Применение спектроскопии комбинационного рассеяния для оценки состояния костной ткани при пародонтите: нерандомизированное клинико-лабораторное исследование

Введение. Оценка состояния костной ткани челюстей при определении стоматологического статуса пациента, определение объема костных структур является, несомненно, актуальным направлением и связана с необходимостью принятия решения о возможности дентальной имплантации, проведении зубосохраняющих регенеративных вмешательств, при пародонтитах, периодонтитах, выборе послеоперационной тактики и определении прогнозов. Статья посвящена изучению спектральных изменений костной ткани при пародонтите, выявленных с помощью метода Рамановской спектроскопии как метода диагностики, успешно применяемого в последние годы для решения различных биомедицинских задач.

Цель исследования: оценка спектральных изменений костной ткани альвеолярной части нижней челюсти при пародонтите.

Методы. Проведено нерандомизированное клинико-лабораторное исследование у 45 пациентов в возрасте от 45 до 60 лет на базе федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Самарский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации и стоматологической клиники «Центр восстановительной стоматологии» общества с ограниченной ответственностью «Академия стоматологии». В группу сравнения (1-ю группу) включали 17 образцов костной ткани, полученных у пациентов во время хирургических вмешательств по поводу патологии периапикальных тканей с диагнозом по МКБ-10 — К04.5, К04.8 в области зубов с нормальным пародонтом. Для исследуемой основной группы 28 образцов костной ткани альвеолярной части нижней челюсти были получены у пациентов во время манипуляций по поводу хронического локализованного пародонтита с диагнозом по МКБ-10 — К05.30 в области зубов с патологией пародонта (2-я группа). Для оценки костных биоптатов использовали метод рамановской спектроскопии. Для статистического анализа использовались спектры после разделения (деконволюции) линии, проводимой в программной среде MagicPlotPro (Magicplot Systems, LLC, Россия). Анализ полученных данных произведен в программной среде IBMSPSS Statistics (IBM, США) методом линейного дискриминантного анализа (LDA) и в сравнительном LDA-анализе групп.

Результаты. При пародонтите наблюдаются спектральные изменения костной ткани, связанные с изменением относительной интенсивности линий комбинационного рассеяния. При линейном дискриминантном анализе (LDA) основные спектральные изменения наблюдаются как и для спектров комбинационного рассеяния костной ткани на линиях 850 см^-1 (бензольное кольцо пролина), 956 см^-1 (v₁ P–O симметричное валентное (PO₄^3-), 1069 см^-1 (C–O плоскостное валентное (СO₃^2-v₁)), 1172 см^-1 (тирозин, фенилаланин, C-H связь (белок)), 1315 см^-1 (амид III (α спираль)), 1385–1441 см^-1 (ножничные колебания CH₂ и изгибные колебания CH₃ в липидах и белках), 1555 см^-1 (амид II N–H), 1665 см^-1 (амид I), 1745 см^-1 (фосфолипиды), которые соответствуют минеральной и органической составляющей.

Заключение. Проведенные клинико-лабораторные исследования по оценке костной ткани при пародонтите показали спектральные различия со здоровой костной тканью, которые проявляются на линиях комбинационного рассеяния, соответствующих минерало-органической структуре костной ткани. Следовательно, рамановская спектроскопия представляется перспективным методом для анализа состояния костной ткани при пародонтите. В дальнейшем полученные данные могут послужить основой для оптимизации подходов к лечению пародонтита.

1. Шукпаров А.Б., Шомуродов К.Э., Мирхусанова Р.С. Принципы направленной костной регенерации: критические предоперационные факторы и критерии успеха. Интегративная стоматология и челюстно‑лицевая хирургия. 2022;1(1):10–13.

2. Putra RH, Yoda N, Iikubo M, Kataoka Y, Yamauchi K, Koyama S, Cooray U, Astuti ER, Takahashi T, Sasaki K. Influence of bone condition on implant placement accuracy with computer-guided surgery. Int J Implant Dent. 2020;6(1):62. https://doi.org/10.1186/s40729-02000249-z

3. Rak D, Kulloli AM, Shetty SK, Tripathy S, Mathur A, Mehta V, Cicciù M, Minervini G. Correlation between rheumatoid arthritis and chronic periodontitis: a systematic review and meta-analysis. Minerva Dent Oral Sci. 2024;73(5):294–302. https://doi.org/10.23736/S27246329.23.04891-X

4. Yu B, Wang CY. Osteoporosis and periodontal diseases — An update on their association and mechanistic links. Periodontol 2000. 2022;89(1):99–113. https://doi.org/10.1111/prd.12422

5. Lu EM. The role of vitamin D in periodontal health and disease. J Periodontal Res. 2023;58(2):213–224. https://doi.org/10.1111/jre.13083

6. Herrera D, Sanz M, Shapira L, Brotons C, Chapple I, Frese T, Graziani F, Hobbs FDR, Huck O, Hummers E, Jepsen S, Kravtchenko O, Madianos P, Molina A, Ungan M, Vilaseca J, Windak A, Vinker S. Periodontal diseases and cardiovascular diseases, diabetes, and respiratory diseases: Summary of the consensus report by the European Federation of Periodontology and WONCA Europe. Eur J Gen Pract. 2024;30(1):2320120. https://doi.org/10.1080/13814788.2024.2320120

7. Jawed STM, Tul Kubra Jawed K. Understanding the Link Between Hormonal Changes and Gingival Health in Women: A Review. Cureus. 2025;17(6):e85270. https://doi.org/10.7759/cureus.85270

8. Villoria GEM, Fischer RG, Tinoco EMB, Meyle J, Loos BG. Periodontal disease: A systemic condition. Periodontol 2000. 2024;96(1):7–19. https://doi.org/10.1111/prd.12616

9. Слажнева Е.С., Атрушкевич В.Г., Орехова Л.Ю., Лобода Е.С. Распространенность заболеваний пародонта у пациентов c различным индексом массы тела. Пародонтология. 2022;27(3):202–208. https://doi.org/10.33925/1683-3759-2022-27-3-202-208

10. Гимранова И.А., Хакимова Л.Р., Акмалова Г.М., Газизуллина Г.Р. Современные методы диагностики заболеваний пародонта: возможности и перспективы (обзор литературы). Клиническая лабораторная диагностика. 2023;68(9):570–577. https://doi.org/10.51620/0869-2084-2023-68-9-570-577

11. Тунева Н.А., Богачева Н.В., Тунева Ю.О. Проблемы дентальной имплантации. Вятский медицинский вестник. 2019:2(62):86–93.

12. Lemos CAA, de Oliveira AS, Faé DS, Oliveira HFFE, Del Rei Daltro Rosa CD, Bento VAA, Verri FR, Pellizzer EP. Do dental implants placed in patients with osteoporosis have higher risks of failure and marginal bone loss compared to those in healthy patients? A systematic review with meta-analysis. Clin Oral Investig. 2023;27(6):2483–2493. https://doi.org/10.1007/s00784-023-05005-2

13. Музыкин М.И., Иорданишвили А.К., Лосев Ф.Ф., Григорьев С.Г. Репаративный потенциал костной ткани и влияющие на него факторы. Стоматология. 2024;103(2):41–49. https://doi.org/10.17116/stomat202410302141

14. Oliveira MR, Gonçalves A, Gabrielli MAC, de Andrade CR, Scardueli CR, Pereira Filho VA. The correlation of different methods for the assessment of bone quality in vivo: an observational study. Int J Oral Maxillofac Surg. 2022;51(3):388–397. https://doi.org/10.1016/j.ijom.2021.05.019

15. Hasiuk P, Korobeinikova Y, Vorobets A, Korobeinikov L, Dzetsiukh T, Rosolovska S, Gurando V. Comparative assessment of the state of bone resorption in patients with chronic generalized periodontitis according to orthopantomogram and cone-beam computed tomography. Pol Merkur Lekarski. 2021;49(292):286–289

16. Baimuratova M, Shertayeva A, Madraimov N, Erkebay R, Diusebayev E. Diseases of periodontal tissues: modern challenges of the time. Georgian Med News. 2023;(336):126–131.

17. Янушевич О.О., Гасанова З.Т., Вавилова Т.П., Рунова Г.С. Состояние альвеолярной костной ткани в зависимости от витальности пульпы зуба по показателям слюны пациентов с пародонтитом средней степени. Эндодонтия Today. 2021;19(4):278–284. https://doi.org/10.36377/1683-2981-2021-19-4-278-284 Y

18. Сабирова А.И. Модифицируемые факторы риска развития и прогрессирования заболеваний тканей пародонта. Acta Biomedica Scientifica. 2022;7(5-2):182–192. https://doi.org/10.29413/ABS.2022-7.5-2.19

19. Timchenko EV, Timchenko PE, Pisareva EV, Vlasov MY, Volova LT, Frolov OO, Fedorova YV, Tikhomirova GP, Romanova DA, Daniel MA. Spectral analysis of rat bone tissue during long antiorthostostatic hanging and at introduction of allogen hydroxyapatitis. Optics and Spectroscopy. 2020;128(7):989–997. https://doi.org/10.1134/S0030400X20070243

20. Тихонова В.В., Саушкина А.С. Обзор возможностей применения рамановской спектроскопии в процессно-аналитической технологии (PAT). Вопросы биологической, медицинской и фармацевтической химии. 2020;23(10):35–39. https://doi.org/10.29296/25877313-2020-10-05

21. Chauhan S, Sharma S. Applications of Raman spectroscopy in the analysis of biological evidence. Forensic Sci Med Pathol. 2024;20(3):1066–1090. https://doi.org/10.1007/s12024-023-00660-z

22. Легких А.В., Мандра Ю.В., Киселева Д.В. Метод рамановской спектроскопии как средство оценки морфологии микрорельефа поверхности зуба, а также степени минерализации твердых тканей зубов. Вестник уральского государственного медицинского университета. 2015;2–3(29–30):214–215

23. Otel I. Overall Review on Recent Applications of Raman Spectroscopy Technique in Dentistry. Quantum Beam Science. 2023;7(1):5. http://dx.doi.org/10.3390/qubs7010005

24. Prikule DV, Kukushkin VI, Mitronin AV, Prikuls VF. Studying the Degree of Tooth Enamel Mineralization through Raman Spectroscopy in Various Spectral Ranges. Biophysica. 2021;1(3):269–278. http://dx.doi.org/10.3390/biophysica1030020

25. Shrivastava PK, Kumar A, Aggarwal Y, Kumar A, Agrawal A, Rai A. Diagnostic accuracy of Vibrational spectroscopy in the diagnosis of oral potentially malignant and malignant disorders: A systematic review and meta-analysis. J Cancer Res Ther. 2023;19(2):151–158. http://dx.doi.org/10.4103/jcrt.jcrt_2275_21

26. Tarnowski CP, Ignelzi MA Jr, Morris MD. Mineralization of developing mouse calvaria as revealed by Raman microspectroscopy. J Bone Miner Res. 2002;17(6):1118–1126. http://dx.doi.org/10.1359/jbmr.2002.17.6.1118

27. Ager JW 3rd, Nalla RK, Balooch G, Kim G, Pugach M, Habelitz S, Marshall GW, Kinney JH, Ritchie RO. On the increasing fragility of human teeth with age: a deep-UV resonance Raman study. J Bone Miner Res. 2006;21(12):1879–1887. http://dx.doi.org/10.1359/jbmr.060816

28. Carden A, Rajachar RM, Morris MD, Kohn DH. Ultrastructural changes accompanying the mechanical deformation of bone tissue: a Raman imaging study. Calcif Tissue Int. 2003;72(2):166–175. http://dx.doi.org/10.1007/s00223-002-1039-0

29. Голощапов Д.Л., Кашкаров В.М., Ипполитов Ю.А., Ипполитов И.Ю., Vongsvivut J., Середин П.В. Визуализация молекулярнохимического взаимодействия материала, биокомпозита и ткани зуба на основе синхротронной ИК-микроспектроскопии. Вестник Российского государственного медицинского университета. 2019;(4):75–82. http://dx.doi.org/10.24075/vrgmu.2019.047

30. Timchenko EV, Timchenko PE, Volova LT, Ponomareva YV, Taskina LA. Raman spectroscopy of the organic and mineral structure of bone grafts. Quantum Electronics. 2014;44(7):696–699. http://dx.doi.org/10.1070/qe2014v044n07abeh015546

31. Movasaghi Z, Rehman S, Rehman IU. Raman Spectroscopy of Biological Tissues. Applied Spectroscopy Reviews. 2007;42(5):493–541. http://dx.doi.org/10.1080/05704920701551530

32. Bi X, Lin L, Chen Z, Ye J. Artificial Intelligence for Surface-Enhanced Raman Spectroscopy. Small Methods. 2024;8(1):e2301243. http://dx.doi.org/10.1002/smtd.202301243

33. Li L, Yu M, Li X, Ma X, Zhu L, Zhang T. A deep learning method for multi-task intelligent detection of oral cancer based on optical fiber Raman spectroscopy. Anal Methods. 2024;16(11):1659–1673. http://dx.doi.org/10.1039/d3ay02250a

34. Huang X, Xie M, Xie Y, Mei F, Lu X, Li X, Chen L. The roles of osteocytes in alveolar bone destruction in periodontitis. J Transl Med. 2020;18(1):479. http://dx.doi.org/10.1186/s12967-020-02664-7

35. Ушаков Р.В., Герасимова Т.П. Механизмы тканевой деструкции при пародонтите. Стоматология. 2017;96(4):63–66. https://doi.org/10.17116/stomat201796463-66

36. Магсумова О.А., Полканова В.А., Тимченко Е.В., Волова Л.Т. Рамановская спектроскопия и ее применение в стоматологии. Стоматология. 2021;100(4):137–142. https://doi.org/10.17116/stomat202110004

37. Paknejad M, Khorsand A, Yaghobee S, Motahhari P, Etebarian A, Bayani M, Mehrfard A. Cementogenesis in Patients with Localized Aggressive Periodontitis. J Dent (Tehran). 2015;12(5):347–351.

38. Armitage GC, Cullinan MP. Comparison of the clinical features of chronic and aggressive periodontitis. Periodontol 2000. 2010;53:12–27. https://doi.org/10.1111/j.1600-0757.2010.00353.x

39. Mahajan AC, Kolte AP, Kolte RA, Agrawal AA. Dimensional Evaluation of Root Resorption Areas in Differing Severity of Chronic Periodontitis: A Scanning Electron Microscopic Study. Contemp Clin Dent. 2017;8(3):433–438. https://doi.org/10.4103/ccd.ccd_512_17