pmjТихоокеанский медицинский журналPacific Medical Journal1609-1175TGMU10.34215/1609-1175-2026-2-56-60pmj-3142Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯORIGINAL RESEARCHESМодели машинного обучения для предтестовой верификации интактных коронарных артерий у больных инфарктом миокарда без подъема сегмента STMachine learning models for assessing pre-test probability of intact coronary arteries in patients with non-ST-segment elevation myocardial infarctionГельцерБ. И.GeltserB. I.

Владивосток, о. Русский

Russky Island, Vladivostok

https://orcid.org/0000-0003-3545-3862ЦиванюкМ. М.TsivanyukM. M.

Циванюк Михаил Михайлович – к.м.н., старший научный сотрудник лаборатории анализа больших данных в здравоохранении и медицине Дальневосточного федерального университета, заведующий отделением рентгенохирургических методов диагностики и лечения Владивостокской клинической больницы № 1

690922, Владивосток, о. Русский, п. Аякс, 10; 690078, г. Владивосток, ул. Садовая, 22; тел.: +7 (914) 791-60-63

Mikhail M. Tsivanyuk - Cand. Sci. (Med.), Senior Researcher at the Laboratory for Big Data Analysis in Healthcare and Medicine, Far EFU; Head of the Department of Department of Interventional Radiology, Vladivostok CH № 1

10 Ajax Bay, Russky Island, Vladivostok 690922; 22 Sadovaya str., Vladivostok 690078; tel.: +7 (914) 791-60-63

m_tsivanyuk@list.ruШахгельдянК. И.ShakhgeldyanK. I.

Владивосток, о. Русский

Russky Island, Vladivostok

ЖуковД. Я.ZhukovD. Ya.

Владивосток

Vladivostok

МостоваяВ. В.MostovayaV. V.

Владивосток, о. Русский

Russky Island, Vladivostok

Дальневосточный федеральный университетРоссияFar East Federal UniversityRussian FederationДальневосточный федеральный университет; Владивостокская клиническая больница № 1РоссияFar East Federal University; Vladivostok Clinical Hospital № 1Russian FederationДальневосточный федеральный университет; Владивостокский государственный университетРоссияFar East Federal University; Vladivostok State UniversityRussian FederationВладивостокский государственный университетРоссияVladivostok State UniversityRussian Federation202619072026025660Copyright © Гельцер Б.И., Циванюк М.М., Шахгельдян К.И., Жуков Д.Я., Мостовая В.В., 20262026Гельцер Б.И., Циванюк М.М., Шахгельдян К.И., Жуков Д.Я., Мостовая В.В.Geltser B.I., Tsivanyuk M.M., Shakhgeldyan K.I., Zhukov D.Y., Mostovaya V.V.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.tmj-vgmu.ru/jour/article/view/3142Цель исследования

Цель исследования: Разработать модели машинного обучения (МО) для предтестовой верификации интактных коронарных артерий (КА) у пациентов с инфарктом миокарда без подъема сегмента ST (ИМбпST).

Материалы и методы

Материалы и методы. В одноцентровое проспективное исследование включены 257 больных ИМбпST, которым выполнена инвазивная коронарография (КАГ). Проанализированы клинико-демографические, лабораторные, ЭКГ и эхоКГ показатели. С применением методов МО (многофакторная логистическая регрессия, стратифицированная 10-fold кросс-валидация) разработаны прогностические модели предтестовой диагностики интактных КА.

Результаты

Результаты. Интактные КА у больных ИМбпST по данным инвазивной КАГ выявлены у 13,2% пациентов. Наиболее высокой прогностической точностью (AUC = 0,87) обладала модель МО на основе многофакторной логистической регрессии, предикторы которой были представлены показателями возраста, холестерина липопротеинов низкой плотности, диаметром корня аорты, концентраций общего белка, общего билирубина, содержанием моноцитов в крови, депрессией сегмента ST и фибриногена.

Заключение

Заключение. Использование многофакторных моделей МО позволяет повысить точность предтестовой диагностики интактных КА у больных ИМбпST и создает предпосылки для выбора персонализированной тактики лечения пациентов с данным фенотипом заболевания.

Objective

Objective: To develop machine learning (ML) models for assessing the pretest probability of intact coronary arteries (CA) in patients with non–ST-segment elevation myocardial infarction (NSTEMI).

Materials and methods

Materials and methods. A single-center prospective study included 257 patients with NSTEMI who underwent invasive coronary angiography (ICA). Clinical and demographic characteristics, laboratory data, electrocardiogram and echocardiogram results were analyzed. ML methods, including multivariate logistic regression and stratified 10-fold cross-validation, were used to develop predictive models for pre-test diagnosis of intact CA.

Results

Results. ICA revealed intact CA in 13.2% of patients. A multivariate logistic regression-based ML model exhibited the highest prognostic accuracy (AUC = 0.87), with the following predictors: age, low-density lipoprotein cholesterol, aortic root diameter, total protein concentration, total bilirubin, blood monocyte count, ST-segment depression, and fibrinogen level.

Conclusion

Conclusion. Using multifactorial ML models improves the accuracy of the pretest diagnosis of intact CA in patients with NSTEMI. Thus, personalized treatment strategies can be selected for patients with this disease phenotype.

необструктивное поражениестратификация рискапрогностические моделикросс-валидацияnon-obstructive coronary artery diseaserisk stratificationpredictive modelscross-validationработа выполнена при финансовой поддержке проекта FZNS-2026–0014 госзадания ДВФУ

Ишемическая болезнь сердца остается ведущей причиной инвалидизации и смертности в мире [1]. В РФ ее доля в структуре смертности от сердечно-сосудистых заболеваний составляет 54,2% [2]. Инфаркт миокарда (ИМ) без подъема сегмента ST (ИМбпST) является наиболее частой формой острого коронарного синдрома, причем в последние годы отмечается рост его заболеваемости [3]. Развитие ИМбпST, как правило, связано с гемодинамически значимым атеросклеротическим поражением коронарных артерий (КА). Однако у части пациентов при инвазивной коронарографии (КАГ) выявляются интактные КА без признаков стеноза, атеросклеротических бляшек или кальциноза. По данным литературы, такие случаи составляют 5–15% от всех ИМ [4]. По современным представлениям, ИМ без обструктивного поражения коронарных артерий (ИМБОКА) диагностируется при отсутствии стенозов ≥ 50% по данным КАГ. Данное состояние чаще встречается при ИМбпST, чем при ИМ с подъемом ST [5]. Наименее изучены формы с интактными КА, патогенез которых может быть связан с коронарным вазоспазмом, спонтанной диссекцией, кардиомиопатией такоцубо, миокардитом или тромбоэмболией, не связанной с атеросклерозом [6].

Своевременная верификация интактных КА при ИМбпST имеет ключевое значение для выбора лечебной тактики и стратегии вторичной профилактики, включая обоснованность назначения антитромбоцитарной и гиполипидемической терапии. Однако предсказание данного феномена до проведения КАГ остается сложной задачей [7]. Существующие шкалы риска (GRACE, TIMI и др.) оценивают прогноз смертности, но не позволяют определить анатомическое состояние коронарного русла. Инвазивная КАГ остается «золотым стандартом» оценки коронарной анатомии, поскольку сопоставимых по точности неинвазивных методов пока не существует [8]. В последние годы для решения прогностических задач все шире применяются методы машинного обучения (МО), позволяющие создавать новые рискометрические инструменты [9–11]. В настоящем исследовании анализировался фенотип ИМбпST при интактных КА (ангиографически без признаков атеросклероза/кальциноза), который является более узким вариантом спектра состояний, описываемых термином ИМБОКА.

Цель исследования: разработка прогностических моделей МО для предтестовой верификации интактных КА у больных ИМбпST.

Материалы и методы

Проведено одноцентровое проспективное обсервационное исследование с участием 257 пациентов (150 (95% ДИ [ 65; 68]), госпитализированных с ИМбпST в КГБУЗ «Владивостокская клиническая больница № 1» в 2024–2025 гг. Сбор данных выполнен в соответствии со стандартами надлежащей клинической практики (Good Clinical Practice) и принципами Хельсинкской декларации (2024). Протокол исследования был одобрен этическим комитетом Дальневосточного федерального университета (протокол № 4 от 5 декабря 2019 г.). От всех участников получено письменное информированное согласие.

Всем пациентам выполнялась инвазивная КАГ, по результатам которой выделены 2 группы: 34 (13,2%) пациента с интактными КА и 223 (86,8%) – с атеросклеротическим ремоделированием. Интактными считались КА без ангиографических признаков атеросклероза и кальциноза. Диагноз ИМбпST устанавливался на основании клинической картины, ЭКГ и кардиоспецифических биомаркеров. Критерии включения: возраст ≥ 18 лет, подтвержденный ИМбпST, выполнение КАГ; исключения: ИМ с подъемом ST, ранее выполненная реваскуляризация, тяжелые сопутствующие заболевания, неполные данные. Оценивались демографические характеристики, факторы риска, сопутствующие заболевания и терапия. Выполнялись стандартная 12-канальная ЭКГ и трансторакальная эхоКГ с оценкой структурно-функциональных параметров сердца и диаметра корня аорты (ДКА). Лабораторные исследования до КАГ включали общий и биохимический анализы крови, коагулограмму и кардиомаркеры; дополнительно рассчитывались воспалительные и атерогенные индексы. Всего проанализировано 142 показателя.

Для анализа данных использовали методы математической статистики (χ², тест Фишера, Манна – Уитни, однофакторная логистическая регрессия – ОЛР) и МО (многофакторная логистическая регрессия – МЛР). Данные представлены в виде медианы и 95% ДИ; значимость – при p < 0,05. Оценка ассоциаций проводилась с использованием отношений шансов. Разработаны прогностические модели предтестовой диагностики интактных КА, их качество оценивалось по площади под ROC-кривой (AUC), чувствительности (Sen) и специфичности (Sp). Данные разделены на обучающую (80%) и тестовую (20%) выборки, применялась стратифицированная 10-кратная k-fold кросс-валидация. Анализ выполнялся на языке Python.

Результаты исследования

Межгрупповой анализ выявил различия по 14 пока-зателям (табл. 1). Пациенты с интактными КА были моложе (p = 0,0008) и реже имели артериальную гипертензию (p = 0,0498) при отсутствии связей с полом, курением, индексом массы тела, сахарным диабетом, фибрилляцией предсердий и другими коморбидными состояниями. Показатели общего анализа крови не различались за исключением более высокого относительного и абсолютного содержания моноцитов (p = 0,035 и 0,024). У этих пациентов также отмечались более низкий уровень ХС ЛНП (p = 0,0089) и меньшая частота назначения гиполипидемической терапии до госпитализации (p = 0,009). Дополнительно выявлены более низкие уровни общего белка, фибриногена и натрия (p = 0,001, 0,02 и 0,006) и более высокий уровень общего билирубина (p = 0,02), при отсутствии различий по другим биохимическим показателям. По ЭКГ депрессия сегмента ST регистрировалась реже (p = 0,0497), а интервалы QT и QRS были больше (p = 0,005 и 0,045). По данным эхоКГ различия касались только ДКА, который был больше в группе с интактными КА (p = 0,0045).

Таблица 1

Сравнение показателей и их ассоциация с интактными КА у пациентов с ИМбпST (Мe [ Q1; Q3])

Сокращения: АГ – артериальная гипертензия; ДИ – доверительный интервал; ДКА – диаметр корня аорты; КА – коронарные артерии; ОБ – общий белок; ОБил – общий билирубин; ОШ – отношение шансов; ХС ЛНП – холестерин липопротеинов низкой плотности; MON – моноциты.

Показатель1‑я группа (интактные КА), n = 342‑я группа (поражение КА), n = 223ОШ, 95% ДИp-value
Возраст, лет60,5 [ 51,5; 69]69 [ 59; 76]-0,0008
Гиполипидемическая терапия, n (%)3 (8,8%)72 (32,3%)0,20 [ 0,06; 0,69]0,009
АГ, n (%)28 (82,4%)209 (93,7%)0,31 [ 0,11; 0,88]0,0498
MON, %6,7 [ 4,92; 8,88]5,7 [ 4,4; 7,0]-0,035
MON, × 10⁹/л0,76 [ 0,46; 1,0]0,54 [ 0,4; 0,76]-0,02
ХС ЛНП, ммоль/л3,01 [ 2,15; 3,92]3,61 [ 2,58; 4,5]-0,0089
ОБ, г/л67,44 [ 61,99; 71,28]71,37 [ 66,6; 75,46]-0,001
Фибриноген, г/л2,0 [ 1,8; 2,6]2,3 [ 2,0; 2,8]-0,02
Na⁺, ммоль/л138,97 [ 137,6; 140,8]141,3 [ 138,9; 143,3]-0,006
ОБил, мкмоль/л14,31 [ 9,58; 20,46]10,74 [ 7,33; 16]-0,02
Депрессия ST, n (%)7 (20,6%)90 (40,4%)0,37 [ 0,14; 0,93]0,0497
QT, с0,42 [ 0,395; 0,443]0,38 [ 0,36; 0,4]-0,005
QRS, с0,09 [ 0,08; 0,11]0,08 [ 0,08; 0,09]-0,045
ДКА, мм35 [ 32,7; 38]33 [ 30; 35]-0,0045

Таким образом, пациенты с ИМбпST и интактными КА были моложе, реже имели артериальную гипертензию, отличались менее выраженным атерогенным профилем, более низким уровнем общего белка, фибриногена и меньшей частотой ишемических изменений на ЭКГ при сопоставимой сократительной функции сердца по данным эхоКГ.

Предварительная оценка с помощью ROC-анализа (от англ. Receiver Operating Characteristic) на основе моделей ОЛР показала умеренную дискриминационную способность факторов (табл. 2). Наибольшую ценность имел возраст (AUC = 0,69); сопоставимые показатели отмечены для ДКА (0,68), натрия (0,66), общего белка и фибриногена (по 0,64), ХС ЛНП (0,63). Меньший предиктивный потенциал отмечен для моноцитов (0,61) и общего билирубина (0,60).

Таблица 2

Однофакторные модели интактных КА у пациентов с ИМбпST

Сокращения: ДКА – диаметр корня аорты; ОБ – общий белок; ОБил – общий билирубин; ХС ЛНП – холестерин липопротеинов низкой плотности; AUC – площадь под ROC-кривой; MON – моноциты; Sen – чувствительность; Sp – специфичность.

ПредикторAUCSenSp
Возраст0,69 [ 0,68; 0,69]0,66 [ 0,63; 0,70]0,65 [ 0,64; 0,76]
MON#0,61 [ 0,52; 0,65]0,58 [ 0,52; 0,64]0,59 [ 0,57; 0,61]
ХС ЛНП0,63 [ 0,60; 0,66]0,58 [ 0,53; 0,63]0,56 [ 0,54; 0,58]
ОБ0,64 [ 0,59; 0,70]0,64 [ 0,59; 0,70]0,65 [ 0,63; 0,67]
ДКА0,68 [ 0,65; 0,71]0,66 [ 0,60; 0,72]0,63 [ 0,60; 0,65]
ОБил0,60 [ 0,56; 0,64]0,58 [ 0,54; 0,63]0,63 [ 0,61; 0,65]
Na⁺0,66 [ 0,62; 0,69]0,65 [ 0,59; 0,71]0,63 [ 0,61; 0,66]
Фибриноген0,64 [ 0,62; 0,67]0,63 [ 0,61; 0,65]0,60 [ 0,55; 0,64]

На следующем этапе с использованием МЛР разработаны модели оценки вероятности интактных КА у больных ИМбпST до выполнения КАГ (табл. 3). Пошаговое добавление предикторов сопровождалось ростом AUC: от 0,68 (возраст) до 0,76 (с ХС ЛНП), 0,79 (с ДКА), 0,81 (с общим белком, общим билирубином и моноцитами) и 0,83 (с депрессией ST). Наилучшую точность показала финальная модель с включением фибриногена (AUC = 0,87 при кросс-валидации и 0,86 при тестировании) при сбалансированных значениях Sen и Sp (по 0,78).

Таблица 3

Многофакторные модели предтестовой диагностики интактных КА у пациентов с ИМбпST

Сокращения: ДКА – диаметр корня аорты; ОБ – общий белок; ОБил – общий билирубин; ХС ЛНП – холестерин липопротеинов низкой плотности; AUC – площадь под ROC-кривой; MON – моноциты; Sen – чувствительность; Sp – специфичность.

МоделиКросс-валидацияИтоговое тестирование
AUCAUCSenSp
Возраст0,69 [ 0,68; 0,69]0,68 [ 0,66; 0,70]0,64 [ 0,63; 0,65]0,67 [ 0,64; 0,70]
Возраст + ХС ЛНП0,76 [ 0,76; 0,77]0,76 [ 0,75; 0,78]0,76 [ 0,75; 0,77]0,70 [ 0,66; 0,74]
Возраст + ХСЛНП+ДКА0,79 [ 0,79; 0,80]0,80 [ 0,77; 0,82]0,79 [ 0,78; 0,81]0,72 [ 0,68; 0,76]
Возраст + ХСЛНП + ДКА + ОБ0,80 [ 0,79; 0,81]0,80 [ 0,78; 0,83]0,79 [ 0,78; 0,80]0,74 [ 0,70; 0,77]
Возраст + ХСЛНП + ДКА + ОБ + ОБил0,81 [ 0,80; 0,81]0,80 [ 0,78; 0,83]0,74 [ 0,72; 0,75]0,74 [ 0,70; 0,77]
Возраст + ХСЛНП + ДКА + ОБ + Обил + MON%0,81 [ 0,80; 0,82]0,81 [ 0,79; 0,83]0,78 [ 0,77; 0,79]0,72 [ 0,68; 0,76]
Возраст + ХСЛНП + ДКА + ОБ + ОБил + MON% + депрессия ST0,83 [ 0,82; 0,84]0,83 [ 0,81; 0,85]0,80 [ 0,78; 0,81]0,67 [ 0,62; 0,71]
Возраст + ХСЛНП + ДКА + ОБ + ОБил + MON% + депрессия ST + фибриноген0,87 [ 0,86; 0,87]0,86 [ 0,84; 0,88]0,78 [ 0,76; 0,79]0,78 [ 0,73; 0,82]
Обсуждение

Сравнительный анализ клинико-функциональных показателей у больных ИМбпST с интактными КА и их атеросклеротическим поражением указывает на более благоприятный кардиометаболический профиль пациентов первой группы, что соответствует современным представлениям об ИМБОКА [12][13]. Более молодой возраст пациентов согласуется с данными регистров и метаанализов [6][12], а меньшая распространенность артериальной гипертензии и атерогенных дислипидемий отражает более низкий атеросклеротический риск [6][13]. Отсутствие различий по полу, курению и сопутствующим заболеваниям подчеркивает, что развитие ИМбпST при интактных КА может быть связано не только с атеротромбозом, но и с альтернативными механизмами (вазоспазм, микрососудистая дисфункция, тромбоэмболия, спонтанная диссекция) [6][12][13]. Более низкий уровень ХС ЛНП подтверждает меньший риск значимых стенозов КА [6][14]. Повышенное содержание моноцитов может отражать большую роль воспалительных механизмов, тогда как более низкий уровень фибриногена указывает на меньшую выраженность протромботического статуса. Более высокий уровень общего билирубина, вероятно, обладает защитным антиоксидантным эффектом [14]. Реже выявляемая депрессия сегмента ST соответствует менее выраженной ишемии миокарда [6][12]. Увеличение ДКА может отражать особенности сосудистого ремоделирования и требует дальнейшего изучения [15]. Отсутствие различий по фракции выброса и размерам камер сердца свидетельствует о сохранности глобальной сократительной функции.

ROC-анализ на основе ОЛР показал умеренную прогностическую способность отдельных параметров, что согласуется с невозможностью использования одного биомаркера для диагностики ИМБОКА [6][13]. Разработка моделей с использованием МЛР и пошаговым включением клинико-лабораторных и инструментальных показателей сопровождалась увеличением AUC, отражая преимущества их интеграции в прогнозировании [6]. Финальная модель с включением фибриногена продемонстрировала наилучшую точность (AUC = 0,87), чувствительность и специфичность, подтверждая значимость комплексного подхода при создании прогностических алгоритмов на основе методов МО [12].

Заключение

Проведенное исследование показало, что ИМбпST при интактных КА представляет собой особый клинический фенотип острого ишемического повреждения миокарда, ассоциированный с меньшим атеросклеротическим риском и специфическими функционально-метаболическими особенностями. На основе МЛР разработана прогностическая модель предтестовой верификации интактных КА с высокой точностью (AUC = 0,87), применение которой может быть полезно для выбора лечебной тактики у пациентов с различными фенотипами ИМбпST.

Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Источник финансирования: работа выполнена при финансовой поддержке проекта FZNS-2026–0014 госзадания ДВФУ.

Участие авторов:

Концепция и дизайн исследования – ГБИ, ЦММ

Сбор и обработка материала – ЦММ, МВВ

Статистическая обработка – ШКИ, ЖДЯ

Разработка МО-моделей – ШКИ, ЖДЯ

Анализ и интерпретация данных – ГБИ, ЦММ, МВВ

Написание текста – ГБИ, ЦММ

Редактирование – ГБИ, ЦММ

ReferencesYang L, Zheng B, Gong Y. Global, regional and national burden of ischemic heart disease and its attributable risk factors from 1990 to 2021: a systematic analysis of the Global Burden of Disease study 2021. BMC Cardiovasc Disord. 2025; 25(1):625. doi: 10.1186/s12872-025-05022-xYang L, Zheng B, Gong Y. Global, regional and national burden of ischemic heart disease and its attributable risk factors from 1990 to 2021: a systematic analysis of the Global Burden of Disease study 2021. BMC Cardiovasc Disord. 2025; 25(1):625. doi: 10.1186/s12872-025-05022-xВайсман Д.Ш., Енина Е.Н. Показатели смертности от ишемической болезни сердца в Российской Федерации и ряде регионов: особенности динамики и структуры. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2024;23(7):3975. doi: 10.15829/1728-8800-2024-3975Vaisman DSh, Enina EN. Сoronary artery disease mortality rates in the Russian Federation and a number of regions: dynamics and structure specifics. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2024;23(7):3975. (In Russ.). doi: 10.15829/1728-8800-2024-3975Алекян Б.Г., Бойцов С.А., Маношкина Е.М., Кочергин Н.А., Ганюков В.И. Российские национальные результаты реваскуляризации миокарда при остром коронарном синдроме за 2023 год. Кардиология. 2024;64(11):76–83. doi: 10.18087/cardio.2024.11.n2733Alekyan BG, Boytsov SA, Manoshkina EM, Kochergin NA, Ganyukov VI. National Results of Revascularization for Acute Coronary Syndrome in 2023. Kardiologiia. 2024;64(11):76–83. (In Russ.). doi: 10.18087/cardio.2024.11.n2733Bakhshi H, Gibson CM. MINOCA: Myocardial infarction no obstructive coronary artery disease. Am Heart J Plus. 2023;33:100312. doi: 10.1016/j.ahjo.2023.100312Bakhshi H, Gibson CM. MINOCA: Myocardial infarction no obstructive coronary artery disease. Am Heart J Plus. 2023;33:100312. doi: 10.1016/j.ahjo.2023.100312Tognola C, Maloberti A, Varrenti M, Mazzone P, Giannattasio C, Guarracini F. Myocardial Infarction with Nonobstructive Coronary Arteries (MINOCA): Current Insights into Pathophysiology, Diagnosis, and Management. Diagnostics. 2025;15(7):942. doi: 10.3390/diagnostics15070942Tognola C, Maloberti A, Varrenti M, Mazzone P, Giannattasio C, Guarracini F. Myocardial Infarction with Nonobstructive Coronary Arteries (MINOCA): Current Insights into Pathophysiology, Diagnosis, and Management. Diagnostics. 2025;15(7):942. doi: 10.3390/diagnostics15070942Yang P, Zhang S, Yin X, Zhang Y, Zhu H, Cao Y, et al. Myocardial infarction with nonobstructive coronary arteries (MINOCA): a narrative review. Eur J Med Res. 2025;30(1):443. doi: 10.1186/s40001-025-02703-3Yang P, Zhang S, Yin X, Zhang Y, Zhu H, Cao Y, et al. Myocardial infarction with nonobstructive coronary arteries (MINOCA): a narrative review. Eur J Med Res. 2025;30(1):443. doi: 10.1186/s40001-025-02703-3Ballesteros-Ortega D, Martínez-González O, Gómez-Casero RB, Quintana-Díaz M, de Miguel-Balsa E, Martín-Parra C, et al. Characteristics of patients with myocardial infarction with nonobstructive coronary arteries (MINOCA) from the ARIAMSEMICYUC registry: development of a score for predicting MINOCA. Vasc Health Risk Manag. 2019;15:57–67. doi: 10.2147/VHRM.S185082Ballesteros-Ortega D, Martínez-González O, Gómez-Casero RB, Quintana-Díaz M, de Miguel-Balsa E, Martín-Parra C, et al. Characteristics of patients with myocardial infarction with nonobstructive coronary arteries (MINOCA) from the ARIAMSEMICYUC registry: development of a score for predicting MINOCA. Vasc Health Risk Manag. 2019;15:57–67. doi: 10.2147/VHRM.S185082Ezhumalai B, Modi R, Chidambaram S. A comprehensive review on myocardial infarction with non-obstructive coronary arteries (MINOCA): One size does not fit all. Indian Heart J. 2025;77(4):318–325. doi: 10.1016/j.ihj.2025.05.013Ezhumalai B, Modi R, Chidambaram S. A comprehensive review on myocardial infarction with non-obstructive coronary arteries (MINOCA): One size does not fit all. Indian Heart J. 2025;77(4):318–325. doi: 10.1016/j.ihj.2025.05.013Гельцер Б.И., Циванюк М.М., Шахгельдян К.И., Емцева Е.Д., Вишневский А.А. Факторы кардиометаболического риска в прогнозировании обструктивного поражения коронарных артерий у больных с острым коронарным синдромом без подъема сегмента ST. Российский кардиологический журнал. 2021;26(11):4494. doi: 10.15829/15604071-2021-4494Geltser BI, Tsivanyuk MM, Shakhgeldyan KI, Emtseva ED, Vishnevskiy AA. Cardiometabolic risk factors in predicting obstructive coronary artery disease in patients with nonST-segment elevation acute coronary syndrome. Russian Journal of Cardiology. 2021;26(11):4494. (In Russ.). doi: 10.15829/15604071-2021-4494Циванюк М.М., Гельцер Б.И., Шахгельдян К.И., Вишневский А.А., Шекунова О.И. Показатели клинического анализа крови, липидного спектра и их соотношений в прогнозировании обструктивного поражения коронарных артерий у больных с острым коронарным синдромом без подъема ST. Российский кардиологический журнал. 2022;27(8):5079. doi: 10.15829/1560-4071-2022-5079Tsivanyuk MM, Geltser BI, Shakhgeldyan KI, Vishnevskiy AA, Shekunova OI. Parameters of complete blood count, lipid profile and their ratios in predicting obstructive coronary artery disease in patients with non-ST elevation acute coronary syndrome. Russian Journal of Cardiology. 2022;27(8):5079. (In Russ.). doi: 10.15829/1560-4071-2022-5079Циванюк М.М., Шахгельдян К.И., Марков М.А., Широбоков В.Г., Гельцер Б.И. Эффективность машинного обучения в прогнозировании обструктивного поражения коронарных артерий в первые часы госпитализации при остром коронарном синдроме без подъема сегмента ST. Соврем. технол. мед. 2025;17(3):50–61. doi: 10.17691/stm2025.17.3.05Tsivanyuk MM, Shakhgeldyan KI, Markov MA, Shirobokov VG, Geltser BI. Machine Learning Efficiency in Predicting Obstructive Coronary Artery Disease in Patients with Non-ST Elevation Acute Coronary Syndrome in the First Hours of Admission. Sovremennye tehnologii v medicine. 2025;17(3):50–61. (In Russ.). doi: 10.17691/stm2025.17.3.05Byrne RA, Rossello X, Coughlan JJ, Barbato E, Berry C, Chieffo A, et al. ESC Scientific Document Group. 2023 ESC Guidelines for the management of acute coronary syndromes. European Heart Journal. 2023;44(38):3720–826. doi: 10.1093/eurheartj/ehad191Byrne RA, Rossello X, Coughlan JJ, Barbato E, Berry C, Chieffo A, et al. ESC Scientific Document Group. 2023 ESC Guidelines for the management of acute coronary syndromes. European Heart Journal. 2023;44(38):3720–826. doi: 10.1093/eurheartj/ehad191Tamis-Holland JE, Jneid H, Reynolds HR, Agewall S, Brilakis ES, Brown TM, et al. Contemporary diagnosis and management of patients with myocardial infarction in the absence of obstructive coronary artery disease: A scientific statement from the American Heart Association. Circulation. 2019;139(18):e891– e908. doi: 10.1161/CIR.0000000000000670Tamis-Holland JE, Jneid H, Reynolds HR, Agewall S, Brilakis ES, Brown TM, et al. Contemporary diagnosis and management of patients with myocardial infarction in the absence of obstructive coronary artery disease: A scientific statement from the American Heart Association. Circulation. 2019;139(18):e891– e908. doi: 10.1161/CIR.0000000000000670Visseren FLJ, Mach F, Smulders YM, Carballo D, Koskinas KC, Bäck M, et al. 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. European Heart Journal. 2021;42(34):3227–3337. doi: 10.1093/eurheartj/ehab484Visseren FLJ, Mach F, Smulders YM, Carballo D, Koskinas KC, Bäck M, et al. 2021 ESC Guidelines on cardiovascular disease prevention in clinical practice. European Heart Journal. 2021;42(34):3227–3337. doi: 10.1093/eurheartj/ehab484Драпкина О.М., Кравченко А.Я., Будневский А.В., Концевая А.В., Ряскина М.С., Черник Т.А. Билирубин и сердечно-сосудистый риск. Российский кардиологический журнал. 2021;26(9):4511. doi: 10.15829/1560-4071-2021-4511Drapkina OM, Kravchenko AYa, Budnevsky AV, Kontsevaya AV, Ryaskina MS, Chernik TA. Bilirubin and cardiovascular risk. Russian Journal of Cardiology. 2021;26(9):4511. (In Russ.). doi: 10.15829/1560-4071-2021-4511

The authors declare that there are no conflicts of interest present.