The role of markers of endothelial dysfunction, oxidative and cellular stress in the prediction of myocardial infarction in comorbid patients with stable coronary heart disease

Cover Page

Abstract

Aim. To study the role of markers of endothelial dysfunction, oxidative and cellular stress in the prediction of myocardial infarction (MI) in comorbid patients with stable coronary heart disease (CHD).

Material and methods. The study involved 336 patients with a diagnosis of CHD. The presence of CHD was confirmed by diagnostic coronary angiography with the calculation of the Gensini index. All patients were divided into 2 groups: group 1–288 patients without a history of MI, group 2–48 patients with a history of MI. All patients were assessed for the levels of oxidized modified proteins, high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), homocysteine, heat shock protein (HSP70), and superoxide dismutase activity.

Results. All patients were comparable in age. For other clinical and anthropometric characteristics, we saw significant differences (according to the Mann–Whitney criterion): patients with previous MI had higher BMI, waist circumference, and blood pressure. The correlation analysis revealed positive significant average strength relationships between past MI and the Gensini index, low-density lipoprotein level, total cholesterol level, homocysteine level, hs-CRP level, and the level of oxidized modified proteins; and negative significant average strength relationships between past MI and SOD activity level (r=-0.374, p=6.4 E-07) and HSP70 level (r=-0.563, p=2.6 E-15). The ROC analysis revealed that not all markers were significant in predicting the risk of MI. It is shown that the most expected characteristics were shown by the hs-СRP. However, further analysis of the predictive significance of the markers demonstrated that the addition of HSP70 to hs-CRP increases the predictive significance of hs-CRP in relation to the risk of developing MI.

Conclusion. We have demonstrated that a strategy using a cumulative risk assessment consisting of 2 biomarkers (individually involved in inflammation and stress-induced cellular responses) can identify patients with an established diagnosis of CHD who have an increased risk of acute MI.

Full Text

В общей статистике Всемирной организации здравоохранения с начала третьего тысячелетия лидирующая позиция группы заболеваний сердечно-сосудистой системы заметно укрепилась [1, 2]: уже к 2030–2035 гг. смертность от них достигнет 23,6 млн человек в год [3]. В Российской Федерации, несмотря на работу системы здравоохранения, направленную на повышение качества оказания медицинской помощи и кажущееся улучшение общих и специальных профилактических мероприятий, общая тенденция заболеваемости и смертности от сердечно-сосудистой патологии не снижается, общее число больных достигает 31,8 млн человек (по данным на 2016 г.), причем доля имеющих ишемическую болезнь сердца (ИБС) составляет около 7,4 млн пациентов в год [4], а летальность от инфаркта миокарда (ИМ) в нашей стране достигает 13,2%, тогда как аналогичный показатель в развитых странах Европы и в США значительно ниже и находится на уровне 6–8%.

Определенную тревогу вызывает и нарастающая закономерность в вариабельности ИМ: летальность от него в течение последних лет у мужчин, особенно трудоспособного возраста, значительно выше, чем у женщин аналогичной возрастной группы [5]. Сохранение высокого уровня популяционной составляющей патологии в мире и особенно в нашей стране в основном связано с недостаточным влиянием на основные факторы риска, их изучением, учетом возрастных особенностей и самое важное – осознанием разновекторности и полиэтиологичности патологии. Определенные сдвиги в заблаговременном прогнозе и диагностике ИБС и ИМ возможны только при комплексном подходе к выявлению провоцирующих факторов, установлению достоверных корреляционных взаимосвязей между ними, что, в свою очередь, повлечет за собой создание дифференциального и индивидуального подхода к выбору тактики лечения. Ряд зарубежных авторов придерживаются особого мнения: только проанализировав весь спектр маркеров этиологии, патогенеза и исходов ИМ, можно выявить primus inter pares («первый среди равных») [6, 7]. Разнообразие алгоритмов и подходов в анализе патологий в организме человека, в том числе и различных вариантов течения и исходов сердечно-сосудистых заболеваний, не позволяет прогнозировать риски их развития и осложнений у здоровых и не всегда достоверно оценивать риск развития осложнений у больных с уже установленными диагнозом.

Цель исследования – оценить роль маркеров эндотелиальной дисфункции, окислительного и клеточного стресса в прогнозировании ИМ у коморбидных больных со стабильной ИБС.

Материал и методы

В исследовании приняли участие 336 пациентов с диагнозом ИБС, верифицированной стандартизированными валидизированными критериями и клинико-функциональными методами, в том числе 178 женщин и 158 мужчин в возрасте от 47 до 75 лет, средний возраст 61,8±8,1 года, находившихся на лечении в кардио- логическом отделении №2 БУЗ ВО ВГКБСМП №1.

Наличие ИБС подтверждалось проведением диагностической коронароангиографии с расчетом индекса Gensini [8].

Всем пациентам в стационаре проводился полный спектр обследования с проведением антропометрии и расчетом индекса массы тела (ИМТ), определением показателей липидного профиля: общего холестерина (ОХС), холестерина липопротеинов низкой плотности (ХС ЛПНП), холестерина липопротеинов высокой плотности (ХС ЛПВП), триглицеридов (ТГ).

Все пациенты разделены на 2 группы: 1-я группа – 288 пациентов без ИМ в анамнезе, 2-я группа – 48 пациентов с ИМ в анамнезе.

Определение окислительной модификации белков в сыворотке крови проводили по методике Дубининой [9]. Оптическую плотность 2,4-динитрофенилгидразонов регестрировали на приборе спектрофотометр СФ-36: при длине волны 356 и 370 нм определялось содержание альдегидо- (АДФГн) и кетонопроизводных динитрофенилгидразонов нейтрального характера (КДФГн), при длине волны 430 и 530 нм – альдегидо- (АДФГо) и кетонопроизводных основного характера (КДФГо). Активность супероксиддисмутазы (СОД) определяли спектрофотометрическим методом. Для определения уровня гомоцистеина использовали тест- систему для количественного определения общего L-гомоцистеина в человеческой сыворотке или плазме (фирма-производитель Axis-Shield, фирма-поставщик «БиоХимМак», Россия). Уровень высокочувствительного С-реактивного белка (вчСРБ) определялся c помощью набора High sensitive Elisa Kit for C reactive protein (производитель Cloud-Clone Corp.). Уровень белка теплового шока 70 (БТШ70) определяли с помощью набора ELISA (SEA873Hu – 96 определений, фирма-производитель Cloud-Clone Corp.).

Статистическая обработка результатов исследования проводилась с помощью пакетов программ SPSS Statistics 20. Различия между группами определялись с помощью критерия Манна– Уитни (достоверные различия при p<0,05). Описание признаков с распределением, отличным от нормального, представлено в виде Me [Q25; Q75], где Ме – медиана, Q25 и Q75 – 25 и 75-й квартили. Для сравнения качественных признаков использовался χ2-критерий Пирсона. Для оценки корреляционных связей между параметрами использовался критерий Спирмена. Коэффициент корреляции считался значимым при р<0,05. При проведении ROC-анализа учитывается площадь под кривой (AUC). Модель считалась удовлетворительной, если площадь под кривой >0,7.

Результаты

Все пациенты сопоставимы по возрасту (р=0,507 по критерию Манна–Уитни). По другим клинико-антропометрическим характеристикам мы увидели достоверные различия (по критерию Манна–Уитни): у пациентов с перенесенным ИМ в прошлом оказались выше показатели ИМТ, окружности талии, цифр артериального давления (табл. 1). Наиболее достоверные различия получены по тяжести коронарного атеросклероза, рассчитанного по индексу Gensini.

 

Таблица 1. Клинико-антропометрическая характеристика пациентов

Показатель

1-я группа (n=288)

2-я группа (n=48)

р

Возраст, лет

58,9±6,1

59,8±5,9

0,454

ИМТ, кг/м2

26,5 [25, 6; 27, 8]

29,6 [26, 6; 32, 2]

0,01

Окружность талии, см

90 [80; 97]

101 [92; 112, 5]

2,1Е-06

САД, мм рт. ст.

140 [140; 160]

170 [140; 180]

0,002

ДАД, мм рт. ст.

90 [80; 90]

100 [90; 100]

1,9Е-08

Индекс Gensini, баллы

0 [0; 11]

30 [12, 5; 32]

3,8Е-08

Примечание. САД – систолическое артериальное давление, ДАД – диастолическое артериальное давление.

 

При оценке показателей липидного профиля выявлены достоверные различия (р<0,05 по критерию Манна–Уитни) по всем его показателям (рис. 1).

 

Рис. 1. Показатели липидного профиля в зависимости от перенесенного ИМ.

 

При сравнении показателей маркеров между группами определены достоверные различия (по критерию Манна–Уитни); табл. 2.

 

Таблица 2. Уровень биомаркеров в изучаемых группах

Показатель

1-я группа (n=288)

2-я группа (n=48)

р

Гомоцистеин, мкмоль/л

9,9 [9, 2; 10, 9]

12,0 [11, 7; 12, 3]

6,5Е-11

вчСРБ, мг/л

0,1 [0, 1; 2, 1]

7,6 [3, 2; 8, 7]

2,4Е-09

СОД,%

38,1 [35, 2; 39, 1]

32,1 [32, 0; 33, 9]

1,4Е-06

БТШ70, нг/мл

2,1 [1, 5; 2, 9]

1,0 [0, 8; 1, 1]

2,6Е-12

АДФГн усл. Ед/мг

22,8 [21, 9; 25, 4]

28,5 [26, 5; 29, 5]

1,6Е-10

КДФГн усл. Ед/мг

20,3 [19, 9; 21, 4]

23,8 [22, 1; 24, 4]

1,1Е-07

АДФГо усл. Ед/мг

10,7 [10, 5; 11, 3]

11,1 [10, 9; 13, 3]

0,00001

КДФГо усл. Ед/мг

6,3 [2, 4; 8, 4]

8,8 [6, 9; 9, 8]

6,1Е-08

 

Уровень гомоцистеина в группе больных без ИМ оказался на 17,5% меньше, чем в группе больных с ИМ. Уровень активности СОД оказался ниже на 15,7% в группе больных с ИМ в анамнезе. Уровень БТШ70 в группе больных с ИМ ниже на 52,4%, а шаперонная активность БТШ70 – на 31,4%.

При оценке маркеров окислительной модификации белков также между группами определены достоверные различия по всем показателям: в группе больных без ИМ уровень АДФГн ниже на 20%, уровень КДФГн – на 14,3%, уровень АДФГо – на 3,6%, уровень КДФГо – на 28,4%.

При проведении корреляционного анализа установлены положительные достоверные средней силы взаимосвязи между перенесенным в прошлом ИМ и индексом Gensini (r=0,427, р=8,7Е-09), уровнем ХС ЛПНП (r=0,211, р=0,006), уровнем ОХС (r=0,340, р=6,8Е-06), уровнем гомоцистеина (r=0,507, р=1,6Е-06), уровнем вчСРБ (r=0,463, р=2,9Е-10), уровнем АДФГн (r=0,496, р=8,9Е-12), уровнем КДФГн (r=0,412, р=3,2Е-08), уровнем АДФГо (r=0,336, p=9,1Е-06), уровнем КДФГо (r=0,420, p=1,5Е-08); и отрицательные достоверные средней силы взаимосвязи между перенесенным в прошлом ИМ и уровнем активности СОД (r=-0,374, p=6,4Е-07), уровнем БТШ70 (r=-0,563, p=2,6Е-15).

При проведении ROC-анализа (рис. 2) установлено, что не все маркеры оказались значимыми в прогнозировании риска развития ИМ. Показано, что наиболее ожидаемые характеристики показал вчСРБ: площадь под ROC-кривой (AUC) данного маркера составила 0,877±0,041, 95% доверительный интервал 0,818–0,923 при z=9,042, p<0,0001.

 

Рис. 2. ROC-кривая диагностической значимости изучаемых маркеров в прогнозировании ИМ.

 

Однако при дальнейшем анализе прогностической значимости маркеров продемонстрировано, что добавление к вчСРБ БТШ70 увеличивает прогностическую значимость вчСРБ в отношении риска развития ИМ (рис. 3). Показатель AUC для полученной прогностической модели составляет 0,961 (при p<0,0001), что подтверждает отличную прогностическую способность.

 

Рис. 3. ROC-кривая оценка эффективности разработанной диагностической модели.

 

Предыдущие исследования, изучающие роль биомаркеров в популяции больных с ИБС, продемонстрировали лишь незначительное улучшение предсказательной способности при добавлении изучаемых биомаркеров в стандартные клинические модели [10]. Напротив, в нашем исследовании показано значение совокупной оценки по мультимаркерам в популяции больных с установленным диагнозом ИБС, в группе, в которой обычные оценки риска, такие как оценка риска Фрамингема, не смогли определить риск повторных сердечных событий.

Клинические сердечные события, которые включают смерть, ИМ и реваскуляризацию, потенциально являются результатом сложных кинетических взаимодействий между величиной стенозов сосудов и факторами, которые характеризуют нестабильность бляшки [11]. Тяжесть стеноза, отраженная шкалой Gensini, определяет симптомы и некоторые процедуры реваскуляризации, тогда как нестабильность бляшки приводит к смерти и событиям ИМ. Наши результаты согласуются с этой концепцией, потому что шкала Gensini и биомаркеры – независимые предикторы результата.

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.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Conflict of interests. The authors declare no conflict of interest.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АДФГн – альдегидопроизводные динитрофенилгидразоны нейтрального характера

АДФГо – альдегидопроизводные основного характера

БТШ70 – белок теплового шока 70

вчСРБ – высокочувствительный С-реактивный белок

ИБС – ишемическая болезнь сердца

ИМ – инфаркт миокарда

ИМТ – индекс массы тела

КДФГн – кетонопроизводные динитрофенилгидразоны нейтрального характера

КДФГо – кетонопроизводные основного характера

ОХС – общий холестерин

СОД – супероксиддисмутаза

ХС ЛПНП – холестерин липопротеинов низкой плотности

×

About the authors

Yuliya A. Kotova

Burdenko Voronezh State Medical University

Author for correspondence.
Email: kotova_u@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-0236-2411

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Voronezh

Anna A. Zuikova

Burdenko Voronezh State Medical University

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

D. Sci. (Med.), Prof.

Russian Federation, Voronezh

Natalia V. Strahova

Burdenko Voronezh State Medical University

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

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Voronezh

Olga N. Krasnorutskaya

Burdenko Voronezh State Medical University

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

D. Sci. (Med.)

Russian Federation, Voronezh

Elena Y. Esina

Burdenko Voronezh State Medical University

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

D. Sci. (Med.)

Russian Federation, Voronezh

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. Fig. 1. Indicators of lipid profile, depending on the transferred MI.

Download (35KB)
2. Fig. 2. ROC-curve of the diagnostic significance of the studied markers in predicting myocardial infarction.

Download (72KB)
3. Fig. 3. ROC-curve for evaluating the effectiveness of the developed diagnostic model.

Download (41KB)

Statistics

Views

Abstract: 110

PDF (Russian): 51

Dimensions

Article Metrics

Metrics Loading ...

PlumX

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2021 Kotova Y.A., Zuikova A.A., Strahova N.V., Krasnorutskaya O.N., Esina E.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies