Вид документа : Статья из журнала Шифр издания : Автор(ы) : Бабічев Д. П., Рудик Ю. С., Меденцева О. О. Заглавие : Теоретичні та практичні аспекти застосування біомаркерів при хронічній серцевій недостатності Место публикации : Український терапевтичний журнал. - Київ, 2021. - N 1. - С. 93-101 (Шифр УУ21/2021/1) Примечания : Бібліогр. наприкінці ст. MeSH-главная: СЕРДЕЧНАЯ НЕДОСТАТОЧНОСТЬ -- HEART FAILURE БИОЛОГИЧЕСКИЕ МАРКЕРЫ -- BIOLOGICAL MARKERS Аннотация: Серцева недостатність (СН) залишається актуальною проблемою в сучасній системі охорони здоров’я, оскільки вона є причиною госпіталізації, інвалідизації та смертності населення. Одним з основних критеріїв, який дає змогу розподілити пацієнтів із СН на групи і від якого залежить тактика спостереження та лікування, є фракція викиду (ФВ) лівого шлуночка (ЛШ). Європейське кардіологічне товариство виділяє СН зі збереженою ФВ, СН з проміжною ФВ та СН зі зниженою ФВ. Останнім часом для оцінки ризиків виділяють такі фенотипи за ФВ ЛШ: стійка СН зі збереженою ФВ, стійка СН зі зниженою ФВ, СН зі збільшенням ФВ та СН зі зменшенням ФВ. Доведено, що найменша смертність — у групі СН зі збільшенням ФВ (17 %), а найбільша — у групі СН зі зменшенням ФВ (43 %). Варта уваги група СН з проміжною ФВ, оскільки ФВ ЛШ у пацієнтів цієї групи змінюється активніше, ніж в інших групах (за даними досліджень, через 1 рік у 44 % пацієнтів ФВ ЛШ зросла, а у 16 % — зменшилась). Для прогнозування змін ФВ ЛШ перспективним є визначення рівня біомаркерів у крові. Відомо, що найбільш дослідженим та інформативним кардіобіомаркером є кількість N‑термінального фрагмента мозкового натрійуретичного пептиду (NT‑proBNP). Його рівень у плазмі крові корелює з ФВ ЛШ, але використовуючи лише цей показник неможливо спрогнозувати зміни ФВ ЛШ. Більш того, точність визначення вмісту NT‑proBNP у діагностиці та прогнозуванні перебігу СН становить 75 — 80 %. Інші найбільш досліджені біомаркери, такі як галектин‑3, sST‑2, GDF‑15 та високочутливі тропоніни, поодинці виявилися неефективними для прогнозування змін ФВ ЛШ. Тому поширення набуває мультимаркерна модель прогнозування перебігу СН Доп.точки доступа: Рудик, Ю. С. Меденцева, О. О.