Цель. Поиск связей патологических изменений стенки восходящей аорты (ВА) с ее планиметрическими характеристиками при несиндромной несемейной (спорадической) аневризме и расширении ВА.Материал и методы. В исследование были включены 174 пациента со спорадическими аневризмами и расширениями ВА, планово оперированные в период с I.2010 по VII.2015гг и разделенные на 2 группы: больные с аневризмой ВА (АВА) (диаметр ВА >50 мм) и трехстворчатым аортальным клапаном (АК) со значимым аортальным стенозом (АС) или регургитацией (группа АВА, n=120), и лица с пограничным расширением ВА (диаметр ВА 45-50 мм), ассоциированным с двустворчатым АК и значимым АС (группа пограничного расширения, n=54). Использовались стандартные лабораторные тесты, инструментальные методы, патогистологическое исследование стенки ВА. Статистическая обработка осуществлялась в среде разработки SPYDER 4.1.5 (язык Python 3.8) и включала однофакторный корреляционный анализ, логистический регрессионный анализ, а также методы машинного обучения (МО) с учителем (машина опорных векторов, метод k-ближайшего соседа, случайный лес).Результаты. При логистическом регрессионном анализе были выявлены положительные связи между атеросклерозом ВА и возрастом, кистозным медианекрозом (КМ) и диаметрами синусов Вальсальвы. Метод машины опорных векторов продемонстрировал тенденции к расширению ВА на уровне СВ у лиц с КМ (точность 60,5%), а также к расширению тубулярной части ВА при атеросклерозе (точность 79,2%). В ходе анализа методом "случайный лес" первым этапом были построены деревья решений для предсказания трех исходов: наличие КМ, атеросклероза либо нормальной структуры аорты; точность модели составила 64,2%. Далее переменные "КМ" и "атеросклероз" были объединены, и предсказание осуществлялось для исходов "нормальная структура стенки ВА" и "патологическая структура стенки ВА"; точность модели составила 73,5%.Заключение. Использование МО открывает новые возможности для прогнозирования аортопатии и пациент-ориентированного подхода к лечению. При аортальной недостаточности оправдан более агрессивный подход к вмешательству на ВА. Для прогнозирования аортопатий нецелесообразно использовать индексированные к площади поверхности тела диаметры грудной аорты. Перспективными могут стать заборы образцов стенки аорты в виде циркулярных срезов с последующим сплошным патологическим исследованием.
1. Isselbacher EM, Preventza O, Hamilton Black J, 3rd, et al. 2022 ACC/AHA Guideline for the diagnosis and management of aortic disease: a report of the American Heart Association/ American College of Cardiology Joint Committee on Clinical Practice Guidelines. Circulation. 2022;146:e334-e482. doi:10.1161/CIR.0000000000001106.
2. Chew NWS, Phua K, Ho YJ, et al. Prognostic implications of bicuspid and tricuspid aortic valve phenotype on progression of moderate aortic stenosis and ascending aorta dilatation. Am J Cardiol. 2021;161:76-83. doi:10.1016/j.amjcard.2021.08.050.
3. Cheung K, Boodhwani M, Chan KL, et al. Thoracic aortic aneurysm growth: role of sex and aneurysm etiology. J Am Heart Assoc. 2017;6:e003792. doi:10.1161/JAHA.116.003792.
4. Surman TL, Abrahams JM, Manavis J, et al. Histological regional analysis of the aortic root and thoracic ascending aorta: a complete analysis of aneurysms from root to arch. J Cardiothorac Surg. 2021;16:255. doi:10.1186/s13019-021-01641-5.
5. Roberts WC, Vowels TJ, Ko JM, et al. Comparison of the structure of the aortic valve and ascending aorta in adults having aortic valve replacement for aortic stenosis versus for pure aortic regurgitation and resection of the ascending aorta for aneurysm. Circulation. 2011;123(8):896-903. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.110.972406.
6. Greener JG, Kandathil SM, Moffat L, et al. A guide to machine learning for biologists. Nat Rev Mol Cell Biol. 2022;23:40-55. doi:10.1038/s41580-021-00407-0.
7. Lee Y, Hwang HY, Park EA, et al. Suture reduction of the borderline ascending aortic dilatation during aortic valve replacement. J Cardiovasc Surg (Torino). 2021;62:618-24. doi:10.23736/S0021-9509.21.11543-5.
8. Белов Ю. В., Федоров Д. Н., Тааев Б. К. и др. Особенности гистологического строения стенки восходящей аорты при аневризме. Кардиология и сердечно-сосудистая хирургия. 2013;2:34-6.
9. Козлов Б. Н., Панфилов Д. С., Гутор С. С. и др. Морфологическое состояние аортальной стенки при аневризме восходящей аорты. Клиническая и экспериментальная хирургия. 2018;6:43-8. doi:10.24411/2308-1198-2018-14006.
10. Rogers IS, Massaro JM, Truong QA, et al. Distribution, determinants, and normal reference values of thoracic and abdominal aortic diameters by computed tomography (from the Framingham Heart Study). Am J Cardiol. 2013;111:1510-6. doi:10.1016/j.amjcard.2013.01.306.
11. Emmott A, Garcia J, Chung J, et al. Biomechanics of the ascending thoracic aorta: a clinical perspective on engineering data. Can J Cardiol. 2016;32(1):35-47. doi:10.1016/j.cjca.2015.10.015.
12. Merritt BA, Turin A, Markl M, et al. Association between leaflet fusion pattern and thoracic aorta morphology in patients with bicuspid aortic valve. J Magn Reson Imaging. 2014;40:294-300. doi:10.1002/jmri.24376.
13. Liu M, Liang L, Ismail Y, et al. Computation of a probabilistic and anisotropic failure metric on the aortic wall using a machine learning-based surrogate model. Comput Biol Med. 2021;137:104794. doi:10.1016/j.compbiomed.2021.104794.
