Генетические тесты не могут предсказать вероятность развития инфарктов и инсультов точнее, чем традиционные факторы риска. Это показало исследование, которое было опубликовано в Journal of the American Medical Association (JAMA). К традиционным факторам риска сердечно-сосудистых болезней относят показатели артериального давления, уровень холестерина в крови, курение, сахарный диабет.

Раннее выявление риска развития сердечно-сосудистых болезней помогает предупредить смертельно опасные состояния – инфаркт и инсульт. Для этого требуется своевременное изменение образа жизни и, в определенных случаях, начало профилактического лечения.

Для оценки риска сердечно-сосудистых болезней есть несколько калькуляторов. Самый известный из них основан на традиционных факторах риска. Ранее ряд исследований выявил множество генных вариантов, которые связаны с вероятностью появления болезней сердца и сосудов. Но авторы новой научной работы подчеркивают, что такая связь не всегда показывает, что заболевание действительно разовьется в будущем.

Ученые решили сравнить эти два метода прогнозирования инфарктов и инсультов. Они использовали данные двух крупных исследований атеросклероза: более чем для семи тысяч человек были известны как генетические, как и стандартные факторы риска.Авторы исследования проверили, как точно предсказывают развитие болезней в течение 15 лет два алгоритма: генетический и стандартный.

Генетический анализ и калькулятор стандартных факторов риска дали сходные результаты. У людей, риск сердечно-сосудистых заболеваний у которых был самым высоким по обеим шкалам, с большей вероятностью развивались инфаркт и инсульт. Генетический метод не показал преимуществ.

«Генетика важна для определения наследственных болезней и как ключевой инструмент для понимания биологии человека. Идея, что генетика может сыграть роль в предсказании распространенных болезней у людей, владеет умами уже несколько лет. Но сейчас она не может представить рутинный метод предсказания сердечно-сосудистых болезней», - сказал Томас Вонг (Thomas J. Wang) из Техасского университета, соавтор исследования.