Przyczyny nierozpoznawania ryzyka chorób serca u kobiet
Migotanie przedsionków (MP) to zaburzenie charakteryzujące się szybkim, nieregularnym rytmem serca, które zwiększa ryzyko wystąpienia niewydolności serca, udaru i demencji. Zdaniem ekspertów częstotliwość występowania MP do 2050 roku podwoi się ze względu na starzenie się społeczeństwa w Europie. Częstość występowania i zachorowalność na MP jest różna u kobiet i mężczyzn, a sytuację dodatkowo komplikuje fakt, że u wielu pacjentów nie pojawiają się żadne objawy. Kilka lat temu kardiolog Renate Schnabel z Uniwersyteckiego Centrum Serca i Naczyń w Hamburgu w Niemczech i jej zespół opracowali innowacyjny algorytm predykcyjny pozwalający wskazać pacjentów najbardziej narażonych na rozwój MP. Algorytm ten, opierający się na takich informacjach, jak płeć, wiek, nadciśnienie tętnicze, wskaźnik masy ciała, wcześniejsze zaburzenia kardiologiczne i inne czynniki, został zweryfikowany w badaniach kohortowych, ale jego dokładność nie była optymalna. „Nasz ostatni projekt, MMAF, miał na celu rozwiązanie tego problemu poprzez rozpoznanie dodatkowych czynników predykcyjnych ryzyka”, wyjaśnia Schnabel. Zespół wykorzystał nowo dostępne informacje, w tym dotyczące patogenezy MP. Projekt MMAF, który jest finansowany przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych (ERBN). skupiał się w szczególności na przedsionkach – jamach serca, do których trafia krew z organizmu. Zespół uwzględnił różnice w aktywności elektrycznej i budowie związane z płcią i wiekiem, a następnie połączył wszystkie dostępne informacje w ramach nowocześniejszych algorytmów uczenia maszynowego. „Mieliśmy do dyspozycji surowe dane z elektrokardiogramu, które odzwierciedlają wczesne zmiany aktywności elektrycznej w przedsionkach serca, oraz nieinwazyjne dane obrazowe pochodzące z echokardiografii i rezonansu magnetycznego, które pozwoliły nam lepiej scharakteryzować zmiany subkliniczne w przedsionkach. Z kolei do identyfikacji nowych szlaków wykorzystaliśmy badania omiczne krwi i tkanek obejmujące genetykę, ekspresję genów, proteomikę, metabolomikę tkanki serca i biomarkery krążące”, mówi Schnabel.
Niejednoznaczne wyniki
Zespół rozpoznał kluczowe różnice w częstości występowania i skutkach MP u mężczyzn i kobiet. „Udało nam się wykazać, że częstość występowania i rozpowszechnienie MP skorygowane względem wieku u kobiet jest na ogół niższe niż u mężczyzn”, dodaje Schnabel. „Jednak biorąc pod uwagę większą długość życia kobiet, liczby bezwzględne są podobne”. Główne czynniki ryzyka zależą natomiast od płci. U kobiet częściej niż u mężczyzn występuje nadciśnienie tętnicze i wady zastawek serca, a rzadziej choroba wieńcowa. Wyższy wskaźnik masy ciała i otyłość wiążą się z większym ryzykiem rozwoju MP u mężczyzn. Z kolei to u kobiet częściej występują nietypowe objawy, takie jak osłabienie i zmęczenie. Ponadto u kobiet objawy utrzymują się dłużej niż u mężczyzn. Kobiety zgłaszają również obniżoną jakość życia i częstsze występowanie depresji, a także są narażone na większe ryzyko udaru mózgu związanego z MP, zawału mięśnia sercowego i zgonu. „Dlatego właśnie wszystkie modele przewidywania ryzyka muszą uwzględniać płeć jako główną zmienną”, mówi Schnabel. Prace nad projektem już się zakończyły, ale uzyskane wyniki zostaną poddane dalszej walidacji w ramach finansowanego przez UE projektu AFFECT-EU. Konsorcjum składające się z 26 partnerów pracuje obecnie nad opartą na analizie ryzyka strategią badań przesiewowych pod kątem MP z użyciem cyfrowych aplikacji do monitorowania rytmu serca, która ma ograniczyć obciążenie związane z udarami i innymi chorobami towarzyszącymi MP w starzejącym się społeczeństwie europejskim. Schnabel i jej zespół planują także złożyć wniosek o przyznawany przez ERBN grant przeznaczony na weryfikację koncepcji w celu oceny wdrożenia i wykorzystania nowego algorytmu przewidywania ryzyka i strategii badań przesiewowych. Algorytm ten, charakteryzujący się większą dokładnością niż jego poprzednik, został już zastosowany w oprogramowaniu wykorzystywanym przez lekarzy ogólnych, internistów i neurologów w ich codziennej pracy.
Słowa kluczowe
MMAF, migotanie przedsionków, predykcja, algorytm, kobiety, choroba serca
