Предиктори виникнення рецидиву аритмії в пацієнтів із фібриляцією передсердь неклапанного генезу після відновлення синусового ритму: місце поліморфізму rs10465885 гена конексину-40

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

T. V. Mikhalieva
O. S. Sychov
T. V. Getman
V. H. Hurianov
K. O. Mikhaliev

Анотація

Мета – визначити предиктори виникнення рецидиву аритмії в пацієнтів з фібриляцією передсердь (ФП) неклапанного генезу після відновлення синусового ритму, а також встановити роль rs10465885 гена конексину-40 (Сх40) у його виникненні. Обстежили 104 пацієнтів з минущими формами ФП неклапанного генезу (середній вік (53±10) років; 80 (76,9 %) чоловіків). Розподіл варіантів rs10465885 гена Сх40 (n=73) був таким: ТТ – 17 (23,3 %) пацієнтів, СТ – 33 (45,2 %), СС – 23 (31,5 %). Проаналізували 122 випадки відновлення СР: 32 (26,2 %) – медикаментозної кардіоверсії (29 пацієнтів); 63 (51,6 %) – електричної кардіоверсії (ЕКВ) (53 пацієнти); 27 (22,2 %) – радіочастотої катетерної абляції (РЧА) (22 пацієнти). Медіана динамічного спостереження становила 23 місяці. На основі фенотипо­­вих ознак, асоційованих з rs10465885, були сформовані фенотипові кластери (ФК): ФК1 – 43 пацієнти (57 випадків відновлення СР), ФК2 – 24 (26), ФК3 – 18 (20) та ФК4 – 19 (19). Були також сформовані інтегральні кластери (ІК), що враховували приналежність до ФК та носійство (чи умовно високу ймовірність носійства) варіантів rs10465885 не-СС чи СС: ІК1 (ФК1 + не-СС) – 26 пацієнтів (32 випадки відновлення СР); ІК2 (ФК1 + СС) – 17 (25); ІК3 (об’єднана група (ФК234) + не-СС) – 49 (50); ІК4 (ФК234 + СС) – 12 (15). Ризик рецидиву ФП після ЕКВ був у 1,429 разу вищий за такий після РЧА. Поряд із цим ризик рецидиву ФП після відновлення СР у пацієнтів з балом 1 за шкалою CHA2DS2-VASc був у 1,550 разу нижчий за такий у пацієнтів з 0 та ≥ 2 бали. ФК1 порівняно з ФК234 асоціювався з більш високою частотою виявлення варіанта rs10465885 СС (з урахуванням осіб з умовно високою ймовірністю його носійства), був представлений, в основному, чоловіками віком менше 40 років, без виражених змін структурно-функціонального стану міокарда лівого шлуночка; характеризувався більш раннім дебютом аритмії, більшою частотою виявлення випадків субклінічної ФП, а також меншим ризиком інсульту за шкалою CHA2DS2-VASc. Приналежність до ІК2 (проти ІК4) виявилася найбільш тісно асоційованою з рецидивом ФП через 90 і 180 днів після відновлення СР. Предикторами дожиття без рецидиву аритмії після відновлення СР у пацієнтів з ФП неклапанного генезу виявилися варіант його відновлення і кількість балів за шкалою CHA2DS2-VASc. Носійство (чи умовно висока ймовірність носійства) поліморфного варіанта rs10465885 гена Сх40 СС додатково підвищує ризик рецидиву аритмії на етапах 3- і 6-місячного спостереження після відновлення СР у пацієнтів з ФП, яким притаманні риси ФК1 (порівняно з ФК234).

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Ключові слова:

фібриляція передсердь, рецидив, синусовий ритм, rs10465885, конексин-40

Посилання

Лях Ю.Е., Гурьянов В.Г., Хоменко В.Н., Панченко О.А. Основы компьютерной биостатистики. Анализ информации в биологии, медицине и фармации статистическим пакетом Medstat.– Донецк: Издатель Папакица Е.К., 2006.– 214 с.

Міхалєва Т.В., Сичов О.С., Гетьман Т.А. та ін. Гендерні аспекти фібриляції передсердь неклапанного генезу: поліморфізм rs10465885 гена конексину-40, фенотипові кластери пацієнтів та клінічні характеристики аритмії: матеріали VII Науково-практичної конференції Асоціації аритмологів України, (Київ, 18–19 травня 2017 р.) // Аритмологія.– 2017.– № 2.– С. 42-43.

Режим доступу: https://www.ensembl.org/Homo_sapiens/Variation/Explore?db=core;r=1:147760132-147761132;v=rs10465885;vdb=variation;vf=5960621.

Режим доступу: https://www.lifetechnologies.com/order/genome-database/browse/genotyping/keyword/rs10465885?ICID=uc-snp-rs10465885.

Сычев О.С., Михалева Т.В., Талаева Т.В. и др. Аллельный полиморфизм гена коннексина-40 (rs10465885) у пациентов с фибрилляцией предсердий неклапанного генеза // Укр. кардіол. журн.– 2015.– № 1.– С. 27–39.

Bapat A., Anderson C., Ellinor P., Lubitz S. Genomic basis of atrial fibrillation // Heart.– Published Online First: 11 September 2017.

Calkins H., Hindricks G., Cappato R. et al. 2017 HRS/EHRA/ECAS/APHRS/SOLAECE expert consensus statement on catheter and surgical ablation of atrial fibrillation // Heart Rhythm.– 2017.– Vol. 14 (10).– P. e275–e444.

Calkins H., Kuck K., Cappato R. et al. 2012 HRS/EHRA/ECAS Expert Consensus Statement on Catheter and Surgical Ablation of Atrial Fibrillation: Recommendations for Patient Selection, Procedural Techniques, Patient Management and Follow-up, Definitions, Endpoints, and Research Trial Design // J. Intervent. Cardiac Electrophysiology.– 2012.– Vol. 33 (2).– P. 171–257.

Camm J., Savelieva I., Potpara T. et al. The changing circumstance of atrial fibrillation – progress towards precision medicine // J. Intern. Medicine.– 2016.– Vol. 279.– P. 412–427.

Christophersen I., Holmegard H., Jabbari J. et al. Rare Variants in GJA5 Are Associated With Early-Onset Lone Atrial Fibrillation // Canad. J. Cardiology.– 2013.– Vol. 29.– P. 111–116.

Fatkin D., Santiago C., Huttner I. et al. Genetics of Atrial Fibrillation: State of the Art in 2017 // Heart, Lung and Circula­­­tion.– 2017.– Vol. 26 (9).– P. 894–901.

Gemel J., Levy A., Simon A. et al. Connexin40 abnormalities and atrial fibrillation in the human heart // J. Molec. Cell. Cardiology.– 2014.– Vol. 76.– P. 159–168.

Hall J., Ryan J., Bray B. et al. Merging Electronic Health Record Data and Genomics for Cardiovascular Research: A Science Advisory From the American Heart Association // Circulation: Cardiovascular Genetics.– 2016.– Vol 9 (2).– P. 192–202.

Haykin S. Neural Networks and Learning Machines.– Lon­­don: Pearson; 3rd edition, 2008.– 936 p.

Huang H., Darbar D. Genotype influence in responses to therapy for atrial fibrillation // Eхpert Review Cardiovasc. Therapy.– 2016.– Vol. 14 (10).– P. 1119–1131.

Jacobs V., May H., Bair T. et al. The impact of risk score (CHADS2 versus CHA2DS2-VASc) on long-term outcomes after atrial fibrillation ablation // Heart Rhythm.– 2015.– Vol. 12 (4).– P. 681–686.

Kao D., Stevens L., Hinterberg M., Görg C. Phenotype-Specific Association of Single-Nucleotide Polymorphisms with Heart Failure and Preserved Ejection Fraction: a Genome-Wide Association Analysis of the Cardiovascular Health Study // J. Cardiovasc. Translational Research.– 2017.– Vol. 10 (3).– P. 285–294.

Kiliszek M., Kozluk E., Franaszczyk M. et al. The 4q25, 1q21, and 16q22 polymorphisms and recurrence of atrial fibrillation after pulmonary vein isolation // Archives of Medical Science.– 2016.– Vol. 12 (1).– P. 38-44.

Kirchhof P., Breithardt G., Bax J. et al. A roadmap to improve the quality of atrial fibrillation management: proceedings from the fifth Atrial Fibrillation Network/European Heart Rhythm Association consensus conference // Europace.– 2016.– Vol. 18.– P. 37–50.

Lang R., Badano L., Mor-Avi V. et al. Recommendations for Cardiac Chamber Quantification by Echocardiography in Adults: An Update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging // J. Amer. Soc. Echocardiography.– 2015.– Vol. 28 (1).– P. 1–39.e14.

Mikhalieva T., Sychov O., Getman T. et al. Integral clusters of patients with non-valvular atrial fibrillation, based on rs10465885 polymorphism in connexin-40 gene and phenotype: the risk of arrhythmia recurrence after sinus rhythm restoring // Eur. Heart J.– 2016.– Vol. 37 (Suppl. 1).– P. 884.

Pérez-Serra A., Campuzano O., Brugada R. Update about atrial fibrillation genetics // Current Opinion in Cardiology.– 2017.– Vol. 32 (3).– P. 246–252.

Roberts J., Marcus G. The burgeoning field of ablatogenomics // Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology.– 2015.– Vol. 8 (2).– P. 258–260.

Shoemaker M., Bollmann A., Lubitz S. et al. Common Genetic Variants and Response to Atrial Fibrillation Ablation // Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology.– 2015.– Vol. 8 (2).– P. 296–302.

Tada H, Kawashiri M, Yamagishi M, Hayashi K. Atrial fibrillation: an inherited cardiovascular disease – a commentary on genetics of atrial fibrillation: from families to genomes // J. Human Genetics.– 2016.– Vol. 61.– P. 3–4.

Tao Y., Zhang M., Li L. et al. Pitx2, an atrial fibrillation predisposition gene, directly regulates ion transport and intercalated disc genes // Circulation: Cardiovascular Genetics.– 2014.– Vol. 7 (1).– P. 23–32.

The Task Force for the Management of Atrial Fibrillation of the European Society of Cardiology (ESC). Guidelines for the management of atrial fibrillation // Eur. Heart J.– 2010.– Vol. 31.– P. 2369–2429.

The Task Force for the management of atrial fibrillation of the European Society of Cardiology (ESC). 2016 ESC Guidelines for the management of atrial fibrillation developed in collaboration with EACTS // Eur. Heart J.– 2016.– Vol. 37.– P. 2893–2962.

The Task Force on the management of stable coronary artery disease of the European Society of Cardiology. 2013 ESC guidelines on the management of stable coronary artery disease // Eur. Heart J.– 2013.– Vol. 34.– P. 2949–3003.

Tribulova N., Egan Benova T., Szeiffova Bacova B. et al. New aspects of pathogenesis of atrial fibrillation: remodeling of intercalated discs // J. Physiol. Pharmacology.– 2015.– Vol. 66 (5).– P. 625–634.

Weng L., Lunetta K., Müller-Nurasyid M. et al. Genetic Interactions with Age, Sex, Body Mass Index, and Hypertension in Relation to Atrial Fibrillation: The AFGen Consortium // Scientific Reports.– 2017.– Vol. 7 (1): 11303.

Wirka R., Gore S., Van Wagoner D. et al. A Common Connexin-40 Gene Promoter Variant Affects Connexin-40 Expression in Human Atria and Is Associated With Atrial Fibrillation // Circulation: Arrhythmia and Electrophysiology.– 2011.– Vol. 4 (1).– P. 87–93.

Xiao J., Liang D., Chen Y.. The genetics of atrial fibrillation: from the bench to the bedside // Annual Review of Genomics and Human Genetics.– 2011.– Vol. 12.– P. 73–96.