Прогнозирование острого окклюзирующего поражения коронарных артерий в современной когорте больных острым коронарным синдромом без подъема сегмента ST на основе методов машинного обучения

Согласно данным современных регистров, атеросклероз и его острые и хронические осложнения — основная причина смертей во всем мире [1]. На сегодняшний день в общей структуре острых коронарных синдромов (ОКС) доля больных ОКС без подъема сегмента ST (ОКСбпST) прогрессивно увеличивается, что закономерно отражает глобальную тенденцию, связанную с прогрессирующим старением населения и увеличением бремени коморбидных состояний [2][3].

В последние годы становится все более очевидным, что дихотомической классификации ОКС в виде оценки наличия/отсутствия патологического подъема сегмента ST на электрокардиограмме (ЭКГ) недостаточно для приближения к пониманию патогенетических механизмов развития ОКС [4]. Это подтверждается тем фактом, что, по различным данным, у 25-30% пациентов с инфарктом миокарда (ИМ) без подъема сегмента ST (ИМбпST) по результатам инвазивной коронарной ангиографии (КАГ) выявляется острая коронарная окклюзия (ОКО) с недостаточным коллатеральным кровообращением (группа ИМ с подъемом ST(-) ОКО) [5]. Отсроченное инвазивное лечение у таких пациентов связано с двукратным повышением вероятности развития кратко- и долгосрочного неблагоприятного исхода [5][6]. С другой стороны, у 15-25% пациентов с ОКС в сочетании с типичным патологическим подъемом сегмента ST в рамках проведения инвазивной КАГ не выявляется атеротромботических поражений коронарного русла, включая предполагаемую инфаркт-связанную коронарную артерию (КА) (группа ИМ с подъемом ST(+) не-ОКО) [7]. В связи с этим в мировой литературе в настоящее время все активнее обсуждается потребность смены глобальной парадигмы ОКС и перехода от классификации "с подъемом/без подъема сегмента ST" к новой концепции "окклюзирующий/неокклюзирующий" ОКС [8][9].

Наиболее раннее распознавание признаков ОКО в рамках ОКСбпST имеет принципиальное значение в определении сроков инвазивной КАГ с целью обеспечения механической реваскуляризации и сохранения жизнеспособного миокарда. Электрокардиографическое исследование, как наиболее простой, доступный способ оценки состояния пациента с подозрением на ОКС, играет первостепенную роль в диагностике окклюзирующих поражений. Тем не менее ЭКГ-признаки ОКО в реальной клинической практике зачастую малозаметны, могут охватывать весь комплекс QRS-T и носить пространственный характер (т.е. изменения распределены по нескольким отведениям ЭКГ), в связи с чем не всегда поддаются верной интерпретации за счет трудно диагностируемого соотношения признаков окклюзии/реперфузии КА [10].

В настоящее время продолжается активное накопление исследовательских данных в отношении выявления клинических предикторов ОКО в когорте ОКСбпST до проведения инвазивной визуализации коронарного русла [11]. Актуальным, малоизученным направлением данной области современной кардиологии является применение методов машинного обучения (МО) в целях ранней идентификации признаков ОКО, в т.ч. с помощью анализа цифровых ЭКГ, а также для разработки многофакторных моделей, включающих различные клинические предикторы наличия данного коронарного поражения в качестве субстрата развития ОКСбпST.

Цель исследования: разработка прогностической многофакторной модели для раннего выявления окклюзирующего коронарного поражения у больных ОКСбпST с использованием методов МО и набора предикторов, полученных в первые часы госпитализации.

Материал и методы

В ретроспективное наблюдательное исследование включены 1144 пациента с верифицированными ИМбпST или нестабильной стенокардией, проходившие лечение на базе отделения неотложной кардиологии в 2019-2021гг. Отделение неотложной кардиологии входит в состав регионального сосудистого центра и оказывает помощь пациентам с ОКС с возможностью осуществления инвазивной КАГ и чрескожного коронарного вмешательства (ЧКВ) в режиме 24/7. Все пациенты, включенные в исследование, подписали добровольное информированное согласие на обработку персональных данных. Проведение исследования было одобрено локальным этическим комитетом Научно-исследовательского института кардиологии Томского НИМЦ (протокол заседания № 235 от 23.11.2022). Блок-схема включения пациентов в исследование представлена на рисунке 1.

Критериями включения в исследование являлись: 1) Диагноз на момент поступления: ОКСбпST, т.е. остро возникшие клинические признаки или симптомы ишемии миокарда, когда на ЭКГ отсутствует стойкий подъем сегмента ST как минимум в двух смежных отведениях и нет остро возникшей блокады левой ножки пучка Гиса; 2) Пациенты любого пола в возрасте ≥18 лет; 3) Подписанное при поступлении пациентом или его законным представителем согласие на обработку персональных данных.

Критериями невключения в исследование являлись: 1) Больные, госпитализированные с диагнозом, отличным от ОКСбпST; 2) Отсутствие клинических/диагностических данных, необходимых для проведения полноценной оценки состояния, рестратификации уровня риска неблагоприятных ишемических событий и изучения исходов заболевания, в т.ч. отдаленных; 3) Отсутствие подписанного при поступлении пациентом или его законным представителем согласия на обработку персональных данных.

Для обработки и хранения информации создана электронная база данных (свидетельство о государственной регистрации № 2023622190 от 03.07.2023)¹ в виде персонифицированной сводной таблицы с использованием программы Excel 2010. Собранные переменные включали демографические данные, анамнез, клиническую картину, лабораторно-инструментальные данные, лечение в стационарном периоде, временные интервалы осуществления инвазивной КАГ, тяжесть поражения коронарного русла, способ реваскуляризации миокарда и исходы в стационаре и в отдаленном (трехлетнем) периоде.

Стандартный протокол диагностики ОКСбпST включал клиническое обследование, ЭКГ, кардиоспецифические маркеры и эхокардиографию. Данные общего клинического анализа крови были получены с использованием автоматического гематологического анализатора "Sysmex XN-1000", основных показателей биохимического анализа крови — с использованием модульной платформы "Cobas 6000". Оценка данных реальной практики охватывала трехлетний период, на протяжении которого использовались два иммунохимических анализатора для исследования количественного уровня тропонина-I: "Access2" (верхняя граница нормы (99‑й перцентиль) — 0,04 нг/мл) и "AQT90 FLEX" (верхняя граница нормы (99‑й перцентиль) — 0,023 нг/мл). Всем пациентам выполнялась ЭКГ в 12 отведениях при первом медицинском контакте и далее в течение суток (не менее двух ЭКГ-исследований в течение 24 ч). Эхокардиографическое исследование выполнялось с использованием ультразвуковой системы Philips CX50 с датчиком S5-1 на 1-2 день госпитального периода. Инвазивная КАГ проводилась с использованием системы "Coroscop" и программного комплекса ACOM (Siemens, Германия).

Стандартный протокол описания инвазивной КАГ включал определение типа кровоснабжения, оценку степени поражения КА по шкале SYNTAX, подробное описание выявленных стенозов КА с указанием степени стенозирования, диаметра артерий, наличия/отсутствия острой окклюзии или субокклюзии, признаков атеротромбоза, признаков нестабильности/кальциноза атеросклеротических бляшек.

Критерии ОКО: визуализация тупой культи и отсутствие антеградного кровотока (категория 0 или 1 по шкале TIMI) и ретроградного заполнения дистального русла артерии для любой эпикардиальной артерии диаметром >1 мм.

Критерии продолжающейся ишемии миокарда: комбинация признаков в виде рефрактерной/рецидивирующей боли в грудной клетке и/или одышки в сочетании как минимум с одним из прочих установленных критериев очень высокого риска неблагоприятных ишемических событий согласно действующим клиническим рекомендациям: повторяющиеся динамические изменения комплекса ST-T на ЭКГ (преходящая элевация или депрессия сегмента ST как минимум в двух смежных отведениях либо динамические изменения зубца Т); кардиогенный шок/гемодинамическая нестабильность; жизнеугрожающие аритмии; острая сердечная недостаточность (KillipvII-III); механические осложнения ИМ. В случаях наличия у пациента одышки как единственного клинического симптома на фоне острой сердечной недостаточности и/или кардиогенного шока (в отсутствие болевого синдрома в грудной клетке) с целью верификации признаков продолжающейся ишемии миокарда дополнительно учитывались динамические ишемические изменения комплекса ST-T на ЭКГ.

Конечной точкой исследования являлось наличие ОКО, что кодировалось как "1", а отсутствие — как "0".

Дизайн исследования. Исследование включало 5 основных этапов. На первом из них проводилась предварительная обработка данных, включая анализ пропусков, кодирование категориальных признаков. Пропуски в данных не заполнялись. Если пропуски показателя составляли >20%, то из дальнейшего анализа такие показатели исключались. Непрерывные признаки были представлены в виде медианы, первого и третьего квартилей (Q1; Q3); категориальные — с указанием абсолютных значений (n) и относительных частот встречаемости признака (%). Выполнялся статистический анализ данных: межгрупповое сравнение 149 непрерывных и категориальных признаков. Для непрерывных признаков проверку статистических гипотез при сравнении 2-х независимых групп выполняли на основе критерия Манна-Уитни. При анализе категориальных признаков проводили анализ таблиц сопряженности с использованием критерия χ² Пирсона. Отношение шансов (ОШ) рассчитывали на основе точного теста Фишера. Критический уровень значимости p-value для всех используемых процедур анализа принимали равным 0,05. Признаки, которые соответствовали критическому уровню значимости p-value, относили к потенциальным предикторам.

На втором этапе исследования разрабатывали прогностические многофакторные модели для раннего выявления окклюзирующего коронарного поражения у больных ОКСбпST с использованием методов МО и набора потенциальных предикторов. Отбор предикторов выполняли для модели многофакторной логистической регрессии (МЛР) с максимизацией площади под ROC-кривой (ROC-AUC) при кросс-валидации, которая выполнялась на 80% случайно выбранных из датасета данных с использованием стратификации. Кросс-валидацию проводили на 7 стратифицированных выборках, а оценку выполняли по усредненному ROC-AUC на валидирующих выборках. Пошагово модель дополняли предикторами с уровнем критически значимых различий p-value<0,05. Если усредненная метрика ROC-AUC увеличивалась, то предиктор включали в основную модель. Если метрика ROC-AUC снижалась, то такой потенциальный предиктор исключался из структуры модели.

На третьем этапе исследования после отбора предикторов были разработаны модели ОКО на основе МЛР, случайного леса (СЛ), стохастического градиентного бустинга (XGBoost) и категориального бустинга (CatBoost). Для трех последних моделей была дополнительно реализована процедура актуализации предикторов, в которой были рассмотрены признаки из потенциального пула предикторов, не вошедшие в модель МЛР. Подбор гиперпараметров моделей выполнялся с помощью кросс-валидации на 80% данных по критерию максимального ROC-AUC. Модели с отобранными предикторами и выбранными гиперпараметрами были обучены на случайно выбранных 80% и протестированы на оставшихся 20% данных. Для оценки 95% доверительный интервала (ДИ) выполняли процедуру бутстрепа 1000 итерациями.

На четвертом этапе с учетом большого дисбаланса классов выполнен анализ разработанных моделей с помощью метрик качества: ROC-AUC, чувствительность (Sens), специфичность (Spec), Precision-Recall AUC (PR-AUC), меры качества вероятностных прогнозов (Brier-score), доля истинно положительных (PPV) и истинно отрицательных (NPV) результатов, F1-score и Accuracy. Порог отсечения для определения метрик классификации (Sens, Spec, PPV, NPV, F1-score и Balanced Accuracy) определяли по критерию наименьшей разницы между Sens и Spec по усредненным метрикам на кросс-валидации с шагом 1/100. Сбалансированная точность (Balanced Accuracy) рассчитывается как арифметическое среднее между Sens и Spec и является предпочтительной при дисбалансе классов по сравнению с Accuracy.

На пятом этапе исследования были определены многоуровневые факторы риска методом многоуровневой категоризации [12]. Для интерпретации результатов лучшей модели использовался метод аддитивного объяснения Шепли (SHAP) [13].

Результаты

За время индексной госпитализации инвазивная КАГ выполнена у 900 (78,7%) пациентов, одномоментное ЧКВ — у 373 (41,4%) больных ОКСбпST. По результатам инвазивной КАГ, полученным в ходе проведения настоящего исследования, было установлено, что у 64 пациентов (7,1%) имеет место острая окклюзия КА, а в 836 случаях (92,9%) не было выявлено признаков ОКО. Сравнительная характеристика пациентов в группах с диагностированной ОКО (n=64) и без острого окклюзирующего поражения КА (n=836) представлена в таблицах 1, 2.

В ходе проведения сравнительного анализа характеристик пациентов обеих групп не было выявлено существенных отличий по полу, возрасту, анамнестическим данным, а также в отношении большинства распространенных сопутствующих заболеваний и клинического статуса при поступлении в стационар. Исключение составил важный клинико-инструментальный признак, характеризующий продолжающуюся ишемию миокарда на момент поступления, который статистически значимо чаще фиксировался в группе ОКО: 35,9% vs 17,5% (ОШ 2,65; ДИ: 1,54-4,55, p<0,001).

Сравнение лабораторно-инструментальных показателей позволило выделить потенциальные предикторы ОКО (табл. 2), поскольку был установлен ряд статистически значимых различий анализируемых данных. Так, в группе ОКО отмечено существенное повышение показателей системного воспаления (уровни лейкоцитов, p=0,003, С-реактивного белка, p=0,003, скорость оседания эритроцитов (СОЭ), p<0,001), а также первичного (уровень тромбоцитов, p=0,026) и плазменного (уровень фибриногена, p=0,022) звеньев гемостаза. У больных с диагностированной ОКО наблюдались статистически значимо более высокие уровни креатинфосфокиназы-МВ (КФК-МВ), p<0,001, а также аспартатаминотрансферазы и аланинаминотрансферазы (p=0,004 и 0,021, соответственно). При этом концентрация холестерина липопротеинов высокой плотности (ХС-ЛВП) в этой группе больных была достоверно ниже (1,03 ммоль/л vs 1,22 ммоль/л, p<0,001).

Существенных различий в результатах ЭКГ-исследования между группами выявлено не было. Важно отметить, что у 17 пациентов (26,5%) с ОКО на ЭКГ в целом отсутствовали признаки, специфичные для ишемического повреждения миокарда. Данные инструментальных методов демонстрировали, что в группе ОКО статистически значимо чаще диагностировалось наличие впервые выявленных/новых нарушений локальной сократимости (НЛС) миокарда левого желудочка (ЛЖ) по результатам эхокардиографического исследования (84,4% vs 49,2%; ОШ 5,58, ДИ: 2,81-11,1, p<0,001).

Лечение и исходы в стационаре

Пациенты получали лекарственную терапию согласно установленным стандартам лечения ОКС (двойная дезагрегантная терапия, статин в высокой дозе, блокатор ренин-ангиотензин-альдостероновой системы и бета-адреноблокатор при отсутствии абсолютных противопоказаний). Одномоментное ЧКВ в объеме механической реканализации, баллонной дилатации и стентирования симптом-связанной КА было выполнено у 63 больных (98,4%) с ОКО. У 1 пациента (1,6%) реканализацию окклюзии выполнить не удалось ввиду анатомических особенностей и извитости симптом-связанной КА.

Диагноз как первичного, так и повторного ИМбпST превалировал в группе ОКО по сравнению с пациентами без окклюзирующего поражения. При этом стоит отметить, что у 5 пациентов с ОКО (7,8%) была выставлена нестабильная стенокардия в качестве окончательного диагноза, что было обусловлено небольшим диаметром симптом-связанной КА, а также, вероятно, транзиторным характером поражения, недостаточным для реакции кардиоспецифических ферментов, оцениваемой при поступлении.

Не было выявлено достоверных различий в частоте развития летального исхода в стационаре между группами с/без ОКО (7,8% vs 4,6%, р=0,261).

Дополнительно было оценено время инвазивного вмешательства и его влияние на исходы заболевания в группе пациентов с ОКО: 20 пациентов (31,7%) подверглись экстренному (0-2 ч) ЧКВ; 37 (58,7%) — срочному (2-24 ч) и 6 (9,6%) — отложенному (позднее 24 ч). Установлено, что летальный исход в стационаре чаще развивался в случаях отложенного ЧКВ (16,7%) по сравнению с группами экстренного (1; 5%, p=0,35) и срочного (3; 8,1%, p=0,51) вмешательства, однако без достижения статистически значимых различий. При анализе отдаленных исходов заболевания отмечено, что в группе отложенного ЧКВ у 3 из 5 пациентов (60%) в трехлетнем периоде наблюдения развился летальный исход, что статистически значимо чаще по сравнению с больными группы экстренного (15,8%, р=0,04) и срочного (14,7%, р=0,02) ЧКВ. В то же время следует отметить ограничение данных результатов в связи с тем, что частота отложенного вмешательства была невысокой (n=6).

Прогнозирование ОКО с использованием методов МО

На втором этапе исследования выполнялись отбор предикторов ОКО путем пошагового включения в модель МЛР потенциальных предикторов и оценка уровня ROC-AUC при кросс-валидации и итоговом тестировании (табл. 3).

Лучшая модель МЛР демонстрировала прогностическую точность при итоговом тестировании на хорошем уровне — ROC-AUC 0,813 [ 0,801, 0,826]. При этом метрики Sens и Spec, так же как и F1-score, имели максимальные значения. На третьем этапе исследования были разработаны прогностические модели ОКО на основе СЛ, XGBoost и CatBoost. Процедура актуализации предикторов не выявила новых признаков для включения в структуру новых моделей и их состав оставался прежним (впервые выявленные/новые НЛС ЛЖ, СОЭ, ХС-ЛВП, КФК-МВ и признаки продолжающейся ишемии миокарда). После подбора гиперпараметров моделей они были обучены на случайно выбранных 80% данных и протестированы на 20% оставшихся. Для оценки 95% ДИ выполняли процедуру бутстрепа с 1000 итерациями и соотношениями класса ОКО — 7,1%. Метрики качества моделей оценивались на четвертом этапе исследования (табл. 4).

Анализ прогностических моделей ОКО, разработанных на основе различных методов МО, показал отсутствие статистически значимых различий по метрике ROC-AUC. При этом модель CatBoost демонстрировала тенденцию к росту данного показателя: ROC-AUC — 0,843 [ 0,72, 0,933] (рис. 2).

Кроме того, модель CatBoost имела более высокие метрики PR-AUC — 0,283 [ 0,111, 0,55] и Brier-score — 0,059 [ 0,035, 0,086], значимость отличий которых от аналогичных показателей других моделей также не фиксировалась. Статистически не подтвержденные различия имела и метрика Balanced Accuracy в модели МЛР — 0,754 [ 0,623, 0,882].

На пятом шаге исследования были определены факторы риска ОКО, используя критерий минимизации p-value, максимизации ROC-AUC, оценки степени влияния предиктора на конечную точку по SHAP-value и на основе центроидов двух классов (табл. 5).

Анализ показал, что признаки НЛС и продолжающейся ишемии миокарда на момент поступления валидируются как факторы риска ОКО всеми методами их определения. Критичный для ОКО уровень СОЭ варьирует от 11 до 15,5 мм/ч. Низкий уровень ХС-ЛВП (<0,9 ммоль/л) также является фактором риска ОКО, но тенденция этой взаимосвязи определяется уже с уровня ХС-ЛВП <1,1 ммоль/л. Факторы риска КФК-МB определены выше 20 ед./л, но 3 критерия выделяют их, начиная с 25 ед./л. Детализация взаимосвязи предикторов и конечной точки методом SHAP позволила выделить их нелинейную природу (рис. 3). Известно, что величина SHAP-value отражает интенсивность влияния предиктора на конечную точку. Так, концентрация в крови КФК-MB в диапазоне 25-82 ед./л является равноценным маркером ОКО, однако начиная с 82 ед./л его прогностическое значение существенно возрастает. Аналогичную нелинейность демонстрирует уровень ХС-ЛВП, значения которого ниже 0,9 ммоль/л демонстрируют резкое повышение вероятности выявления ОКО.

Агрегированная оценка SHAP-value показала, что наиболее значимыми маркерами ОКО на ранних стадиях диагностического процесса пациентов с ОКСбпST являются впервые выявленные/новые НЛС ЛЖ, СОЭ и КФК-МB (рис. 4). Подтверждается и значимость для выявления ОКО низких значений ХС-ЛВП. Наименее значимым из пяти выявленных предикторов являются признаки продолжающейся ишемии миокарда.

Валидация и оценка факторов риска ОКО выполнялись на основе метода многоуровневой категоризации предикторов и модели МЛР. Отбор итоговых факторов риска выполнялся на основании весовых коэффициентов модели, значения которых были больше 0 (табл. 6).

Анализ показал, что наибольшую прогностическую ценность имеют 2 фактора: КФК-МВ >82 ед./л и наличие НЛС ЛЖ. При этом прогностическая значимость ХС-ЛВП <0,9 ммоль/л и СОЭ >15,5 мм/ч в 2 раза ниже, чем факторов первой группы. К наименее значимым факторам риска относятся ХС-ЛВП на уровне 0,9-1,1 ммоль/л, признаки продолжающейся ишемии миокарда на момент поступления, а также КФК-МВ в диапазоне 19,6-82 ед./л. Методом МЛР была разработана прогностическая модель ОКО, структура которой была представлена факторами риска (табл. 7). Метрики качества этой модели соответствовали разработанным выше моделям на основе непрерывных предикторов, но использование в качестве предикторов факторов риска обеспечивает прозрачность принимаемых решений и интерпретируемость прогностических алгоритмов.

Обсуждение

Основные результаты настоящего исследования следующие: (1) в рутинной практике регионального сосудистого центра среди 900 пациентов, прошедших процедуру инвазивной КАГ по поводу ОКСбпST, острое окклюзирующее коронарное поражение выявлено в 64 случаях (7,1%); (2) вероятность развития летального исхода в стационаре была выше в случаях отложенного (>24 ч) ЧКВ в данной группе; (3) независимыми предикторами ОКО, диагностированными в первые часы обследования в стационаре, явились впервые выявленные/новые НЛС ЛЖ, уровни СОЭ >15,5 мм/ч, ХС-ЛВП <0,9 ммоль/л, КФК-МВ >82 ед./л, а также признаки продолжающейся ишемии миокарда на момент поступления в стационар, определяемые согласно предложенной комбинации критериев. Последовательное включение представленных предикторов в модель позволило добиться чувствительности и специфичности на уровне 0,75. Метрика ROC-AUC 0,841 свидетельствует о том, что модель умеет хорошо оценивать вероятность наличия ОКО. Оценка Brier score на уровне 0,059 демонстрирует, что модель достаточно хорошо откалибрована. В то же время полученная модель имеет большое количество ложноположительных результатов, о чем свидетельствует низкий уровень PPV — 0,183. На основе анализа метрики PR-AUC 0,28 можно сказать, что наши модели в 4 раза лучше случайного предсказания при работе с классом ОКО. Таким образом, модель может быть применена в клинической практике, но под строгим контролем врача, т.к. она пропускает порядка 25% реальных случаев ОКО и имеет большое количество ложных срабатываний.

Доказательства и опыт последних 25 лет в осуществлении инвазивных стратегий лечения ОКС, а также достижения в интерпретации ЭКГ продемонстрировали недостаточную точность парадигмы, ориентированной исключительно на подъем сегмента ST, в выявлении ОКО. Появляющиеся данные свидетельствуют о том, что текущая классификация может упускать пациентов с ОКС, у которых нет классического подъема сегмента ST, но которым, тем не менее, требуется экстренное инвазивное вмешательство. Так, результаты Khan AR, et al. [5], From AM, et al. [14], Schmitt C, et al. [15] и Pride YB, et al. [16] представляют собой обобщенные данные 10 исследований с общим числом пациентов с ИМбпST, превышающим 45 тыс., в каждом из которых сообщалось, что приблизительно у 25% больных ИМбпST при инвазивной КАГ была выявлена ОКО. Восстановление коронарного кровотока в отсроченном (позднее 24 ч) порядке у таких пациентов достоверно ассоциируется с ухудшением исходов основного заболевания [5][6].

Накопленные за последние годы данные способствовали появлению парадигмы ОКС, основанной на окклюзирующем коронарном поражении [8]. Несмотря на то, что концепция окклюзирующего/неокклюзирующего ИМ пока еще официально не включена ни в одно из руководств, по сравнению с текущим подходом, ориентированном на наличие/отсутствие подъема сегмента ST, она выглядит многообещающей за счет улучшения идентификации пациентов с ОКО [17]. В рамках актуализации обсуждаемых потенциальных изменений парадигмы в настоящем исследовании нами были проанализированы случаи выявления ОКО у больных ОКСбпST в рутинной клинической практике регионального сосудистого центра. Частота встречаемости окклюзирующего ОКСбпST в нашем исследовании была ниже (7,1%) по сравнению с ранее опубликованными метаанализами (25-34%) [18]. На данные различия могли повлиять локальные особенности кодирования и постановки диагноза, поскольку четкой классификации для данного состояния не разработано. Например, текущие рекомендации Европейского общества кардиологов относят эквиваленты подъема сегмента ST (потенциально свидетельствующие об ОКО) к определению ИМ с подъемом сегмента ST [19], при этом руководства, утвержденные Российским кардиологическим обществом, рассматривают подобные ситуации в рамках рекомендаций по ведению больных ОКСбпST [20]. Это может отражать тот факт, что определенной доле пациентов с эквивалентом подъема сегмента ST на ЭКГ первичный диагноз формулировался как ОКС с подъемом ST, в связи с чем они не попадали под критерии включения настоящего исследования (рис. 1).

Наиболее ранняя идентификация больных ОКСбпST в сочетании с ОКО имеет принципиальное значение для определения показаний к немедленному инвазивному вмешательству с целью устранения субстрата острой коронарной недостаточности и сохранения жизнеспособного миокарда. ЭКГ остается наиболее доступным, быстрым и воспроизводимым способом оценки признаков наличия острой ишемии миокарда. Ранее было предпринято несколько попыток разработать альтернативные ЭКГ-критерии для улучшения распознавания окклюзирующего ИМ в отсутствии типичного подъема сегмента ST, но их сложность и разнообразие ЭКГ данных ограничивают полезность для интерпретации, особенно в условиях дефицита времени принятия клинического решения [10]. Частично данная проблема была решена посредством внедрения в практику компьютерных алгоритмов автоматической интерпретации ЭКГ. Однако большинство ЭКГ, на которых отсутствует типичный патологический подъем сегмента ST, но есть косвенные признаки острой ишемии, интерпретируются компьютерным алгоритмом часто как "неспецифические" или "недиагностические" отклонения комплекса ST-T. Исследования последних лет акцентируют внимание на проблеме распространенной интерпретации традиционным компьютерным алгоритмом ЭКГ, свидетельствующей об ОКО, как "нормальной", что подтверждает потребность усовершенствования подходов к ранней диагностике данного состояния [21][22].

В этом контексте модели искусственного интеллекта (ИИ) могут улучшить идентификацию ОКО при ОКСбпST [23]. До 2026г были известны только две опубликованные модели прогнозирования окклюзирующего ИМ на основе ИИ, и обе основаны исключительно на ЭКГ-данных. Herman R, et al. [24] представили автоматизированную модель "Queen of Hearts", способную выявлять ОКО независимо от наличия подъема сегмента ST, используя в качестве входных данных только одну стандартную 12-канальную ЭКГ. Модель была разработана на основе 18616 ЭКГ, полученных от 10543 пациентов с подозрением на ОКС из международной базы данных. В общем тестовом наборе из 3254 записей ЭКГ модель достигла площади под кривой 0,938 для прогнозирования ангиографически подтвержденного окклюзирующего ИМ в смешанной когорте пациентов с подозрением на ОКС, при этом распространенность ОКО в валидационной выборке составила 22%. Al-Zaiti S, et al. [25] разработали модель ЭКГ-SMART для прогнозирования окклюзирующего ИМ у пациентов с болью в груди на основе ЭКГ, записанных в машине скорой помощи, с исключением случаев ИМ с подъемом ST. Их модель достигла AUC 91%, при этом распространенность окклюзирующего ИМ в валидационной выборке составила 6,4%.

В настоящее время продолжается активное накопление данных в этой области неотложной кардиологии с использованием не только результатов ЭКГ, но и клинико-лабораторных параметров. Близким к настоящей работе является недавно представленное исследование Nyström A, et al., посвященное возможностям раннего прогнозирования окклюзирующего ИМ с помощью ИИ-моделей [26]. В когорте из 24511 пациентов отделения неотложной помощи с подозрением на ОКС у 467 (1,9%) была диагностирована ОКО (при этом у 107 пациентов (23%) выявлены критерии ИМ с подъемом ST). В модели ИИ была использована 12-канальная ЭКГ в сочетании с данными анамнеза и исходными значениями высокочувствительного тропонина, что позволило достичь AUC 95,3% при прогнозировании окклюзирующего ИМ во внутренней валидации (6128 пациентов).

Настоящее исследование продемонстрировало, что уровни таких лабораторных показателей, как СОЭ >15,5 мм/ч, ХС-ЛВП <0,9 ммоль/л и КФК-МВ >82 ед./л, имеют прогностическое значение для идентификации случаев ОКО в рамках диагностики ОКСбпST. В настоящее время активно изучается прогностическая ценность гематологических показателей, отличных от биомаркеров повреждения миокарда, в прогнозировании ОКО, при этом особое внимание уделяется маркерам системного воспаления. В частности, было показано, что повышенные значения таких показателей, как соотношение нейтрофилов к лимфоцитам (NLR), системный иммуновоспалительный индекс (SII), а также средний объем тромбоцитов (MPV) могут использоваться в качестве предикторов ОКО при ОКСбпST невысокого риска [27].

Анамнестические данные, а также отдельные изменения ЭКГ в настоящей работе не вошли в окончательную модель прогнозирования ОКО, однако ЭКГ оценивались ретроспективно согласно дизайну исследования, и представленная модель не была обучена на анализе полноценных цифровых/бумажных ЭКГ-записей. Инструментальным предиктором ОКО явились вновь диагностированные НЛС ЛЖ, выявленные в рамках эхокардиографического исследования, что согласуется с полученными ранее данными Xiang G, et al. [28].

Неочевидный клинический параметр, ранее не учитывающийся в работах, но при этом дополнивший предикторы ОКО в настоящем исследовании — комбинация критериев, отражающая признаки продолжающейся ишемии миокарда. Данное состояние диагностировалось в случае наличия у пациента рефрактерной/рецидивирующей боли в грудной клетке/одышки в сочетании как минимум с одним из других установленных критериев ОКСбпST очень высокого риска. Критерии продолжающейся ишемии миокарда были верифицированы у 36% пациентов группы ОКО на момент поступления в стационар. Ранее нами было показано, что продолжающаяся ишемия миокарда является независимым предиктором развития неблагоприятных событий у пациентов с ОКСбпST, при этом такие больные получают большую пользу от экстренного (<2 ч) ЧКВ по сравнению с группой пациентов, у которых критерии очень высокого риска были представлены изолированно [29]. Верификация данного состояния на ранних этапах обследования в стационаре не требует привлечения дополнительных методов лабораторно-инструментальной диагностики, и данный параметр может улучшить выявление случаев ОКО в общей когорте ОКСбпST.

Ограничения исследования. Наше исследование имеет ряд ограничений. В первую очередь при построении прогностических моделей не были учтены данные о концентрациях высокочувствительного тропонина-I по причине использования различных диагностических систем в течение трехлетнего набора пациентов и отсутствия унифицированных референсных значений данного маркера. Добавление сведений о концентрациях высокочувствительного тропонина-I потенциально могло усилить представленную модель. Кроме того, исследование носит одноцентровой характер, и количество выявленных случаев окклюзирующего ОКСбпST было небольшим, в связи с чем проверка прогностической ценности полученной модели требует внешней валидации и расширения выборки. Представленные в настоящем исследовании результаты пока не могут быть в полной мере использованы для диагностики ОКО в общей когорте больных ОКСбпST.

Заключение

Применение методов МО в анализе клинических, лабораторных и эхокардиографических параметров, доступных в первые часы госпитализации, позволяет эффективно прогнозировать наличие окклюзирующего поражения КА при ОКСбпST. Разработанная модель является перспективным заделом для дальнейшего усовершенствования подходов к ранней идентификации ОКО у пациентов с ОКСбпST, что создает новые возможности для оптимизации сроков инвазивного лечения и улучшения исходов заболевания.

Отношения и деятельность. Исследование поддержано Госзаданием по теме поискового научного исследования НИИ кардиологии Томского НИМЦ "Разработка и валидация технологий диагностики, лечения и профилактики сердечно-сосудистых заболеваний на основе анализа медицинских изображений и больших структурированных данных" № 126022417812-2 (постановка задачи, сбор данных, оценка и интерпретация результатов) и Госзаданием Дальневосточного федерального университета: проект FZNS-2026-0014 (дизайн исследования и разработка моделей).

Декларация ИИ. Технологии генеративного ИИ не использовались при подготовке текста рукописи.