Сердечно-сосудистая система является одной из самых важных в организме человека. Множество факторов, таких как генетика, окружающая среда, образ жизни, рацион питания и т. д., влияют на ее здоровье. К сожалению, данное влияние чаще всего является негативным, что сокращает функциональную стабильность сердца и его потенциальный срок службы. Однако, чтобы понять какие факторы и как именно влияют на продолжительность жизни сердца, необходимо сначала установить его возраст. Ученые из Университета Восточной Англии (Норидж, Великобритания) разработали новую методику на основе МРТ, способную точно определить функциональный возраст сердца человека. Как работает данная методика, и насколько она точна? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.
Основа исследования
Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ или CVD от cardiovascular disease) представляют собой серьезную проблему для здоровья, особенно в условиях старения населения мира. В 2022 году от ССЗ умерло более 19 миллионов человек, при этом на ишемическую болезнь сердца и инсульт пришлось 85% от общего стандартизированного по возрасту показателя смертности от ССЗ. По мере старения людей распространенность ССЗ увеличивается. Преждевременное старение сердечно-сосудистой системы описывается как снижение резерва сердечно-сосудистой системы и устойчивости к стрессу, а также значительные изменения в экспрессии генов, связанные со снижением реакции на стресс, контроля качества и митохондриальных путей. Модифицируемые факторы риска, такие как гипертония, сахарный диабет (СД или DM от diabetes mellitus) и ожирение, ускоряют процесс старения сердечно-сосудистой системы. Хроническое высокое кровяное давление вызывает сосудистую жесткость и гипертрофию левого желудочка (LV от left ventricular), которые являются признаками ускоренного старения сердечно-сосудистой системы. Плохо контролируемый СД ускоряет старение сердечно-сосудистой системы, вызывая окислительный стресс и воспаление, вызванные гипергликемией, что приводит к эндотелиальной дисфункции и атеросклерозу. Ожирение ускоряет старение сердца посредством различных взаимосвязанных механизмов, включая дисфункцию митохондрий, повышенный окислительный стресс и укорочение теломер, что приводит к нарушению функции сердца и повышению риска сердечной недостаточности (СН или HF от heart failure).
Магнитно-резонансная томография сердца (МРТс или CMR от cardiac magnetic resonance) признана эталонным стандартом для неинвазивной сердечной функциональной и объемной оценки, предлагая комплексные средства для изучения возрастных сердечно-сосудистых изменений. Магнитно-резонансная томография сердца предоставляет подробную информацию о структуре и функции сердца, включая фиброз миокарда, размеры желудочков, систолическую и диастолическую функцию, без воздействия на пациентов ионизирующего излучения. МРТ сердца может предоставить ценную информацию о гранулярных деталях размера камеры, геометрии, функции и деформации, что бесценно для выявления преждевременного старения сердца у пациентов с гипертонией, сахарным диабетом и ожирением.
Старение — многогранный процесс, связанный со многими болезнями, и он может быть постоянным с течением времени или изменчивым, включая внезапные сдвиги или ускорения в определенные моменты жизни. Понимание физиологического воздействия неизменяемых факторов риска, таких как возраст, и изменяемых факторов риска, имеет решающее значение для решения этих аспектов посредством изменения образа жизни и медицинских вмешательств. Это может значительно замедлить прогрессирование старения сердечно-сосудистой системы и снизить риск связанных с этим заболеваний.
Несмотря на многочисленные и недорогие методы лечения и изменения образа жизни для снижения риска сердечно-сосудистых заболеваний, состояние многих пациентов может ухудшиться во время профилактического лечения из-за неполного понимания риска.
Несмотря на то, что концепции старения были адекватно описаны в радиомике и геномике, не существует простой модели CMR для прогнозирования хронологического возраста. Ученые предполагаем, что хронологический возраст можно смоделировать с использованием параметров, полученных с помощью МРТ сердца, собранных в рамках стандартной оценки МРТ.
В рассматриваемом нами сегодня труде ученые попытались создать модели сердечно-сосудистой МРТ для оценки функционального возраста сердца с использованием математического моделирования и физиологических аспектов, изучить взаимосвязи между факторами риска сердечно-сосудистых заболеваний и характеристиками преждевременного старения сердечно-сосудистой системы, а также детализировать структурные и функциональные изменения в сердце, связанные с преждевременным старением сердечно-сосудистой системы.
Подготовка к исследованию
В данное исследования были включены 563 субъекта, зарегистрированных в период с января 2015 года по декабрь 2023 года из 5 регионов по всему миру (Норфолк — 95, Лидс — 33, Шеффилд — 15, Великобритания; Кордова — 255, Испания; Сингапур — 165).
Хронологический возраст определялся как возраст, определяемый количеством времени, прошедшего с момента рождения до текущей индексированной даты. Функциональный возраст сердца по CMR определялся как возраст, определяемый оценкой параметров с наиболее чувствительными морфологическими и функциональными изменениями при старении, измеренными с помощью CMR у здоровых лиц без каких-либо известных факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний в возрасте от 10 до 85 лет.
Изображение №1
Когорта была стратифицирована на семь групп в соответствии с их возрастом: Группа 1 (n = 43, возрастной диапазон: 10–19 лет); Группа 2 (n = 82, возрастной диапазон: 20–29 лет); Группа 3 (n = 99, возрастной диапазон: 30–39 лет); Группа 4 (n = 92, возрастной диапазон: 40–49 лет); Группа 5 (n = 80, возрастной диапазон: 50–59 лет); Группа 6 (n = 89, возрастной диапазон: 60–69 лет); и Группа 7 (n = 78, возрастной диапазон: 70–85 лет). Кроме того, ученые разделили когорту на основе их состояния здоровья на здоровых (n = 191) и нездоровых (n = 366). Для предварительной внешней проверки ученые использовали когорту из 25 здоровых людей из Норфолка и Лидса.
Критерии включения в когорту здоровых людей включали людей с нормальным индексом массы тела (BMI < 25 кг/м2, BMI от body mass index) и без каких-либо метаболических, сердечно-сосудистых или респираторных заболеваний.
Критериями включения в нездоровую когорту были пациенты с одной или несколькими сопутствующими заболеваниями: избыточный вес и ожирение (BMI >25 кг/м2), мерцательная аритмия (AF от atrial fibrillation), гипертония, сахарный диабет и гиперлипидемия.
Критериями исключения для всех субъектов были: неспособность лежать ровно, фракция выброса LV (EF от ejection fraction) < 50%, беременность, несовместимые устройства или имплантаты или любые другие противопоказания к МРТ, включая аллергию на контрастное вещество, клаустрофобию и хроническую болезнь почек IV и V стадии (расчетная скорость клубочковой фильтрации < 30 мл/мин/1.73 м2).
Все анализы изображений были выполнены с использованием недавно разработанной полностью сверточной нейронной сети, интегрированной в функцию пакетной обработки в исследовательском программном обеспечении MASS (MASS, версия 2023-EXP). Сгенерированные контуры включают эндокардиальные границы для левого желудочка (LV от left ventricular), правого желудочка (RV от right ventricle), левого предсердия (LA от left atrial) и правого предсердия (RA от right atrium) и эпикардиальные границы для LV во всех сердечных фазах на четырехкамерной кинограмме. Все четырехкамерные объемы были оценены с использованием метода площади-длины. Папиллярные мышцы и трабекулы были включены в расчет объема. Конечно-диастолический объем (EDV от end-diastolic volume), мера глобальной диастолической функции, определялся как объем крови в желудочке в конце фазы наполнения, в то время как конечно-систолический объем (ESV от end-systolic volume), мера систолической функции, определялся как объем крови в желудочке в конце фазы выброса, непосредственно перед расслаблением желудочка. Ударный объем (SV от stroke volume) определялся как объем крови, выбрасываемой во время систолы (SV = EDV − ESV), а сердечный выброс (CO от cardiac output) определялся как количество крови, выбрасываемой за минуту (CO = SV × частота сердечных сокращений). Фракция выброса определялась как отношение SV к EDV (EF = SV/EDV × 100). Пиковая скорость выброса левого желудочка (PER от peak ejection rate) определялась как максимальная скорость, с которой кровь выбрасывается из LV во время систолы, а пиковая скорость наполнения (PFR от peak filling rate) — как максимальная скорость, с которой LV заполняется кровью во время диастолы. Масса левого желудочка рассчитывалась на основе объема миокарда и плотности ткани. Глобальная продольная деформация (GLS от global longitudinal strain), чувствительный маркер деформации миокарда, измерялась как процентное изменение длины волокон миокарда в продольном направлении.
Для контроля качества проводилась визуальная оценка сегментаций, созданных ИИ, и кривых объема с временным разрешением на протяжении всех фаз сердечной деятельности. Шесть из 563 (1%) случаев с отсутствующими аннотациями, существенным нарушением контурирования камер сердца, артефактами изображения или смещенным положением среза были исключены.
Ученые стремились обеспечить соответствие статистической мощности и надежности результатов установленным статистическим принципам. Чтобы предоставить адекватные данные для разработки модели без переобучения, ученые включили 191 здорового участника в когорту вывода. Для проверки были включены 366 нездоровых пациента с интересующими состояниями, чтобы обеспечить обобщаемость и точность модели в реальных условиях, поскольку большая выборка помогает учитывать повышенную изменчивость и обеспечивает стабильность показателей эффективности модели. Были использованы итерационные методологии для разработки и проверки функциональной модели сердечного возраста, используя возраст здоровых лиц в качестве эталонного стандарта.
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена был вычислен для изучения корреляции между хронологическим возрастом и всеми показателями CMR в выводимой здоровой когорте. Когда переменные демонстрировали высокую коллинеарность и схожую физиологическую значимость, для дальнейшего анализа выбиралась переменная с наибольшей физиологической значимостью. Важно отметить, что ученые также визуализировали, как каждая переменная (медианные значения) адаптировалась в каждом десятилетии жизни. Если переменная демонстрировала нелинейное сложное поведение, ученые избегали включения этой переменной в дальнейшую разработку уравнения. Была проведена предварительная работа по проверке, чтобы выяснить, адаптировалась ли переменная сердечной камеры положительно или отрицательно в нездоровой когорте, чтобы уменьшить вероятность переоценки или недооценки сердечного возраста — этот процесс повторялся для достижения разумного соответствия. Предпочтение было отдано геометрической модели, которая имеет преимущество применения к любой системе архивации и коммуникации изображений, цифровой визуализации и коммуникации в медицинской системе без необходимости специализированного программного обеспечения для постобработки кардиологических киноизображений.
После того как были идентифицированы ключевые переменные, даже если они в основном вели себя линейно из-за естественного поведения сигмоиды, ученые дополнительно разработали интерполированные данные для учета крайностей вместо выбора нелинейной регрессии. Для некоторых переменных использовались пороговые значения для коррекции линейно смоделированного возраста. Это было сделано для корректировки связанного с возрастом резкого снижения в определенные десятилетия жизни, что позволило окончательному уравнению иметь наименьшее смещение.
Окончательная внутренняя проверка была проведена с использованием анализа Бланда–Альтмана для исследования систематических различий и коэффициента ранговой корреляции Спирмена для установления корреляции.
Результаты исследования
Таблица №1
Таблица №2
Демографические данные и характеристики CMR здоровых и нездоровых групп представлены в таблицах №1 и №2. Медианный возраст (IQR) здоровой группы составил 34 года (25–46 лет), и 105 из 191 (55%) субъектов были женщинами. Медианный возраст (IQR) нездоровой группы составил 53 года (36–66 лет), и 157 из 366 (43%) были женщинами. Индекс массы тела был значительно ниже в здоровой группе [медианный (IQR) 21 (20–23 кг/м2) против 27 (25–31 кг/м2)]. В нездоровой группе 54 (15%) имели гиперлипидемию, 79 (22%) были гипертониками, 41 (11%) были диабетиками, 23 (6%) имели мерцательную аритмию (AF) и 22 (6%) имели предшествующий анамнез инфаркта миокарда. В целом, нездоровая группа имела более высокие медианные EDV сердца слева и справа, ESV и SV. EF левого предсердия была значительно выше в здоровой группе, в то время как LV EF, RA EF и RV EF (62% для обоих) были сопоставимы.
Изображение №2
Изображение №3
Объемные индексы левого предсердия были сопоставимы во всех восьми возрастных группах между здоровыми и нездоровыми когортами. Нездоровая когорта имела значительно более высокие значения LV EDV, LV ESV, масса LV, LV PER и LV PFR, чем здоровые субъекты. В правом сердце RA EDV, RV EDV, RV ESV и RV GLS были значительно выше, а RV EF была значительно ниже в нездоровой группе во всех возрастах (графики выше).
В здоровой группе LA EDV и LA ESV значительно увеличились при здоровом старении. Кроме того, LA EF и LV PFR значительно снизились при старении. Более того, некоторые параметры правого сердца, включая RA EDV, RA ESV и RV EF, коррелировали положительно, в то время как RV ESV коррелировал отрицательно со здоровым старением.
CMR уравнение функционального возраста сердца было получено исключительно с использованием данных здоровой когорты (n = 169). Из функциональных параметров CMR, которые показали значительную корреляцию с возрастом в этой когорте, в окончательную модель были введены две переменные, LA ESV и LA EF. ESV левого предсердия имел самую линейную временную кривую как в здоровых, так и в нездоровых когортах. PFR левого желудочка не был выбран, поскольку он был положительно компенсирован в нездоровой когорте. Ученые использовали три уравнения регрессии для LA ESV, чтобы учесть крайности — (< 15, 15–50 и > 50 мл). Для LA ESV 15–50 мл был обнаружен сильный коэффициент корреляции определения (R2) с хронологическим возрастом (R2 = 0.829). Корреляция оставалась сильной для более высоких пределов с интерполированным притупленным возрастом (LA ESV > 50 мл: R2 = 0.938). Аналогичные результаты были отмечены для более низких пределов (LA ESV < 15 мл: R2 = 0.970).
Окончательные уравнения регрессии были следующими:
- Если LA ESV < 15 мл: функциональный возраст сердца, полученный с помощью CMR = 6.4026 + (0.2468 × LA ESV).
- Если LA ESV 15–50 мл: функциональный возраст сердца, полученный с помощью CMR = −18.0342 + (2.3140 × LA ESV).
- Если LA ESV >50 мл: функциональный возраст сердца, полученный с помощью CMR = 87.9207 + (0.05241 × LA ESV).
Затем LA EF использовался для коррекции систематического смещения с помощью следующих пороговых значений:
- Если LA EF <55%, добавьте 20 лет.
- Если LA EF 55–58%, добавьте 15 лет.
- Если LA EF 58–60%, добавьте 5 лет.
- Если LA EF составляет 60–62%, добавьте 2 года.
В здоровой когорте коэффициент корреляции функциональной модели возраста сердца, полученной с помощью CMR, с хронологическим возрастом составил [ρ = 0.329, 95% доверительный интервал (ДИ или CI от confidence interval): 0.196–0.450]. При анализе Бланда–Альтмана возраст, полученный с помощью CMR, был аналогичен хронологическому возрасту (смещение: 0.05%, 95% ДИ: −9.56–9.67%).
В нездоровой когорте функциональный возраст сердца, полученный с помощью CMR, был значительно выше хронологического возраста на 4.6 года (95% ДИ: 1.6–7.6 лет). Коэффициент корреляции функционального возраста сердца, полученного с помощью CMR, с хронологическим возрастом составил (ρ = 0.448, 95% ДИ: 0.362–0.526). В анализе Бланда–Альтмана функциональный возраст сердца, полученный с помощью CMR, был выше хронологического возраста (смещение: 3.73%, 95% ДИ: −2.76–10.22%).
Затем ученые разделили когорту на пять групп в соответствии с их BMI, как определено критериями Всемирной организации здравоохранения: нормальный (если BMI < 25 кг/м2), избыточный вес (BMI = 25–29.9 кг/м2), ожирение I степени (BMI = 30–34.9 кг/м2), ожирение II степени (BMI = 35–39.9 кг/м2) и ожирение III степени (BMI ≥ 40 кг/м2).
Изображение №4
В анализе подгрупп, сравнивающих здоровых людей (BMI < 25 кг/м2) с тремя классами ожирения, наблюдались значительные различия в LA EDV и LA ESV, и эти различия увеличивались с ростом уровня BMI (таблица №3). Пациенты с нормальным и избыточным весом имели схожий функциональный возраст сердца, полученный с помощью CMR, и хронологический возраст. У пациентов с ожирением функциональный возраст сердца, полученный с помощью CMR, был выше хронологического возраста на 4 года при ожирении I класса, на 5 лет при ожирении II класса и на 45 лет при ожирении III класса (4A).
Таблица №3
Функциональный возраст сердца, полученный с помощью МРТ, был значительно выше у пациентов с гипертонией из групп 3–6 и ниже в группе 7, чем у здоровых людей той же возрастной группы (4B). Более того, по сравнению со здоровыми лицами контрольной группы, у пациентов с сахарным диабетом было первоначальное преувеличение на 7–8 лет в группе 3, резко увеличивающееся до примерно 40–56 лет в группе 4, прежде чем разница постепенно уменьшалась до 20–30 лет в группе 5, 18 лет в группе 6 и затем −21 года в группе 7 (4C). У пациентов с мерцательной аритмией функциональный возраст сердца, полученный с помощью МРТ, был значительно выше, чем у здоровых лиц контрольной группы во всех сопоставимых по возрасту группах (4D).
В анализ подгрупп в составную модель были включены все пациенты с сопутствующими заболеваниями. При однофакторном анализе LA EDV, LA ESV, LA GLS, масса LV и RA ESV значительно коррелировали положительно, а LA EF и RA EF коррелировали отрицательно с составной группой. При пошаговом многофакторном линейном регрессионном анализе только LA ESV, масса LV и LA GLS оставались связанными при пошаговом увеличении с сопутствующими заболеваниями.
Для более детального ознакомления с нюансами исследования рекомендую заглянуть в доклад ученых.
Эпилог
В рассмотренном нами сегодня труде ученые представили модель определения функционального возраста сердца, основанную на данных, полученных с помощью магнитно-резонансной томографии.
Сердце человека является одним из важнейших органов. Множество факторов, как внутренних, так и внешних, влияют на его работу. Генетические особенности, образ жизни, питание, экология, стрессы и т. д. — все эти факторы негативно сказываются на состоянии сердца, вызывая различного рода дефекты и заболевания. В совокупности, они формируют возраст сердца, который может разительным образом отличаться от фактического возраста человека.
Авторы исследования смогли разработать эффективный метод определения возраста сердца. В ходе исследования были использованы данные МРТ сердца 557 человек, среди которых 191 — были здоровы, а 366 обладали различными отклонениями (гипертония, диабет, ожирение и т. д.).
Используя совокупность параметров тех или иных отделов сердца, полученных в ходе визуализации МРТ, ученые смогли сопоставить состояние сердца здоровых и больных испытуемых. Анализ данных показал, что различные отклонения «состаривают» сердце по-разному. Например, сердце человека в возрасте 50 лет с гипертонией имеет функциональный возраст 55 лет. Что касается пациентов с диабетом и ожирением, то у них разница между фактическим и функциональным возрастом была еще больше.
Данный метод позволяет не только более детально оценить состояния сердца по временной шкале, но и дать пациентам более понятную и четкую систему оценки их здоровья. К сожалению, прогнозы врачей, обогащенные медицинскими терминами, порой имеют малый эффект на людей, которым крайне необходимо улучшить свой образ жизни, чтобы предотвратить тяжелые последствия. Однако, если человек узнает, что его сердце старше его на 30 лет, а значит и проработает разительно меньше, это может подвигнуть его к действию.
Немного рекламы
Спасибо, что остаётесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас, оформив заказ или порекомендовав знакомым, облачные VPS для разработчиков от $4.99, уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 Cores) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps от $19 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).
Dell R730xd в 2 раза дешевле в дата-центре Maincubes Tier IV в Амстердаме? Только у нас 2 х Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 ТВ от $199 в Нидерландах! Dell R420 — 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB — от $99! Читайте о том Как построить инфраструктуру корп. класса c применением серверов Dell R730xd Е5-2650 v4 стоимостью 9000 евро за копейки?
