Цитокиновый профиль сыворотки крови пациенток с сахарным диабетом 1-го типа в III триместре беременности и их новорожденных

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Хроническая гипергликемия и патологическая вариабельность уровня глюкозы являются доказанными факторами риска перинатальных осложнений. Развитие аномального роста плода и симптомокомплекса диабетической фетопатии может быть связано не только с нарушениями углеводного обмена, но и с изменениями продукции цитокинов, хемокинов и ростовых факторов, регулирующих межклеточные взаимодействия.

Цель — оценить уровни цитокинов и факторов роста в сыворотке крови беременных с сахарным диабетом 1-го типа и пуповинной крови их детей, а также связи этих уровней с развитием макросомии плода и диабетической фетопатией.

Материалы и методы. В исследование проспективно включены 88 пациенток с одноплодной беременностью, предоставивших информированное согласие на участие и родоразрешенных путем операции кесарева сечения. Группы исследования: женщины с сахарным диабетом 1-го типа (основная группа; n = 32) и без нарушений углеводного обмена (группа контроля; n = 56). В сыворотке крови беременных при сроке 36–40 нед. и пуповинной крови их детей методом мультиплексного иммуноанализа определены уровни следующих маркеров: интерферона альфа 2 и гамма; монокина, индуцируемого интерфероном гамма; интерлейкина-1α, -1β, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9, -10, -13, -15, -16, -17, -18; антагониста рецептора интерлейкина-1; субъединицы альфа рецептора интерлейкина-2; субъединиц p40 и p70 интерлейкина-12; моноцитарного хемотаксического белка-1, -3; макрофагального белка воспаления-1α, -1β; ингибирующего лейкемию фактора; фактора, ингибирующего миграцию макрофагов; фактора роста нервов бета; фактора стволовых клеток; кожного Т-клетки аттрактирующего хемокина; рост-регулирующего онкогена альфа; фактора роста гепатоцитов; фактора роста стволовых клеток бета; фактора стромальных клеток 1 альфа; интерферон гамма-индуцированного белка-10; тромбоцитарного фактора роста-bb; фактора роста эндотелия сосудов; основного фактора роста фибробластов; эотаксина; хемокинового лиганда 5; гранулоцитарного, макрофагального и гранулоцитарно-макрофагального колониестимулирующих факторов; фактора некроза опухоли альфа и бета; лиганда семейства факторов некроза опухоли, индуцирующего апоптоз.

Результаты. Содержание цитокинов варьировалось в широком диапазоне в обеих группах исследования. У пациенток с сахарным диабетом 1-го типа по сравнению с контрольными показателями было выше содержание интерлейкина-1β, -6, -17, основного фактора роста фибробластов, макрофагального белка воспаления-1α, -1β и ниже — интерлейкина-1ra. У их новорожденных были выше уровни интерлейкина-6, -8, гранулоцитарного колониестимулирующего фактора, макрофагального белка воспаления-1α, -1β. Более высокие уровни интерлейкина-1β, -6, -17 и основного фактора роста фибробластов в сыворотке крови беременных были связаны со временем в целевом диапазоне ниже 70 % и развитием диабетической фетопатии. Время в целевом диапазоне было обратно связано с соотношениями интерферон гамма / интерлейкин-5 (ρ = −0,531; p = 0,013), интерферон гамма / интерлейкин-10 (ρ = −0,441; p = 0,045), интерлейкин-2 / -10 (ρ = −0,473; p = 0,030), интерлейкин-1β / -10 (ρ = −0,561; p = 0,008), интерлейкин-1β / -1ra (ρ = −0,635; p = 0,002), интерлейкин-6 / -10 (ρ = −0,540; p = 0,012).

Заключение. Наиболее выраженные изменения цитокинового профиля в III триместре наблюдали при беременности на фоне сахарного диабета 1-го типа с нецелевыми значениями времени в целевом диапазоне и при развитии диабетической фетопатии. Сывороточные уровни цитокинов коррелируют с параметрами гликемического профиля, но являются неспецифичными маркерами осложнений беременности.

Об авторах

Елена Николаевна Алексеенкова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Автор, ответственный за переписку.
Email: ealekseva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0642-7924
SPIN-код: 3976-2540

MD

Россия, Санкт-Петербург

Екатерина Вадимовна Коптеева

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта

Email: ekaterina_kopteeva@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9328-8909
SPIN-код: 9421-6407

MD

Россия, Санкт-Петербург

Алена Викторовна Тиселько

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта

Email: alenadoc@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2512-833X
SPIN-код: 5644-9891

д-р мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Сергей Алексеевич Сельков

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта

Email: selkovsa@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1560-7529
SPIN-код: 7665-0594

д-р мед. наук, профессор, засл. деят. науки РФ

Россия, Санкт-Петербург

Роман Викторович Капустин

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта

Email: kapustin.roman@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2783-3032
SPIN-код: 7300-6260

д-р мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Игорь Юрьевич Коган

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии имени Д.О. Отта

Email: ikogan@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7351-6900
SPIN-код: 6572-6450
Scopus Author ID: 56895765600
ResearcherId: P-4357-2017

д-р мед. наук, профессор, чл.-корр. РАН

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Соколов Д.И., Степанова О.И., Сельков С.А. Роль различных субпопуляций CD4+Т-лимфоцитов при беременности // Медицинская иммунология. 2016. Т. 18, № 6. С. 521–536. EDN: XDZCXX doi: 10.15789/1563-0625-2016-6-521-536
  2. Veenstra van Nieuwenhoven A.L. The immunology of successful pregnancy // Hum Reprod Update. 2003. Vol. 9, N 4. P. 347–357. doi: 10.1093/humupd/dmg026
  3. Сельков С.А., Соколов Д.И. Иммунологические механизмы контроля развития плаценты // Журнал акушерства и женских болезней. 2010. Т. 59, № 1. С. 6–10. EDN: NEAVZL
  4. Jung E., Romero R., Yeo L., et al. The etiology of preeclampsia // Am J Obstet Gynecol. 2022. Vol. 226, N 2. P. S844–S866. doi: 10.1016/j.ajog.2021.11.1356
  5. Guan X., Fu Y., Liu Y., et al. The role of inflammatory biomarkers in the development and progression of pre-eclampsia: a systematic review and meta-analysis // Front Immunol. 2023. Vol. 14. ID: 1156039. doi: 10.3389/fimmu.2023.1156039
  6. Макарков А.И., Буянова С.Н., Иванова О.Г., и др. Особенности Т-клеточной иммунорегуляции при невынашивании беременности: эволюция парадигмы // Российский вестник акушера-гинеколога. 2012. Т. 12, № 5. С. 10–16. EDN: NXZCFR
  7. Groen B., van der Wijk A.E., van den Berg P.P., et al. Immunological adaptations to pregnancy in women with type 1 diabetes // Sci Rep. 2015. Vol. 5, N 1. ID: 13618. doi: 10.1038/srep13618
  8. Капустин Р.В., Аржанова О.Н., Тиселько А.В. Оксидативный стресс у беременных с сахарным диабетом // Сахарный диабет. 2017. Т. 20, № 6. С. 461–471. EDN: YOQQFO doi: 10.14341/DM8669
  9. Григорян О.Р., Абсатарова Ю.С., Михеев Р.К., и др. Сравнительный анализ морфофункционального состояния фетоплацентарного комплекса при сахарном диабете (обзор литературы) // Проблемы Эндокринологии. 2020. Т. 66, № 2. С. 85–92. EDN: TFAZQG doi: 10.14341/probl12399
  10. Капустин Р.В., Оноприйчук А.Р., Аржанова О.Н., и др. Патофизиология плаценты и плода при сахарном диабете // Журнал акушерства и женских болезней. 2018. Т. 67, № 6. С. 79–92. EDN: YVNRPN doi: 10.17816/JOWD67679-92
  11. Scott E.M., Feig D.S., Murphy H.R., et al. Continuous glucose monitoring in pregnancy: importance of analyzing temporal profiles to understand clinical outcomes // Diabetes Care. 2020. Vol. 43, N 6. P. 1178–1184. doi: 10.2337/dc19-2527
  12. Тиселько А.В., Ярмолинская М.И., Мишарина Е.В., и др. Оценка вариабельности гликемического профиля как основа стратегии инсулинотерапии у беременных с сахарным диабетом 1 типа // Сахарный диабет. 2019. Т. 22, № 6. С. 526–535. EDN: ATYQMJ doi: 10.14341/DM10214
  13. Klimontov V.V., Mavlianova K.R., Orlov N.B., et al. Serum cytokines and growth factors in subjects with type 1 diabetes: associations with time in ranges and glucose variability // Biomedicines. 2023. Vol. 11, N 10. P. 2843. doi: 10.3390/biomedicines11102843
  14. Tiselko A.V., Misharina E.V., Yarmolinskaya M.I., et al. Evaluation of folliculogenesis and oxidative stress parameters in type 1 diabetes mellitus women with different glycemic profiles // Endocrine. 2024. Vol. 85, N 3. P. 1131–1140. doi: 10.1007/s12020-024-03805-4
  15. Villar J., Papageorghiou A.T., Pang R., et al. The likeness of fetal growth and newborn size across non-isolated populations in the INTERGROWTH-21st Project: the Fetal Growth Longitudinal Study and Newborn Cross-Sectional Study // Lancet Diabetes Endocrinol. 2014. Vol. 2, N 10. P. 781–792. doi: 10.1016/S2213-8587(14)70121-4
  16. Dogan Y., Akarsu S., Ustundag B., et al. Serum IL-1beta, IL-2, and IL-6 in insulin-dependent diabetic children // Mediators Inflamm. 2006. Vol. 2006, N 1. P. 1–6. doi: 10.1155/MI/2006/59206
  17. Fatima N., Faisal S.M., Zubair S., et al. Role of pro-inflammatory cytokines and biochemical markers in the pathogenesis of type 1 diabetes: correlation with age and glycemic condition in diabetic human subjects // PLoS One. 2016. Vol. 11, N 8. ID: e0161548. doi: 10.1371/journal.pone.0161548
  18. Andrade Lima Gabbay M., Sato M.N., Duarte A.J.S., et al. Serum titres of anti-glutamic acid decarboxylase-65 and anti-IA-2 autoantibodies are associated with different immunoregulatory milieu in newly diagnosed type 1 diabetes patients // Clin Exp Immunol. 2012. Vol. 168, N 1. P. 60–67. doi: 10.1111/j.1365-2249.2011.04538.x
  19. Chen Y.L., Qiao Y.C., Pan Y.H., et al. Correlation between serum interleukin-6 level and type 1 diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis // Cytokine. 2017. Vol. 94. P. 14–20. doi: 10.1016/j.cyto.2017.01.002
  20. Li J., Xu L., Zhao W., et al. Serum IL-17A concentration and a IL17RA single nucleotide polymorphism contribute to the risk of autoimmune type 1 diabetes // Diabetes Metab Res Rev. 2022. Vol. 38, N 6. P. e3547. doi: 10.1002/dmrr.3547
  21. Purohit S., Sharma A., Hopkins D., et al. Large-scale discovery and validation studies demonstrate significant reductions in circulating levels of IL8, IL-1Ra, MCP-1, and MIP-1β in patients with type 1 diabetes // J Clin Endocrinol Metab. 2015. Vol. 100, N 9. P. E1179–E1187. doi: 10.1210/JC.2015-1388
  22. Pan X., Kaminga A.C., Kinra S., et al. Chemokines in type 1 diabetes mellitus // Front Immunol. 2022. Vol. 12. ID: 690082. doi: 10.3389/fimmu.2021.690082
  23. Крукиер И.И., Авруцкая В.В., Смолянинов Г.В., и др. Динамика цитокинов в сыворотке крови и плаценте у беременных с сахарным диабетом // Таврический медико-биологический вестник. 2017. Т. 20, № 2–2. С. 63–67. EDN: ZFIYED
  24. Крукиер И.И., Авруцкая В.В., Григорьянц А.А., и др. Плацентарная и сывороточная продукция цитокинов и релаксина у беременных с сахарным диабетом // Медицинский алфавит. 2019. Т. 3, № 25. С. 43–45. EDN: GXLSJS doi: 10.33667/2078-5631-2019-3-25(400)-43-45
  25. Radaelli T., Uvena-Celebrezze J., Minium J., et al. Maternal interleukin-6: marker of fetal growth and adiposity // J Soc Gynecol Investig. 2006. Vol. 13, N 1. P. 53–57. doi: 10.1016/j.jsgi.2005.10.003
  26. Keenan-Devlin L.S., Caplan M., Freedman A., et al. Using principal component analysis to examine associations of early pregnancy inflammatory biomarker profiles and adverse birth outcomes // Am J Reprod Immunol. 2021. Vol. 86, N 6. ID: e13497. doi: 10.1111/aji.13497
  27. Žák P., Souček M. Correlation of tumor necrosis factor alpha, interleukin 6 and interleukin 10 with blood pressure, risk of preeclampsia and low birth weight in gestational diabetes // Physiol Res. 2019. Vol. 68, N 3. P. 395–408. doi: 10.33549/physiolres.934002
  28. Ragsdale H.B., Kuzawa C.W., Borja J.B., et al. Regulation of inflammation during gestation and birth outcomes: inflammatory cytokine balance predicts birth weight and length // Am J HumBiol. 2019. Vol. 31, N 3. ID: e23245. doi: 10.1002/ajhb.23245
  29. Francis E.C., Li M., Hinkle S.N., et al. Maternal proinflammatory adipokines throughout pregnancy and neonatal size and body composition: a prospective study // Curr Dev Nutr. 2021. Vol. 5, N 10. ID: nzab113. doi: 10.1093/cdn/nzab113

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Уровни цитокинов и факторов роста в сыворотке крови беременных (а) и их новорожденных (b): разность медиан при сравнении группы сахарного диабета 1-го типа с группой контроля. Разность медиан логарифмически преобразованных переменных отображена с 95 % доверительным интервалом. Данные масштабированы при помощи межквартильного размаха общей выборки. Уровни значимости приведены по результатам сравнения двух независимых групп. Красным цветом обозначены значимые различия. Маркеры, расположенные справа от нулевой оси, соответствуют более высоким уровням в группе сахарного диабета 1-го типа, слева от оси — более высоким в группе контроля. Сокращения в рис. 1–4 и табл. 1–2 раскрыты в разделе «Материалы и методы»

Скачать (369KB)
3. Рис. 2. Уровни цитокинов и факторов роста в сыворотке крови беременных (а) и их новорожденных (b): разность медиан при сравнении группы пациенток с сахарным диабетом 1-го типа со временем в целевом диапазоне ниже 70 % и группы контроля. Разность медиан логарифмически преобразованных переменных отображена с 95 % доверительным интервалом. Данные масштабированы при помощи межквартильного размаха общей выборки. Уровни значимости приведены для попарных апостериорных сравнений при дисперсионном анализе. Красным цветом обозначены значимые различия. Маркеры, расположенные справа от нулевой оси, соответствуют более высоким уровням при времени в целевом диапазоне выше 70 %, слева от оси — более высоким в группе контроля

Скачать (339KB)
4. Рис. 3. Уровни цитокинов и факторов роста в сыворотке крови беременных (а) и их новорожденных (b): разность медиан при сравнении группы диабетической фетопатии при сахарном диабете 1-го типа у матери и группы контроля. Разность медиан логарифмически преобразованных переменных отображена с 95 % доверительным интервалом. Данные масштабированы при помощи межквартильного размаха общей выборки. Уровни значимости приведены для попарных апостериорных сравнений при дисперсионном анализе. Красным цветом обозначены значимые различия. Маркеры, расположенные справа от нулевой оси, соответствуют более высоким уровням при развитии диабетической фетопатии при сахарном диабете 1-го типа, слева от оси — более высоким в группе контроля

Скачать (344KB)
5. Рис. 4. Соотношения уровней цитокинов и факторов роста в сыворотке крови беременных (а) и их новорожденных (b): разность медиан при сравнении группы сахарного диабета 1-го типа и группы контроля. Разность медиан логарифмически преобразованных соотношений отображена с 95 % доверительным интервалом. Данные масштабированы при помощи межквартильного размаха общей выборки. Уровни значимости приведены по результатам сравнения двух независимых групп. Красным цветом обозначены значимые различия. Маркеры, расположенные справа от нулевой оси, соответствуют более высоким значениям соотношений при сахарном диабете 1-го типа, слева от оси — более высоким в группе контроля

Скачать (230KB)
6. Приложение 1. Уровни цитокинов и факторов роста в сыворотке крови беременных с сахарным диабетом 1-го типа и группы контроля.
Скачать (111KB)
7. Приложение 2. Уровни цитокинов и факторов роста в сыворотке пуповинной крови детей матерей с сахарным диабетом 1-го типа и группы контроля
Скачать (108KB)
8. Приложение 3. Уровни цитокинов и факторов роста в сыворотке крови пациенток с сахарным диабетом 1-го типа в зависимости от достижения ими значений времени в целевом диапазоне более 70 % и группы контроля
Скачать (133KB)
9. Приложение 4. Уровни цитокинов и факторов роста в сыворотке пуповинной крови в зависимости от достижения матерями значений времени в целевом диапазоне более 70 % при наличии сахарного диабета 1-го типа и в группе контроля
Скачать (134KB)

© Эко-Вектор, 2024



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».