Роль маркеров эндотелиальной дисфункции, окислительного и клеточного стресса в прогнозировании инфаркта миокарда у коморбидных больных со стабильной ишемической болезнью сердца

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Изучить роль маркеров эндотелиальной дисфункции, окислительного и клеточного стресса в прогнозировании инфаркта миокарда (ИМ) у коморбидных больных со стабильной ишемической болезнью сердца (ИБС).

Материал и методы. В исследовании приняли участие 336 пациентов с диагнозом ИБС. Наличие ИБС подтверждалось проведением диагностической коронароангиографии с расчетом индекса Gensini. Все пациенты разделены на 2 группы: 1-я группа – 288 пациента без ИМ в анамнезе, 2-я группа – 48 пациентов с ИМ в анамнезе. Всем пациентам определяли уровень окисленных модифицированных белков, высокочувствительного С-реактивного белка (вчСРБ), гомоцистеина, белка теплового шока 70 (БТШ70), активности супероксиддисмутазы.

Результаты. Все пациенты сопоставимы по возрасту. По другим клинико-антропометрическим характеристикам мы увидели достоверные различия (по критерию Манна–Уитни): у пациентов с перенесенным ИМ в прошлом оказались выше показатели индекса массы тела, окружности талии, цифр артериального давления. При проведении корреляционного анализа установлены положительные достоверные средней силы взаимосвязи между перенесенным в прошлом ИМ и индексом Gensini, уровнем липопротеинов низкой плотности, уровнем общего холестерина, уровнем гомоцистеина, уровнем вчСРБ, уровнем окисленных модифицированных белков; отрицательные достоверные средней силы взаимосвязи между перенесенным в прошлом ИМ и уровнем активности супероксиддисмутазы, уровнем БТШ70. При проведении ROC- анализа установлено, что не все маркеры оказались значимыми в прогнозировании риска развития ИМ. Показано, что наиболее ожидаемые характеристики показал вчСРБ. Однако при дальнейшем анализе прогностической значимости маркеров продемонстрировано, что добавление к вчСРБ БТШ70 увеличивает прогностическую значимость вчСРБ в отношении риска развития ИМ.

Заключение. Мы продемонстрировали, что стратегия, использующая совокупную оценку риска, состоящую из 2 биомаркеров (индивидуально участвующих в воспалении и вызванных стрессом клеточных реакциях), позволяет идентифицировать пациентов с установленным диагнозом ИБС, которые имеют повышенный риск развития острого ИМ.

Об авторах

Юлия Александровна Котова

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко»

Автор, ответственный за переписку.
Email: kotova_u@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-0236-2411

канд. мед. наук, доц. каф. поликлинической терапии

Россия, Воронеж

Анна Александровна Зуйкова

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко»

Email: kotova_u@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-2392-3134

д-р мед. наук, проф., зав. каф. поликлинической терапии, проректор по учебной работе

Россия, Воронеж

Наталия Викторовна Страхова

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко»

Email: kotova_u@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-2454-0397

канд. мед. наук, доц. каф. поликлинической терапии

Россия, Воронеж

Ольга Николаевна Красноруцкая

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко»

Email: kotova_u@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-4796-7334

д-р мед. наук, проф. каф. поликлинической терапии

Россия, Воронеж

Елена Юрьевна Есина

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный медицинский университет им. Н.Н. Бурденко»

Email: kotova_u@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-7048-9428

д-р мед. наук, проф. каф. поликлинической терапии

Россия, Воронеж

Список литературы

  1. WHO. Cardiovascular diseases (CVDs). Fact sheets. Available at:https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds). Accessed: 12.10.2020
  2. Искаков Е.Б. Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний. Медицина и экология. 2017; 2: 19–28 [Iskakov EB. Epidemiologiia serdechno-sosudistykh zabolevanii. Meditsina i ekologiia. 2017; 2: 19–28 (in Russian)].
  3. Lawrence J, Laslett MD, Alagona PJr. The Worldwide Environment of Cardiovascular Disease: Prevalence, Diagnosis, Therapy, and Policy Issues: A Report From the American College of Cardiology. J Am Coll Cardiol 2012; 60 (Suppl. 25): S1–49.
  4. Суслицына Н.И., Сукманова И.А. Факторы риска и прогнозирование развития инфаркта миокарда у мужчин различных возрастных групп. Рос. кардиол. журн. 2016; 8 (136): 58–63 [Suslitsyna NI, Sukmanova IA. Faktory riska i prognozirovanie razvitiia infarkta miokarda u muzhchin razlichnykh vozrastnykh grupp. Ros. kardiol. zhurn. 2016; 8 (136): 58–63 (in Russian)].
  5. Aydin S, Ugur K, Aydin S, et al. Biomarkers in acute myocardial infarction: current perspectives. Vasc Health Risk Manag 2019; 15: 1–10. doi: 10.2147/VHRM.S166157
  6. De Rosa S, Spaccarotella C, Basso C, et al. Reduction of hospitalizations for myocardial infarction in Italy in the COVID-19 era. Study Eur Heart J 2020; 41 (22): 2083–8. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa409.
  7. Концевая А.В., Мырзаматова А.О., Драпкина О.М. Биомаркеры в прогнозировании сердечно-сосудистого риска: новые возможности тропонина I. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2020; 19 (3): 219–26 [Kontsevaia AV, Myrzamatova AO, Drapkina OM. Biomarkery v prognozirovanii serdechno-sosudistogo riska: novye vozmozhnosti troponina. Kardiovaskuliarnaia terapiia i profilaktika. 2020; 19 (3): 219–26 (in Russian)].
  8. Gensini GG. A more meaningful scoring system for determining the severity of coronary artery disease. Am J Cardiol 1983; 51 (3): 606.
  9. Дубинина Е.Е., Бурмистров С.О., Ходов Д.А., и др. Окислительная модификация белков сыворотки крови человека, метод ее определения. Вопросы медицинской химии. 1995; 1: 24–6 [Dubinina EE, Burmistrov SO, Khodov DA, et al. Okislitel'naia modifikatsiia belkov syvorotki krovi cheloveka, metod ee opredeleniia. Voprosy meditsinskoi khimii. 1995; 1: 24–6 (in Russian)].
  10. Eapen DJ, Manocha P, Patel RS, et al. Aggregate risk score based on markers of inflammation, cell stress, and coagulation is an independent predictor of adverse cardiovascular outcomes. J Am Coll Cardiol 2013; 62: 329–37.
  11. Diamond GA, Kaul S. From here to eternity: a unified kinetic model for the pathophysiology of atherosclerotic events. Am J Med 2007; 120: 5–11.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Показатели липидного профиля в зависимости от перенесенного ИМ.

Скачать (35KB)
3. Рис. 2. ROC-кривая диагностической значимости изучаемых маркеров в прогнозировании ИМ.

Скачать (72KB)
4. Рис. 3. ROC-кривая оценка эффективности разработанной диагностической модели.

Скачать (41KB)

© ООО "Эко-Вектор", 2021

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».