ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ ЗДОРОВОЙ ЖИЗНИ В ЦЕНТРАЛЬНОЙ АЗИИ: АТЕРОГЕННАЯ СРЕДА И РЕГИОНАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ КАРДИОМЕТАБОЛИЧЕСКОЙ ПРОФИЛАКТИКИ

В странах Центральной Азии рост ожидаемой продолжительности жизни сочетается с устойчиво высокой смертностью от сердечно-сосудистых заболеваний. Предполагается, что ключевой вклад в утрату здоровья вносит атерогенная среда (калорийно-плотное питание, низкая повседневная активность, тепловые нагрузки, загрязнение воздуха, стресс), усиливающая инсулинорезистентность и триглицерид-зависимую атерогенность в среднем и старшем возрасте.

Цель. Изучить липидно-метаболический профиль жителей Центральной Азии ≥50 лет, оценить показатели триглицерид-опосредованной атерогенности и инсулинорезистентности, их связь с полом, артериальной гипертензией (АГ), сахарным диабетом 2 типа (СД2), атеросклерозом брахиоцефальных артерий (БЦА) и приёмом статинов; продемонстрировать преобладание влияния общей урбанизированной среды над этническими различиями.

Материалы и методы. Одноцентровое кросс-секционное исследование (Ташкент, декабрь 2024 — август 2025; дата отсечения 04.09.2025). Включено 167 участников (узбеки 108, русские 46, корейцы 13; женщин 66%) в возрасте ≥50 лет, рождённых и проживающих в странах Центральной Азии. Выполнены антропометрия, биохимические и гематологические исследования, допплерография БЦА. Рассчитаны non-HDL-C, AIP, TG/HDL-C, remnant-C, HOMA-IR, QUICKI, TyG, eGFR (CKD-EPI 2021). Использованы t-критерий/Манна–Уитни, точный критерий Фишера, ρ Спирмена; коррекция FDR по Бенджамини—Хохбергу; α=0,05.

Результаты. Во всех этногруппах у женщин отмечался более благоприятный липидный профиль (выше ЛПВП, ниже Castelli I/II, AIP, TG/HDL-C), тогда как у мужчин формировался фенотип комбинированной дислипидемии (повышенные ТГ, non-HDL-C, AIP). У узбекских мужчин HOMA-IR 5,0±3,7 и QUICKI 0,33±0,03 отражали выраженную инсулинорезистентность; сходные направления различий регистрировались и в русской и корейской стратах. Наличие СД2 ассоциировалось с более высокими уровнями глюкозы, инсулина, HOMA-IR, AIP, non-HDL-C, ТГ и снижением eGFR во всех полу-этнических слоях. При АГ отмечались более высокий ИМТ, ТГ, AIP и HOMA-IR. На фоне статинов снижались ОХС/ЛПНП/non-HDL-C, однако AIP и TG/HDL-C оставались повышенными; менее 40% пациентов на терапии достигали целевых значений ЛПНП. Корреляционный анализ показал устойчивые положительные связи AIP, TG/HDL-C и non-HDL-C с HOMA-IR и TyG и отрицательные — с ЛПВП. Направление эффектов сохранялось при стратификации по полу и этничности.

Выводы. В условиях единой урбанизированной среды Центральной Азии доминирует триглицерид-зависимая атерогенность на фоне инсулинорезистентности, с более неблагоприятным фенотипом у мужчин и при СД2/АГ, вне зависимости от этнической принадлежности. Практические приоритеты включают расширенную липидную оценку (non-HDL-C, remnant-C, AIP, TyG), интенсификацию липидснижающей терапии (высокоинтенсивные статины ± эзетимиб/EPA), раннее выявление ИР и средо-ориентированные профилактические меры (питание, физическая активность, городская среда). Такая стратегия на уровне клиники и местных сообществ потенциально способна увеличить продолжительность здоровой жизни в регионе.

1. GBD 2021 Causes of Death Collaborators. Global burden of 288 causes of death and life expectancy decomposition in 204 countries and territories and 811 subnational locations, 1990-2021: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet. 2024 May 18;403(10440):2100-2132. doi: 10.1016/S0140-6736(24)00367-2. Epub 2024 Apr 3. Erratum in: Lancet. 2024 May 18;403(10440):1988. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(24)00824-9

2. Martynenko A. Assessing the Need for Geriatric Care in Uzbekistan Before the Demographic Wave. Epidemiology and Health Data Insights. 2025;1(5):ehdi017. https://doi.org/10.63946/ehdi/17314

3. Yusuf S, Hawken S, Ounpuu S. et al. INTERHEART Study Investigators. Effect of potentially modifiable risk factors associated with myocardial infarction in 52 countries (the INTERHEART study): case-control study. Lancet. 2004 Sep 11-17;364(9438):937-52. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(04)17018-9

4. Yusuf S, Joseph P, Rangarajan S. et al. Modifiable risk factors, cardiovascular disease, and mortality in 155 722 individuals from 21 high-income, middle-income, and low-income countries (PURE): a prospective cohort study. Lancet. 2020 Mar 7;395(10226):795-808. doi: 10.1016/S0140-6736(19)32008-2. Epub 2019 Sep 3. Erratum in: Lancet. 2020 Mar 7;395(10226):784. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(19)32282-2

5. Chong B, Jayabaskaran J, Jauhari SM. et al. Global burden of cardiovascular diseases: projections from 2025 to 2050. Eur J Prev Cardiol. 2025 Aug 25;32(11):1001-1015. https://doi.org/10.1093/eurjpc/zwae281

6. Islam ANMS, Sultana H, Nazmul Hassan Refat M. et al. The global burden of overweight-obesity and its association with economic status, benefiting from STEPs survey of WHO member states: A meta-analysis. Prev Med Rep. 2024 Sep 5;46:102882. https://doi.org/10.1016/j.pmedr.2024.102882

7. Sidhu SK, Aleman JO, Heffron SP. Obesity Duration and Cardiometabolic Disease. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2023 Oct;43(10):1764-1774. https://doi.org/10.1161/ATVBAHA.123.319023

8. GBD 2021 Europe Life Expectancy Collaborators. Changing life expectancy in European countries 1990-2021: a subanalysis of causes and risk factors from the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet Public Health. 2025 Mar;10(3):e172-e188. https://doi.org/10.1016/S2468-2667(25)00009-X

9. Yan, B, Arun, A, Curtis, L. et al. JACC Data Report: Cardiovascular Disease Mortality Trends in the United States (1999-2023). JACC. 2025 Jul, 85 (25) 2495–2498. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2025.05.018

10. Aleksandr Martynenko et al. Geriatric care in traditional communities of Central Asia. Pan African Medical Journal. 2025;52:94. https://doi.org/10.11604/pamj.2025.52.94.49827

11. Mach F, Baigent C, Catapano AL, et al. 2019 ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias: lipid modification to reduce cardiovascular risk. Eur Heart J. 2020;41(1):111-188. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehz455

12. François Mach, Konstantinos C Koskinas, Jeanine E Roeters van Lennep. et al. ESC/EAS Scientific Document Group , 2025 Focused Update of the 2019 ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias: Developed by the task force for the management of dyslipidaemias of the European Society of Cardiology (ESC) and the European Atherosclerosis Society (EAS), European Heart Journal, 2025;, ehaf190, https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaf190

13. Dobiášová M. Atherogenic index of plasma [log(triglycerides/HDL-cholesterol)]: theoretical and practical implications. Clin Chem. 2004;50(7):1113-1115. https://doi.org/10.1373/clinchem.2004.033175

14. Varbo A, Nordestgaard BG. Remnant Cholesterol and Triglyceride-Rich Lipoproteins in Atherosclerosis Progression and Cardiovascular Disease. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2016;36(11):2133-2135. https://doi.org/10.1161/ATVBAHA.116.308305

15. Wang K, Zhang X, He S, et al. Remnant cholesterol and atherosclerotic cardiovascular disease: a review. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2022;32(12):3031-3043. https://doi.org/10.1016/j.numecd.2022.09.025

16. Inker LA, Eneanya ND, Coresh J, et al. New Creatinine- and Cystatin C-Based Equations to Estimate GFR without Race. N Engl J Med. 2021;385:1737-1749. https://doi.org/10.1056/NEJMoa2102953

17. Matthews DR, Hosker JP, Rudenski AS, et al. Homeostasis model assessment: insulin resistance and β-cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man. Diabetologia. 1985;28(7):412-419. https://doi.org/10.1007/BF00280883

18. Katz A, Nambi SS, Mather K, et al. Quantitative insulin sensitivity check index (QUICKI): a simple, accurate method for assessing insulin sensitivity in humans. J Clin Endocrinol Metab. 2000;85(7):2402-2410. https://doi.org/10.1210/jcem.85.7.6661

19. Simental-Mendía LE, Rodríguez-Morán M, Guerrero-Romero F. The product of fasting glucose and triglycerides as a surrogate for identifying insulin resistance in apparently healthy subjects. Metab Syndr Relat Disord. 2008;6(4):299-304. https://doi.org/10.1089/met.2008.0034

20. World Health Organization. Prevalence of Risk Factors for Noncommunicable Diseases in the Republic of Uzbekistan, 2019. Web Annex 1: Fact Sheet. Copenhagen: WHO Regional Office for Europe; 2022. WHO/EURO:2022-6796-46562-67570. Режим доступа:https://www.who.int/europe/publications/i/item/WHO-EURO-2022-6796-46562-67570 (дата обращения 15.09.2025)

21. American Society of Echocardiography. Carotid Arterial Plaque by Ultrasound: Guidelines and Definitions. ASE; 2025. Режим доступа:https://www.asecho.org/wp-content/uploads/2025/04/Carotid-Arterial-Plaque-by-Ultrasound.pdf (дата обращения 15.09.2025)

22. World Health Organization. Obesity and overweight – fact sheet. 9 June 2024. Режим доступа:https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight (дата обращения 15.09.2025)

23. Sanyal AJ, Husain M, Diab C. et al. Cardiovascular disease in patients with metabolic dysfunction-associated steatohepatitis compared with metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease and other liver diseases: A systematic review. Am Heart J Plus. 2024 Mar 24;41:100386. https://doi.org/10.1016/j.ahjo.2024.100386

24. Turner J, Parsi M, Badireddy M. Anemia. [Updated 2023 Aug 8]. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2025 Jan-. Режим доступа:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK499994/

25. Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Glomerular Diseases Work Group. KDIGO 2021 Clinical Practice Guideline for the Management of Glomerular Diseases. Kidney Int. 2021 Oct;100(4S):S1-S276. https://doi.org/10.1016/j.kint.2021.05.021

26. Bhatt DL, Miller M, Brinton EA. et al. REDUCE-IT Investigators. REDUCE-IT USA: Results From the 3146 Patients Randomized in the United States. Circulation. 2020 Feb 4;141(5):367-375. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.119.044440