В связи с демографическим старением населения происходит нарастание частоты возрастзависимых заболеваний, среди которых атеросклероз (АС) и остеопороз (ОП) не утрачивают своей актуальности. Сердечно-сосудистые заболевания, обусловленные АС и ОП, представляют большую социально-экономическую проблему для здравоохранения во всем мире, в том числе и РФ, занимая прочные позиции в структуре инвалидности и смертности населения [1][2]. На фоне высокой распространенности эти заболевания являются коморбидными и взаимно потенцируют развитие серьезных осложнений, таких как сердечно-сосудистые инциденты и низкотравматичные переломы [3]. Известно, что АС и ОП являются многофакторными заболеваниями, зависящими от генотипа человека, и вызваны взаимодействием между биологическими, поведенческими и генетическими факторами, которые оказывают влияние на сосудистую стенку или костную массу и другие показатели прочности костей, а возможно, одновременно на одни и те же органы и ткани. Основная стратегия профилактики АС и ОП базируется на раннем выявлении лиц с высоким риском осложнений, и для скрининга разработаны специальные шкалы SCORЕ и FRAX®, основанные на использовании клинических факторов риска (ФР) [4][5].

Поскольку чувствительность шкал для скрининга лиц с высоким риском АС и ОП невысока и существуют различные ограничения для их использования, в частности возрастные, осуществляется поиск дополнительных факторов, с помощью которых можно было бы более точно определить риск развития этих заболеваний у каждого человека. В последнее время большое внимание уделяется генетическим ФР.

Генетическая платформа ОП представлена более чем 200 полиморфными локусами [6]. Они включают в себя гены, участвующие в регуляции костного и кальциевого обменов, такие как гены, кодирующие кальциотрофные и половые гормоны и их рецепторы, белки костного матрикса, цитокины, факторы роста и местные медиаторы и их рецепторы, а также белки, участвующие в молекулярных путях развития костных клеток [7][8]. Убедительно доказано, что такие предикторы остеопорозных переломов, как минеральная плотность кости (МПК), размеры и геометрия кости и даже скорость потери костной массы генетически детерминированы. В полногеномных ассоциативных исследованиях (Genome-Wide Association Study, GWAS) и полногеномных ассоциативных метаанализах (Genome-Wide Association Meta-Analysis, GWAMA) были успешно идентифицированы десятки вариантов нуклеотидных полиморфизмов (ВНП), связанных с МПК и переломами [9][10]. Однако каждый отдельный ВНП имеет слабое влияние на развитие ОП и объясняет малую долю наследственности в развитии заболевания, таким образом, имея ограниченную прогностическую ценность. Одной из возможностей повышения предсказательной способности генетического анализа является создание генетических алгоритмов в результате суммирования информации о нескольких ВНП и создание общей системы оценки риска, получившей название «шкала генетического риска» (ШГР). В сравнении со шкалами, использующими клинические ФР, генетические шкалы лишены ряда ограничений, позволяют прогнозировать риск развития заболевания в любом возрасте и заблаговременно принимать решение о необходимости проведения профилактических мероприятий. В настоящее время разработано несколько ШГР, использование которых повышает эффективность прогнозирования переломов по сравнению со шкалами, основанными на клинических ФР [11][12]. В то же время описаны ШГР, которые не улучшали прогнозирование переломов при сопоставлении с клиническими шкалами [13]. Среди ШГР, наиболее чувствительных к развитию ОП, выделяют шкалы, опубликованные авторами T.P. Ho-Le и соавт. [11], K. Estrada и соавт. [14], S.K. Kim [15].

В ряде зарубежных исследований и в наших предыдущих работах были продемонстрированы ассоциации суррогатных маркеров субклинического АС и показателей сосудистой жесткости с коcтной массой и показателями костного обмена [16][17], что подтверждает общие патогенетические механизмы формирования и предполагает наличие общих генетических детерминант у этих заболеваний. Выявление генетических факторов, одновременно отвечающих за предрасположенность к развитию ССЗ и ОП, имеет важное значение для профилактики обоих заболеваний и создания новых методов лечения до возникновения сердечно-сосудистого события и перелома. В связи с вышесказанным на начальном этапе представляет интерес изучение ассоциаций ШГР развития ОП с показателями сосудистой стенки.

Целью настоящего исследования является оценка трех ШГР, ранее показавших связь с МПК и риском переломов, а также изучение ассоциаций данных ШГР с патологией сосудистой стенки.

Исследование проводилось на базе ФГБУ «НМИЦ ТПМ» МЗ РФ с февраля 2018 г. по декабрь 2020 г.

Критерии включения: возраст от 45 до 69 лет. Набор пациентов проводился в амбулаторных условиях в 2018–2021 гг. Женщины направлялись из районных поликлиник или приходили самотеком с целью диагностики ОП. В скрининг включены 287 женщин, у 31 — отмечены критерии исключения, 6 женщин отказались от участия в исследовании. Полное обследование было проведено 250 женщинам.

Критерии невключения: все клинические проявления АС — наличие в анамнезе ишемической болезни сердца, перенесенных нарушений мозгового кровообращения, транзиторной ишемической атаки, установленного АС периферических артерий, гемодинамически значимые поражения клапанного аппарата сердца; установленный диагноз артериальной гипертензии (АГ) 2–3-й степени (постоянный прием антигипертензивной терапии); заболевания, вызывающие вторичный ОП: эндокринные заболевания (сахарный диабет 1 типа, первичный гиперпаратиреоз, тиреотоксикоз, синдром Кушинга, болезнь Аддисона, гиперпролактинемия), болезни крови (множественная миелома, системный мастоцитоз, лимфома, лейкоз, пернициозная анемия), воспалительные ревматические заболевания (ревматоидный артрит, анкилозирующий спондилоартрит, полимиозит/дерматомиозит, системная красная волчанка), заболевания желудочно-кишечного тракта (мальабсорбция, болезнь Крона), хроническая почечная недостаточность, состояние после пересадки органов; злокачественные новообразования; прием препаратов, влияющих на костный обмен (менопаузальная гормональная терапия, глюкокортикоиды, иммунодепрессанты, препараты для лечения ОП); прием препаратов, влияющих на параметры сосудистой жесткости и МПК (статины, β-блокаторы, ингибиторы ангиотензинпревращающего фермента), только на сосудистую жесткость (антагонисты кальция, таблетированные сахароснижающие препараты, препараты магния) регулярно более полугода; оперативные вмешательства на позвоночнике и тазобедренных суставах, сопровождающиеся установкой металлоконструкций.

Одномоментное обсервационное исследование.

Для анализа использовались индивидуальные тематические карты пациентов, в которых была отражена информация о факторах риска ССЗ и ОП, сопутствующих заболеваниях и принимаемых препаратах. В процессе исследования проводились антропометрическое, физикальное, лабораторное и инструментальное обследования.

Индекс массы тела (ИМТ) рассчитывался по формуле: вес (кг)/рост (м²). Избыточную массу тела диагностировали при ИМТ≥25, но <30 кг/м2 ожирение — при ИМТ ≥30 кг/м2, низкую массу тела — при ≤20 кг/м2.

Измерение артериального давления (АД) проводилось осциллометрическим методом в положении сидя после 3-минутного отдыха.

Определение общего холестерина (ОХС), общей щелочной фосфатазы (ОЩФ), общего кальция проводилось на биохимическом анализаторе Architect c8000, Abbott (США). Маркер костной резорбции — с-концевой телопептид коллагена 1 типа (СТх) исследовали в сыворотке крови методом твердофазного иммуноферментного анализа (β-crosslaps).

МПК исследовалась методом двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрии на аппарате Hologic (Delphi W) в поясничных позвонках (L1–L4), шейке бедра (ШБ) и проксимальном отделе бедренной кости (ПОБ). Результаты оценивались как в абсолютных значениях (г/см2), так и в величинах стандартного отклонения (SD) от пика костной массы (Т-критерий). Диагноз остеопении устанавливали согласно критериям ВОЗ при Т-критерии от -1 до -2,4 SD, остеопороза — при Т-критерии -2,5 SD и ниже.

Показатели субклинического АС: толщина комплекса интима-медиа (КИМ), наличие и количество атеросклеротических бляшек (АСБ), степень стеноза сонных артерий исследовались с помощью дуплексного сканирования. Значения более 0,9 мм принимались за повышение толщины КИМ. В анализе учитывалось наибольшее значение из двух КИМ. АСБ определяли как фокальное утолщение стенки сосуда более чем на 50% по сравнению с окружающими участками стенки сосуда или как фокальное утолщение КИМ более чем на 1,5 мм, выступающее в просвет сосуда.

Параметры артериальной ригидности: скорость распространения пульсовой волны (СРПВ) и индекс аугментации (ИА) оценивались методом аппланационной тонометрии (SphygmoCor). СРПВ 10 м/с и более считали патологической. ИА считался нормальным при отрицательном его значении, положительный ИА свидетельствовал о повышенной жесткости. Был выбран медианный порог 27%.

Количественное определение коронарного кальция проводилось методом мультиспиральной компьютерной томографии на компьютерном томографе OptimaTMСТ660 (GEHealthcare) в пошаговом режиме. Толщина среза 0,75 мм. Для оценки степени кальцификации коронарных артерий использовали кальциевый индекс (КИ) Агатстона, основанный на изучении коэффициента рентгеновского поглощения и площади кальцинатов. За повышенный показатель КИ принималось значение более 100 ед.

Генетическое исследование включало выделение ДНК из образцов цельной крови, хранящихся в Биобанке ФГБУ «НМИЦ ТПМ» МЗ РФ. Таргетное секвенирование выполнено на секвенаторе Nextseq550 (Illumina, США). Биоинформатический анализ данных проводился с применением специализированных программ: FastQC, Trimmomatic, Bwamem, Samtools, GATK и VEP. При анализе результатов в качестве референсной использовалась последовательность генома человека: Genome Reference Consortium Human Build 38. Расчет значений ШГР на основе частых ВНП проводился с помощью созданного пользовательского скрипта. ВНП из трех оригинальных ШГР: ШГР62, ШГР63 и ШГР1300, включающих 62, 63 и 1300 ВНП соответственно [11][14][15], последовательно применялись к генотипам каждого образца путем суммирования эффектов каждого ВНП, взвешенного по силе эффекта, с применением b-коэффициентов из оригинальных работ, умноженного на количество совпадающих аллелей риска по следующей формуле:

ШГР = (b-коэффициент для ВНП1 × число аллелей риска для ВНП1 + b-коэффициент для ВНП2 × число аллелей риска для ВНП2 + … + b-коэффициент для ВНП(n) × число аллелей риска для ВНП (n)).

В шкале ШГР62 для каждого ВНП использовались b-коэффициенты отдельно для МПК позвоночника и МПК ШБ, поэтому в настоящей статье ШГР разделена на 2 части и обозначена ШГР62 (L1–L4) и ШГР62 (ШБ) соответственно.

Математическая и статистическая обработка результатов проводилась с использованием пакета прикладных статистических программ SAS (Statistical Analysis System, SAS Institute Inc., USA). При анализе межгрупповых различий, измеренных поинтервальный шкале, рассчитывали значения t-критерия Стьюдента для независимых выборок по соответствующим формулам в различных модификациях. Кроме коэффициентов линейной корреляции Пирсона рассчитывали также ранговые корреляции по Спирмену. Достоверность различий между показателями оценивали с помощью критерия хи-квадрат Пирсона, коэффициентов сопряженности Крамера и др. Возможная взаимосвязь между показателями субклинического АС, сосудистой жесткости и кальцификации артериальной стенки с МПК и параметром костной резорбции CTх была оценена с помощью корреляционного анализа с последующим регрессионным анализом, в том числе многомерным. Для изучения ассоциаций ШГР с МПК и показателями сосудистой ригидности и субклинического АС использовался корреляционный, линейный и логистический регрессионный анализ. Были использованы оценки значения достоверности различий, значение достоверности р<0,05 было принято как статистически значимое.

Все участники перед вступлением в исследование подписывали информированное согласие. Протокол исследования был одобрен независимым этическим комитетом ФГБУ «НМИЦ ТПМ» МЗ РФ (протокол заседания локального этического комитета № 14 от 18 июля 2018 г.).

В исследование включены 250 женщин в возрасте от 45 до 69 лет в период перименопаузы и постменопаузы. Средний возраст пациенток составил 57,6±6,5 года, длительность менопаузы — 9,5±6,4 года. Преобладали лица среднего возраста (45–59 лет) — 60,8% (152 человека), участницы в возрасте 60 лет и старше составили 39,2%. Клинико-инструментальная и лабораторная характеристики представлены в табл. 1.

Из лабораторных показателей только средний уровень ОХС превышал референсные значения. Остальные лабораторные показатели оставались в пределах нормальных значений.

У всех женщин проводилась оценка факторов сердечно-сосудистого риска. Избыточная масса тела была выявлена у 93 (37,2%), ожирение — у 47 (18,8%), АГ 1-й степени — у 32 (12,8%) пациенток, не принимавших регулярно антигипертензивную терапию. Фактор курения присутствовал у 28 (11,2%), а гиперхолестеринемия обнаружена у 214 (85,6%) женщин.

Распределение женщин в зависимости от наличия и продолжительности постменопаузы было следующим: с сохраненным менструальным циклом — 29 (11,6%), постменопауза менее 5 лет — 59 (23,6%), от 5 до 10 лет — 75 (30%), более 10 лет — 87 (34,8%). С увеличением продолжительности постменопаузы отмечалось постепенное увеличение показателей сосудистой жесткости (СРПВ, ИА), толщины КИМ, количества АСБ, увеличение КИ в коронарных артериях и снижение МПК во всех измеренных отделах скелета (табл. 2).

В общей группе снижение костной массы (ОП/остеопения) было выявлено у 74,4% женщин. Повышенные показатели КИ (≥101 ед.) встречались у 14%, толщина КИМ (≥0,9 мм) — у 42% женщин, хотя бы одна АСБ была обнаружена у 62% женщин, СРПВ (≥10 м/с) — у 25%, ИА (≥27%) — у 63%.

Для проведения сравнительного анализа изучаемых показателей ригидности, субклинического АС и кальцификации артерий у лиц с разной костной массой на основании результатов остеоденситометрии выделено три группы: I — с нормальным уровнем МПК, II — с остеопенией и III — с ОП, которые были сопоставимы по уровню ОХС, цифрам систолического и диастолического АД, частоте курения и различались по возрасту, ИМТ и продолжительности постменопаузы (табл. 3).

При сравнении показателей состояния сосудистой стенки в группах с нормальной и низкой костной массой они были выше при остеопении/ОП, но достоверности различий достигали только толщина КИМ, АСБ и КИ Агатстона (табл. 4).

Шанс выявления низкой костной массы (остеопении и ОП) возрастал более чем в 4 раза при значениях толщины КИМ≥0,9 мм (ОШ=4,17; 95% ДИ 1,2–14,4; р<0,02), в 2,4 раза при наличии АСБ в сонных артериях (ОШ=2,45; 95% ДИ 1,12–4,88; p<0,05), в6,7 раза при КИ Агатстона ≥100 ед. (ОШ=6,68; 95% ДИ 1,56–28,7; p<0,001), в 1,4 раза (ОШ=1,43; 95% ДИ 0,56–3,68; p<0,438) при СРПВ ≥10 м/с, в 1,2 раза (ОШ=1,2; 95% ДИ 0,601–2,43; p<0,60) при повышенном ИА≥27%. Однако ассоциация низкой костной массы с повышенными значениями СРПВ и ИА не достигала достоверности.

На основании литературных данных было отобрано три ШГР, ранее ассоциированных в GWAS с МПК, измеренной с помощью количественного ультразвукового исследования или рентгеновской денситометрии, и остеопорозными переломами, с помощью которых изучались ассоциации с МПК в разных участках скелета и показателями состояния сосудистой стенки. Далее ШГР последовательно применялись к генотипам каждого образца путем суммирования эффектов каждого ВНП.

Ассоциации ШГР и МПК c коррекцией на возраст, продолжительность постменопаузы, маркер костной резорбции CTх подтверждены в линейном многофакторном регрессионном анализе и представлены в виде коэффициентов детерминации R2(табл. 5).

Таблица 5. Взаимосвязь шкалы генетического риска с минеральной плотностью кости в различных участках скелетаТип ШГРМПК, г/см²L1–L4ШБПОБШГР62 (L1–L4)R2=20,2%p=0,0001R2=18,2%p=0,0001R2=17,04%p=0,0001ШГР62 (ШБ)R2=19,7%p=0,0001R2=18,7%p=0,0001R2=17,5%p=0,0001ШГР63R2=21,3%p=0,0001R2=19,8%p=0,0001R2=19,01%p=0,0001ШГР1300R2=22,3%p=0,0001R2=19,9%p=0,0001R2=19,4%p=0,0001Примечание: R2 — коэффициент детерминации R-square; p — статистическая значимость.

В идентичных многофакторных регрессионных моделях, где прогнозируемыми признаками были МПК L1–L4, МПК ШБ и МПК ПОБ, а ковариантами — возраст, продолжительность постменопаузы, маркер костной резорбции СТх, отмечалась достоверная ассоциация всех ШГР с МПК в различных участках скелета. Умеренная, но достоверная ассоциация МПК в различных участках скелета с изучаемыми ШГР свидетельствует о наличии их определенной предсказательной ценности. Объясняющая способность трех ШГР в прогнозировании МПК с поправкой на возраст, продолжительность постменопаузы, маркер костной резорбции СТх составила 17–22% для разных участков скелета и была наибольшей для МПК позвоночника.

С учетом найденных ассоциаций между субклиническими суррогатными показателями АС и ОП была предпринята попытка определить ассоциации между параметрами, определяющими состояние сосудистой стенки и ШГР, которые вероятно могут содержать локусы генов, ответственные как за развитие ОП, так и АС. В однофакторном регрессионном анализе, где прогнозирующим фактором являлась ШГР, и основываясь на коэффициенте детерминации R2 была показана связь ШГР62 с наличием бляшек и ШГР63 — с КИ коронарных артерий (табл. 6).

Таблица 6. Взаимосвязь шкалы генетического риска с показателями состояния сосудистой стенки в однофакторном регрессионном анализеТип ШГРКИ, ед.Наличие АСБСРПВ, м/сИА, %Толщина КИМ, ммШГР62 (L1–L4)R2=0,33%р=0,365R2=1,64%р=0,031R2=0,003%р=0,935R2=0,43%р=0,299R2=0,11%р=0,600ШГР62 (ШБ)R2=0,58%р=0,231R2=0,27%р=0,412R2=0,006%р=0,904R2=0,22%р=0,464R2=0,02%р=0,835ШГР63R2=1,98%р=0,026R2=0,33%р=0,368R2=0,19%р=0,494R2=0,17%р=0,513R2=0,20%р=0,478ШГР1300R2=0,18%р=0,506R2=0,25%р=0,430R2=0,08%р=0,648R2=0,002%р=0,940R2=0,009%р=0,882Примечание: R2 — коэффициент детерминации R-square; p — статистическая значимость.

В ряде идентичных многофакторных регрессионных моделей, в которых прогнозируемыми признаками были КИ, АСБ, СРПВ и ИА, с поправкой на несколько ковариант (возраст, ОХС, САД) отмечалась достоверная ассоциация КИ с ШГР63 и наличия АСБ с ШГР62, в то время как показатели сосудистой жесткости (СРПВ и ИА) не ассоциировались ни с одной ШГР (табл. 7).

Таким образом, исследование взаимоотношений между суррогатными маркерами костной ткани и сосудистой стенки показало наличие ассоциаций между МПК и маркерами субклинического АС (АСБ и КИ коронарных артерий), в то время как взаимосвязь между МПК в различных участках скелета и показателей сосудистой жесткости (СРПВ и ИА) не была подтверждена. Изучаемые шкалы генетического риска обладали прогностической значимостью в отношении МПК во всех измеренных участках скелета. В отношении показателей состояния сосудистой стенки только ШГР62 ассоциировалась с наличием бляшек и ШГР63 — с наличием кальцинатов в коронарных артериях.

Несмотря на прогресс современной медицины в отношении диагностики и лечения ССЗ и ОП, занимающих ведущие позиции в структуре смертности населения, влиять на риск их развития пока невозможно. Однако эффективно развиваются и внедряются технологии оценки рисков. В настоящее время наиболее широко используются шкалы или калькуляторы, основанные на взаимодействии клинических факторов риска, такие как SCORE для оценки сердечно-сосудистого риска и FRAX® — для оценки риска переломов. Поскольку эти инструменты могут использоваться только после 40 лет и имеют определенные ограничения и недостатки, постоянно проводится поиск дополнительных клинических или биологических маркеров для улучшения прогноза заболеваний. В последнее время связь между ССЗ и ОП, базирующаяся на общих звеньях патогенеза, широко обсуждается в научной литературе, приводятся данные об ассоциации клинических проявлений [18–20], субклинических маркеров [21][22] и даже рисков развития этих заболеваний [23]. В настоящем исследовании 250 женщин в перименопаузе было подтверждено, что снижение МПК и повышение показателей, отражающих состояние сосудистой стенки, ассоциируется с продолжительностью постменопаузы. Также было подтверждено наличие ассоциаций низкой МПК с показателями субклинического АС: увеличенной толщиной КИМ, наличием АСБ в сонных артериях и кальцификации коронарных артерий. Шанс выявления низкой костной массы (остеопении и ОП) возрастал более чем в 4 раза при значениях толщины КИМ≥0,9 мм, в 2,4 раза — при наличии АСБ в сонных артериях и в 6,7 раза — при КИ Агатстона ≥100 ед. Однако статистическая значимость независимой связи МПК с показателями сосудистой жесткости, в частности с ИА, оставалась на уровне тенденций и не была подтверждена в регрессионном анализе, что не соответствует нашим ранее полученным результатам и данным некоторых других авторов [24][25]. Противоречивые результаты, вероятно, были получены из-за возрастных различий групп, наличия или отсутствия клинических проявлений АС, а также недостаточной воспроизводимости инструментальных методов, с помощью которых определяют сосудистую ригидность. Для определения устойчивости связей между показателями прочности кости и состояния сосудистой стенки необходимы проспективные исследования.

В настоящей работе все три выбранные ШГР показали умеренную, но статистически значимую корреляционную связь с МПК в позвоночнике, ШБ и ПОБ, которая в дальнейшем подтверждена в линейном регрессионном анализе с коэффициентами детерминации 17–22%, что свидетельствует о наличии предсказательной способности и возможности использования у женщин в пери- и постменопаузе. В то же время особенностью и некоторым преимуществом ШГР в сравнении с клиническими прогностическими шкалами SCORE и FRAX® является то, что эти шкалы могут использоваться в любом возрасте, сохраняя свою прогностическую значимость.

В результате попытки определить ассоциации между показателями сосудистой ригидности, субклинического АС сонных артерий, кальцификации коронарных артерий и ШГР ОП была обнаружена связь ШГР63 с КИ Агатстона и ШГР62 с наличием АСБ. Обнаруженные ассоциации между ШГР ОП и состоянием сосудистой стенки позволяют предположить, что шкалы, вероятно, содержат локусы генов, ответственные за развитие как ОП, так и кальцификации коронарных артерий и формирование АСБ, и могут служить посылом для создания комбинированных шкал, позволяющих одновременно прогнозировать сердечно-сосудистый риск и риск ОП.

В настоящем исследовании была продемонстрирована ассоциация полигенного генетического риска ОП на основе ШГР с МПК и показателями состояния сосудистой стенки у женщин пери- и постменопаузального периода. Поскольку генетические факторы не меняются в течение жизни и могут быть измерены в раннем детстве, включение их в оценку риска распространенных многофакторных заболеваний, таких как ОП и АС, позволит одновременно начинать профилактику этих заболеваний уже с детского и подросткового возраста и контролировать их развитие в дальнейшей жизни. Более того, индивидуализация генетических факторов, одновременно ответственных за предрасположенность к развитию ССЗ и ОП и создание комбинированных ШГР, будет иметь важное значение для одновременной оценки риска и профилактики обоих заболеваний.

Источники финансирования. Работа выполнена по инициативе авторов без привлечения финансирования.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи.

Участие авторов. Колчина М.А. — вклад в концепцию и дизайн исследования, в получение и анализ данных, интерпретацию результатов, написание статьи; Скрипникова И.А. — вклад в концепцию и дизайн исследования, написание статьи и внесение в рукопись существенной (важной) правки с целью повышения научной ценности статьи; Мешков А.Н. — вклад в получение, анализ данных и интерпретацию результатов; Косматова О.В. — вклад в получение и анализ данных, интерпретацию результатов; Новиков В.Е. — вклад в получение и анализ данных; Исайкина О.Ю. — вклад в получение и анализ данных; Киселева А.В. — вклад в получение и анализ данных; Сотникова Е.А. — вклад в получение и анализ данных; Выгодин В.А. — вклад в статистическую обработку данных, анализ и интерпретацию результатов; Покровская М.С. — вклад в получение и анализ данных; Драпкина О.М. — внесение в рукопись существенной (важной) правки с целью повышения научной ценности статьи.

Все авторы одобрили финальную версию статьи перед публикацией, выразили согласие нести ответственность за все аспекты работы, подразумевающую надлежащее изучение и решение вопросов, связанных с точностью или добросовестностью любой части работы.