Пензенские ученые создали диагностическую модель для оценки рисков повторного инфаркта
Ученые Пензенского государственного университета (ПГУ) создали инновационную диагностическую модель, которая позволяет с высокой точностью выявлять пациентов с повышенным риском повторных сердечно-сосудистых событий и летального исхода после инфаркта миокарда. Исследователи запатентовали способ определения величины массы рубцовой ткани после инфаркта миокарда, который позволяет выявлять пациентов с риском повторных проблем со здоровьем.
Кровоснабжение сердца происходит через коронарные артерии. Через них главная мышца человеческого организма получает не только кислород, но и другие важные элементы и вещества. Закупорка и блокировка этих артерий приводит к инфаркту миокарда (ИМ) — одному из видов ишемической болезни сердца (ИБС). Инфаркт миокарда (сердечный приступ) — это острое состояние, при котором нарушается кровоснабжение сердца. Из-за нехватки кислорода, не поступающего в сердечную мышцу с кровью, происходит некроз — отмирание клеток миокарда.
Болезни сердца занимают лидирующие позиции в структуре заболеваемости и смертности взрослого населения в мире. Применение реваскуляризации с последующей комплексной фармакотерапией способствовали значительному снижению смертности в острую и последующие стадии ИМ. Однако, краткосрочный и долгосрочный прогноз больных в постинфарктном периоде остается все еще неблагоприятным. Нередко у таких пациентов развивается ремоделирование левого желудочка и хроническая сердечная недостаточность (ХСН). Наличие ИМ в анамнезе усугубляет прогноз пациента с ХСН из-за увеличения риска кардиоваскулярной смерти в четыре раза.
Современные методы визуализации позволяют выделить пациентов группы высокого риска фатальных кардиальных событий и своевременно оптимизировать терапию для улучшения прогноза. В частности, с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ) сердца с контрастным усилением можно оценить структуру миокарда. Благодаря визуализации медики уточняют наличие и выраженность отека ткани, рубцовых изменений, гетерогенной зоны, микрососудистой обструкции и внутримиокардиального кровоизлияния.
«МРТ сердца является золотым стандартом анализа состояния миокарда, в том числе диагностики непосредственно инфаркта и проведения дифференциального диагноза с другими так называемыми, некоронарогенными заболеваниями», — пояснила один из разработчиков метода, доцент кафедры «Терапия» Медицинского института ПГУ, кандидат медицинских наук Людмила Салямова.
Однако МРТ не столь широко применяется в клинической практике. Это дорогостоящий метод исследования, он требует наличия сложного оборудования, высококвалифицированного персонала и специального программного обеспечения. Пензенские ученые под руководством профессора Валентина Олейникова нашли способ, с помощью которого можно, подобно МРТ, «просканировать» сердце после первичного инфаркта миокарда.
«Наша работа нацелена на поиск показателей, которые позволяют диагностировать неблагоприятные МРТ-характеристики с помощью доступных в клинической практике методик и данных», — поделилась Людмила Салямова.
На основе традиционных лабораторных и эхокардиографических параметров, их комбинации и с помощью математического расчета разработчики вывели алгоритм диагностики большой величины рубца.
В методике учитывали: высокочувствительный тропонин I, который определяется в сыворотке крови на 1–2-е сутки госпитализации; N-терминальный предшественник мозгового натрийуретического пептида (NT-proBNP), который исследуется на 7–10-е сутки. Важным показателем также является относительная толщина стенок (ОТС) левого желудочка по данным эхокардиографии на 7–10-е сутки.
«Эти показатели анализируются у всех пациентов, которые поступают с инфарктом миокарда. Но до нас их не рассматривали в совокупности для определения большого или малого рубца. Мы доказали, что комбинация трех показателей позволяет с высокой чувствительностью и специфичностью говорить о наличии неблагоприятной большой величины рубцовой ткани. Большая величина рубца ассоциирована с повторными сердечно-сосудистыми событиями и наступлением смерти. Если мы таких пациентов будем своевременно выявлять, то своевременно будем назначать усиленную медикаментозную терапию для профилактики осложнений», — отметила Людмила Салямова.
По оценкам ученых, модель демонстрирует чувствительность 64 % и специфичность 86 %. Это позволяет с высокой долей вероятности определять пациентов из группы риска. Ключевое преимущество метода — возможность диагностики в острую стадию инфаркта в первые 7–10 дней госпитализации. Это дает врачам шанс своевременно назначить усиленную медикаментозную терапию и снизить риск осложнений.