Aim of the study. To review recent blood biomarkers investigated in the context of primary preventive cardiology

Methods. A literature search was performed in PubMed, Embase, and the Cochrane Library, covering English-

language publications from 2021 to 2026. Preference was given to original studies assessing the association of

Results. Several biomarker groups were reviewed: lipid and lipoprotein markers, markers of insulin resistance

and cardiometabolic dysfunction, systemic inflammation markers, plasma proteomic and metabolomic profiling,

and ketone bodies. In the most recent 2025–2026 international guidelines, lipoprotein (a) and high sensitivity C-

reactive protein have been recognized as CVD risk modifiers. The addition of most individual biomarkers to

Įvadas. Širdies ir kraujagyslių ligos išlieka pagrindinė mirtingumo priežastis pasaulyje, o aterosklerozės

progresavimas dažnu atveju ilgą laiką išlieka asimptominis. Tradicinės kardiovaskulinės (KV) rizikos skalės yra

vertingos pirminėje KV ligų prevencijoje, tačiau jų tikslumas yra ribotas vertinant individualią riziką, ypač ribinės

rizikos pacientams. Nauji kraujo biožymenys potencialiai gali papildyti tradicines skales ir pagerinti pacientų

Darbo tikslas. Apžvelgti naujausius kraujo biožymenis pirminės prevencinės kardiologijos kontekste ir įvertinti

Išvados. Nauji kraujo biožymenys suteikia papildomą prognostinę informaciją, papildant tradicines KV rizikos

skales. Didžiausia jų vertė tikėtina ne visuotinėje patikroje, o tikslinėje taikymo grupėje - ribinės KV rizikos

asmenų perklasifikavimui. Šių biožymenų įdiegimas į klinikinę praktiką reikalauja tolesnių įvairesnių populiacijų

Raktažodžiai: širdies ir kraujagyslių ligos, biožymenys, pirminė prevencija, rizikos vertinimas.

Širdies ir kraujagyslių ligos (ŠKL) išlieka

pagrindine mirtingumo priežastimi tiek

išsivysčiusiose, tiek besivystančiose šalyse,

progresuoja dešimtmečius, išliekanti subklinikinė

iki pat pirmojo KV įvykio [3]. Dėl šios priežasties

pirminė prevencija, grindžiama didelės KV rizikos

asmenų atpažinimu dar nepasireiškus ligos klinikai,

laikoma kertine KV medicinos strategija, siekiant

mažinti šių ligų naštą [1,4]. Tikslus individualios

rizikos įvertinimas yra būtinas racionaliam

prevencinių priemonių - tiek farmakologinių, tiek

gyvensenos - taikymui. Gydymą turėtų gauti tie

asmenys, kuriems jis suteiks didžiausią absoliučią

per pastaruosius penkerius metus (2021–2026 m.)

paskelbti moksliniai straipsniai, parašyti anglų

kalba. Pirmenybė teikta originaliems tyrimams,

kuriuose autoriai pateikė savo gautus rezultatus -

prospektyviniams kohortiniams, atvejo-kontrolės

tyrimams bei sisteminėms apžvalgoms su meta-

analizėmis. Taip pat kaip kontekstinė medžiaga,

pagrindžianti dabartinę rizikos vertinimo praktiką,

įtrauktos aktualios klinikinės praktikos gairės ir

Antrajame etape atlikta siauresnė paieška pagal

teminių biožymenų grupes: lipidų ir lipoproteinų

žymenis, uždegiminius žymenis, fibrozės ir

miokardo pažaidos žymenis, miokardo streso

žymenis, taip pat proteomikos, metabolomikos ir

Įtraukimo kriterijai: suaugusių asmenų tyrimai KV

ligų pirminės prevencijos kontekste. Tyrimai turėjo

vertinti kraujo biožymens sąsają su KV rizika ir

42 straipsniai, iš kurių po viso teksto analizės į

galutinę apžvalgą įtraukta 14 originalių tyrimų.

Papildomai analizuota 11 literatūros apžvalgų ir

Lipoproteinas (a) (Lp(a)) - pastaraisiais metais tapo

vienu svarbiausių genetiškai nulemtų

nepriklausomų aterosklerozinės KV ligos rizikos

reikšmė per gyvenimą kinta minimaliai, vienkartinio

šio rodiklio koncentracijos matavimo pakanka

ilgalaikiam KV rizikos įvertinimui [6]. 2026 m.

aterosklerozinės ligos rizika, o ≥250 nmol/L - su

dvigubu aterosklerozinės ligos rizikos padidėjimu,

nepriklausomai nuo mažo tankio lipoproteinų

cholesterolio (MTL-C) koncentracijos [7]. 2025 m.

atnaujintose Europos kardiologų draugijos bei

Europos aterosklerozės draugijos (EKD/EAD)

gairėse Lp(a) > 105 nmol/L taip pat priskirtas

kardiovaskulinę riziką didinančių veiksnių

kategorijai su IIa klasės rekomendacija [4]. Tiesa,

kol kas nėra įrodyta, kad Lp(a) statistiškai

dėl prevencinio gydymo taktikos išlieka neaiškus.

Vienoje didelėje kohortoje nustatyta, kad Lp(a) >

118 nmol/L padėjo tiksliau identifikuoti didelės KV

rizikos asmenis: 23 proc. dalyvių, kurie vėliau

patyrė pirmąjį miokardo infarktą, pagal Lp(a)

reikšmę buvo teisingai priskirti didesnės rizikos

grupei [4]. Tuo tarpu nei vienas asmuo, kuris

miokardo infarkto nepatyrė, nebuvo klaidingai

įtrauktas į didelės KV rizikos grupę [4]. Praktinę šių

gairių rekomendacijų svarbą patvirtina ir

(≥ 105 nmol/L) [7]. Pradėjus šių asmenų

intensyvesnį prevencinį gydymą, pavyko išvengti 60

miokardo infarktų, 13 insultų ir 26 mirčių, vertinant

tuo tarpu kitas svarbiausias pastarojo dešimtmečio

lipidų žymuo - apolipoproteinas B (ApoB) -

vertinamas kaip universalesnis aterogeninių

lipoproteinų kiekio rodiklis. Fiziologinį jo

pranašumą prieš MTL-C lemia tai, kad kiekviena

aterogeninė lipoproteinų dalelė savo paviršiuje turi

lygiai vieną ApoB molekulę, todėl šio rodiklio

koncentracija tiesiogiai atspindi cirkuliuojančių

aterogeninių dalelių skaičių, o ne jose esančią

cholesterolio masę [9]. Dėl šios priežasties, esant

patvirtina Kopenhagos kohortos duomenys, apėmę

95108 statinų nevartojančius asmenis [11]. Šiame

tyrime įvesta perteklinio ApoB sąvoka - taip

vadinama ApoB koncentracijos dalis, kuri viršija

pagal paciento MTL-C lygį prognozuojamą ApoB

vertę. Rezultatai parodė jog, kuo didesnis buvo šis

ApoB perteklius, tuo didesnė nustatyta miokardo

infarkto ir aterosklerozinės ligos rizika [11].

Moterims, kurių perteklinis ApoB viršijo 100

mg/dL, aterosklerozinės ligos rizika buvo 1,75 karto

gairėse ApoB matavimas gavo IIa–IIb klasės

rekomendaciją, ypač vertinant pacientus su širdies ir

kraujagyslių-inkstų metaboliniu sindromu (Š/K-I-

aterogeniškiausią MTL dalelių subfrakciją. Jį galima

apskaičiuoti iš įprastos lipidogramos pagal nustatytą

formulę be papildomų laboratorinių tyrimų, todėl

praktiniu požiūriu jis gali būti lengvai integruotas į

rutininę klinikinę praktiką [13]. Atliktame tyrime,

įtraukusiame 271 760 UK Biobank kohortos

dalyvių, kurie vidutiniškai stebėti 10 metų, E-

sdLDL-C buvo stipriai susijęs su aterosklerozinės

KV ligos rizika (rizikos santykis (RS) 1,23 vienam

standartiniam nuokrypiui) [13]. Ypač svarbus šio

subfrakcija, o ne bendras MTL cholesterolio kiekis,

Insulino rezistencija yra ankstyvas

kardiometabolinės disfunkcijos požymis, susijęs su

nutukimu, 2 tipo cukriniu diabetu, dislipidemija ir

aterosklerozės vystymusi [3,14]. Kadangi tiesioginis

insulino matavimas nėra įprastinio kraujo tyrimo

trigliceridų ir gliukozės koncentracijų nevalgius

[15]. Šis indeksas atspindi du pagrindinius insulino

sveikų suaugusiųjų, TyG indeksas nepriklausomai

prognozavo didelių nepageidaujamų KV įvykių

riziką [15]. Ypač didelė prognostinė vertė nustatyta

jaunesniems (41-51 m.) asmenims, kuriems dar

neišsivystė subklinikinė kraujagyslių pažaida -

būtent tose KV rizikos grupėse, kuriose tradicinės

SCORE skalės yra mažai jautrios [15]. Kitame

atliktame tyrime, didelės KV rizikos grupei

priklausančių asmenų populiacijoje (n = 35455)

aukštas TyG (≥ 9,83) buvo susijęs su beveik

ištirti deriniai su antropometriniais kūno sudėties

rodikliais. Kailuan kohortos tyrime (95 342 dalyviai,

15 metų stebėjimas) TyG ir liemens bei ūgio

santykio sandauga (TyG-WHtR) pranoko paprastą

TyG indeksą, prognozuojant aterosklerozinę KV

ligą ir maždaug 14 proc. atvejų sudarė teisingą

prielaidą paciento perkėlimui į kliniškai teisingesnę

rizikos grupę [17]. Kitas TyG derinys gaunamas

jungiant jį su uždegimo žymeniu - didelio jautrumo

C reaktyviniu baltymu. Toks kompozitinis rodiklis

perspektyvi kryptis - TyG derinimas su organizmo

trapumo vertinimu. Trapumo indekso ir TyG

sandauga (TyGFI) dviejose nepriklausomose

dariniai, papildyti antropometriniu, uždegimo ar

funkciniu matmeniu, pralenkia paprastą TyG

indeksą, ir tai patvirtina visapusiško rizikos

Greta insulino rezistencijos žymenų, kaip

perspektyvus kardiometabolinės rizikos rodiklis,

pastaruoju metu vis dažniau vertinama ir kraujo

serumo šlapimo rūgštis. Hiperurikemija dažnai

stebima kartu su nutukimu, dislipidemija ir arterine

hipertenzija, todėl buvo pasiūlyta ją įtraukti į

klasikinį kriterijų rinkinį [20]. Nustatyta, jog šių

asmenų bendro bei KV mirtingumo rizika buvo

panaši į tų, kurie atitiko tradicinį metabolinio

sindromo apibrėžimą [20]. Praktiškai svarbu tai, kad

hiperurikemijos prognostinė vertė buvo didžiausia

ankstyvose metabolinio sindromo stadijose, kai

pacientas dar neturi pilno kriterijų rinkinio - tuo

metu, kai pirminė kardiologinė prevencija

rodikliais kardiovaskulinės rizikos vertinimui

[1,14]. Plačiausiai klinikinėje praktikoje taikomas

uždegimo rodiklis yra didelio jautrumo C

tyrimas, kuriame statinų skyrimas asmenims su

padidėjusia dj-CRB ir normalia MTL-C

koncentracija kraujyje reikšmingai sumažino

kardiovaskulinių įvykių dažnį (RS 0,56) [1]. Šis

rezultatas parodė, kad uždegimu grindžiama rizika

gali būti veiksmingai mažinama net tada, kai

tradiciniai lipidogramos rodikliai atrodo pakankami

Taip pat mokslininkų tiriamas ir uždegimo rodiklių,

apskaičiuojamų iš įprasto bendro kraujo tyrimo,

apskaičiuojamas kaip neutrofilų, trombocitų ir

limfocitų skaičių santykis, o SIRI - kaip monocitų,

neutrofilų ir limfocitų skaičių santykis kraujyje.

Didžiausias šių rodiklių klinikinės vertės tyrimas

buvo atliktas UK Biobank kohortoje, kurioje

vidutiniškai 13 metų stebėtas 423 701 asmuo [21].

Šio tyrimo rezultatai parodė, jog visi keturi

uždegiminiai rodikliai buvo nepriklausomai susiję

su KV liga, išemine širdies liga, insultu bei širdies

nepakankamumu [21]. Be to, pastebėta, kad kuo

rizika buvo 9 proc., o didžiausią SIRI turėjusiai

metų) 168 metabolitų grupė leido pasiekti beveik

tokį patį širdies nepakankamumo prognozavimo

tikslumą kaip pilnas klinikinis PCP-HF (angl.

AŠA sukurta širdies nepakankamumo rizikos

skaičiavimo skalė) modelis (C indeksas 0,745

palyginti su 0,755), o įtraukus metabolitus kartu su

klinikiniais veiksniais, rizikos perklasifikavimas

Panaši pridėtinė vertė dokumentuota ir

padidėjo nuo 0,745 iki 0,765) [23]. Tai rodo, kad

proteomika teikia nepriklausomą, kitų duomenų

neaprėpiamą informaciją [23]. Vokietijoje atliktame

KORA populiacijos tyrime (1 492 dalyviai stebėti

vidutiniškai 15,6 metų) kraujo plazmos baltymų

profilio analizė leido tiksliau prognozuoti vainikinių

arterijų ligos atsiradimą, lyginant su tradicine

prospektyvinių tyrimų rezultatų, platesnis plazmos

baltymų ir metabolitų nustatymo taikymas

rezultatus patvirtinti didesnėse, įvairesnėse

apykaitai, dažnai lydinčiai širdies nepakankamumo

patogenezę, todėl šie žymenys laikomi galimu

ankstyvos širdies funkcijos sutrikimo indikatoriumi.

Skirtingų etninių grupių MESA tyrimo duomenimis

(6 748 dalyviai be KV ligos tyrimo pradžioje,

stebėjimo mediana 15,7 metų), plazmos ketoninių

kūnų lygis buvo nepriklausomai susijęs su širdies

nepakankamumo rizika net po koregavimo pagal 2

įsitvirtinusius kardialinius žymenis - N-galinį B tipo

širdies nepakankamumo rizika siekė 17 proc.,

palyginti su vos 0,7 proc. grupėje be patologinių

žymenų [25]. Šie duomenys rodo, kad metabolinės

disfunkcijos matavimas greta tradicinių miokardo

pažaidos ir streso rodiklių gali reikšmingai pagerinti

širdies nepakankamumo rizikos stratifikaciją

pirminėje prevencijoje, ypač asmenims, kuriems

patofiziologinių mechanizmų. Lipoproteino (a) ir

apolipoproteino B matavimas suteikia lipidogramos

neaprėpiamą informaciją apie aterogeninių dalelių

SIRI) papildo dj-CRB teikiamą informaciją.

Plazmos baltymų ir metabolitų profiliavimas,

ketoniniai kūnai bei kraujo serumo šlapimo rūgštis

pateikia papildomus sisteminės kardiovaskulinės

disfunkcijos požymius, ypač vertingus širdies

Rizikos perklasifikavimo rodikliai rodo, kad atskirų

biožymenų pridėjimas prie tradicinių skalių modelių

diskriminacinę gebą gerina nežymiai, tačiau

perklasifikavimo nauda konkrečioms pacientų

2. Cardiovascular diseases (CVDs) [Internet]. [cited

2026 Apr 22]. https://www.who.int/news-room/fact-

sheets/detail/cardiovascular-diseases-(cvds).

3. Nazir A, Nazir A, Afzaal U, Aman S, Sadiq S ur

R, Akah OZ, et al. Advancements in Biomarkers for

Early Detection and Risk Stratification of

Cardiovascular Diseases—A Literature Review.

Health Science Reports. 2025;8:e70878.

for the management of dyslipidaemias. European

Heart Journal. 2025;46:4359–78.

6. Averna M, Cefalù AB. LP(a): The new marker of

high cardiovascular risk. Nutrition, Metabolism and

Cardiovascular Diseases. 2025;35:103845.

7. Morton JI, Kronenberg F, Daccord M, Bedlington

N, Geanta M, Silberzahn T, et al. Lp(a) testing for

the primary prevention of cardiovascular disease in

high-income countries: a cost-effectiveness

analysis. Atherosclerosis [Internet]. Elsevier; 2025

[cited 2026 Apr 23];409.

Circulation: Genomic and Precision Medicine.

American Heart Association; 2021;14:e003312.

9. Glavinovic T, Thanassoulis G, Graaf J de, Couture

P, Hegele RA, Sniderman AD. Physiological Bases

for the Superiority of Apolipoprotein B Over Low‐

Density Lipoprotein Cholesterol and Non–High‐

Density Lipoprotein Cholesterol as a Marker of

Cardiovascular Risk. Journal of the American Heart

Association: Cardiovascular and Cerebrovascular

Bittner VA, Peña JM, et al. Role of apolipoprotein B

in the clinical management of cardiovascular risk in

adults: An Expert Clinical Consensus from the

2024;83:2262–73.

12. Rs B, Pb M, M G, Hm J, Ts A, Va B, et al. 2026

ACC/AHA/AACVPR/ABC/ACPM/ADA/AGS/AP

hA/ASPC/NLA/PCNA Guideline on the

Management of Dyslipidemia: A Report of the

American College of Cardiology/American Heart

Association Joint Committee on Clinical Practice

Guidelines. Journal of the American College of

Cardiology [Internet]. J Am Coll Cardiol; 2026

2025;45:e512–22.

14. Ndumele CE, Rangaswami J, Chow SL, Neeland

IJ, Tuttle KR, Khan SS, et al. Cardiovascular-

Kidney-Metabolic Health: A Presidential Advisory

From the American Heart Association. Circulation.

American Heart Association; 2023;148:1606–35.

15. Blicher MK, Frary C, Pareek M, Stidsen JV,

Vishram-Nielsen JKK, Rasmussen S, et al.

2024;34:2446–54.

16. Cai X, Xiang Y, Chen X, Lin X, Lin B, Zhou G,

cardiovascular disease: evidence from a 15-year

follow-up of Kailuan cohort. Cardiovasc Diabetol.

2024;23:208. https://doi.org/10.1186/s12933-024-

18. Sun Y, Guo Y, Ma S, Mao Z, Meng D, Xuan K,

et al. Association of C-reactive protein-triglyceride

glucose index with the incidence and mortality of

cardiovascular disease: a retrospective cohort study.

Cardiovasc Diabetol. 2025;24:313.

20. Zhang Z, Pang Y, Shen J, Chen W, Hao C, Lei Z.

The new definition of metabolic syndrome including

hyperuricemia improves its prognostic value: results

from NHANES database. BMC Cardiovasc Disord.

2025;25:93. https://doi.org/10.1186/s12872-025-

21. Qin P, Ho FK, Celis-Morales CA, Pell JP.

Association between systemic inflammation

biomarkers and incident cardiovascular disease in