- English
- Русский
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКА РАЗВИТИЯ ИШЕМИЧЕСКОГО ИНСУЛЬТА НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ [АРОЕ (Ε2, Ε3, Ε4), ACE (I/D), MTHFR (677С>T)] И НЕГЕНЕТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ТЕОРИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ПО ПРЕЦЕДЕНТАМ
DOI: https://doi.org/None
Введение. Ишемический инсульт (ИИ) относят к многофакторным заболеваниям, развитие которых является результатом комплексного взаимодействия наследственной предрасположенности и факторов внешней среды. В связи с индивидуальностью течения ИИ, многочисленностью вызывающих его факторов и симптомов заболевания необходимо использовать математические методы для прогнозирования риска развития ИИ, поддержки принятия решений при диагностике и лечении конкретного пациента. Цель исследования. Изучение эффективности использования современных методов теории распознавания для прогнозирования развития ИИ по совокупности факторов риска. Методы. В исследование включены 257 пациентов в возрасте от 45 до 86 лет, из которых 123 перенесли ИИ; контрольную группу составили 134 человека без симптомов заболевания сосудов головного мозга или инсультов в анамнезе (контрольная группа). Всего проанализировано 18 прогностических признаков. Оценивали традиционные факторы риска ИИ (артериальная гипертензия – АГ; гиперхолестеринемия; сахарный диабет – СД; ожирение; курение; наличие ишемической болезни сердца – ИБС – и фибрилляции предсердий; семейный анамнез сердечно-сосудистых заболеваний), а также биохимические и генетические маркеры (полиморфные варианты генов MTHFR, ACE и ApoE). Все пациенты были разделены на 2 класса: пациенты контрольной группы отнесены к I классу, а больные с ИИ – ко II. Полученные данные анализировали с помощью системы «Распознавание», позволяющей по обучающей выборке построить оптимальные алгоритмы автоматической классификации (прогноза) состояния новых пациентов по их признаковым описаниям. Результаты. На 1-м этапе с помощью метода логических закономерностей формировали систему и оценку информативности основных признаков путем определения их весовых значений. Наиболее прогностически значимыми явились степень АГ, наличие СД, ИБС, фибрилляции предсердий, а также возраст больного и курение, уровень холестерина, триглицеридов, липопротеидов высокой плотности и гомоцистеина в крови. Выявлена достоверная ассоциация с ИИ комбинации ε4 аллеля гена ApoE с гомозиготным полиморфизмом гена MTHFR(677TT) и комбинации D-аллеля гена ACE с гомозиготным полиморфизмом гена MTHFR(677ТT); соответственно p=0,04 и p=0,03. При использовании 16 признаков точность прогнозирования методом вычисления логических закономерностей составила 88,3%. Дальнейшее сокращение учитываемых при прогнозе факторов риска (11 и 9) привело к снижению точности до 78,9%. Заключение. Использование методов распознавания по прецедентам позволяет определить с высокой точностью риск развития ИИ по имеющимся у больного факторам риска (традиционным и генетическим), а также выделить наиболее значимые факторы риска развития ИИ.
Ключевые слова:
ишемический инсульт, факторы риска, полиморфизмы генов, прогнозирование
Для цитирования:
Назаренко Г.И., Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Константинова М.В., Клейменова Е.Б. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКА РАЗВИТИЯ ИШЕМИЧЕСКОГО ИНСУЛЬТА НА ОСНОВЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ [АРОЕ (Ε2, Ε3, Ε4), ACE (I/D), MTHFR (677С>T)] И НЕГЕНЕТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ТЕОРИИ РАСПОЗНАВАНИЯ ПО ПРЕЦЕДЕНТАМ. Молекулярная медицина, 2015; (1): -
Список литературы:
- Скворцова В.И. Снижение заболеваемости, смертности и инвалидности от инсультов в Российской Федерации. Журн. неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2007. Спец. вып. Инсульт. 25–7.
- Гусев Е.И., Скворцова В.И., Киликовский В.В., Стаховская Л.В. Проблема инсульта в Российской Федерации. Качество жизни. Медицина. 2006; 2: 10–14.
- Бочков В.Б. Разработка моделей и алгоритмов диагностики и прогнозирования острых нарушений мозгового кровообращения: автореф. … дис. канд. мед. наук. Курск, 2000. 198 c.
- Мисюк Н.С. Прогнозирование и профилактика острых нарушений мозгового кровообращения. Минск, 1987. 142 c.
- Dufouil C., Richard F., Fievet N. APOE genotype, cholesterol level, lipid-lowering treatment, and dementia: the three-city study. Neurology. 2005; 64: 1531–8.
- Raizada M.K., Paton J.F., Kasparov S. et al. Cardivascular genomics. Humana press, 2005. 362 p.
- Arnett D.K., Baird A.E., Barkley R.A. et al. Relevance of genetics and genomics for prevention and treatment of cardiovascular disease: a scientific statement from the American Heart Association Council on Epidemiology and Prevention, the Stroke Council, and the Functional Genomics and Translational Biology Interdisciplinary Working Group. Circulation. 2007; 115: 2878–901.
- Lusis A.J., Fogelman A.M., Fonarow G.C. Genetic basis of atherosclerosis, part II: clinical implications. Circulation. 2004; 110: 2066–71.
- Рязанов В.В. Логические закономерности в задачах распознования (параметрический подход). Журн. вычислит. математики и матем. физики. 2007; 47 (10): 1793–1808.
- Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. «РАСПОЗНАВАНИЕ». Математические методы. Программная система. Практические применения. М.: ФАЗИС, 2006. 176 с.
- Журавлев Ю.И. Избранные научные труды. М.: Магистр, 1998. 420 с.
- Nakata Y., Katsuya T. et al. Polymorphism of angiotensin converting enzyme, angiotensinogen and apolipoprotein E gene in Japanese population with cerebrovascular disease. Am. J. Hypertens. 1997; 10: 1391–5.
- Pfohl M., Fetter M., Koch M. Association between angiotensin converting enzyme genotypes. Extracranial artery stenosis and stroke. Atherosclerosis. 1998; 140 (1): 161–6.