Учитывая выявленные различия по полу, для мужчин в формуле применяется дополнительный коэффициент, повышающий расчетную вероятность развития патологии.
"Традиционные шкалы оценки рисков, например SCORE2, ориентированы лишь на краткосрочный прогноз и не учитывают оценку пожизненного риска. Сейчас важно разрабатывать модели, предсказывающие состояние здоровья человека на основе множества факторов из разных областей. Речь идет не только о генетике, сердечно-сосудистых заболеваниях или особенностях обмена веществ, но и о половых различиях. По современным данным, жировая ткань у мужчин и женщин распределяется по-разному. Механизмы регуляции артериального давления также имеют половые различия. Поэтому было важно создать модель, которая учитывала бы наиболее значимые факторы, меняющие работу сердца, сосудов и почек", – сказал директор Института медицинского образования НовГУ Василий Чулков.
Исследование охватывало пациентов 18–44 лет – возрастной диапазон, который авторы назвали критическим для предотвращения будущих тяжелых заболеваний. В клиниках Челябинска с 2013-го по 2016 год анализировались данные 251 человека (мужчины – 48%, женщины – 52%). В период с 2023-го по 2026 год эта же когорта прошла повторное обследование. На протяжении работы команда корректировала математическую модель и сопоставляла фактическое состояние испытуемых с прогнозами, полученными по исходным параметрам.
Выявлено, что механизмы формирования метаболического синдрома у мужчин и женщин различаются.
"Системный воспалительный ответ у мужчин подтверждается высоким уровнем мочевой кислоты и фактора некроза опухоли альфа. У женщин ведущими звеньями патологии являются высокий уровень лептина и снижение адипонектина, которые в связке нарушают углеводный обмен", – отметил Василий Чулков.
Статистический анализ позволил определить пороговые значения для оперативной оценки кардиометаболического риска. Для женщин тревожным признан уровень лептина выше 29,1 нг/мл, для мужчин – показатель ЛПНП выше 3,76 ммоль/л. Авторы отмечают, что знание этих порогов позволяет быстро оценивать риск без сложных вычислений.
По расчетам, повышение концентрации ЛПНП или фибриногена на одну единицу удваивает вероятность развития метаболического синдрома. Каждый дополнительный год жизни увеличивает риск на 8,9%, а рост концентрации лептина ассоциирован с повышением шансов на 7,1% на каждую единицу измерения.
Итоговая валидация показала, что модель определяет истинно положительные результаты в 76,7% случаев и истинно отрицательные – в 83,5%. Совокупная точность прогноза составила 80,1%.
По оценке ведущего эксперта рынка НТИ "Хелснет" Марины Чумаковой, для перехода к практике необходима более широкая проверка на разнородных когортах.
"Это значимый шаг к персонализированной диагностике. Однако саму модель на данном этапе правильнее назвать многообещающим пилотным проектом. 250 участников – это не так много, хотя уже весомый результат. Точность заявлена достаточно высокая, а проверка модели на пациентах из других регионов и с более широким возрастным диапазоном покажет, сохранится ли такая точность на разнородной группе людей", – сказала Чумакова.
Врач-кардиолог Клинико-диагностического центра РУДН Дарья Ченцова, в свою очередь, отметила, что инструмент может усилить превентивный подход в клинической практике.
"Как практикующий кардиолог, могу утверждать: если модель войдет в широкую практику, она, несомненно, заинтересует коллег. Численные расчетные показатели станут убедительным аргументом для пациентов, побуждая их менять образ жизни и своевременно начинать лечение. Исследование охватывает наиболее трудоспособную часть населения, поэтому контроль именно за этой группой критически важен", – уточнила Ченцова.
По ее словам, модель подтвердила, что изменение образа жизни играет ключевую роль и что сам пациент способен существенно влиять на свой прогноз.
Какие методы используются в России для предсказания и оценки риска сердечно-сосудистый заболеваний?
- Шкала SCORE / SCORE2. Основной клинический инструмент для оценки 10-летнего риска фатальных (SCORE) и нефатальных (SCORE2) сердечно-сосудистых событий на основе возраста, пола, курения, артериального давления и уровня холестерина.
- Шкала SCORE-OP. Модифицированная версия системы SCORE, адаптированная специально для точной оценки рисков у пожилых пациентов (старше 65–70 лет).
- Отечественные прогностические модели (например, "ФЕНИКС"). Российские шкалы, созданные на основе национальных эпидемиологических исследований (таких как ЭССЕ-РФ).
- Лабораторное липидное профилирование: обязательный анализ крови на общий холестерин, триглицериды, липопротеины низкой и высокой плотности.
- Анализ биомаркеров воспаления и повреждения. Определение уровней высокочувствительного С-реактивного белка (вч-СРБ), гомоцистеина, а также тропонинов и натрийуретических пептидов (NT-proBNP) для оценки скрытого повреждения миокарда.
- Инструментальный скрининг атеросклероза (УЗДГ). Ультразвуковое исследование брахиоцефальных артерий (сосудов шеи) для обнаружения атеросклеротических бляшек, что автоматически переводит пациента в группу высокого риска.
- Оценка индекса коронарного кальция. Компьютерная томография (КТ) сердца без контраста для выявления кальцификации коронарных артерий как раннего признака ишемической болезни.
- Системы искусственного интеллекта (ИИ). Роботизированный анализ электронных медицинских карт (например, российская платформа Webiomed) для автоматического выявления скрытых факторов риска у населения.
- Генетическое тестирование. Молекулярно-генетический анализ на предрасположенность к наследственным кардиопатиям и тяжелым формам семейной гиперхолестеринемии.
Ранее в Челябинском государственном университете создали ИИ-систему оценки риска рецидива аритмии.
