Human PhysiologyHuman PhysiologyФизиология человека0131-16463034-6150The Russian Academy of Sciences68531110.31857/S0131164625010079VMSIJCArticlesСтатьиResearch ArticleDetermination of immunological indicators in predicting the severity of cardiovascular diseasesОпределение иммунологических показателей в прогнозировании тяжести сердечно-сосудистых заболеванийKrylovA. S.КрыловА. С.
Russian Federation
dianark777@mail.ruMyagkovaM. A.МягковаМ. А.
Russian Federation

Institute of Physiologically Active Substances

Институт физиологически активных веществ

dianark777@mail.ruPetrochenkoS. N.ПетроченкоС. Н.
Russian Federation

Institute of Physiologically Active Substances

Институт физиологически активных веществ

dianark777@mail.ruDianark LLCООО “ДИАНАРК”Federal Research Center for Problems of Chemical Physics and Medical Chemistry RASФедеральный исследовательский центр проблем химической физики и медицинской химии РАНInstitute of Biomedical Problems, RASФедеральный исследовательский центр проблем химической физики и медицинской химии РАН15022025511768319062025Copyright ©; 2025, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2025, Российская академия наук2025Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://transsyst.ru/0131-1646/article/view/685311

The development of new tools in the system for predicting the development of cardiovascular diseases (CVD) is an urgent task. The determination of immunoindicators – natural antibodies (e-Ab) to serotonin, dopamine, angiotensin, histamine, characterizing the course of CVD, was studied to assess the severity of the disease using a mathematical balance model based on visualization of laboratory analysis results. The determination of e-Abs was carried out in groups of patients differing in diagnosis (1-hypertension (45 people), 2-hypertension and coronary heart disease (53 people), 3-control (41 people)). It was found that, compared to the control, there was an increase in the level of e-Abs to bioregulators from 44 to 76% and from 46 to 119% (p < 0.05) for patients of the 1st and 2nd groups, respectively. As the severity of CVD progresses, the number of individuals with significantly high ELISA values for angiotensin and serotonin increases. The use of a mathematical balance model to predict the course of CVD showed that the value of the platform deviation angle is a summary indicator reflecting the metabolic disorder of each bioregulator. The results obtained are confirmed by the medical report for each patient.

Разработка нового инструментария в системе прогнозирования развития сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) является актуальной задачей. Исследованы иммунопоказатели – естественные антитела (е-Ат) к серотонину, дофамину, ангиотензину, гистамину, характеризующие течение ССЗ, для оценки степени тяжести заболевания с помощью математической модели баланса, основанной на визуализации результатов лабораторного анализа. Проведено определение е-Ат в группах больных, различающихся диагнозом (1 – гипертоническая болезнь, 45 чел.; 2 – гипертоническая и ишемическая болезнь сердца, 53 чел.; 3 – контроль, 41 чел.). Установлено, что по сравнению с контролем происходит повышение уровня е-Ат к указанным биорегуляторам от 44 до 76% и от 46 до 119% (p < 0.05) для пациентов 1-ой и 2-ой группы соответственно. По мере тяжести течения ССЗ возрастает число лиц, имеющих достоверно высокие значения в иммуноферментном анализе для е-Ат к ангиотензину и серотонину. Использование математической модели баланса для прогноза течения ССЗ показало, что значение угла отклонения платформы является суммарным показателем изменения уровня е-Ат, включающим нарушение метаболизма каждого биорегулятора. Полученные результаты подтверждены данными медицинских заключений обследованных пациентов.

cardiovascular diseasesassessment of the severity of the diseasemathematical model of balancenatural antibodies to serotonin, dopamine, angiotensin, histamineenzyme-linked immunosorbent assayсердечно-сосудистые заболеванияоценка тяжести течения заболеванияматематическая модель балансаестественные антитела к серотонину, дофамину, ангиотензину, гистаминуиммуноферментный анализРоссийская академия наукRussian Academy of Sciences01200952666Saigitov R.T., Chulok A.A. [Cardiovascular diseases in the context of socio-economic priorities of long-term development of Russia] // Bull. Russ. Acad. Med. Sci. 2015. № 70(3). P. 286.Сайгитов Р.Т., Чулок А.А. Сердечно-сосудистые заболевания в контексте социально-экономических приоритетов долгосрочного развития России // Вестник РАМН. 2015. № 70(3). С. 286.Orlov O.I., Perevedentsev O.V., Mamonova E.Y., Levanov V.M. [Method of automated complex analysis of health status and medical support in extreme conditions of industrial activity] // Aviakosm. Ekolog. Med. 2017. V. 51. № 4. P. 39.Орлов О.И., Переведенцев О.В., Мамонова Е.Ю., Леванов В.М. Метод автоматизированного комплексного анализа состояния здоровья и медицинского обеспечения в экстремальных условиях производственной деятельности // Авиакосм. и эколог. мед. 2017. Т. 51. № 4. С. 39.Shlyakhto E.V., Zvartau N.E., Villevalde S.V. et al. [Cardiovascular risk management system: prerequisites for creation, principles of organization, target groups] // Russ. J. Cardiol. 2019. № 24(11). P. 69.Шляхто Е.В., Звартау Н.Э., Виллевальде С.В. и др. Система управления сердечно-сосудистыми рисками: предпосылки к созданию, принципы организации, таргетные группы // Российский кардиологический журнал. 2019. № 24(11). С. 69.Knyazev E.G., Samchenko A.A., Ryumkin K.V. [Тhe formation of a system to support medical decision-making based on the digitization of clinical guidelines using formal logic tools] // Qual. Management Med. 2019. № 4. P. 52.Князев Е.Г., Самченко А.А., Рюмкин К.В. Формирование системы поддержки принятия врачебных решений на основе оцифровки клинических рекомендаций с применением инструментов формальной логики // Менеджмент качества в медицине. 2019. № 4. С. 52.Lebedev G.S., Fartushny E.N., Shaderkin I.A. et al. [Bilding of the medical decision support system on the basis of providing medicine based on evidence-based medicine] // Russ. J. Telemed. eHealth. 2019. V. 5. № 1. P. 8.Лебедев Г.С., Фартушный Э.Н., Шадеркин И.А. и др. Создание информационной системы поддержки принятия врачебных решений на основе методов доказательной медицины // Журнал телемедицины и электронного здравоохранения. 2019. Т. 5. № 1. С. 8.Sakulin S.A. Аggregation operators visualization using 3d cognitive graphics // Bull. Comput. Inf. Technol. 2022. V. 19. № 3(213). P. 15.Сакулин С.А. Визуализация операторов агрегирования с применением трехмерной когнитивной графики // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19. № 3(213). С. 15.Myagkova M.A., Orlova E.A., Petrochenko S.N., Bobrova Z.V., Bachurin S.O. [Analysis of immunobiochemical parameters in overweight people in assessing the risk of cardiovascular diseases] // Bull. Exp. Biol. Med. 2022. V. 174. № 10. P. 452.Мягкова М.А., Орлова Е.А., Петроченко С.Н., Боброва З.В., Бачурин С.О. Анализ иммунобиохимических показателей у людей с избыточной массой тела в оценке риска сердечно-сосудистых заболеваний // Бюл. эксп. биол. и мед. 2022. Т. 174. № 10. С. 452.Morozova V.S., Moseikin I.A., Petrochenko S.N., Myagkova M.A., Panchenko L.F. [Analysis of immune–biochemical indicators to assess the risk of developing cardiological pathology] // Dokl. Biochem. Biophys. 2017. V. 437. № 2. P. 225.Морозова В.С., Мосейкин И.А., Петроченко С.Н. и др. Анализ иммуно-биохимических показателей для оценки риска развития кардиологической патологии // Доклады Академии наук. 2017. Т. 437. № 2. С. 225.Nikulina N.N., Yakushin S.S. [The modern aspects of diagnosis formulation and statistical recording of myocardial infarction] // Kardiologiia. 2016. V. 56. № 9. P. 60.Никулина Н.Н., Якушин С.С. Современные аспекты формулировки диагноза и статистического учета инфаркта миокарда // Кардиология. 2016. Т. 56. № 9. С. 60.Myagkova M.A., Petrochenko S.N., Morozova V.S. Detection of natural antibodies to endogenous bioregulators for the diagnostics of the functional state of the body // Russ. Chem. Bull. 2018. V. 67. № 4. P. 762.Мягкова М.А., Петроченко С.Н., Морозова В.С. Определение антител к эндогенным биорегуляторам для диагностики функционального состояния организма // Известия Академии наук. Серия химическая. 2018. № 4. С. 762.Zuo1 L-J., Yu Sh.-Y., Hu Y. et al. Serotonergic dysfunctions and abnormal iron metabolism: relevant to mental fatigue of Parkinson disease // Sci. Rep. 2016. V. 6. № 1. P. 19.Igonkina S.I., Vetrile L.A., Kukushkin M.L. [The effect of antibodies to norepinephrine on the development of neuropathic pain] // Bull. Exp. Biol. Med. 2016. V. 162. № 12. P. 678.Игонькина С.И., Ветрилэ Л.А., Кукушкин М.Л. Влияние антител к норадреналину на развитие невропатической боли // Бюл. эксп. биол. и мед. 2016. Т. 162. № 12. С. 678.Nieto-Alamilla G., Márquez-Gómez R., García-Gálvez A.-M. et al. The histamine H3 receptor: Structure, pharmacology, and function // Mol. Pharmacol. 2016. V. 90. P. 649.Gordeev A.V., Galushko E.A., Savushkina N.M. [The role of angiotensins in the pathogenesis of inflammatory joint diseases] // Ter. Arkh. 2021. V. 93. № 5. P. 635.Гордеев А.В., Галушко Е.А., Савушкина Н.М. Роль ангиотензинов в патогенезе воспалительных заболеваний суставов // Терапевтический архив. 2021. Т. 93. № 5. С. 635.Pongpanich P., Pitakpaiboonkul P., Takkavatakarn K. et al. The benefits of angiotensin-converting enzyme inhibitors/angiotensin II receptor blockers combined with calcium channel blockers on metabolic, renal, and cardiovascular outcomesin hypertensive patients: a meta-analysis // Int. Urol. Nephrol. 2018. V. 50. № 12. P. 226.