Современные подходы к оценке индивидуального риска развития ИБС: состояние, проблемы, перспективы

   Сердечно-сосудистые заболевания являются основной причиной ненасильственных смертей в мире. Критерии формирования групп повышенного риска необходимы для первичной профилактики развития заболеваний. Это послужило толчком для проведения исследований по разработке рискометров. В обзоре представлено описание современных проблем оценки индивидуального риска ИБС. Основные подходы к созданию рискометров не претерпели существенных изменений на протяжении нескольких десятилетий. Увеличение размера групп исследования и количества молекулярно-генетических маркеров, несомненно, дает определенные результаты. Однако для того чтобы перейти от популяционного уровня к индивидуальному, необходимо учитывать гораздо больше факторов при оценке. То есть необходимо научиться анализировать сложнейший набор данных одного человека (геном, транскриптом, метилом, протеом, а может быть, и микробиом) не только с глубоким пониманием механизмов его функционирования (от зачатия до смерти), но и возможных нарушений, исходя из имеющихся признаков. А для этого необходимо опираться не только и не столько на статистические данные, сколько на максимально похожие наборы индивидуальных данных (в первую очередь, родственников). Представляется, что оценивать сходство должна система искусственного интеллекта, обученная на колоссальном массиве индивидуальных данных.

1. Khan M.A., Hashim M.J., Mustafa H., Baniyas M.Y., Al Suwaidi S.K.B.M., Al Katheeri R., Alblooshi F.M.K, Almatrooshi M.E.A.H., Alzaabi M.E.H., Al Darmaki R.S., Lootah S.N.A.H. Global epidemiology of ischemic heart disease: results from the global burden of disease study. Cureus, 2020; 12 (7): e9349. doi: 10.7759/cureus.9349

2. Nowbar A.N., Gitto M., Howard J.P., Francis D.P., Al-Lamee R. Mortality from ischemic heart disease. Circ. Cardiovasc. Qual. Outcomes., 2019; 12 (6): e005375. doi: 10.1161/CIRCOUTCOMES.118.005375

3. Brindle P., Emberson J., Lampe F., Walker M., Whincup P., Fahey T., Ebrahim S. Predictive accuracy of the framingham coronary risk score in British men: prospective cohort study. BMJ, 2003; 327 (7426): 1267. doi: 10.1136/bmj.327.7426.1267

4. Assmann G., Cullen P., Schulte H. Simple scoring scheme for calculating the risk of acute coronary events based on the 10-year follow-up of the prospective cardiovascular Mьnster (PROCAM) study. Circulation, 2002; 105 (3): 310–315. doi: 10.1161/hc0302.102575

5. Conroy R.M., Pyörälä K., Fitzgerald A.P., Sans S., Menotti A., de Backer G., de Bacquer D., Ducimetière P., Jousilahti P., Keil U., Njølstad I., Oganov R.G., Thomsen T., Tunstall-Pedoe H., Tverdal A., Wedel H., Whincup P., Wilhelmsen L., Graham I.M.; SCORE project group. Estimation of ten-year risk of fatal cardiovascular disease in Europe: the SCORE project. Eur. Heart J., 2003; 24 (11): 987–1003. doi: 10.1016/s0195-668x(03)00114-3

6. Morrison A.C., Bare L.A., Chambless L.E., Ellis S.G., Malloy M., Kane J.P., Pankow J.S., Devlin J.J., Willerson J.T., Boerwinkle E. Prediction of coronary heart disease risk using a genetic risk score: the atherosclerosis risk in communities study. Am. J. Epidemiol., 2007; 166 (1): 28–35. doi: 10.1093/aje/kwm060

7. Bare L.A., Morrison A.C., Rowland C.M., Shiffman D., Luke M.M., Iakoubova O.A., Kane J.P., Malloy M.J., Ellis S.G., Pankow J.S., Willerson J.T., Devlin J.J., Boerwinkle E. Five common gene variants identify elevated genetic risk for coronary heart disease. Genet. Med., 2007; 9 (10): 682–689. doi: 10.1097/gim.0b013e318156fb62

8. Assimes T.L., Hуlm H., Kathiresan S., Reilly M.P., Thorleifsson G., Voight B.F., Erdmann J., Willenborg C., Vaidya D., Xie C., Patterson C.C. Lack of association between the Trp719Arg polymorphism in kinesin-like protein-6 and coronary artery disease in 19 case-control studies. J. Am. Coll. Cardiol., 2010; 56 (19): 1552–1563. doi: 10.1016/j.jacc.2010.06.022

9. Semaev S., Shakhtshneider E. Genetic risk score for coronary heart disease : review. J. Pers. Med., 2020; 10 (4): 239. doi: 10.3390/jpm10040239

10. Campos A.I., Namba S., Lin S.C., Nam K., Sidorenko J., Wang H., Kamatani Y; Biobank Japan Project; Wang L.H., Lee S., Lin Y.F., Feng Y.A., Okada Y., Visscher P.M., Yengo L. Boosting the power of genome-wide association studies within and across ancestries by using polygenic scores. Nat. Genet., 2023: 5 5 (10): 1769–1776. doi: 10.1038/s41588-023-01500-0

11. Mn W., L J., Jw H., Ks R., J T., At H., Cf W. Use of SNP chips to detect rare pathogenic variants: retrospective, population based diagnostic evaluation. BMJ, 2021; 372: n214. doi: 10.1136/bmj.n214

12. Jurgens S.J., Choi S.H., Morrill V.N., Chaffin M., Pirruccello J.P., Halford J.L., Weng L.C., Nauffal V., Roselli C., Hall A.W., Oetjens M.T. Analysis of rare genetic variation underlying cardiometabolic diseases and traits among 200,000 individuals in the UK Biobank. Nat. Genet., 2022; 54 (3): 240–250. doi: 10.1038/s41588-021-01011-w

13. Nachtegael C., Gravel B., Dillen A., Smits G., Nowé A., Papadimitriou S., Lenaerts T. Scaling up oligogenic diseases research with OLIDA: the Oligogenic Diseases Database. Database (Oxford), 2022; 2022: baac023. doi: 10.1093/database/baac023

14. Nishikawa R., Furuhashi M., Hori M., Ogura M., Harada-Shiba M., Okada T., Koseki M., Kujiraoka T., Hattori H., Ito R., Muranaka A., Kokubu N., Miura T. A resuscitated case of acute myocardial infarction with both familial hypercholesterolemia phenotype caused by possibly oligogenic variants of the PCSK9 and ABCG5 genes and type I CD36 deficiency. J. Atheroscler. Thromb., 2022; 29 (4): 551–557. doi: 10.5551/jat.58909

15. Brænne I., Kleinecke M., Reiz B., Graf E., Strom T., Wieland T., Fischer M., Kessler T., Hengstenberg C., Meitinger T., Erdmann J., Schunkert H. Systematic analysis of variants related to familial hypercholesterolemia in families with premature myocardial infarction. Eur. J. Hum. Genet., 2016; 24 (2): 191–197. doi: 10.1038/ejhg.2015.100

16. Tada H., Kawashiri M.A., Nomura A., Teramoto R., Hosomichi K., Nohara A., Inazu A., Mabuchi H., Tajima A., Yamagishi M. Oligogenic familial hypercholesterolemia, LDL cholesterol, and coronary artery disease. J. Clin. Lipidol., 2018; 12 (6): 1436–1444. doi: 10.1016/j.jacl.2018.08.006

17. Pandey K.N. Genetic ablation and guanylyl cyclase/natriuretic peptide receptor-A: impact on the pathophysiology of cardiovascular dysfunction. Int. J. Mol. Sci., 2019; 20 (16): 3946. doi: 10.3390/ijms20163946

18. Salvatori F., d’Aversa E., Serino M.L., Singh A.V., Secchiero P., Zauli G., Tisato V., Gemmati D. miRNAs epigenetic tuning of wall remodeling in the early phase after myocardial infarction: a novel epidrug approach. Int. J. Mol. Sci., 2023; 24 (17): 13268. doi: 10.3390/ijms241713268

19. Shi H., Nguyen T., Zhao Q., Cheng P., Sharma D., Kim H.J., Brian Kim J., Wirka R., Weldy C.S., Monteiro J.P., Quertermous T. Discovery of transacting long noncoding RNAs that regulate smooth muscle cell phenotype. Circ. Res., 2023; 132 (7): 795–811. doi: 10.1161/CIRCRESAHA.122.321960

20. Wang Y., Selvaraj M.S., Li X., Li Z., Holdcraft J.A., Arnett D.K., Bis J.C., Blangero J., Boerwinkle E., Bowden D.W., Cade B.E. Rare variants in long non-coding RNAs are associated with blood lipid levels in the TOPMed whole-genome sequencing study. Am. J. Hum. Genet., 2023; 110 (10): 1704–1717. doi: 10.1016/j.ajhg.2023.09.003

21. Li A.L., Lian L., Chen X.N., Cai W.H., Fan X.B., Fan Y.J., Li T.T., Xie Y.Y., Zhang J.P. The role of mitochondria in myocardial damage caused by energy metabolism disorders: From mechanisms to therapeutics. Free Radic. Biol. Med., 2023; 208: 236–251. doi: 10.1016/j.freeradbiomed.2023.08.009

22. Malyutina S., Maximov V., Chervova O., Orlov P., Ivanova A., Mazdorova E., Ryabikov A., Simonova G., Voevoda M. The relationship between all-cause natural mortality and copy number of mitochondrial DNA in a 15-year follow-up study. Int. J. Mol. Sci., 2023; 24 (13): 10469. doi: 10.3390/ijms241310469

23. Choudhury S., Huang A.Y., Kim J., Zhou Z., Morillo K., Maury E.A., Tsai J.W., Miller M.B., Lodato M.A., Araten S., Hilal N., Lee E.A., Chen M.H., Walsh C.A. Somatic mutations in single human cardiomyocytes reveal age-associated DNA damage and widespread oxidative genotoxicity. Nat. Aging., 2022; 2 (8): 714–725. doi: 10.1038/s43587-022-00261-5

24. Stefler D., Malyutina S., Maximov V., Orlov P., Ivanoschuk D., Nikitin Y., Gafarov V., Ryabikov A., Voevoda M., Bobak M., Holmes M.V. Leukocyte telomere length and risk of coronary heart disease and stroke mortality: prospective evidence from a Russian cohort. Sci. Rep., 2018; 8 (1): 16627. doi: 10.1038/s41598-018-35122-y

25. Jin J., Zhao X., Zhu C., Li M., Wang J., Fan Y., Liu C., Shen C., Yang R. Hypomethylation of ABCG1 in peripheral blood as a potential marker for the detection of coronary heart disease. Clin. Epigenetics., 2023; 15 (1): 120. doi: 10.1186/s13148-023-01533-6

26. Hillary R.F., McCartney D.L., Smith H.M., Bernabeu E., Gadd D.A., Chybowska A.D., Cheng Y., Murphy L., Wrobel N., Campbell A., Walker R.M., Hayward C., Evans K.L., McIntosh A.M., Marioni R.E. Blood-based epigenome-wide analyses of 19 common disease states: A longitudinal, population-based linked cohort study of 18,413 Scottish individuals. PLoS Med., 2023; 20 (7): e1004247. doi: 10.1371/journal.pmed.1004247

27. Wu T., Zhou K., Hua Y., Zhang W., Li Y. The molecular mechanisms in prenatal drug exposure-induced fetal programmed adult cardiovascular disease. Front. Pharmacol., 2023; 14: 1164487. doi: 10.3389/fphar.2023.1164487

28. Chervova O., Chernysheva E., Panteleeva K., Widayati T.A., Hrbkova N., Schneider J., Maximov V., Ryabikov A., Tillmann T., Pikhart H., Bobak M., Voloshin V., Malyutina S., Beck S. Evaluation of epigenetic age acceleration scores and their associations with CVD-related phenotypes in a population cohort. Biology (Basel), 2022; 12 (1): 68. doi: 10.3390/biology12010068

29. Si J., Chen L., Yu C., Guo Y., Sun D., Pang Y., Millwood I.Y., Walters R.G., Yang L., Chen Y., Du H., Feng S., Yang X., Avery D., Chen J., Chen Z., Liang L., Li L., Lv J.; China Kadoorie Biobank Collaborative Group. Healthy lifestyle, DNA methylation age acceleration, and incident risk of coronary heart disease. Clin. Epigenetics., 2023; 15 (1): 52. doi: 10.1186/s13148-023-01464-2

30. Sánchez-Cabo F., Fuster V., Silla-Castro J.C., González G., Lorenzo-Vivas E., Alvarez R., Callejas S., Benguría A., Gil E., Núñez E., Oliva B., Mendiguren J.M. Subclinical atherosclerosis and accelerated epigenetic age mediated by inflammation: a multi-omics study. Eur. Heart J., 2023; 44 (29): 2698–2709. doi: 10.1093/eurheartj/ehad361

31. Tada H., Melander O., Louie J.Z., Catanese J.J., Rowland C.M., Devlin J.J., Kathiresan S., Shiffman D. Risk prediction by genetic risk scores for coronary heart disease is independent of self-reported family history. Eur. Heart J., 2016; 37 (6): 561–567. doi: 10.1093/eurheartj/ehv462

32. Inouye M., Abraham G., Nelson C.P., Wood A.M., Sweeting M.J., Dudbridge F., Lai F.Y., Kaptoge S., Brozynska M., Wang T., Ye S., Webb T.R., Rutter M.K., Tzoulaki I., Patel R.S., Loos R.J.F., Keavney B., Hemingway H., Thompson J., Watkins H., Deloukas P., di Angelantonio E., Butterworth A.S., Danesh J., Samani N.J.; UK Biobank Cardio-Metabolic Consortium CHD Working Group. Genomic risk prediction of coronary artery disease in 480,000 adults: implications for primary prevention. J. Am. Coll. Cardiol., 2018; 72 (16): 1883–1893. doi: 10.1016/j.jacc.2018.07.079