Diabetes Mellitus. 2018;21(2):74-83
doi: 10.14341/DM9364

| Сахарный диабет / Diabetes Mellitus
ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Условия проведения
В исследовании участвовали Российский национальный исследовательский медицинский университет 
им. Н.И. Пирогова (Москва, РФ), Сеченовский университет (Москва, РФ), Российская медицинская академия 
непрерывного профессионального образования (Москва, РФ), Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии (Москва, РФ), Морозовская 
детская городская клиническая больница (Москва, РФ), 
Детская городская клиническая больница им. З.А. Башляевой (Москва, РФ) и другие лечебно-профилактические 
учреждения Москвы и Московской области.

Продолжительность исследования
Исследование продолжалось 6,5 года (с 2011-го 
по 2017-й гг.).

Описание медицинского вмешательства
Исследование не предусматривало какого-либо медицинского вмешательства. Образцы сыворотки для тестирования АТ получали из проб крови, взятых при плановых клинико-лабораторных обследованиях субъектов, 
проводившихся в стационарных или амбулаторных условиях. 

Основной исход исследования
Значения операционных параметров тестов на АТ 
и их комбинаций, в том числе ДЧ, ДС, ДТ; значения 
КП тестов, значения посттестовых вероятностей СД1 
при положительных и отрицательных результатах тестов на АТ.

Методы регистрации исходов

Методы тестирования АТ
ICA: метод непрямой иммунофлюоресценции; результаты считали положительными при титрах ICA ≥10 единиц JDF (Juvenile Diabetes Foundation International, Международный фонд детского диабета) [8].
GADA: 
радиоиммунный 
метод, 
тест-система 
Immunotech IRMA Anti-GAD; результаты считали положительными при титрах GADA >1 МЕ/мл [9].
IA-2A: 
иммуноферментный 
метод, 
тест-система 
Medizym Anti-IA2; результаты считали положительными 
при титрах IA-2A ≥ 10 МЕ/мл [10]. 

Методы расчета операционных параметров и ДТ
ДЧ, ДС и предсказательную ценность положительного и отрицательного результатов рассчитывали по таблицам сопряженности, ДТ рассчитывали по площадям 
под характеристическими кривыми (AUC, area under receiver-operating curve). Для этих расчетов использовали 
медико-статистическую программу MedCalc [11].

Теоретические основы расчетов КП 
В общем случае КП представляет собой отношение:
(Вероятность получить определенный результат теста у субъекта с болезнью)/(Вероятность получить такой 
же результат у субъекта без болезни).
Чем сильнее КП отличается от единицы в большую 
или меньшую сторону, тем убедительнее данный тест доказывает наличие или отсутствие болезни. 

КП можно рассчитать как для положительного, 
так и для отрицательного результатов теста. В нашем случае КП положительного результата (КП+) рассчитывается 
как отношение вероятности истинно положительного 
результата теста на АТ (т.е. положительного результата 
у больного СД1) к вероятности ложноположительного 
результата (т.е. положительного результата у субъекта 
без СД1):
 
КП+= 
ДЧ 
 (1) 
 
 
100 – ДС
Чем сильнее КП+ превышает единицу, тем лучше данный тест подтверждает СД1. Например, тест с КП+=30 подтверждает СД1 в 10 раз убедительней, чем тест с КП+=3. 
КП отрицательного результата (КП-) рассчитывается как отношение вероятности ложноотрицательного 
результата теста на АТ (т.е. отрицательного результата 
у больного СД1) к вероятности истинно отрицательного результата (т.е. отрицательного результата у субъекта 
без СД1):
 
КП-= 
100 – ДЧ 
 (2) 
 
 
ДС
Чем больше КП- отклоняется от единицы в сторону 
нуля, тем лучше данный тест исключает СД1. Например, 
тест с КП = 0,1 исключает СД1 в 5 раз более убедительно, 
чем тест с КП- = 0,5. 
Из формул 1 и 2 очевидно, что КП зависят как от ДЧ, 
так и от ДС. Чем больше численные значения этих параметров, тем сильнее КП+ и КП- отклоняются от единицы.

Теоретические основы расчетов посттестовых вероятностей СД1
Зная КП, можно рассчитать посттестовую вероятность 
(ПтВ) заболевания с учетом его претестовой вероятности 
(ПрВ). Этот расчет основан на теореме Байеса и достаточно сложен; его детальное разъяснение не входит в наши 
задачи, и мы рассмотрим лишь его конечные этапы.
ПтВ выражается формулой:

 ПтВ (%)= 
Соотношение посттестовых шансов 
∙100 (3) 
 
 (Соотношение претестовых шансов ∙ КП)+ 1
Под соотношением шансов в данном случае понимается отношение ПрВ наличия и ПрВ отсутствия СД1 у пациента. 
В свою очередь, соотношение посттестовых шансов 
рассчитывается по формуле:
Соотношение посттестовых шансов = Соотношение 
претестовых шансов ∙ КП (4)
Таким образом,

 ПтВ (%)= Соотношение претестовых шансов ∙ КП ∙100 (5) 
 
 
Соотношение посттестовых шансов + 1
По формуле 5 можно рассчитать ПтВ как для положительного, так и для отрицательного результатов теста.
Приведем примеры расчетов ПтВ. Предположим, 
что врач обследует пациента с неуточненным СД и оценивает вероятность наличия СД1 у этого пациента (ПрВ) 
как 30%. Значит, ПрВ отсутствия СД1 равна 70%. Таким 
образом, соотношение претестовых шансов = 30:70 = 
0,43. 
Для уточнения диагноза врач решает провести тест 
на АТ, у которого КП+=10, а КП- = 0,5. В таком случае, 
при положительном результате теста: 

ПтВ СД1=  0,43 ∙ 10 
∙100 = 81,1% 
 
 (0,43 ∙ 10)+ 1

Сахарный диабет. 2018;21(2):74-83
Diabetes Mellitus. 2018;21(2):74-83
doi: 10.14341/DM9364

 
Сахарный диабет / Diabetes Mellitus | 77
ORIGINAL STUDY

и при отрицательном результате теста

ПтВ СД1=  0,43 ∙ 0,5 
∙100 = 17,7%. 
 
(0,43 ∙ 0,5)+ 1
Иначе говоря, при положительном результате теста 
вероятность наличия СД1 у пациента резко увеличится 
(с 30% до 81,1%), а при отрицательном результате – резко 
уменьшится (с 70% до 17,7%). 
Мы рассчитывали ПтВ СД1 для ПрВ, равных 80, 50, 20 
и 0,25%. Такие ПрВ приблизительно соответствуют наиболее частым диагностическим ситуациям:
-  у ребенка или подростка без избыточного веса имеются 
симптомы СД, уровень глюкозы и уровень HbA1c сильно повышены, уровень C-пептида существенно ниже 
нормы, но нет кетоза. Из-за последнего обстоятельства 
врач оценивает ПрВ СД1 не как 100%, а как 80%;
- 
у ребенка или подростка с небольшим избыточным 
весом уровень глюкозы натощак пограничный, уровни глюкозы после приемов пищи ненамного больше 
11 ммоль/л, HbA1c слегка превышает 6,5%, C-пептид 
слегка ниже нормы, симптомов СД нет, кетоза нет. 
Врач считает, что с равной вероятностью (50%/50%) 
это может быть СД1 или иной тип СД (СД2 или какой-то вариант моногенного СД);
- 
у взрослого с нормальным весом имеются симптомы СД, уровень глюкозы и уровень HbA1c сильно 
повышены, уровень C-пептида нормальный, но близок к нижней границе нормы, кетоза нет. Учитывая, 
что это взрослый пациент, врач склоняется к диагнозу СД2 и оценивает его вероятность как 80%, а ПрВ 
СД1 – как 20%;
- 
у ребенка или подростка при диспансеризации однократно выявлена гипергликемия натощак 12 ммоль/л, 
симптомов СД нет, кетоза нет, уровни глюкозы, HbA1c 
и C-пептида нормальные. Врач предполагает, что гипергликемия была случайной или при измерении 
глюкозы лаборатория ошиблась. Тем не менее, врач 
хочет исключить скрытый СД1. При этом врач считает, 
что ПрВ СД1 равна его распространенности в популяции, которая, по данным литературы, составляет примерно 0,25% [12].
Для расчетов ПтВ СД1 использовали формулу 5. 

Этическая экспертиза 
Возможность публикации результатов исследования 
без раскрытия персональных данных субъектов была 
одобрена Этическим комитетом Первого МГМУ им. И.М. 
Сеченова (119991, г. Москва, ул. Трубецкая, д. 8); протокол № 08-15 заседания от 15.09.2015.

Статистический анализ
Принципы расчета объема выборки: объем групп СД1 
и К предварительно не рассчитывали. К концу исследования в группу СД1 вошли 234 субъекта, а в группу К – 
только 169 субъектов. Чтобы обеспечить правомочность 
статистического анализа, численность групп пришлось 
уравнять. Для этого из группы СД1 случайным образом исключили 65 субъектов. Таким образом, в каждой 
группе в конечном счете оказалось по 169 субъектов, 
а общий объем выборки равнялся 338. С помощью программы MedCalc установили, что такой объем выборки 
достаточен для обеспечения статистической мощности 
90% (при величине α ошибки ≤0,05). 

Методы статистического анализа данных: частоты 
результатов тестов на АТ в группах СД1 и К сравнивали 
с помощью критерия "N−1" χ2 для четырехпольных таблиц. Для сравнения характеристических кривых тестов 
и их ДТ использовали программу MedCalc. Во всех случаях уровень значимости различий выбирали равным 
5% (различия считали достоверными при вероятностях 
справедливости нулевых гипотез об отсутствии различий (P) ≤0,05).

РЕЗУЛЬТАТЫ

Субъекты исследования
Характеристики субъектов групп СД1 и К представлены в on-line приложении 1.

Основные результаты исследования
Прежде всего мы рассчитали частоты результатов 
одиночных тестов и их комбинаций в группах СД1 и К 
и оценили ДТ всех тестов по площадям под характеристическими кривыми (табл. 1).
Из дальнейшего анализа исключили тесты, не имеющие ДТ (AUC достоверно не отличается от 0,5). Для остальных тестов рассчитали операционные параметры и КП. 
Чтобы не перегружать читателя цифровыми данными, 
значения всех параметров с указанием доверительных 
интервалов приведены в on-line приложении 2, а значения наиболее важных параметров (ДЧ, ДС и КП) без доверительных интервалов представлены в табл. 2.
Прежде чем анализировать данные в табл. 2, необходимо сделать важное пояснение. Расчетная ДС результата "ICA+, GADA−, IA-2A+" составила 100%, поскольку 
такой результат не был получен ни у одного из 169 субъектов в группе К (см. табл. 1). Однако реальная ДС этого 
результата, скорее всего, не равна 100%. Во-первых, ДС 
всех составляющих этого результата (т.е. ДС одиночных 
тестов на ICA, GADA и IA-2A) меньше 100%. Во-вторых, 
вполне вероятно, что при увеличении численности группы К в ней обнаружится хотя бы один результат "ICA+, 
GADA−, IA-2A+", т.е. ДС будет меньше 100%. Например, 
при выявлении одного такого результата в двукратно 
увеличенной группе К (338 человек) ДС составит 99,7%, 
а при трехкратном увеличении группы К – 99,8%. Основываясь на этих рассуждениях, мы приняли ДС результата "ICA+, GADA−, IA-2A+" равной 99,8%.
Исходя из данных в табл. 2, мы ранжировали тесты 
по их доказательности при подтверждении и исключении СД1. 
При подтверждении СД1: 
ICA и GADA > ICA и IA-2A > GADA и IA-2A > ICA, GADA 
и IA-2A > ICA.
При исключении СД1: 
ICA, GADA и IA-2A > ICA и GADA > ICA, и IA-2A > ICA > 
GADA и IA-2A.
Возникает вопрос, почему все комбинации из двух тестов имеют бóльшую доказательность при подтверждении 
СД1, чем комбинация из трех тестов? Ведь интуитивно кажется, что три теста всегда точнее, чем два. Причина в том, 
что КП+ прямо пропорционален ДЧ и ДС (см. формулу 1). 
У всех комбинаций из двух тестов максимальные ДС одинаковы (99,4%), у комбинации из трех тестов максимальные 
ДС составляют 99,4% для результата «ICA+, GADA+, IA-2A+» 

Сахарный диабет. 2018;21(2):74-83
Diabetes Mellitus. 2018;21(2):74-83
doi: 10.14341/DM9364

| Сахарный диабет / Diabetes Mellitus
ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

и 99,8% для результата «ICA+, GADA−, IA-2A+». При этом, 
однако, ДЧ комбинаций из двух тестов (68,1, 64,5 и 53,3%) 
больше, чем ДЧ результата «ICA+, GADA+, IA-2A+» (52,1%) 
и результата «ICA+, GADA−, IA-2A+» (12,4%). Поэтому и КП+ 
у всех комбинаций из двух тестов выше, чем у комбинации 
из трех тестов. Аналогичным образом, но с привлечением 
формулы 2 объясняется и тот факт, что одиночный тест 
на ICA имеет бóльшую доказательность при исключении 

СД1, чем комбинация GADA и IA-2A. Необходимо отметить 
также, что различия доказательности разных тестов достоверны. Это подтверждается результатами сравнительного анализа характеристических кривых (см. рис. 1–4 
on-line приложения 3).
Используя формулу 5, мы рассчитали ПтВ СД1 при всех 
возможных результатах одиночных тестов и их комбинаций. Результаты этих расчетов без указания доверитель
Таблица 1. Сравнение частот результатов тестов на АТ в группах СД1 и К и оценка диагностической точности тестов

Тест
Результат 
теста

Сравнение частот результатов в группах СД1 и К
Оценка ДТ
Группы

χ2
PF
AUC
95% ДИ
PAUC
СД1
К

"+"
"−"
F
"+"
"−"
F

Одиночные тесты

ICA
+
155
14
91,7
3
166
1,8
273,7
<0,0001
0,950
0,920–0,970 <0,0001

GADA
+
124
45
73,4
17
152
10,1
138,9
<0,0001
0,817
0,771–0,856 <0,0001

IA-2A
+
112
57
66,3
6
163
3,6
145,9
<0,0001
0,814
0,768–0,854 <0,0001

Комбинации из 2 тестов

ICA 
и GADA

ICA+, GADA−
40
129
23,7
2
167
1,2
39,1
<0,0001
0,612
0,558–0,665
0,0002

ICA−, GADA+
9
160
5,3
16
153
9,5
2,1
0,1416
0,521
0,466–0,575
0,51

ICA+, GADA+
115
54
68,0
1
168
0,6
170,1
<0,0001
0,837
0,794–0,875 <0,0001

≥ 1 АТ+а
164
5
97,0
19
150
11,2
250,0
<0,0001
0,929
0,896–0,954 <0,0001

ICA 
и IA-2A

ICA+, IA-2A−
46
123
27,2
2
167
1,2
46,9
<0,0001
0,630
0,576–0,682 <0,0001

ICA−, IA-2A+
3
166
1,8
5
164
3,0
0,5
0,4749
0,506
0,451–0,56
0,85

ICA+, IA-2A+
109
60
64,5
1
168
0,6
156,7
<0,0001
0,820
0,774–0,859 <0,0001

≥ 1 АТ+а
158
11
93,5
8
161
4,7
265,6
<0,0001
0,944
0,914–0,966 <0,0001

GADA 
и IA-2A

GADA+, IA-2A−
34
135
20,1
16
153
9,5
7,6
0,0059
0,553
0,499–0,667
0,0054

GADA−, IA-2A+
22
147
13,0
5
164
3,0
11,6
0,0007
0,550
0,496–0,604
0,0005

GADA+, IA-2A+
90
79
53,3
1
168
0,6
118,7
<0,0001
0,763
0,714–0,808 <0,0001

≥ 1 АТ+а 
146
23
86,4
22
147
13,0
181,4
<0,0001
0,867
0,826–0,901 <0,0001

Комбинации из 3 тестов

ICA, 
GADA 
и IA-2A

ICA+, GADA−, 
IA-2A−
19
150
11,2
2
167
1,2
14,6
0,0001
0,550
0,496–0,604
0,0001

ICA−, GADA+, 
IA-2A−
7
162
4,1
15
154
9,5
3,8
0,0523
0,527
0,472–0,581
0,397

ICA−, GADA−, 
IA-2A+
1
168
0,6
5
164
3,0
2,7
0,0999
0,512
0,457–0,566
0,707

ICA+, GADA+, 
IA-2A−
27
142
16,0
1
168
0,6
26,3
<0,0001
0,577
0,522–0,630
0,013

ICA+, GADA−, 
IA-2A+
21
148
12,4
0
169
0,0
22,3
<0,0001
0,562
0,507–0,616
0,0465

ICA−, GADA+, 
IA-2A+
2
167
1,2
0
169
0,0
2,0
0,1567
0,506
0,451–0,560
0,851

ICA+, GADA+, 
IA-2A+
88
81
52,1
1
168
0,6
115,1
<0,0001
0,757
0,708–0,802 <0,0001

≥ 1 АТ+а 
165
4
97,6
24
145
14,2
237,9
<0,0001
0,917
0,882–0,944 <0,0001

Примечания: ДТ – диагностическая точность; "+" – число субъектов с данным результатом теста; "−" – число субъектов без данного результата 
теста; F – частота данного результата теста %; χ2 – значение χ2, рассчитанное методом "N−1"; PF – вероятность справедливости нулевой гипотезы 
об отсутствии различий между частотами результатов; AUC (area under curve) – площадь под характеристической кривой теста; 95% ДИ – 95% 
доверительный интервал для AUC, PAUC – вероятность справедливости нулевой гипотезы об отсутствии различий между AUC и 0,5. Варианты 
тестов с PAUC >0,05 выделены серым цветом.
а Результат хотя бы одного теста из нескольких положительный. 

Сахарный диабет. 2018;21(2):74-83
Diabetes Mellitus. 2018;21(2):74-83
doi: 10.14341/DM9364