Preview

Кардиология

Расширенный поиск

Многомаркерный подход в стратификации риска у больных с декомпенсированной сердечной недостаточностью

https://doi.org/10.18087/cardio.2637

Полный текст:

Аннотация

Цель исследования. Изучение прогностического значения различных биомаркеров и их комбинаций у пациентов, перенесших декомпенсацию хронической сердечной недостаточности.

Материалы и методы. В проспективное исследование были включены 159 пациентов, госпитализированных с клинической картиной острой декомпенсации сердечной недостаточности (ОДСН). При поступлении и в день выписки из стационара проводилось обследование с определением концентрации N-концевого фрагмента мозгового натрийуретического пептида (NT-proBNP), высокочувствительного тропонина Т (вчТрТ), копептина, растворимого рецептора подавления туморогенности 2-го типа (sST2), липокалина, ассоциированного с желатиназой нейтрофилов (NGAL), и галектина-3. Комбинированная конечная точка (ККТ) включала смерть от сердечно-сосудистых осложнений (ССО), первую повторную госпитализацию по причине декомпенсации ОДСН, декомпенсацию сердечной недостаточности с необходимостью внутривенного введения диуретиков и остановку кровообращения с успешной реанимацией.

Результаты. В течение года наблюдения ККТ достигли 56 (35,2%) пациентов. Всего было зарегистрировано 78 (49,1%) ССО. В период пребывания в стационаре у больных с ОДСН наблюдалось достоверное снижение концентраций sST2, NT-proBNP, галектина-3, копептина и вчТрТ. С помощью ROC-анализа выявлена достоверная связь между концентрациями NT-proBNP, sST2, копептина и вчТрТ, определенными при выписке пациентов, и риском развития ККТ за год наблюдения после ОДСН. Площадь под кривой (AUC) составила 0,733 (при 95% доверительном интервале – ДИ от 0,645 до 0,820; р<0,0001), 0,772 (при 95% ДИ от 0,688 до 0,856; р<0,0001), 0,735 (при 95% ДИ от 0,640 до 0,830; р<0,0001) и 0,659 (при 95% ДИ от 0,553 до 0,764; р=0,005) соответственно. У пациентов, не достигших за время пребывания в стационаре отрезных значений NT-proBNP ≤1696 пг/мл, sST2 ≤37,8 нг/мл, копептина ≤28,31 пмоль/л и вчТрТ ≤28,37 пмоль/л, риск неблагоприятных исходов в течение года был более высокий, относительный риск (ОР) составил соответственно 2,96 (при 95% ДИ от 1,61 до 5,42; p<0,0001), 4,31 (при 95% ДИ от 2,34 до 7,93; p<0,0001), 3,06 (при 95% ДИ от 1,59 до 5,89; p<0,0001) и 2,19 (при 95% ДИ от 2,12 до 4,27; p=0,014). По данным регрессионного анализа Кокса, самый высокий риск развития ККТ был у больных, имеющих 3 повышенных маркера и более (ОР 6,6 при 95% ДИ от 3,584 до 12,158; p<0,0001), промежуточный – у пациентов с двумя повышенными маркерами, а самый низкий – у пациентов, не имеющих повышения маркеров или с повышением только одного (ОР 0,11 при 95% ДИ от 0,049 до 0,241; p<0,0001). В анализе выживаемости Каплана–Майера все 3 группы статистически значимо различались между собой. По данным анализа реклассификации, максимальным прогностическим значением обладает комбинация концентраций sST2 и NT-proBNP, определенных при выписке из стационара, превосходящая значения изолированного уровня NT-proBNP (индекс реклассификации –8,1%). В то же время значения только sST2 лишь незначительно уступают комбинации sST2 и NT-proBNP – индекс реклассификации составил минимальные –1,9%.

Выводы. Наличие у пациента любых 3 биомаркеров и более со значениями выше пороговых на момент выписки из стационара свидетельствует об очень высоком риске развития неблагоприятных исходов после ОДСН. Для определения долгосрочного прогноза у больного с ОДСН наиболее целесообразно определение концентрации sST2 и NT-proBNP при выписке из клиники. Определение значений только sST2 лишь незначительно уступает комбинации sST2 и NT-proBNP. Максимальный риск смерти от ССО/повторной декомпенсации сердечной недостаточности в течение года имеют пациенты с концентрацией sST2 ≥37,8 нг/мл и NT-proBNP ≥1696 пг/мл при выписке из стационара.

Об авторах

В. Н. Протасов
ФГБУ «НМИЦ кардиологии» Минздрава России
Россия

121552, Москва, ул. 3-я Черепковская, д. 15а



О. Ю. Нарусов
ФГБУ «НМИЦ кардиологии» Минздрава России
Россия

121552, Москва, ул. 3-я Черепковская, д. 15а



А. А. Скворцов
ФГБУ «НМИЦ кардиологии» Минздрава России
Россия

121552, Москва, ул. 3-я Черепковская, д. 15а



Д. Е. Протасова
ФГБУ «НМИЦ ПМ» МЗ РФ
Россия

101990, Москва, Петроверигский пер., д. 10, стр. 3



Т. В. Кузнецова
ФГБУ «НМИЦ кардиологии» Минздрава России
Россия

121552, Москва, ул. 3-я Черепковская, д. 15а



А. А. Петрухина
ФГБУ «НМИЦ кардиологии» Минздрава России
Россия

121552, Москва, ул. 3-я Черепковская, д. 15а



В. П. Масенко
ФГБУ «НМИЦ кардиологии» Минздрава России
Россия

121552, Москва, ул. 3-я Черепковская, д. 15а



С. Н. Терещенко
ФГБУ «НМИЦ кардиологии» Минздрава России
Россия

121552, Москва, ул. 3-я Черепковская, д. 15а



Список литературы

1. Roger V.L., Go A.S., Lloyd-Jones D.M. et al. Executive Summary: Heart Disease and Stroke Statistics – 2012 Update A Report from the American Heart Association. Circulation 2012;125:188–197. DOI: 10.1161/CIR.0b013e3182456d46

2. Lloyd-Jones D., Adams R.J., Brown T.M. et al. Executive summary: heart disease and stroke statistics – 2010 update: a report from the American Heart Association. Circulation 2010 Feb 23;121(7):948– 954. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.192666

3. Blecker S., Paul M., Taksler G. et al. Heart failure-associated hospitalizations in the United States. J Am Coll Cardiol 2013;61(12):1259– 1267. DOI: 10.1016/j.jacc.2012.12.038

4. Heidenreich P.A., Albert N.M., Allen L.A. et al. Forecasting the impact of heart failure in the United States: a policy statement from the American Heart Association. Circ Heart Fail 2013;6(3):606–619. DOI: 10.1161/HHF.0b013e318291329a

5. Maggioni A.P., Dahlström U., Filippatos G. et al. EURObservational Research Programme: regional differences and 1-year follow-up results of the Heart Failure Pilot Survey (ESC-HF Pilot). Eur J Heart Fail 2013;15(7):808–817. DOI: 10.1093/eurjhf/hf050

6. Roger V.L., Weston S.A., Redfeld M.M. et al. Trends in heart failure incidence and survival in a community-based population. JAMA 2004;292(3):344–350. DOI: 10.1001/jama.292.3.344

7. D. Levy, S. Kenchaiah, M. G. Larson et al. Long-term trends in the incidence of and survival with heart failure. N Engl J Med 2002;347(18):1397–1402. DOI: 10.1056/NEJMoa020265

8. P. Ponikowski, A. A Voors, S. D Anker et al. 2016 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure: Te Task Force for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure of the European Society of Cardiology (ESC). Eur Heart J 2016;37(27):2129–2200. htps://doi.org/10.1093/eurheartj/ehw128

9. Фомин И.В., Беленков Ю.Н., Мареев В.Ю. и др. Распространенность хронической сердечной недостаточности в Европейской части Российской Федерации – данные ЭПОХА-ХСН. Сердечная недостаточность 2006;7(1): 4–7.

10. Harjola V.P., Follath F., Nieminen M.S. et al. Characteristics, outcomes, and predictors of mortality at 3 months and 1 year in patients hospitalized for acute heart failure. Eur J Heart Fail 2010;12(3):239– 248. DOI: 10.1093/eurjhf/hfq002

11. Maggioni A.P., Dahlström U., Filippatos G. et al; Heart Failure Association of ESC (HFA). EURObservational Research Programme: the Heart Failure Pilot Survey (ESC-HF Pilot). Eur J Heart Fail 2010;12:1076–1084. DOI: 10.1093/eurjhf/hfq154

12. Krumholz H.M., Merrill A.R., Schone E.M. et al. Paterns of hospital performance in acute myocardial infarction and heart failure 30-day mortality and readmission. Circ Cardiovasc Qual Outcomes 2009;5:407–413. DOI: 10.1161/CIRCOUTCOMES.109.883256

13. Pocock S.J., Wang D., Pfeffer M.A. et al. Predictors of mortality and morbidity in patients with chronic heart failure. Eur Heart J 2006;27:65–75. DOI: 10.1093/eurheartj/ehi555

14. W. C. Levy, D. Mozaffarian, D. T. Linker et al. Te Seatle Heart Failure Model: prediction of survival in heart failure. Circulation 2006;113:1424–1433. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.105.584102

15. Bouvy M., Heerdink E.R., Leufens H.G., Hoes A.W. Predicting mortality in patients with heart failure: a pragmatic approach. Heart 2003;89:605–609. PMID: 12748212

16. Maisel A., Mueller C., Adams K. Jr et al. State of the art: using natriuretic peptide levels in clinical practice. Eur J Heart Fail 2008;10:824– 839. DOI: 10.1016/j.ejheart.2008.07.014.

17. Zairis M.N., Tsiaousis G.Z., Georgilas A.T. et al. Multimarker strategy for the prediction of 31 days cardiac death in patients with acutely decompensated chronic heart failure. Int J Cardiol 2010;141:284–290. DOI: 10.1016/j.ijcard.2008.12.017.

18. Lassus J., Gayat E., Mueller C. 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;168:2186–2194. DOI: 10.1016/j.ijcard.2013.01.228.

19. Ishii J., Nomura M., Nakamura Y. et al. Risk stratifcation using a combination of cardiac troponin T and brain natriuretic peptide in patients hospitalized for worsening chronic heart failure. Am J Cardiol 2002;89:691–695.

20. Chow S.L., Maisel A.S., Anand I. et al. Role of Biomarkers for the Prevention, Assessment, and Management of Heart Failure. A Scientific Statement From the American Heart Association. Circulation 2017;135:e1054–e1091. DOI: 10.1161/CIR.0000000000000490

21. Терещенко С.Н., Жиров И.В., Нарусов О.Ю., др. Клинические рекомендации по диагностике и лечению хронической и острой сердечной недостаточности. Кардиологический вестник 2016;2:3–33.

22. Мареев В. Ю., Агеев Ф. Т., Арутюнов Г. П. и др. Национальные рекомендации ОССН, РКО и РНМОТ по диагностике и лечению ХСН (четвертый пересмотр). Сердечная недостаточность 2013;81(7):379–472.

23. Yancy C.W., Jessup M., Bozkurt B. et al. 2013 ACCF/AHA guideline for the management of heart failure: a report of the American College of Cardiology Foundation/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol 2013;62(16):147–239. DOI: 10.1016/j.jacc.2013.05.019

24. Leening M.J., Vedder M.M., Witeman J.C. et al. Net reclassifcation improvement: computation, interpretation, and controversies: a literature review and clinician’s guide. Ann Intern Med 2014;160(2):122–131.

25. Pepe M.S. Problems with risk reclassifcation methods for evaluating prediction models. Am J Epidemiol 2011;173(11):1327–1335. DOI: 10.7326/M13-1522

26. Skvortsov A.A., Protasov V.N., Narusov O.Yu. et al. Supression of tumorogenicity 2 increases opportunities in patients long-term risk stratifcation afer acute heart failure decompensation. Kardiologiya 2017;57(1):48–58. DOI: 10.18565/cardio.2017.1.48-58. Russian

27. Skvortsov A.A., Protasov V.N., Narusov O.Yu. et al. Head to Head Comparison of Suppression of Tumorogenicity 2 and Copeptin Signifcance for Prognosis of Patients Afer Acute Heart Failure Decompensation. Kardiologiya 2017;57(9):21–33. DOI: 10.18087/cardio.2017.9.10028. Russian

28. Protasov V.N., Skvortsov A.A., Narusov O.Yu. et al. Supression of tumorogenicity 2 signifcance in patients with heart failure decompensation. Russian Heart Failure Journal 2017;18(4):279–289. DOI:10.18087/rhf.2017.4.2370. Russian

29. Eurlings L.W., Sanders-van Wijk S., van Kimmenade R. et al. Multimarker Strategy for Short-Term Risk Assessment in Patients With Dyspnea in the Emergency Department. J Am Coll Cardiol 2012;60:1668– 1677. DOI: 10.1016/j.jacc.2012.06.040

30. Schmitz J., Owyang A., Oldham E. et al. IL-33, an interleukin-1-like cytokine that signals via the IL-1 receptor-related protein ST2 and induces T helper type 2-associated cytokines. Immunity 2005;23:479– 490. DOI: 10.1016/j.immuni.2005.09.015

31. Kakkar R., Lee R.T. Te IL-33/ST2 pathway: therapeutic target and novel biomarker. Nat Rev Drug Discov 2008;7:827–840. DOI: 10.1038/nrd2660

32. Sanada S., Hakuno D., Higgins L.J. et al. IL-33 and ST2 comprise a critical biomechanically induced and cardioprotective signaling system. J Clin Invest 2007;117:1538–1549. DOI: 10.1172/JCI30634

33. Weinberg E.O., Shimpo M., De Keulenaer G.W. et al. Expression and regulation of ST2, an interleukin-1 receptor family member, in cardiomyocytes and myocardial infarction. Circulation 2002;106:2961– 2966. DOI: 10.1161/01.CIR.0000038705.69871.D9

34. Bartunek J., Delrue L., Van Durme F. et al. Nonmyocardial production of ST2 protein in human hypertrophy and failure is related to diastolic load. J Am Coll Cardiol 2008;52:2166–2174. DOI: 10.1016/j.jacc.2008.09.027

35. Chackerian A.A., Oldham E.R., Murphy E.E. et al. IL-1 receptor accessory protein and ST2 comprise the IL-33 receptor complex. J Immunol 2007;179:2551–2555. DOI: 10.4049/jimmunol.179.4.2551

36. Manzano-Fernandez S., Mueller T., Pascual-Figal D. et al. Usefulness of soluble concentrations of interleukin family member ST2 as predictor of mortality in patients with acutely decompensated heart failure relative to lef ventricular ejection fraction. Am J Cardiol 2011;107:259–267. DOI: 10.1016/j.amjcard.2010.09.011

37. Ky B., French B., McCloskey K. et al. High-sensitivity ST2 for prediction of adverse outcomes in chronic heart failure. Circ Heart Fail 2011;4:180–187. DOI: 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.110.958223

38. Aimo A., Vergaro G., Passino C. et al. Prognostic value of soluble suppression of tumorigenicity-2 in chronic heart failure: a metaanalysis. J Am Coll Cardiol HF 2017;5:280–286. DOI: 10.1016/j.jchf.2016.09.010

39. Shah R.V., Chen-Tournoux A.A., Picard M.H. et al. Serum levels of the interleukin-1 receptor family member ST2, cardiac structure and function, and long-term mortality in patients with acute dyspnea. Circ Heart Fail 2009;2:311–319. DOI: 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.108.833707

40. Rehman S.U., Mueller T., Januzzi J.L. Jr. Characteristics of the novel interleukin family biomarker ST2 in patients with acute heart failure. JACC 2008;52:1458–1465. DOI: 10.1016/j.jacc.2008.07.042

41. Kim M.S., Jeong T.D., Han S.B. et al. Role of Soluble ST2 as a Prognostic Marker in Patients with Acute Heart Failure and Renal Insuffciency. J Korean Med Sci 2015;30(5):569–575. DOI: 10.3346/jkms.2015.30.5.569.

42. Dieplinger B., Januzzi J.L. Jr, Steinmair M. et al. Analytical and clinical evaluation of a novel highsensitivity assay for measurement of soluble ST2 in human plasma — the Presage ST2 assay. Clin Chim Acta 2009;409:33–40. DOI: 10.1016/j.cca.2009.08.010

43. Mueller T., Zimmermann M., Dieplinger B. et al. Comparison of plasma concentrations of soluble ST2 measured by three different commercially available assays: the MBL ST2 assay, the Presage ST2 assay, and the R&D ST2 assay. Clin Chim Acta 2012;413:1493–1494. DOI: 10.1016/j.cca.2012.06.021

44. Wu A.H.B., Wians F., Jaffe A. Biological variation of galectin-3 and soluble ST2 for chronic heart failure: Implication on interpretation of test results. Am Heart J 2013;165:995–999. DOI: 10.1016/j.ahj.2013.02.029

45. O’Meara E., Prescot M.F., Clagget B. et al. Independent Prognostic Value of Serum Soluble ST2 Measurements in Patients With Heart Failure and a Reduced Ejection Fraction in the PARDIGM-HF Trial (Prospective Comparison of ARNI With ACEI to Determine Impact on Global Mortality and Morbidity in Heart Failure). Circ Heart Fail 2018;11:e004446. DOI: 10.1161/CIRCHEARTFAILURE.117.004446

46. van Vark L.C., Lesman-Leegte I., Baart S.J. et al. Prognostic Value of Serial ST2 Measurements in Patients With Acute Heart Failure. JACC 2017;70(19):2378–88. DOI: 10.1016/j.jacc.201709.026


Для цитирования:


Протасов В.Н., Нарусов О.Ю., Скворцов А.А., Протасова Д.Е., Кузнецова Т.В., Петрухина А.А., Масенко В.П., Терещенко С.Н. Многомаркерный подход в стратификации риска у больных с декомпенсированной сердечной недостаточностью. Кардиология. 2019;59(1S):53-64. https://doi.org/10.18087/cardio.2637

For citation:


Protasov V.N., Narusov O.Y., Skvortsov A.A., Protasova D.E., Kuznetsova T.V., Petrukhina A.A., Masenko V.P., Tereshchenko S.N. Multimarker Approach in Risk Stratification of Patients with Decompensated Heart Failure. Kardiologiia. 2019;59(1S):53-64. (In Russ.) https://doi.org/10.18087/cardio.2637

Просмотров: 756


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0022-9040 (Print)
ISSN 2412-5660 (Online)