Введение

Артериальная гипертензия (АГ) остаётся одной из ведущих медико-социальных проблем, поскольку сохраняет высокую распространенность среди взрослого трудоспособного населения и является значимым модифицируемым фактором риска сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) и вазоренальных осложнений [1]. Для купирования эпизодов повышения АД и/или длительного лечения АГ назначается группа ингибиторов ангиотензин-превращающего фермента (иАПФ) как в моно-, так и в комбинированной терапии [2]. Вариабельность ответа на иАПФ может быть обусловлена комплексом факторов, среди которых выделяют клинические и фармакогенетические параметры [3-4]. К клиническим факторам относят корректность диагностики и обоснованность выбранной терапии, клинически значимые лекарственные взаимодействия, коморбидность, а также индивидуальные особенности пациента, обусловливающие непереносимость основных и вспомогательных компонентов препаратов. Полиморфные варианты генов, связанные с функционированием системы РААС и метаболизмом иАПФ могут быть ассоциированы с различиями в выраженности антигипертензивного эффекта [5]. Полиморфизм гена ACE I/D (rs1799752) рассматривается как один из клинически значимых генетических факторов, потенциально влияющих на активность АПФ и регуляцию сосудистого тонуса [6]. Варианты гена CES1 (c.1168-33C>A) участвующего в метаболизме отдельных представителей иАПФ также влияют на терапевтический ответ [5, 7-9].

В большинстве случаев на результативный исход в плане формирования индивидуальной чувствительности к антигипертензивной терапии оказывает влияние интеграция клинических и фармакогенетических закономерностей. На сегодняшний день фармакогенетические методы в кардиологии уже носят прикладной характер, позволяя, основываясь на принципах доказательной медицины, индивидуализировать выбор лекарственного препарата, существенно повысив его эффективность и безопасность [10]. При этом вопрос наличия прямой ассоциации между полиморфизмом генов системы РААС и эффективностью терапии иАПФ остается неоднозначным, в связи с высокой гетерогенностью результатов клинических исследований, требующих обоснования с помощью методов математического моделирования.

Цель исследования

Определить клинические и фармакогенетические факторы, ассоциированные с достижением и недостижением целевых значений АД у пациентов с артериальной гипертензией, принимающих иАПФ, с использованием методов математического моделирования.

Материалы и методы

Проведено одноцентровое наблюдательное фармакогенетическое когортное исследование, оценивающее возможность применения математического моделирования для оценки влияния модифицируемых (ИМТ, курение, употребление соли) и не модифицируемых (возраст, ACE I/D (rs1799752), CES1 (c.1168-33C>A)) конфаундеров на эффективность применения иАПФ. Пациенты, принявшие участие в исследовании, на момент исследования (февраль–май 2025 г.) получали амбулаторное лечение в кардиологическом отделении ФГБУ «Федеральный центр сердечно-сосудистой хирургии» Министерства здравоохранения Российской Федерации (Астрахань). По данным амбулаторных карт отобраны пациенты (n=118), отвечающих следующим критериям включения в исследование: возраст ≥18 лет; артериальная гипертензия в анамнезе; альтернативный диагноз кардиологического профиля, сопровождающийся повышением АД; приём иАПФ в монотерапии в течение 4 недель. Критерии исключения были определены до отбора пациентов: приём альтернативных групп антигипертензивных препаратов; сопутствующий прием препаратов, повышающих АД (НПВС, системные ГКС, препараты эритропоэтина, гормональные контрацептивы, симпатомиметики и антидепрессанты). Проведение исследования было одобрено локальным этическим комитетом ФГБОУ ВО «Астраханский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, протокол от 25.12.2024 № 11. Участие в исследовании носило добровольный характер и подразумевало строгую конфиденциальность полученных данных и результатов.

Первичной конечной точкой исследования был выбран параметр достижения/недостижения целевых значений АД при приёме иАПФ в монотерапии. В зависимости от терапевтического ответа пациенты были разделены на две группы: достигшие целевых значений АД/пациенты с оптимальным терапевтическим ответом (<140/90 мм рт. ст.) и не достигшие целевых значений АД /пациенты с неоптимальным терапевтическим ответом (≥140/90 мм рт. ст.). Измерение АД проводилось медицинским работником согласно клиническим рекомендациям в условиях лечебно-профилактического учреждения при помощи механического тонометра (B. Well MED-61 (№ РД-62688/24203 от 07.05.2024). Контрольные замеры АД проводили до начала лечения и после 4 недель приёма иАПФ. Участники исследования принимали следующие иАПФ в максимальной суточной дозе: периндоприл (8 мг 1 раз в сутки); эналаприл (20 мг 2 раза в сутки); рамиприл (10 мг 1 раз в сутки), фозиноприл (20 мг 2 раза в сутки). Назначение терапии осуществлялось лечащим врачом в рамках стандартной клинической практики. Исследование не предусматривало рандомизацию или изменение схемы лечения. Вторичными конечными точками исследования являлись значения САД и ДАД после приёма иАПФ, а также величина изменения САД (ΔСАД) и ДАД (ΔДАД) относительно исходного уровня. Клинико-анамнестические и инструментальные данные пациентов были извлечены из амбулаторных карт. Данные о количестве потребляемой соли и выкуренных сигарет были получены в ходе анкетирования пациентов.

Фармакогенетическое исследование выполнено на образцах венозной крови, собранных в пробирки с ЭДТА при плановом биохимическом анализе крови. Геномную ДНК выделяли с использованием набора реагентов «М-Сорб-Кровь» на основе магнитных частиц (№ HG-502-100). Определение полиморфных вариантов генов АСЕ и CES1 выполняли методом аллель-специфичной ПЦР в режиме реального времени на приборе CFX96 Touch Real-Time PCR Detection System (Bio-Rad Laboratories, Inc., США). Для анализа полиморфизмов использовали наборы реагентов «Alu I/D гена АСЕ (rs4646994)» (NP-519-100) и «ГенТест CES1 c.1168-33C>A (rs2244613)». Частоты встречаемости генотипов были проверены согласно равновесию Харди-Вайнберга. В зависимости от выявленных полиморфизмов пациенты распределялись на носителей следующих генотипов по гену АСЕ: II, ID, DD; и по гену CES1: АА, АС, СС.

Авторы оценили возможность использования ряда конфаундеров в качестве параметров математической модели для оценки эффективности терапии иАПФ. Данные представлены в виде категориальных и количественных переменных, для которых была проведена дополнительная оценка нормальности распределения выборки. Количественные и качественные характеристики общей выборки оценивали с использованием методов описательной статистики. Оценка изменения клинических параметров в зависимости от достижения/недостижения целевого АД оценивали с помощью t-критерия Стьюдента. Изменение показателей терапевтического ответа на терапию иАПФ в зависимости от комбинации генотипов АСЕ и CES1, оценивалось при помощи аналога дисперсионного анализа — критерия Краскела-Уоллиса с учётом критерия Данна и поправки Бонферрони. Для выявления факторов, ассоциированных с терапевтическим ответом на иАПФ, применяли методы регрессионного математического моделирования. Количественные показатели терапевтического ответа САД и ДАД после терапии иАПФ, анализировали при помощи множественной линейной регрессии. Для анализа бинарного исхода терапии был применен метод бинарной логистической регрессии с расчётом отношения скорректированного и нескорректированного отношения шансов (ОШ, 95% ДИ). Значимость отдельных конфаундеров оценивали при помощи критерия Вальда. Для оценки доли дисперсии, оцениваемой смоделированной математической моделью использовался критерий R2 Найджелкерка. Критическим уровнем статистической значимости считали p <0,05. Качество математической модели оценивали методом ROC-анализа с определением площади под кривой (AUC), чувствительности и специфичности модели. Для снижения рисков переобучения математических моделей число проверяемых конфаундеров ограничивали с учётом количества наблюдений и числа исходов в группах достижения/недостижения целевых значений АД.

Результаты

Количество пациентов, потенциально соответствующих критериям включения, определено по доступным амбулаторным картам пациентов с артериальной гипертензией, получавших монотерапию иАПФ в течении 4-х недель. В результате было отобрано 90 пациентов, имеющих полный набор клинических и фармакогенетических данных под требования исследования. В исследовании преобладали мужчины (65,6%) пожилого возраста (65,8±10,1 года; 95% ДИ: 63,7-67,9) с ожирением I типа (30,2±5,8; 95% ДИ: 29,0-31,4). Выборка исходно имела факторы, потенциально затрудняющие достижение целевого АД, включая пожилой возраст и повышенный ИМТ, что было учтено при интерпретации полученных данных математического моделирования. Участники разделены на две группы: достигшие целевого АД (<140/90 мм рт. ст., n=39) и не достигшие (≥140/90 мм рт. ст., n=51). Сравнение клинических показателей групп представлено в табл. 1.

Группы пациентов достигших и не достигших целевых значений АД, были сопоставимы по возрасту и ИМТ, однако статистически значимо различались по исходным и итоговым показателям САД и ДАД (p <0,001). При оценке динамики изменения САД и ДАД после применения иАПФ было отмечено, что у пациентов достигших целевых значений АД снижение САД и ДАД было более выраженным (p=0,003 и p=0,03).

С учётом выявленных различий в гемодинамических показателях между пациентами, достигшими и не достигшими целевых АД была проведена фармакогенетическая оценка влияния полиморфизмов системы РААС: ACE I/D (rs1799752), CES1 (c.1168-33C>A) на терапевтический ответ иАПФ.  Распределение генотипов по обоим изучаемым полиморфизмам соответствовало равновесию Харди-Вайнберга (p>0,05). Результаты влияния полиморфизмов на терапевтический ответ отражены в табл. 2.

Сравнительный анализ показал наличие статистически значимых различий между комбинированными фармакогенетическими профилями ACE I/D (rs1799752), CES1 (c.1168-33C>A) по значениям САД и ДАД после терапии иАПФ, а также по величине ΔСАД и ΔДАД. Более высокие значения АД наблюдались преимущественно у носителей полиморфного аллеля D ACE I/D (rs1799752) независимо от генотипа CES1 (c.1168-33C>A). Наибольшее снижение АД отмечено у пациентов с генотипами ACE (II) + CES1 (АС+СС) (p=0,018).

Учитывая ограниченное число пациентов, соответствующих критериям включения в исследование, при построении математических регрессионных моделей число независимых переменных было ограничено. В анализ были включены следующие конфаундеры: количество полиморфных аллелей D в гене ACE I/D (rs1799752); количество полиморфных аллелей С в гене CES1 (c.1168-33C>A), возраст, количество употребляемой соли в день, количество выкуренных сигарет в день.

Оценка зависимости САД и ДАД от различных конфаундеров проводилась при помощи метода множественной линейной регрессии (метод исключения переменных).

В результате анализа наблюдаемая зависимость для САД описывалась уравнением:

YСАД = 137,44 + 23,5 ∙ ХD + 0,54 ∙ ХСОЛ - 0,2 ∙ ХВОЗР

где  YСАД — значения САД после терапии иАПФ, мм рт. ст.;  ХD — количество полиморфных аллелей D гена АСЕ I/D (rs1799752);  ХСОЛ — количество употребляемой соли в день, грамм;  ХВОЗР — возраст пациентов, полных лет.

При увеличении количества полиморфных аллелей D на 1 значение САД увеличивалось на 23,5 мм рт. ст. (95% ДИ: 20,68-26,41; p <0,001), увеличение суточного потребления соли на 1 грамм свидетельствовало об увеличении САД на 0,54 мм рт. ст. (95% ДИ: 0,07-1,01; p=0,024), увеличение возраста пациента на 1 год приводило к снижению САД у пациентов на 0,2 мм рт. ст. (95% ДИ: -0,41, -0,1; p=0,04) (при условии неизменных значений другого фактора).

Регрессионная модель имеет коэффициент корреляции  = 0,87, что соответствует сильной тесноте связи по шкале Чеддока. Уровень значимости составил p <0,001. Согласно коэффициенту детерминации, включённые в модель факторы объясняют 75,7% дисперсии САД после терапии иАПФ среди генотипированных пациентов. Возраст и суточное потребление соли рассматривались как клинически значимые факторы, ассоциированные с уровнем САД, тогда как количество D аллелей гена АСЕ I/D (rs1799752) было включено в математическую модель для оценки фармакогенетического вклада в вариабельность ответа на терапию иАПФ.

Результат математической модели зависимости САД от количества аллелей D гена АСЕ I/D (rs1799752) отражён на диаграмме рассеяния парной линейной регрессии на рис. 1.

Рис. 1. Зависимость САД от количества полиморфных аллелей D гена ACE I/D (rs1799752)

Аналогичная математическая модель была построена для значений ДАД после приёма иАПФ. В результате анализа наблюдаемая зависимость для ДАД описывалась уравнением:

YДАД = 80,2 + 4,67 ∙ ХD + 0,2 ∙ ХСОЛ

где  YДАД — значения ДАД после приёма иАПФ, мм рт. ст.;  ХD — количество полиморфных аллелей D гена АСЕ I/D (rs1799752);  ХСОЛ — количество употребляемой соли в день, грамм.

При увеличении количества полиморфных аллелей D на 1 значение увеличивается значение ДАД на 4,67 мм рт. ст. (95% ДИ: 3,59-5,94; p <0,001), увеличение количества потребляемой соли в день на 1 грамм приводило к увеличению ДАД на 0,2 мм рт. ст. (95% ДИ: 0,009-0,394; p=0,041) (при условии неизменных значений другого фактора). Полученная регрессионная математическая модель характеризуется коэффициентом корреляции  = 0,67, что соответствует умеренной тесноте связи по шкале Чеддока. Уровень значимости составил p <0,001. Исходя из значения коэффициента детерминации, факторы, включенные в модель, определяют 43,9% дисперсии ДАД среди генотипированных пациентов. Результат математической модели зависимости ДАД от количества аллелей D гена АСЕ I/D (rs1799752) отражен на диаграмме рассеяния парной линейной регрессии на рис. 2.

Рис. 2. Зависимость ДАД от количества полиморфных аллелей D гена ACE I/D (rs1799752)

В результате исследования была разработана математическая модель для определения вероятности недостижения целевых значений АД методом бинарной логистической регрессии. Наблюдаемая зависимость описывается уравнением:

P = 1 / (1 + e-z) ∙ 100%

z = 2,98 + 6,53 ∙ ХD - 0,11 ∙ ХВОЗР

где P — вероятность недостижения целевых значений АД (%),  ХD — количество полиморфных аллелей D гена АСЕ I/D (rs1799752);  ХВОЗР — возраст пациентов, полных лет.

Полученная математическая регрессионная модель является статистически значимой (p <0,001). Исходя из значения коэффициента детерминации Найджелкерка, 84,5% дисперсии вероятности недостижения целевых значений АД после приёма иАПФ определяются факторами, включенными в модель.

Исходя из представленной таблицы, увеличение количества полиморфных аллелей на 1 аллель сопровождалось увеличением шансов недостижения целевых значений АД в 6,53 раза, при увеличении возраста на 1 год шансы недостижения целевых значений снижались в 0,11 раз (при условии отсутствия изменений других факторов, включенных в модель).

Исходя из значений математических регрессионных коэффициентов, значения количества полиморфных аллелей D в генотипе имели прямую связь с недостижением целевых показателей АД, а показатель возраста имел обратную связь. Характеристики каждого из факторов представлены в табл. 3.

На рис. 3 сопоставлены значения скорректированного отношения шансов с 95% ДИ для изучаемых факторов, вошедших в модель.

Рис. 3. Диаграмма ОШ, 95% ДИ для модели определения конфаундеров, влияющих на недостижение пациентами целевых значений АД

Пороговое значение вероятности достижения оптимального ответа на антигипертензивную терапию иАПФ P составило 50%. При значениях P >50% определялась высокая частота недостижения целевых значений АД после приёма иАПФ. При значениях P <50% — наблюдался низкий риск недостижения целевых АД. Чувствительность и специфичность модели при данном пороговом значении составили 98,0 и 89,7% соответственно. Диагностическая активность математической модели составила 92,4%.

Для оценки диагностической эффективности построенной математической модели и определения оптимального значения порога классификации (cut-off) использовался метод построения ROC-кривой.

Площадь под ROC-кривой, соответствующей взаимосвязи конфаундеров, способствующих достижению оптимального ответа на антигипертензивную терапию и вероятности исхода P, составила 0,97±0,013 с 95% ДИ: 0,95-1,0. ROC-кривая представлена на рис. 4.

Рис. 4. ROC-кривая модели прогнозирования недостижения целевых значений АД при приёме иАПФ

Пороговое значение вероятности P (1) в точке cut-off составляло 0,55. Значения P, равные или превышающие данное значение соответствовали прогнозу недостижения целевых АД при приёме иАПФ. Чувствительность и специфичность метода составили также 98,0 и 89,7% соответственно.

Обсуждение

Результаты исследования подтверждают многофакторность терапевтического ответа иАПФ у пациентов с АГ. В исследуемой выборке пациенты достигшие/не достигшие целевых значений АД были сопоставимы по полу и ИМТ, при этом статистически значимо отличались по исходным и итоговым значениям САД и ДАД. Пациенты, не достигшие целевого АД, исходно имели более высокие показатели АД, что могло повлиять на показатели клинической эффективности от приёма иАПФ и затруднить достижение показателей целевого контроля. Фармакогенетический анализ позволил выявить, что наиболее высокие значения САД и ДАД после терапии иАПФ были отмечены у пациентов имеющих полиморфный аллель D гена АСЕ I/D (rs1799752) независимо от генотипа CES1 (c.1168-33C>A). Этот результат согласуется с данными о роли полиморфизма гена АСЕ I/D (rs1799752) в регуляции активности системы РААС и формировании индивидуального ответа на лекарственную терапию [11-12]. Интерпретировать полученные данные как прогностическую связь следует с осторожностью, в связи с высокой неоднозначностью данных в крупных клинических исследованиях [13]. Ряд опубликованных исследований о влиянии полиморфизма гена АСЕ I/D (rs1799752) на исход антигипертензивной терапии подчеркивает высокую гетерогенность результатов, связанную с различиями в популяциях, клинических исходах и дизайне исследований [13-15].

Результаты регрессионного анализа свидетельствовали о значимом вкладе полиморфизма гена АСЕ I/D (rs1799752) в вариабельность гемодинамического ответа на применение иАПФ. В линейных моделях увеличение количества D аллеля было ассоциировано с более высокими значениями АД после приёма иАПФ. Суточное потребление соли являлось статистически значимым модифицируемым фактором, подтверждающим необходимость комбинированного учёта генетических и поведенческих конфаундеров для предварительной оценки эффективности терапии иАПФ. В бинарной логистической модели количество D аллелей гена АСЕ I/D (rs1799752) напрямую было связано с недостижением целевых значений АД. Выявленная тенденция позволяет рассматривать этот немодифицируемый конфаундер как потенциальный фактор, ассоциируемый с неоптимальным терапевтическим ответом на иАПФ на исследуемой выборке пациентов. Высокие значения скорректированного отношения шансов (COR) не следует рассматривать как основание для самостоятельного клинического применения модели, поскольку модель построена на ограниченной выборке и не проходила внешнюю валидацию.

Роль гена CES1 (c.1168-33C>A) проявлялась при анализе комбинированных фармакогенетических вариантов генов АСЕ/CES1, без статистической значимости в регрессионном анализе (p >0,05). Данная тенденция может быть связана с преимущественным влиянием гена CES1 (c.1168-33C>A) на фармакокинетические особенности отдельных представителей группы иАПФ, тогда как в исследовании было изучено влияние различных препаратов данной группы на терапевтический эффект. Отсутствие вклада гена CES1 (c.1168-33C>A) в построенных моделях не исключает его потенциальной клинической значимости.

В кардиологических исследованиях математическое моделирование применяется для оценки факторов, ассоциированных с исходом терапии, но при этом учёт фармакогенетических параметров в подобных моделях рассматривается как перспективный инструмент персонализации терапии [16-17]. В научном исследовании Reid JL и Meredith PA являющимся классическим представлением использования математического моделирования в оценке «концентрация-эффект» доказано, что индивидуальные фармакокинетические и фармакодинамические особенности напрямую влияют на клинический эффект и могут использоваться в качестве математической модели фармакодинамического ответа на антигипертензивную терапию [18]. Актуальное исследование Smith D и Layton A, проведённое при использовании компартментой математической модели на основе дифференциальных уравнений влияния внутрипочечной системы РААС на патогенез АГ, доказало, что математическое моделирование является обоснованным инструментом для изучения факторов, влияющих на исход антигипертензивной терапии [19]. Аналогичная фармакокинетическая / фармакодинамическая математическая модель ингибирования АПФ в исследовании Ford Versypt et al. доказала, что математическое моделирование может позволить количественно описать ответ на терапию иАПФ, но при этом требует учёта множества клинических, поведенческих и генетических факторов [20].

Ограничения исследования

Проведённое исследование имело ряд ограничений, затрудняющих экстраполяцию полученных результатов на более крупные выборки пациентов. К представленным ограничениям относятся: одноцентровой наблюдательный дизайн исследования, малая выборка пациентов (n=90), ограниченное включение факторов в расчёт математических моделей, отсутствие внешней валидации полученных математических моделей. В исследовании не учтён ряд клинических факторов, которые могли повлиять на терапевтический ответ от приёма иАПФ. Дополнительным ограничением является неоднородность применения различных препаратов из группы иАПФ. Учитывая представленные ограничения результаты полученные в исследовании следует интерпретировать как предварительные и требующие подтверждения в более крупных независимых выборках пациентов.