Валидация шкал генетического риска ишемической болезни сердца, разработанных на европейских популяционных выборках, у представителей российской популяции

Введение

В последние годы получает развитие метод полигенной оценки риска развития сердечно-сосудистых заболеваний атеросклеротического генеза, при котором суммируются эффекты множества вариантов нуклеотидной последовательности (ВНП) и оценивается генетическая предрасположенность к развитию атеросклероза. Данный метод реализуется в виде создания шкал генетического риска (ШГР) развития заболеваний, в основе которых лежит атеросклероз [1].

Известно, что вклад наследуемости в развитие ишемической болезни сердца (ИБС) составляет от 40 до 60% [2][3]. Выявление спектра ВНП, характеризующего вклад в развитие ИБС, позволит выявлять лиц, предрасположенных к этому заболеванию, в любой момент времени, еще до развития первых признаков атеросклероза, а, следовательно, своевременно начинать профилактику заболевания. За последние годы разработан целый ряд ШГР, ассоциированных с ИБС и включающих от нескольких ВНП до нескольких миллионов ВНП.

Так, Ganna A, et al. (2013) разработали несколько ШГР, в частности, ШГР на основе 395 ВНП, ассоциированных с сердечно-сосудистыми заболеваниями, и ШГР из 46 ВНП, специфичных для ИБС. Авторы сообщают, что как общая ШГР, так и ИБС-специфичная ШГР были достоверно связаны с риском ИБС ‒ отношение рисков (ОР) для верхнего квартиля против нижнего составило 1,54 (95% доверительный интервал (ДИ): 1,25-1,92) и 1,52 (95% ДИ: 1,24-1,87), соответственно для большей и меньшей ШГР (р<0,001). Обе ШГР улучшали стратификацию риска. Математическое моделирование прогноза позволило рассчитать, что добавление ШГР, ассоциированной с ИБС, к традиционной оценке сердечно-сосудистого риска позволит предотвратить 1 случай ИБС на 318 человек с промежуточным риском [4].

Tikkanen Е, et al. (2013) продемонстрировали улучшение С-статистики (C-индекс 0,856 vs 0,851, р=0,002) для прогнозирования ИБС с помощью ШГР из 28 ВНП при добавлении генетической информации к традиционным факторам риска (ФР) и семейному анамнезу ИБС. В исследование были включены 24124 участника из 4-х финских популяционных когорт. Было продемонстрировано, что 12% человек из группы промежуточного риска могли быть переклассифицированы в сторону более высокого риска с помощью созданной ШГР [5].

В работе Khera A, et al. (2016), включающей 55 685 участников из 4 исследований: ARIC (Atherosclerosis Risk in Communities), WGHS (Women’s Genome Health Study), BioImage и MDCS (Malmö Diet and Cancer Study), изучалась связь ШГР из 50 ВНП и образа жизни участников с развитием ИБС [6]. Было показано, что генетические факторы и образ жизни были независимо связаны с предрасположенностью к ИБС. Среди участников с высоким генетическим риском здоровый образ жизни способствовал снижению ОР развития ИБС на 46% по сравнению с теми, кто нарушал правила здорового образа жизни. Результаты исследования наглядно продемонстрировали потенциальный вклад профилактических мероприятий у лиц с высоким генетическим риском [6].

В работе Pereira A, et al. (2018) представлена ШГР из 31 ВНП, ассоциированная с ИБС. В исследование было включено 2888 португальцев, из которых 1566 чел. имели ИБС [7]. Было показано, что для ROC-кривой, построенной на основе оценки сердечно-сосудистого риска с помощью традиционных ФР, площадь под ROC-кривой (AUC — Аrea Under the Curve) была равна 0,72, а при добавлении показателя генетического риска AUC увеличилась до 0,74, что свидетельствует об улучшении классической модели оценки риска при включении генетических данных [7].

В исследовании Elliott J, et al. (2020), в котором в ШГР включили >1 млн ВНП, было получено преимущество сочетанной оценки разных факторов и генетических данных для прогнозирования развития ИБС у 352660 чел. [8]. С-индекс для оценки с помощью только ШГР составил 0,61 (95% ДИ: 0,60-0,62), для модели, учитывающей ФР, — 0,76 (95% ДИ: 0,75-0,77), при добавлении к последней модели ШГР С-индекс увеличился до 0,78 (95% ДИ: 0,77-0,79) [8].

В работе Inouye М, et al. (2018) была создана ШГР из 1,7 млн ВНП, ассоциированных с ИБС; проанализировав 480 тыс. чел., авторы выявили 4-кратное (ОР=4,17, 95% ДИ: 3,97-4,38) увеличение риска для лиц из верхнего квинтиля ШГР по сравнению с нижним квинтилем [9].

В масштабном исследовании Khera A, et al. (2018) проводилась разработка и валидация ШГР с целью выявления лиц, имеющих риск развития заболевания, сопоставимый с риском у носителей определенных мутаций моногенных заболеваний [10]. Для разработки этих шкал использовались данные биобанка Соединенного Королевства (UK Biobank). Наибольшей предсказательной способностью по выявлению риска ИБС обладала ШГР, включающая 6630150 ВНП. Было установлено, что 8% населения имеют как минимум 3-кратный риск развития ИБС. И такая распространенность в 20 раз превышает частоту носительства редких моногенных мутаций с сопоставимым риском [10]. В другой работе Khera A, et al. (2019), проведя полногеномное секвенирование и применив описанную выше ШГР из >6 млн ВНП, сравнили лиц, перенесших инфаркт миокарда (ИМ) в возрасте до 55 лет (2081 чел.), и группу контроля (3761 чел.) [11]. Риск развития раннего ИМ был одинаков у лиц с семейной гиперхолестеринемией и у тех, у кого значение ШГР находилось на уровне верхних 5 перцентилей в распределении значений ШГР [11].

Опубликованные в настоящее время ШГР обладают невысокой, но статистически значимой прогностической ценностью в отношении риска развития ИБС. При этом исследователи отмечают, что для каждой популяции, вероятно, есть свой набор ВНП, наиболее точно характеризующих риск развития комплексного заболевания, в связи с чем требуется валидация ШГР с учетом этнических особенностей [12]. Данные о разработке ШГР, ассоциированной с ИБС, на выборке представителей российской популяции в литературе отсутствуют, в связи с чем целесообразным представляется оценить информативность ранее опубликованных ШГР на российской популяционной выборке.

Цель работы — исследование прогностической ценности ранее опубликованных ШГР ИБС, разработанных на выборках, включающих лиц европейского происхождения, у представителей российской популяции.

Материал и методы

Выборка исследования. В исследование вошли участники исследования АТЕРОГЕН-Иваново [13]. АТЕРОГЕН-Иваново — субисследование эпидемиологического исследования ЭССЕ-РФ (Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний в регионах Российской Федерации), проводимого в Ивановской области (ЭССЕ-Иваново) [14]. Для анализа демографических и клинических характеристик участников исследования использовали данные, полученные во время анкетирования и обследования в рамках ЭССЕ-Иваново сразу после включения в исследование (в 2012-2013гг) [14].

У лиц с диагнозом ИБС, согласно данным анкеты ЭССЕ-РФ (т.е. у лиц с эпидемиологическим диагнозом ИБС), проводили верификацию ИБС (196 чел.): у лиц с ИМ согласно положительному ответу на вопрос "Говорил ли вам врач, что у Вас имеется/имелся ИМ" и у лиц с ИБС согласно опроснику Роуза [15] в анкете ЭССЕ-РФ. На первом этапе была проанализирована медицинская документация пациентов с эпидемиологическим диагнозом ИБС. При наличии медицинской документации, подтверждающей наличие в анамнезе ИМ, реваскуляризации или коронароангиографии с данными о значимой атеросклеротической бляшке (со стенозом ≥50%) диагноз ИБС считали верифицированным. Диагноз ИМ устанавливали по данным медицинских документов в соответствии с 3-м универсальным определением ИМ [16]. Участники исследования, для которых отсутствовала медицинская информация, подтверждающая наличие ИБС, были приглашены на визит к кардиологу для оценки предтестовой вероятности ИБС и далее принятия решения о методе дообследования: тредмил-тест, стресс-эхокардиография или мультиспиральная компьютерная томография коронарных артерий. Двум пациентам с противопоказаниями для тредмил-теста и стресс-эхокардиографии была проведена МСКТ коронарных артерий в ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России.

В течение всего периода наблюдения ежегодно проводили сбор конечных точек. В данной работе оценивали коронарную комбинированную конечную точку (сердечно-сосудистая смерть, нефатальный ИМ, нестабильная стенокардия, новый случай ИБС, реваскуляризация коронарных артерий) за период 2012-2020гг. Случаи, выявленные при сборе конечных точек, подтверждали на основе данных медицинской документации.

Исследование одобрено Независимым Этическим Комитетом ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России. Все участники дали письменное информированное согласие на участие в исследовании.

Выбор ШГР. В список отобранных для исследования ШГР, разработанных на европейских популяциях, вошли 16 ШГР, опубликованных до мая 2018г, когда создавался дизайн использованной в работе диагностической панели для прогнозирования хронических неинфекционных заболеваний (таблица 1) [4-7][17-25]. В исследование были включены только относительно небольшие ШГР, т.к. генотипирование проводилось с помощью таргетной панели, а не полногеномное секвенирование или генотипирование с использованием высокоплотных микрочипов с последующей импутацией.

Молекулярно-генетическое тестирование. Использовали цельную кровь с калиевой солью этилендиаминтетрауксусной кислоты (К₂-ЭДТА), хранящуюся по регламенту биобанкирования в биобанке ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России. Геномную дезоксирибонуклеиновую кислоту (ДНК) выделяли из образцов цельной крови с использованием набора QIAamp DNA Blood Mini Kit (Qiagen, Германия). Концентрацию ДНК определяли на флуориметр еQubit 4.0 (Thermo Fisher Scientific, США) или спектрофотометре NanoDrop OneC (Thermo Fisher Scientific, США). Всем участникам исследования было выполнено секвенирование следующего поколения (NGS) с использованием таргетной панели, включавшей 16 отобранных для анализа ШГР ИБС. Библиотеки для таргетной панели были приготовлены с использованием набора SeqCap EZ Prime Choice Library (Roche, Швейцария). NGS проводили на приборе NextSeq 550 (Illumina, США). Все этапы секвенирования были выполнены в соответствии с протоколами производителей.

Биоинформатический анализ. Чтения с парными концами в формате fastq были выровнены на референсный геном GRCh38. Обработка данных и оценка контроля качества выполнялись с помощью специально разработанного пайплайна [26] на базе GATK 3.8 [27]. ШГР вычислены для генотипов каждого образца при помощи суммирования эффектов каждого ВНП (β-коэффициентов) из оригинальных исследований с учетом количества копий аллеля.

Статистический анализ. Статистический анализ проводили с помощью среды R 3.6.1 с открытым исходным кодом¹. Для оценки отклонения распределения от нормального использовали коэффициент непараметрической асимметрии Пирсона. Если параметр был унимодальным и имел непараметрическую асимметрию <0,2, то для него приводили среднее значение и стандартное отклонение (M±SD). При нарушении хотя бы одного из условий, для параметра приводили медиану и интерквартильный размах (Me [Q25; Q75]). Качественные показатели были описаны относительными частотами в процентах. Оценку различий между двумя независимыми выборками для непрерывных параметров проводили критерием Манна-Уитни. В работе использовали логистическую регрессию. Для оценки моделей в качестве метрики качества применяли площадь под ROC-кривой (AUC). В многофакторной модели учитывали ключевые традиционные факторы риска ИБС (возраст, пол и курение). Уровень значимости для всех проверяемых гипотез принимали равным 0,05.

Результаты

В исследование включено 1685 чел., возраст которых составил 50 [40; 57] лет. У 3,1% участников исследования исходно была зарегистрирована ИБС. Клиническая характеристика участников исследования представлена в таблице 2.

Из 16 ШГР, включенных в анализ, только 2 ШГР преодолели порог статистической значимости в однофакторном анализе связи с ИБС: ШГР Ripatti S, et al. (2010) [23] и ШГР Thanassoulis G, et al. (2012) [24], состоящая из 13 ВНП (таблица 3). При этом наибольшая полученная AUC составила только 0,577. В многофакторной модели, включающей, помимо ШГР, возраст, пол и курение, 6 ШГР показали значимую связь с ИБС: диапазон полученных значений AUC составил 0,786-0,790 (таблица 3).

В многофакторной модели оценки отношения шансов (ОШ) наличия ИБС при увеличении балла ШГР на 1 SD для 6 исследуемых ШГР была получена значимая связь с ИБС (Svennson T, et al. (2017) [17][18], Christiansen M, et al. (2017) [20], Theriault S, et al. (2018) [22], Ripatti S, et al. (2010) [23], Thanassoulis G, et al. (2012) из 13 и из 102 ВНП [24]), при этом ОШ варьировало в диапазоне 1,31-1,47 (таблица 4).

При сравнении лиц с ИБС и без ИБС по баллам ШГР только для ШГР Thanassoulis G, et al. (2012) из 13 ВНП были получены статистически значимые различия (р=0,02) (таблица 4).

При разделении исследуемой когорты на квинтили в зависимости от балла ШГР, две ШГР продемонстрировали значимые различия по частоте ИБС между верхним и нижним квинтилем: 2,1% (95% ДИ: 0,8-4,5) vs 7,3% (95% ДИ: 4,3-11,4) (р=0,005) при анализе с помощью ШГР Thanassoulis G, et al. (2012) из 13 ВНП и 2,1% (95% ДИ: 0,8-4,3) vs 5,7% (95% ДИ: 3,4-8,7) (р=0,026) при применении ШГР Theriault S, et al. (2018) (таблица 4).

За время наблюдения было зарегистрировано 45 конечных точек, из которых 16 — сердечно-сосудистая смерть. ОР наступления коронарной комбинированной конечной точки при увеличении балла ШГР на 1 SD с учетом кофакторов преодолело статистическую значимость для 9-и анализируемых ШГР и находилось в диапазоне 1,36-1,54 (таблица 4).

Обсуждение

На сегодняшний день широко известно, что ШГР, разработанная на популяции, отличной от исследуемого пациента, может не обладать для него прогностической ценностью, в связи с чем рекомендуется валидация ранее разработанных ШГР у представителей тех этнических групп, у которых планируется ее применять [12]. В настоящем исследовании продемонстрирована в целом низкая предсказательная способность ШГР ИБС (AUC для прогнозирования ИБС ≤0,577), ранее разработанных на европейских популяционных выборках, у представителей российской популяции. Однако изучаемые ШГР демонстрируют разную предсказательную ценность.

Наилучшие показатели были получены для ШГР Thanassoulis G, et al. (2012) [24] из 13 ВНП. Именно эта ШГР, внося наибольший вклад в развитие ИБС (AUC=0,577), продемонстрировала значимую ассоциацию с ИБС при использовании разных подходов к анализу связи ШГР с ИБС: наибольшее увеличение ОШ наличия ИБС на 1 SD (на 1,47) при сравнении с другими ШГР; наибольший рост (с 2,1 до 7,3%) частоты ИБС у лиц верхнего квинтиля ШГР по сравнению с нижним квинтилем ШГР. Это была единственная ШГР, которая показала статистически значимое отличие по баллам ШГР лиц с ИБС от лиц без ИБС. Данная ШГР не преодолела порог статистической значимости при оценке ОР наступления коронарной комбинированной конечной точки (p=0,065), однако увеличение числа ВНП, включенных в ШГР, до 29 позволило достичь статистической значимости. В то же время по другим оцениваемым параметрам (ОШ наличия ИБС при увеличении балла ШГР на 1 SD, сравнение лиц с ИБС и без ИБС по баллу ШГР, сравнение лиц нижнего и верхнего квинтилей ШГР по распространенности ИБС) увеличение числа ВНП, как и в исходной работе, не способствовало повышению прогностической ценности [24].

В настоящей работе удалось воспроизвести результаты Theriault S, et al. (2018) [22], которые представили ШГР из 182 ВНП: выявлено значимое повышение ОШ наличия ИБС в 1,37 раза на 1 SD ШГР, при том, что в исходной работе было показано увеличение данного показателя в 1,84 раза, в то же время важно учитывать, что исходно определялось ОШ наличия ранней ИБС [22]. Для других ШГР, для которых были получены статистически значимые данные по ОШ на 1 SD ШГР, в исходных работах данная метрика информативности ШГР отсутствует. Однако сравнение результатов с метаанализом Agbaedeng T, et al. (2021), где объединены результаты 49 исследований по изучению ШГР, ассоциированных с ИБС, у 979286 чел., указывает на то, что при валидации анализируемых в данной работе ШГР получены более низкие показатели ОШ [28]. В работе Agbaedeng T, et al. (2021) риск развития ИБС на 1 SD ШГР достоверно увеличивался в 1,46-1,67 раза, в зависимости от подхода к созданию ШГР, при этом в данной работе ОШ варьировало в диапазоне 1,31-1,47.

Обращает на себя внимание то, что, даже при отсутствии продемонстрированного вклада в развитие ИБС, бóльшая доля изучаемых ШГР продемонстрировала связь с риском наступления коронарной комбинированной конечной точки.

Вопреки сформировавшемуся мнению относительно того, что предсказательная ценность ШГР зависит от количества включенных в нее ВНП [10], в данной работе не прослеживается связь, указывающая на то, что чем больше ВНП, тем лучше, в то же время количество ВНП, включенных в исследуемые ШГР, не превышало нескольких сотен.

При создании ШГР имеются две составляющие, влияющие на ее предсказательную способность. Первое — это выбор ВНП, включаемых в ШГР. Второе — это подход к определению β-коэффициентов, или "весов", для каждого из ВНП [29]. ШГР обычно создаются с использованием "весов" из крупных исследований полногеномного поиска ассоциаций (genome-wide association studies — GWAS). Заимствование β-коэффициентов из GWAS предполагает, что ВНП оказывают одинаковое влияние на риск заболевания во всех выборках одной и той же этнической принадлежности. Однако GWAS объединяют оценки из нескольких исследований, которые могут различаться по дизайну, диагностическим критериям, применяемым для интересующего заболевания. Даже когда идентифицированные в GWAS "веса" являются истинными, величина их эффекта может различаться в разных популяциях [30]. Предсказательная способность GWAS в выборках лиц неевропейского происхождения ограничена различиями между популяциями по частотам аллелей и неравновесному сцеплению. Так, например, показано, что точность генетических предсказаний для разных популяций снижается практически линейно по мере увеличения различий между выборками вплоть до неверной интерпретации доброкачественных ВНП как ассоциированных с заболеванием [31]. По мере увеличения размеров выборок в GWAS, которые исчисляются сотнями тысяч, повышается их способность к выявлению редких генетических ассоциаций [32-34]. Крупные исследования с проведением секвенирования показали, что редкие варианты имеют более четкую географическую кластеризацию, чем распространенные варианты [35-37]. Ожидаемо предполагать, что редкие, ассоциированные с заболеваниями, варианты, могут быть применимы только для конкретных популяций [38-39]. Следует заметить, что работы с GWAS или ШГР, ассоциированными с ИБС, выполненными на выборках из российской популяции, ранее опубликованы не были. Большинство имеющихся на сегодняшний день ШГР разработаны на выборках, включающих жителей Европы. Khera AV, et al. (2019) протестировали ШГР, ассоциированную с ИБС и разработанную на представителях британского биобанка UK Biobank, на когорте из США. ШГР позволяла прогнозировать риск ИБС у представителей всех рас, однако наибольшая точность была получена именно для лиц белой расы [11]. На сегодняшний день исследования по репликации полигенных моделей риска в других популяциях продолжаются, разрабатываются стратегии для обеспечения воспроизводимости ШГР, в частности, путем повторного "взвешивания" и корректировки оценок [30]. Patel AP, et al. (2023) применили тактику разработки мультиэтнической ШГР на основе 1,3 млн ВНП. Созданная ШГР продемонстрировала значимую ассоциацию с ИБС не только у европейцев, но и у лиц латиноамериканского, азиатского и африканского происхождения, причем сила ассоциаций превзошла все доступные ранее опубликованные полигенные оценки связи с ИБС (ОШ на 1 SD составил 2,14 (95% ДИ: 2,10-2,19), р<0,001 [40].

В 2023г Американская коллегия специалистов в области медицинской генетики и геномики опубликовала следующие положения относительно внедрения ШГР в клиническую практику [12]:

1. Оценка полигенного риска с помощью ШГР не позволяет поставить диагноз, но дает вероятностный прогноз повышенного клинического риска;
2. Низкий полигенный риск не исключает значительного риска рассматриваемого заболевания или состояния;
3. Если ШГР разработана на популяции, отличной от тестируемого пациента, то результаты могут иметь низкую прогностическую ценность для пациента;
4. Изолированное тестирование с помощью ШГР не является подходящим тестом для клинических ситуаций, когда имеется или подозревается моногенная этиология;
5. Перед тестированием врач с пациентом должны обсудить показания к определению полигенного риска, пациент должен быть проинформирован о том, как результаты оценки полигенного риска с помощью ШГР могут повлиять на тактику его лечения;
6. Тактика лечения пациента с помощью ШГР должна быть основана на фактических данных, однако в настоящее время имеется ограниченное количество доказательств в поддержку использования ШГР в клинической практике.

Таким образом, ШГР, валидированные у представителей российской популяции, могут потенциально быть применены в клинической практике, но с тем условием, что и врач, и пациент четко понимают ограниченную информативность и надежность полученных с помощью ШГР результатов [12]. Валидация шкал, разработанных на европейских выборках, у представителей российской популяции, представленная в настоящей работе, с одной стороны, является важным звеном в развитии генетики комплексных заболеваний в России, а с другой − ввиду низкой прогностической ценности исследуемых шкал, указывает на то, что пока недостаточно накоплено научных данных, позволяющих внедрить методы генетического исследования для оценки риска развития многофакторных заболеваний в практическое здравоохранение.

Ограничения исследования. В исследовании были оценены ШГР с небольшим набором ВНП, не превышающим несколько сотен. Ограничительным моментом для получения статистически значимых результатов мог послужить и небольшой размер выборки больных ИБС.

Заключение

Впервые в России проведена валидация 16 ШГР ИБС, ранее разработанных на выборках, включающих лиц европейского происхождения. Результаты были воспроизведены только для нескольких исследуемых ШГР ИБС. Валидированные у представителей российской популяции ШГР могут найти потенциальное применение в клинической практике, но с тем условием, что и врач, и пациент четко понимают ограниченную информативность и надежность полученных с помощью ШГР результатов.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.