Non-lipid genetic predictors of the development of coronary heart disease and myocardial infarction in patients with hypertension

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The associations between the main non-lipid genomic biomarkers and coronary heart disease occurrence and the unstable course of the disease with the development of myocardial infarction in 164 patients with stage I–III hypertension were investigated. The study was conducted in two stages. At the first stage, the non-lipid genetic predictors of coronary heart disease were determined without considering the characteristics of its clinical course. At the second stage, the possibility of identifying genetic predictors of the complicated course of coronary heart disease with the development of myocardial infarction was studied. In hypothesis testing, the difference was considered significant at p < 0.05. It was found that the presence of coronary heart disease in patients with hypertension was associated with a significant predominance of genetic biomarkers in four single-nucleotide polymorphisms: in the hemostasis system (4G4G SERPINE 1), pro-inflammatory cytokines (T allele IL-1b-511, C allele IL-1b-1473), and innate immunity (FF TLR3-412). The development of myocardial infarction was associated with two genetic polymorphisms: pro-inflammatory cytokine system (CC IL-6-174) and hemostasis (4G4G SERPINE 1). In general, among the single-nucleotide polymorphisms studied, statistically significant results in predicting coronary heart disease were demonstrated by genetic biomarkers of the hemostatic system, pro-inflammatory cytokines, and innate immunity. In relation to myocardial infarction, genetic biomarkers of the hemostatic system and pro-inflammatory cytokines may have prognostic value. The use of genetic biomarker data as unfavorable prognosis predictors in patients with hypertension enables better risk stratification and assessment of the prognosis in these patients, which will significantly reduce the costs of conducting a genome-wide study.

About the authors

Mark S. Tyuryupov

Kirov Military Medical Academy

Author for correspondence.
Email: mark.tfyuryupov@icloud.com
ORCID iD: 0000-0002-8366-0594
SPIN-code: 2886-7181

residency student

Russian Federation, Saint Petersburg

Konstantin S. Shulenin

Kirov Military Medical Academy

Email: mark.tfyuryupov@icloud.com
ORCID iD: 0000-0002-3141-7111
SPIN-code: 8476-1052

MD, Dr. Sci. (Med.), associate professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Dmitry V. Cherkashin

Kirov Military Medical Academy

Email: mark.tfyuryupov@icloud.com
ORCID iD: 0000-0003-1363-6860
SPIN-code: 2781-9507

MD, Dr. Sci. (Med.), professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Tatyana S. Sveklina

Kirov Military Medical Academy

Email: sveklina@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-9546-7049
SPIN-code: 3561-6503

MD, Cand. Sci. (Med.), associate professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Gennady G. Kutelev

Kirov Military Medical Academy

Email: mark.tfyuryupov@icloud.com
ORCID iD: 0000-0002-6489-9938
SPIN-code: 5139-8511

MD, Dr. Sci. (Med.)

Russian Federation, Saint Petersburg

Nikita T. Mirzoev

Kirov Military Medical Academy

Email: mark.tfyuryupov@icloud.com
ORCID iD: 0000-0002-9232-6459
SPIN-code: 9826-5624

residency student

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Visseren FLJ, Mach F, Smulders YM, et al. 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice: Developed by the Task Force for cardiovascular disease prevention in clinical practice with representatives of the European Society of Cardiology and 12 medical societies with the special contribution of the European Association of Preventive Cardiology (EAPC). Rev Esp Cardiol (Engl Ed). 2022;75(5):429. doi: 10.1016/j.rec.2022.04.003
  2. Li Y, Zhong X, Cheng G, et al. Hs-CRP and all-cause, cardiovascular, and cancer mortality risk: A meta-analysis. Atherosclerosis. 2017;259:75–82. doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2017.02.003
  3. Lawler PR, Bhatt DL, Godoy LC, et al. Targeting cardiovascular inflammation: next steps in clinical translation. Eur Heart J. 2021;42(1):113–131. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa099
  4. Quispe R, Michos ED, Martin SS, et al. High-sensitivity c-reactive protein discordance with atherogenic lipid measures and incidence of atherosclerotic cardiovascular disease in primary prevention: the aric study. J Am Heart Assoc. 2020;9(3):e013600. doi: 10.1161/JAHA.119.013600
  5. Batra G, Ghukasyan Lakic T, Lindbäck J,et al. Interleukin 6 and Cardiovascular Outcomes in Patients With Chronic Kidney Disease and Chronic Coronary Syndrome. JAMA Cardiol. 2021;6(12): 1440–1445. doi: 10.1001/jamacardio.2021.3079
  6. Khasanjanova F, Tashkenbaeva E, Khaydarova D. The role of the IL-IB 3953 C/T gene in the development of unstable angina in young age men depending on the cytokine status. Joumal of Cardiorespiratory Research. 2021;2(4):63–66. doi: 10.26739/2181-0974-2021-4-14
  7. Kapelouzou A, Giaglis S, Peroulis M, et al. Overexpression of toll-like receptors 2, 3, 4, and 8 is correlated to the vascular atherosclerotic process in the hyperlipidemic rabbit model: the effect of statin treatment. J Vasc Res. 2017;54(3):156–169. doi: 10.1159/000457797
  8. Nakajima A, Libby P, Mitomo S, et al. Biomarkers associated with coronary high-risk plaques. J Thromb Thrombolysis. 2022;54(4): 647–659. doi: 10.1007/s11239-022-02709-2
  9. Asif M, Bhat S, Nizamuddin S, Mustak MS. TG haplotype in the LRP8 is associated with myocardial infarction in south Indian population. Gene. 2018;642:225–229. doi: 10.1016/j.gene.2017.10.037
  10. Meshkov A, Ershova A, Kiseleva A, et al. The LDLR, APOB, and PCSK9 variants of index patients with familial hypercholesterolemia in Russia. Genes (Basel). 2021;12(1):66. doi: 10.3390/genes12010066
  11. Tzveova R, Yaneva-Sirakova T, Naydenova G, et al. Polymorphic variant rs11206510 in pcsk9 and risk of coronary artery disease in bulgarians. Acta Medica Bulgarica. 2023;50(1):19–26. doi: 10.2478/amb-2023-0003
  12. Small AM, Huffman JE, Klarin D, et al. PCSK9 loss of function is protective against extra-coronary atherosclerotic cardiovascular disease in a large multi-ethnic cohort. PLoS One. 2020;15(11):e0239752. doi: 10.1371/journal.pone.0239752
  13. Andersen L, Estrella L, Andersen R. LDLR variant databases and familial hypercholesterolemia population studies. J Am Coll Cardiol. 2017;69(6):754–755. doi: 10.1016/j.jacc.2016.09.988
  14. Arca M, Zuliani G, Wilund K, et al. Autosomal recessive hypercholesterolaemia in Sardinia, Italy, and mutations in ARH: a clinical and molecular genetic analysis. Lancet. 2002;359(9309): 841–847. doi: 10.1016/S0140-6736(02)07955-2
  15. Liu Y, Cheng J, Guo X, et al. The roles of PAI-1 gene polymorphisms in atherosclerotic diseases: A systematic review and meta-analysis involving 149,908 subjects. Gene. 2018;673:167–173. doi: 10.1016/j.gene.2018.06.040
  16. Gonchar AL, Mosse I, Ivanov A, et al. Association of the pai-1 polymorphism and factor v leiden mutation with genetic predisposition to myocardial infarction. Molekulyarnaya i prikladnaya genetika. 2009;9:114–120. (In Russ.) EDN: ZYYIUP
  17. Bayramoglu A, Bayramoglu G, Urhan Kucuk M, et al. Genetic variations of renin-angiotensin and fibrinolytic systems and susceptibility to coronary artery disease: a population genetics perspective. Minerva Cardiol Angiol. 2022;70(1):16–24. doi: 10.23736/S2724-5683.20.05212-3
  18. Gogu AE, Motoc AG, Stroe AZ, et al. Plasminogen activator inhibitor-1 (pai-1) gene polymorphisms associated with cardiovascular risk factors involved in cerebral venous sinus thrombosis. Metabolites. 2021;11(5):266. doi: 10.3390/metabo11050266
  19. Kapustin SI, Sidorova JYu, Shmeleva VM, et al. The features of allele polymorphism of several hemostasis genes in patients with deep vein thrombosis complicated by pulmonary embolism. The Bulletin of Hematology. 2017;13(4):37–42. EDN: MVMASL
  20. Zhou L, Cai J, Liu G, Wei Y, Tang H. Associations between interleukin-1 gene polymorphisms and coronary heart disease risk: a meta-analysis. PLoS One. 2012;7(9):e45641. doi: 10.1371/journal.pone.0045641
  21. Rai H, Sinha N, Kumar S, et al. Interleukin-1 gene cluster polymorphisms and their association with coronary artery disease: separate evidences from the largest case-control study amongst north indians and an updated meta-analysis. PLoS One. 2016;11(4):e0153480. doi: 10.1371/journal.pone.0153480
  22. Zakharyan EA, Gritskevich OY. Impact of the single-nucleotide polymorphism of genes il1β, edn1, and nos3 genes on the individual genetic profile of patients with coronary heart disease in the republic of crimea. The Bulletin of Contemporary Clinical Medicine. 2023;16(6): 31–36. EDN: PMHYEQ doi: 10.20969/ VSKM.2023.16(6).31-36
  23. Ren H, Zhang Y, Yao Y, et al. Association between the interleukin-6 genetic polymorphism 174 G/C and thrombosis disorder risk: Meta-analysis of 10,549 cases and 19,316 controls. Medicine (Baltimore). 2016;95(27):e4030. doi: 10.1097/MD.0000000000004030
  24. Rai H, Colleran R, Cassese S, et al. Association of interleukin-6 -174 G/C polymorphism with coronary artery disease and circulating IL-6 levels: a systematic review and meta-analysis. Inflamm Res. 2021;70(10–12):1075–1087. doi: 10.1007/s00011-021-01505-7
  25. Santos CNO, Magalhães LS, Fonseca ABL, et al. Association between genetic variants in TREM1, CXCL10, IL4, CXCL8 and TLR7 genes with the occurrence of congenital Zika syndrome and severe microcephaly. Sci Rep. 2023;13(1):3466. doi: 10.1038/s41598-023-30342-3
  26. Ceylan AC, Çavdarlı B, Ceylan GG, et al. Impact of inflammation-related genes on covid-19: prospective study at turkish cohort. Tohoku J Exp Med. 2023;261(3):179–185. doi: 10.1620/tjem.2023.J071
  27. Silva MJA, Silva CS, da Silva Vieira MC, et al. The Relationship between TLR3 rs3775291 Polymorphism and Infectious Diseases: A Meta-Analysis of Case-Control Studies. Genes (Basel). 2023;14(7):1311. doi: 10.3390/genes14071311
  28. Stefik D, Vranic V, Ivkovic N, et al. Potential Impact of Polymorphisms in Toll-like Receptors 2, 3, 4, 7, 9, miR-146a, miR-155, and miR-196a Genes on Osteoarthritis Susceptibility. Biology (Basel). 2023;12(3):458. doi: 10.3390/biology12030458
  29. Chen Y, Lin J, Zhao Y, et al. Toll-like receptor 3 (TLR3) regulation mechanisms and roles in antiviral innate immune responses. J Zhejiang Univ Sci B. 2021;22(8):609–632. doi: 10.1631/jzus.B2000808
  30. Cooke G, Kamal I, Strengert M, et al. Toll-like receptor 3 L412F polymorphism promotes a persistent clinical phenotype in pulmonary sarcoidosis. QJM. 2018;111(4):217–224. doi: 10.1093/qjmed/hcx243

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Frequency of occurrence of genetic biomarkers in patients with hypertension associated with the development of coronary heart disease

Download (210KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Frequency of occurrence of genetic biomarkers in patients with stable ischemic heart disease and post-myocardial infarction

Download (162KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».