Ученые обнаружили связь наличия аутоиммунных антител с повышенным риском аритмии

Поиск исследований выполнялся в базах PubMed, Google Scholar и Scopus и охватывал публикации с 1958-го по май 2025 года. Из 1 136 первоначально найденных работ после удаления дубликатов и оценки соответствия критериям в анализ включили 25 исследований. В них сравнивались показатели пациентов с циркулирующими anti-Ro/SSA-антителами – белками иммунной системы, направленными против собственных клеточных компонентов – и без них. В целом наличие антител было связано с более продолжительным интервалом QTc и более высокой частотой его патологического удлинения.

QTc отражает продолжительность электрического восстановления желудочков сердца с поправкой на частоту сердечных сокращений. Его значительное удлинение повышает вероятность возникновения желудочковой тахиаритмии типа torsades de pointes, которая в некоторых случаях может привести к остановке сердца.

Дополнительный анализ показал, что выявленная связь сохранялась у пациентов с заболеваниями соединительной ткани без дополнительного отбора по диагнозу, а также у больных системной красной волчанкой. Более продолжительный QTc также наблюдался у носителей anti-Ro/SSA-антител к 52-кДа компоненту.

Ранее экспериментальные исследования указывали, что anti-Ro/SSA могут взаимодействовать с ионными каналами кардиомиоцитов и нарушать процессы, отвечающие за электрическую активность клеток сердца. Полученные в метаанализе данные согласуются с этой гипотезой, однако, по заявлению ученых, сами по себе не подтверждают причинно-следственную связь. 

В заключении к исследованию специалисты указывают на необходимость учитывать наличие anti-Ro/SSA при оценке сердечно-сосудистого риска у пациентов с системными заболеваниями соединительной ткани, а также рассматривают ЭКГ-мониторинг как возможный инструмент для своевременного выявления изменений QTc у таких пациентов, однако оптимальная стратегия наблюдения, по их словам, требует дополнительного изучения.

Ранее исследователи из Калифорнийского университета в Беркли (США) разработали ИИ-систему, способную по данным стандартной ЭКГ выявлять пациентов с повышенным риском внезапной сердечной смерти – точнее существующих методов. Алгоритм обнаруживает ранее неизвестные закономерности в электрической активности сердца и позволяет прогнозировать развитие опасных нарушений ритма еще до появления клинических признаков.