Взаимосвязь патогенетических факторов метаболического и циркуляторного синдромов у молодежи Арктики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Наличие патогенетических факторов метаболического и циркуляторного синдромов с молодого возраста повышает риск развития атеросклероза, при этом их взаимодействие с экстремальными природно-климатическими условиями Арктики оказывает провоцирующее влияние на раннюю инициацию процессов атерогенеза и развитие нейроэндокринных нарушений метаболизма. Цель - изучить взаимодействия антропометрических, клинико-лабораторных и генетических показателей у молодых добровольцев юношеского возраста, проживающих в городе Архангельске. Методы. Проведено поперечное клинико-лабораторное исследование, собрана информация по значениям 180 антропометрических, клинико-лабораторных и генетических показателей в группе молодых добровольцев для комплексного анализа их взаимодействий и выявления комплексных паттернов значений показателей, ассоциированных с формированием проатерогенных состояний. Использовались статистические методы топологического и метрического анализа данных для установления интервалов информативных значений численных показателей, нахождения метрических сгущений в пространстве параметров исследования и построения метрических карт. Результаты. Выявлена ассоциация факторов патогенеза метаболического и циркуляторного синдромов. Показатели антропометрии и биоимпеданса, характеризующие формирование избыточной массы тела, были ассоциированы с нарушениями метаболизма глюкозы (уровни глюкозы, инсулина, индекс НОМА) и липидного профиля (холестерин липопротеидов высокой и низкой плотности), с дефицитами витамина D и железа. Превышение уровней глюкозы в крови было ассоциировано с более низким персентилем отношения талия/бедро (Р = 0.042), более высоким содержанием внеклеточной воды (Р = 0.028), жировой ткани (Р = 0.030), высокими уровнями мочевой кислоты (Р < 0.001), значениями индекса HOMA (Р < 0.001) и инсулинового фактора роста (Р < 0.001) и с более низкими уровнями эритроцитов (Р = 0.016), гормона щитовидной железы Т4 св. (Р < 0.001) и пирувата (Р = 0.016). Недостаточность железа крови была ассоциирована с низкими уровнями эритроцитов (Р < 0.001), гемоглобина (Р < 0.001), повышенными уровнями креатинкиназы (Р = 0.028) и паратгормона (Р = 0.031), со снижением антиоксидантного ресурса крови (показатель ImAnOx, Р = 0.034) и со сниженными уровнями лактата в крови (Р = 0.035). Выводы. Выявление взаимосвязи патогенетических факторов метаболического и циркуляторного синдромов у молодежи Арктики показывает важность их ранней диагностики, профилактики и коррекции в молодом возрасте для снижения распространенности атерогенных заболеваний на Европейском Севере. Проведенный анализ также подтверждает возможность рассмотрения недостаточности витамина D в качестве патогенетического фактора метаболического и циркуляторного синдромов.

Об авторах

Светлана Ивановна Малявская

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России

Архангельск

Андрей Викторович Лебедев

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России

Email: andruleb@yandex.ru
кандидат медицинских наук, доцент кафедры патологической физиологии Архангельск

Галина Николаевна Кострова

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России

Архангельск

Иван Юрьевич Торшин

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России; Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук; МГУ

Архангельск

Ольга Алексеевна Громова

ФГБОУ ВО «Северный государственный медицинский университет» Минздрава России; Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук; МГУ

Архангельск

Список литературы

  1. Агаджанян Н. А. Марачев А. Г., Бобков Г. А. Экологическая физиология человека. М., 1998. 416 с
  2. Громова О. А., Калачева А. Г., Торшин И. Ю., Рудаков К. В., Грустливая У. Е., Юдина Н. В., Егорова Е. Ю., Лиманова О. А., Федотова Л. Э., Грачева О. Н., Никифорова Н. В., Сатарина Т. Е., Гоголева И. В., Гришина Т. Р., Курамшина Д. Б., Новикова Л. Б., Лисицына Е. Ю., Керимкулова Н. В., Владимирова И. С., Чекмарева М. Н. Недостаточность магния - достоверный фактор риска коморбидных состояний: результаты крупномасштабного скрининга магниевого статуса в регионах России // Фарматека. 2013. № 6 (259). С. 116-129
  3. Громова О. А., Торшин И. Ю. Микронутриенты и репродуктивное здоровье. ГЭОТАР-Мед, 2019. 755 с
  4. Гусова З. Р., Дзантиева Е. О., Хрипун И. А. Иммунологические аспекты ожирения // Альманах клинической медицины. 2015. Спецвыпуск 1. C. 30-35
  5. Деза Е. И., Деза М. М. Энциклопедический словарь расстояний. М.: Наука, 2008. 444 с
  6. Керимкулова Н. В., Никифорова Н. В., Владимирова И. С., Торшин И. Ю., Громова О. А. Влияние недифференцированной дисплазии соединительной ткани на исходы беременности и родов. Комплексное обследование беременных с дисплазией соединительной ткани с использованием методов интеллектуального анализа данных // Земский Врач. 2013. № 2 (19). С. 34-38
  7. Кривощёков С. Г. Психофизиологические механизмы адаптации и дезадаптации на Севере // Материалы 13 Международного конгресса по приполярной медицине. Новосибирск, 2006. С. 6
  8. Оганов Р. Г., Масленникова Г. Я. Развитие профилактической кардиологии в России // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2004. № 3 (3), ч. I. С. 10-14
  9. Профилактика сердечно-сосудистых заболеваний в детском и подростковом возрасте. Российские рекомендации // Российский кардиологический журнал. 2012. № 6 (98), прил. 1. С. 1-40
  10. Филиппов Е. В. Мониторинг поведенческих факторов риска хронических неинфекционных заболеваний в 2014 году // Российский медико-биологический вестник им. академика И. П. Павлова. 2015. № 7. С. 72-83
  11. Эльгарова Л. В., Эльгаров А. А., Кардангушева А. М. Эпидемиологическая характеристика факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний и особенности питания у детей школьного возраста // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2006. № 5 (1). С. 14-20
  12. Bertuccio P., Levi F., Lucchini F. et al. Coronary heart disease and cerebrovascular disease mortality in young adults: recent trends in Europe. European Journal of Cardiovascular Prevention & Rehabilitation. August. 2011, 18, pp. 627-624.
  13. Bruno R. M., Reesink K. D., Ghiadoni L. Advances in the non-invasive assessment of vascular dysfunction in metabolic syndrome and diabetes: Focus on endothelium, carotid mechanics and renal vessels. Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2017, 27 (2), pp. 121-128.
  14. Caccamo D., Ricca S., Curro M., Ientile R. Health. Risks of Hypovitaminosis D: A Review of New Molecular Insights. Int. J. Mol. Sci. 2018, 19 (3), p. E892. doi: 10.3390/ ijms19030892
  15. European Cardiovascular Disease Statistics. Ed. Susanne Lоgstrup. European Heart Network-Brussels (Belgium), 2017, pp. 52-76.
  16. Frigolet M. E., Torres N., Tovar A. R. J Nutr Biochem. 2013, 24 (12), pp. 2003-2015. Epub 2013 Oct 9.
  17. Gami A. S, Witt B. J., Howard O. E. Metabolic syndrome and risk of incident cardiovascular events and death. Asystematic review and meta-analysis of longitudinal studies. J Am Coll Cardiol. 2007, 49, pp. 403-414.
  18. Grundy S. M., Brewer H. B., Cleeman J. I. et al. Definition of metabolic syndrome: Report of the National Heart, Lung, and Blood Institute/American Heart Association conference on scientific issues related to definition. Circulation. 2004, 109 (3), pp. 433-438.
  19. Hu G., Oiao O., Tuomilehto J. Prevalence of the Metabolic Syndrome and Its Relation to All-Cause and Cardiovascular Mortality in Nondiabetic European Men and Women. Arch Intern Med. 2004, 164, pp. 1066-1076.
  20. Khoshdel A. R., Carney S. L., Gillies A. Circulatory Syndrome: An Evolution of the Metabolic Syndrome Concept. Curr Cardiol Rev. 2012, 8 (1), pp. 68-76.
  21. McCrindle B. W, Urbina E. M., Dennison B. A. et al. Scientific Statement From the American Heart. Association Atherosclerosis, Hypertension and Obesity in Youth Committee, Council of Cardiovascular Disease in the Young, With the Council on Cardiovascular Nursing. Circulation. 2007, 1 15, pp. 1948-1967.
  22. Moebus S., Stang A. The metabolic syndrome - a controversial diagnostic concept. Herz. 2007, 32 (7), pp. 529540.
  23. Ridker P. M., Rifai N., Cook N. R. et al. Non-HDL cholesterol, apolipoproteins A-I and B100, standard lipid measures, lipid ratios, and CRP as risk factors for cardiovascular disease in women. Jama. 2005, 294 (3), pp. 326-333.
  24. Rochlani Y., Pothineni N. V, Kovelamudi S., Mehta J. L. Metabolic syndrome: pathophysiology, management, and modulation by natural compounds. Ther Adv Cardiovasc Dis. 2017, 11 (8), pp. 215-225. doi: 10.1177/175394471771 1379. Epub 2017 Jun 22.
  25. Shaharyar S., Roberson L. L., Jamal O. et al. Obesity and metabolic phenotypes (metabolically healthy and unhealthy variants) are significantly associated with prevalence of elevated C-reactive protein and hepatic steatosis in a Large Healthy Brazilian Population. Journal of Obesity. 2015. Article ID 178526, 6 pages, http://dx.doi.org/10.1 155/2015/178526
  26. Sherling D. H., Perumareddi P., Hennekens C. H. Metabolic Syndrome. J Cardiovasc Pharmacol Ther. 2017, 22 (4), pp. 365-367. doi: 10.1 177/1074248416686187. Epub 2017 Jan 9.
  27. Stehouwer C. D., Gall M. A., Twisk J. W. et al. Increased urinary albumin excretion, endothelial dysfunction, and chronic low-grade inflammation in type 2 diabetes: progressive, interrelated, and independently associated with risk of death. Diabetes. 2002, 51 (4), pp. 1 157-1 165.
  28. Teitelman G. Heterogeneous Expression of Proinsulin Processing Enzymes in Beta Cells of Non-diabetic and Type 2 Diabetic Humans. J Histochem Cytochem. 2019, 67 (6), pp. 385-400. doi: 10.1369/0022155419831641. Epub 2019 Feb 13.
  29. Torshin I. Yu., Rudakov K. V Combinatorial analysis of the solvability properties of the problems of recognition and completeness of algorithmic models. part 2: metric approach within the framework of the theory of classification of feature values. Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2017, 2 (27), pp. 184-199.
  30. Torshin I. Yu., Rudakov K. V. On metric spaces arising during formalization of problems of recognition and classification. part 1: properties of compactness. Pattern Recognition and Image Analysis (Advances in Mathematical Theory and Applications). 2016, 2 (26), p. 274.
  31. Weihe P, Weihrauch-Blüher S. Metabolic Syndrome in Children and Adolescents: Diagnostic Criteria, Therapeutic Options and Perspectives. Curr Obes Rep. 2019, 8 (4), pp. 472-479. doi: 10.1007/s13679-019-00357-x
  32. Zimmeta P, Albertib K. G., Kaufmanc F. et al. The metabolic syndrome in children and adolescents - an IDF consensus report. Pediatric Diabetes. 2007, 8 (5), pp. 299306.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Малявская С.И., Лебедев А.В., Кострова Г.Н., Торшин И.Ю., Громова О.А., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».