Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Сучков С.В.

Университет мировой политики и права;
ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России;
New York Academy of Sciences

Эдуард Рафаэлович Чарчян

ФГБНУ «Российский научный центр хирургии им. акад. Б.В. Петровского»

Полякова В.Н.

Университет мировой политики и права

Земсков В.М.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр хирургии им. А.В. Вишневского» Минздрава России;
Российская академия естественных наук (РАЕН)

Юрий Владимирович Белов

ФГБНУ «Российский научный центр хирургии им. акад. Б.В. Петровского» РАН;
ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский университет)

На пути к персонализированной кардиологии: перспективы прецизионной оценки сердечно-сосудистых рисков и предиктивно-прогностической диагностики

Авторы:

Сучков С.В., Чарчян Э.Р., Полякова В.Н., Земсков В.М., Белов Ю.В.

Подробнее об авторах

Прочитано: 1362 раза


Как цитировать:

Сучков С.В., Чарчян Э.Р., Полякова В.Н., Земсков В.М., Белов Ю.В. На пути к персонализированной кардиологии: перспективы прецизионной оценки сердечно-сосудистых рисков и предиктивно-прогностической диагностики. Кардиология и сердечно-сосудистая хирургия. 2025;18(2):206‑215.
Suchkov SV, Charchyan ER, Polyakova VN, Zemskov VM, Belov YuV. On the path to personalized cardiology: prospects of precise assessment of cardiovascular risks and predictive-prognostic diagnostics. Russian Journal of Cardiology and Cardiovascular Surgery. 2025;18(2):206‑215. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/kardio202518021206

Рекомендуем статьи по данной теме:
Двух­лет­ний опыт наз­на­че­ния али­ро­ку­ма­ба па­ци­ен­там с дис­ли­пи­де­ми­ей. Кар­ди­оло­гия и сер­деч­но-со­су­дис­тая хи­рур­гия. 2025;(2):216-220

Введение

Основной задачей персонализированной и прецизионной медицины (ППМ) (рис. 1, 2) в границах сердечно-сосудистой патологии является выявление признаков заболевания на доклинической стадии — стадии, временно скрытой от глаз врача-клинициста, но уже с имеющейся палитрой потенциальных объектов-мишеней для последующей коррекции. Другой аспект — определение рисков сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) задолго до появления первых симптомов [1, 2, 19, 20—23].

Рис. 1. Основы персонализированной и прецизионной медицины.

Рис. 2. Первый в России учебник по ППМ (по ред. Сучкова С.В.).

В связи с этим успех в борьбе с ССЗ напрямую зависит от стадии патологического процесса, а широкая палитра биомаркеров (рис. 3 см. на цв. вклейке) ввиду своей высокой специфичности практически со стопроцентной вероятностью способна диагностировать заболевание и/или предсказать риски его развития еще на доклиническом этапе. Между тем, с помощью маркерных молекул определяют, в частности, состояние процессов повреждения клетки, целого ряда функционально значимых биомолекул, а также наличие метаболитов или белков-предшественников, которые детектируются благодаря инновационным ОМИКС-технологиям, основанным на применении нанобиометок, квантовых точек и др. и формирующих по мере развития уникальные предиктивно-диагностические и прогностические ресурсы, включая один из последних — молекулярную визуализацию (molecular imaging) (рис. 4 см. на цв. вклейке) [1, 2, 4, 7, 8, 11, 13, 15, 20].

Рис. 3. Потенциальное портфолио биомаркеров в практике врача-кардиолога. Прогностические и диагностические биомаркеры могут быть включены в палитру индикаторов патологического процесса задолго до манифестации, а также указывать на риски ССЗ. К таким биомаркерам относятся, например, геномные и транскриптомные биомаркеры (микроРНК, метил- циркулирующая бесклеточная ДНК).

Рис. 4. Высокая диагностическая эффективность для пациентов с ожирением и поражением коронарных артерий с помощью молекулярной визуализации (верхняя часть — стресс, нижняя — покой). Последующая ангиография показала поражение правой коронарной артерии.

Молекулярная визуализация и некоторые другие высокотехнологичные приложения находят широкое применение в клинической кардиологии и сопряженных научных исследованиях. Молекулярная визуализация продолжает претерпевать быстрые изменения, вызванные технологическим и медицинским прогрессом. Они оказывают непосредственное влияние на диагностику, планирование и составление схемы персонализированного лечения, а также предоставляют инновационные инструменты для фундаментальных и трансляционных исследований [24—29].

Существует множество алгоритмов оценки сердечно-сосудистых рисков, например, шкала FRS (Фрамингемское исследование риска) и рекомендации NCEP/ATP III (Национальная образовательная программа по холестерину/руководство по лечению взрослых III). Однако их главный недостаток в том, что они существенно занижают предиктивно-прогностическую значимость риска и, соответственно, обедняют набор превентивно-профилактических мероприятий, ориентированных на управление рисками и последующую минимизацию их масштабов [3, 5].

В этом ключе высокотехнологичный и IT-обеспеченный алгоритм действий в рамках протоколов предиктивной и прогностической диагностики и мониторинга с использованием последних достижений системной биологии позволит наиболее точно и в кратчайшие сроки обосновать и сформулировать индивидуализированную оценку сердечно-сосудистого риска.

«ОМИКС» (OMICS)-технологии в оценке и прогнозировании сердечно-сосудистого риска

Высокопроизводительные технологии, позволяющие оценивать большие панели маркеров в масштабе всего генома (ОМИКС-технологии), открывают новые профили биомаркеров [4, 6, 11, 12, 15, 23, 30—33]. Новейшие технологии позволяют изучать гены посредством геномики, транскрипты генов благодаря транскриптомике, белки с помощью инструментария протеомики, метаболиты посредством метаболомики и, тем самым, открывать новые биомаркеры (рис. 5). Исследования сердечно-сосудистой системы все чаще становятся частью обширного цифрового мира, что стало возможным благодаря множеству данных, полученных с помощью различных «омических» технологий. Преимущество ОМИКС-технологий по сравнению с традиционными подходами заключается в их широком применении не только для циркулирующих белков, но и для любых других молекул, например, РНК, а также в их способности одновременно анализировать большое количество молекул.

Рис. 5. Ресурсы ОМИКС-технологий в кардиологической практике.

Протеомика, протеомные технологии и их роль в прогнозировании сердечно-сосудистых рисков

В последние годы было проведено множество исследований, которые доказали доминирующую роль протеомики в моделировании сердечно-сосудистого риска с большими достижениями в его прогнозировании [46—52]. В одном из крупномасштабных целевых исследований была протестирована способность панели протеомных биомаркеров, включавшей 368 белков, связанных с путями формирования и/или факторами риска, прогнозировать риск сердечно-сосудистых событий (рис. 6). Было отмечено, что белковая модель оказалась существенное более значимой и надежной, чем традиционная модель клинического риска в валидационной когорте.

Рис. 6. Превосходство модели на основе белка в прогнозировании сердечно-сосудистых событий.

Транскриптомный анализ и роль транскриптомных семейств РНК в диагностике ССЗ

Развитие геномики наряду с протеомикой позволяет не только проводить молекулярно-генетическую диагностику, но и, как следующий этап, определять интенсивность синтезов РНК и белков (т.е. РНКома и протеома, а в совокупности — транскриптома), имеющих отношение к возникновению и развитию ССЗ (рис. 7) [53—57].

Рис. 7. Процедура транскриптомного профилирования с целью идентификации биомаркеров, высокоспецифичных для сердечно-сосудистой патологии.

Благодаря развитию инструментов биоинформатики и методов РНК-секвенирования (RNA-Seq) циркулярные РНК признаны стабильными, многочисленными и новыми игроками в регуляции экспрессии генов (рис. 8).

Рис. 8. Циркулярные РНК как биомаркеры сердечно-сосудистой патологии и потенциальные фармакотерапевтические мишени для разработки и создания таргетных фармакопрепаратов.

Циркулярные РНК (circRNAs) — это новый класс ковалентно циркулирующих некодирующих РНК, которые широко экспрессируются в сердце человека и играют регуляторную роль при различных ССЗ. Циркулярные РНК могут стать перспективными мишенями для понимания и лечения ССЗ.

Циркулярные РНК являются эндогенными, широко распространенными и стабильными некодирующими РНК, образующимися в результате событий обратного сплайсинга и реализующие свой потенциал на уровне контроля и регуляции экспрессии генов, в том числе, в границах сердечно-сосудистой системы [8]. Многие циркулярные РНК экспрессируются согласно тканевой и стадии специфичности, и поэтому их дисрегуляция может отражать динамику заболевания (рис. 9).

Рис. 9. Значение микроРНК (miRNA), длинноцепочечных некодирующих (lncRNA) и циркулярных РНК (CircRNA) в конкретных сферах кардиологии и кардиохирургии.

MicroРНК (микроRNAs), lncRNAs (длинные ncRNAs) и circRNAs (циркулярные РНК), играющие важную регуляторную и структурную роль, составляют около 99% генома человека, не содержащего белков. Было обнаружено, что некодирующие РНК (нкРНК) являются важными новыми регуляторами факторов сердечно-сосудистого риска и клеточных процессов, что делает их перспективными для углубленной диагностики и оценки прогноза. Разработка новых методов диагностики и лечения на основе микроРНК, lncRNA и circRNA может оказаться более полезной в клиническом ведении пациентов с ССЗ [9, 10].

Благодаря своей кольцевой структуре большинство циркулярных РНК устойчивы к разрушению РНКазой, что делает их стабильными в крови и других биологических жидкостях, реализуя на практике эти молекулы как перспективные биомаркеры ССЗ (рис. 10).

Рис. 10. Циркулярные РНК как терапевтические агенты, мишени и/или биомаркеры при сердечно-сосудистых заболеваниях.

Растущее количество клинических исследований, посвященных микроРНК, кульминацией которых стало первое клиническое исследование анти-микроРНК в сердечно-сосудистой терапии, является определенным свидетельством прогресса, достигнутого за последнее десятилетие [34—39]. А существование множества микроРНК позволяет предположить, что спектр заболеваний и потенциальных применений микроРНК-терапии шире, чем кажется в настоящее время. При этом использование микроРНК играет многообещающую роль в диагностике и прогнозировании различных проявлений острого коронарного синдрома.

Открытие микроРНК и их роли в развитии заболеваний представляет собой значительный прорыв, который стимулировал и продвинул вперед исследования микроРНК как мишеней для диагностики и создания лекарственных средств нового поколения.

Мульти-ОМИКСы как перспектива всесторонней диагностики

Появление на стыке прикладной математики, IT-аннотирования и продвинутых алгоритмов глубокого машинного обучения (например, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) и нейронных сетей) мульти-ОМИКС исследований позволило улучшить стратификацию рисков и прогнозирование событий путем моделирования более сложных и высоко-динамичных взаимодействий [40—45].

Мульти-ОМИКС исследования предлагают точные профилактические и терапевтические стратегии в отношении атеросклеротических ССЗ помимо традиционных факторов риска. Использование подходов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) позволяет интегрировать многочисленные наборы ОМИКС-технологий и клинических данных в инструменты, которые могут быть использованы для разработки персонализированных диагностических и терапевтических подходов [11].

Коммерциализированные мультибелковые панели предоставляют огромное количество данных не только о биомаркерах, но и о метаболических процессах, протекающих в границах сердца в режимах физиологических, патологических и пограничных состояний, представляя предиктивно-диагностическую, прогностическую и мониторинговую ценность для лечащих врачей и дизайнеров-экспертов, специализирующих в кардиологической практике [12, 13].

Аневризмы аорты и ее ветвей и атеросклеротические формы патологии венечных артерий сердца сквозь призму персонализированной и прецизионной кардиологии

Сочетание протеомики и белковых технологий с алгоритмами МО и ИИ является весьма многообещающим, предоставляя возможность для обработки, майнинга, аннотирования и интерпретации колоссальных и разноплановых массивов данных, превосходя любые возможности традиционной медицинской статистики [14, 15].

Используя, например, ресурсную базу МО, учитывают нелинейные взаимосвязи и взаимодействия между белками в отличие от одномерных моделей, которые рассматривают только повышающие и/или понижающие уровни регуляции отдельных белковых молекул. Применение аналогичных методов МО для традиционных факторов риска отчетливо выявляет очевидное превосходство модели цифрового кардио-протеома над традиционной клинической моделью оценки сердечно-сосудистого риска [16].

Так, один из белков, заслуживающий особого внимания при развитии аневризм аорты — остеопротегерин (ОПГ) (гликопротеин, синтез которого осуществляется в гладкомышечных клетках (ГМК) и макрофагах и контролируется ангиотензином-2). Исследования показали достоверную зависимость между повышенным уровнем сывороточного ОПГ и частотой возникновения аневризм (вне зависимости от наличия или отсутствия традиционной клинической картины), что обусловлено ростом индексов апоптоза и снижением пролиферации ГМК в оболочке аорты, а также активацией матриксных металлопротеиназ (ММП), активно атакующих соответствующие объекты-мишени [66—74].

Другой пример — в стенке сосудов постоянно секретируются ферменты-протеазы, которые участвуют в деградации стареющих клеток, используя для этих целей, помимо собственных протеолитических свойств, еще и механизмы апоптоза. Такого рода протеазы регулируются целыми семействами модуляторов, содержание которых определяет совокупный протеолитический ресурс энзимо-комплекса в отношении сосудистой стенки [60—65].

Ведущую роль в развитии патологии стенки сосудов среди протеолитических инструментов отводят ММП, которые осуществляют в сосудистом эндотелии деградацию эластина и/или коллагена, ослабляя сосудистую стенку и провоцируя индукцию и прогрессирование патологического процесса. У таких пациентов уровень ММП и их каталитическая активность, как правило, существенно повышены, что по итогам математической обработки аккумулируемых данных переводит вышеуказанные ферменты-биомаркеры в категорию клинически значимых биопредикторов развития аневризм и других форм дегенеративной патологии сосудов [5, 17].

Имеются (пока единичные) данные и о соотношениях между уровнями цистатина С в сыворотке и прогрессированием картины аневризм и сердечно-сосудистой патологии на доклинических стадиях, еще раз подтверждая высокую значимость дисбаланса в составе тандема цистатин С/протеазы как фактора-индуктора ремоделирования сосудистой стенки [58—60]. Использование процедуры скрининга крови на цистатин С в предиктивно-прогностических целях в рамках протокола доклинической диагностики, а также последующие тесты на наличие цистатина С в составе тканевых биоптатов являются существенным дополнением при разработке современного алгоритма ранней диагностики аневризм аорты и патологии венечных артерий сердца. Одновременный скрининг вышеуказанных биоматериалов на цистатин С и его эндогенный ингибитор поможет определить вероятную причину заболевания, что будет способствовать разработке схемы превентивного лечения.

При этом необходимо учитывать тот факт, что люди, попадающие в группы риска, лишены, на первый взгляд, признаков каких-либо аномалий и не предъявляют никаких жалоб, воспринимая комментарии врача, как правило, с недопониманием. Адекватным и обязательным шагом в направлении верификации патологического процесса следует на этом этапе считать принятие совместного (врачом и пациентом) решения о проведении скрининг-анализов с последующим (при необходимости) уточнением и визуализацией участка, откуда и осуществляется гиперсекреция биомолекул-маркеров. В этой связи нами предлагается трехэтапный тест доклинического скрининга с учетом цены и масштабов инвазивности вмешательства.

Первым этапом является идентификация вышеуказанных биомаркеров, объединенных в т.н. серодиагностические пакеты в тестируемых образцах крови. Второй этап включает использование МРТ- или КТ- ангиографии или молекулярной ангиовизулизации для уточнения локализации участка расширения сосуда. И, наконец, на третьем этапе при необходимости производят биопсию расширенного участка (с предполагаемым наличием аневризмы или атеросклеротической бляшки) с морфологическим, иммуногенетическим и молекулярно-биологическим исследованием.

Исчерпывающие ответы, получаемые кардиологом и кардиохирургом по итогам диагностики, дают возможность назначить в ранние сроки адекватную схему лечения (в том числе, с использованием превентивно-профилактических мероприятий), способную продлить жизнь не только традиционным пациентам, но и лицам в группах риска, а также не допустить прогрессирования заболевания с переходом в клиническую стадию. Правильный подбор медикаментов на ранних (доклинических) стадиях даст возможность уже в ближайшем будущем освободить пациента или лиц в группах риска от оперативного вмешательства вообще [2, 18].

Заключение

Для совершенствования диагностических стратегий и стратификации риска требуется углубленное понимание механизмов сердечно-сосудистых заболеваний.

Стратегия ППМ имеет высокий потенциал революционизировать здравоохранение в области ССЗ благодаря применению ОМИКС-технологий в кардиологии, поскольку обладает огромным потенциалом при выявлении новых биомаркеров, а также раскрытии ключевых молекулярных механизмов и регуляторных сигнальных узлов в сетях заболеваний.

Таким образом, персонализированная и прецизионная кардиология гарантирует улучшение здоровья пациентов с ССЗ и менеджмента в вопросах помощи пациентам и людям из групп риска. Ее применение может оказать наилучшее влияние, если будет осуществляться на заболеваниях с наибольшим воздействием, к которым относятся инфаркт миокарда, гипертония и сердечная недостаточность.

В заключение следует упомянуть, что в течение ближайших нескольких лет может возникнуть ряд новых направлений персонализированной диагностики и предикции, которые будут стремительно развиваться в условиях специализированных клиник и центров персонализированной медицины, а также, в частности, персонализированной кардиологии.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Leopold, JA.; Loscalzo, J. Emerging Role of Precision Medicine in Cardiovascular Disease. Circ. Res. 2018;122:1302-1315. https://doi.org/10.1161/circresaha.117.310782
  2. Antman, EM.; Loscalzo, J. Precision Medicine in Cardiology. Nat. Rev. Cardiol. 2016;13:591-602.  https://doi.org/10.1038/nrcardio.2016.101
  3. Currie G, Delles C. Precision Medicine and Personalized Medicine in Cardiovascular Disease. Adv. Exp. Med. Biol. 2018;1065:589-605.  https://doi.org/10.1007/978-3-319-77932-4_36
  4. Sohag MMH, Raqib SM, Akhmad SA. OMICS approaches in cardiovascular diseases: a mini review. Genomics Inform. 2021;19(2):e13.  https://doi.org/10.5808/gi.21002
  5. Magni P. The sex-associated burden of atherosclerotic cardiovascular diseases: an update on prevention strategies. Mech. Ageing Dev. 2023; https://doi.org/10.1016/j.mad.2023.111805
  6. Xia Y, et al. DNA methylation signatures of incident coronary heart disease: findings from epigenome-wide association studies. Clin. Epigenetics. 2021;13:1-16  https://doi.org/10.1186/s13148-021-01175-6
  7. Valdes-Marquez E, et al. Proteomic profiling identifies novel independent relationships between inflammatory proteins and myocardial infarction. Eur. J. Prev. Cardiol. 2023;30:583-591.  https://doi.org/10.1093/eurjpc/zwad020
  8. Li Q, et al. Single-cell RNA sequencing in atherosclerosis: mechanism and precision medicine. Front. Pharmacol. 2022;13977490. https://doi.org/10.3389/fphar.2022.977490
  9. Zhou Y, et al. LncRNA landscape of coronary atherosclerosis reveals differentially expressed LncRNAs in proliferation and migration of coronary artery smooth muscle cells. Front. Cell Dev. Biol. 2021;9656636. https://doi.org/10.3389/fcell.2021.656636
  10. Li H, Zhu H. and Ge J. Long noncoding RNA: recent updates in atherosclerosis. Int. J. Biol. Sci. 2016;12:898-910.  https://doi.org/10.7150/ijbs.14430
  11. Sánchez-Cabo F, et al. Subclinical atherosclerosis and accelerated epigenetic age mediated by inflammation: a multi-omics study. Eur. Heart J. 2023;44:2698-2709. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehad361
  12. Joshi A, et al. Systems biology in cardiovascular disease: a multiomics approach. Nat. Rev. Cardiol. 2021;18:313-330.  https://doi.org/10.1038/s41569-020-00477-1
  13. Holmes MV, et al. Lipids, lipoproteins, and metabolites and risk of myocardial infarction and stroke. J. Am. Coll. Cardiol. 2018;71:620-632.  https://doi.org/10.1016/j.jacc.2017.12.006
  14. Liu L, Liu Y, Liu C, et al. Analysis of gene expression profile identifies potential biomarkers for atherosclerosis. Mol. Med. Rep. 2016;14:3052-3058, https://doi.org/10.3892/mmr.2016.5650
  15. Nurmohamed NS, et al. Proteomics and lipidomics in atherosclerotic cardiovascular disease risk prediction. Eur. Heart J. 2023;44:1594-1607. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehad161
  16. Benincasa G, et al. Bioinformatic platforms for clinical stratification of natural history of atherosclerotic cardiovascular diseases. Eur. Heart J. Cardiovasc. Pharmacother. 2023; (Published online August 10,2023.). https://doi.org/10.1093/ehjcvp/pvad059
  17. Shrivastava, A.; Marzolla, V.; Weidmann, H.; Caprio, M.; Tregouet, D.-A.; Zeller, T.; Karakas, M. Design and Rationale of the ERA-CVD Consortium PREMED-CAD—Precision Medicine in Coronary Artery Disease. Biomolecules. 2020;10:125.  https://doi.org/10.3390/biom10010125
  18. Crea F, Vergallo R. Plaque Erosion: Towards Precision Medicine in Acute Coronary Syndromes. Int. J. Cardiol. 2019;288:22-24.  https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2019.04.058
  19. Драпкина О.М., Лимонова А.С., Гарбузова Е.В. и соавт. Персонализированная профилактика: возможности и ограничения оценки полигенного риска. Российский журнал персонализированной медицины. 2023;3(5):14-21.  https://doi.org/10.18705/2782-3806-2023-3-5-14-21
  20. Медведева Е.А., Суркова Е.А., Лимарева Л.В. и соавт. Молекулярные биомаркеры в диагностике, стратификации риска и прогнозировании хронической сердечной недостаточности. Российский кардиологический журнал. 2016;8 (136):86-91.  https://doi.org/10.15829/1560-4071-2016-8-86-91.
  21. Шляхто Е.В., Конради А.О. Персонализированная медицина. История, современное состояние проблемы и перспективы внедрения. Российский журнал персонализированной медицины. 2021;1(1):6-20. 
  22. Akhoon N. Precision medicine: a new paradigm in therapeutics. International Journal of Preventive Medicine. 2021;12.  https://doi.org/10.4103/ijpvm.IJPVM_375_19
  23. Babu M, Snyder M. Multi-Omics Profiling for Health. Mol Cell Proteomics. 2023;22(6):100561. https://doi.org/10.1016/j.mcpro.2023.100561
  24. Chen IY, Wu JC. Cardiovascular molecular imaging: focus on clinical translation. Circulation. 2011;123(4):425-443.  https://doi.org/10.1161/circulationaha.109.916338
  25. Curley D, Lavin Plaza B, Shah AM, Botnar RM. Molecular imaging of cardiac remodelling after myocardial infarction. Basic Res Cardiol. 2018;113(2):10.  https://doi.org/10.1007/s00395-018-0668-z
  26. Farouc A. Jaffer, Peter Libby and Ralph Weissleder. Molecular Imaging of Cardiovascular Disease. Circulation. 2007;116:1052-1061. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.106.647164
  27. Varasteh Z, Weber WA, Rischpler C. Nuclear Molecular Imaging of Cardiac Remodeling after Myocardial Infarction. Pharmaceuticals. 2022;15:183.  https://doi.org/10.3390/ph15020183
  28. Wollenweber T, Bengel FM. Cardiac Molecular Imaging. Seminars in Nuclear Medicine. 2014;44 (5):386-397.  https://doi.org/10.1053/j.semnuclmed.2014.05.002
  29. Ylä-Herttuala E, Saraste A, Knuuti J, et al. Molecular Imaging to Monitor Left Ventricular Remodeling in Heart Failure. Curr Cardiovasc Imaging Rep. 2019;12:11.  https://doi.org/10.1007/s12410-019-9487-3
  30. Leon-Mimila P, Wang J and Huertas-Vazquez A Relevance of Multi-Omics Studies in Cardiovascular Diseases. Front. Cardiovasc. Med. 2019;6:91.  https://doi.org/10.3389/fcvm.2019.00091
  31. Doran S, Arif M, Lam S, Bayraktar A, Turkez H, Uhlen M, Boren J, Mardinoglu A. Multi-omics approaches for revealing the complexity of cardiovascular disease. Brief Bioinform. 2021;22(5). https://doi.org/10.1093/bib/bbab061
  32. Sohag MMH, Raqib SM, Akhmad SA. OMICS approaches in cardiovascular diseases: a mini review. Genomics Inform. 2021;19(2):e13.  https://doi.org/10.5808/gi.21002
  33. Yayun Gu, Yan Zhou, Sihan Ju et al. Multi-omics profiling visualizes dynamics of cardiac development and functions. Cell Reports. 2022;41(13). https://doi.org/10.1016/j.celrep.2022.111891
  34. Zhu K, Liu D, Lai H, Li J, Wang C. Developing miRNA therapeutics for cardiac repair in ischemic heart disease. J Thorac Dis. 2016;8(9). https://doi.org/10.21037/jtd.2016.08.93
  35. Григорьев Е.В., Понасенко А.В., Цепокина А.В., Ивкин А.А., Корнелюк Р.А. Уровень экспрессии микроРНК у кардиохирургических пациентов зависит от наличия полиорганной недостаточности в послеоперационном периоде. Альманах клинической медицины. 2022;50 (4):217-225.  https://doi.org/10.18786/2072-0505-2022-50-036
  36. Serban C. Stoica, Dan M. Dorobantu, Antonella Vardeu, Gianni D. Angelini, Massimo Caputo, Costanza Emanueli. MicroRNAs as potential biomarkers in congenital heart surgery. The Journal of Thoracic and Cardiovascular Surgery. 2020;159 (4):1532-1540.e7.  https://doi.org/10.1016/j.jtcvs.2019.03.062
  37. Zhou SS, Jin JP, Wang JQ, et al. miRNAS in cardiovascular diseases: potential biomarkers, therapeutic targets and challenges. Acta Pharmacol Sin. 2018;39:1073-1084. https://doi.org/10.1038/aps.2018.30
  38. Vavassori C, Cipriani E, Colombo G. Circulating MicroRNAs as Novel Biomarkers in Risk Assessment and Prognosis of Coronary Artery Disease. European Cardiology Review. 2022;17:e06.  https://doi.org/10.15420/ecr.2021.47
  39. Thum T, Galuppo P, Wolf C, et al. MicroRNAs in the Human Heart A Clue to Fetal Gene Reprogramming in Heart Failure. Circulation. 2007;116:258-267.  https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.107.687947
  40. Sopic M, Vilne B, Gerdts E, et al. Multiomics tools for improved atherosclerotic cardiovascular disease management. Trends in Molecular Medicine. 2023;29 (12):983-995.  https://doi.org/10.1016/j.molmed.2023.09.004
  41. Usova EI, Alieva AS, Yakovlev AN, Alieva MS, Prokhorikhin AA, Konradi AO, Shlyakhto EV, Magni P, Catapano AL, Baragetti A. Integrative Analysis of Multi-Omics and Genetic Approaches-A New Level in Atherosclerotic Cardiovascular Risk Prediction. Biomolecules. 2021;11(11):1597. https://doi.org/10.3390/biom11111597
  42. Rui-Sheng Wang, Bradley A. Maron and Joseph Loscalzo. Multiomics Network Medicine Approaches to Precision Medicine and Therapeutics in Cardiovascular Diseases. Arteriosclerosis. Thrombosis, and Vascular Biology. 2023;43:493-503.  https://doi.org/10.1161/atvbaha.122.318731
  43. Dufour CR, Xia H, B’chir W, et al. Integrated multi-omics analysis of adverse cardiac remodeling and metabolic inflexibility upon ErbB2 and ERRα deficiency. Commun Biol. 2022;5:955.  https://doi.org/10.1038/s42003-022-03942-4
  44. Usman A. Tahir and Robert E. Gerszten. Omics and Cardiometabolic Disease Risk Prediction. Annual Review of Medicine. 2020;71:163-175.  https://doi.org/10.1146/annurev-med-042418-010924
  45. Mox Ingbo, Zhang Yonghong. Identification of risk factors for cardiovascular diseases based on multi-omics studies. Chinese journal of disease control & prevention. 2018;22(9):873-879. 
  46. Ferrannini E, Manca ML, Ferrannini G, et al. Differential Proteomics of Cardiovascular Risk and Coronary Artery Disease in Humans. Frontiers in Cardiovasc. Med. 2022;8:1-11.  https://doi.org/10.3389/fcvm.2021.790289
  47. Nurmohamed NS, Belo Pereira JP, Hoogeveen RM et al. Targeted proteomics improves cardiovascular risk prediction in secondary prevention. Eur Heart J. 2022;43(16):1569-1577. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehac055
  48. Nurmohamed NS, Pereira J, et al. Targeted proteomics improves cardiovascular risk prediction in secondary prevention. European Heart Journal. 2022;43 (16):1569-1577. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehac055
  49. Helgason H et al. Evaluation of large-scale proteomics for prediction of cardiovascular events. JAMA. 2023;330:725. 
  50. Nataliea A, Wolfgangc K. Is proteomics of value in cardiovascular risk assessment?. Current Opinion in Lipidology. 2019;30(6):452-461.  https://doi.org/10.1001/jama.2023.13258
  51. Vivancoa F, López-Bescósb L, Tuñónc J, Egidod J. Proteomics and Cardiovascular Disease. 2003;56(3):289-302. 
  52. Corlin L, Liu C, Lin H, et al. Proteomic Signatures of Lifestyle Risk Factors for Cardiovascular Disease: A Cross‐Sectional Analysis of the Plasma Proteome in the Framingham Heart Study. Journal of the American Heart Association. 2021;10:e018020. https://doi.org/10.1161/circ.139.suppl_1.001
  53. Pedrotty DM, Morley MP, Cappola TP. Transcriptomic biomarkers of cardiovascular disease. Prog Cardiovasc Dis. 2012;55(1):64-69  https://doi.org/10.1016/j.pcad.2012.06.003
  54. Miranda AM.A, Janbandhu V, Maatz H, et al. Single-cell transcriptomics for the assessment of cardiac disease. Nat Rev Cardiol. 2023;20:289-308.  https://doi.org/10.1038/s41569-022-00805-7
  55. Arderiu G, Lambert C, Ballesta C, Moscatiello F, Vilahur G, Badimon L. Cardiovascular Risk Factors and Differential Transcriptomic Profile of the Subcutaneous and Visceral Adipose Tissue and Their Resident Stem Cells. Cells. 2020;9(10):2235. https://doi.org/10.3390/cells9102235
  56. Robinson EL, Baker AH, Brittan M, et al. Dissecting the transcriptome in cardiovascular disease. Cardiovascular Research. 2022;118 (4):1004-1019. https://doi.org/10.1093/cvr/cvab117
  57. Songjie Han, Qianqian Xu, Yawen Du, Chuwei Tang, Herong Cui, Xiaofeng Xia, Rui Zheng, Yang Sun, Hongcai Shang. Single-cell spatial transcriptomics in cardiovascular development, disease, and medicine. Genes & Diseases. 2023;101163. https://doi.org/10.1016/j.gendis.2023.101163
  58. Shi GP, Sukhova GK, Grubb A, Ducharme A, Rhode LH, Lee RT, Ridker PM, Libby P, Chapman HA. Cystatin C deficiency in human atherosclerosis and aortic aneurysms. J Clin Invest. 1999;104(9):1191-1197. https://doi.org/10.1172/JCI7709
  59. Anders Wanhainen, Kevin Mani and Jonathan Golledge. Surrogate Markers of Abdominal Aortic Aneurysm Progression. Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology. 2016;36:236-244.  https://doi.org/10.1161/atvbaha.115.306538
  60. Pramana KA.AP, Pintaningrum Y, Rahmat, B. The effects of statin therapy on aneurysm size, growth rate, and matrix metalloproteinases-9 levels in patients with aortic aneurysm: a systematic review and meta-analysis. Egypt Heart J. 2023;75:88.  https://doi.org/10.1186/s43044-023-00407-9
  61. Hong Lu and Masanori Aikawa. Many Faces of Matrix Metalloproteinases in Aortic Aneurysms. Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology. 2015;35:752-754.  https://doi.org/10.1161/atvbaha.115.305401
  62. Scott A. LeMaire, Xinwen Wang, Jonathan A. Wilks et al. Matrix metalloproteinases in ascending aortic aneurysms: Bicuspid versus trileaflet aortic valves. Journal of Surgical Research. 2005;123 (1):40-48.  https://doi.org/10.1016/j.jss.2004.06.007
  63. Li T, Jiang B, Li X, et al. Serum matrix metalloproteinase-9 is a valuable biomarker for identification of abdominal and thoracic aortic aneurysm: a case-control study. BMC Cardiovasc Disord. 2018;18:202.  https://doi.org/10.1186/s12872-018-0931-0
  64. Keeling WB, Armstrong PA, Stone PA, Bandyk DF, Shames ML. An Overview of Matrix Metalloproteinases in the Pathogenesis and Treatment of Abdominal Aortic Aneurysms. Vascular and Endovascular Surgery. 2005;39(6):457-464.  https://doi.org/10.1177/153857440503900601
  65. G. Matthew Longo, Wanfen Xiong, Timothy C. Greiner, Yong Zhao, Nicola Fiotti, and B. Timothy Baxter. Matrix metalloproteinases 2 and 9 work in concert to produce aortic aneurysms. J Clin Invest. 2002;110(5):625-632.  https://doi.org/10.1172/JCI15334
  66. Corey S. Moran, Moira McCann, Mirko Karan, Paul Norman, Natkunam Ketheesan and Jonathan Golledge. Association of Osteoprotegerin With Human Abdominal Aortic Aneurysm Progression. Circulation. 2005;111:3119-3125. https://doi.org/10.1161/circulationaha.104.464727
  67. Migacz M, Janoska-Gawrońska A, Holecki M, Chudek J. The role of osteoprotegerin in the development, progression and management of abdominal aortic aneurysms. Open Med (Wars). 2020;15(1):457-446.  https://doi.org/10.1515/med-2020-0046
  68. Koole D, Hurks R, Schoneveld A, et al. Osteoprotegerin Is Associated With Aneurysm Diameter and Proteolysis in Abdominal Aortic Aneurysm Disease. Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology. 2012;32:1497-1504. https://doi.org/10.1161/atvbaha.111.243592
  69. Moran CS, McCann M, Karan M, Norman P, Ketheesan N, Golledge J. Association of osteoprotegerin with human abdominal aortic aneurysm progression. Circulation. 2005;111(23):3119-3125. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.104.464727
  70. Lu J, Li P, Ma K, et al. OPG/TRAIL ratio as a predictive biomarker of mortality in patients with type A acute aortic dissection. Nat Commun. 2021;12:3401. https://doi.org/10.1038/s41467-021-23787-5
  71. Vladislav Treska, Ondrej Topolcan, Jindra Vrzalova, Jiri Molacek, Karel Houdek. Osteoprotegerin Serum Levels in Abdominal Aortic Aneurysm. J Vascular Surgery. 2011;53 (2):554. 
  72. Filis K, Martinakis V, Galyfos G, et al. Osteopontin and Osteoprotegerin as Potential Biomarkers in Abdominal Aortic Aneurysm before and after Treatment. International Scholarly Research Notices. 2014;461239. https://doi.org/10.1016/j.jvs.2010.11.071
  73. Kadoglou N, Papadakis I, Moulakakis K, et al. Arterial stiffness and novel biomarkers in patients with abdominal aortic aneurysms. Regulatory Peptides. 2012;179 (1-3):50-54.  https://doi.org/10.1016/j.regpep.2012.08.014
  74. Stepien KL, Bajdak-Rusinek K, Fus-Kujawa A, et al. Role of Extracellular Matrix and Inflammation in Abdominal Aortic Aneurysm. Int. J. Mol. Sci. 2022;23:11078. https://doi.org/10.3390/ijms231911078

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.