Частина Ⅰ: Перевірка потенційних фосфоліпідних біомаркерів хронічної хвороби нирок у осіб з гіперглікемією та їхнє органоспецифічне дослідження у миші Db/db з дефіцитом рецептора лептину
Apr 20, 2023
Анотація
Вивчення ранніх біомаркерів хронічної хвороби нирок (ХНН) у осіб із (перед)діабетом має вирішальне значення для персоналізованого лікування діабету. Тут ми оцінили два кандидати на біомаркери ХХН (сфінгомієлін (SM) C18:1 і фосфатидилхоліндіацил (PC aa) C38:0), пов’язані з функцією нирок у учасників Аугсбурзького регіонального кооперативного дослідження здоров’я (KORA) з гіперглікемією. когорти, а також дві біологічні рідини та шість органів у мишей із дефіцитом рецептора лептину (db/db) та контрольних мишей дикого типу. Було виявлено, що більш високі сироваткові концентрації SM C18:1 і PC aa C38:{{10}} у пацієнтів з гіперглікемією були пов’язані з нижчими оцінками швидкості клубочкової фільтрації (eGFR) і вищими шансами поширеності ХХН. У мишей db/db концентрації обох метаболітів були значно нижчими в сечі та жировій тканині, але вищими в легенях. Крім того, рівні SM C18:1 були значно вищими в плазмі та печінці, а рівні PC aa C38:0 були значно вищими в надниркових залозах мишей db/db. Це перехресне дослідження на людях підтверджує, що SM C18:1 і PC aa C38:0 пов’язані з дисфункцією нирок у переддіабетичних осіб, а дослідження на тваринах припускають, що печінка, легені, надниркові залози та вісцеральний жир можуть брати участь у їх системній регуляції. Наші результати ще більше підтверджують ці два фосфоліпіди як ранні біомаркери ниркової хвороби у пацієнтів із (перед)діабетом.
Ключові слова
хронічні захворювання нирок; преддиабет і діабет 2 типу; діабетична нефропатія; знижена функція нирок; миша з дефіцитом рецептора лептину; дієта з високим вмістом жиру; печінка; легені; метаболоміка;Переваги Cistanche.
Натисніть тут, щоб дізнатисявплив цистанхеї на нирки
вступ
Діабетична нефропатія є основною причиною хронічної хвороби нирок (ХНН) і термінальної стадії ниркової недостатності. Ранній скринінг на схильність до ХХН у пацієнтів із переддіабетом або діабетом 2 типу (Д2) може збільшити шанси на ефективну профілактику та лікування діабетичних мікросудинних ускладнень у рамках більш персоналізованого лікування діабету. Однак цільовий скринінг є важливим для забезпечення ефективного розподілу ресурсів охорони здоров’я.
Традиційні маркери ХХН не дозволяють точно прогнозувати розвиток ХХН у пацієнтів із СД2. У великому рандомізованому клінічному дослідженні з 5,5-річним спостереженням було виявлено, що співвідношення альбуміну до креатиніну в сечі (UACR) і оцінена швидкість клубочкової фільтрації (eGFR) є найважливішими змінними для прогнозування початку та прогресування ранньої ХХН у пацієнтів із T2D. Однак навіть у поєднанні з віком і статтю (тобто набір із чотирьох клінічних змінних: вік, стать, eGFR і UACR) їх прогностична сила виявилася скромною, із зовнішньо підтвердженою c-статистикою {{6} }.68.
Метаболоміка залишається відносно новим підходом до вивчення метаболічних змін, пов’язаних із початком і прогресуванням захворювання, а також для пошуку прогнозних біомаркерів для раннього втручання. Використовуючи базові профілі метаболітів з когорти популяційного регіонального кооперативного дослідження здоров’я Августина (KORA), ми нещодавно визначили два потенційних біомаркери метаболіту (сфінгомієлін (SM) C18:1 і фосфатидилхоліндіацил (PC aa) C38:0), які є специфічними для подій ХХН в осіб із переддіабетом або гіперглікемією bb{6}} цукрового діабету 2 типу. SM C18:1 і PC aa C38:{{10}} були ідентифіковані зі 125 цільових метаболітів за допомогою трьохетапного вибору ознак з коригуванням багатовимірної логістичної регресії, пріоритетним скринінгом і поетапним вибором інформаційного критерію Akaike. Ці два метаболіти були визначені як найкращі предиктори виникнення ХХН разом із п’ятьма факторами клінічних змінних (вік, загальний холестерин, глюкоза натще, eGFR та UACR). Їхній прогностичний ефект мав середнє значення площі 0,857 під кривою робочих характеристик суб’єкта, що було вищим, ніж у 14 відомих факторів ризику ХХН. Однак фізіологічні механізми, що призводять до циклічного накопичення цих нових кандидатів на біомаркери в патогенезі ХХН, пов’язаної з діабетом, ще не з’ясовані.
Стандартизований Cistanche
Зміни рівня фосфоліпідів у сироватці крові в осіб з гіперглікемією, які мають вищий ризик розвитку ХХН, можуть свідчити про те, що ранні зміни відбуваються не лише в нирках, але й в інших системах органів. Неадекватне виведення великої кількості потенційно токсичних органічних метаболітів із судинного русла в сечу під час хронічної хвороби нирок може вплинути на численні системи та органи організму. Біологічне дослідження нових біомаркерів є необхідним для кращого розуміння складних метаболічних взаємодій між системою кровообігу, опорно-рухового апарату та дихальної системи при хронічній хворобі нирок та їх потенційного клінічного застосування в діагностиці. Крім того, моделі на тваринах, що відображають еволюцію патогенезу ХХН, пов’язаного з діабетом, дозволяють здійснювати прямий аналіз структур специфічних для органу метаболітів під час загострення захворювання. Мишача модель з дефіцитом лептинового рецептора (db/db) показує дуже послідовне та стійке збільшення протеїнурії та розширення строми тилакоїдів. Таким чином, це добре встановлена модель діабетичної нефропатії людини.
У цьому дослідженні ми оцінили SM C18:1 і PC aa C38:0 щодо значень eGFR і ризику ХХН, а також профілі цільових метаболітів нещодавно створених гіперглікемічних учасників у дослідженні KORA FF4. Крім того, ми досліджували рівні креатиніну, SM C18:1 і PC aa C38:0 у двох біологічних рідинах (плазма, сеча) і шести тканинах (печінка, легені, наднирники, жирова тканина, мозочок і яєчко). ) від db/db та мишей дикого типу (WT) на дієті з високим вмістом жиру (HFD), щоб дослідити органоспецифічні зміни та обговорити їх потенційний зв’язок з різними клінічними ознаками. Наші результати вперше показують, що кілька органів можуть брати участь у систематичному накопиченні цих біомаркерів метаболітів під час патогенезу ХХН.
Цистанхе добавки
Результати
Асоціації двох метаболітів з eGFR і ХХН в осіб з гіперглікемією
1. Характеристики учасників дослідження KORA FF4
З 1907 відповідних учасників KORA FF4 168 мали ХХН (8,8 відсотка). Як і очікувалося, учасникам із гіперглікемією діагностували ХХН частіше (16,3 відсотка), ніж особам із нормальною толерантністю до глюкози (NGT) (6,1 відсотка) (таблиця 1). Випадки ХХН були значно старшими та мали значно вищі значення креатиніну та UACR у групах гіперглікемії та НГТ порівняно з особами без ХХН. Прийом антигіпертензивних і ліпідознижуючих препаратів за власними даними також був значно вищим у випадках ХХН. ІМТ, тригліцериди, глікований гемоглобін (HbA1C), глюкоза натще та 2-годинна глюкоза після навантаження (2-годинна глюкоза) також були значно вищими у пацієнтів із ХХН у групі НГТ порівняно з пацієнтами без ХХН осіб (табл. 1).
2. Зворотні асоціації двох метаболітів з eGFR в осіб з гіперглікемією
Після застосування зважування оберненої ймовірності (IPW) eGFR в осіб з гіперглікемією був суттєво та негативно пов’язаний із концентраціями SM C18:1 та PC aa C38:0 у всіх трьох моделях зваженої регресії (з поправкою на нерівноважну, базову та повну моделі). коваріати). Наприклад, у повній моделі збільшення SD у ln-трансформованих концентраціях SM C18:1 було пов’язане з 1,76 мл/хв/1,73 м2зниження eGFR (p=2,499 × 10-3; Таблиця 2).
3. Асоціації двох метаболітів із ХХН є специфічними для гіперглікемії
Відносні концентрації обох метаболітів (SM C18:1, PC aa C38:0) були вищими у пацієнтів із ХХН із супутньою гіперглікемією, ніж у осіб без ХХН (рис. 1). У трьох моделях після IPW концентрації SM C18:1 і PC aa C38:0 суттєво і позитивно корелювали з ХХН в осіб з гіперглікемією (табл. 3). Концентрації ln-трансформованого SM C18:1 або PC aa C38:0 на 1 SD збільшення асоціювалися з 99 відсотками або 71 відсотками відповідно. Імовірність ХХН зросла в учасників з гіперглікемією (повна модель p= 4.482 × 10-4 і 1,578 × 10-3 відповідно; таблиця 3).
Як аналіз чутливості ми перевірили зв’язок між цими двома метаболітами та ХХН в учасників KORA з нормоглікемією. У всіх трьох моделях після IPW smc18:1 і PC aa C38:0 не були істотно пов’язані з ХХН в осіб із НГТ (табл. 3). Як показано на малюнку 1, не було істотної різниці у відносних концентраціях метаболітів у нормоглікемічних індивідуумів із діагнозом ХХН порівняно зі здоровими НГТ. Ці результати додатково підтверджують, що асоціація ризику цих двох ліпідів є специфічною для гіперглікемії.
Органоспецифічні тенденції кандидатів у біомаркери у діабетичних мишей
1. Характеристики моделі миші
Тенденції обох фосфоліпідів в органах досліджували на моделі миші db/db, що імітує розвиток ранньої ХХН у людей. Через 5 тижнів після HFD 8-тижневі миші db/db страждали ожирінням і значно збільшили вагу серця, нирок і печінки порівняно з контрольними мишами WT того ж віку та дієти (таблиця 4). Крім того, у них були значно підвищені рівні глюкози, інсуліну, холестерину та С-реактивного білка в крові, підтверджуючи гіперглікемію, дисліпідемію та запалення у db/db мишей.
Значно підвищена маса нирок вказує на гіпертрофію нирок, яка виникає на ранніх стадіях розвитку діабетичної нефропатії та є одним із ранніх ознак морфологічних змін у гістології нирок. Було показано, що 8-тижневі миші з діабетом мали гіпертрофію клубочків і значно більшу площу поверхні скупчення клубочків порівняно з мишами без діабету. Гіперфільтрація та гіпертрофія клубочків є ранніми ознаками діабетичної нефропатії.
Herba Cistanche
2. Аналіз креатиніну у восьми мишачих тканинах
Концентрації креатиніну в біологічних рідинах (плазмі, сечі) та органах (печінці, легенях, надниркових залозах, вісцеральній жировій тканині, яєчках, мозочку) вимірювали цільовою метаболомікою. Креатинін плазми також визначали за допомогою клінічної хімії. Коефіцієнт кореляції Пірсона для концентрації креатиніну в плазмі, визначений обома методами, становив 0,923 (p-значення= 6,938 × 10-9), що вказує на дуже високу кореляцію між методами на основі клінічної хімії та мас-спектрометрії (МС).
Окрім плазми, значно знижені значення креатиніну також були виявлені в сечі, печінці та легенях db/db мишей (табл. 5). Ми спостерігали приблизно 40-відсоткове зниження креатиніну в плазмі у db/db мишей (табл. 4) і негативну тенденцію в їх сечі, що вказує на порушення біосинтезу креатиніну, протеолітичний метаболізм і клубочкову гіперфільтрацію.
Таким чином, наші 8-тижневі миші db/db, яких годували HFD протягом 5 тижнів, продемонстрували характерні зміни ранньої діабетичної нефропатії, такі як клубочкова фільтрація та гіпертрофія, значно нижчі рівні креатиніну в плазмі та сечі та збільшення маси нирок. Крім того, їхні фенотипові та метаболічні дані показали ожиріння, гіперглікемію, дисліпідемію та запалення, підтверджуючи попередні повідомлення про резистентність до інсуліну та ожиріння печінки (стеатоз) у db/db мишей такого ж віку.
3. Органоспецифічні тенденції двох метаболітів
Порівняно з щурами WT, вищі концентрації SM C18:1 і PC aa C38:0 були виявлені в легенях щурів db/db, тоді як у сечі та жировій тканині були виявлені значно знижені концентрації (рис. 2, табл. 5). ). Крім того, SM C18:1 значно накопичувався в плазмі (p=3.160 × 10-4) і печінку (p=1.288 × 10-5), тоді як PC aa C38:0 був значно вищим у наднирковій залозі (p=9,695 × 10-4, Таблиця 5) db/db щурів. Концентрації двох метаболітів у мозочку та яєчках були порівнянними (табл. 5).
Список літератури
1. Алічич, Р.З.; Нойміллер, Дж. Дж.; Джонсон, EJ; Дітер, Б.; Tuttle, KR Інгібування натрій-глюкозного котранспортера 2 і діабетична хвороба нирок. Діабет 2019, 68, 248–257.
2. Співпраця GBD Chronic Kidney Disease Collaboration; Бікбов, Б.; Перселл, С.; Леві, А.С.; Сміт, М.; Абдолі, А.; Абебе, М.; Адебайо, О.М.; Афаріде, М.; Агарвал, SK; та ін. Глобальний, регіональний і національний тягар хронічної хвороби нирок, 1990-2017: систематичний аналіз дослідження глобального тягаря захворювань 2017. Lancet 2020, 395, 709–733.
3. Маннс, Б.; Хеммельгарн, Б.; Тонеллі, М.; Au, F.; Chiasson, TC; Донг, Дж.; Кларенбах, С.; Alberta Kidney Disease, N. Популяційний скринінг на хронічну хворобу нирок: дослідження економічної ефективності. BMJ 2010, 341, c5869.
4. Дунклер Д.; Гао, П.; Лі, С.Ф.; Хайнце, Г.; Clase, CM; Тобе, С.; Тео, К.К.; Герштейн, Х.; Манн, Дж. Ф.; Обербауер, Р.; та ін. Прогнозування ризику ранньої ХХН при діабеті 2 типу. Clin. J. Am. Соц. Нефрол. 2015, 10, 1371–1379.
5. Ніколсон, Дж. К.; Wilson, ID Opinion: Understanding 'global' system biology: Metabonomics and the continuum of metabolism. Нац. Rev. Drug Discov. 2003, 2, 668–676.
6. Гігер К.; Гейстлінгер, Л.; Альтмаєр, Е.; Грабе де Анжеліс, М.; Кроненберг, Ф.; Майтінгер, Т.; Мьюз, Х.В.; Wichmann, HE; Вайнбергер, К.М.; Адамскі, Дж.; та ін. Генетика зустрічається з метаболікою: загальногеномне асоціаційне дослідження профілів метаболітів у сироватці крові людини. PLoS Genet. 2008, 4, e1000282.
7. Сухре К.; Шин, С.Й.; Петерсен, А.К.; Моні, Р.П.; Мередіт, Д.; Вагеле, Б.; Альтмаєр, Е.; Кардіограма; Делукас, П.; Ердманн, Дж.; та ін. Метаболічна індивідуальність людини в біомедичних і фармацевтичних дослідженнях. Nature 2011, 477, 54–60.
8. Ванг-Саттлер, Р.; Ю, З.; Гердер, К.; Месія, AC; Флогель, А.; Він, Ю.; Хайм, К.; Кампільос, М.; Хольцапфель, К.; Торанд, Б.; та ін. Нові біомаркери для переддіабету, визначені метаболомікою. мол. сист. Biol. 2012, 8, 615.
9. Хуан, Дж.; Huth, C.; Чович, М.; Троль, М.; Адам, Дж.; Зукунфт, С.; Прен, К.; Ван, Л.; Нано, Дж.; Шерер, М.Ф.; та ін. Підходи машинного навчання виявляють метаболічні ознаки хронічної ниркової недостатності в осіб з переддіабетом і діабетом 2 типу. Діабет 2020, 69, 2756–2765.
10. Форноні, А.; Мершер, С.; Копп, Дж. Б. Ліпідна біологія подоцитів – нові перспективи пропонують нові можливості. Нац. Нефрол преподобний. 2014, 10, 379–388.
11. Руссо, С.Б.; Росс, JS; Cowart, LA Сфінголіпіди при ожирінні, діабеті 2 типу та метаболічних захворюваннях. Handb. Exp. Pharmacol. 2013, 373–401.
12. Lisowska-Myjak, B. Уремічні токсини та їх вплив на системи багатьох органів. Nephron Clin. Практ. 2014, 128, 303–311.
13. Шарма, К.; Маккью, П.; Dunn, SR. Діабетична хвороба нирок у db/db мишей. Am. J. Physiol Renal Physiol 2003, 284, F1138–F1144.
14. Кім, NH; Hyeon, JS; Кім, NH; Чо, А.; Лі, Г.; Джанг, С.Й.; Кім, М.К.; Лі, Е.Й.; Чунг, CH; Ха, Х.; та ін. Метаболічні зміни в сечі та сироватці під час прогресування діабетичної хвороби нирок у моделі миші. Арк. біохім. біофіз. 2018, 646, 90–97.
15. Ямамото, Ю.; Маесіма, Ю.; Кітаяма, Х.; Кітамура, С.; Такадзава, Ю.; Сугіяма, Х.; Ямасакі, Ю.; Makino, H. Пептид тумстатину, інгібітор ангіогенезу, запобігає гіпертрофії клубочків на ранній стадії діабетичної нефропатії. Діабет 2004, 53, 1831–1840.
16. Cingel-Risti´c, V.; Шрейверс, Б.Ф.; ван Вліт, А. К.; Раш, Р.; Хань В.К.; Крапля, С.Л.; Flyvbjerg, A. На ріст нирок у нормальних мишей і мишей з діабетом не впливає введення білка, що зв’язує інсуліноподібний фактор росту людини-1. Exp. Biol. Мед. (Мейвуд) 2005, 230, 135–143.
17. Коен, М.П.; Лаутенслагер, Г.Т.; Ширман, К. В. Збільшення колагену IV типу в сечі свідчить про розвиток клубочкової патології у мишей d/db з діабетом. Метаболізм 2001, 50, 1435–1440.
18. Трак-Смайра, В.; Параді, В.; Масарт, Дж.; Насер, С.; Джебара, В.; Fromenty, B. Патологія печінки у мишей ob/ob і db/db з ожирінням і діабетом, яких годували стандартною або висококалорійною дієтою. Міжн. J. Exp. патол. 2011, 92, 413–421.
19. Гофман, А.; Peitzsch, M.; Brunssen, C.; Міттаг, Дж.; Jannasch, A.; Френзель, А.; Браун, Н.; Уелдон, С.М.; Айзенгофер, Г.; Bornstein, SR; та ін. Підвищене вироблення стероїдних гормонів у мишачій моделі db/db ожиріння та діабету 2 типу. Горм. Метаб. рез. 2017, 49, 43–49.
20. Чокіан, Г.; Чабовський, А.; Зендзян-Піотровська, М.; Гарасим, Є.; Łukaszuk, B.; Górski, J. Дієта з високим вмістом жиру індукує утворення цераміду та сфінгомієліну в ядрах печінки щура. мол. Біохімія клітини. 2010, 340, 125–131.
Jialing Huang 1,2,3, Marcela Covic 1,2,3, Cornelia Huth 2, Martina Rommel 1,2, Jonathan Adam 1,2, Sven Zukunft 4,5 , Cornelia Prehn 6, Li Wang 1,2,7, Яна Нано 2,3, Маркус Ф. Шерер 8,9, Сюзанна Нешен 8,10, Габі Кастенмюллер 11, Крістіан Гігер 1,2,3, Міхаель Лаксі 12, Фраймут Шлісс 13, Єжи Адамскі 4,14,15, Карстен Зюре 16, Мартін Храбе де Анджеліс 3,8,15, Аннет Пітерс 2,3 і Руї Ван-Саттлер 1,2,3.
1 Дослідницький відділ молекулярної епідеміології, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Німеччина; jialing.huang@helmholtz-muenchen.de (JH); marcela.covic@helmholtz-muenchen.de (MC); martina.troll@helmholtz-muenchen.de (MR); jonathan.adam@helmholtz-muenchen.de (JA); wlrst@126.com (LW); christian.gieger@helmholtz-muenchen.de (CG)
2 Інститут епідеміології, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Німеччина; cod.huth@gmail.com (CH); jana.nano@helmholtz-muenchen.de (JN); peters@helmholtz-muenchen.de (AP)
3 German Center for Diabetes Research (DZD), 85764 München-Neuherberg, Germany; hrabe@helmholtz-muenchen.de
4 Research Unit of Molecular Endocrinology and Metabolism, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Germany; zukunft@vrc.uni-frankfurt.de (SZ); adamski@helmholtz-muenchen.de (JA)
5 Центр молекулярної медицини, Інститут судинних сигналів, Університет Гете, 60323 Франкфурт-на-Майні, Німеччина
6 Metabolomics and Proteomics Core Facility, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Germany; prehn@helmholtz-muenchen.de
7 Народна лікарня Ляочен — Відділ наукових досліджень, Станція постдокторської роботи університету Шаньдун, Ляочен 252000, Китай
8 Інститут експериментальної генетики, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Німеччина; markus@scheerer-home.de (MFS); susanne.neschen@mail.com (SN)
9 Bayer AG, Medical Affairs & Pharmacovigilance, 13353 Berlin, Germany
10 Sanofifi Aventis Deutschland GmbH, Industriepark Hoechst, 65929 Франкфурт-на-Майні, Німеччина
11 Інститут обчислювальної біології, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Німеччина; g.kastenmueller@helmholtz-muenchen.de
12 Інститут економіки охорони здоров’я та менеджменту охорони здоров’я, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Німеччина; michael.laxy@helmholtz-muenchen.de
13 Профіль, 41460 Нойс, Німеччина; Freimut.Schliess@profifil.com
14 Відділ біохімії, Медична школа Йонг Лу Лін, Національний університет Сінгапуру, Сінгапур 117597, Сінгапур
15 Кафедра експериментальної генетики, Центр наук про життя та харчові продукти Weihenstephan, Technische Universität München, 85353 Freising, Німеччина
16 Відділ фізіології та біофізики, Медичний коледж Вейла Корнелла в Катарі (WCMC-Q), Education City, Qatar Foundation, Doha PO Box 24144, Катар; karsten@suhre.fr