Anthropometric parameters in patients with ischemic myocardial dilation and CTLA4 rs231775 polymorphisms

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Ischemic myocardial dilation (IMD) develops as a result of coronary artery disease and may lead to heart failure with significantly reduced cardiac contractility. Previously we identified genetic factors associated with the risk of developing IMD. We found no data in available sources on the association between anthropometric characteristics and IMD.

AIM: The work aimed to identify anthropometric parameters associated with IMD in carriers ща CTLA4 rs231775 polymorphisms.

METHODS: The study included 113 patients with IMD (103 men and 10 women). The control group comprised 101 healthy individuals. Evaluation included history taking, physical examination, measurement of anthropometric parameters, and instrumental investigations including coronary artery assessment. DNA was extracted from venous blood samples using the phenol-chloroform method for subsequent genotyping.

RESULTS: Among patients carrying the GG genotype, the pyknic body type was significantly more frequent compared with controls (64% vs 9.7%; χ2 = 55.557; p < 0.001). In IMD groups, the andromorphic body type predominated, whereas the control group predominantly exhibited gynecomorphic and mesomorphic types.

CONCLUSION: The GG genotype of the rs231775 polymorphism in the CTLA4 gene and the pyknic body type are likely associated with IMD.

About the authors

Oksana O. Kuznetsova

Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University; Federal Center for Cardiovascular Surgery

Author for correspondence.
Email: isachenko102@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-2247-4242
SPIN-code: 1933-8057

MD, Cand. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, 1 Partizan Zheleznyak st, Krasnoyarsk, 660022; Krasnoyarsk

Svetlana Yu. Nikulina

Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University

Email: nicoulina@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6968-7627
SPIN-code: 1789-3359

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Krasnoyarsk

Anna A. Chernova

Voino-Yasenetsky Krasnoyarsk State Medical University; Siberian Scientific and Clinical Center of Federal Medicobiological Agency

Email: chernova-krsk@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2977-1792
SPIN-code: 6094-7406

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Krasnoyarsk; Krasnoyarsk

Vladimir N. Maximov

Federal Research Center Institute of Cytology and Genetics

Email: medik11@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7165-4496
SPIN-code: 9953-7867

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Novosibirsk

References

  1. Federal State Statistics Service. Healthcare in Russia. 2021: statistical collection. Moscow; 2021. (In Russ).] Available from: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Zdravoohran-2021.pdf (Accessed: 10.02.2025).
  2. Aune D, Sen A, Norat T, et al. Body mass index, abdominal fatness, and heart failure incidence and mortality: a systematic review and dose-response meta-analysis of prospective studies. Circulation. 2016;133(7):639–649. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.115.016801 EDN: UOCUQD
  3. Zhang J, Begley A, Jackson R, et al. Body mass index and all-cause mortality in heart failure patients with normal and reduced ventricular ejection fraction: a dose-response meta-analysis. Clin Res Cardiol. 2019;108(2):119–132. doi: 10.1007/s00392-018-1302-7 EDN: OHFUAP
  4. Heymsfield SB, Peterson CM, Thomas DM, et al. Why are there race/ethnic differences in adult body mass index-adiposity relationships? A quantitative critical review. Obes Rev. 2016;17(3):262–275. doi: 10.1111/obr.12358
  5. Woolcott OO, Bergman RN. Relative fat mass (RFM) as a new estimator of whole-body fat percentage – A cross-sectional study in American adult individuals. Sci Rep. 2018;8(1):10980. doi: 10.1038/s41598-018-29362-1 EDN: YJRUJN
  6. Suthahar N, Meems LMG, Withaar C, et al. Relative fat mass, a new index of adiposity, is strongly associated with incident heart failure: data from PREVEND. Sci Rep. 2022;12(1):147. doi: 10.1038/s41598-021-02409-6 EDN: CUNVEO
  7. Butt JH, Petrie MC, Jhund PS, et al. Anthropometric measures and adverse outcomes in heart failure with reduced ejection fraction: revisiting the obesity paradox. Eur Heart J. 2023;44(13):1136–1153. doi: 10.1093/eurheartj/ehad083 EDN: HRZIRK
  8. Wang J, Wu M, Wu S, Tian Y. Relationship between body roundness index and the risk of heart failure in Chinese adults: the Kailuan cohort study. ESC Heart Fail. 2022;9(2):1328–1337. doi: 10.1002/ehf2.13820 EDN: PYUDNL
  9. Rico-Martín S, Calderón-García JF, Sánchez-Rey P, et al. Effectiveness of body roundness index in predicting metabolic syndrome: A systematic review and meta-analysis. Obes Rev. 2020;21(7):e13023. doi: 10.1111/obr.13023 EDN: SECGUX
  10. Nikulina SYu, Kuznetsova OO, Matyushin GV, et al. Prognostic model for the development of cardiomyopathies based on genetic predictors. Russian Journal of Cardiology. 2024;29(11):5863. doi: 10.15829/1560-4071-2024-5863 EDN SFVLQJ
  11. Ruppert V, Meyer T, Struwe C, et al. Evidence for CTLA4 as a susceptibility gene for dilated cardiomyopathy. Eur J Hum Genet. 2010;18(6):694–699. doi: 10.1038/ejhg.2010.3 EDN: NZJZDJ
  12. Felker GM, Shaw LK, O'Connor CM. A standardized definition of ischemic cardiomyopathy for use in clinical research. J Am Coll Cardiol. 2002;39(2):210–218. doi: 10.1016/s0735-1097(01)01738-7 EDN: BDMQAH
  13. Alshibaya MM, Kovalenko OA, Dorofeev AV, et al. Surgical remodeling of the left ventricle in ischemic cardiomyopathy. Vestnik Rossiiskoi akademii meditsinskikh nauk. 2005;(4):53–58. EDN: HRXFJN
  14. Kuznetsova OO, Nikulina SYu, Chernova AA, et al. Anthropometric parameters as risk factors for dilated cardiomyopathy in carriers of rs1805124 and rs35068180 polymorphisms. Rossiiskii kardiologicheskii zhurnal. 2024;29(10):6056. doi: 10.15829/1560-4071-2024-6056 EDN: JJBZQR
  15. Carrión-Martínez A, Buckley BJR, Orenes-Piñero E, et al. Anthropometric measures and risk of cardiovascular disease: is there an opportunity for non-traditional anthropometric assessment? A review. Rev Cardiovasc Med. 2022;23(12):414. doi: 10.31083/j.rcm2312414 EDN: RWIMCA
  16. Tian T, Zhang J, Zhu Q, et al. Predicting value of five anthropometric measures in metabolic syndrome among Jiangsu Province, China. BMC Public Health. 2020;20(1):1317. doi: 10.1186/s12889-020-09423-9 EDN: WGQTPG
  17. Calderón-García JF, Roncero-Martín R, Rico-Martín S, et al. Effectiveness of Body Roundness Index (BRI) and a Body Shape Index (ABSI) in Predicting Hypertension: A Systematic Review and Meta-Analysis of Observational Studies. Int J Environ Res Public Health. 2021;18(21):11607. doi: 10.3390/ijerph182111607 EDN: WCHRNP
  18. Tao L, Miao L, Guo YJ, et al. Associations of body roundness index with cardiovascular and all-cause mortality: NHANES 2001-2018. J Hum Hypertens. 2024;38(2):120–127. doi: 10.1038/s41371-023-00864-4 EDN: MSBYDT
  19. Costo-Muriel C, Calderón-García JF, Rico-Martín S, et al. Association of Subclinical Carotid Atherosclerosis Assessed by High-Resolution Ultrasound With Traditional and Novel Anthropometric Indices. Curr Probl Cardiol. 2023;48(4):101574. doi: 10.1016/j.cpcardiol.2022.101574 EDN: UATAVC
  20. Chang Y, Guo X, Li T, et al. A Body Shape Index and Body Roundness Index: Two New Body Indices to Identify Left Ventricular Hypertrophy among Rural Populations in Northeast China. Heart Lung Circ. 2016;25(4):358–364. doi: 10.1016/j.hlc.2015.08.009 EDN: WUOKNP

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Comparison of patients with ischemic cardiomyopathy and the control group by Rees-Eysenck index depending on the genotypes of the studied polymorphism. AA, AG, GG — variants of polymorphism genotypes rs231775. ДМИГ — ischemic cardiomyopathy, n1 — number of patients in the group of ДМИГ, n2 — number of patients in the control group.

Download (190KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Sexual dimorphism index distribution in ischemic cardiomyopathy patients and controls across rs231775 genotypes. AA, AG, GG — variants of polymorphism genotypes rs231775. ДМИГ — ischemic cardiomyopathy, n1 — number of patients in the group of ДМИГ, n2 — number of patients in the control group.

Download (213KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 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».