только для медицинских специалистов

Консультант врача

Электронная медицинская библиотека

Раздел 6 / 6
Страница 16 / 21

V. ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Внимание! Часть функций, например, копирование текста к себе в конспект, озвучивание и т.д. могут быть доступны только в режиме постраничного просмотра.Режим постраничного просмотра
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

5.2.3. Неинвазивные лабораторные биохимические маркеры в диагностике, мониторинге и прогнозе ожирения, а также ассоциированных с ним кардиометаболических заболеваний

С биологической точки зрения, для ожирения характерно нарушение энергетического гомеостаза, а динамическая эндокринная и паракринная активность жировой ткани приводит к воспалительным реакциям, гормональным дисфункциям и развитию ряда других осложнений[1-3]. Несмотря на линейную связь количества жировой ткани с развитием ассоциированных заболеваний, существуют варианты «метаболически здорового» и «нездорового ожирения», а также возможность перехода пациентов из состояния метаболически-здорового ожирения в метаболически-нездоровый статус с повышением риска кардиометаболических осложнений [4, 5]. В этом аспекте прогнозирование перехода пациента с ожирением в тот или иной метаболический тип и развитие кардиометаболических осложнений является актуальной задачей клинической медицины, решение которой может достигаться как с помощью клинических методов, методов функциональной диагностики, так и за счет методов неинвазивной лабораторной диагностики. С биохимической и эндокринной точки зрения жировая ткань является крайне активной, секретируя широкий спектр белковых соединений, оказывающих влияние на ключевые процессы в человеческом организме [6]. Одним из косвенных методов оценки происходящий в жировой ткани изменений является измерение концентраций циркулирующих соединений, включая цитокины, факторы роста, а также класс специфических соединений – адипокинов, специфичных для жировой ткани, исследование которых позволит проследить их связь с риском осложнений, метаболическим вариантом ожирения и другими клиническими и функциональными особенностями [7, 8].

В процесс работы по данной теме нами планируется использование стандартизованных количественных иммуноферментных методов, при этом для каждого показателя будет подбираться наиболее оптимальная тест-система и вид биологического материала. Для исследования планируется использовать биоматериал пациентов собранный и обработанный с соблюдением всех необходимых преаналитических требований, а значительное количество аликвот позволит исследовать параллельно широкий спектр показателей. Анализ клинических данных будет носить характер как проспективного, так и ретроспективного исследования, что позволит проанализировать связь биохимических изменений с дальнейшим развитием осложнений и отдаленной выживаемостью. К наиболее перспективным направлениям в поиске и валидации биомаркеров ожирения можно отнести следующие: иммуноферментный анализ биомаркеров воспаления, анализ адипокинов (лептин, адипонектин, апелин, резистин, оментин, висфатин, хемерин, липокалин и другие), иммуноферментный анализ показателей системы инсулиноподобных факторов роста, анализ белков теплового шока [9-12]. Исследования планируется проводить в сыворотке или плазме крови пациентов с различными формами ожирения и сопутствующими кардиометаболическими осложнениями или без них, а также у практически здоровых людей группы контроля.

Данная тема в перспективе позволит подойти к решению задачи по индивидуальной диагностике ожирения у конкретного пациента, когда по анализу крови возможно будет оценивать наличие, а также риск развития тех или иных осложнений, включая хроническую сердечную недостаточность.

Список литературы

  1. Schulze M.B. Metabolic health in normal-weight and obese individuals. Diabetologia. 2019;62(4):558-66. doi:10.1007/s00125-018-4787-8.
  2. Olzmann J.A., Carvalho P. Dynamics and functions of lipid droplets. Nat Rev Mol Cell Biol. 2019;20:137-55. doi:10.1038/s41580-018-0085-z.
  3. Lustig R.H., Collier D., Kassotis C., et al. Obesity I: Overview and molecular and biochemical mechanisms. Biochem Pharmacol. 2022;199:115012. doi: 10.1016/j.bcp.2022.115012.
  4. Brandao I., Martins M.J., Monteiro R. Metabolically Healthy Obesity-Heterogeneity in Definitions and Unconventional Factors. Metabolites. 2020;10(2):48. doi: 10.3390/metabo10020048.
  5. Kouvari M., Panagiotakos D.B., Yannakoulia M., et al.; ATTICA Study Investigators. Transition from metabolically benign to metabolically unhealthy obesity and 10-year cardiovascular disease incidence: The ATTICA cohort study. Metabolism. 2019;93:18-24. doi:10.1016/j.metabol.2019.01.003.
  6. Scheja L., Heeren J. The endocrine function of adipose tissues in health and cardiometabolic disease. Nat Rev Endocrinol. 2019;15:507-24. doi:10.1038/s41574-019-0230-6.
  7. Zwick R.K., Guerrero-Juarez C.F., Horsley V., Plikus M.V. Anatomical, Physiological, and Functional Diversity of Adipose Tissue. Cell Metab. 2018;27(1):68-83. doi:10.1016/j.cmet.2017.12.002.
  8. Paillaud E., Poisson J., Granier C et al. Serum Leptin Levels, Nutritional Status, and the Risk of Healthcare-Associated Infections in Hospitalized Older Adults. Nutrients. 2022 Jan 5;14(1):226. doi:10.3390/nu14010226.
  9. Ren Y., Zhao H., Yin C., et al. Adipokines, Hepatokines and Myokines: Focus on Their Role and Molecular Mechanisms in Adipose Tissue Inflammation. Front Endocrinol (Lausanne). 2022;13:873699. doi: 10.3389/fendo.2022.873699.
  10. Marques V., Afonso M.B., Bierig N., et al. Adiponectin, Leptin, and IGF-1 Are Useful Diagnostic and Stratification Biomarkers of NAFLD. Front Med (Lausanne). 2021 Jun 23;8:683250. doi: 10.3389/ fmed.2021.683250.
  11. Abbasi M., Noori-Zadeh A., Seidkhani-Nahal et al. Leptin, adiponectin, and resistin blood adipokine levels in migraineurs: Systematic reviews and meta-analyses. Cephalalgia. 2019;39(8):1010-1021. doi: 10.1177/0333102418807182.
  12. Landecho M.F., Tuero C., Valentí V., et al. Relevance of Leptin and Other Adipokines in Obesity-Associated Cardiovascular Risk. Nutrients. 2019 Nov 5;11(11):2664. doi: 10.3390/nu11112664.

5.2.4. Поиск и клиническая валидация перспективных биохимических маркеров хронической сердечной недостаточности с сохраненной фракцией выброса

Комплексные диагностические подходы в последнее время приобретают все большее значение в диагностике хронической сердечной недостаточности с сохраненной фракцией выброса (ХСНсФВ). C этой точки зрения перспективным представляется использование мультимаркерного подхода, включая оценку роли гуморальных и инструментальных биомаркеров. Высокую положительную прогностическую ценность для подтверждения хронической сердечной недостаточности представляет собой выявление гиперэкспрессии NT-proBNP, при этом низкий уровень данного биомаркера поможет исключить наличие хронической сердечной недостаточности из-за его высокой отрицательной прогностической ценности [1]. Биомаркеры следующего поколения, включая sST2, фактор дифференцировки роста-15, галектин-3 могут иметь дополнительные преимущества при оценке ремоделирования сердца или дифференциации подтипов ХСНсФВ [2-4].

Существует ряд показателей, которые могут рассматриваться в качестве потенциальных биомаркеров при ХСНсФВ. Например, такие биомаркеры как TIMP (тканевой ингибитор металлопротеиназы), PIIINP (аминотерминальный пропептид проколлагена III типа), гомоцистеин и резистин имеют более высокие уровни при ХСНсФВ, чем при хронической сердечной недостаточности со сниженной фракцией выброса, что делает их исследования достаточно перспективными. Ряд классических биомаркеров воспаления, включая TNFa (фактор некроза опухолей альфа), интерлейкинов (IL -2, -6,-10, -12 и т.д.), С-реактивного белка хоть и были повышены при ХСНсФВ, но их уровни были ниже чем у больных хронической сердечной недостаточностью со сниженной фракцией выброса [3, 5, 6].

Другим направлением является анализ факторов, ассоциированных с интерстициальным фиброзом и ремоделированием внеклеточного матрикса. К таким маркерам, помимо указанного выше PIIINP, относятся матриксные металлопротеиназы (MMP2 и MMP3), CITP (карбокси-терминальный телопептид коллгаена I типа), синдекан-1, а также CILP-1 (cartilage intermediate layer protein 1) [3, 7].

В качестве фактора, связывающего ХСНсФВ и ожирение описывают HIF-1a (фактор индуцирующий гипоксию). Гиперсекерция данного фактора жировой тканью может приводить к повышению экспрессии профибротических факторов, ускоряющих кардиофиброз и ухудшая диастолическую функцию [8].

Особый интерес представляют результаты проведенного в 2022 г. Regan А. исследованиям с использованием протеомных панелей, в ходе которого у 88 пациентов ХСНсФВ и 88 контролях было исследовано 459 уникальных белков, среди которых LCN2 (липокалин-2), U-PAR (урокиназный рецептор), IL-1ra (антагонист рецептора интерлейикна 1), KIM1 (молекула повреждения почек-1), CSTB (цистатин В), Gal-9 (галектин-9), TIMP-1 (тканевой ингибитор металлопротеаз 1 типа), MATN2 (Матрилин-2), NEMO, CRELD2, MMP7 (матриксная металлопроетеаза 7 типа), SUMF2 (Модифицирующий сульфатазу фактор 2), TXNDC5 (Белок, содержащий тиоредоксиновый домен 5), PRELP (проларгин), TMSB10 (Тимозин бета-10), CDH2 (N-кадгерин/Кадгерин-2, PARP-1 (Поли-АДФ-рибоза-полимераза1), SPINT2 (Ингибитор протеазы 2 типа) и FCGR3B были ассоциированы с ХСНсФВ [9].

Дальнейшая валидация указанных факторов методом количественного иммуноферментного анализа может стать перспективным направлением в исследовании биомаркеров, ассоциированных с ХСНсФВ. Особый интерес представляет анализ взаимосвязи полученных концентраций биомаркеров с клиническими характеристиками больных и результатами ЭхоКГ.

Список литературы

  1. Boralkar K.A., Kobayashi Y., Moneghetti K.J., et al. Improving risk stratification in heart failure with preserved ejection fraction by combining two validated risk scores. Open Heart. 2019;6(1):e000961. doi: 10.1136/openhrt-2018-000961.
  2. Драпкина О.М., Шепель Р.Н., Деева Т.А. Прогностическое значение определения уровня галектина-3 у пациентов с метаболическим синдромом и хронической сердечной недостаточностью. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2017;16(6):82-86. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2017-682-86.
  3. Meijers W.C., de Boer R.A., Ho J.E. Biomarkers to identify and prevent new-onset heart failure in the community. Eur J Heart Fail. 2016;18(11):1351-1352. doi: 10.1002/ejhf.636.
  4. Kamardinov D.K., Songurov R.N., Ioshina V.I., Buziashvili Yu.I. Soluble ST2 – as a biomarker, a tool for risk stratification and therapeutic target in patients with chronic heart failure. Kardiologiia. 2020;60(2):111-121. https://doi.org/10.18087/cardio.2020.2.n816.
  5. Chirinos J.A., Orlenko A., Zhao L., et al. Multiple Plasma Biomarkers for Risk Stratification in Patients With Heart Failure and Preserved Ejection Fraction. J Am Coll Cardiol. 2020;75(11):1281-1295. doi: 10.1016/j.jacc.2019.12.069.
  6. Morfino P., Aimo A., Castiglione V., et al. Biomarkers of HFpEF: Natriuretic Peptides, High-Sensitivity Troponins and Beyond. J Cardiovasc Dev Dis. 2022;9(8):256. doi: 10.3390/jcdd9080256.
  7. Wang C., Jian W., Luo Q., Cui J., Qing Y., Qin C., Li G., Chen W. Prognostic value of cartilage intermediate layer protein 1 in chronic heart failure. ESC Heart Fail. 2022;9(1):345-352. doi: 10.1002/ ehf2.13746.
  8. Warbrick I., Rabkin S.W. Hypoxia-inducible factor 1-alpha (HIF-1α) as a factor mediating the relationship between obesity and heart failure with preserved ejection fraction. Obes Rev. 2019;20(5):701-712. doi: 10.1111/obr.12828.
  9. Regan J.A., Truby L.K., Tahir U.A., et al. Protein biomarkers of cardiac remodeling and inflammation associated with HFpEF and incident events. Sci Rep. 2022;12(1):20072. doi: 10.1038/s41598-022-24226-1.