Эхогенность каротидных атеросклеротических бляшек как предиктор неблагоприятных сердечно-сосудистых событий у пациентов 40–64 лет: проспективное исследование

ВВЕДЕНИЕ: Неинвазивная оценка морфологии каротидных атеросклеротических бляшек (АСБ) представляет собой перспективное направление, позволяющее оптимизировать не только оценку риска сердечно-сосудистых событий, но и отбор пациентов для реваскуляризации сонных артерий. Определение эхогенности АСБ посредством GSM-анализа может быть использовано в рамках мультипараметрической оценки нестабильности АСБ и прогнозирования неблагоприятных сердечно-сосудистых событий.

ЦЕЛЬ: Оценить предиктивную ценность эхогенности каротидных атеросклеротических бляшек в  отношении развития неблагоприятных сердечно-сосудистых событий у пациентов 40–64 лет.

МАТЕРИАЛЫ И  МЕТОДЫ: В  исследование был включен 191 пациент с  каротидным атеросклерозом в  возрасте 40–64 лет. Всем пациентам проводили дуплексное сканирование артерий каротидного бассейна с определением эхогенности каротидных АСБ. Комбинированная конечная точка (ККТ) состояла из  следующих возможных событий: нефатальный инфаркт миокарда или нестабильная стенокардия, нефатальный инсульт, коронарную реваскуляризацию или реваскуляризацию периферических артерий, смерть от сердечно-сосудистых причин. Сбор данных о наступлении ККТ, проводили во время повторных визитов и с помощью медицинских информационных систем.

Статистика: Анализ данных проводили с помощью программного обеспечения MedCalc (версия 20.216). Для описания номинальных данных использовали частоты и проценты, для количественных данных медиану и квартили. Для оценки вероятности развития событий, составляющих комбинированную конечную точку, применяли метод анализа выживаемости Каплана–Майера. С целью оценки риска наступления события и влияния независимых переменных на указанный риск применяли регрессионный анализ Кокса.

РЕЗУЛЬТАТЫ: По результатам корреляционного анализа эхогенность каротидных АСБ (GSM) обратно коррелировала с ИМТ (r=–0,355; p<0,0001), окружностью талии (r=–0,337; p<0,0001), уровнем триглицеридов (r=–0,163; p=0,027), мочевой кислотой (r=–0,188; p=0,028). Длительность периода наблюдения составляла 15,1 (12,2; 22,9) мес. События, составляющие ККТ, произошли у 15 (7,85%) пациентов: нефатальный инфаркт миокарда — у 2 (1,05%) пациентов, нефатальный инсульт — у 2 (1,05%), реваскуляризация миокарда — у 6 (3,14%), нестабильная стенокардия — у 5 (2,61%) пациентов. Наличие каротидных АСБ с эхогенностью ≤39 усл.ед. позволяло прогнозировать развитие событий, составляющих ККТ, с чувствительностью 53,3% и специфичностью 80,7%. По результатам анализа выживаемости Каплана–Мейера было установлено, что кумулятивная выживаемость пациентов, имеющих каротидные АСБ с  эхогенностью ≤39 усл.ед., была статистически значимо ниже, в сравнении с пациентами, имеющими каротидные АСБ с эхогенностью >39 усл.ед.

ОБСУЖДЕНИЕ: Необходимо отметить, что в представленном исследовании снижение эхогенности каротидных АСБ было связано с  риском неблагоприятных сердечно-сосудистых событий только в  простой модели и  модели с  поправкой на  пол и возраст, но не в модели с полной поправкой. Вероятно, это может быть связано с тем, что эхогенность АСБ тесно связана с кумулятивным бременем кардиоваскулярных факторов риска, что было показано в том числе в более ранних исследованиях. Вероятно, комбинированная оценка бремени каротидного атеросклероза и морфологических особенностей АСБ может быть наиболее перспективным подходом к получению дополнительной прогностической информации у пациентов с каротидным атеросклерозом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Среди пациентов с каротидным атеросклерозом 40–64 лет наличие АСБ с эхогенностью ≤39 усл. ед. ассоциировалось с  увеличением относительного риска развития событий, составляющих комбинированную конечную точку в 3,44 (95% ДИ 1,19–9,91) раза после поправки на пол и возраст.

1. Johri A.M., Nambi V., Naqvi T.Z., Feinstein S.B., Kim E.S.H., Park M.M., Becher H., Sillesen H. Recommendations for the Assessment of Carotid Arterial Plaque by Ultrasound for the Characterization of Atherosclerosis and Evaluation of Cardiovascular Risk: From the American Society of Echocardiography // J. Am. Soc. Echocardiogr. 2020. Vol. 33, No. 8. Р. 917–933. doi: 10.1016/j.echo.2020.04.021.

2. Saba L., Brinjikji W., Spence J.D., Wintermark M., Castillo M., de Borst G.J., Yang Q., Yuan C., Buckler A., Edjlali M., Saam T., Saloner D., Lal B.K., Capodanno D., Sun J., Balu N., Naylor R., Lugt A.V.D., Wasserman B.A., Kooi M.E., Wardlaw J., Gillard J., Lanzino G., Hedin U., Mikulis D., Gupta A., DeMarco J.K., Hess C., Goethem J.V., Hatsukami T., Rothwell P., Brown M.M., Moody A.R. Roadmap Consensus on Carotid Artery Plaque Imaging and Impact on Therapy Strategies and Guidelines: An International, Multispecialty, Expert Review and Position Statement // AJNR Am. J. Neuroradiol. 2021. Vol. 42, No. 9. Р. 1566–1575. doi: 10.3174/ajnr.A7223.

3. Mitchell C.C., Stein J.H., Cook TD., Salamat S., Wang X., Varghese T., Jackson D.C., Sandoval Garcia C., Wilbrand SM., Dempsey RJ. Histopathologic Validation of Grayscale Carotid Plaque Characteristics Related to Plaque Vulnerability // Ultrasound Med. Biol. 2017. Vol. 43, No. 1. Р. 129–137. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2016.08.011.

4. Mitchell C. Grayscale Analysis of Carotid Plaque: An Overview // J. Am. Soc. Echocardiogr. 2019. Vol. 2, No. 8, pp. A21-A22. doi: 10.1016/j.echo.2019.06.007.

5. Goudot G., Khider L., Pedreira O., Poree J., Julia P., Alsac J.M., Amemiya K., Bruneval P., Messas E., Pernot M., Mirault T. Innovative Multiparametric Characterization of Carotid Plaque Vulnerability by Ultrasound // Front Physiol. 2020. Vol. 11, pp. 157. doi: 10.3389/fphys.2020.00157.

6. Ariyoshi K., Okuya S., Kunitsugu I., Matsunaga K., Nagao Y., Nomiyama R., Takeda K., Tanizawa Y. Ultrasound analysis of gray-scale median value of carotid plaques is a useful reference index for cerebro-cardiovascular events in patients with type 2 diabetes // J. Diabetes Investig. 2015. Vol. 6, No. 1. Р. 91–97. doi: 10.1111/jdi.12242.

7. Li Q., Liu B., Zhao Y., Liu Y., Gao M., Jia L., Jiao L., Hua Y. Echolucent carotid plaque is associated with restenosis after carotid endarterectomy // J. Neurosurg. 2020. Vol. 134, No. 3, pp. 1203–1209. doi: 10.3171/2020.2.JNS193397.

8. Biasi G.M, Froio A., Diethrich E.B., Deleo G., Galimberti S., Mingazzini P., Nicolaides A.N., Griffin M., Raithel D., Reid D.B., Valsecchi M.G. Carotid plaque echolucency increases the risk of stroke in carotid stenting: the Imaging in Carotid Angioplasty and Risk of Stroke (ICAROS) study // Circulation. 2004. Vol. 110, No. 6. Р. 756–762. doi: 10.1161/01.CIR.0000138103.91187.E3.

9. Генкель В.В., Кузнецова А.С., Лебедев Е.В., Шапошник И.И. Факторы, связанные с эхогенностью атеросклеротических бляшек, у пациентов в возрасте 40– 64 лет с каротидным атеросклерозом // Кардиология. 2021; Т. 61, № 6, С. 35–40.

10. Стахнёва Е.М., Каштанова Е.В., Полонская Я.В., Стрюкова Е.В., Шрамко В.С., Садовский Е.В., Кургузов А.В., Мурашов И.С., Чернявский А.М., Рагино Ю.И. Изучение ассоциаций белков в крови с наличием нестабильных атеросклеротических бляшек в коронарных артериях методом количественной протеомики // Бюллетень сибирской медицины. 2022. Т. 21, № 4. С. 121–129.

11. Hafiane A. Vulnerable Plaque, Characteristics, Detection, and Potential Therapies // J. Cardiovasc. Dev. Dis. 2019. Vol. 6, No. 3. Р. 26. doi: 10.3390/jcdd6030026.

12. Zhu G., Hom J., Li Y., Jiang B., Rodriguez F., Fleischmann D., Saloner D., Porcu M., Zhang Y., Saba L., Wintermark M. Carotid plaque imaging and the risk of atherosclerotic cardiovascular disease // Cardiovasc. Diagn. Ther. 2020. Vol. 10, No. 4. Р. 1048–1067. doi: 10.21037/cdt.2020.03.10.

13. Гучаева Д.А., Трипотень М.И., Погорелова О.А., Хеймец Г.И., Шахнович Р.М., Балахонова Т.В. Эхогенность атеросклеротических бляшек в сонных артериях у больных с острым коронарным синдромом и ее влияние на прогноз сердечно-сосудистых событий // Российский кардиологический журнал. 2019, Т. 24, № 5. С. 30–36.

14. Khan F., Gonçalves I., Shore A.C., Natali A., Palombo C., Colhoun H.M., Östling G., Casanova F., Kennbäck C., Aizawa K., Persson M., Gooding K.M., Strain D., Looker H., Dove F., Belch J., Pinnola S., Venturi E., Kozakova M., Nilsson J. Plaque characteristics and biomarkers predicting regression and progression of carotid atherosclerosis // Cell Rep. Med. 2022. Vol. 19, No. 3. Р. 100676. doi: 10.1016/j.xcrm.2022.100676.

15. Martínez-Sánchez P., Fernández-Domínguez J., Ruiz-Ares G., Fuentes B., Alexandrov A.V., Díez-Tejedor E. Changes in carotid plaque echogenicity with time since the stroke onset: an early marker of plaque remodeling? // Ultrasound Med. Biol. 2012. Vol. 38, No. 2, pp. 231–237. doi: 10.1016/j.ultrasmedbio.2011.10.025.

16. Della-Morte D., Dong C., Crisby M., Gardener H., Cabral D., Elkind MSV., Gutierrez J., Sacco RL., Rundek T. Association of Carotid Plaque Morphology and Glycemic and Lipid Parameters in the Northern Manhattan Study // Front Cardiovasc. Med. 2022. Vol. 9. Р. 793755. doi: 10.3389/fcvm.2022.793755.

17. Brunner G., Virani S.S., Sun W., Liu L., Dodge R.C., Nambi V., Coresh J., Mosley T.H., Sharrett A.R., Boerwinkle E., Ballantyne C.M., Wasserman B.A. Associations Between Carotid Artery Plaque Burden, Plaque Characteristics, and Cardiovascular Events: The ARIC Carotid Magnetic Resonance Imaging Study // JAMA Cardiol. 2021. Vol. 6, No. 1. Р. 79–86. doi: 10.1001/jamacardio.2020.5573.