Анализ предикторов артериальной гипертензии с использованием многофакторных моделей через призму процессов старения

Цель. Выявить независимые генетические и негенетические предикторы развития артериальной гипертензии (АГ) и ранжировать их вклад в развитие заболевания, а также обозначить потенциально новые механизмы, которые могут влиять на развитие АГ.

Материал и методы. В одномоментное обсервационное исследование были включены 610 пациентов, из них 142 пациента с АГ. Всем участникам было проведено анкетирование, измерение артериального давления, биометрических показателей, молекулярно-генетическое тестирование. Выявление предикторов АГ проведено построением моделей логистических регрессий. С помощью однофакторных моделей определяли отдельные предикторы, ассоциированные с риском развития АГ. Из совокупности ковариат с достигнутым уровнем значимости p<0,3 в однофакторных моделях была построена модель многофакторной логистической регрессии для ранжирования вклада каждого признака в развитие АГ.

Результаты. На основе негенетических и генетических маркеров построена математическая модель, позволяющая оценить риск АГ, с лучшей классификацией лиц с низким генетическим риском развития АГ. Именно генетические предикторы были более значимы для оптимальных расчетов вероятности АГ в модели логистической регрессии, тогда как негенетические признаки в итоговую модель не вошли. Рассмотрены возможные механизмы, которые могут приводить к развитию АГ, на основании выявленных генетических предикторов, а также рассматривается концепция вклада протективной комбинации генетических вариантов.

Заключение. Для выявления лиц с низким риском АГ оптимально использование модели логистической регрессии, основанной на результатах молекулярногенетического тестирования. Таким образом, для пациентов с низким генетическим риском более значимыми являются факторы, связанные с образом жизни, и для них особенно важна его коррекция с целью профилактики развития АГ.

1. Кобалава Ж.Д., Конради А.О., Недогода С.В. и др. Артериальная гипертензия у взрослых. Клинические рекомендации 2024. Российский кардиологический журнал. 2024;29(9):6117. doi:10.15829/1560-4071-2024-6117. EDN: GUEWLU.

2. Слепухина А.А., Зеленская Е.М., Лифшиц Г.И. Генетические факторы риска сосудистого старения: молекулярные механизмы, полиморфизм генов-кандидатов и генные сети. Российский кардиологический журнал. 2019;(10):78-85. doi:10.15829/1560-4071-2019-10-78-85. EDN: IORPLN.

3. Бойцов С.А., Драпкина О.М., Шляхто Е.В. и др. Исследование ЭССЕ-РФ (Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации). Десять лет спустя. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2021;20(5):3007. doi:10.15829/1728-8800-2021-3007. EDN: ZPGROP.

4. Swets J. Measuring the accuracy of diagnostic systems. Science. 1988;240(4857):1285- 93. doi:10.1126/science.3287615.

5. Ковалева А.Я., Кох Н.В., Воронина Е.Н. и др. Связь генетических факторов риска с развитием артериальной гипертонии с учётом этнических различий. Российский кардиологический журнал. 2019;(10):66-71. doi:10.15829/1560-4071-2019-10-66-71. EDN: URPPTB.

6. Verweij N, Mahmud H, Leach IM, et al. Genome-wide association study on plasma levels of midregional-proadrenomedullin and C-terminal-pro-endothelin 1. Hypertension. 2013; 61(3):602-8. doi:10.1161/HYPERTENSIONAHA.111.203117.

7. Булатова И.А., Третьякова Ю.И., Щёкотов В.В. и др. Полиморфизм rs1001179 гена каталазы и оксидантный стресс у больных хроническим гепатитом С и язвенным колитом. Терапевтический архив. 2015;87(2):49-53. doi:10.17116/terarkh201587249-53.

8. Erdman, VV, Nasibullin, TR, Tuktarova, IA, et al. Analysis of FOXO1A and FOXO3A gene allele association with human longevity. Russ J Genet. 2016;52:416-22. doi:10.1134/S1022795416020034.

9. Yu Y, Bhangale TR, Fagerness J, et al. Common variants near FRK/COL10A1 and VEGFA are associated with advanced age-related macular degeneration. Hum Mol Genet. 2011;20(18):3699- 709. doi:10.1093/hmg/ddr270.

10. Stasia MJ. CYBA encoding p22(phox), the cytochrome b558 alpha polypeptide: gene structure, expression, role and physiopathology. Gene. 2016;586(1):27-35. doi:10.1016/j.gene.2016.03.050.

11. Soerensen M, Thinggaard M, Nygaard M, et al. Genetic variation in TERT and TERC and human leukocyte telomere length and longevity: a cross-sectional and longitudinal analysis. Aging Cell. 2012;(2):223-7. doi:10.1111/j.1474-9726.2011.00775.x.

12. Torgerson DG, Ampleford EJ, Chiu GY, et al. Meta-analysis of genome-wide association studies of asthma in ethnically diverse North American populations. Nat Genet. 2011;43(9):887-92. doi:10.1038/ng.888.

13. Bis JC, DeCarli C, Smith AV, et al. Common variants at 12q14 and 12q24 are associated with hippocampal volume. Nat Genet. 2012;44(5):545-51. doi:10.1038/ng.2237.

14. Moffett SP, Zmuda JM, Cauley JA, et al. Association of the VDR translation start site polymorphism and fracture risk in older women. J Bone Miner Res. 2007;(5):730-6. doi:10.1359/jbmr.070201.

15. Tourniaire F, Gouranton E, von Lintig J, et al. Вeta-сarotene conversion products and their effects on adipose tissue. Genes Nutr. 2009;3:179-87. doi:10.1007/s12263-009-0128-3.

16. Berlanga-Taylor AJ, Knight JC, et al. An integrated approach to defining genetic and environmental determinants for major clinical outcomes involving vitamin D. Mol Diagn Ther. 2014;3:261-72. doi:10.1007/s40291-014-0087-2.

17. Duell EJ, Lujan-Barroso L, Llivina C. Vitamin C transporter gene (SLC23A1 and SLC23A2) polymorphisms, plasma vitamin C levels, and gastric cancer risk in the EPIC cohort. Genes Nutr. 2013;6:549-60. doi:10.1007/s12263-013-0346-6.

18. Mottl AK, Shoham DA, North KE. Angiotensin II type 1 receptor polymorphisms and susceptibility to hypertension: a HuGE review. Genet Med. 2008;10(8):560-74. doi:10.1097/gim.0b013e3181809613.

19. Bustami J, Sukiasyan A, Kupcinskas J, et al. Cholesteryl ester transfer protein (CETP) I405V polymorphism and cardiovascular disease in eastern European Caucasians — a cross-sectional study. BMC Geriatr. 2016;16:144. doi:10.1186/s12877-016-0318 y.