Канаева Татьяна Владимировна — ассистент кафедры госпитальной терапии лечебного факультета.
Саратов
Saratov
Кароли Нина Анатольевна — д.м.н., профессор кафедры госпитальной терапии лечебного факультета.
Саратов
Saratov
Цель. Определить потенциальную роль традиционных и перспективных биомаркеров в прогнозировании развития неблагоприятных сердечно-сосудистых событий (МACE — major adverse cardiovascular events) в отдаленном периоде после COVID-19 (COrona VIrus Disease 2019).
Материал и методы. В день госпитализации 112 пациентам, проходившим стационарное лечение с подтвержденным диагнозом COVID-19, определялись уровни таких биомаркеров, как тропонин T (вчTn T) и тропонин I (вчTn I), определяемые высокочувствительным методом, N-концевого промозгового натрийуретического пептида (NT-proBNP), D-димер, растворимый белок подавления онкогенности 2 (sST2) и пентраксин 3 (РТ3). За пациентами, перенесшими COVID-19, наблюдали в течение медианного периода, составляющего 366 [365; 380] дней после выписки из COVID-стационара, оценивая наступление МACE (острого инфаркта миокарда, тромбоэмболии легочной артерии, острого нарушения мозгового кровообращения, смерти от сердечно-сосудистых причин).
Результаты. За период годичного наблюдения конечные точки исследования (МACE) зарегистрированы у 14 (12,5%) пациентов. Из исследуемых сердечно-сосудистых биомаркеров в группах пациентов с МACE и без МACE различия выявлены как по уровню традиционных (вчTnT, D-димер), так и перспективных биомаркеров (sST2, РТ3). По уровням NT-proBNP и вчTn I группы достоверно не различались (р>0,05). Согласно результатам многофакторного анализа, наиболее сильными предикторами развития МACE выступают значение индекса массы тела >29,5 кг/м2 (AUC — Area Under The ROC Curve, площадь под ROC-кривой) 0,672, чувствительность 45%, специфичность 23,9%, p=0,001), уровни РТ3 >3,1 нг/мл (AUC 0,885, чувствительность 94,0%, специфичность 82,1%, p=0,001), sST2 >36 нг/мл (чувствительность 92,9%, специфичность 33%, p=0,001), D-димера >0,4 мкг/мл (AUC 0,787, чувствительность 93%, специфичность 72,4%, p=0,049). Математическая модель, основанная на концентрации биомаркеров РТ3, sST2 и D-димера, прогнозирует развитие МACE в течение 1 года после перенесенной COVID-19 с чувствительностью 92,9%, специфичностью 61% и предсказательной точностью 90,5% (р<0,001).
Заключение. Определение концентрации таких биомаркеров, как D-димер, sST2, РТ3, может использоваться для прогнозирования развития отдаленных МACE у пациентов, перенесших COVID-19.
Aim. To determine the potential role of conventional and potential biomarkers in predicting major adverse cardiovascular events (MACE) in the long-term period after coronavirus disease 2019 (COVID-19).
Material and methods. On the day of hospitalization, 112 inpatients with a confirmed diagnosis of COVID-19 were assessed for biomarkers such as high-sensitivity troponin T (hsTnT) and troponin I (hsTnI), N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP), D-dimer, soluble tumorigenicity suppression protein (sST2) and pentraxin 3 (PTX3). COVID-19 survivors were followed for a median period of 366 [365; 380] days after discharge from the COVID hospital, assessing the incidence of MACE (myocardial infarction, pulmonary embolism, cerebrovascular accident, cardiovascular death).
Results. During the one-year follow-up period, the study endpoints (MACE) were registered in 14 (12,5%) patients. Of the cardiovascular biomarkers studied, differences were found in the levels of both conventional (hsTnT, D-dimer) and potential biomarkers (sST2, PT3) in the groups of patients with and without MACE. Groups did not differ significantly in NT-proBNP and hsTnI levels (p>0,05). According to multivariate analysis, the strongest predictors of MACE development are body mass index >29,5 kg/m2 (Area Under The ROC Curve (AUC) 0,672, sensitivity 45%, specificity 23,9%, p=0,001), PTX3 >3,1 ng/ml (AUC 0,885, sensitivity 94,0%, specificity 82,1%, p=0,001), sST2 >36 ng/ml (sensitivity 92,9%, specificity 33%, p=0,001), D-dimer >0,4 μg/ml (AUC 0,787, sensitivity 93%, specificity 72,4%, p=0,049). A mathematical model based on the concentration of PTX3, sST2 and D-dimer biomarkers predicts MACE within 1 year after COVID-19 with a sensitivity of 92,9%, specificity of 61% and predictive accuracy of 90,5% (p<0,001).
Conclusion. Determination of the concentration of biomarkers such as D-dimer, sST2, PT3 can be used to predict long-term MACE in patients after COVID-19.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.