
Роль биомаркеров эндотелиальной дисфункции в прогнозировании прогрессирования умеренных когнитивных нарушений у пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска
Журнал: Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2024;124(9):88-95.
DOI: 10.17116/jnevro202412409188
Прочитано: 2143 раза
Резюме
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Разработать прогностическую модель оценки риска прогрессирования умеренных когнитивных нарушений (УКН) в течение 12 нед у пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска с использованием биомаркеров эндотелиальной дисфункции.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Включены 287 пациентов (средний возраст 64,3 года, 123 (42,9%) мужчины), соответствующих критериям включения. Всем участникам исходно и через 12 нед проведены нейропсихологическое тестирование по Монреальской шкале оценки когнитивных функций (MoCA) и исследование крови с определением уровней маркеров эндотелиального воспаления (С-реактивный белок, моноцитарный хемоаттрактантный протеин) и эндотелиальной дисфункции (эндотелин-1, эндотелиальная NO-синтаза (eNOS), эндотелиальный фактор роста, десквамированные эндотелиоциты, белок S100B, фактор фон Виллебранда, фибриноген). В ходе исследования пациенты принимали стабильную базовую терапию. Полученные демографические, анамнестические данные, результаты нейропсихологического тестирования и лабораторного исследования использовались для построения методом бинарной логистической регрессии модели предикторов, определяющих траекторию УКН, с последующим расчетом ее порогового показателя в качестве значения прогноза прогрессирования УКН.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Установлены независимые предикторы для прогнозирования прогрессирования УКН: возраст (p=0,00008), перенесенный ишемический инсульт (p=0,00001), значение MoCA-индекса исполнительных функций ≤13 баллов (p=0,001) и MoCA-индекса речи ≤6 баллов (p=0,024), уровень eNOS ≥450 пг/мл (p=0,002), С-реактивный белок ≥1 мг/мл (p=0,00006) и фибриноген ≥4 г/л (p=0,0042). ROC-анализ показал высокую предсказательную способность прогностической модели с пороговым значением 0,4 (чувствительность 82,1%, специфичность 72,3%).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Возраст, ишемический инсульт в анамнезе, расстройство управляющих функций и речи в совокупности с повышенными значениями С-реактивного белка, фибриногена, eNOS у пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска являются важными условиями для прогнозирования прогрессирования УКН. Установленные предикторы и рассчитываемый на их основе риск прогрессирования УКН могут использоваться в качестве инструмента ранней диагностики деменции и при разработке мер для профилактики прогрессирования недементных КН.
Ключевые слова
- эндотелиальная дисфункция
- умеренные когнитивные нарушения
- факторы сердечно-сосудистого риска
- прогнозирование
Дата поступления: 03.06.2024
Дата принятия в печать: 06.06.2024
Дата публикации: 22.10.2024
Когнитивные нарушения (КН) обладают высокой распространенностью и огромной социально-экономической значимостью [1, 2]. Распространенность КН среди лиц в возрасте 65 лет и старше достигла 61% по данным эпидемиологического исследования ЭВКАЛИПТ [3]. В 2021 г. в России эта категория составила ~16% от общей численности населения [4]. Преимущественное выявление КН на этапе деменции может снизить эффективность терапевтических мероприятий в связи с необратимостью патологических изменений [5]. Поэтому умеренные КН (УКН) представляют наибольший клинический интерес с точки зрения возможности значимо улучшить прогноз заболевания при своевременной диагностике и корректной терапии [6].
Частота сосудистых КН достигает 20% случаев среди населения [7]. Одной из распространенных причин сосудистых КН является церебральная микроангиопатия [8]. Церебральная микроангиопатия, ассоциированная с возрастом и факторами сердечно-сосудистого риска, в 1/4 случаев ыприводит к инсульту [8, 9]. Лечение артериальной гипертензии — основного фактора риска церебральной микроангиопатии, привело к снижению частоты инсультов, но не КН, поскольку при церебральной микроангиопатии наблюдаются гетерогенность патофизиологических механизмов поражения белого вещества и разная степень их выраженности [10]: нарушение структурно-функциональной целостности церебральной микроциркуляции, цереброваскулярная эндотелиальная дисфункция (ЭД) и нарушение работы нейроваскулярной единицы [9].
Синтезируя биологически активные вещества, эндотелий участвует в поддержании сосудистого тонуса, атромбогенности сосудистой стенки, регулирует адгезию и агрегацию тромбоцитов, проявляет про- и антикоагулянтную, фибринолитическую активности, участвует в процессах воспаления, ангиогенеза [9], однако остается неясным, какие именно функции эндотелия способствуют формированию КН.
Среди широкого спектра синтезируемых эндотелием антиатеросклеротических веществ важная роль отводится оксиду азота (NO). NO синтезируется в результате метаболизма L-аргинина под действием эндотелиальной NO-синтазы (eNOS) [11]. Фундаментальный признак ЭД — нарушение биодоступности NO, приводящее к ослаблению сосудорасширяющей реакции на эндотелиальные раздражители [12, 13]. При уменьшении биодоступности NO эндотелий способен компенсировать дефицит различными физиологическими путями [14]. В ответ на это наблюдается компенсаторное повышение уровня eNOS в стенке как периферических сосудов, так и сосудов головного мозга, инициирующее процессы окислительного стресса и развитие атеросклероза [12].
В ряде исследований отмечается прямая связь между увеличением концентрации воспалительных цитокинов в сыворотке крови, в частности С-реактивного белка (СРБ) и в меньшей степени моноцитарного хемоаттрактантного протеина 1-го типа (Monocyte Chemoattractant Protein-1, MCP-1), и прогрессированием КН [15, 16]. Результаты исследования Р.С. Билютина-Асланяна и соавт. [17] свидетельствуют о наличии воспалительного компонента в патогенезе КН: уровень СРБ был достоверно выше у пациентов с низким баллом по Краткой шкале оценки психического статуса, чем у больных с более высоким значением.
В работах Л.А. Добрыниной и соавт. [18], T. Quinn и соавт. [19], было подтверждено, что повышенный уровень маркеров ЭД, включая фактор роста эндотелия сосудов (ФРЭС), фактор фон Виллебранда и фибриноген, ассоциирован с высоким риском развития КН.
Таким образом, определение концентрации периферических маркеров эндотелиального воспаления и ЭД может позволить получить дополнительную информацию об активности патологического процесса у пациентов с церебральной микроангиопатией, клиническим проявлением которой являются КН [20, 21].
УКН зачастую рассматриваются как переходный этап между нормальным состоянием когнитивных функций и деменцией. Вместе с тем в некоторых случаях больные с УКН имеют отличные траектории КН в виде улучшения когнитивных функций или стабилизации состояния [22]. Так, в популяционном исследовании A. Busse и соавт. [23] оценивали когнитивные функции 1045 лиц старше 65 лет без КН в течение 6 лет. Спустя 6 лет наблюдения 1/3 респондентов умерли, у 1/5 — развилась деменция, у 1/2 — когнитивный статус остался без изменений. Поэтому в реальной клинической практике важно выявлять УКН и прогнозировать дальнейшую траекторию их развития для своевременного назначения немедикаментозных и медикаментозных мероприятий, способных замедлить прогрессирование когнитивного дефицита.
Цель исследования — разработать прогностическую модель оценки риска прогрессирования УКН в течение 12 нед у пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска с использованием биомаркеров ЭД.
Материал и методы
Было проведено наблюдательное проспективное когортное исследование 287 пациентов в возрасте от 45 до 80 лет (средний возраст 64,3 года) с УКН и церебральной микроангиопатией, из них 123 (42,9%) мужчины (средний возраст 62,8 года) и 164 (57,1%) женщины (средний возраст 66,4 года).
Критерии включения: амбулаторные пациенты в возрасте от 45 до 80 лет, с УКН (≤25 баллов по Монреальской шкале оценки когнитивных функций (MoCA)) на фоне церебральной микроангиопатии; наличие церебральной микроангиопатии было установлено на основании: клинических признаков поражения головного мозга разной степени выраженности (неврологические проявления и симптомы в виде легких нарушений походки, постуральной неустойчивости, псевдобульбарных симптомов, сфинктерной дисфункции); МРТ-признаков морфологических изменений головного мозга, связанных с патологией мелких церебральных артерий в соответствии с критериями STRIVE (STandards for ReportIng Vascular changes on nEuroimaging) [24]: гиперинтенсивность белого вещества, лакунарные инфаркты, церебральные микрокровоизлияния, расширенные периваскулярные пространства, вторичная церебральная атрофия; наличие цереброваскулярного заболевания, подтвержденного данными ультразвуковой допплерографии магистральных артерий головы.
Критерии невключения: острые, хронические воспалительные заболевания на момент включения пациента в исследование; тяжелая сопутствующая патология, которая может препятствовать участию пациента в исследовании; психические заболевания, алкоголизм или употребление наркотиков; заболевания, приводящие к деменции; церебральная микроангиопатия вследствие других самостоятельных причин (генетических, воспалительных, системных, токсических).
Пациенты совершили 2 визита к врачу: визит 1 — день 1±3 дня, визит 2 — неделя 12±3 дня. На визитах проводились сбор жалоб, анамнеза, объективное обследование, нейропсихологическое тестирование, лабораторное исследование. Процедура забора венозной крови для проведения лабораторного исследования методом иммуноферментного анализа (ИФА) осуществлялась натощак (не ранее 8 ч после последнего приема пищи). На визите 1 после забора венозной крови назначалась (или оптимизировалась) терапия, направленная на коррекцию факторов сердечно-сосудистого риска.
Оценка когнитивных функций проводились с помощью шкалы MoCA. Регистрировали значение MoCA-total — суммарный общий балл и показатели MoCA-индексов (баллы). MoCA-индексы оценивались по методике P. Julayanont и соавт. [25]. Для расчета индекса исполнительных функций (ИИФ) использовалась сумма баллов из пунктов шкалы MoCA: «создание альтернирующего пути», «часы», «внимание», «беглость речи», «абстракция», всего 13 баллов; индекса зрительно-конструктивных навыков (ИЗКН) — «рисование куба», «рисование часов» и «называние животных», всего 7 баллов; индекса речи (ИР) — «называние животных», «повторение фразы», «беглость речи», всего 6 баллов; индекса внимания (ИВ) — «внимание», «повторение фразы» и «повторение слов», всего 18 баллов; индекса ориентации (ИО) — «ориентация», всего 6 баллов; индекса памяти (ИП) — требовалось сложение количества слов при отсроченном воспроизведении, озвученных без подсказок, с подсказкой по категориям и подсказкой в виде множественного выбора, умноженного на 3, 2 и 1 соответственно, с оценкой от 0 до 15 баллов. При отсутствии результатов отсроченного воспроизведения слов с учетом подсказок использовалась сумма баллов домена «память» с оценкой от 0 до 5.
Исходно и через 12 нед исследования методом ИФА Enzyme-Linked Immunosorbent Assay с использованием реагентов Multiscan EX, Biomedica определялись уровни периферических маркеров эндотелиального воспаления (СРБ, мг/мл; MCP-1, нг/мл) и биомаркеров ЭД (эндотелин-1, нг/мл; eNOS, пг/мл; ФРЭС, пг/мл; количество циркулирующих десквамированных эндотелиоцитов (ДЭ), клеток/100 мкл; белок S100B, мкг/л; фактор фон Виллебранда, у.е.; фибриноген, г/л) в плазме крови. Референсные значения биомаркеров, представленные в наборах реагентов, были следующими: СРБ — ≤1 мг/мл, MCP-1 — 0,228—0,475 нг/мл, эндотелин-1 — 0,3—0,5 нг/мл, eNOS — ≤450 пг/мл, ФРЭС — 110—409 пг/мл, белок S100B — 29—56,5 мкг/л, количество ДЭ — 2—4 клетки/мкл, фактор фон Виллебранда — ≤4 у.е., фибриноген — 2—4 г/л.
В течение 12 нед исследования пациенты получали базовую стабильную терапию, направленную на коррекцию наиболее значимых модифицируемых факторов сердечно-сосудистого риска — артериальной гипертензии, дислипидемии, гиперкоагуляции, гипергликемии. Подбор терапии на старте исследования проводился индивидуально в соответствии с наличием показаний у каждого конкретного пациента с учетом оценки индивидуальной категории сердечно-сосудистого риска.
Все пациенты перед началом исследования подписали информированное согласие.
Статистические методы. Непрерывные переменные представлены с использованием среднего и стандартного отклонения (M±SD). Категориальные переменные выражены в виде частот (%). Для сравнения частот использовался точный критерий Фишера. U-критерий Манна—Уитни применен для сравнения непрерывных переменных. Независимые предикторы риска прогрессирования УКН сосудистого генеза отбирались в многофакторном регрессионном анализе (бинарная логистическая регрессия), и дополнительно рассчитывали отношение шансов (ОШ) и его 95% доверительный интервал (ДИ). Оценку закона распределения проводили с использованием критериев Колмогорова—Смирнова с поправкой Лилиефорса и Шапиро—Уилка.
На основании демографических и клинико-лабораторных данных разработана прогностическая модель оценки риска прогрессирования УКН сосудистого генеза. Для визуализации модели использована прогностическая номограмма (рис. 1). Площадь под ROC (Receiver Operating Characteristic)-кривой (Area Under Curve, AUC), критерий Хосмера—Лемешова, информационный критерий Акаике (Akaike’s Information Criterion, AIC) и параметры чувствительности, специфичности, прогностической ценности положительного и отрицательного результатов и прогностическая точность использовались для оценки дискриминационной способности модели. Оптимальную точку отсечения в ROC-анализе выбирали, исходя из условия суммы чувствительности и специфичности. Статистические расчеты проводили с использованием программного пакета Statistics 10.0.

Рис. 1. Номограмма для прогнозирования риска прогрессирования УКН у пациентов с сосудистыми факторами риска.
Принцип использования номограммы: необходимо найти положение каждого независимого предиктора: ИИФ, «Возраст», ИР, eNOS, СРБ, «Фибриноген» и «Перенесенный ишемический инсульт» на соответствующей оси, провести перпендикулярную линию к оси «Баллы» для определения количества баллов для каждого независимого предиктора. Затем сложить полученные баллы и получить их сумму. Далее спроецировать перпендикулярную линию от соответствующего числа на оси «Сумма баллов» на ось «Risk», чтобы определить вероятность прогрессирования сосудистых УКН у определенного пациента.
Результаты
Артериальную гипертензию I—III степени имели 287 (100%) пациентов, среди которых 173 (60,3%) — I степень, 89 (31%) — II степень; 25 (8,7%) — III степень; у 173 (60,3%) — была выявлена ишемическая болезнь сердца, у 177 (61,7%) — сахарный диабет 2-го типа, у 249 (86,8%) — дислипидемия, у 189 (65,9%) — повышенный индекс массы тела (>30 кг/м2) — ожирение, у 25 (8,7%) — перенесенный ишемический инсульт давностью от 3 до 6 мес. Остальные сопутствующие заболевания встречались с меньшей частотой (со стороны бронхолегочной системы, желудочно-кишечного тракта, гепатобилиарной системы и др.). Превалирующее большинство пациентов получали препараты базовой терапии, в том числе антигипертензивные препараты — 280 (97,6%), статины — 250 (87,1%), антитромботические препараты — 226 (78,7%), гипогликемические препараты — 170 (59,2%).
Исходный средний балл MoCA-total составил 21,3±2,8. При оценке когнитивного фенотипа у пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска исходно выявлены мультидоменные расстройства когнитивных функций в виде преимущественного снижения показателей исполнительных функций, памяти, речи и внимания. В ходе исследования наблюдалось значимое изменение средних значений следующих индексов: ИИФ — на 1,9 балла (p=0,001), ИР — на 1,7 балла (p=0,002), ИВ — на 1,2 балла (p=0,003), ИП — на 1,6 балла (p=0,002) (табл. 1).
Таблица 1. Показатели когнитивных функций по шкале MoCA исходно и через 12 нед, баллы (M±SD)
Показатель | Исходно | Через 12 нед | Максимальные значения |
MoCA-total | 21,3±2,8 | 24,5±2,6* | 30 |
ИИФ | 7,3±1,9 | 9,2±1,6* | 13 |
ИЗКН | 5,6±1,7 | 6,2±1,8 | 7 |
ИР | 4,2±1,7 | 5,9±1,8* | 6 |
ИВ | 13,9±2,1 | 15,1±1,9* | 18 |
ИО | 5,3±1,1 | 5,7±0,9 | 6 |
ИП | 8,2±1,3 | 9,8±2,1* | 15 |
Примечание. * — p<0,005.
При исходной оценке уровней периферических маркеров воспаления и биомаркеров ЭД у пациентов с УКН и факторами сердечно-сосудистого риска выявлено нарушение всех функций эндотелия: расстройство регуляции процессов воспаления (уровень СРБ повышен до 4,23 мг/мл, уровень MCP-1 — до 2,02 нг/мл), сосудистого тонуса (уровень эндотелина-1 составил 0,78 нг/мл, eNOS — 511 пг/мл), ангиогенеза (ФРЭС 420 пг/мл, белок S100B 83,4 мкг/л, количество циркулирующих ДЭ 6,2 клеток/100 мкл), про- и антикоагулянтной активности (фактор фон Виллебранда 6 у.е., фибриноген 7,4 г/л). После 12-недельной терапии, направленной на коррекцию основных факторов сердечно-сосудистого риска, наблюдалось уменьшение уровней маркеров воспаления и биомаркеров ЭД, достигшее статистической значимости в случае СРБ (p=0,001), MCP-1 (p=0,002), эндотелина-1 (p=0,001), eNOS (p=0,034) и фибриногена (p=0,006) (табл. 2).
Таблица 2. Показатели эндотелиального воспаления и ЭД исходно и через 12 нед (M±SD)
Показатель | Исходно | Через 12 нед |
СРБ, мг/мл | 4,23 | 2,1** |
MCP-1, нг/мл | 2,02 | 0,8** |
Эндотелин-1, нг/мл | 1,08 | 0,64** |
eNOS, пг/мл | 511 | 474* |
ФРЭС, пг/мл | 420 | 411 |
Белок S100B, мкг/л | 83,4 | 76,9 |
Количество ДЭ, клеток/100 мкл | 6,2 | 5,5 |
Фактор фон Виллебранда, у.е. | 6 | 5 |
Фибриноген, г/л | 7,4 | 5,5* |
Примечание. * — p<0,05, ** — p<0,005.
Потенциальные предикторы для прогнозирования риска прогрессирования УКН были отобраны с помощью информационного критерия Акаике (Akaike’s information criterion, AIC=75,21), приведены в бинарный вид (на основании оптимальной точки отсечения) (табл. 3) и включены в многофакторный регрессионный анализ. При проведении регрессионного анализа параметры «возраст», «MoCA-total», ИИФ, ИЗКН, ИР, ИВ, ИО, ИП, СРБ, MCP-1, «эндотелин-1», eNOS, ФРЭС, «белок S100B», «циркулирующие ДЭ», «фактор фон Виллебранда» и «фибриноген» были закодированы как категориальные и приведены к интервальному виду для оптимизации качества регрессионной модели.
Таблица 3. Потенциальные предикторы для прогнозирования риска прогрессирования УКН у пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска
Потенциальный предиктор | Бинарный вид | Обозначения, используемые в линейном дискриминантном уравнении |
Пол | 0 — мужчины, 1 — женщины | х1 |
Возраст | Количество полных лет | х2 |
Сопутствующая патология пациентов | ||
артериальная гипертензия I/ II/ III | 0 — нет, 1 — есть | х3/х4/х5 |
ишемическая болезнь сердца | 0 — нет, 1 — есть | х6 |
сахарный диабет 2-го типа | 0 — нет, 1 — есть | х7 |
дислипидемия | 0 — нет, 1 — есть | х8 |
индекс массы тела >30 кг/м2 | 0 — нет, 1 — есть | х9 |
индекс массы тела ≤30 кг/м2 | 0 — нет, 1 — есть | х10 |
перенесенный ишемический инсульт | 0 — нет, 1 — есть | х11 |
Базовая терапия пациентов | ||
антигипертензивные препараты | 0 — нет, 1 — есть | х12 |
антитромботические препараты | 0 — нет, 1 — есть | х13 |
препараты для лечения сахарного диабета | 0 — нет, 1 — есть | х14 |
статины | 0 — нет, 1 — есть | х15 |
Показатели когнитивных функций | ||
MoCA-total | Количество баллов | х16 |
ИИФ | Количество баллов | х17 |
ИЗКН | Количество баллов | х18 |
ИР | Количество баллов | х19 |
ИВ | Количество баллов | х20 |
ИО | Количество баллов | х21 |
ИП | Количество баллов | х22 |
Показатели эндотелиального воспаления и эндотелиальной дисфункции | ||
СРБ | Значение в мг/мл | х23 |
MCP-1 | Значение в нг/мл | х24 |
эндотелин-1 | Значение в нг/мл | х25 |
eNOS | Значение в пг/мл | х26 |
ФРЭС | Значение в пг/мл | х27 |
белок S100B | Значение в мкг/л | х28 |
количество циркулирующих ДЭ | Значение в клеток/100 мкл | х29 |
фактор фон Виллебранда | Значение в у.е. | х30 |
фибриноген | Значение в г/л | х31 |
При статистической обработке данных с помощью многофакторного регрессионного анализа использовался метод пошагового выключения предикторов, который ранжирует признаки в соответствии с их вкладом в модель. Уровень значимости для исключения предикторов был задан таким образом, чтобы достигнутый уровень значимости статистики Вальда χ2 (Pr>χ2) для каждого предиктора по окончании пошаговой процедуры не превышал 10%.
Полученные результаты свидетельствуют о том, что возраст (ОШ 5,3; 95% ДИ 3,1—8,5, p=0,000081), перенесенный ишемический инсульт (ОШ 7,2; 95% ДИ 5,5—10,2, p=0,00001421), значение ИИФ <13 баллов (ОШ 4,7; 95% ДИ 2,3—6,8, p=0,001), ИР <6 баллов (ОШ 3,9; 95% ДИ 1,01—5,2, p=0,0239), уровень eNOS >450 пг/мл (ОШ 5,1; 95% ДИ 2,9—8,1, p=0,0024), СРБ >1 мг/мл (ОШ 7,9; 95% ДИ 5,7—11,2, p=0,000056) и фибриногена >4 г/л (ОШ 4,1; 95% ДИ 1,9—6,7, p=0,004172) являются независимыми предикторами для прогнозирования прогрессирования УКН у пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска.
После статистической обработки данных методом логистической регрессии получено авторское уравнение, включившее 7 наиболее значимых независимых предикторов с процентом верного предсказания 95,3%. Линейное дискриминантное уравнение, отражающее полученную прогностическую модель: (рис. 2).

Рис. 2. Линейное дискриминантное уравнение для определения для определения риска прогрессирования УКН.
где «Risk» — значение оценки риска прогрессирования сосудистых УКН; е — константа, основание натурального логарифма, е=2,72; х2 — возраст пациента, полное количество лет, годы; х11 — перенесенный ишемический инсульт: 1 — есть, 0 — нет; х17 — значение ИИФ, баллы; х19 — значение ИР, баллы; х23 — уровень СРБ, мг/мл; х26 — уровень eNOS, пг/мл; х31 — уровень фибриногена, г/л.
При значениях «Risk» ≥0,4 (вероятность прогрессирования УКН ≥40% через 12 нед) делается вывод о высоком риске отрицательной динамики УКН у пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска, при значениях «Risk» <0,4 — о низком риске ухудшения УКН сосудистого генеза.
Оценка прогностической модели по критерию Хосмера—Лемешова: χ2=26,7 при 7 степенях свободы (p=0,0001), что означает существование связи между переменными (предикторами) логистической регрессионной модели (p=0,0000). Данная модель визуально изображена с помощью номограммы (см. рис. 1).
Прогностическая ценность «Risk» ≥0,4 составила 81,3% (95% ДИ 73,5—85,2), «Risk» <0,4 — 74,1% (95% ДИ 67,1—78,3).
Качество построенной модели оценивалось по площади под кривой ROC-AUC (рис. 3). Площадь под ROC-кривой составила 0,881±0,05 (95% ДИ 0,65—0,94), что свидетельствует о высоком качестве прогностической модели. По данным ROC-анализа определена оптимальная точка отсечения — 0,4. Данной точке отсечения соответствует показатель чувствительности 82,1%, показатель специфичности 72,3%.

Рис.3. ROC-кривая для прогностической номограммы.
AUC — Area Under ROC (площадь под кривой).
Обсуждение
Полученные в ходе исследования данные свидетельствуют о том, что у амбулаторных пациентов с УКН и факторами сердечно-сосудистого риска возраст, перенесенный ишемический инсульт в анамнезе, низкие значения ИИФ и ИР, повышенные уровни eNOS, СРБ и фибриногена прогнозируют высокую вероятность негативной динамики УКН в течение 12 нед.
Принимая во внимание значения коэффициентов регрессии, такие факторы, как перенесенный ишемический инсульт и сывороточные значения СРБ >1 мг/мл, считаются ключевыми в прогнозировании траектории УКН на фоне сложившегося соотношения иных маркеров ЭД, минимальных показателей MoCA-индексов и возрастных характеристик пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска. Представленные выше данные согласуются с результатами метаанализа 9 когортных исследований с участием 3893 пациентов, свидетельствующими о значительном повышении значений СРБ у пациентов с КН по сравнению с респондентами без КН (SMD=0,35, 95% ДИ 0,06—0,64, p=0,02; с высокой гетерогенностью I2=94%, p<0,001) [26]. Результаты проспективного когортного исследования с участием 331 пациента продемонстрировали, что возраст и СРБ были идентифицированы как предикторы возникновения постинсультных КН [27].
Стоит отметить и другой факт: в прогностической модели методом пошагового выключения предикторов были отброшены количественные персонализированные показатели, характеризующие процессы ангиогенеза, — уровень ФРЭС, белка S100B и количество циркулирующих ДЭ. Исключение данных потенциальных предикторов может являться аргументом в пользу утверждения о том, что нарушения ангиогенеза являются вторичными по отношению к нейровоспалительным и тонусным расстройствам сосудистого гомеостаза и не могут участвовать в прогнозировании траектории УКН у пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска.
Среди лабораторных показателей значительной прогностической ценностью обладал уровень фибриногена, что соотносится с данными о повышении концентрации фибриногена у пациентов с УКН сосудистого генеза [28, 29].
Кроме того, присутствие в модели прогноза риска прогрессирования УКН факторов ИИФ и ИР может свидетельствовать о ключевой роли расстройства управляющих функций и речевых нарушений при оценке когнитивного статуса у данной категории пациентов.
Присутствие в модели прогноза УКН eNOS свидетельствует о высокой сопряженности этого маркера с реализацией прогнозируемого события. Повышение уровня eNOS продемонстрировано в исследованиях с участием пациентов, страдающих сосудистыми КН.
Таким образом, одним из приоритетных направлений в облегчении бремени деменции может стать раннее прогнозирование отрицательной траектории УКН сосудистого происхождения с целью профилактики прогрессирования мнестического дефицита. Применение предлагаемого запатентованного способа1 позволяет повысить точность и эффективность прогнозирования, что будет способствовать более своевременному назначению лечебных мероприятий и может помочь отсрочить прогрессирование УКН до стадии деменции.
Заключение
Предлагаемый способ прогнозирования траектории УКН у пациентов с факторами сердечно-сосудистого риска может помочь восполнить недостаток диагностики КН додементного уровня на ранних этапах, чтобы с помощью корректно подобранной терапии замедлить прогрессирование когнитивного ухудшения и отсрочить развитие деменции.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
1Воробьева О.В., Ткачева О.Н., Фатеева В.В. Способ прогнозирования прогрессирования сосудистых умеренных когнитивных нарушений. Патент РФ №2816620.
- Левин О.С. Преддементные нейрокогнитивные нарушения у пожилых. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2019;119(9-2):10-17. https://doi.org/10.17116/jnevro201911909210
- Боголепова А.Н. Патогенетические подходы к терапии хронической цереброваскулярной недостаточности. Нервные болезни. 2019;(3):16-20. https://doi.org/10.24411/2226-0757-2019-12120
- Мхитарян Э.А., Воробьева Н.М., Ткачева О.Н. и др. Распространенность когнитивных нарушений и их ассоциация с социально-экономическими, демографическими и антропометрическими факторами и гериатрическими синдромами у лиц старше 65 лет: данные российского эпидемиологического исследования ЭВКАЛИПТ. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2022;14(3):44-53. https://doi.org/10.14412/2074-2711-2022-3-44-53
- Яхно Н.Н., Ткачева О.Н., Гаврилова С.И. и др. Комплексная междисциплинарная и межведомственная программа профилактики, раннего выявления, диагностики и лечения когнитивных расстройств у лиц пожилого и старческого возраста. Российский журнал гериатрической медицины. 2022;1:6-16. https://doi.org/10.37586/2686-8636-1-2022-6-16
- Воробьева О.В., Сизова Ж.М., Богатырева Л.М. Сравнительное исследование стратегий фармакологической коррекции умеренных когнитивных нарушений у больных, страдающих артериальной гипертензией. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2019;11(2):52-59. https://doi.org/10.14412/2074-2711-2019-2-52-59
- Pantoni L, Gorelick PB. Cerebral small vessel disease. Cambridge University Press (UK). 2014.
- Gorelick PB, Scuteri A, Black SE, et al. American Heart Association Stroke Council, Council on Epidemiology and Prevention, Council on Cardiovascular Nursing, Council on Cardiovascular Radiology and Intervention, and Council on Cardiovascular Surgery and Anesthesia. Vascular contributions to cognitive impairment and dementia: a statement for healthcare professionals from the american heart association/american stroke association. Stroke. 2011;42(9):2672-2713. https://doi.org/10.1161/STR.0b013e3182299496
- Добрынина Л.А., Гаджиева З.Ш., Кремнева Е.И. и др. Выживаемость, изменения когнитивных функций и состояния головного мозга у пациентов с церебральной микроангиопатией (болезнью мелких сосудов): 5-летнее наблюдение. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2022;16(4):18-28. https://doi.org/10.54101/ACEN.2022.4.3
- Воробьева О.В. Цереброваскулярная болезнь, ассоциированная с метаболическим синдромом: подходы к профилактике и терапии. Неврология и Ревматология (Прил. к журн. Consilium Medicum). 2018;1:16-20. https://doi.org/10.26442/2414-357X_2018.1.16-20
- Соловьева Э.Ю., Амелина И.П. Церебральная микроангиопатия в развитии хронической ишемии мозга: подходы к лечению. Медицинский совет. 2020;2:16-24. https://doi.org/10.21518/2079-701X-2020-2-16-24
- Верюгина Н.И., Чимагомедова А.Ш., Старовойтова И.М. и др. Эндотелиальная дисфункция при дисциркуляторной энцефалопатии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2017;117(6-2):73-80. https://doi.org/10.17116/jnevro20171176273-80
- Фатеева В.В., Воробьева О.В. Оксид азота: от механизма действия к фармакологическим эффектам при цереброваскулярных заболеваниях. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2017;117(10):131-135. https://doi.org/10.17116/jnevro2017117101131-135
- Мартынов М.Ю., Боголепова А.Н., Ясаманова А.Н. Эндотелиальная дисфункция при COVID-19 и когнитивные нарушения. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2021;121(6):93-99. https://doi.org/10.17116/jnevro202112106193
- Vorob’eva OV, Fateeva VV, Nikulina KV, et al. Association between Peripheral Blood Inflammatory Markers, Endothelial Dysfunction Markers, and Depression. Association between peripheral blood inflammatory markers, endothelial dysfunction markers, and depression. London: IntechOpen; 2019. https://doi.org/10.5772/intechopen.88693
- Воскресенская О.Н., Захарова Н.Б., Тарасова Ю.С. и др. О возможных механизмах возникновения когнитивной дисфункции у больных с хроническими формами цереброваскулярных заболеваний. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2018;10(1):32-36. https://doi.org/10.14412/2074-2711-2018-1-32-36
- Воробьева О.В., Пилипович А.А., Фатеева В.В. Влияние эндотелиального воспаления на депрессию у пациентов с церебральной микроангиопатией: проспективное исследование. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2022;14(1):32-37. https://doi.org/10.14412/2074-2711-2022-1-32-37
- Билютин-Асланян Р.С., Васильев А.Г. Влияние С-реактивного белка на когнитивные функции больных с сочетанной и изолированными формами атеросклероза церебрального и коронарного бассейнов. Педиатр. 2017;8(6):80-85. https://doi.org/10.17816/PED8680-85
- Добрынина Л.А., Гнедовская Е.В., Забитова М.Р. и др. Кластеризация диагностических МРТ-признаков церебральной микроангиопатии и ее связь с маркерами воспаления и ангиогенеза. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2020;120(12-2):22-31. https://doi.org/10.17116/jnevro202012012222
- Quinn TJ, Gallacher J, Deary IJ, et al. Association between circulating hemostatic measures and dementia or cognitive impairment: systematic review and meta-analyzes. J Thromb Haemost. 2011;9:1475-1482. https://doi.org/10.1111/j.1538-7836.2011.04403.x
- Poggesi A, Pasi M, Pescini F, et al. Circulating biologic markers of endothelial dysfunction in cerebral small vessel disease: a review. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 2016;36:72-94. https://doi.org/10.1038/jcbfm.2015.116
- Markus HS. Genes, endothelial function and cerebral small vessel disease in man. Exp Physiol. 2007;93(1):121-127. https://doi.org/10.1113/expphysiol.2007.038752
- Jessen F, Amariglio RE, Buckley RF, et al. The characterisation of subjective cognitive decline. Lancet Neurol. 2020;19(3):271-278. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(19)30368-0
- Busse A, Angermeyer MC, Riedel-Heller SG. Progression of mild cognitive impairment to dementia: a challenge to current thinking. Br J Psychiatry. 2006;189:399-404. https://doi.org/10.1192/bjp.bp.105.014779
- Duering M, Biessels GJ, Brodtmann A, et al. Neuroimaging standards for research into small vessel disease-advances since 2013. Lancet Neurol. 2023;22(7):602-618. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(23)00131-X
- Julayanont P, Brousseau M, Chertkow H, et al. Montreal Cognitive Assessment Memory Index Score (MoCA-MIS) as a predictor of conversion from mild cognitive impairment to Alzheimer’s disease. J Am Geriatr Soc. 2014;62(4):679-684. https://doi.org/10.1111/jgs.12742
- Wang L, Yang L, Liu H, et al. C-Reactive Protein Levels and Cognitive Decline following Acute Ischemic Stroke: A Systematic Review and Meta-Analysis. Brain Sci. 2023;13(7):1082. https://doi.org/10.3390/brainsci13071082
- Ji W, Wang C, Chen H, et al. Predicting post-stroke cognitive impairment using machine learning: A prospective cohort study. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2023;32(11):107354. https://doi.org/10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2023.107354
- Pyun JM, Ryoo N, Park YH, et al. Fibrinogen Levels and Cognitive Profile Differences in Patients with Mild Cognitive Impairment. Dement Geriatr Cogn Disord. 2020;49(5):489-496. https://doi.org/10.1159/000510420
- Xu G, Zhang H, Zhang S, et al. Plasma fibrinogen is associated with cognitive decline and risk for dementia in patients with mild cognitive impairment. Int J Clin Pract. 2008;62(7):1070-1075. https://doi.org/10.1111/j.1742-1241.2007.01268.x
Рекомендуем статьи по данной теме:
Триметиламин-N-оксид как маркер метаболизма человека.Профилактическая медицина. 2026;29(7):119-125
К вопросу о влиянии гестационного сахарного диабета на здоровье матери и ребенка после родов (обзор научных публикаций за 10-летний период).Российский вестник акушера-гинеколога. 2026;26(3):66-73
Предикторы исходов интенсивной терапии врожденных пороков развития в раннем неонатальном периоде.Анестезиология и реаниматология. 2026;(3):35-42
Прогнозирование успеха дентальной имплантации с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения.Российская стоматология. 2026;19(1-2):165-173
Повреждение гликокаликса в развитии эндотелиальной дисфункции у пациентов с варикозной болезнью нижних конечностей: возможности профилактики и лечения.Флебология. 2026;20(2):105-113
Современные возможности лечения сосудистых нейрокогнитивных нарушений с позиций доказательной медицины.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2026;126(4-2):78-85
Болезнь Альцгеймера: диагностические критерии и их эволюция.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2026;126(4-2):29-39
Сравнение подходов к прогнозированию сепсиса у реанимационных пациентов, длительно находящихся в условиях отделения реанимации и интенсивной терапии.Анестезиология и реаниматология. 2026;(2):7-18
L-аргинин как новый инструмент в интенсивной терапии сердечно-сосудистых расстройств: систематический обзор литературы.Кардиология и сердечно-сосудистая хирургия. 2026;19(2):75-85
Влияние иммунологических и метаболических показателей на функциональный исход пациента в остром периоде ишемического инсульта.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2026;126(3-2):28-34




