Spatial vector cardiography: From origins to the present day. A review

Full Text

Список сокращений

ВКГ – векторкардиография

ВСС – внезапная сердечная смерть

ГЭГ – глобальная электрическая гетерогенность

ДИ – доверительный интервал

ЖГ – желудочковый градиент

ЛЖ – левый желудочек

МРТ – магнитно-резонансная томография

ОИМ – острый инфаркт миокарда

ОР – относительный риск

ПД – потенциал действия

ЭКГ – электрокардиография

hs-TnI (high sensitivity troponin I) – высокочувствительный тропонин I

Появление векторкардиографии

Векторкардиография (ВКГ), насчитывающая более чем столетнюю историю, зародилась как предтеча электрокардиографии (ЭКГ) в 1887 г., когда A. Waller впервые представил дипольную теорию электрического вектора сердца [1]. Идея изучения электрического поля миокарда вдохновила ученых того времени и способствовала ряду важнейших открытий. Так, в 1913 г. W. Einthoven, G. Fahr и A. Waart описали возможность определения электрической оси сердца в виде результирующего вектора комплекса QRS во фронтальной плоскости при помощи равностороннего треугольника, позднее получившего известность как треугольник Einthoven [2]. Развивая концепцию векторного анализа, Н. Mann в 1920-х годах ввел понятие «петля» для описания последовательных векторов во фронтальной плоскости, назвав ее монокардиограммой [3]. Путем кропотливых расчетов автору удалось построить петлю только для комплекса QRS, поскольку иные отклонения ЭКГ были слишком малы для подобного анализа, а технические возможности весьма ограничены. Стоит отметить, что именно Н. Mann был первым, кто высказал идею о трехмерном изображении петель сердечного цикла, что позже легло в основу «пространственной ВКГ» [4].

В начале 1930-х годов F. Wilson построил векторные величины деполяризации (комплекс QRS) и реполяризации (волна Т) пропорционально площадям, вписанным в QRS и Т соответственно. Автор высказал гипотезу о том, что алгебраическая сумма векторов двух данных площадей в одном отведении будет равняться 0, так как они будут иметь одинаковую величину и противоположное направление, если не будет пространственно-временной неоднородности потенциала действия (ПД) за время сердечного цикла. К своему удивлению, после серии экспериментов на сердцах собак F. Wilson обнаружил, что полученные показатели в каждом случае были отличны от нулевого значения. Полученный остаток, т.е. разность векторов, отражающих площади QRS и Т, автор представил в виде 3-го вектора QRST, дав ему название «желудочковый градиент» (ЖГ), подчеркивая тем самым наличие локальных различий между процессами де- и реполяризации миокарда [5, 6].

 

Рис. 1. Схематичное изображение петель сердечного цикла в сагиттальной (а), вертикальной (b) и горизонтальной (c) плоскостях.

Fig. 1. Schematic representation of the loops of the cardiac cycle in the sagittal (a), vertical (b) and horizontal (c) planes.

 

Ограничения одной фронтальной плоскости для описания электрических процессов сердца как трехмерного объекта становились все более очевидными. Для решения данной проблемы предпринято немало попыток создания унифицированной системы отведений для записи электрической активности миокарда в 3 взаимно перпендикулярных плоскостях [7, 8]. Наиболее удачной из них и широко используемой в настоящее время оказалась система, разработанная E. Frank, с применением 7 электродов, формирующих 3 ортогональных отведения: Х, Y, Z [9]. Она позволила производить расчет векторов и построение петель сердечного цикла в сагиттальной, вертикальной и горизонтальной плоскостях тела человека одновременно (рис. 1).

Первые шаги к созданию трехмерной ВКГ

В 1954 г. G. Burch и E. Simonson разработали концепцию пространственной ВКГ, создав формулу для расчета ЖГ в виде трехмерного вектора сердца [10, 11]. Продолжив изучение происхождения ЖГ, G. Burch пришел к теоретическому выводу о том, что вектор ЖГ всегда указывает на область миокарда с самым коротким периодом возбуждения и, более того, не зависит от места активации электрического импульса [12]. В 1959 г. эти предположения были подтверждены экспериментально М. Gardberg и соавт. при стимуляции полоски желудочка черепахи, а также в более поздних работах рядом других авторов [13–15]. Кроме этого, в 1983 г. D. Geselowitz доказал, что ЖГ зависит не только от неоднородности продолжительности, но и от пространственных различий ПД в различных участках миокарда. Таким образом, различия амплитуд, подъемов и спусков ПД также влияют на формирование данного вектора [16]. Это позволило считать ЖГ своеобразным отражением электрической гетерогенности миокарда, мерой трансмуральной дисперсии реполяризации.

Изучение ВКГ как неинвазивного метода диагностики известных на то время заболеваний сердца достигло своего пика в 1960–70-х годах [17]. Однако технические несовершенства электрокардиографов, трудоемкость ручных расчетов при построении векторов в период появления эхокардиографии, магнитно-резонансной (МРТ) и компьютерной томографии обусловили снижение интереса к ВКГ. Это привело к значительному уменьшению числа исследовательских и медицинских учреждений, способных выполнять и интерпретировать векторкардиограмму, диагностический потенциал которой так и не был реализован в полной мере.

Дальнейшее развитие компьютерных технологий, создание ЭКГ высокого разрешения и разработка алгоритмов, позволяющих автоматизировать процесс построения ВКГ-петель в 3 ортогональных отведениях, значительно упростили получение информации, представленной в виде трехмерных изображений, в связи с чем интерес к ВКГ возродился [18]. Появилась возможность построения электрического вектора на протяжении всего сердечного цикла, образующего петли не только желудочковой деполяризации (QRS-петли) и реполяризации (Т-петли), но и предсердной активности (Р-петли; рис. 2). Более того, с появлением поверхностного картирования ЭКГ было доказано, что локальная неравномерность процессов де- и реполяризации существует в миокарде каждого человека вне зависимости от наличия или отсутствия патологии. Таким образом, субстратом для формирования ЖГ служат различия морфологии ПД между эпи- и эндокардиальными участками, а также базальными и верхушечными отделами. Известно, что ПД эндокардиальных кардиомиоцитов длиннее, чем эпикардиальных, а ПД апикальных клеток несколько превышает таковой базальных [19, 20].

 

Рис. 2. Петли де- и реполяризации, построенные за время 1 сердечного цикла в 3 ортогональных плоскостях.

Fig. 2. De- and repolarization loops built during 1 cardiac cycle in 3 orthogonal planes.

 

Арсенал технических возможностей компьютерной обработки записей ЭКГ подарил вторую жизнь концепции ЖГ, главным клиническим применением которой поначалу стало выявление и дифференциация первичных и вторичных изменений зубца Т [21]. Показано, что первичные изменения зубца Т, обусловленные, например, ишемией миокарда, сопровождаются изменениями значений ЖГ, так как влияют на морфологию и продолжительность ПД, тогда как вторичные изменения (блокады ножек пучка Гиса, желудочковая стимуляция) опосредуют изменения в процессах деполяризации, но не влияют на ПД, а следовательно, не приводят к значительным изменениям ЖГ [20].

Концепция глобальной электрической гетерогенности миокарда

В 2016 г. J. Waks и L.G. Tereshchenko создали концепцию глобальной электрической гетерогенности (ГЭГ), основанную на расчетах пространственного ЖГ и заслуживающую, на наш взгляд, отдельного внимания [22, 23]. Авторы постулировали ГЭГ как глобальную меру электрической неоднородности миокарда. Путем математических расчетов ими были получены 5 ВКГ-параметров, в той или иной степени являющихся производными вектора ЖГ:

 

Рис. 3. Схематичное изображение пространственного угла QRS-T.

Fig. 3. Schematic representation of the QRS-T spatial angle.

 

Стоит отметить, что последний из них, пространственный угол QRS-T, представляющий собой угол между средними векторами QRS и Т (рис. 3), к моменту создания концепции ГЭГ уже зарекомендовал себя как параметр, способный предсказывать общую смертность в популяции, внезапную сердечную смерть (ВСС), а также аритмические события у пациентов, перенесших острый инфаркт миокарда (ОИМ) [24–26]. Так, по данным крупного многоцентрового исследования ARIC (Atherosclerosis Risk in Communities), включающего более 15 тыс. человек, аномальные значения пространственного угла QRS-T связаны с увеличением риска общей смертности среди обоих полов и являлись независимым предиктором развития ишемической болезни сердца у женщин (относительный риск – ОР 2,14, 95% доверительный интервал – ДИ 1,62–2,82) [27]. В более поздних работах показатель QRS-T наряду с другими известными предикторами стал все чаще фигурировать в прогностических шкалах по стратификации риска ВСС. Однако ввиду различий в методах построения и расчета угла QRS-T рядом исследователей получены разные пороговые значения границ между нормой и патологией [28].

 

Рис. 4. Алгоритм расчета SAI QRST по 3 ортогональным отведениям: X, Y, Z.

Fig. 4. Algorithm for calculating SAI QRST using 3 orthogonal leads: X, Y, Z.

 

Параметр SAI QRST представляет собой сумму площадей под кривой QRST выше и ниже изолинии в 3 ортогональных плоскостях (рис. 4). Первое упоминание об этом параметре относится к 2010 г., когда L.G. Tereshchenko и соавт. в рамках проспективного когортного исследования пациентов с показаниями к имплантации кардиовертера-дефибриллятора с целью первичной профилактики (Prospective Observational Study of Implantable Cardioverter Defibrillators – PROSE-ICD) обнаружили, что SAI QRST≤145 мВ×мс ассоциирован с 3-кратным увеличением риска желудочковой тахикардии и/или фибрилляции желудочков (ОР 3,25, 95% ДИ 1,59–6,75) [29]. Это позволило авторам выдвинуть гипотезу о том, что данный параметр может служить отражением электрического ремоделирования миокарда. Проанализировав в дальнейшем ЭКГ 750 участников исследования MADIT II (Multicenter Automatic Defibrillator Implantation Trial), перенесших ОИМ, в ходе многофакторного регрессионного анализа Кокса продемонстрировано, что увеличение значения SAI QRST предсказывало ВСС, жизнеугрожающие нарушения ритма (ОР 1,33, 95% ДИ 1,11–1,59), а также смерть от других причин (ОР 1,33, 95% ДИ 1,03–1,55). Кроме того, обнаружена корреляция SAI QRST со временем после ОИМ: наибольшие его значения отмечались в первые 3 мес от индексного события. Интересным представляется и тот факт, что наличие блокад ножек пучка Гиса не искажало прогностической значимости данного показателя [30].

Продолжив изучение SAI QRST как маркера ВСС наряду с другими параметрами ГЭГ, S. Sur и соавт. провели анализ гендерных различий среди здоровых мужчин и женщин. По его итогам продемонстрировано, что бóльшая лабильность реполяризации связана с мужским полом [31]. Принимая во внимание тот факт, что повышенная изменчивость реполяризации лежит в основе развития жизнеугрожающих нарушений ритма [32], полученные данные представляются весьма интересными и, вполне возможно, объясняют бóльшую частоту ВСС среди лиц мужского пола. Стоит также отметить, что ранее известные параметры, применяемые для описания реполяризации, базировались на оценке дисперсии интервала QT [19]. Однако их существенным ограничением является вклад процессов деполяризации, которого лишены показатели ГЭГ, что делает их более специфичными.

Разработке концепции ГЭГ как единого современного прогностического инструмента ВСС предшествовала масштабная работа исследователей во главе с L.G. Tereshchenko. Для получения широко обобщаемых результатов авторами объединены 2 крупных межрасовых исследования ARIC и CHS (Cardiovascular Health Study), общая численность участников которых составила более 20 тыс. человек. Расчеты параметров ГЭГ осуществляли в ортогональной системе (X, Y, Z), полученной из 10-секундных цифровых записей 12-канальной ЭКГ путем преобразования Фурье. Первичной конечной точкой являлась ВСС. Результаты анализа оказались весьма многообещающими, параметры ГЭГ оставались независимо связаны с риском развития ВСС даже после многофакторной корректировки с учетом известных факторов риска. Кроме того, все показатели ГЭГ, хотя и являются комплементарными, не коррелировали между собой, что свидетельствовало об их взаимодополняющем характере и различном способе оценки электрической нестабильности миокарда [33].

Последующие исследования данной популяции пациентов показали, что увеличение ГЭГ ассоциировалось с ухудшением систолической функции и дилатацией левого желудочка (ЛЖ). Так, рост SAI QRST на 20 мВ×мс за каждые 3 года наблюдался среди участников с дальнейшей дилатацией ЛЖ, а увеличение на 100 мВ×мс и более связано с уменьшением фракции выброса ЛЖ на 2% (95% ДИ 1,6–2,1%). Аналогичные данные получены и для других параметров ГЭГ: угла QRS-Т, азимута и высоты пространственного вектора ЖГ [34]. Для подтверждения гипотезы о том, что параметры ГЭГ отражают субклиническое поражение миокарда, группа исследователей – L.G. Tereshchenko и соавт. – изучили взаимосвязь между динамикой высокочувствительного тропонина I (high sensitivity troponin I – hs-TnI) и SAI QRST у пациентов с подозрением на ОИМ в течение первых 3 ч с момента обращения за медицинской помощью [35]. По итогам исследования выявлена линейная связь между обоими показателями, особенно выраженная в группе пациентов с развившейся острой декомпенсацией сердечной недостаточности: нарастание hs-TnI в 10 раз у исследуемых больных сопровождалось увеличением SAI QRST на 61 мВ×мс и более (95% ДИ 5,9–116,1).

В свете данных о том, что серийно повышенная концентрация hs-TnI ассоциирована с риском неблагоприятных сердечно-сосудистых исходов и развитием патологического ремоделирования [36], процесс которого на начальных стадиях протекает бессимптомно, изучение параметров ГЭГ как ранних предикторов структурной перестройки миокарда представляется особенно важным для своевременной персонализации лечения пациентов.

Успех полученных результатов вдохновил группу L.G. Tereshchenko и соавт. на создание концепции ГЭГ c последующим поиском способов ее внедрения в клиническую практику. Для этого разработано программное обеспечение МАТLАВ (МаthWоrks, США) с открытым доступом, позволяющее любому желающему преобразовать цифровые записи стандартной 12-канальной ЭКГ в ортогональную систему Франка и произвести расчет параметров ГЭГ [37]. Спустя несколько лет подобная возможность реализована и для бумажных записей ЭКГ при помощи алгоритмов оцифровки данных [38]. Таким образом, идея F. Wilson о ЖГ была претворена в жизнь с помощью компьютерных алгоритмов и популяризирована для рутинного клинического применения.

Современные исследования в области пространственной ВКГ и ГЭГ

После выхода в свет унифицированных алгоритмов расчета ГЭГ исследования в области ВКГ были продолжены. В частности, продемонстрирована высокая воспроизводимость параметров ГЭГ на фоне фибрилляции/трепетания предсердий и желудочковой стимуляции, что позволило существенно расширить область их клинического использования [39]. Устранив таким образом влияние мерцательной аритмии как одного из факторов риска на развитие ишемического инсульта, авторам удалось изучить иные особенности электрофизиологического субстрата, обусловливающие риск развития кардиоэмболических событий [40]. На основании выявленных факторов риска и показателей ГЭГ составлены модели для прогнозирования как ишемического, так и геморрагического инсульта, а также доказан вклад в их развитие «сердечной памяти», опосредованной частой желудочковой экстрасистолией. Более того, независимость ЖГ от последовательности активации желудочков позволила изучить влияние феномена «сердечной памяти», определяемого как вектор реполяризации, на терапию пациентов с электрокардиостимуляцией и кардиовертерами-дефибрилляторами и уже имеющимся электрическим ремоделированием миокарда в исследовании CAMI (Cardiac Memory with Implantable Cardioverter-defibrillator) [41]. Выявлено, что отклонения от нормы вектора ЖГ предполагают накопление критической массы аномального электрического субстрата, ответственного за развитие устойчивых желудочковых аритмий.

Чувствительность ЖГ к электрофизиологическим изменениям миокарда при использовании антиаритмических препаратов описана в исследовании H. Stabenau и соавт. [42]. Авторы акцентировали внимание на гендерных отличиях в изменениях параметров ГЭГ при приеме хинидина, ранолазина, верапамила и дофетилида, что согласуется с данными некоторых исследований, где был получен различный ответ на антиаритмическую терапию среди лиц мужского и женского полов [43]. Последующие работы H. Stabenau показали, что применение параметров ГЭГ может быть полезным для выявления лиц с проаритмогенным эффектом лекарственной терапии. Так, увеличение азимута ЖГ на каждые 30º ассоциировалось с увеличением риска развития желудочковой тахикардии типа «пируэт» на 3,2% вне зависимости от длительности интервала QT [44].

Изучение ГЭГ позволило также выявить половые и расовые различия в процессах реполяризации [45, 46]. В данном аспекте особый интерес представляют результаты метаанализа упомянутого исследования ARIC. При анализе параметров ГЭГ у 15 тыс. пациентов K. Jensen и соавт. не выявили влияния расы на электрофизиологический субстрат, связанный с ВСС. Однако после корректировки на традиционные факторы риска сердечно-сосудистых событий, такие как ожирение и артериальная гипертензия, величины ЖГ и SAI QRST продемонстрировали значительно более сильную связь с ВСС среди чернокожих пациентов по сравнению с участниками белой расы [47]. Это указывает на необходимость выявления пороговых значений для каждого предиктора ВСС с учетом расы.

Популярность пространственной ВКГ как неинвазивного прогностического инструмента продолжает расти [47]. Появляется все больше исследовательских центров, изучающих различные сферы его применения. Группа C. Jensen и соавт. проанализировала взаимосвязь фронтального угла QRS-T с параметрами МРТ с контрастным усилением среди пациентов с подозрением на миокардит. Результаты исследования показали, что значения угла QRS-T свыше 90º с чувствительностью 16,5% и специфичностью 100% предсказывали наличие некроза миокарда или фиброзного рубца по данным МРТ. При этом отрицательная и положительная прогностическая ценность составили 24,7 и 100% соответственно [48]. Увеличение угла QRS-T коррелировало с размером фиброзного рубца и у пациентов с ОИМ и гипертрофической кардиомиопатией, что позволило рассматривать данный параметр как более доступный маркер стратификации риска и альтернативу при отсутствии возможности проведения МРТ [49, 50]. В ретроспективном анализе пациентов с подтвержденной тромбоэмболией легочной артерии обнаружили, что увеличение величины ЖГ тесно коррелирует с дисфункцией правого желудочка и связано с неблагоприятными исходами. Более того, характеристики ЖГ имели лучшую прогностическую ценность по сравнению с традиционными параметрами ЭКГ [51]. Изменения пространственного угла QRS-T и величина ЖГ коррелируют не только с систолической, но и диастолической дисфункцией правого желудочка у пациентов с идиопатической и хронической тромбоэмболической легочной гипертензией, что продемонстрировано и в исследовании Т.А. Сахновой и соавт. [52]. Ими также получены убедительные данные, свидетельствующие о высокой ценности ВКГ как прогностического инструмента при различных заболеваниях сердечно-сосудистой системы, в том числе гипертонической болезни и ишемической болезни сердца [53, 54].

Отдельного внимания заслуживает исследование китайских ученых J. Chen и соавт., которым удалось интегрировать параметры ВКГ в систему холтеровского мониторирования ЭКГ (Biomedical Instruments, Шэньчжэнь, Китай) [55]. Для анализа использовали 1-минутный отрезок записи в 4 ч утра, как период, характеризующийся максимальной электрической нестабильностью миокарда и минимальным влиянием физических нагрузок и эмоциональных факторов. Результаты характеризовались высокой степенью воспроизводимости в сравнении со стационарной ВКГ.

Заключение

Идея F. Wilson о трехмерном построении электрического вектора реализована благодаря современным методам компьютерной обработки данных. Прошло почти 100 лет, прежде чем диагностический и прогностический потенциал пространственной ВКГ доказал свое право на существование. Накопленные данные многочисленных исследований свидетельствуют о том, что ВКГ таит в себе еще немало загадок, ответы на которые приблизят нас к пониманию аритмогенных и иных процессов в миокарде. Вероятно, параметры ВКГ найдут рутинное применение и помогут своевременному выявлению больных высокого риска ВСС до манифестации сердечно-сосудистых событий.

 

Раскрытие интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Disclosure of interest. The authors declare that they have no competing interests.

Вклад авторов. Авторы декларируют соответствие своего авторства международным критериям ICMJE. Все авторы в равной степени участвовали в подготовке публикации: разработка концепции статьи, получение и анализ фактических данных, написание и редактирование текста статьи, проверка и утверждение текста статьи.

Authors’ contribution. The authors declare the compliance of their authorship according to the international ICMJE criteria. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work.

Источник финансирования. Авторы декларируют отсутствие внешнего финансирования для проведения исследования и публикации статьи.

Funding source. The authors declare that there is no external funding for the exploration and analysis work.

About the authors

Valentin E. Oleynikov

Penza State University

Email: v.oleynikof@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7463-9259

доктор медицинских наук, профессор, зав. кафедры терапии Медицинского института

Russian Federation, Penza

Angelina A. Chernova

Penza State University

Author for correspondence.
Email: v.oleynikof@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-7957-8034

аспирант кафедры терапии Медицинского института

Russian Federation, Penza

References

Supplementary files