Прогностическое значение маркеров кардиальной дисфункции у коморбидных больных с хронической сердечной недостаточностью

Резюме
Введение. Результаты многочисленных исследований продемонстрировали тесную взаимосвязь между смертностью от сердечно-сосудистых заболеваний и уровнем сердечных биомаркеров. Однако значительное число этих исследований было посвящено оценке прогнозирования сердечно-сосудистых событий в острый период COVID-19. Поэтому актуальным является поиск маркеров прогнозирования неблагоприятного течения хронической сердечной недостаточности у пациентов с сахарным диабетом 2 типа и хронической болезнью почек, перенесших COVID-19.

Результаты многочисленных эпидемиологических исследований доказали, что между нарушением функции почек и сердечно-сосудистыми заболеваниями существуют тесные взаимосвязи. Наличие хронической болезни почек (ХБП) и сахарного диабета (СД) увеличивает риск смерти и госпитализаций у пациентов с хронической сердечной недостаточностью (ХСН) [1]. Независимо от очередности поражения, дисфункция одного органа негативно влияет на работу другого [2]. При этом снижение скорости клубочковой фильтрации (СКФ) ухудшает прогноз как при ХСН со сниженной фракцией выброса левого желудочка (ХСНнФВ), так и при ХСН с сохраненной фракцией выброса левого желудочка (ХСНсФВ) [3].

Новая коронавирусная инфекция (НКИ) COVID-19 стала серьезным бременем для коморбидных пациентов и тяжело отразилась на прогнозе и течении соответствующей патологии у больных с ХСН, СД и ХБП [4]. Пациенты с СД 2 типа, инфицированные COVID-19, чаще госпитализировались в отделения интенсивной терапии и имели повышенный риск смерти по сравнению с больными без СД [5]. А ХБП, предшествующая COVID-19, увеличивала риск смерти [6]. В связи с этим возникает необходимость поиска оптимального биомаркера для оценки прогноза у пациентов с сочетанной патологией не только в острый период инфекционного процесса, но и после перенесенного COVID-19.

На сегодняшний день определение уровня N-терминального предшественника мозгового натрийуретического пептида типа В (NT-proBNP) является рутинным лабораторным тестом для диагностики ХСН и оценки эффективности проводимой терапии у больных с уже установленной сердечной недостаточностью (СН) [7]. Неактивный NT-proBNP образуется путем расщепления молекулы рro-BNP, который секретируется кардиомиоцитами желудочков и предсердий в ответ на растяжение их стенки [8]. Высокую чувствительность и специфичность продемонстрировал NT-proBNP в прогнозировании риска госпитальной смерти и потребности в искусственной вентиляции легких (ИВЛ) у пациентов с острым COVID-19 [9].

Результаты исследований показали тесную взаимосвязь между смертностью и высокими уровнями сердечных маркеров на момент постановки диагноза у пациентов с ХСН, СД, ХБП, ишемической болезнью сердца (ИБС) [10-12]. Однако ряд факторов, таких как возраст, пол, индекс массы тела, функция почек, могут оказывать влияние на концентрацию NT-proBNP [13]. Поэтому использование дополнительных биомаркеров в стратификации риска коморбидных больных позволит расширить возможности прогнозирования неблагоприятных событий. При кардиоренальных нарушениях активно изучаются биомаркеры, которые отражают изменения коллагено-образования во внеклеточном матриксе сердца и почек. Одним из подобных показателей, отражающих фиброз и ремоделирование, является растворимый ингибитор онкогенности sST2 [14].

Установлено, что ST2 имеет две основные изоформы: трансмембранную, или клеточную (ST2L), и растворимую, или циркулирующую (sST2) [15, 16]. При биомеханическом стрессе или повреждении клетка вырабатывает определенный цитокин – интерлейкин-33 (ИЛ-33), рецептором для которого служит ST2L. Взаимодействие ИЛ-33 и ST2L проявляется кардиопротективным действием с уменьшением фиброза миокарда, гипертрофии кардиомиоцитов, процессов апоптоза. Растворимая же форма sST2, связываясь с ИЛ-33, препятствует его дальнейшему соединению с ST2L и ингибирует возможные положительные эффекты [17]. Поэтому повышение уровня sST2 в сыворотке крови имеет негативное прогностическое значение. В рекомендациях по ХСН отсутствует sST2 в качестве диагностического маркера, но он может быть использован при стратификации риска у пациентов с СН и коморбидной патологией [18]. Маркер показал высокую предсказательную ценность в отношении риска смерти при острой декомпенсации СН у больных с различными фенотипами ХСН как с ХБП, так и без нее [19-21].

Несмотря на имеющуюся доказательную базу использования кардиальных маркеров у больных ХСН, СД и ХБП, значительная доля научных исследований была посвящена оценке прогнозирования до пандемии и в период острого течения COVID-19. В представленном исследовании была оценена возможность применения NT-proBNP, sST2 в долгосрочной стратификации риска больных с кардиоренальной патологией после перенесенной НКИ COVID-19.

Целью данного исследования было прогнозирование неблагоприятного течения ХСНсФВ у больных с СД 2 типа и ХБП, перенесших COVID-19, на фоне динамики маркеров миокардиальной дисфункции.

Материал и методы исследования

В исследование включен 181 пациент с ХСНсФВ I-III функционального класса (ФК) согласно критериям Нью-Йоркской ассоциации сердца (NYHA) с СД 2 типа и ХБП, из которых 51,93% были мужчинами. Медиана (Ме) возраста всех участников составила 70 лет (61; 74). ХСНсФВ устанавливалась в соответствии с современными рекомендациями [7]. Ме фракции выброса левого желудочка пациентов была равной 55,0% (52; 58). Подписавшие информированное согласие участники распределялись в две группы наблюдения. В первую вошли 135 пациентов, которые не ранее 3-6 месяцев назад перенесли COVID-19, а у пациентов второй группы (n = 46) COVID-19 в анамнезе не было. Все участники страдали артериальной гипертензией (АГ) 1-2 степени, и у большинства (74,4%) в анамнезе была ИБС.

Критериями исключения считались: ХСН IV ФК, гемодинамически значимые пороки сердца (выше умеренной степени), АГ 3-й степени, выраженное нарушение функции почек с расчетной скоростью клубочковой фильтрации (рСКФ) < 25 мл/мин/1,73 м² по формуле CKD-EPI 2012 года, уровень гликированного гемоглобина (HbA_1c) выше 12%. Длительность исследования составила 18 месяцев. Комбинированная конечная точка (ККТ) включала случаи смерти больных по сердечно-сосудистой причине, госпитализацию в связи с декомпенсацией ХСН или амбулаторное обращение в медицинское учреждение в связи с ухудшением симптомов СН.

В процессе проспективного наблюдения проводили комплексное клинико-лабораторное обследование и оценивали ФК ХСН по NYHA, шкалу клинического состояния (ШОКС), дистанцию в тесте шестиминутной ходьбы (ТШХ), качество жизни с помощью Канзасского опросника для больных кардиомиопатией (КССQ) и Миннесотского опросника (MLHFQ), данные эхокардиографии (ЭхоКГ), уровень НbА_1с, поражение почек с помощью рСКФ по формуле СКD-EPI по креатинину 2012 года и соотношения альбумина к креатинину в моче (АКМ), биомаркеры кардиальной дисфункции: NT-proBNP, sST2.

Концентрации биомаркеров количественно определялись методом иммуноферментного анализа (принцип сэндвича) с использованием наборов: Biomedica NT-proBNP (Австрия), Presage® ST2 Assay Critical Diagnostics (США).

Статистическая обработка данных проводилась с помощью языков программирования Python (версия 3.10, библиотеки scipy, statmodels, pandas, math) и R (версия 4.2.2). Различия показателей между группами считали статистически значимыми при р < 0,05. Для создания модели прогнозирования неблагоприятных событий (случаев сердечно-сосудистой смерти – ССС, декомпенсации сердечной недостаточности) проводился многофакторный анализ методом бинарной логистической регрессии с пошаговым исключением признаков в зависимости от их вклада в модель. Для определения чувствительности и специфичности собственной прогностической модели использовали ROC-анализ.

Результаты исследований

Согласно данным, представленным в табл. 1, пациенты групп наблюдения не отличались по возрасту (р = 0,38). В 1-й группе превалировали женщины (52,59%), их доля была больше, чем в группе без COVID-19 в анамнезе (р = 0,03). При этом тяжелое течение COVID-19 чаще встречалось у мужчин (51,22%). Пациенты 1-й группы имели более длительное течение ХБП (р = 0,01), большинство из них соответствовало III ФК ХСН (р < 0,001). Сниженный клинико-функциональный статус пациентов, переболевших COVID-19, подтвердился результатами ТШХ (р = 0,0004) и суммарным баллом по ШОКС (р < 0,001). Низкие показатели физического компонента здоровья отразились в том числе на суммарной оценке качества жизни больных, перенесших COVID-19, по результатам опросников КССQ (55,81 балла против 62,86 балла в группе сравнения, р < 0,001) и MLHFQ (43,0 балла против 38,0 балла в группе сравнения, р = 0,002). Исходя из этого, пациенты с ХСНсФВ, СД 2 типа с ХБП, переболевшие COVID-19, по сравнению с больными без COVID-19 в анамнезе имели более тяжелое клиническое состояние, низкие показатели переносимости физической нагрузки и качества жизни.

В первой группе выявлены более значимые неблагоприятные изменения показателей ремоделирования левых отделов сердца и гемодинамические нарушения, которые соответствовали достоверно более высоким концентрациям маркеров миокардиальной дисфункции (табл. 2, 3).

Различий между группами по уровням HbA_1c (р = 0,59) и общего холестерина (р = 0,1) не получено. Концентрация креатинина и основанная на ней рСКФ, соотношение АКМ достоверно отличались в группах наблюдения (р = 0,001, р < 0,001, р = 0,02 соответственно). Как видно из табл. 3, пациенты, переболевшие COVID-19, имели более выраженную степень нарушения функции почек.

В 1-й группе большее снижение рСКФ привело к увеличению доли пациентов с 3б (р = 0,04) и 4-й стадиями (р = 0,09) ХБП. Кроме того, большинство пациентов этой группы относились к категориям высокого и очень высокого комбинированного риска осложнений по GDIGO (Инициатива по улучшению глобальных исходов заболеваний почек) (р = 0,008 и р = 0,01 соответственно). За период наблюдения ККТ произошла у 54 пациентов из группы переболевших COVID-19 и 3 больных из группы без COVID-19 в анамнезе. При этом в 1-й группе зафиксировано 3 случая летального исхода по сердечно-сосудистой причине; 23 случая госпитализации, обусловленной декомпенсацией ХСН; 28 пациентов обратились за медицинской помощью амбулаторно в связи с ухудшением симптомов СН. Анализ случаев клинических исходов показал, что события ККТ в 1-й группе ожидаемо чаще встречались у исходно более тяжелых пациентов (59,26% имели III ФК, р < 0,001; более высокие баллы по ШОКС, р < 0,001; меньшее расстояние в ТШХ, р < 0,001), которые отличались большей длительностью течения ХСН (р < 0,001), СД (р = 0,002), ХБП (р < 0,001), более значимыми кардиоренальными расстройствами – снижением систолической и нарушением диастолической функций левого желудочка и большей степенью патологического ремоделирования левых отделов сердца, регрессом рСКФ. Существенная доля пациентов имела очень высокий комбинированный риск по KDIGO (рис. 1, 2). Также у этих больных закономерно определялись более высокие концентрации NT-proBNP и sST2, причем у большинства из них была госпитализация в связи с декомпенсацией ХСН за предыдущие 12 месяцев (табл. 4).

При оценке прогностической значимости NT-proBNP маркер был протестирован в ROC-анализе. Площадь под кривой (AUC) составила 0,787. Точка отсечения концентрации NT-proBNP – 897 пг/мл с чувствительностью 82,5% и специфичностью 73,0% позволяла выделять пациентов в группу повышенного риска развития ККТ. Показатель AUC для sST2 оказался выше – 0,901 (95% ДИ 0,78-1,0; р < 0,001), а отрезное значение биомаркера составило 37,9 нг/мл и обладало большей чувствительностью и специфичностью для отбора пациентов высокого риска декомпенсации ХСН и ССС (табл. 5).

С помощью многофакторного логистического регрессионного анализа была построена базовая статистическая модель 1 для прогнозирования вероятности декомпенсации СН и ССС у больных с ХСНсФВ, СД 2 типа и ХБП, перенесших COVID-19. Согласно полученным результатам, наиболее значимыми параметрами для оценки вероятности развития ККТ модели 1 стали количество баллов по ШОКС, ударный объем, ИММЛЖ, Е/е`, концентрация NT-proBNP (табл. 6).

Необходимо отметить, что данная модель, чувствительность и специфичность которой составили 85,6% и 79,2%, соответственно, обладала достаточно высоким прогностическим потенциалом (AUC – 0,856; 95% ДИ 0,717-0,994; р < 0,001), рис. 3.

Включение sST2 в состав исходной модели привело к улучшению прогностических свойств модели 2 с увеличением площади под ROC-кривой (AUC = 0,91; 95%ДИ 0,812-0,992; р < 0,001), рис. 4.

Факторы риска декомпенсации СН при многофакторном регрессионном анализе представлены в табл. 6.

Таким образом, по сравнению с базовой моделью, включающей концентрацию NT-proBNP, добавление sST2 увеличивает прогностическую силу модели в отношении риска развития ККТ у пациентов с ХСНсФВ с СД и ХБП, переболевших COVID-19. Результаты расчетов подтверждают высокое качество модели с чувствительностью 93,3%, специфичностью 78,9%.

Обсуждение

Пациенты с ХСНсФВ с сердечно-сосудистой патологией, СД и ХБП часто встречаются в клинической практике и имеют неблагоприятный прогноз [1, 3]. Пандемия COVID-19 негативно отразилась на течении хронических заболеваний [22]. Результаты данного наблюдения согласуются с данными других исследований – коморбидные пациенты с ХСНсФВ, перенесшие COVID-19, имеют более тяжелые клинические проявления, структурно-функциональные нарушения сердца и почек, более высокие концентрации биомаркеров кардиальной дисфункции NT-proBNP и sST2. Несмотря на многолетнее изучение проблемы кардиоренальных взаимодействий с выделением пяти типов кардиоренального синдрома, у коморбидных пациентов сочетание патофизиологических факторов усложняет диагностику, лечение и выбор оптимального биомаркера для оценки прогноза [23]. Для переболевших COVID-19 пациентов с кардиоренальными нарушениями выбор оптимального маркера остается сложной задачей и требует изучения.

Надежная доказательная база уже длительное время позволяет использовать NT-proBNP в качестве эталонного маркера для диагностики, оценки эффективности лечения, прогноза у больных с СН и ХБП [24, 25]. Ранее проведенные исследования показали высокую прогностическую значимость NT-proBNP у пациентов как с начальными стадиями ХБП С1-3 (площадь под ROC-кривой составила 0,702), так и при более тяжелом снижении функции почек – ХБП С4-5 (AUC-ROC 0,720) [26]. Недавно опубликованные результаты исследовании EXCEED-J подтвердили важную роль NT-proBNP в оценке прогноза у больных с ИБС и ХБП [27]. В период пандемии маркер также проявил высокую чувствительность и специфичность в краткосрочном прогнозировании риска госпитальной смерти и потребности в ИВЛ у пациентов с острым COVID-19 [9]. При этом уровень NT-proBNP выше 511 нг/л выявлял пациентов с COVID-19 высокого риска смерти в период госпитализации [28]. В другом исследовании маркер помогал хорошо прогнозировать не только риск внутригоспитальной смерти при уровне NT-proBNP ≥ 1022,50 пг/мл, но и смерти в течение года (NT-proBNP ≥ 1008 пг/мл) [11].

C учетом особенностей исследуемой популяции коморбидных пациентов и возможного влияния известных факторов на концентрацию NT-proBNP дополнительно определили sST2 и оценили его прогностическое значение. Маркер уже зарекомендовал себя как надежный прогностический инструмент у пациентов с ХСНсФВ [19]. Установлена отрезная точка уровня sST2 ≥ 35 нг/мл для прогнозирования неблагоприятных исходов у больных ХСН [29]. Однако в ряде исследований выявлены более высокие медианы концентраций маркера у пациентов в период острой декомпенсации СН (42,7 нг/мл) и при далеко зашедших стадиях заболевания (148 нг/мл) [30, 31]. Комплексный анализ с применением нескольких маркеров показал, что sST2 является лучшим предиктором смерти как в течение месяца, так и в более долгосрочный период (1 год) [32]. В коморбидной популяции пожилых пациентов (средний возраст 82 ± 8,7 года) с ХСНсФВ sST2 превосходил NT-proBNP в прогнозировании риска смерти от всех причин или повторной госпитализации, связанной с СН. При проведении мультимаркерного анализа sST2 независимо прогнозировал риск повторных госпитализаций и смерти в течение 30 дней после выписки (относительный риск (ОР) 1,53; 95% ДИ 1,19-1,97; р = 0,001) и в последующий год (ОР 1,34; 95% ДИ 1,15-1,56; р < 0,001). Добавление sST2 и NT-proBNP в клиническую прогностическую модель увеличивало AUC с 0,70 до 0,75 через 30 дней (р = 0,02) и с 0,71 до 0,74 через 1 год (р < 0,05) [33]. Следует отметить отсутствие влияния ренальной дисфункции на прогностические возможности маркера у пациентов с ХСН с почечной недостаточностью. При этом уровень sST2 лучше выделял пациентов высокого риска смерти среди больных с ХБП, чем без нее [20].

В представленном исследовании уровень NT-proBNP ≥ 897 пг/мл достоверно классифицировал больных ХСНсФВ, СД 2 типа и ХБП, перенесших COVID-19, в группу высокого риска декомпенсации ХСН и ССС. Построенная с помощью многофакторного регрессионного анализа модель 1 с учетом концентрации NT-proBNP имела высокий прогностический потенциал в течение 18 месяцев наблюдения. Результаты проведенного исследования также в очередной раз продемонстрировали потенциальные возможности уровня sST2, отражающего несколько важных патофизиологических механизмов, лежащих в основе становления и прогрессирования СН у больных с СД 2 типа и ХБП. Необходимо отметить, что при добавлении к модели 1 величины sST2 наблюдалось улучшение ее качества с увеличением площади под кривой (AUC = 0,91). Согласно нашим данным, концентрация sST2 ≥ 37,9 нг/мл достоверно стратифицирует пациентов c ХСНсФВ, СД2 и ХБП после перенесенного COVID-19 в группу высокого риска развития ККТ при длительном наблюдении.

Таким образом, результаты собственного наблюдения показали, что у пациентов с ХСНсФВ, СД и ХБП, переболевших COVID-19, сохраняется высокая предсказательная ценность маркеров кардиальной дисфункции. Растворимый ST2, отражающий процессы воспаления, фиброза, ремоделирования, превосходит NT-proBNP по прогностическим качествам и может иметь приоритетное значение в оценке риска декомпенсации СН и ССС в популяции пациентов с коморбидной патологией, переболевших COVID-19.

Вклад авторов:
Коваленко Е. В. — набор 70% клинического материала, составление таблиц и рисунков, тезисное изложение статьи.
Маркова Л. И. — методическая работа по составлению статьи, интерпретация результатов, составление таблиц и рисунков, изложение текста статьи и оформление статьи для печати.
Белая О. Л. — набор 30% клинического материала, методическая работа, подбор литературных данных, составление таблиц и рисунков.
Оранжереева В. Н. — статистическая обработка полученных результатов, составление рисунков.

Contribution of authors:
Kovalenko E. V. — typing 70% of clinical material, compiling tables and figures, abstract of the article.
Markova L. I. — methodological work on compiling the article, interpretation of the results, compilation of tables and figures, presentation of the text of the article and design of the article for publication.
Belaya O. L. — collection of 30% clinical material, methodological work, selection of literature data, compilation of tables and figures.
Orangereeva V. N. — statistical processing of the results obtained, drawing up drawings.

Литература/References

1. Van Deursen V. M., Urso R., Laroche C., Damman K., et al. Co-morbidities in patients with heart failure: an analysis of the European Heart Failure Pilot Survey. Eur J Heart Fail. 2014; 16 (1): 103-111. DOI: 10.1002/ejhf.30.
2. Di L. L., Reeves P. B., Bellasi A., Ronco C. Cardiorenal Syndrome in Acute Kidney Injury. Semin Nephrol. 2019; 39 (1): 31-40. DOI: 10.1016/j.semnephrol.2018.10.003.
3. Buliga-Finis O. N., Ouatu A., Badescu M. C., Dima N., et al. Beyond the Cardiorenal Syndrome: Pathophysiological Approaches and Biomarkers for Renal and Cardiac Crosstalk. Diagnostics. 2022; 12: 773. https://doi.org/10.3390/diagnostics12040773.
4. Rey J. R., Caro-Codón J., Rosillo S. O., Iniesta Á. M., et al. Heart failure in COVID-19 patients: prevalence, incidence and prognostic implications. Eur J of Heart Failure. 2020; 22: 2205-2215. DOI: 10.1002/ejhf.1990.
5. Shi Q., Zhang X., Jiang F., Zhang X., et al. Clinical Characteristics and Risk Factors for Mortality of COVID-19 Patients With Diabetes in Wuhan, China: A Two-Center, Retrospective Study. Diabetes Care. 2020; 43: 1382-1391. https://doi.org/10.2337/dc20-0598.
6. Cheng Y., Luo R., Wang K., Zhang M., et al. Kidney disease is associated with in-hospital death of patients with COVID-19. Kidney International. 2020; 97: 829-838. https://doi.org/10.1016/j.kint.2020.03.005.
7. Мареев В. Ю., Фомин И. В., Агеев Ф. Т. и др. Клинические рекомендации ОССН-РКО-РНМОТ. Сердечная недостаточность: хроническая (ХСН) и острая декомпенсированная (ОДСН). Диагностика, профилактика и лечение. Кардиология. 2018; 58 (6S): 8-158. DOI: 10.18087/cardio.2475. [Mareev V. Yu., Fomin I. V., Ageev F. T., et al. Clinical recommendations of OSSN-RKOREPAIR. Heart failure: chronic (CHF) and acute decompensated (CHF). Diagnosis, prevention and treatment. Kardiologija. 2018; 58 (6S): 8-158. (In Russ.)]
8. Vanderheyden M., Bartunek J., Goethals M. Brain and other natriuretic peptides: molecular aspects. Eur J Heart Failure. 2004; 6 (3): 261-268. DOI: 10.1016/j.ejheart.2004.01.004.
9. Wungu C. D. K., Khaerunnisa S., Putri E. A. C., Hidayati H. B., et al. Meta-analysis of cardiac markers for predictive factors on severity and mortality of COVID-19. Int J Infect Dis 2021; 105: 551-559. DOI: 10.1016/j.ijid.2021.03.008.
10. Chehrazi M., Yavarpour H., Jalali F., Saravi M., et al. Optimal cut points of N-terminal of the prohormone brain natriuretic peptide (NT-proBNP) in patients with COVID-19. Egypt Heart J. 2022; 74: 16. DOI: 10.1186/s43044-022-00253-1.
11. Sabanoglu C., Inanc I. H., Polat E., Peker S. A. Long-term predictive value of cardiac biomarkers in patients with COVID-19 infection. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2022; 26 (17): 6396-6403. DOI: 10.26355/eurrev202209–29667.
12. Wada H., Shinozaki T., Suzuki M., Sakagami S., et al. Impact of Chronic Kidney Disease on the Associations of Cardiovascular Biomarkers With Adverse Outcomes in Patients With Suspected or Known Coronary Artery Disease: The EXCEED-J Study. J Am Heart Assoc. 2022; 11 (3): e023464. DOI: 10.1161/JAHA.121.023464.
13. Ciccone M. M., Cortese F., Gesualdo M., Riccardi R., et al. A novel cardiac biomarker: ST2: a review. Molecules. 2013; 18 (12): 15314-15328. DOI: 10.3390/molecules181215314.
14. He T., Zhang Z., Staessen J. A., Mischak H., et al. Proteomic Biomarkers in the Cardiorenal Syndrome: Toward Deciphering Molecular Pathophysiology. Am J Hypertens. 2021; 34 (7): 669-679. DOI: 10.1093/ajh/hpaa201.
15. Villacorta H., Maisel A. S. Soluble ST2 Testing: A Promising Biomarker in the Management of Heart Failure. Arq Bras Cardiol. 2016; 106 (2): 145-152. DOI: 10.5935/abc.20150151.
16. Pascual-Figal D. A., Januzzi J. L. The biology of ST2: The international ST2 consensus panel. Am J Cardiol. 2015; 115 (7Suppl): 3B-7B. DOI: 10.1016/j.amjcard.2015.01.034.
17. Schmitz J., Owyang A., Oldham E., Song Y., Murphy E., McClanahan TK., et al. IL-33, an interleukin-1-like cytokyne that signals via the IL-1 receptor-related protein ST2 and induces T helper type 2-associated cytokynes. Immunity. 2005; 23(5): 479-490. DOI: 10.1016/j.immuni.2005.09.015.
18. Maisel A. S., Richards A. M., Pascual-Figual D., Mueller C. Serial ST2 testing in hospitalized patients with acute heart failure. Am J Cardiol. 2015; 105 (7Suppl): 32B-37B. DOI: 10.1016/j.amjcard.2015.01.038.
19. Manzano-Fernandez S., Mueller T., Pascual-Figal D., Truong QA., Januzzi J. L. Usefulness of soluble concentrations of interleukin family member ST2 as a predictor of mortality in patients with acutely decompensated heart failure relative to left ventricular ejection fraction. Am J Cardiol. 2011; 107 (2): 259-267. DOI: 10.1016/j.amjcard.2010.09.011.
20. Bayes-Genis A., Zamora E., De Antonio M., Galan A., et al. Soluble ST2 serum concentration and renal function in heart failure. J Card Fail. 2013; 19 (11): 768-775. DOI: 10.1016/j.cardfail.2013.09.005.
21. Bayes-Genis A., Zhang Y., Ky B. St2 and patient prognosis in chronic heart failure. Am J Cardiol. 2015; 115 (7 Suppl): 64B-69B. DOI: 10.1016/j.amjcard.2015.01.043.
22. Cariou B., Hadjadj S., Wargny M., Pichelin M., et al. Phenotypic characteristics and prognosis of inpatients with COVID-19 and diabetes: the CORONADO study. Diabetologia. 2020; 63 (8): 1500-1515. DOI: 10.1007/s00125-020-05180-x.
23. Chung E. Y. M., Trinh K., Li J., Hahn S. H., et al. Biomarkers in Cardiorenal Syndrome and Potential Insights Into Novel Therapeutics. Front. Cardiovasc. Med. 2022; 9: 868658. DOI: 10.3389/fcvm.2022.868658.
24. Colbert G., Jain N., de Lemos J. A., Hedayati S. S. Utility of traditional circulating and imaging-based cardiac biomarkers in patients with predialysis CKD. Clin J Am Soc Nephrol. 2015; 10: 515-529. DOI: 10.2215/CJN.03600414.
25. Gregg L. P., Adams-Huet B., Li X., Colbert G., et al. Effect modification of chronic kidney disease on the association of circulating and imaging cardiac biomarkers with outcomes. J Am Heart Assoc. 2017; 6: e005235. DOI: 10.1161/JAHA.116.005235.
26. Horii M., Matsumoto T., Uemura S., Sugawara Y., et al. Prognostic value of B-type natriuretic peptide and its amino-terminal proBNP fragment for cardiovascular events with stratification by renal function. J Cardiol. 2013; 61: 410-416. DOI: 10.1016/j.jjcc.2013.01.015.
27. Wada H., Shinozaki T., Suzuki M., Sakagami S., et al. Impact of Chronic Kidney Disease on the Associations of Cardiovascular Biomarkers With Adverse Outcomes in Patients With Suspected or Known Coronary Artery Disease: The EXCEED-J Study. J Am Heart Assoc. 2022; 11 (3): e023464. DOI: 10.1161/JAHA.121.023464.
28. Selçuk M., Keskin M., Çınar T., Günay N., et al. Prognostic significance of N-Terminal ProBNP in patients with COVID-19 pneumonia without previous history of heart failure. J Cardiovasc Thorac Res. 2021; 13: 141-145. DOI: 10.34172/jcvtr.2021.26.
29. Januzzi J. L., Mebazza A., Di Somma S. ST2 and prognosis in acutely decompensated heart failure: the International ST2 Consensus Panel. Am J Cardiol. 2015; 115 (7 Suppl): 26B-31B. DOI: 10.1016/j.amjcard.2015.01.037.
30. Januzzi J. L. Jr., Peacock W. F., Maisel A. S., Chae C. U., et al. Measurement of the interleukin family member ST2 in patients with acute dyspnea: results from the PRIDE (Pro-Brain Natriuretic Peptide Investigation of Dyspnea in the Emergency Department) Study. J Am Coll Cardiol. 2007; 50 (7): 607-613. DOI: 10.1016/j.jacc.2007.05.014.
31. Zilinski J. L., Shah R. V., Gaggin H. K., Gantzer M. L., et al. Measurement of multiple biomarkers in advanced stage heart failure patients treated with pulmonary artery catheter guided therapy. Crit Care. 2012; 16 (4): R135. DOI: 10.1186/cc11440.
32. Lassus J., Gayat E., Mueller C., Peacock W. F., Spinar J., Harjola V. P., et al. Incremental value of biomarkers to clinical variables for mortality prediction in acutely decompensated heart failure: the Multinational Observational Cohort on acute heart failure (MOCA) Study. Int J Cardiol. 2013; 168 (3): 2186-2194. DOI: 10.1016/j.ijcard.2013.01.228.
33. Pacho C., Domingo M., Núñez R., Lupón J., Núñez J., et al. Predictive biomarkers for death and rehospitalization in comorbid frail elderly heart failure patients. BMC Geriatr. 2018; 18 (1): 109. DOI: 10.1186/s12877-018-0807-2.

Научно-образовательный институт «Высшая школа клинической медицины имени Н. А. Семашко» Федерального государственного бюджетного учреждения высшего образования Московский государственный медико-стоматологический университет имени А. И. Евдокимова Минздрава России; 111398, Россия, Москва, ул. Кусковская, 1А

Сведения об авторах:

Коваленко Елена Викторовна, к.м.н., профессор кафедры госпитальной терапии № 2 лечебного факультета Научно-образовательного института «Высшая школа клинической медицины имени Н. А. Семашко» Федерального государственного бюджетного учреждения высшего образования Московский государственный медико-стоматологический университет имени А. И. Евдокимова Минздрава России; 111398, Россия, Москва, ул. Кусковская, 1А; elkovalenko76@mail.ru

Маркова Людмила Ивановна, д.м.н., профессор кафедры госпитальной терапии № 2 лечебного факультета Научно-образовательного института «Высшая школа клинической медицины имени Н. А. Семашко» Федерального государственного бюджетного учреждения высшего образования Московский государственный медико-стоматологический университет имени А. И. Евдокимова Минздрава России; 111398, Россия, Москва, ул. Кусковская, 1А;

Белая Ольга Леонидовна, д.м.н., профессор кафедры госпитальной терапии № 2 лечебного факультета Научно-образовательного института «Высшая школа клинической медицины имени Н. А. Семашко» Федерального государственного бюджетного учреждения высшего образования Московский государственный медико-стоматологический университет имени А. И. Евдокимова Минздрава России; 111398, Россия, Москва, ул. Кусковская, 1А; olgabelaya64@gmail.com

Оранжереева Виктория Николаевна, аспирант кафедры госпитальной терапии № 2 лечебного факультета Научно-образовательного института «Высшая школа клинической медицины имени Н. А. Семашко» Федерального государственного бюджетного учреждения высшего образования Московский государственный медико-стоматологический университет имени А. И. Евдокимова Минздрава России; 111398, Россия, Москва, ул. Кусковская, 1А; wn0908@mail.ru

Information about the authors:

Elena V. Kovalenko, Cand. of Sci. (Med.), Professor of the Department of Hospital Therapy No. 2 of the Faculty of Medicine of the Scientific and Educational Institute ″Higher School of Clinical Medicine named after N. A. Semashko″ of the Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education A. I. Evdokimov Moscow State Medical and Dental University of the Ministry of Health of the Russian Federation; 1A Kuskovskaya str., Moscow, 111398, Russia;

Lyudmila I. Markova, Dr. of Sci. (Med.) Professor of the Department of Hospital Therapy No. 2 of the Faculty of Medicine of the Scientific and Educational Institute ″Higher School of Clinical Medicine named after N. A. Semashko″ of the Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education A. I. Evdokimov Moscow State Medical and Dental University of the Ministry of Health of the Russian Federation; 1A Kuskovskaya str., Moscow, 111398, Russia; markova-li@mail.ru

Olga L. Belaya, Dr. of Sci. (Med.), Professor of the Department of Hospital Therapy No. 2 of the Faculty of Medicine of the Scientific and Educational Institute ″Higher School of Clinical Medicine named after N. A. Semashko″ of the Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education A. I. Evdokimov Moscow State Medical and Dental University of the Ministry of Health of the Russian Federation; 1A Kuskovskaya str., Moscow, 111398, Russia; olgabelaya64@gmail.com

Viktoriia N. Oranzhereeva, PhD student of the Department of Hospital Therapy No. 2 of the Faculty of Medicine of the Scientific and Educational Institute ″Higher School of Clinical Medicine named after N. A. Semashko″ of the Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education A. I. Evdokimov Moscow State Medical and Dental University of the Ministry of Health of the Russian Federation; 1A Kuskovskaya str., Moscow, 111398, Russia;

Прогностическое значение маркеров кардиальной дисфункции у коморбидных больных с хронической сердечной недостаточностью/ Е. В. Коваленко, Л. И. Маркова, О. Л. Белая, В. Н. Оранжереева
Для цитирования: Коваленко Е. В., Маркова Л. И., Белая О. Л., Оранжереева В. Н. Прогностическое значение маркеров кардиальной дисфункции у коморбидных больных с хронической сердечной недостаточностью. Лечащий Врач. 2023; 12 (26): 15-24. https://doi.org/10.51793/OS.2023.26.12.002
Теги: сердечно-сосудистые заболевания, хроническая болезнь почек, коронавирусная инфекция