Модели глубокого обучения для эхокардиографической оценки диастолической дисфункции

Цель: Авторы изучили модель глубокой нейронной сети (DeepNN), объединяющую многомерные эхокардиографические данные для выявления отдельных подгрупп пациентов с сердечной недостаточностью с сохранённой фракцией выброса (СНсФВ).

Введение: Клинические алгоритмы фенотипирования степени тяжести диастолической дисфункции при СНсФВ остаются недостаточно точными.

Методы: Авторы разработали модель DeepNN для прогнозирования феногрупп высокого и низкого риска в когорте разработки (n = 1242). Сначала модель валидировали в двух внешних когортах: для выявления повышенного давления наполнения левого желудочка (n = 84) и оценки её прогностической ценности (n = 219) у пациентов с различной степенью систолической и диастолической дисфункции. Клиническую значимость модели дополнительно оценили в трёх исследованиях СНсФВ, финансированных Национальным институтом сердца, лёгких и крови США, изучив связь феногрупп с неблагоприятными клиническими исходами (исследование TOPCAT [Aldosterone Antagonist Therapy for Adults With Heart Failure and Preserved Systolic Function], n = 518), кардиомаркерами и показателями физической нагрузки (объединённая когорта исследований NEAT-HFpEF [Nitrate's Effect on Activity Tolerance in Heart Failure With Preserved Ejection Fraction] и RELAX-HF [Evaluating the Effectiveness of Sildenafil at Improving Health Outcomes and Exercise Ability in People With Diastolic Heart Failure], n = 346).

Результаты: При прогнозировании повышенного давления наполнения левого желудочка модель DeepNN продемонстрировала большую площадь под ROC-кривой по сравнению с градацией по рекомендациям Американского общества эхокардиографии 2016 года (0,88 против 0,67; p = 0,01). В феногруппе высокого риска по сравнению с феногруппой низкого риска чаще отмечались госпитализация по поводу сердечной недостаточности и/или смерть; различия сохранялись после поправки на глобальную продольную деформацию левого желудочка и левого предсердия (отношение рисков [HR] 3,96; 95% доверительный интервал [ДИ] 1,24–12,67; p = 0,021). Аналогично, в когорте TOPCAT феногруппа высокого риска характеризовалась более высокой частотой госпитализации по поводу сердечной недостаточности или смерти от сердечно-сосудистых причин (HR 1,92; 95% ДИ 1,16–3,22; p = 0,01) и большей выживаемостью без событий на фоне терапии спиронолактоном (HR 0,65; 95% ДИ 0,46–0,90; p = 0,01). В объединённой когорте RELAX-HF/NEAT-HFpEF в феногруппе высокого риска отмечались более выраженные признаки хронического повреждения миокарда (p < 0,001), нейрогормональной активации (p < 0,001) и более низкая переносимость физической нагрузки (p = 0,001).

Выводы: Этот общедоступный классификатор на основе DeepNN позволяет оценивать степень тяжести диастолической дисфункции и выявлять особую подгруппу пациентов с СНсФВ, для которой характерны повышенное давление наполнения левого желудочка, повышение биомаркеров повреждения и стресса миокарда, неблагоприятные клинические исходы, а также более высокая вероятность ответа на спиронолактон.