Analysis of metabolomic and genomic markers for diagnosing cardiovascular diseases

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Cardiovascular disease is the leading cause of death in the population. Unfortunately, cardiovascular disease and its associated risks are often difficult to diagnose due to the many factors associated with age and other comorbidities that lead to significant uncertainty in diagnostic classification and therapeutic decision making. Therefore, there is a great need to find new biomarkers for more accurate diagnosis, risk assessment and treatment recommendations for both acute and chronic cardiovascular disease. This article presents an analysis of metabolomic and genomic markers used for the diagnosis of cardiovascular disease. The study of the metabolome in combination with the genome and proteome can provide important information about both the pathogenesis of cardiovascular disease and the ability to search for and identify new cardiovascular disease biomarkers. Along with the fundamental data on new cardiovascular disease biomarkers, there is an urgent need for further research confirming their great potential for practical health care.

About the authors

Zinaida V. Zharkova

Research Center of the Astrakhan State Medical University

Author for correspondence.
Email: morikova21@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0852-8574
SPIN-code: 7010-9650

Researcher, Research Center

Russian Federation, Astrakhan

Anna L. Yasenyavskaya

Research Center of the Astrakhan State Medical University

Email: yasen_9@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2998-2864
SPIN-code: 5809-5856

Cand. Sci. (Med.), Associate Professor, Head of the Research Center, Associate Professor of the Department of Pharmacognosy, Pharmaceutical Technology and Biotechnology

Russian Federation, Astrakhan

Irina B. Nikitina

Federal Institute of Industrial Property

Email: inikitina@rupto.ru
SPIN-code: 2955-4998

Head of the Department of Biotechnology, Agriculture and Food Industry

Russian Federation, Moscow

Irina V. Goretova

Federal Institute of Industrial Property

Email: otd1334@rupto.ru
ORCID iD: 0000-0001-9783-0833
SPIN-code: 6925-2340

Chief State Expert on Intellectual Property of the Department of Biotechnology, Agriculture and Food Industry

Russian Federation, Moscow

Igor V. Fedoseev

Federal Institute of Industrial Property

Email: otd1013@rupto.ru

State Expert on Intellectual Property of the Department of Biotechnology, Economy and Food Industry

Russian Federation, Moscow

Olga А. Bashkina

Research Center of the Astrakhan State Medical University

Email: bashkina1@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4168-4851
SPIN-code: 3620-0724

Dr. Sci. (Med.), Professor, Rector, Head of the Department of Faculty Pediatrics

Russian Federation, Astrakhan

Marina A. Samotrueva

Research Center of the Astrakhan State Medical University

Email: ms1506@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5336-4455
SPIN-code: 5918-1341

Dr. Sci. (Med.), Professor, Vice-Rector for Research and Innovation, Head of the Department of Pharmacognosy, Pharmaceutical Technology and Biotechnology

Russian Federation, Astrakhan

References

  1. Shanshurov GA. Patentnye issledovaniya pri sozdanii novoi tekhniki. Patentno-informatsionnye resursy: uchebno-metodicheskoe posobie. Novosibirsk; 2014. (In Russ.)
  2. Ramallal R, Toledo E, Martínez-González MA, et al. Dietary inflammatory index and incidence of cardiovascular disease in the SUN Cohort. PLoS One. 2015;10(9):e0135221. doi: 10.1371/journal.pone.0135221
  3. Maksjukov SJu, Moroz PV, Shhepljakov DS, et al. Systemic inflammatory markers as a tool for assessing general risk factors for the unfavorable course of cardiovascular diseases and the progressive course of chronic generalized periodontitis. Conferences SIC Sociosphere. 2016;56:429–432. (In Russ.)
  4. Proceedings of the XI Russian Congress of Neurologists and IV Congress of the National Stroke Association. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2019;119(5–2):4–464. (In Russ.) doi: 10.17116/jnevro201911905S
  5. Grudjanov AI, Tkacheva ON, Avramova TV, Hvatova NT. Systemic inflammatory markers as factors of the progressive course of chronic generalized periodontitis in patients with a high risk of cardiovascular diseases. Parodontologiya. 2015;20(3(76)):37–41. (In Russ.)
  6. Dyleva JuA, Gruzdeva OV, Uchasova EG, Kuzmina AA. New approaches in the diagnosis of cardiovascular diseases. Lechaschi Vrach Journal. 2019;(2):16. (In Russ.)
  7. Samygina VR, Sokolov AV, Bourenkov G, et al. Ceruloplasmin: macromolecular assemblies with iron-containing acute phase proteins. PLoS One. 2013;8(7):e67145. doi: 10.1371/journal.pone.0067145
  8. Grigor’eva DV, Gorudko IV, Kostevich VA, et al. Plasma myeloperoxidase activity as a criterion for the effectiveness of treatment in patients with cardiovascular diseases. Biomedical Chemistry. 2016;62(3):318–324. (In Russ.) doi: 10.18097/PBMC20166203318
  9. Stepanova TV, Ivanov AN, Popyhova JeB, Lagutina DD. Molecular markers of endothelial dysfunction. Modern Problems of Science and Education. 2019(1):37. (In Russ.)
  10. Gerasimova EV, Popkova TV, Novikova DS. Proatherogenic metabolic disorders of blood lipids and lipoproteins in patients with rheumatoid arthritis. Rheumatology Scientific and Practice. 2017;55(3):311–320. (In Russ.) doi: 10.14412/1995-4484-2017-311-320
  11. Getz GS, Reardon CA. Myeloperoxidase-mediated dysfunctional high-density lipoprotein. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2014;34(4):695–696. doi: 10.1161/ATVBAHA.114.303282
  12. Kowalska K, Socha E, Milnerowicz H. Review: The role of paraoxonase in cardiovascular diseases. Ann Clin Lab Sci. 2015;45(2):226–233.
  13. Dymova OV. Modern biomarkers in cardiology. Medical Council. 2018;(16):118–123. (In Russ.). doi: 10.21518/2079-701X-2018-16-118-123
  14. Fomchenko NE, Voropaev EV, Salivonchik SP. Molecular genetic aspects in the study of cardiovascular pathology. Problems of Health and Ecology. 2009;(2(20)):42–48. (In Russ.)
  15. Tang L, Xie J, Yu X, Zheng Y. MiR-26a-5p inhibits GSK3β expression and promotes cardiac hypertrophy in vitro. Peer J. 2020;8:e10371. doi: 10.7717/peerj.10371
  16. Wang JN, Yan YY, Guo ZY, et al. Negative association of circulating microRNA-126 with high-sensitive C-reactive protein and vascular cell adhesion molecule-1 in patients with coronary artery disease following percutaneous coronary intervention. Chin Med J (Engl). 2016;129(23):2786–2791. doi: 10.4103/0366-6999.194645
  17. Ma Q, Ma Y, Wang X, et al. Circulating miR-1 as a potential predictor of left ventricular remodeling following acute ST-segment myocardial infarction using cardiac magnetic resonance. Quant Imaging Med Surg. 2020;10(7):1490–1503. doi: 10.21037/qims-19-829
  18. Gupta SK, Foinquinos A, Thum S, et al. Preclinical development of a microRNA-based therapy for elderly patients with myocardial infarction. J Am Coll Cardiol. 2016;68(14):1557–1571. doi: 10.1016/j.jacc.2016.07.739
  19. Privalova EV, Kaplunova VIu, Kozhevnikova MV, et al. Matrix metalloproteinases and hypertrophic cardiomyopathy. Kardiologiia. 2014;54(5):4–7. (In Russ.) doi: 10.18565/cardio.2014.5.4-7
  20. Malinova LI, Podbolotov RA, Povarova TV, Pletneva GF. Natriuretic peptides and galectin-3 in elderly patients with chronic heart failure with preserved ejection fraction. Saratov Journal of Medical Scientific Research. 2015;11(1):41–46. (In Russ.)
  21. Ljamina NP, Nalivaeva AV, Senchihin VN, et al. Polymorphism of the AGT, AGTR1 genes and the severity of cardiovascular risk factors at a young age with masked and stable forms of arterial hypertension. Modern Problems of Science and Education. 2016;(4):19. (In Russ.)
  22. Cheema AN, Bhatti A, Wang X, et al. APOE gene polymorphism and risk of coronary stenosis in Pakistani population. Biomed Res Int. 2015;2015:587465. doi: 10.1155/2015/587465
  23. Susekov AV. Low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and remnant non-HDL cholesterol: is castling necessary to assess cardiovascular risk? Medical Council. 2013;(9):50–55. (In Russ.) doi: 10.21518/2079-701X-2013-9-50-55
  24. Mokretar K, Velinov H, Postadzhiyan A, Apostolova M. Association of polymorphisms in endothelial nitric oxide synthesis and renin-angiotensin-aldosterone system with developing of coronary artery disease in Bulgarian patients. Genet Test Mol Biomarkers. 2016;20(2):67–73. doi: 10.1089/gtmb.2015.0195
  25. Chand S, Chue CD, Edwards NC, et al. Endothelial nitric oxide synthase single nucleotide polymorphism and left ventricular function in early chronic kidney disease. PLoS One. 2015;10(1):e0116160. doi: 10.1371/journal.pone.0116160

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 5. Ratio of publications of patent documents for markers of cardiovascular diseases by country for 2010 and 2020. RU+EA+CIS — Russia + Eurasian Patent Office + Commonwealth of Independent States; WO (WIPO) — World Intellectual Property Organization; EP (EPO) — European Patent Office; US — United States of America; JP — Japan; CN — China; KR — South Korea

Download (80KB)
Indexing metadata
3. Fig. 6. Publication activity in the field of markers of cardiovascular diseases by country in 2010 and 2020. RU+EA+CIS — Russia + Eurasian Patent Office + Commonwealth of Independent States; WO (WIPO) — World Intellectual Property Organization; EP (EPO) — European Patent Office; US — United States of America; JP — Japan; CN — China; KR — South Korea

Download (55KB)
Indexing metadata
4. Fig. 1. The share of patent documents of a certain group of markers in the total sample. Here and in Fig. 3: group I — markers of left ventricular function and neuroendocrine noisy activation; group II — inflammatory markers; group III — markers of the hemostasis system (factors of coagulation); group IV — markers predictors of impairment lipid metabolism; group V — markers of fibrosis for the myocardium; group VI — markers of myocardial necrosis; group VII — markers of endothelial dysfunction

Download (53KB)
Indexing metadata
5. Fig. 2. Genomic markers

Download (81KB)
Indexing metadata
6. Fig. 3. Comparison of metabolomic and genomic markers

Download (74KB)
Indexing metadata
7. Fig. 4. Dynamics of publications of patent documents for markers of cardiovascular diseases in 2010–2020 by country. US — United States of America; EP (EPO) — European Patent Office; WO (WIPO) — World Intellectual Property Organization; CN — China; JP — Japan; KR — South Korea; RU+EA+CIS — Russia + Eurasian Patent Office + Commonwealth of Independent States

Download (134KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2021 Zharkova Z.V., Yasenyavskaya A.L., Nikitina I.B., Goretova I.V., Fedoseev I.V., Bashkina O.А., Samotrueva M.A.

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».