Лабораторные предикторы прогноза у больных с острым инфарктом миокарда, сочетанным с неалкогольной жировой болезнью печени Текст научной статьи по специальности «Клиническая медицина»

Оригинальные исследования

Original Researches

МЕДИЦИНА

НЕОТЛОЖНЫХ состояний

УДК 616.127-005.8-036-07+616.36-003.826 йй!: 10.22141/2224-0586.2.81.2017.99705

Белая И.Е., Коломиец В.И., Мусаева Э.К.

Государственное учреждение «Луганский государственный медицинский университет», Украина

Лабораторные предикторы прогноза у больных с острым инфарктом миокарда, сочетанным с неалкогольной жировой болезнью печени

Резюме. Цель: апробировать математическую модель прогнозирования течения острого периода инфаркта миокарда (ИМ) с зубцом Q в сочетании со стеатозом печени (СП) или неалкогольным сте-атогепатитом (НАСГ). Материалы и методы. Обследовано 74 больных с острым Q-позитивным ИМ левого желудочка различной локализации, сочетанным со СП (67 больных) и НАСГ (7 пациентов), в возрасте от 36 до 88лет (средний возраст — 64± 1 год). Среди них 35 женщин и 39 мужчин. Для прогнозирования исходов острого периода ИМ, сочетанного со СП или НАСГ, был использован подход, основанный на интеллектуальном анализе данных (Data Mining) с применением математических средств метода «дерево решений». Результаты. С помощью алгоритма дерева решений выделены лабораторные показатели (атрибуты), которые в дальнейшем использованы в качестве входных данных. Адекватность классификации этих атрибутов определена построением таблицы сопряженности. Оценка точности полученных результатов расчетов дала в итоге 98,65 %. Дерево решений выделило три наиболее значимых лабораторных показателя: аспартатаминотрансфера-зу (АСАТ), возраст и содержание эритроцитов. Значимость АСАТсоставила 60,9 %, показателя «возраст» — 25,8 %, эритроцитов — 13,3 %. На визуализаторе «Правила» с достаточным доверием можно относиться только к первому правилу, в котором достоверность достигает 100 %, а влияние на факт смерти (поддержка) — 52,9 %. Выводы. С помощью алгоритма дерева решений выявлены прогностически значимые маркеры течения острого ИМ и неалкогольной жировой болезни печени: АСАТ и возраст. Установлено, что если у больных АСАТ менее 0,546ммоль/л, а возраст менее 81 года, то прогнозируется благоприятный исход с точностью 98,65 %. Ключевые слова: острый период инфаркта миокарда; стеатоз печени; неалкогольный стеато-гепатит; лабораторные показатели; прогноз

Введение

В Луганской области кардиоваскулярная патология лидирует в структуре смертности, летальности и инвалидизации пациентов. Показатель летальности для инфаркта миокарда (ИМ) составляет около 10 % [1]. Неалкогольная жировая болезнь печени (НЖБП) занимает важное место в структуре не только гастроэнтерологической, но и кардиологической патологии. Не вызывает сомнения тот факт, что возникновение НЖБП ассоциировано с риском развития сердечно-сосудистых заболеваний и уменьшением продолжительности жизни пациентов. Отложение липидов в печени является первым этапом развития болезни, что приводит к эффекту липотоксичности и инициа-

ции воспаления [2—4]. Сопутствующая патология печени в виде стеатоза (СП) или неалкогольного стеатогепатита (НАСГ) протекает зачастую без существенной клинической симптоматики, но при этом может ухудшать течение основного заболевания [5].

Определенные трудности возникают при дифференциальной диагностике СП и НАСГ. Основным отличием этих нозологий, доступным в клинической практике, может быть выраженность биохимического синдрома цитолиза. Однако отсутствие изменений лабораторных показателей, характеризующих функциональное состояние печени, не исключает наличия воспалительно-деструктивного процесса и фиброза [6]. При этом

© «Медицина неотложных состояний», 2017 © «Emergency Medicine», 2017

© Издатель Заславский А.Ю., 2017 © Publisher Zaslavsky O.Yu., 2017

Для корреспонденции: Белая Инна Евгеньевна; е-mail: [email protected] For correspondence: I.Ye. Belaya; e-mail: [email protected]

дистрофические изменения гепатоцитов могут приводить к их гибели, активации перекисного окисления липидов и развитию вторичного воспаления и/или фиброза [7, 8]. Наряду с этим отечественными исследователями НАСГ трактуется как воспалительная инфильтрация печени на фоне жировой дистрофии гепатоцитов при стойкой ги-пертрансаминаземии с соотношением аланинами-нотрансферазы (АЛАТ) к аспартатаминотрансфе-разе (АСАТ) более единицы [9]. Для верификации стадии СП используются ультразвуковое исследование, компьютерная томография и магнитно-резонансная томография. Однако все визуализацион-ные методы диагностики, несмотря на достаточно высокую информативность, не позволяют оценить наличие признаков НАСГ, степень его активности и стадию фиброзных изменений в печени [6]. И только гистологическая картина дает возможность получить необходимую информацию для правильного установления диагноза, однако инва-зивность пункционной биопсии сдерживает внедрение этого метода в практику [10].

Согласно протоколу оказания медицинской помощи больным с острым коронарным синдромом с элевацией сегмента ST (инфарктом миокарда с зубцом Q), базисная терапия этого состояния включает применение статинов. При этом возможно бессимптомное повышение уровня печеночных ферментов АЛАТ и АСАТ в крови в 3 раза и более в сравнении с верхней границей нормы, а также щелочной фосфатазы, гамма-глутамилтранспеп-тидазы и билирубина. Это может быть связано с изменением липидных компонентов мембраны гепатоцитов, приводящих к повышению ее проницаемости с последующей «утечкой» печеночных ферментов и проникновением в кровь [11]. В большинстве случаев трансаминит (феномен отклонения печеночных ферментов при отсутствии гепатотоксичности) исчезает без необходимости отмены статинов, по-видимому, вследствие адаптации или толерантности [12].

Диагностический алгоритм ИМ включает в себя как клинические и электрокардиографические, так и лабораторные данные. При его сочетании с НЖБП спектр тестов значительно расширяется. Поэтому чтобы объективизировать перечень общедоступных, но наиболее значимых общеклинических и биохимических показателей, рационально использовать математический анализ. Для осуществления прогнозирования коморбидного течения острого периода ИМ и НЖБП целесообразно использовать метод прогноза, обладающий достаточно высокой точностью, с легко интерпретируемой классификационной моделью и алгоритмом, выбирающим наиболее значимые параметры из любого их количества [13]. К такому методу анализа относится алгоритм дерева решений.

Цель работы: апробировать математическую модель прогнозирования течения острого периода инфаркта миокарда с зубцом Q в сочетании со СП или НАСГ.

Материалы и методы

В условиях инфарктного отделения Луганской городской клинической многопрофильной больницы № 1 обследовано 74 больных с острым Q-позитивным ИМ левого желудочка различной локализации, сочетанным со СП (67 больных) и НАСГ (7 пациентов), в возрасте от 36 до 88 лет (средний возраст — 64 ± 1 год). Среди них 35 женщин и 39 мужчин.

Больные госпитализированы в первые 24 часа от начала заболевания. Диагноз ИМ был установлен в соответствии с рекомендациями Европейского общества кардиологов по клиническим данным, оценке биохимических маркеров некроза миокарда, результатам электрокардиограммы в динамике [14].

СП диагностировали по ультразвуковым признакам жировой дистрофии печени и отрицательным серологическим маркерам вирусного гепатита B и C, отсутствию злоупотребления алкоголем и приема гепатотоксических медикаментов. Диагноз НАСГ дополнительно устанавливали на основании устойчивой гипертрансаминаземии при соотношении АЛАТ к АСАТ более единицы.

Для реализации основной цели исследования в прогнозировании исходов ИМ, сочетанного со СП или НАСГ, был использован подход Data Mining, а именно — алгоритм дерева решений, реализованный в программном пакете Deductor Studio Academic, который является полноценной аналитической платформой, поддерживающей технологии Data Mining (процесс построения моделей и поиска закономерностей).

Протокол исследования был одобрен этическим комитетом ГУ «Луганский государственный медицинский университет». До включения в исследование у всех участников было получено письменное информированное согласие.

Результаты и обсуждение

Для верификации стадии СП проведено ультразвуковое исследование. У 39 больных (52,7 %) с ИМ, сочетающимся со СП или НАСГ, диагностирован СП I стадии, у 35 (47,3 %) — II стадии. У 7 больных с НАСГ (9,46 %) зарегистрирован СП только II стадии.

С помощью алгоритма дерева решений выделены существенные для прогноза лабораторные данные (атрибуты): показатели клинического анализа крови; маркеры некроза миокарда (тропонин I, МВ-изофермент креатинфосфокиназы); липиды и липопротеины (общий холестерин (ХС), ХС ли-попротеинов высокой плотности, ХС липопроте-инов низкой плотности, ХС липопротеинов очень низкой плотности, триглицериды); фракции билирубина, АЛАТ, АСАТ; метаболиты оксида азота (нитрит- и нитрат-анионы); данные коагулограммы (протромбиновый индекс, протромбиновое время, международное нормализированное отношение, тромботест, толерантность плазмы к гепарину, время рекальцификации плазмы, фибриноген, фибри-

ноген В); С-реактивный белок; глюкоза плазмы крови; электролиты крови (натрий и калий сыворотки крови); мочевина и креатинин. Результаты лабораторного исследования были использованы в качестве входных данных. Целевым полем является поле «Смерть», принимающее значение «да» (True) или «нет» (False).

Для оценки качества модели использовался визу-ализатор «Таблица сопряженности». На основании его анализа определена правильность классификации данных. Дерево правильно классифицировало исходы течения заболеваний у 73 больных, один пациент ложно отнесен к выжившим (рис. 1). Ошибочно было распознано 1,35 % выборки. Следовательно, верный результат получен с точностью 98,65 %.

Основными визуализаторами для данного алгоритма являются вкладки «Дерево решений» и «Правила». «Дерево решений» выделило три лабораторных показателя с определенными условиями: АСАТ, возраст и содержание эритроцитов (рис. 2). Остальные показатели были «отсечены», что означает их минимальное влияние или его отсутствие на факт смерти.

На визуализаторе «Правила» изображено 6 правил (рис. 3). Показатели представлены с различными пределами их значений, согласно которым можно отнести пациента к классу выживших или умерших. С достаточным доверием можно относиться только к первому правилу, в котором достоверность достигает 100 %, а влияние на факт смерти (поддержка) — 52,86 %. Так, если АСАТ менее 0,546 ммоль/л, а возраст менее 81 года, то прогнозируется благоприятный исход.

Рисунок 1. Визуализатор «Таблица сопряженности»

Фильтр: Без Фильтрации

Э Г Условие ^ Следствие М Поддержка Л Достоверность

Показатель Знак Значение смерть Кол-во % Кол-во %

1 9.0 АСАТ (2) < 0,545 37 52,86 37 100,00

9-0 возраст < 81 raise

9.0 АСАТ (2) < 0,545

2 9.0 возраст >= 31 True 3 4,29 3 100,00

9.0 возраст < 86

3 9.0 АСАТ (2) < 0,545 2,86 100,00

9-0 возраст >- 86 raise с 2

4 9.0 АСАТ (2) >- 0,545 True 15 21,43 15 100,00

9.0 АСАТ (2) < 0,575

5 9.0 АСАТ (2) >= 0,575 .1 2,86 100,00

9.0 Эритрошты < 3,78 True 2 2

б 9.0 АСАТ (2) 0,575 False 11 15,71 И 100,00

9.0 Эритроциты >= 3,78

Рисунок 3. Визуализатор «Правила»

Рисунок 4. Визуализатор «Значимость атрибутов»

С помощью вкладки «Значимость атрибутов» можно определить, насколько сильно выходное поле (в данном случае — «жизнь» или «смерть») зависит от каждого атрибута. Значимость АСАТ составила 60,9 %, показателя «возраст» — 25,8 % (рис. 4).

Поэтому при наличии биохимического синдрома цитоза у больных с ИМ, сочетанным с НЖБП, и/или гипертрансаминаземии на фоне приема статинов, когда уровень АСАТ не превышает 0,546 ммоль/л, с учетом возрастного ценза, в 98,65 % вероятно благоприятное течение заболевания.

Выводы

1. С помощью Data Mining с использованием алгоритма дерева решений выявлены прогностически значимые лабораторные маркеры коморбидного течения острого инфаркта миокарда и неалкогольной жировой болезни печени.

2. Установлено, что если у больных АСАТ менее 0,546 ммоль/л, а возраст менее 81 года, то прогнозируется благоприятный исход с точностью 98,65 %.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии какого-либо конфликта интересов при подготовке данной статьи.

Список литературы

1. Тыць С.Н., Гуков А.Г., Пархомчук Д.С., Перцова Ю.Г. Региональная система организации и оказания экстренной медицинской помощи больным с острым коронарным синдромом в Луганской области // Украгнський кардiологiчний журнал. — 2014. — № 6. — С. 78-82.

2. Вялов С.С. Неалкогольная жировая болезнь печени как компонент метаболического синдрома: жировая печень и атеросклероз// Consilium Medicum. — 2012. — Т. 14, № 5. — С. 41-45.

3. Gu L.F., Wang Y.Q., Fan J.G. Research advances in the impact of nonalcoholic fatty liver disease on cardiac structure and function // Zhonghua Gan Zang Bing Za Zhi. — 2016 Jun. — Т. 24, № 6. — С. 461-464. — doi: 10.3760/cma.j.issn.1007-3418.2016.06.015.

4. Sirbu O., Floria M., Dascalita P., §orodoc V., §orodoc L. Non-alcoholic fatty liver disease-From the cardiologist perspective// Anatol. J. Cardiol. — 2016 Jul. — Vol. 16, № 7. — Р. 534-41. — doi: 10.14744.

5. Колесникова Е.В. Современный пациент с заболеванием печени и патологией сердечно-сосудистой системы: какой выбор сделать? // Сучасна гастроентерологiя. — 2014. — Т. 76, № 2. — С. 85-94.

6. Мехтиев С.Н., Гриневич В.Б., Кравчук Ю.А., Бращенко-ва А.В. Неалкогольная жировая болезнь печени: клиника, диагностика и лечение //Лечащий врач. — 2008. — № 2. — С. 29-32.

7. Шульпекова Ю. О. Алгоритм обследования и лечения пациентов с гепатитами и гепатозами // Сучасна гастро-ентерологiя. — 2009. — Т. 46, № 2. — С. 101-107.

8. Vecchione G., Grasselli E., Voci A. et al. Silybin counteracts lipid excess and oxidative stress in cultured steatotic hepatic cells// World J. Gastroenterol. — 2016 Jul. — Vol. 22, № 26. — Р. 6016-6026. — doi: 10.3748/wjg.v22.i26.6016.

9. Ткач С.М. Распространенность, течение, диагностика и стратегия лечения неалкогольной жировой болезни печени// Здоров 'я Украти. — 2009. — № 1—2. — С. 63-65.

10. Golabi P., Locklear C.T., Austin P. et al. Effectiveness of exercise in hepatic fat mobilization in non-alcoholic fatty liver di-

^m

sease: Systematic review// World J. Gastroenterol. — 2016 Jul. — Vol. 22, №27. — Р. 6318-6327. — doi: 10.3748/wjg.v22.i27.6318.

11. Calderon R.M., Cubeddu L.X., GoldbergR.B., SchiffE.R. Statins in the Treatment of Dyslipidemia in the Presence of Elevated Liver Aminotransferase Levels: A Therapeutic Dilemma // Mayo Clin. Proc. — 2010. — Vol. 85, № 4. — Р. 349-356.

12. Argo C.K., Loria P., CaldwellS.H., Lonardo A. Statins in liver disease: A molehill, an iceberg, or neither?// Hepatology. — 2008. — Vol. 48, № 2. — Р. 662-669.

13. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. — СПб. : БХВ-Петербург, 2004. — 336 с.

14. Ph. Gabriel Steg, Stefan K. James, Dan Atar et al. The Task Force on the management of ST-segment elevation acute myocardial infarction of the European Society of Cardiology // Eur. Heart J. — 2012. — № 33. — P. 2569-2619. — doi:10.1093/ eurhearj/ehs215.

Получено 25.01.2017 ■

Белая I.E., Коломець В.1., Мусаева E.K.

Державний заклад «Луганський державний медичний утверситет», Украна

Лабораторн предиктори прогнозу у хворих на гострий Ыфаркт мюкарда, сполучений i3 неалкогольною жировою хворобою печшки

Резюме. Мета: апробувати математичну модель прогно-зування nepe6iry гострого перюду шфаркту мюкарда (1М) i3 зубцем Q у поеднанш 3i стеатозом печшки (СП) або неалкогольним стеатогепатитом (НАСГ). Матерiалu та методы. Обстежено 74 хворих на гострий Q-позитивний 1М лiвого шлуночка рiзноi локатзаци, сполучений i3 СП (67 хворих) i НАСГ (7 пащенпв), вжом вщ 36 до 88 ротв (середнш вж — 64 ± 1 рш). Серед них 35 жшок i 39 чоло-втв. Для прогнозування наслщшв гострого перюду 1М, сполученого i3 СП або НАСГ, був використаний пщхщ, який Грунтуеться на штелектуальному аналiзi даних (Data Mining) i3 застосуванням математичних засобiв методу «дерево ртень». Результаты. За допомогою алгоритму дерева ршень видшеш лабораторш показники (атрибута), що в подальшому використаш як вхщш дат. Адек-ватшсть класифжацп цих атрибупв визначена побудовою таблищ сполученосл. Ощнка точноста отриманих резуль-

тата розрахуншв дала в пщсумку 98,65 %. Дерево ршень видшило три найбшьш значущих лабораторних показники: аспартатамшотрансферазу (АСАТ), вж i вмют ери-троципв. Значущють АСАТ становить 60,9 %, показника «вш» — 25,8 %, еритроципв — 13,3 %. На вiзуалiзаторi «Правила» з достатньою довiрою можна ставитися тшьки до першого правила, в якому вiрогiднiсть досягае 100 %, а вплив на факт смерл (пщтримка) — 52,9 %. Висновки. За допомогою алгоритму дерева ршень виявлеш прогнос-тично значущi маркери перебщ гострого 1М та неалкогольно! жирово1 хвороби печшки: АСАТ i вж. Установлено, що коли у хворих АСАТ менше 0,546 ммоль/л, а вж менше 81 року, то прогнозуеться сприятливий результат iз точшстю 98,65 %.

Ключовi слова: гострий перюд шфаркту мюкарда; сте-атоз печiнки; неалкогольний стеатогепатит; лабораторш показники; прогноз

I.Ye. Belaya, V.I. Kolomiets, E.K. Musaeva

State Institution «Luhansk State Medical University», Ukraine

Laboratory predictors in patients with acute myocardial infarction combined with nonalcoholic fatty liver disease

Abstract. The aim of the study was to test a mathematical model for predicting the course of acute myocardial infarction period (MI) with Q wave, combined with hepatic steatosis (HS) or non-alcoholic steatohepatitis (NASH). Materials and methods. The study involved 74 patients with acute Q-positive left ventricular MI of different location, combined with HS (67 patients) and NASH (7 patients), aged 36 to 88 years (average age 64 ± 1 years). Among them there were 35 women and 39 men. To predict the outcome of acute MI period, combined with HS or NASH, we used an approach based on data mining (Data Mining) with mathematical tools of the decision tree method. Results. The decision tree algorithms allowed determine the laboratory parameters (attributes) and then use them as input data. Construction of contingency tables determined the adequacy of classification of these attributes. The accuracy

of the calculation results is 98.65 %. Decision tree highlighted three most important laboratory parameters: aspartate aminotransferase (ASAT), age and red blood cells concentration. The significance of ASAT was 60.9 %, age — 25.8 %, and red blood cells — 13.3 %. With regard to Rules of visual analyzer, only the first rule earns confidence, in which the accuracy reaches 100 %, and the influence on the death (support) — 52.9 %. Conclusions. The decision tree algorithm identified important prognostic markers of acute MI and non-alcoholic fatty liver disease: ASAT and age. It determined that if patient's ASAT level is less than 0.546 mmol/l, and age is less than 81, then a favorable outcome can be predicted with 98.65% accuracy. Keywords: acute period of myocardial infarction; hepatic steatosis; non-alcoholic fatty liver disease; laboratory parameters; prediction