Фенотипическая гетерогенность церебрального атеросклероза: клинико-биохимические и эпигенетические ассоциации
Раскуражев А.А, Танашян М.М., Шабалина А.А., Кузнецова П.И., Пирадов М.А.
Российский неврологический журнал. 2026;31(4):13-24. https://doi.org/10.30629/2658-7947-2026-31-4-13-24
Обоснование. Церебральный атеросклероз (ЦА) является одной из ведущих причин ишемического инсульта и характеризуется выраженной клинической и молекулярной гетерогенностью. Традиционные лабораторные показатели не всегда адекватно отражают атеросклеротическую нагрузку и активность процесса, что обусловливает необходимость поиска новых эпигенетических и молекулярно-генетических маркеров атерогенеза.
Цель исследования: выявить клинико-молекулярные фенотипы ЦА на основе интегрированного анализа клинических данных и экспрессии микроРНК и атеросклероз-ассоциированных генов.
Материал и методы. В проспективное исследование включены 80 пациентов с ЦА (медиана возраста — 66 лет). Определена лейкоцитарная экспрессия 8 микроРНК (семейства miR-126, miR-29, miR-33a, miR-21) методом Real-time ПЦР и экспрессия 54 генов сердечно-сосудистой панели методом nanoString nCounter. Выполнен дифференциальный, корреляционный (Спирмен с FDR-коррекцией), кластерный (FAMD/HCPC) и ко-экспрессионный сетевой анализ.
Результаты. Выявлена дифференциальная экспрессия miR-126-3p/-5p, miR-29-3p, miR-33a-5p/-3p и miR-21-3p в зависимости от выраженности каротидного стеноза, а также гиперэкспрессия 6 генов (ABCA7, MTHFR, TNF, PLEKHG1, SORL1, CCDC127) при стенозе внутренней сонной артерии (ВСА) ≥ 70%. Определены значимые обратные корреляции между miR-126 и проатерогенными генами. Кластерный анализ позволил выделить 4 клинико-молекулярных фенотипа: «эндотелиопротективный/ранний», «умеренный/референсный», «системный атеросклеротический» и «цереброметаболический», отражающих континуум прогрессирования заболевания.
Заключение. Установлена клинико-молекулярная гетерогенность ЦА с идентификацией четырех обособленных фенотипов, отражающих различные траектории прогрессирования заболевания. Полученные результаты могут служить основой для персонализированных подходов к стратификации риска, диагностике и терапии пациентов с цереброваскулярной патологией.