Оптические измерения микрореологических параметров крови и анализ их связи с её вязкостью при сердечно-сосудистых заболеваниях

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Реология крови и перфузия тканей и органов определяются многими параметрами, такими как вязкость крови, агрегация и деформируемость эритроцитов, агрегация тромбоцитов. При различных сердечно-сосудистых заболеваниях (ССЗ) эти параметры могут меняться. Целью данной работы было исследование взаимосвязи между вязкостью цельной крови и микрореологическими параметрами крови у пациентов с ишемической болезнью сердца (ИБС), фибрилляцией предсердий (ФП) и хронической сердечной недостаточностью. Было показано, что для пациентов с ФП наблюдается отрицательная корреляция (r = –0.39) между вязкостью крови и деформируемостью эритроцитов. Однако для пациентов с ИБС наблюдается обратная (положительная) (r = 0.37), по сравнению с пациентами с ФП, корреляция между вязкостью крови и деформируемостью эритроцитов. Это может говорить о том, что при различных заболеваниях могут наблюдаться противоположные корреляции между вязкостью крови и её микрореологическими параметрами. Также для пациентов с ИБС и ФП наблюдались положительные корреляции между индексом агрегации эритроцитов (см. определение ниже), скоростью агрегации тромбоцитов и средним радиусом их агрегатов (r = 0.41–0.45). То есть при увеличении агрегации эритроцитов также повышаются параметры, характеризующие скорость агрегации тромбоцитов. Полученные результаты выявили новые данные о корреляции между вязкостью цельной крови и микрореологическими параметрами как эритроцитов, так и тромбоцитов у пациентов с ССЗ, поскольку долгое время считалось, что именно тромботическое звено гемостаза главным образом определяет вязкость крови. Они могут послужить важными предварительными данными для выяснения взаимосвязи между характеристиками крови в контексте ССЗ.

Об авторах

Данила Алексеевич Умеренков

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова

ORCID iD: 0009-0005-7239-5106
SPIN-код: 4722-3710
119991, Российская Федерация, Москва, Ленинские горы, д. 1

Петр Борисович Ермолинский

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова

ORCID iD: 0000-0002-4688-2307
119991, Российская Федерация, Москва, Ленинские горы, д. 1

Андрей Егорович Луговцов

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова

ORCID iD: 0000-0001-5222-8267
119991, Российская Федерация, Москва, Ленинские горы, д. 1

Лариса Ивановна Дячук

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова

ORCID iD: 0000-0003-0368-9408
119991, Российская Федерация, Москва, Ленинские горы, д. 1

Александр Васильевич Приезжев

Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова

ORCID iD: 0000-0003-4216-7653
119991, Российская Федерация, Москва, Ленинские горы, д. 1

Список литературы

  1. Nader E., Skinner S., Romana M., Fort R., Lemonne N., Guillot N., Connes P. Blood rheology: Key parameters, impact on blood flow, role in sickle cell disease and effects of exercise. Frontiers in Physiology, 2019, vol. 10, article no. 1329 (1–10). https://doi.org/10.3389/fphys.2019.01329
  2. Chien S. Determinants of blood viscosity and red cell deformability. Scandinavian Journal of Clinical and Laboratory Investigation, 1981, vol. 41, pp. 7–12.
  3. Baskurt O. K., Meiselman H. J. Blood rheology and hemodynamics. Seminars in Thrombosis and Hemostasis, 2003, vol. 29, pp. 435–450. https://doi.org/10.1055/s-2003-44551
  4. Meiselman H. J. Red blood cell aggregation: 45 years being curious. Biorheology, 2009, vol. 46, pp. 1–19. https://doi.org/10.3233/BIR-2009-0522
  5. Baskurt O., Neu B., Meiselman H. J. Red blood cell aggregation. CRC Press, 2011. 318 p. https://doi.org/10.1201/b11221
  6. Filkova A. A., Martyanov A. A., Garzon Dasgupta A. K., Panteleev M. A., Sveshnikova A. N. Quantitative dynamics of reversible platelet aggregation: Mathematical modelling and experiments. Scientific Reports, 2019, vol. 9, article no. 6217 (1–9). https://doi.org/10.1038/s41598-019-42701-0
  7. Maslianitsyna A., Ermolinskiy P., Lugovtsov A., Pigurenko A., Sasonko M., Gurfinkel Y., Priezzhev A. Multimodal diagnostics of microrheologic alterations in blood of coronary heart disease and diabetic patients. Diagnostics, 2021, vol. 11, article no. 76 (1–8). https://doi.org/10.3390/diagnostics11010076
  8. Lowe G. D. O., Lee A. J., Rumley A., Price J. F., Fowkes F. G. R. Blood viscosity and risk of cardiovascular events: The Edinburgh Artery Study. British Journal of Haematology, 1997, vol. 96, pp. 168–173. https://doi.org/10.1046/j.1365-2141.1997.8532481.x
  9. Gori T., Wild P. S., Schnabel R., Schulz A., Pfeiffer N., Blettner M., Münzel T. The distribution of whole blood viscosity, its determinants and relationship with arterial blood pressure in the community: Cross-sectional analysis from the Gutenberg Health Study. Therapeutic Advances in Cardiovascular Disease, 2015, vol. 9, pp. 354–365. https://doi.org/10.1177/1753944715589887
  10. Porro B., Conte E., Zaninoni A., Bianchi P., Veglia F., Barbieri S., Andreini D. Red blood cell morphodynamics: A new potential marker in high-risk patients. Frontiers in Physiology, 2021, vol. 11, article no. 603633 (1–11). https://doi.org/10.3389/fphys.2020.603633
  11. Fowlkes S., Murray C., Fulford A., De Gelder T., Siddiq N. Myeloproliferative neoplasms (MPNs)–Part 1: An overview of the diagnosis and treatment of the “classical” MPNs. Canadian Oncology Nursing Journal, 2018, vol. 28, pp. 262–268. https://doi.org/10.5737/23688076284262268
  12. World Health Organization. 2023. The top 10 causes of death. Available at: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causesof-death (accessed July 9, 2024).
  13. Tikhomirova I., Petrochenko E., Muravyov A., Malysheva Y., Petrochenko A., Yakusevich V., Oslyakova A. Microcirculation and blood rheology abnormalities in chronic heart failure. Clinical Hemorheology and Microcirculation, 2017, vol. 65, pp. 383–391. https://doi.org/10.3233/CH-16206
  14. Wei K., Kaul S. The coronary microcirculation in health and disease. Cardiology Clinics, 2004, vol. 22, pp. 221–231. https://doi.org/10.1016/j.ccl.2004.02.005
  15. Del Buono M. G., Montone R. A., Camilli M., Carbone S., Narula J., Lavie C. J., Crea F. Coronary microvascular dysfunction across the spectrum of cardiovascular diseases: JACC state-of-the-art review. Journal of the American College of Cardiology, 2021, vol. 78, pp. 1352–1371. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2021.07.042
  16. Guizouarn H., Barshtein G. Red Blood Cell Vascular Adhesion and Deformability. Vol. II. Frontiers in Physiology, 2022, vol. 13, article no. 849608 (1–13). https://doi.org/10.3389/fphys.2022.849608
  17. Mohaissen T., Proniewski B., Targosz-Korecka M., Bar A., Kij A., Bulat K., Chlopicki S. Temporal relationship between systemic endothelial dysfunction and alterations in erythrocyte function in a murine model of chronic heart failure. Cardiovascular Research, 2022, vol. 118, pp. 2610–2624. https://doi.org/10.1093/cvr/cvab306
  18. Goette A., Bukowska A., Lillig C. H., Lendeckel U. Oxidative stress and microcirculatory flow abnormalities in the ventricles during atrial fibrillation. Frontiers in Physiology, 2012, vol. 3, article no. 236 (1–6). https://doi.org/10.3389/fphys.2012.00236
  19. Klimczak-Tomaniak D., de Bakker M., Bouwens E., Akkerhuis K. M., Baart S., Rizopoulos D., Kardys I. Dynamic personalized risk prediction in chronic heart failure patients: A longitudinal, clinical investigation of 92 biomarkers (Bio-SHiFT study). Scientific Reports, 2022, vol. 12, article no. 2795 (1–10). https://doi.org/10.1038/s41598-022-06698-3
  20. Tromp J. Ouwerkerk W., van Veldhuisen D. J., Hillege H. L., Richards A. M., van der Meer P., Voors A. A. A systematic review and network meta-analysis of pharmacological treatment of heart failure with reduced ejection fraction. Heart Failure, 2022, vol. 10, pp. 73–84. https://doi.org/10.1016/j.jchf.2021.09.004
  21. Bhatt A. S., Vaduganathan M., Ibrahim N. E. Personalizing Comprehensive Disease-Modifying Therapy: Obstacles and Opportunities. Heart Failure, 2022, vol. 10, pp. 85–88. https://doi.org/10.1016/j.jchf.2021.10.008
  22. Uyuklu M., Cengiz M., Ulker P., Hever T., Tripette J., Connes P., Baskurt O. K. Effects of storage duration and temperature of human blood on red cell deformability and aggregation. Clinical Hemorheology and Microcirculation, 2009, vol. 41, pp. 269–278. https://doi.org/10.3233/CH-2009-1178
  23. Cho Y. I., Cho D. J. Hemorheology and microvascular disorders. Korean Circulation Journal, 2011, vol. 41, pp. 287–295. https://doi.org/10.4070/kcj.2011.41.6.287
  24. Shin S., Yang Y., Suh J. S. Measurement of erythrocyte aggregation in a microchip stirring system by light transmission. Clinical Hemorheology and Microcirculation, 2009, vol. 41, pp. 197–207. https://doi.org/10.3233/CH-2009-1172
  25. Semenov A. N., Lugovtsov A. E., Shirshin E. A., Yakimov B. P., Ermolinskiy P. B., Bikmulina P. Y., Priezzhev A. V. Assessment of fibrinogen macromolecules interaction with red blood cells membrane by means of laser aggregometry, flow cytometry, and optical tweezers combined with microfluidics. Biomolecules, 2020, vol. 10, article no. 1448 (1–20). https://doi.org/10.3390/biom10101448
  26. Lopatin V. N., Priezzhev A. V., Aponasenko A. D., Shepelevich N. V., Lopatin V. V., Pozhilenkova P. V., Prostakova I. V. Metody svetorasseyaniya v analize dispersnykh biologicheskikh sred [Methods of light scattering in the analysis of dispersed biological media]. Moscow, FIZMATLIT, 2004. 384 p. (in Russian).
  27. Lugovtsov A. E., Gurfinkel Y. I., Ermolinskiy P. B., Maslyanitsina A. I., Dyachuk L. I., Priezzhev A. V. Optical assessment of alterations of microrheologic and microcirculation parameters in cardiovascular diseases. Biomedical Optics Express, 2019, vol. 10, pp. 3974–3986. https://doi.org/10.1364/BOE.10.003974
  28. Semenov A., Lugovtsov A., Ermolinskiy P., Lee K., Priezzhev A. Problems of red blood cell aggregation and deformation assessed by laser tweezers, diffuse light scattering and laser diffractometry. Photonics, 2022, vol. 9, pp. 238. https://doi.org/10.3390/photonics9040238
  29. Baskurt O. K., Hardeman M. R., Uyuklu M., Ulker P., Cengiz M., Nemeth N., Meiselman H. J. Comparison of three commercially available ektacytometers with different shearing geometries. Biorheology, 2009, vol. 46, pp. 251–264. https://doi.org/10.3233/BIR-2009-0536

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».