ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроектыО насРекламаДоставка/ОплатаКонтакты
+7 (495) 482-43-29
  • Главная
  • / Журналы
  • / Вернуться в журнал
  • / Содержание номера
  • / Статья
Оценка предикторной способности цистатина C и растворимого Fas-рецептора апоптоза для развития ишемических событий с использованием биобанка популяционного исследования

Оценка предикторной способности цистатина C и растворимого Fas-рецептора апоптоза для развития ишемических событий с использованием биобанка популяционного исследования

Авторы:
Ольга Алексеевна Миролюбова,
Александра Витальевна Стрелкова,
Анна Сергеевна Мосеева,
Виктория Викторовна Сибирцева,
Никита Андреевич Митькин,
Александр Валерьевич Кудрявцев

Журнал: Профилактическая медицина. 2026;29(3):78-85.

DOI: 10.17116/profmed20262903178

Прочитано: 618 раз

Скачать PDF

Резюме

Идентификация лиц с высоким риском развития атеросклеротических сердечно-сосудистых заболеваний и преждевременной смерти важна для разработки стратегий первичной профилактики.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Оценить прогностическую ценность цистатина C и растворимого Fas-рецептора апоптоза для ишемических событий в популяции 35—69 лет.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Использованы данные поперечного исследования «Узнай свое сердце» (Архангельск, Россия), выполненного в 2015—2017 гг. (n=2370), банка биоматериалов участников и проспективного наблюдения (медиана 7,5 года, n=2232). Проанализированы 36 случаев конечной точки (нефатальный инфаркт миокарда и смерть от ишемической болезни сердца до сентября 2024 г.) и 124 — контроля без событий. Использован многомерный логистический регрессионный анализ с коррекцией на возраст, пол и содержание биомаркеров.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Высокие значения цистатина C (Q4) ассоциировались с конечной точкой (ОШс=5,29; 95% ДИ 1,48—18,93; p=0,010). Однако при добавлении в модель N-концевого мозгового натрийуретического пропептида (N-terminal Brain Natriuretic ProPeptide — N-t proBNP)(ln) и высокочувствительного C-реактивного белка (вчСРБ)(ln) эта ассоциация утратила статистическую значимость (ОШс=3,30; 95% ДИ 0,87—12,47; p=0,079). В анализе «случай-контроль» включение Fas-рецептора апоптоза (sFas) в модель с двумя предикторами (N-t proBNP, вчСРБ) улучшило прогнозирование (ОШс=4,19; 95% ДИ 1,05—16,76; p=0,042); сравнение моделей (p=0,0415). Комбинация sFas(ln), N-t proBNP(ln) и вчСРБ(ln) продемонстрировала превосходящую прогностическую ценность по сравнению с изолированным цистатином C.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Оба биомаркера иммунной регуляции апоптоза (цистатин C и растворимый Fas-рецептор апоптоза) обладают предикторной ценностью для неблагоприятных ишемических событий, при этом отмечен независимый прогностический потенциал растворимого Fas-рецептора в многофакторных моделях.

Ключевые слова

  • цистатин C
  • апоптоз
  • растворимый Fas-рецептор
  • предикторная способность
  • ишемическое событие

Дата поступления: 08.11.2025

Дата принятия в печать: 10.12.2025

Дата публикации: 27.03.2026

Введение

Идентификация лиц с высоким риском преждевременной сердечно-сосудистой смерти остается приоритетной задачей первичной профилактики. Биомаркеры, к которым относятся высокочувствительный тропонин T (вчТнТ), N-концевой мозговой натрийуретический пропептид (N-terminal Brain Natriuretic ProPeptide — N-t proBNP) и высокочувствительный C-реактивный белок (вчСРБ), широко используются для стратификации риска [1].

В популяционном исследовании «Узнай свое сердце» (УСС, Архангельск) повышенный уровень вчСРБ и сниженная фракция выброса левого желудочка предсказывали общую смертность, а содержание цистатина C (Цис C) и N-t proBNP — смертность от всех причин в возрастной группе 35—69 лет [2]. Однако предикторная ценность Цис C и биомаркеров Fas-опосредованного апоптоза для специфических ишемических событий (смерть от ишемической болезни сердца (ИБС) и нефатальный инфаркт миокарда — ИМ) в этой популяции не исследовалась.

Показано, что Цис C, традиционно рассматриваемый как маркер почечной дисфункции, также участвует в иммуно-ассоциированной регуляции апоптоза посредством про- и антиапоптотических механизмов в различных типах клеток [3—6]. Это позволяет использовать его для прогнозирования сердечной недостаточности и острого коронарного синдрома, независимо от функции почек [7]. Растворимые молекулы Fas-системы (sFas-рецептор (sFas) и sFas-лиганд) модулируют рецептор-опосредованный апоптоз и ассоциированы с окислительной модификацией липидов и дестабилизацией атеросклеротических бляшек [3]. Дисрегуляция Fas-зависимого апоптоза также рассматривается как ключевой механизм в патогенезе возраст-ассоциированных сердечно-сосудистых заболеваний [8].

С учетом общей роли Цис C и sFas в иммунной регуляции апоптоза и потенциальных механистических связей с атеросклерозом их комбинация с N-t proBNP и вчСРБ может улучшить прогнозирование ишемических событий.

Цель исследования — оценить прогностическую ценность цистатина C и растворимого Fas-рецептора апоптоза для ишемических событий в популяции 35—69 лет.

Материалы и методы

Исследование основано на данных поперечного исследования УСС (Архангельск, Россия, 2015— 2017 гг.) [9], банка биоматериалов участников и их проспективного наблюдения. В анализ включено 2370 мужчин и женщин 35—69 лет, у которых определен уровень Цис C в сыворотке крови. Базовое обследование включало анкетирование (социально-демографические, поведенческие и медицинские данные), забор крови и лабораторные и инструментальные тесты состояния сердечно-сосудистой системы.

Артериальную гипертонию (АГ) определяли при уровне систолического артериального давления (АД) ≥140 мм рт.ст., и/или диастолического АД ≥90 мм рт.ст., и/или при сообщении о приеме антигипертензивных препаратов, сахарный диабет 2 типа (СД2) — при уровне гликированного гемоглобина (HbA1c) ≥6,5%, и/или при сообщении о приеме противодиабетических препаратов, и/или при сообщении о наличии диагноза СД. Абдоминальное ожирение оценивали по окружности талии ≥94 см у мужчин и ≥80 см у женщин. Метаболический синдром (МС) определяли по критериям Американской ассоциации сердца/Национального института сердца, легких и крови (2009).

Образцы крови собраны через 4 ч после еды. После центрифугирования сыворотку аликвотировали, замораживали при –80 °C и транспортировали по холодовой цепи в ООО «Лаборатория «Литех» (Москва), где анализ выполнялся одной партией. Уровни общего холестерина (ХС), ХС липопротеинов высокой плотности (ЛПВП), липопротеинов низкой плотности (ЛПНП) и триглицеридов (ТГ) оценивали с помощью ферментативной калориметрии, аполипопротеина A-I (АпоА), аполипопротеина B (АпоВ), HbA1c и вчСРБ — иммунотурбидиметрии, Цис C, липопротеина (а) — Лп (а) — латекс-усиленной иммунотурбидиметрии (AU 680, «Beckman Coulter, Inc.», США). Концентрации вчТнТ и N-t proBNP оценивали методом ECLIA (Cobas e411 Analyzer, «Roche Diagnostics GmbH», Германия).

Исходом служила комбинированная конечная точка (КТ): нефатальный ИМ или смерть от ИБС. Участников наблюдали до 05.09.2024.

ГБУЗ АО «Медицинский информационно-аналитический центр» (Архангельск) для каждого случая смерти предоставил обезличенные данные о дате и причине смерти (ИБС, МКБ-10: I20—I25). Для несмертельных исходов учитывались случаи обращения за стационарной медицинской помощью с основным, заключительным и впервые установленным диагнозом острого ИМ (I21—I22). Из анализа исключено 115 участников с перенесенным ИМ и 10 — без данных минимум по одному биомаркеру. В результате анализ прогноза КТ проведен в выборке 2232 человека.

Выборка «случай-контроль» включала 36 участников с зарегистрированными исходами и 124 контроля (отобраны случайно). В 2024 г. у 160 участников определяли sFas и sFasL (лиганд) методом ИФА («RayBiotech Inc.», США); использовали анализатор Multiskan FC («Thermo Fisher Scientific Instruments Co., Ltd.», США).

Статистический анализ. Количественные переменные представлены как средние значения (M) со стандартными отклонениями (SD) или медиана (Me) и квартили (Q1—Q3). Непрерывные переменные со скошенными распределениями анализировали в логарифмированном виде. Категориальные переменные представлены как абсолютные значения и процентные доли (%). Сравнения групп проводили с помощью t-теста для непрерывных переменных и теста χ2 Пирсона для категориальных. Тренды оценивали с помощью линейных регрессий для количественных признаков и логистических — для категориальных.

Ассоциации биомаркеров с факторами риска оценивали с применением многомерных линейных регрессий с коррекцией на возраст и пол. Результаты представлены в виде стандартизованных коэффициентов β.

Логистические модели использовали для оценки связи КТ с биомаркерами в проспективных данных и исследовании «случай-контроль»: модель 1 скорректирована на пол и возраст; модель 2 дополнительно включала взаимную поправку биомаркеров. Результаты представлены как отношения шансов (ОШ) с 95% доверительными интервалами (ДИ). Для статистического анализа использовали программы Stata 18.0 и IBM SPSS Statistics 17 («IBM Corporation», США).

Этическое одобрение. Исследование УСС одобрено локальным этическим комитетом ФГБОУ ВО СГМУ (Архангельск) Минздрава России (№01/01-15, 2015) и этическим комитетом Лондонской школы гигиены и тропической медицины (№8808, 2015). Одобрение на последующее исследование смертности и заболеваемости получено от локального этического комитета ФГБОУ ВО СГМУ (Архангельск) Минздрава России (№01/04-19, 2019). Все участники подписали информированное добровольное согласие.

Результаты

Выборка УСС включала 1380 (58,3%) женщин и 987 (41,7%) мужчин, средний возраст 53,8 года. Медиана концентрации Цис C составила 0,87 мг/л (Q1—Q3: 0,78—0,97).

Все демографические, поведенческие, медицинские и лабораторные показатели (табл. 1) демонстрировали статистически значимые тренды по квартилям Цис C. После корректировки на пол и возраст сохранялась значимость всех трендов, за исключением рака и Лп (а). Большинство показателей увеличивалось, тогда как уровни ХС ЛПВП и АпоА снижались.

Таблица 1.Базовая характеристика участников по квартилям цистатина C (n=2370)

Переменная

Уровень цистатина C в сыворотке крови (мг/л)

p для трендаа

p для трендаб

Q1 (0,53—0,78)

n=630

Q2 (0,79—0,87)

n=613

Q3 (0,88—0,97)

n=571

Q4 (0,98—8,88)

n=556

Возраст, годы

46,3 (41,4—52,9)

51,7 (44,4—59,6)

56,6 (50,4—63,0)

61,5 (54,5—66,1)

<0,001

—

Мужчины, %

26,2

43,1

50,3

48,7

<0,001

—

Гипертензия, %

33,8

43,6

51,5

66,0

<0,001

<0,001

Диабет, %

5,1

6,0

8,4

14,4

<0,001

0,076

Курение, %

15,4

25,0

23,8

29,9

<0,001

<0,001

Ожирение, %

16,8

23,2

34,9

46,6

<0,001

<0,001

Абдоминальное ожирение, %

45,7

58,1

69,0

74,5

<0,001

<0,001

Метаболический синдром, %

17,3

27,2

46,0

50,3

<0,001

<0,001

Стенокардия, %

5,7

8,8

15,8

26,6

<0,001

<0,001

ИМ, %

1,3

2,1

6,8

10,3

<0,001

0,001

ХСН, %

6,5

8,6

12,8

18,5

<0,001

0,017

Болезни почек, %

19,1

16,8

14,2

23,8

<0,001

0,001

Рак, %

4,1

4,7

6,0

7,9

0,003

0,603

ИМТ, кг/м2

25,8±4,6

27,1±4,6

28,5±5,2

30,2±6,2

<0,001

<0,001

HbA1C, %

5,4±0,6

5,5±0,6

5,6±0,7

5,7±0,9

<0,001

0,014

Креатинин, мкмоль/л

73,7 (67,5—80,7)

80,3 (72,8—88,1)

85,0 (76,5—93,6)

88,7 (79,4—98,7)

<0,001

<0,001

ХС, ммоль/л

5,3±1,0

5,4±1,0

5,5±1,1

5,5±1,3

<0,001

0,039

ЛПВП, ммоль/л

1,6±0,4

1,5±0,4

1,4±0,3

1,4±0,3

<0,001

<0,001

ЛПНП, ммоль/л

3,5±0,8

3,7±0,8

3,8±0,9

3,8±1,0

<0,001

<0,001

ТГ, ммоль/л

1,0 (0,7—1,4)

1,2 (0,8—1,7)

1,3 (1,0—1,9)

1,5 (1,0—2,2)

<0,001

<0,001

АпоА1, г/л

1,4±0,2

1,4±0,2

1,3±0,2

1,3±0,2

<0,001

<0,001

АпоВ, г/л

0,9±0,2

1,0±0,2

1,0±0,2

1,0±0,3

<0,001

<0,001

ЛП (а), мг/дл

9,6 (4,3—21,6)

9,7 (4,6—23,5)

10,0 (5,2—25,2)

10,8 (4,9—25,5)

0,014

0,474

вчСРБ, мг/л

1,0 (0,4—2,2)

1,4 (0,7—3,2)

1,8 (0,9—3,7)

2,5 (1,3—5,3)

<0,001

<0,001

вчТропонин Т, нг/л

5,1 (4,0—7,1)

6,3 (4,6—8,0)

6,5 (4,9—9,0)

8,2 (6,0—11,1)

<0,001

<0,001

N-t proBNP, пг/мл

68,2 (38,4—114,8)

74,0 (39,6—127,6)

77,8 (38,6—153,2)

135,2 (65,5—279,3)

<0,001

<0,001

Примечание. а — p для тренда без коррекции; б — p для тренда с поправкой на пол и возраст. Переменные со скошенным распределением проанализированы в логарифмированном виде. ИМ — инфаркт миокарда; ХСН — хроническая сердечная недостаточность; ИМТ — индекс массы тела; HbA1c — гликированный гемоглобин; ХС — общий холестерин; ТГ — триглицериды; АпоА1 — аполипопротеин A1; Лп (а) — липопротеин (а); вчТропонин Т — высокочувствительный тропонин Т. Здесь и в табл. 2—6: вчСРБ — высокочувствительный C-реактивный белок, N-t proBNP — N-терминальный фрагмент предшественника мозгового натрийуретического пептида. Здесь и в табл. 5: ЛПВП — липопротеины высокой плотности; ЛПНП — липопротеины низкой плотности; АпоВ — аполипопротеин B.

В выборке УСС (n=2232) оценена прогностическая ценность Цис C для КТ (табл. 2); зарегистрировано 36 исходов к 05.09.2023, медиана наблюдения 7,5 года. Цис C был связан с риском КТ после корректировки на пол и возраст (модель 1), однако при добавлении N-t proBNP и вчСРБ значимость ассоциации исчезала (модель 2), что указывает на частичное перекрытие эффекта. При этом тренд роста ОШ КТ по квартилям Цис C сохранялся значимым.

Таблица 2. Связь цистатина C и других биомаркеров с шансами конечной точки (n=2232)

Биомаркер

Модель 1а

Модель 2б

Цистатин C, мг/л

ОШс (95% ДИ)

p

ОШс (95% ДИ)

p

Q1 (0,53—0,78)

1,00

1,00

Q2 (0,79—0,87)

0,96 (0,21; 4,36)*

0,959

0,93 (0,20; 4,24)**

0,923

Q3 (0,88—0,97)

1,63 (0,41; 6,51)*

0,490

1,64 (0,40; 6,64)**

0,490

Q4 (0,98—8,88)

5,29 (1,48; 18,9)*

0,010

3,30 (0,87; 12,5)**

0,079

N-t proBNP (ln)

2,19 (1,67; 2,86)

<0,001

1,89 (1,42; 2,50)

<0,001

вчСРБ (ln)

1,39 (1,06; 2,43)

0,017

1,09 (0,82; 1,44)

0,560

Примечание. а — с коррекцией на пол и возраст; б — с коррекцией на пол, возраст и с учетом взаимной коррекции анализируемых переменных; * — pтренд<0,001; ** — pтренд=0,017.

В исследовании «случай-контроль» среди случаев отмечалась более высокая доля мужчин, тогда как структура контролей по полу была близка к выборке УСС. В среднем случаи были старше контролей. Исходные различия между группами отмечены также по ряду биомаркеров. Значимые различия выявлены для Цис C, вчСРБ, N-t proBNP и отношения sFas/sFasL. Для sFas наблюдалась пограничная разница (p=0,052), тогда как уровни sFasL не различались (табл. 3).

Таблица3. Базовая характеристика группы «случай-контроль»

Показатель

Случай (n=36)

Контроль (n=124)

p

Женщины, n (%)

8 (22,2)

76 (61,3)

<0,001

Возраст, годы, Me (Q1—Q3)

59,0 (52,1—64,6)

54,2 (47,1—61,1)

0,031

ИМТ, кг/м2

27,5±0,6

27,8±0,5

0,804

Метаболический синдром, n (%)

14 (38,9)

46 (37,1)

0,845

Цис C, мг/л, Me (Q1—Q3)

1,01 (0,91—1,10)

0,87 (0,77—0,95)

<0,001

вчСРБ, мг/л, Me (Q1—Q3)

3,0 (1,2—6,0)

1,4 (0,7—3,1)

0,004

N-t proBNP, пг/мл, Me (Q1—Q3)

226,9 (77,7—618,4)

79,9 (47,9—136,4)

<0,001

sFas-рецептор, мкг/л, Me (Q1—Q3)

1,26 (0,97—1,59)

1,09 (0,95—1,40)

0,052

sFasL (лиганд), пг/мл, Me (Q1—Q3)

46,3 (34,5—61,8)

53,4 (40,0—65,9)

0,137

Отношение sFas/sFasL

27,4 (18,4—40,2)

20,8 (15,0—32,0)

0,040

Примечание. Здесь и в табл. 4, 6: sFas-рецептор — растворимый Fas-рецептор.

В выборке случаев и контролей (n=160) отмечен линейный рост уровней sFas и отношения sFas/sFasL по квартилям Цис C, тогда как для sFasL значимый тренд не выявлен (табл. 4). В многомерной линейной регрессионной модели (n=160) выявлены независимые ассоциации уровней sFas с АпоВ, Цис C и курением (табл. 5).

Таблица 4.Исходные уровни растворимого Fas-рецептора в выборке (n=160) по квартилям цистатина C

Переменная

Цистатин C, мг/л

p

p для тренда*

Q1 (<0,81)

(n=36)

Q2 (0,81—0,89)

(n=35)

Q3 (0,90—0,99)

(n=44)

Q4 (>0,99)

(n=45)

sFas, мкг/л

0,98 (0,84—0,98)

1,06 (0,91—1,21)

1,20 (1,00—1,43)

1,38 (1,12—1,71)

<0,001

<0,001

sFasL, пг/мл

48,0 (39,9—61,4)

58,1 (40,1—69,0)

55,7 (43,2—66,8)

47,0 (35,7—64,4)

0,236

0,722

Отношение sFas/sFasL

19,0 (16,6—25,3)

17,6 (12,7—26,90)

22,1 (14,5—34,0)

30,2 (18,0—41,4)

0,008

0,002

Примечание. * — тест Джонкхиера—Терпстры.

Таблица 5. Ассоциации растворимого Fas-рецепторав с факторами сердечно-сосудистого риска в выборке случай-контроль (n=160)

Показатель

Одномерный анализ а — β (p)

Многомерный анализ б — β (p)

Курение

0,190 (0,016)

0,166 (0,022)

АпоВ

0,219 (0,005)

0,155 (0,029)

ТГ

0,248 (0,002)

—

Цистатин Cв

0,379 (<0,001)

0,392 (<0,001)

ЛПВП

–0,219 (0,006)

—

ЛПНП

0,189 (0,017)

—

Индекс массы тела

0,174 (0,028)

—

Возраст

0,305 (<0,001)

—

Мужской пол

0,188 (0,017)

—

Примечание. а — простая линейная регрессия; б — многомерная линейная регрессия с включением всех переменных, представленных в табл. 5; в — показатель использован в логарифмированном виде.

В выборке «случай-контроль» оценена прогностическая роль комбинации биомаркеров (табл. 6), связанных общими патогенетическими механизмами (N-t proBNP, вчСРБ и sFas). ROC-анализ показал предсказательную способность Цис C (AUC 0,789; 95% ДИ 0,677—0,878; p<0,001), N-t proBNP (AUC 0,705; 95% ДИ 0,589—0,822; p<0,001), вчСРБ (AUC 0,657; 95% ДИ 0,556—0,758; p=0,004) и пограничный результат для sFas (AUC 0,607; 95% ДИ 0,500—0,713; p=0,052).

Таблица 6. Предикторы конечной точки в выборке «случай-контроль» без учета уровня растворимого Fas-рецептора в сыворотке крови и с его включением

Показатель

Модель 1a

p

Модель 2b

p

Модель 3c

p

Модель 4d

p

Цистатин C (квартильный анализ)

Q1 (0,53—0,78)

1,00

—

—

—

1,00

—

—

—

Q2 (0,79—0,87)

1,24 (0,24—6,43)

0,869

—

—

1,65 (0,30—8,96)

0,561

—

—

Q3 (0,88—0,97)

1,54 (0,34—6,95)

0,572

—

—

1,54 (0,32—7,33)

0,589

—

—

Q4 (0,98—8,88)*

6,90 (1,60—29,71)

0,01

—

—

5,07 (1,11—22,22)

0,036

—

—

N-t proBNP (ln)

2,15 (1,45—3,19)

<0,001

2,11 (1,42—3,14)

<0,001

1,89 (1,25—2,88)

0,003

2,28 (1,50—3,46)

<0,001

вчСРБ (ln)

1,60 (1,09—2,34)

0,016

1,54 (1,03—2,29)

0,034

1,52 (1,01—2,29)

0,016

1,59 (1,06—2,40)

0,025

sFas (ln)

2,25 (0,63—8,04)

0,213

—

—

—

—

4,19 (1,05—16,76)

0,042

Тест отношения правдоподобия (LR) для сравнения моделей

P=0.074 vs. Модель 2

P=0.042 vs. Модель 2

P=0.250 vs. Модель 3

Примечание. a — с коррекцией на пол и возраст; b, c, d — с коррекцией на пол, возраст и с учетом взаимной коррекции анализируемых переменных в соответствующей модели.

Все биомаркеры показали связь с шансами КТ после коррекции на пол и возраст (модель 1). Взаимная коррекция N-t proBNP и вчСРБ частично уменьшала связи (модель 2). Высокие уровни Цис C (Q4) оставались значимым предиктором как в анализе отдельного биомаркера (см. табл. 2), так и при добавлении к N-t proBNP и вчСРБ (модель 3), но величина эффекта снижалась.

Добавление sFas к модели, включающей N-t proBNP и вчСРБ (модель 4), улучшало точность прогноза КТ и усиливало значимость N-t proBNP и вчСРБ. Тест отношения правдоподобия, использованный для сравнения двух моделей, показал, что модель 4 с добавлением sFas (ln) значимо лучше модели 2 (p=0,0415), но не имеет отличия от модели 3.

Обсуждение

Комбинация биомаркеров может повысить эффективность прогноза [10]. Используя биобанк популяционного исследования [11], мы показали предикторную ценность биомаркеров апоптоза (Цис C и sFas) в комбинации с N-t proBNP и вчСРБ для нефатального ИМ и смерти от ИБС в популяции 35—69 лет с медианой наблюдения 7,5 года.

Нами показаны связи Цис C с факторами риска атеросклеротических заболеваний, особенно с МС и его компонентами, липопротеинами, биомаркерами воспаления, ремоделирования сосудов и миокарда, а также с клиническими событиями, что предполагает вовлеченность Цис C в механизмы атерогенеза. Мы выявили демографические тренды в виде поквартильного увеличения уровня Цис C с возрастом и у мужчин, что согласуется с данными других авторов [18, 19]. J. Chen и соавт. отметили, что Цис C был статистически значимо связан с наличием бляшек в тяжелой форме у пациентов в возрасте 55—65 лет. Но только более высокие уровни Цис C (Q3) были ассоциированы с наличием бляшек в тяжелой форме у пациентов старше 65 лет, что может говорить о различии в доминирующих звеньях атерогенеза и дебюта ИБС у лиц разного возраста [15]. В нашем исследовании уровни Цис C росли с увеличением показателей индекса массы тела (ИМТ), вчСРБ, АГ и табакокурения, как и в национальном американском исследовании NHANES III [18]. На сегодняшний день МС признан фактором риска развития ИБС [20]. Мы показали поквартильное повышение уровня Цис C с ростом доли МС и его компонентов, что сходится с мнением других авторов [21—24].

Мы выявили популяционный рост уровня вчСРБ по квартилям Цис C. Воспаление и уровень вчСРБ — ключевые факторы атерогенеза и разрыва атеросклеротической бляшки [25—27]. Цис C — ингибитор протеаз, уровень которого растет при хроническом воспалении и является предиктором нестабильности бляшек, независимо от СКФ [7, 28]. Уровни обоих биомаркеров коррелируют [29, 30]. Таким образом, Цис C и СРБ являются индикаторами системного воспаления с разными патофизиологическими механизмами.

Атерогенез сопровождается нарушением баланса между катепсинами и их ингибитором — Цис C, уровень которого отражает компенсаторные усилия по противодействию разрушению коллагена, дестабилизации бляшки, формированию пенистых клеток и тромбозу [28]. Нами выявлены тренды увеличения доли нозологий (АГ, ИБС, сердечной недостаточности, СД, болезней почек) при возрастании уровня Цис C, скорректированные на пол и возраст. Подобные тренды наблюдались для биомаркеров ремоделирования сердца (вчТнТ и N-t proBNP) [7, 13—15].

Благодаря биобанку УСС мы оценили биомаркеры апоптоза (sFasL, sFas и sFas/sFasL) за 7,5 года до событий у 160 человек. Fas-опосредованный апоптоз играет критическую роль в атеросклерозе, дестабилизации бляшки, развитии острого коронарного синдрома [31] и постинфарктном ремоделировании [32—34]. В отличие от мембранной формы sFas блокирует апоптотический сигнал и может отражать компенсаторные механизмы при хроническом повреждении сосудов.

Нами определены положительные корреляции sFas с АпоВ, ТГ, ЛПНП, Цис C, курением и ИМТ и отрицательная — с ЛПВП. Подобные связи показаны в исследовании, где sFas (sAPO-1) был связан с ожирением и липидными параметрами у здоровых взрослых [35]. Многомерный анализ показал независимые ассоциации sFas с Цис C, курением и АпоВ. Связь с АпоВ особенно значима, поскольку этот показатель отражает весь пул атерогенных липопротеинов и является ключевым маркером дислипидемии [36]. Самая сильная ассоциация выявлена нами между sFas и Цис C. Отмечено, что sFas может служить связующим звеном между дислипидемией и сосудистым повреждением — окисленные ЛПНП индуцируют апоптоз мононуклеаров и эндотелиоцитов коронарных сосудов [3].

Апоптоз гладкомышечных клеток, макрофагов и эндотелиоцитов наиболее интенсивен на ранних стадиях атеросклероза и создает условия для дестабилизации бляшки, тромбоза и изъязвления [31]. При прогрессировании атеросклероза интенсивность апоптоза снижается, преобладают некроптоз и некроз с воспалением. От Fas-опосредованной гибели клетку защищает белок FAIM [37], уровень которого повышается в активированных B-клетках. В экспериментальных исследованиях с внутримиокардиальной имплантацией мезенхимальных стволовых клеток с целью стимуляции неоваскуляризации и улучшения работы сердца после ИМ показано FAIM-опосредованнное повышение их выживаемости [38]. Цис C может быть вовлечен в механизмы апоптоза через T- и B-лимфоциты [6], на которых при активации появляется мембранный Fas-рецептор (APO-1, CD95+). Цис C ослабляет Fas-опосредованный апоптоз эндотелиоцитов и кардиомиоцитов [6] и, по нашим данным, положительно ассоциирован с циркулирующей формой sFas, обладающей антиапоптотическими свойствами.

В выборке «случай-контроль» мы показали исходные межгрупповые различия для Цис C, вчСРБ, N-t proBNP и отношения sFas/sFasL, а также линейный тренд нарастания sFas и sFas/sFasL по квартилям Цис C. Исходы за 7,5 года оказались положительно ассоциированы с мужским полом и исходным уровнем Цис C, что подтверждает предикторную ценность этого биомаркера.

Используя N-t proBNP и вчСРБ, роль которых для прогноза смертности показана ранее [1, 2], мы продемонстрировали четыре регрессионные модели. Отмечено, что модель 1 показала значимость каждого биомаркера изолированно при коррекции на пол и возраст, модели 2—4 — роль взаимной коррекции. Высокие значения Цис C (Q4) указывают на повышенные риски как отдельно, так и в сочетании с N-t proBNP и вчСРБ.

Важно, что sFas в комбинации с N-t proBNP и вчСРБ может иметь даже большую значимость для прогноза исхода, чем Цис C. Таким образом, исходные Цис C и sFas в сочетании с традиционными биомаркерами полезны для прогноза ишемических событий. Данный анализ показал ассоциации маркеров апоптоза с традиционными факторами риска и расширил представления о патогенезе МС и атеросклеротических заболеваний сердца. Биобанк с образцами 2015—2017 гг. позволит продолжить исследование когорты и поиск новых маркеров — предикторов сердечно-сосудистых заболеваний.

Ограничения

Небольшое количество случаев в выборке «случай-контроль» снижает статистическую мощность и ограничивает возможность выявления причинно-следственных связей. Исключение участников с ранее перенесенным ИМ основано на самоотчетах, поэтому нельзя полностью исключить попадание в анализ лиц с нераспознанным ИМ в анамнезе.

Заключение

Показаны значимые ассоциации содержания цистатина C с полом и возрастом, курением, заболеваниями и лабораторными показателями кардиоваскулярного риска, метаболического синдрома и воспаления. Растворимый Fas-рецептор апоптоза также ассоциирован с атерогенной дислипидемией (в многомерной модели — с аполипопротеином B), курением и наиболее тесно — с уровнем цистатина C. Оба биомаркера, отражающие регуляцию апоптоза, обладали прогностической ценностью для неблагоприятных ишемических событий (нефатального инфаркта миокарда и смерти от ишемической болезни сердца). Включение растворимого Fas-рецептора апоптоза в модель, содержащую N-концевой мозговой натрийуретический пропептид и высокочувствительный C-реактивный белок, улучшало точность прогноза и усиливало вклад каждого показателя. Полученные данные указывают на перспективность использования цистатина C и растворимого Fas-рецептора апоптоза совместно с традиционными кардиомаркерами для оценки риска сердечно-сосудистых событий.

Вклад авторов: концепция и дизайн исследования — Миролюбова О.А., Кудрявцев А.В.; сбор и обработка материала — Кудрявцев А.В.; статистический анализ данных — Кудрявцев А.В.; Миролюбова О.А.; написание текста — Миролюбова О.А., Стрелкова А.В., Мосеева А.С.; редактирование — Кудрявцев А.В., Миролюбова А.О., Митькин Н.А., Стрелкова А.В., Сибирцева В.В.

Финансирование: исследование «Узнай свое сердце» являлось частью Международного проекта по сердечно-сосудистым заболеваниям в России (International Project on Cardiovascular Disease in Russia, https://knowyourheart.science/), реализованного в 2014—2019 гг. при финансовой поддержке Wellcome Trust [Strategic Award 100217], UiT — Арктического университета Норвегии, Норвежского института общественного здравоохранения и Минздрава Норвегии.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Authors contribution: study design and concept — Mirolyubova O.A., Kudryavtsev A.V.; data collection and processing — Kudryavtsev A.V.; statistical analysis — Kudryavtsev A.V., Mirolyubova O.A.; text writing — Mirolyubova O.A., Strelkova A.V., Moseeva A.S.; scientific editing — Kudryavtsev A.V., Mirolyubova O.A., Mitkin N.A., Strelkova A.V., Sibirtseva V.V.

Financial Support: the «Know Your Heart» study was part of the International Project on Cardiovascular Disease in Russia (https://knowyourheart.science/), implemented in 2014—2019 with the financial support of Wellcome Trust [Strategic Award 100217], UiT — the Arctic University of Norway, the Norwegian Institute of Public Health, and the Ministry of Health of Norway.

Литература / References
  1. Neumann JT, Twerenbold R, Weimann J et al. Prognostic value of cardiovascular biomarkers in the population. JAMA. 2024;331(22):1898-1909. https://doi.org/10.1001/jama.2024.5596
  2. Mitkin NA, Brenn B, Unguryanu TN et al. Alcohol and cause-specific mortality in Russia: the Know Your Heart Study 2015—23. BMC Public Health. 2024;24:3128. https://doi.org/10.1186/s12889-024-20674-8
  3. Lee T-S, Chau L-Y. Fas/Fas ligand-mediated death pathway is involved in oxLDL-induced apoptosis in vascular smooth muscle cells. American Journal of Physiology — Cell Physiology. 2001;280(3):709-718. https://doi.org/10.1152/ajpcell.2001.280.3.C709
  4. Каюков И.Г., Смирнов А.В., Эмануэль В.Л. Цистатин C в современной медицине. Нефрология. 2012;16(1):22-39.
  5. Моисеев В.С., Мухин Н.А., Смирнов А.В. и др. Сердечно-сосудистый риск и хроническая болезнь почек: стратегии кардио-нефропротекции. Российский кардиологический журнал. 2014;(8):7-37. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2014-8-7-37
  6. Zi M, Xu Y. Involvement of cystatin C in immunitiy and apoptosis. Immunology Letters. 2018;196:80-90. https://doi.org/10.1016/j.imlet.2018.01.006
  7. Chen Z, Zhang J, Feng J et al. Higher serum level of Cystatin C: An additional risk factor of CAD. Medicine. 2021;100:2. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000024269
  8. Lagunas-Rangel FA. Fas (CD95)/FasL (CD178) system during ageing. Cell Biology International. 2023;47:1295-1313. https://doi.org/10.1002/cbin.12032
  9. Cook S, Malyutina S, Kudryavtsev AV et al. Know Your Heart: Rationale, design and conduct of a cross-sectional study of cardiovascular structure, function and risk factors in 4500 men and women aged 35-69 years from two Russian cities, 2015-18. Wellcome Open Research. 2018;3:67. https://doi.org/10.12688/wellcomeopenres.14619.3
  10. Iyngkaran P. Old, the new, more or less and the conundrum for biomarkers in cardiovascular diseases? World Journal of Clinical Cases. 2024;12(28):6244-6246. https://doi.org/10.12998/wjcc.v12.i28.6244
  11. Гусакова А.М., Кравченко Е.С., Суслова Т.Е. и др. Биобанки в исследованиях сердечно-сосудистых заболеваний. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2024;23(11):4170. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2024-4170
  12. Garcia-Carretero R, Vigil-Medina L, Barquero-Perez O et al. Cystatin C as a predictor of cardiovascular outcomes in a hypertensive population. Journal of Human Hypertension. 2017;31(12):801-807. https://doi.org/10.1038/jhh.2017.68
  13. Luo J, Wang L-P, Hu H-F et al. Cystatin C and cardiovascular or all-cause mortality risk in the general population: a meta-analysis. Clinica Chimica Acta. 2015;450:39-45. https://doi.org/10.1016/j.cca.2015.07.016
  14. Pruc M, Swieczkowski D, Cander B et al. Diagnostic and prognostic value of cystatin C in acute coronary syndrome: An up-to-date meta-analysis. Cardiology Journal. 2025;32(2):142-152. https://doi.org/10.5603/cj.102453
  15. Chen J, Shen J, Pan Y et al. Association of serum cystatin C level with coronary atherosclerotic plaque burden: a comprehensive analysis of observational studies and genetic study. BMC Cardiovascular Disorders. 2023;10; 23(1):499. https://doi.org/10.1186/s12872-023-03506-2
  16. Luc G, Bard JM, Lesueur C et al. Plasma cystatin-C and development of coronary heart disease: The PRIME Study. Atherosclerosis. 2006;185(2):375-380. https://doi.org/10.1016/j.atherosclerosis.2005.06.017
  17. Ekerblom A, Wallentin L, Siegbahn A et al. Cystatin C and estimated glomerular filtration rate as predictors for adverse outcome in patients with ST-elevation and non-ST-elevation acute coronary syndromes: results from the platelet inhibition and patient outcomes study. Clinical Chemistry. 2012; 58:190-199. https://doi.org/10.1373/clinchem.2011.171520
  18. Köttgen A, Selvin E, Stevens LA et al. Serum cystatin C in the United States: The Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III). American Journal of Kidney Diseases. 2008;51(3):385-394. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2007.11.019
  19. He M, Ke PF, Chen WY et al. Clinical correlates and reference intervals for cystatin C in a Han population from Southeast China. Clinical Laboratory. 2017;63(3):607-615. https://doi.org/10.7754/Clin.Lab.2016.160807
  20. Alshammary AF, Alharbi KK, Alshehri NJ et al. Metabolic syndrome and coronary artery disease risk: a meta-analysis of observational studies. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021;18(4):1773. https://doi.org/10.3390/ijerph18041773
  21. Servais A. Giral P, Bernard M et al. Is serum cystatin-C a reliable marker for metabolic syndrome? American Journal of Medicine. 2008;121(5):426-432. https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2008.01.040
  22. Vigil L, Lopez M, Condés E et al. Cystatin C is associated with the metabolic syndrome and other cardiovascular risk factors in a hypertensive population. Journal of the American Society of Hypertension. 2009;3(3):201-209. https://doi.org/10.1016/j.jash.2009.01.002
  23. Mao Q, Zhao N, Wang Y et al. Association of Cystatin C with Metabolic Syndrome and Its Prognostic Performance in Non-ST-Segment Elevation Acute Coronary Syndrome with Preserved Renal Function. BioMed Research International. 2019:8541402. https://doi.org/10.1155/2019/8541402
  24. Qing X, Furong W, Yunxia L et al. Cystatin C and asymptomatic coronary artery disease in patients with metabolic syndrome and normal glomerular filtration rate. Cardiovascular Diabetology. 2012;11:108. https://doi.org/10.1186/1475-2840-11-108
  25. Kraler S, Mueller C, Libby P et al. Acute coronary syndromes: mechanisms, challenges, and new opportunities. European Heart Journal. 2025;46:2866-2889. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaf289
  26. Antonopoulos AS, Angelopoulos A, Papanikolaou P et al. Biomarkers of Vascular Inflammation for Cardiovascular Risk Prognostication A Meta-Analysis. JACC. Cardiovascular Imaging. 2022;15:460-471. https://doi.org/10.1016/j.jcmg.2021.09.014
  27. Occhipinti G, Brugaletta S, Abbate A et al. Inflammation in coronary atherosclerosis: diagnosis and treatment. Heart. 2025;0:1-10. https://doi.org/10.1136/heartjnl-2024-325408
  28. Nubila AD, Dilella G, Simone R et al. Vascular Extracellular Matrix in Atherosclerosis. International Journal of Molecular Sciences. 2024;25(22): 1201-1207. https://doi.org/10.3390/ijms252212017
  29. Shlipak MG, Katz R, Cushman M et al. Cystatin-C and inflammatory markers in the ambulatory elderly. American Journal of Medicine. 2005;18:1416.e25-1416.e31. https://doi.org/10.1016/j.amjmed.2005.07.060
  30. Knight EI, Verhave JC, Spiegelman D et al. Factors influencing serum cystatin C levels other than renal function and the impact on renal function measurement. Kidney International. 2004;65(4):1416-1421. https://doi.org/10.1111/j.1523-1755.2004.00517.x
  31. Shimizu M, Fukuo K, Nagata S et al. Increased plasma levels of the soluble form of Fas ligand in patients with acute myocardial infarction and unstable angina pectoris. Journal of the American College of Cardiology. 2002; 39(4): 585-590. https://doi.org/10.1016/s0735-1097(01)01800-9
  32. Teringova E, Tousek P. Apoptosis in ischemic heart disease. Journal of Translational Medicine. 2017;15:87. https://doi.org/10.1186/s12967-017-1191-y
  33. Яковлева А.С., Миролюбова О.А. Клинико-лабораторные ассоциации Fas-опосредованного апоптоза у пациентов с острыми и хроническими формами ишемической болезни сердца. Атеросклероз. 2013; 9(2):20-28.
  34. Березикова Е., Пустоветова М., Шилов С. и др. Влияние апоптоза на течение хронической сердечной недостаточности. Патология кровообращения и кардиохирургия. 2012;16(4):55-58.
  35. Choi JW, Kim SK. Relationships of Soluble APO-1 (Fas/CD95) Concentrations, Obesity, and Serum Lipid Parameters in Healthy Adults. Annals of Clinical and Laboratory Science. 2005;35(3):290-296.
  36. Morze J, Melloni GEM, Wittenbecher C et al. ApoB-containing lipoproteins: count, type, size, and risk of coronary artery disease. European Heart Journal. 2025;46:2691-2701. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaf207
  37. Huo J, Xu S, Lam KP. FAIM: an antagonist of Fas-killing and beyond. Cells. 2019;8(6):541. https://doi.org/10.3390/cells8060541
  38. Liu X, Hu D, Zeng Z et al. SRT1720 promotes survival of aged human mesenchymal stem cells via FAIM: a pharmacological strategy to improve stem cell-based therapy for rat myocardial infarction. Cell Death and Disease. 2017;8:e2731. https://doi.org/10.1038/cddis.2017.107
slide-cover
slide-cover
slide-cover
slide-cover
slide-cover

Рекомендуем статьи по данной теме:

Патоморфоз привитой глиомы C6 при лечении лазером с длиной волны 1267 нм.Архив патологии. 2026;88(2):52-58

Взаимосвязь почечно-мозговой дисфункции и нейропатологических изменений при болезни Паркинсона.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(3):30-37

Оценка почечной функции пациентов с ранними нарушениями углеводного обмена и артериальной гипертензией в условиях первичного звена здравоохранения.Профилактическая медицина. 2025;28(12):35-42

Индекс саркопении для выявления сниженной мышечной силы и массы у пациентов с неалкогольной жировой болезнью печени.Профилактическая медицина. 2025;28(7):68-74

Морфогенез и молекулярная регуляция полипозного риносинусита.Архив патологии. 2025;87(1):68-76

Оценка гистологических изменений легких и экспрессии Bax и Bcl-2 в бронхиальном эпителии, альвеолоцитах 1-го типа и нейтрофилах крыс при отравлении баклофеном.Судебно-медицинская экспертиза. 2024;67(5):36-41

Издательство «Медиа Сфера»
РекламаДоставка/ОплатаО насКонтактыОбучение для редакцийПолитика конфиденциальностиПолитика обработки персональных данныхПубличная оферта на реализацию издательской продукции
ЖурналыПодпискаАрхивКнигиПроекты
  • RuStore

© 1998-2026

  • Телефоны издательства:

  • +7 (495) 482-41-18
  • +7 (495) 482-43-29
  • Прямой телефон отдела подписки
    (только по вопросам заказов и доставки журналов)

  • +7 (800) 250-18-12
  • пн-пт с 10:00 до 18:00

  • Telegram
  • VK
info@mediasphera.ru
  • Почтовый адрес:

  • Издательство «Медиа Сфера»,
    а/я 54, Москва, Россия, 127238

  • RuStore

© 1998-2026