Preview

Российский кардиологический журнал

Расширенный поиск

ИНТЕГРИРОВАННЫЙ БИОМАРКЕР: ВОЗМОЖНОСТИ НЕИНВАЗИВНОЙ ДИАГНОСТИКИ КОРОНАРНОГО АТЕРОСКЛЕРОЗА

https://doi.org/10.15829/1560-4071-2017-6-132-138

Аннотация

Цель. С помощью мультимаркерного подхода разработать и предложить интегрированный биомаркер для неинвазивной оценки риска наличия и выраженности коронарного атеросклероза.

Материал и методы. В исследование последовательно включено 205 пациентов в возрасте старше 18 лет (средний возраст 62,8±9,0 года), поступивших и обследованных в стационаре ФГБУ “ГНИЦПМ” Минздрава России в 2011-2013гг, которым были выполнены диагностическая коронароангиография (КАГ) и дуплексное сканирование сонных артерий. Локализацию и степень коронарного атеросклероза оценивали по шкале Gensini (GS).

Результаты. Анализ проводили в 3-х группах: без коронарного атеросклероза (GS =0), с коронарным атеросклерозом любой тяжести (GS >0) и с выраженным атеросклерозом коронарных артерий (GS ≥35). На основании предварительного анализа математических моделей, включающих визуальные и биохимические маркеры и их сочетания, были выбраны наиболее значимые показатели, составившие интегрированный биомаркер. Значение i-BIO >4 баллов с чувствительностью 87,9% позволяет выявлять пациентов с коронарным атеросклерозом, тогда как i-BIO >9 баллов со специфичностью 79,8% позволяет исключить лиц без признаков атеросклероза коронарных артерий.

Заключение. Предложенный комплексный показатель i-BIO можно рассматривать как новый интегрированный биомаркер риска коронарного атеросклероза и степени его тяжести.

Об авторах

В. А. Метельская
ФГБУ Государственный научно-исследовательский центр профилактической медицины Минздрава России
Россия
д. б.н., профессор, ученый секретарь


Н. Е. Гаврилова
ФГБУ Государственный научно-исследовательский центр профилактической медицины Минздрава России
Россия
к. м.н., с. н.с. отдела клинической кардиологии и молекулярной генетики


Е. А. Яровая
ФГБУ Государственный научно-исследовательский центр профилактической медицины Минздрава России
Россия
д.физ-мат.н., с. н.с. лаборатории биостатистики


С. А. Бойцов
ФГБУ Российский кардиологический научно-производственный комплекс Минздрава России
Россия
д. м.н., профессор, член-корр. РАН, и. о. генерального директора


Список литературы

1. Roth GA, Johnson C, Abajobir A, et al. Global, Regional, and National Burden of Cardiovascular Diseases for 10 Causes, 1990 to 2015. JACC July 2017; 1 (70) DOI: 10.1016/j.jacc.2017.04.052.

2. Oganov RG, Maslennikova GYa. Demographic trends in the Russian Federation: the impact of cardiovascular disease. Cardiovascular Therapy and Prevention 2012; 1 (11): 5-10. Russian (Оганов Р. Г ., Масленникова Г . Я. Демографические тенденции в Российской Федерации: вклад болезней системы кровообращения. Кардиоваск терапия и профилакт 2012; 1 (11): 5-10).

3. Fruchart J-C, Davignon J, Hermans MP, et al. Residual macrovascular risk in 2013: what have we learned? Cardiovascular Diabetol 2014; 13: 26-43.

4. Wong ND, Chuang K, Wong K, et al. Residual dyslipidemia among United States adults treated with lipid modifying therapy (data from National Health and Nutrition Examination Survey 2009-2010). Am J Cardiol 2013; 3 (112): 373-9.

5. Lloyd-Jones DM, Leip E, Larson MG, et al. Prediction of lifetime risk for cardiovascular disease by risk factor burden at 50 years of age. Circulation 2006; 113: 791-8.

6. Brown TM, Bittner V. Biomarkers of atherosclerosis: clinical applications. Curr Cardiol Rep 2008; 10 (6): 497-504.

7. Khot UN, Khot MB, Bajzer CT, et al. Prevalence of conventional risk factors in patients with coronary heart disease. JAMA 2003; 290: 898-904.

8. Vasan RS. Biomarkers of cardiovascular disease: molecular basis and practical considerations. Circulation 2006; 113: 2335-62.

9. Schiendorf KH, Nasir K, Blumenthal RS. Limitations of the Framingham risk score are now much clearer. Prev Med 2009; 48: 115-6.

10. Steyerberg EW, Vickers AJ, Cook NR, et al. Assessing the performance of prediction models: a framework for traditional and novel measures. Epidemiology 2010; 21: 128-38.

11. Langlois MR Laboratory approaches for predicting and managing the risk of cardiovascular disease: postanalytical opportunities of lipid and lipoprotein testing. Clin Chem Lab Med 2012; 7 (50): 1169-81.

12. Helfand M, Buckley DI, Freeman M, et al. Emerging risk factors for coronary heart disease: a summary of systematic reviews conducted for the U. S. Preventive Services Task Force. Ann Intern Med 2009; 151: 496-507.

13. Wang TJ, Gona P, Larson MG, et al. Multiple biomarkers for the prediction of first major cardiovascular events and death. N Engl J Med 2006; 355: 2631-9.

14. Melander O, Newton-Cheh C, Almgren P, et al. Novel and conventional biomarkers for prediction of incident cardiovascular events in the community. JAMA 2009; 302: 49-57.

15. Blankenberg S, Zeller T, Saarela O, et al. Contribution of 30 biomarkers to 10-year cardiovascular risk estimation in 2 population cohorts: the MONICA, risk, genetics, archiving, and monograph (MORGAM) biomarker project. Circulation 2010; 121: 2388-97.

16. Wang TJ. Assessing the Role of Circulating, Genetic, and Imaging Biomarkers in Cardiovascular Risk Prediction. Circulation 2011; 123: 551-65.

17. Merculov EV, Mironov VM, Samko AN. Coronary angiography, ventriculography, bypass angiography in graphics and diagrams. M.: Media Medika 2011; 100p. Russian (Меркулов Е. В., Миронов В. М., Самко А . Н. Коронароангиография, вентрикулография, шунтография в иллюстрациях и схемах. М.: Медиа Медика, 2011; 100 с).

18. Gensini G. A more meaningful scoring system for determining the severity of coronary artery disease. Am J Cardiol 1983; 51: 606.

19. Gavrilova NE, Metelskaya VA, Perova NV, et al. The choice of method of quantitative evaluation of coronary artery disease based on comparative analysis of angiographic scales. Russ J Cardiol 2014; 6 (110): 24-9. Russian (Гаврилова Н. Е., Метельская В. А ., Перова Н. В. и др. Выбор метода количественной оценки поражения коронарных артерий на основе сравнительного анализа ангиографических шкал. Российский кардиологический журнал 2014; 6 (110): 24-9).

20. Gavrilova NE, Metelskaya VA, Yarovaya EB, Boytsov SA. Carotid artery duplex scan in diagnosing coronary atherosclerosis and assessing its severity. Russ J Cardiol 2014; 4 (108): 108-12. Russian (Гаврилова Н. Е., Метельская В. А ., Яровая Е. Б., Бойцов С . А . Роль дуплексного сканирования сонных артерий в выявлении коронарного атеросклероза и определении степени его выраженности. Российский кардиологический журнал 2014; 4 (108): 108-12).

21. Gavrilova N, Metelskaya V, Yarovaya E, Boytsov S. Intima-media thickness and the degree of coronary atherosclerosis. Vrach 2014; 10: 56-9 Russian (Гаврилова Н. Е., Метельская В. А ., Яровая Е. Б., Бойцов С . А . Толщина комплекса интима-медиа и выраженность коронарного атеросклероза. Врач 2014; 10: 56-9).

22. Metelskaya VA, Gavrilova NE, Gumanova NG, et al. Combination of visual and metabolic markers in assessment of probability of presence and severity of atherosclerosis of coronary Arteries. Kardiologiia 2016; 7 (56): 47-53. Russian (Метельская В. А ., Гаврилова Н. Е., Гуманова Н. Г . и др. Комбинация визуальных и метаболических маркеров в оценке вероятности наличия и выраженности атеросклероза коронарных артерий. Кардиология 2016; 7 (56): 47-53).

23. Greenland P, Knoll MD, Stamler J, et al. Major risk factors as antecedents of fatal and nonfatal coronary heart disease events. JAMA 2003; 290: 891-7.

24. Cui J. O verview of risk prediction models in cardiovascular disease research. Ann Epidemiol 2009; 19 (10): 711-7.

25. Cao JJ, Arnold AM, Manolio TA, et al. Association of carotid artery intima-media thickness, plaques, and C-reactive protein with future cardiovascular disease and all-cause mortality: the Cardiovascular Health Study. Circulation 2007; 116 (1): 32-8.

26. Marcovina SM, Crea F, Davignon J, et al. Biochemical and bioimaging markers for risk assessment and diagnosis in major cardiovascular diseases: a road to integration of complementary diagnostic tools. J Intern Med 2007; 261: 214-34.

27. Pencina MJ, D’Agostino RB, Sr D’Agostino RB, Jr, et al. Evaluating the added predictive ability of a new marker: from area under the ROC curve to reclassification and beyond. Stat Med 2008; 27: 157-72.

28. Koenig W. Integrating biomarkers: the new frontier? Scand J Clin Lab Invest Suppl 2010; 242: 117-23.

29. Hoefer IE, Steffens S, Ala-Korpela M, et al. Novel methodologies for biomarker discovery in atherosclerosis. Eur Heart J 2015; 36 (39): 2635-42.

30. Kathiresan S, Melander O, Anevski D, et al. Polymorphisms associated with cholesterol and risk of cardiovascular events. N Engl J Med 2008; 358: 1240-49.

31. Stakhanova EA, Shevchenko AO. Multimarker analysis in heart transplant recipients and patients with acute coronary syndrome. Russian Journal of Transplantology and Artificial Organs 2014; 16: 197-8. Russian (Стаханова Е. А ., Шевченко А . О. Мультимаркерный анализ у реципиентов сердца и больных острым коронарным синдромом. Вестник трансплантологии и искусственных органов 2014: 16: 197-8).


Рецензия

Для цитирования:


Метельская В.А., Гаврилова Н.Е., Яровая Е.А., Бойцов С.А. ИНТЕГРИРОВАННЫЙ БИОМАРКЕР: ВОЗМОЖНОСТИ НЕИНВАЗИВНОЙ ДИАГНОСТИКИ КОРОНАРНОГО АТЕРОСКЛЕРОЗА. Российский кардиологический журнал. 2017;(6):132-138. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2017-6-132-138

For citation:


Metelskaya V.A., Gavrilova N.E., Yarovaya E.A., Boytsov S.A. AN INTEGRATIVE BOIMARKER: OPPORTUNITIES FOR NON-INVASIVE DIAGNOSTICS OF CORONARY ATHEROSCLEROSIS. Russian Journal of Cardiology. 2017;(6):132-138. (In Russ.) https://doi.org/10.15829/1560-4071-2017-6-132-138

Просмотров: 1161


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1560-4071 (Print)
ISSN 2618-7620 (Online)