Определение иммунологических показателей в прогнозировании тяжести сердечно-сосудистых заболеваний

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Разработка нового инструментария в системе прогнозирования развития сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) является актуальной задачей. Исследованы иммунопоказатели – естественные антитела (е-Ат) к серотонину, дофамину, ангиотензину, гистамину, характеризующие течение ССЗ, для оценки степени тяжести заболевания с помощью математической модели баланса, основанной на визуализации результатов лабораторного анализа. Проведено определение е-Ат в группах больных, различающихся диагнозом (1 – гипертоническая болезнь, 45 чел.; 2 – гипертоническая и ишемическая болезнь сердца, 53 чел.; 3 – контроль, 41 чел.). Установлено, что по сравнению с контролем происходит повышение уровня е-Ат к указанным биорегуляторам от 44 до 76% и от 46 до 119% (p < 0.05) для пациентов 1-ой и 2-ой группы соответственно. По мере тяжести течения ССЗ возрастает число лиц, имеющих достоверно высокие значения в иммуноферментном анализе для е-Ат к ангиотензину и серотонину. Использование математической модели баланса для прогноза течения ССЗ показало, что значение угла отклонения платформы является суммарным показателем изменения уровня е-Ат, включающим нарушение метаболизма каждого биорегулятора. Полученные результаты подтверждены данными медицинских заключений обследованных пациентов.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. С. Крылов

ООО “ДИАНАРК”

Email: dianark777@mail.ru
Россия, Москва

М. А. Мягкова

Федеральный исследовательский центр проблем химической физики и медицинской химии РАН

Email: dianark777@mail.ru

Институт физиологически активных веществ

Россия, Черноголовка, Московская обл.

С. Н. Петроченко

Федеральный исследовательский центр проблем химической физики и медицинской химии РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: dianark777@mail.ru

Институт физиологически активных веществ

Россия, Черноголовка, Московская обл.

Список литературы

  1. Сайгитов Р.Т., Чулок А.А. Сердечно-сосудистые заболевания в контексте социально-экономических приоритетов долгосрочного развития России // Вестник РАМН. 2015. № 70(3). С. 286.
  2. Орлов О.И., Переведенцев О.В., Мамонова Е.Ю., Леванов В.М. Метод автоматизированного комплексного анализа состояния здоровья и медицинского обеспечения в экстремальных условиях производственной деятельности // Авиакосм. и эколог. мед. 2017. Т. 51. № 4. С. 39.
  3. Шляхто Е.В., Звартау Н.Э., Виллевальде С.В. и др. Система управления сердечно-сосудистыми рисками: предпосылки к созданию, принципы организации, таргетные группы // Российский кардиологический журнал. 2019. № 24(11). С. 69.
  4. Князев Е.Г., Самченко А.А., Рюмкин К.В. Формирование системы поддержки принятия врачебных решений на основе оцифровки клинических рекомендаций с применением инструментов формальной логики // Менеджмент качества в медицине. 2019. № 4. С. 52.
  5. Лебедев Г.С., Фартушный Э.Н., Шадеркин И.А. и др. Создание информационной системы поддержки принятия врачебных решений на основе методов доказательной медицины // Журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2019. Т. 5. № 1. С. 8.
  6. Сакулин С.А. Визуализация операторов агрегирования с применением трехмерной когнитивной графики // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19. № 3(213). С. 15.
  7. Мягкова М.А., Орлова Е.А., Петроченко С.Н., Боброва З.В., Бачурин С.О. Анализ иммунобиохимических показателей у людей с избыточной массой тела в оценке риска сердечно-сосудистых заболеваний // Бюл. эксп. биол. и мед. 2022. Т. 174. № 10. С. 452.
  8. Морозова В.С., Мосейкин И.А., Петроченко С.Н. и др. Анализ иммуно-биохимических показателей для оценки риска развития кардиологической патологии // Доклады Академии наук. 2017. Т. 437. № 2. С. 225.
  9. Никулина Н.Н., Якушин С.С. Современные аспекты формулировки диагноза и статистического учета инфаркта миокарда // Кардиология. 2016. Т. 56. № 9. С. 60.
  10. Мягкова М.А., Петроченко С.Н., Морозова В.С. Определение антител к эндогенным биорегуляторам для диагностики функционального состояния организма // Известия Академии наук. Серия химическая. 2018. № 4. С. 762.
  11. Zuo1 L-J., Yu Sh.-Y., Hu Y. et al. Serotonergic dysfunctions and abnormal iron metabolism: relevant to mental fatigue of Parkinson disease // Sci. Rep. 2016. V. 6. № 1. P. 19.
  12. Игонькина С.И., Ветрилэ Л.А., Кукушкин М.Л. Влияние антител к норадреналину на развитие невропатической боли // Бюл. эксп. биол. и мед. 2016. Т. 162. № 12. С. 678.
  13. Nieto-Alamilla G., Márquez-Gómez R., García-Gálvez A.-M. et al. The histamine H3 receptor: Structure, pharmacology, and function // Mol. Pharmacol. 2016. V. 90. P. 649.
  14. Гордеев А.В., Галушко Е.А., Савушкина Н.М. Роль ангиотензинов в патогенезе воспалительных заболеваний суставов // Терапевтический архив. 2021. Т. 93. № 5. С. 635.
  15. Pongpanich P., Pitakpaiboonkul P., Takkavatakarn K. et al. The benefits of angiotensin-converting enzyme inhibitors/angiotensin II receptor blockers combined with calcium channel blockers on metabolic, renal, and cardiovascular outcomesin hypertensive patients: a meta-analysis // Int. Urol. Nephrol. 2018. V. 50. № 12. P. 226.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Вид трехмерной модели баланса сбоку. Это абсолютно твердая плоскость на линии, проходящей через точки опоры а и b, закреплена пружинами с и d, обладающими в совокупности единичным коэффициентом жесткости. Плоскость может вращаться вдоль линии опоры а b и не имеет других степеней свободы. Вращение плоскости ограничено и угол ее отклонения от горизонтали может меняться в диапазоне [0, 1]. Этот угол отображается на шкале и соответствует конкретному значению “х”, получаемому при введении анализируемых показателей.

Скачать (84KB)

© Российская академия наук, 2025