Фенотипические кластеры и профиль биомаркеров у больных с хронической сердечной недостаточностью с сохраненной и умеренно сниженной фракцией выброса левого желудочка

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Изучить профиль кардиобиомаркеров (N-концевого фрагмента предшественника мозгового натрийуретического пептида – NT-proBNP, растворимого стимулирующего фактора роста, кодируемого геном 2, – sST2, галектина-3, копептина) в кластерах, выделенных на основании клинико-анамнестических и функциональных данных, у больных c хронической сердечной недостаточностью с сохраненной (ХСНсФВ) и умеренно сниженной фракцией выброса (ХСНунФВ) левого желудочка (ЛЖ).

Материалы и методы. В исследование включены 135 пациентов с ХСН и ФВ ЛЖ>40%. Все больные подписали информированное согласие.

Результаты. В исследовании пациенты были старшего возраста – 76 [65; 82] лет; 56% – женщины. Наиболее частыми коморбидными заболеваниями явились гипертоническая болезнь и ишемическая болезнь сердца, в том числе перенесенный острый инфаркт миокарда, хроническая болезнь почек (ХБП), ожирение и фибрилляция предсердий (ФП). В ходе кластерного анализа выделено 4 кластера: 1-й – ишемический, в котором преобладали мужчины в возрасте 64,0 [57,5; 76,3] года с ишемической болезнью сердца и перенесенным инфарктом миокарда и хронической обструктивной болезнью легких; 2-й – гипертонический, представленный пожилыми женщинами 80,0 [74,3; 85,5] года c гипертонической болезнью; 3-й – дезадаптивный с полиорганной дисфункцией – представлен пожилыми женщинами, имеющими ФП, признаки легочной гипертензии, более низкую ФВ ЛЖ (48 [43; 54]%) и ХБП; 4-й – кардиометаболический – включал пациенток в возрасте 71,0 [60,0; 78,0] года, страдающих ожирением и сахарным диабетом 2-го типа, ХБП и ФП. У больных 3-го кластера выявлены более высокие концентрации NT-proBNP (1640 [746; 2218] пг/мл; p=0,0015), sST2 (25,2 [17,0; 54,5] нг/мл) и галектина-3 – 11,8 [9,5; 14,3] нг/мл и наибольшая однолетняя летальность – 33,3%.

Заключение. Выделено 4 кластера больных c ХСН с ФВ ЛЖ>40%: ишемический, гипертонический, кардиометаболический и дезадаптивный с полиорганной дисфункцией, отличающийся более высокими показателями NT-proBNP и худшим прогнозом выживаемости. Эти результаты подтверждают гетерогенность ХСНсФВ и ХСНунФВ и создают предпосылки для разработки персонифицированных подходов к терапии.

Об авторах

Наталья А. Драгомирецкая

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: dragomiretskaya_n_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-6531-6255

канд. мед. наук, доц. каф.

Россия, Москва

Анастасия В. Толмачева

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: dragomiretskaya_n_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0001-6319-4162

аспирант каф.

Россия, Москва

Александр А. Иванников

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: dragomiretskaya_n_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-9738-1801

аспирант каф.

Россия, Москва

Илья И. Шведов

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: dragomiretskaya_n_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0001-9722-6097

аспирант каф.

Россия, Москва

Артем В. Беляков

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: dragomiretskaya_n_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-3071-4349

студент

Россия, Москва

Камила Р. Агаларова

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: dragomiretskaya_n_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0009-0009-4722-5526

студентка

Россия, Москва

Валерий И. Подзолков

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: dragomiretskaya_n_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-0758-5609

д-р мед. наук, проф., зав. каф.

Россия, Москва

Список литературы

  1. Хроническая сердечная недостаточность. Клинические рекомендации 2020. Российский кардиологический журнал. 2020;25(11):4083 [Russian Society of Cardiology (RSC) 2020 Clinical practice guidelines for Chronic heart failure. Russian Journal of Cardiology. 2020;25(11):4083 (in Russian)]. doi: 10.15829/1560-4071-2020-4083
  2. Бойцов С.А. Хроническая сердечная недостаточность: эволюция этиологии, распространенности и смертности за последние 20 лет. Терапевтический архив. 2022;94(1):5-8 [Boytsov SA. Chronic heart failure: Evolution of etiology, prevalence and mortality over the past 20 years. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2022;94(1):5-8 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2022.01.201317
  3. Savarese G, Becher PM, Lund LH, et al. Global burden of heart failure: A comprehensive and updated review of epidemiology. Cardiovasc Res. 2023;118(17):3272-87. doi: 10.1093/cvr/cvac013
  4. Рейтблат О.М., Айрапетян А.А., Лазарева Н.В., и др. Создание регистров как один из механизмов улучшения медицинской помощи пациентам с хронической сердечной недостаточностью. Состояние проблемы. Терапевтический архив. 2023;95(9):739-45 [Reitblat OM, Airapetian AA, Lazareva NV, et al. Creation of registers as one of the mechanisms for improving medical care for patients with chronic heart failure. Problem state. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2023;95(9):739-45 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2023.09.202370
  5. Цыганкова О.В., Веретюк В.В. Фенотипические кластеры пациентов с хронической сердечной недостаточностью с сохраненной и промежуточной фракцией выброса: новые данные и перспективы. Российский кардиологический журнал. 2021;26(4):4436 [Tsygankova OV, Veretyuk VV. Phenotypic clusters in heart failure with preserved and mid-range ejection fraction: new data and perspectives. Russian Journal of Cardiology. 2021;26(4):4436 (in Russian)]. doi: 10.15829/1560-4071-2021-4436
  6. Uijl A, Savarese G, Vaartjes I, et al. Identification of distinct phenotypic clusters in heart failure with preserved ejection fraction. Eur J Heart Fail. 2021;23(6):973-82. doi: 10.1002/ejhf.2169
  7. Кожевникова М.В., Беленков Ю.Н. Биомаркеры сердечной недостаточности: настоящее и будущее. Кардиология. 2021;61(5):4-16 [Kozhevnikova MV, Belenkov YuN. Biomarkers in heart failure: Current and future. Kardiologiia. 2021;61(5):4-16 (in Russian)]. doi: 10.18087/cardio.2021.5.n1530
  8. Michalska-Kasiczak M, Bielecka-Dabrowa A, von Haehling S, et al. Biomarkers, myocardial fibrosis and co-morbidities in heart failure with preserved ejection fraction: An overview. Arch Med Sci. 2018;14(4):890-909. doi: 10.5114/aoms.2018.76279
  9. Протасов В.Н., Нарусов О.Ю., Скворцов А.А., и др. Многомаркерный подход в стратификации риска у больных с декомпенсированной сердечной недостаточностью. Кардиология. 2019;59(1S):53-64 [Protasov VN, Narusov OYu, Skvortsov AA, et al. Multimarker approach in risk stratification of patients with decompensated heart failure. Kardiologiia. 2019;59(1S):53-64 (in Russian)]. doi: 10.18087/cardio.2637
  10. Moliner P, Lupón J, Barallat J, et al. Bio-profiling and bio-prognostication of chronic heart failure with mid-range ejection fraction. Int J Cardiol. 2018;257:188-92. doi: 10.1016/j.ijcard.2018.01.119
  11. Castiglione V, Aimo A, Vergaro G, et al. Biomarkers for the diagnosis and management of heart failure. Heart Fail Rev. 2022;27(2):625-43. doi: 10.1007/s10741-021-10105-w
  12. Гракова Е.В., Копьева К.В., Тепляков А.Т., и др. Прогностическая роль ST2 у больных хронической сердечной недостаточностью ишемического генеза и нарушением углеводного обмена. Терапевтический архив. 2019;91(1):32-7 [Grakova EV, Kopeva KV, Teplyakov AT, et al. Prognostic role of ST2 in patients with chronic heart failure of ischemic etiology and carbohydrate metabolism disorders. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2019;91(1):32-7 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2019.01.000025
  13. Подзолков В.И., Драгомирецкая Н.А., Казадаева А.В., и др. Взаимосвязи активности нейрогормональных систем и параметров внутрисердечной гемодинамики у больных хронической сердечной недостаточностью: фокус на галектин-3. Российский кардиологический журнал. 2022;27(4):4957 [Podzolkov VI, Dragomiretskaya NA, Kazadaeva AV, et al. Relationships between the activity of neurohormonal systems and intracardiac hemodynamics in patients with heart failure: Focus on galectin-3. Russian Journal of Cardiology. 2022;27(4):4957 (in Russian)]. doi: 10.15829/1560-4071-2022-4957
  14. Merino-Merino A, Gonzalez-Bernal J, Fernandez-Zoppino D, et al. The role of galectin-3 and ST2 in cardiology: A short review. Biomolecules. 2021;11(8):1167. doi: 10.3390/biom11081167
  15. Алиева А.М., Алмазова И.И., Пинчук Т.В., и др. Значение копептина в диагностике и прогнозе течения сердечно-сосудистых заболеваний. Клиническая медицина. 2020;98(3):203-9 [Aliyevа AM, Almazova II, Pinchuk TV, et al. The value of copeptin in the diagnosis and prognosis of cardiovascular diseases. Clinical Medicine. 2020;98(3):203-9 (in Russian)]. doi: 10.30629/0023-2149-2020-98-3-203-209
  16. Алехин М.Н., Бартош-Зеленая С.Ю., Берестень Н.Ф., и др. Стандартизация проведения трансторакальной эхокардиографии у взрослых: консенсус экспертов Российской ассоциации специалистов ультразвуковой диагностики в медицине (РАСУДМ) и Российской ассоциации специалистов функциональной диагностики (РАСФД). Ультразвуковая и функциональная диагностика. 2021;2:63-79 [Alekhin MN, Bartosh-Zelenaya SYu, Beresten NF, et al. Standardization of transthoracic echocardiography in adults: an expert consensus statement from the Russian Association of Specialists in Ultrasound Diagnostics in Medicine (RASUDM) and the Russian Association of Specialists in Functional Diagnostics (RASFD). Ultrasound and Functional Diagnostics. 2021;2:63-79 (in Russian)]. doi: 10.24835/1607-0771-2021-2-63-79
  17. Shah SJ, Katz DH, Selvaraj S, et al. Phenomapping for novel classification of heart failure with preserved ejection fraction. Circulation. 2015;131(3):269-79. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.114.010637
  18. Segar MW, Patel KV, Ayers C, et al. Phenomapping of patients with heart failure with preserved ejection fraction using machine learning-based unsupervised cluster analysis. Eur J Heart Fail. 2020;22(1):148-58. doi: 10.1002/ejhf.1621
  19. Агеев Ф.Т., Овчинников А.Г. Лечение пациентов с сердечной недостаточностью и сохраненной фракцией выброса: опора на клинические фенотипы. Кардиология. 2022;62(7):44-53 [Ageev FT, Ovchinnikov АG. Treatment of patients with heart failure and preserved ejection fraction: Reliance on clinical phenotypes. Kardiologiia. 2022;62(7):44-53 (in Russian)]. doi: 10.18087/cardio.2022.7.n2058
  20. Клинические рекомендации. Хроническая болезнь почек (ХБП). Нефрология. 2021;25(5):10-82 [Clinical recommendations. Chronic kidney disease (CKD). Nephrology (Saint-Petersburg). 2021;25(5):10-82 (in Russian)]. doi: 10.36485/1561-6274-2021-25-5-10-82
  21. Подзолков В.И., Драгомирецкая Н.А., Казадаева А.В., и др. Галектин-3 как маркер кардиоренального синдрома у больных хронической сердечной недостаточностью. Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2022;18(2):153-9 [Podzolkov VI, Dragomiretskaya NA, Kazadaeva AV, et al. Galectin-3 as a marker of cardiorenal syndrome in patients with chronic heart failure. Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2022;18(2):153-9 (in Russian)]. doi: 10.20996/1819-6446-2022-04-04.
  22. Подзолков В.И., Драгомирецкая Н.А., Столбова С.К., Русинов И.С. Ассоциации уровней NT-proBNP и гепсидина с клинико-лабораторными параметрами у больных хронической сердечной недостаточностью с разной степенью систолической дисфункции левого желудочка. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020;19(4):2587 [Podzolkov VI, Dragomiretskaya NA, Stolbova SK, Rusinov IS. Associations of NT-proBNP and hepcidin levels with clinical and laboratory parameters in patients with heart failure with various severity of left ventricular systolic dysfunction. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2020;19(4):2587 (in Russian)]. doi: 10.15829/1728-88002020-2587
  23. Полунина Е.А., Воронина Л.П., Попов Е.А., и др. Прогностические алгоритмы прогрессирования хронической сердечной недостаточности в зависимости от клинического фенотипа. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2019;18(3):41-7 [Polunina EA, Voronina LP, Popov EA, et al. Prognostic algorithms for the progression of chronic heart failure depending on the clinical phenotype. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2019;18(3):41-7 (in Russian)]. doi: 10.15829/1728-8800-2019-3-41-47
  24. Подзолков В.И., Драгомирецкая Н.А., Толмачева А.В., и др. Прогностическая значимость биомаркеров NT-proBNP и sST2 у пациентов с хронической сердечной недостаточностью с сохраненной и умеренно сниженной фракцией выброса левого желудочка. Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2023;19(4):310-9 [Podzolkov VI, Dragomiretskaya NA, Tolmacheva AV, et al. Prognostic significance of NT-proBNP and sST2 in patients with heart failure with preserved and mildly reduced ejection fraction. Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2023;19(4):310-9 (in Russian)]. doi: 10.20996/10.20996/1819-6446-2023-2919

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Тепловая карта результатов кластерного анализа пациентов с ХСН с ФВ ЛЖ>40%. Кластерный анализ выполнен на языке программирования Python версии 3.11 с использованием библиотек Pandas, Numpy и Scikit-learn с применением алгоритма k-средних.

Скачать (181KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Показатели СДЛА в кластерах пациентов. При сравнении групп использовали критерий Краскела–Уоллиса.

Скачать (54KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Показатели КБМ в исследуемых кластерах. По основной оси (столбчатые диаграммы) – уровни галектина-3, sST2, копептина (нг/мл). По вспомогательной оси (линейный график) – уровни NT-proBNP (пг/мл).

Скачать (80KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Кривые 12-месячной выживаемости Каплана–Мейера пациентов в кластерах (logrank test).

Скачать (63KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Фенотипические кластеры пациентов с ХСНсФВ и ХСНунФВ.

Скачать (145KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».