Биохимические маркеры коронарного атеросклероза: построение моделей и оценка их прогностической значимости для верификации выраженности поражения

Цель. Оценить индивидуальную и комплексную прогностическую значимость различных биохимических показателей крови (биомаркеров) в неинвазивной диагностике атеросклероза коронарных артерий (КА).

Материал и методы. В исследование были включены 216 пациентов: 115 мужчин и 101 женщина в возрасте от 24 до 87 лет (средний возраст 61,5±10,7 лет), которым по показаниям была проведена коронарная ангиография. Всем пациентам было выполнено биохимическое исследование крови с определением показателей липидного, углеводного и азотного обмена, системы гемостаза, маркеров воспаления, а также уровня креатинина как показателя функциональной активности почек.

Результаты. На основании проведенного анализа выявлены биомаркеры, отклонения в уровне которых вносят вклад в диагностику и определение степени выраженности коронарного поражения. К этим биомаркерам относятся: глюкоза, креатинин, высокочувствительный С-реактивный белок и адипонектин. С использованием указанных биохимических параметров построена многофакторная модель (М_БХ), которая оказалась статистически значимой для диагностики атеросклероза КА и определения его выраженности. С помощью ROC-анализа найдена отрезная точка М_БХ, которая составила 2 балла. Значения М_БХ >2 баллов с чувствительностью 72% свидетельствуют о наличии атеросклероза КА любой степени выраженности и со специфичностью 62,5% позволяют его исключить. С использованием данных М_БХ и отрезной точки 2 балла была построена модель бинарной логистической регрессии, согласно которой при значении МБХ >2 баллов шанс выявления атеросклероза КА любой степени выше в 2,1 раза (95% доверительный интервал (ДИ) 1,2-3,8; p=0,010), выраженного — в 4,7 раза (95% ДИ 1,9-12,0; p=0,001) по сравнению с лицами с М_БХ ≤2 баллов, у которых в 2,8 раза (95% ДИ 1,4-4,9; p=0,002) выше шанс выявления интактных КА.

Заключение. Таким образом, суммарный балл МБХ 0-2 балла свидетельствует об отсутствии коронарного атеросклероза, 3-4 балла — о наличии атеросклероза КА любой степени выраженности.

1. Андреев Е. М. Смертность в Москве и других мегаполисах мира: сходства и различия. Демографическое обозрение. 2016;3(3):39-79.

2. Vasan RS. Biomarkers of cardiovascular disease: molecular basis and practical considerations. Circulation. 2006;113:2335-62. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.104.482570.

3. Huang Y, Gulshan K, Nguyen T, Wu Y. Biomarkers of Cardiovascular Disease. Dis Markers. 2017;2017:8208609. doi:10.1155/2017/8208609.

4. Lyngbakken MN, Myhre MR, R0sj0 H. Novel biomarkers of cardiovascular disease: Applications in clinical practice. Crit Rev Clin Lab Sci. 2019;56(1):33-60. doi:10.1080/10408363.2018.1525335.

5. Preiss D, Sattar N. Lipids, lipid modifying agents and cardiovascular risk: a review of the evidence. Clin Endocrinol. 2009;70:815-28. doi:10.1111/j.1365-2265.2008.03490.

6. Oravec S, Dukat A, Gavornik P, et al. Atherogenic normolipidemia — a new phenomenon in the lipoprotein profile of clinically healthy subjects. Neuro Endocrinol Lett. 2011;V32(3):317-21.

7. Subirana I, Fito M, Diaz O, et al. Prediction of coronary disease incidence by biomarkers of inflammation, oxidation, and metabolism. Sci Rep. 2018;8(1):3191. doi:10.1038/s41598-018-21482-y.

8. 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. doi:10.1056/NEJMoa055373.

9. 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. doi:10.1001/jama.2009.943.

10. 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. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.109.901413.

11. Метельская В. А., Гаврилова Н. Е., Яровая Е. Б. и др. Интегрированный биомаркер: возможности неинвазивной диагностики коронарного атеросклероза. Российский кардиологический журнал. 2017;(6):132-8. doi:10.15829/1560-4071-2017-6-132-138.

12. Меркулов Е. В., Миронов В. М., Самко А. Н. Коронароангиография, вентрикулография, шунтография в иллюстрациях и схемах. М.: Медиа Медика 2011. с.100. ISBN 978-5-905305-03-0.

13. Mach F, Baigent C, Catapano AL, et al. 2019 ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias: lipid modification to reduce cardiovascular risk. Eur Heart J. 2020;41:111-88. doi:10.1093/eurheartj/ehz455.

14. 2019 Рекомендации ESC/EASD по сахарному диабету, предиабету и сердечнососудистым заболеваниям. Российский кардиологический журнал. 2020;25(4):3839. doi:10.15829/1560-4071-2020-3839.

15. Генкель В.В., Кузнецова А.С., Салашенко А.О. и др. Увеличение уровня высокочувствительного С-реактивного белка как маркер мультифокального атеросклероза у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Медицинский совет. 2019;(16):86-93. doi:10.21518/2079-701X-2019-16-86-93.

16. Метельская В.А., Гуманова Н.Г. Скрининг-метод определения уровня метаболитов оксида азота в сыворотке крови. Клиническая лабораторная диагностика. 2005;6:15-8.

17. 2019 Рекомендации ESC по диагностике и лечению хронического коронарного синдрома. Российский кардиологический журнал. 2020;25(2):3757. doi:10.15829/1560-4071-2020-2-3757.

18. Шуваев И.П., Асымбекова Э. У., Бузиашвили Ю. И. Особенности течения ишемической болезни сердца при метаболическом синдроме. Креативная кардиология. 2017;11(1):20-30. doi:10.15275/kreatkard.2017.01.03.

19. Lakka HM, Laaksonen DE, Lakka TA, et al. The metabolic syndrome and total and cardiovascular disease mortality in middle-aged men. JAMA. 2002;4;288(21):2709-16. doi:10.1001/jama.288.21.2709.

20. American Diabetes Association. Standards of medical care in diabetes. Diabetes Care. 2004;43(Suppl 1):S14-S31. doi:10.2337/dc20-S002.

21. Danesh J, Lewington S, Thompson SG, et al. Plasma fibrinogen level and the risk of major cardiovascular diseases and nonvascular mortality: an individual participant metaanalysis. JAMA. 2005;294(14):1799-809. doi:10.1001/jama.294.14.1799.

22. Ridker PM, Buring JE, Cook NR, Rifai N. C-reactive protein, the metabolic syndrome, and risk of incident cardiovascular events: an 8-year follow-up of 14719 initially healthy American women. Circulation. 2003;107(3):391-7. doi:10.1161/01.cir.0000055014.62083.05.

23. Ridker PM, Hennekens CH, Buring JE, Rifai N. C-reactive protein and other markers of inflammation in the prediction of cardiovascular disease in women. N Engl J Med. 2000;342:836-43. doi:10.1056/NEJM200003233421202.

24. Cheng JM, Oemrawsingh RM, Garcia-Garcia HM, et al. Relation of C-reactive protein to coronary plaque characteristics on grayscale, radiofrequency intravascular ultrasound, and cardiovascular outcome in patients with acute coronary syndrome or stable angina pectoris (from the ATHEROREMO-IVUS study). Am J Cardiol. 2014;114(10):1497-503. doi:10.1016/j.amjcard.2014.08.013.

25. Европейские рекомендации по профилактике сердечно-сосудистых заболеваний в клинической практике (пересмотр 2016). Российский кардиологический журнал. 2017;(6):7-85. doi:10.15829/1560-4071-2017-6-7-85.

26. Granger DL, Anstey NM, Miller WC, Weinberg JB. Measuring nitric oxide production in human clinical studies. Methods enzymol. 1999;301:49-61. doi:10.1016/s0076-6879(99)01068-x.

27. Bachetti T, Comini L, Pasini E, et al. ACE-inhibition with quinapril modulates the nitric oxide pathway in normotensive rats. J Mol Cell Cardiol. 2001;33:395-403. doi:10.1006/jmcc.2000.1311.

28. Gumanova NG, Deev AD, Zhang W, et al. Serum nitrite and nitrate levels, NOx, can predict cardiovascular mortality in the elderly in a 3-year follow-up study. Biofactors. 2016;43(1):82-9. doi:10.1002/biof.1321.

29. Naseem KM. The role of nitric oxide in cardiovascular diseases. Mol Aspects Med. 2005;26(1-2):33-65. doi:10.1016/j.mam.2004.09.