Determination of immunological indicators in predicting the severity of cardiovascular diseases

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

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.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. S. Krylov

Dianark LLC

Email: dianark777@mail.ru
Russian Federation, Moscow

M. A. Myagkova

Federal Research Center for Problems of Chemical Physics and Medical Chemistry RAS

Email: dianark777@mail.ru

Institute of Physiologically Active Substances

Russian Federation, Chernogolovka, Moscow region

S. N. Petrochenko

Institute of Biomedical Problems, RAS

Author for correspondence.
Email: dianark777@mail.ru

Institute of Physiologically Active Substances

Russian Federation, Chernogolovka, Moscow region

References

  1. Saigitov 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. Sakulin S.A. Аggregation operators visualization using 3d cognitive graphics // Bull. Comput. Inf. Technol. 2022. V. 19. № 3(213). P. 15.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Side view of the three-dimensional balance model. This is an absolutely solid plane on a line passing through the fulcrum points a and b, fixed by springs c and d, which together have a unit stiffness coefficient. The plane can rotate along the support line a b and has no other degrees of freedom. The rotation of the plane is limited and the angle of its deviation from the horizontal can vary in the range [0, 1]. This angle is displayed on the scale and corresponds to the specific “x” value obtained when entering the analyzed indicators.

Download (84KB)

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».