Del Ⅰ: Validacija kandidatov za fosfolipidne biomarkerje kronične ledvične bolezni pri hiperglikemičnih posameznikih in njihova organsko specifična raziskava pri miših Db/db s pomanjkanjem leptinskih receptorjev
Apr 20, 2023
Povzetek
Raziskovanje zgodnjih biomarkerjev kronične ledvične bolezni (CKD) pri posameznikih s (pred)sladkorno boleznijo je ključnega pomena za prilagojeno obvladovanje sladkorne bolezni. Tu smo ovrednotili dva kandidata za biomarkerja kroničnih ledvičnih bolezni (sfingomielin (SM) C18:1 in fosfatidilholin diacil (PC aa) C38:0), povezana z delovanjem ledvic pri hiperglikemičnih udeležencih Augsburške regionalne kooperativne zdravstvene študije (KORA). kohorti, kot tudi dve biološki tekočini in šest organov pri miših s pomanjkanjem leptinskih receptorjev (db/db) in kontrolah divjega tipa. Ugotovljeno je bilo, da so bile višje serumske koncentracije SM C18:1 in PC aa C38:{{10}} pri hiperglikemičnih bolnikih povezane z nižjo oceno hitrosti glomerularne filtracije (eGFR) in večjo verjetnostjo razširjenosti KLB. Pri db/db miših so bile koncentracije obeh metabolitov bistveno nižje v urinu in maščobnem tkivu, vendar višje v pljučih. Poleg tega so bile ravni SM C18:1 bistveno višje v plazmi in jetrih, ravni PC aa C38:0 pa so bile bistveno višje v nadledvičnih žlezah miši db/db. Ta presečna študija na ljudeh potrjuje, da sta SM C18:1 in PC aa C38:0 povezana z ledvično disfunkcijo pri preddiabetičnih posameznikih, študije na živalih pa kažejo, da so lahko jetra, pljuča, nadledvična in visceralna maščoba vključeni v njuno sistemsko regulacijo. Naše ugotovitve dodatno potrjujejo ta dva fosfolipida kot zgodnja biomarkerja ledvične bolezni pri bolnikih s (pred)diabetesom.
Ključne besede
kronična ledvična bolezen; prediabetes in sladkorna bolezen tipa 2; diabetična nefropatija; zmanjšano delovanje ledvic; miš s pomanjkanjem leptinskega receptorja; prehrana z visoko vsebnostjo maščob; jetra; pljuča; metabolomika;Koristi Cistanche.
Kliknite tukaj, če želite izvedetiučinki zdravila Cistanche na ledvice
Uvod
Diabetična nefropatija je glavni vzrok za kronično ledvično bolezen (CKD) in končno odpoved ledvic. Zgodnje presejanje dovzetnosti za kronično ledvično bolezen pri bolnikih s prediabetesom ali sladkorno boleznijo tipa 2 (T2D) lahko poveča možnosti za učinkovito preprečevanje in obvladovanje diabetičnih mikrovaskularnih zapletov v okviru bolj osebnega upravljanja sladkorne bolezni. Vendar je ciljno usmerjen pregled bistvenega pomena za zagotovitev učinkovite razporeditve sredstev zdravstvenega varstva.
Tradicionalni označevalci KLB ne napovedujejo natančno razvoja KLB pri bolnikih s T2D. V velikem randomiziranem kliničnem preskušanju s 5,5-letnim spremljanjem je bilo ugotovljeno, da sta razmerje med albuminom in kreatininom v urinu (UACR) in ocenjena hitrost glomerulne filtracije (eGFR) najpomembnejši spremenljivki za napovedovanje začetka in napredovanja zgodnje kronične ledvične bolezni pri bolnikih s T2D. Toda tudi v kombinaciji s starostjo in spolom (tj. nabor štirih kliničnih spremenljivk: starost, spol, eGFR in UACR) je bilo ugotovljeno, da je njihova napovedna moč skromna, z zunanje potrjeno c-statistiko {{6} }.68.
Metabolomika ostaja razmeroma nov pristop za preučevanje presnovnih sprememb, povezanih z nastankom in napredovanjem bolezni, kot tudi za iskanje napovednih biomarkerjev za zgodnje posredovanje. Z uporabo izhodiščnih profilov presnovkov iz populacijske kohorte Augustine Regional Cooperative Health Study (KORA) smo nedavno identificirali dva kandidata za biomarkerja presnovkov (sfingomielin (SM) C18:1 in fosfatidilholin diacil (PC aa) C38:0), ki so specifični za dogodke kronične ledvične bolezni pri posameznikih s prediabetesom ali T2D bb0 hiperglikemijo. SM C18:1 in PC aa C38:{{10}} sta bila identificirana iz 125 ciljnih metabolitov s tristopenjskim izborom značilnosti z večvariatno prilagoditvijo logistične regresije, prednostnim pregledom in postopnim izborom informacijskega kriterija Akaike. Ta dva presnovka sta bila skupaj s petimi dejavniki kliničnih spremenljivk (starost, skupni holesterol, glukoza na tešče, eGFR in UACR) opredeljena kot najboljša napovedovalca pojava KLB. Njihov napovedni učinek je imel povprečno vrednost površine 0,857 pod krivuljo delovne značilnosti subjekta, kar je bilo boljše od tistega pri 14 znanih dejavnikih tveganja za KLB. Vendar pa fiziološki mehanizmi, ki vodijo do cikličnega kopičenja teh novih kandidatnih biomarkerjev v patogenezi kronične ledvične bolezni, povezane s sladkorno boleznijo, še niso jasni.
Standardizirana Cistanche
Spremembe ravni fosfolipidov v serumu pri hiperglikemičnih posameznikih z večjim tveganjem za razvoj kronične ledvične bolezni lahko kažejo, da se zgodnje spremembe ne pojavijo le v ledvicah, ampak tudi v drugih organskih sistemih. Nezadostno odstranjevanje velikih količin potencialno toksičnih organskih metabolitov iz žilnega korita v urin med kronično boleznijo ledvic lahko prizadene več telesnih sistemov in organov. Biološko raziskovanje nastajajočih biomarkerjev je potrebno za boljše razumevanje zapletenih presnovnih interakcij med obtočili, mišično-skeletnim in dihalnim sistemom pri kronični ledvični bolezni ter njihovo potencialno klinično uporabo pri diagnozi. Poleg tega živalski modeli, ki odražajo razvoj patogeneze kronične ledvične bolezni, povezane s sladkorno boleznijo, omogočajo neposredno analizo organsko specifičnih presnovnih vzorcev med poslabšanjem bolezni. Mišji model s pomanjkanjem leptinskega receptorja (db/db) kaže zelo dosledno in močno povečanje proteinurije in stromalne ekspanzije tilakoida. Tako je to dobro uveljavljen model človeške diabetične nefropatije.
V tej študiji smo ovrednotili SM C18:1 in PC aa C38:0 o vrednostih eGFR in tveganju za kronično ledvično boleznijo ter profilih ciljnih metabolitov nedavno ustvarjenih hiperglikemičnih udeležencev v študiji KORA FF4. Poleg tega smo pregledali ravni kreatinina, SM C18:1 in PC aa C38:0 v dveh bioloških tekočinah (plazma, urin) in šestih tkivih (jetra, pljuča, nadledvična žleza, maščobno tkivo, mali možgani in moda). ) od miši db/db in divjega tipa (WT) na dieti z visoko vsebnostjo maščob (HFD), da bi raziskali spremembe, specifične za organe, in razpravljali o njihovi morebitni povezavi z različnimi kliničnimi znaki. Naše ugotovitve prvič razkrivajo, da je lahko več organov vključenih v sistematično kopičenje teh presnovnih biomarkerjev med patogenezo kronične ledvične bolezni.
Cistanche dodatki
Rezultati
Povezave obeh metabolitov z eGFR in kronično ledvično boleznijo pri hiperglikemičnih posameznikih
1. Značilnosti udeležencev študije KORA FF4
Od 1907 upravičenih udeležencev KORA FF4 jih je imelo 168 KLB (8,8 odstotka). Kot je bilo pričakovano, so bili hiperglikemični udeleženci pogosteje diagnosticirani s kronično ledvično boleznijo (16,3 odstotka) kot posamezniki z normalno toleranco za glukozo (NGT) (6,1 odstotka) (tabela 1). Primeri kronične ledvične bolezni so bili znatno starejši in so imeli bistveno višje vrednosti kreatinina in UACR v hiperglikemičnih skupinah in skupinah NGT v primerjavi s posamezniki brez kronične ledvične bolezni. Jemanje antihipertenzivov in zdravil za zniževanje lipidov po lastnih poročilih je bilo prav tako pomembno večje v primerih KLB. Vrednosti BMI, trigliceridov, glikiranega hemoglobina (HbA1C), glukoze na tešče in 2--urne vrednosti glukoze po obremenitvi (2--urne vrednosti glukoze) so bile prav tako pomembno višje pri bolnikih s kronično ledvično boleznijo v skupini NGT v primerjavi z bolniki brez kronične bolezni ledvic. posamezniki (tabela 1).
2. Inverzne povezave obeh metabolitov z eGFR pri hiperglikemičnih posameznikih
Po uporabi inverznega uteži verjetnosti (IPW) je bil eGFR pri hiperglikemičnih posameznikih pomembno in negativno povezan s koncentracijama SM C18:1 in PC aa C38:0 v vseh treh uteženih regresijskih modelih (prilagojenih za neravnovesje, osnovni in polni model sospremenljivke). Na primer, v polnem modelu je bilo povečanje SD koncentracij ln-transformiranih SM C18:1 povezano z 1,76 ml/min/1,73 m2zmanjšanje eGFR (p=2,499 × 10-3; Tabela 2).
3. Povezave obeh metabolitov s kronično ledvično boleznijo so specifične za hiperglikemijo
Relativne koncentracije obeh metabolitov (SM C18:1, PC aa C38:0) so bile višje pri bolnikih s kronično ledvično boleznijo s sočasno hiperglikemijo kot pri posameznikih brez KLB (slika 1). V treh modelih po IPW sta bili koncentraciji SM C18:1 in PC aa C38:0 pomembno in pozitivno korelirani s kronično ledvično boleznijo pri hiperglikemičnih posameznikih (tabela 3). In-transformirane koncentracije SM C18:1 ali PC aa C38:0 na 1 SD povečanje so bile povezane z 99 oziroma 71 odstotki. Verjetnost kronične ledvične bolezni se je povečala pri hiperglikemičnih udeležencih (polni model p= 4.482 × 10-4 oziroma 1,578 × 10-3; tabela 3).
Kot analizo občutljivosti smo testirali razmerje med tema dvema presnovkoma in CKD pri normoglikemičnih udeležencih KORA. V vseh treh modelih po IPW smc18:1 in PC aa C38:0 nista bila pomembno povezana s kronično ledvično boleznijo pri posameznikih z NGT (tabela 3). Kot je prikazano na sliki 1, ni bilo pomembne razlike v relativnih koncentracijah presnovkov pri normoglikemičnih posameznikih z diagnozo kronične ledvične bolezni v primerjavi z zdravimi NGT. Ti rezultati nadalje potrjujejo, da je povezava tveganja teh dveh lipidov specifična za hiperglikemijo.
Organsko specifični trendi kandidatnih biomarkerjev pri diabetičnih miših
1. Značilnosti modela miške
Organske trende v obeh fosfolipidih so raziskali v db/db mišjem modelu, ki posnema razvoj zgodnje kronične ledvične bolezni pri ljudeh. 5 tednov po HFD so bile 8-tedenske miši db/db debele in so imele znatno večjo težo srca, ledvic in jeter v primerjavi s kontrolami WT iste starosti in prehrane (tabela 4). Poleg tega so bile njihove krvne ravni glukoze, insulina, holesterola in c-reaktivnega proteina znatno povišane, kar potrjuje hiperglikemijo, dislipidemijo in vnetje pri miših db/db.
Njihova znatno povečana teža ledvic kaže na hipertrofijo ledvic, ki se pojavi zgodaj v razvoju diabetične nefropatije in je eden od zgodnjih znakov morfoloških sprememb v ledvični histologiji. Pokazalo se je, da so imele 8-teden stare diabetične miši glomerularno hipertrofijo in znatno večjo površino glomerularnih grozdov v primerjavi z nediabetičnimi mišmi. Glomerularna hiperfiltracija in hipertrofija sta zgodnji značilnosti diabetične nefropatije.
Herba Cistanche
2. Analiza kreatinina v osmih mišjih tkivih
Koncentracije kreatinina v bioloških tekočinah (plazma, urin) in organih (jetra, pljuča, nadledvične žleze, visceralno maščobno tkivo, testisi, mali možgani) so bile izmerjene s ciljano metabolomiko. Kreatinin v plazmi je bil določen tudi s klinično kemijo. Pearsonov korelacijski koeficient za koncentracijo kreatinina v plazmi, določen z obema metodama, je bil 0,923 (p-vrednost= 6,938 × 10-9), kar kaže na zelo visoko korelacijo med metodami, ki temeljijo na klinični kemiji in masni spektrometriji (MS).
Poleg plazme so znatno znižane vrednosti kreatinina odkrili tudi v urinu, jetrih in pljučih miši db/db (tabela 5). Opazili smo približno 40-odstotno zmanjšanje kreatinina v plazmi pri miših db/db (tabela 4) in negativen trend v njihovem urinu, kar kaže na moteno biosintezo kreatinina, proteolitično presnovo in glomerularno hiperfiltracijo.
Če povzamemo, naše 8-tedne stare db/db miši, ki smo jih 5 tednov hranili s HFD, so pokazale značilne spremembe zgodnje diabetične nefropatije, kot sta glomerulna filtracija in hipertrofija, bistveno nižje ravni kreatinina v plazmi in urinu ter povečana teža ledvic. Poleg tega so njihovi fenotipski in presnovni podatki pokazali debelost, hiperglikemijo, dislipidemijo in vnetje, kar je potrdilo prejšnja poročila o insulinski rezistenci in zamaščenih jetrih (steatoza) pri db/db miših podobne starosti.
3. Organsko specifični trendi obeh metabolitov
V primerjavi s podganami WT so v pljučih podgan db/db našli višje koncentracije SM C18:1 in PC aa C38:0, medtem ko so bile koncentracije v urinu in maščobnem tkivu močno zmanjšane (slika 2, tabela 5). ). Poleg tega se je SM C18:1 znatno kopičil v plazmi (p=3,160 × 10-4) in jetra (p=1.288 × 10-5), medtem ko je bil PC aa C38:0 bistveno višji v nadledvični žlezi (p=9,695 × 10-4, Tabela 5) db/db podgan. Koncentracije obeh metabolitov v malih možganih in testisih so bile primerljive (preglednica 5).
Reference
1. Aličič, RZ; Neumiller, JJ; Johnson, EJ; Dieter, B.; Tuttle, KR Zaviranje natrijevega glukoznega kotransporterja 2 in diabetična ledvična bolezen. Diabetes 2019, 68, 248–257.
2. GBD Chronic Kidney Disease Collaboration; Bikbov, B.; Purcell, C.; Levey, AS; Smith, M.; Abdoli, A.; Abebe, M.; Adebayo, OM; Afarideh, M.; Agarwal, SK; et al. Globalno, regionalno in nacionalno breme kronične ledvične bolezni, 1990-2017: sistematična analiza za študijo globalnega bremena bolezni 2017. Lancet 2020, 395, 709–733.
3. Manns, B.; Hemmelgarn, B.; Tonelli, M.; Au, F.; Chiasson, TC; Dong, J.; Klarenbach, S.; Alberta Kidney Disease, N. Populacijski pregled za kronično ledvično bolezen: študija stroškovne učinkovitosti. BMJ 2010, 341, c5869.
4. Dunkler, D.; Gao, P.; Lee, SF; Heinze, G.; Clase, CM; Tobe, S.; Teo, KK; Gerstein, H.; Mann, JF; Oberbauer, R.; et al. Napoved tveganja za zgodnjo KLB pri sladkorni bolezni tipa 2. Clin. J. Am. Soc. Nefrol. 2015, 10, 1371–1379.
5. Nicholson, JK; Wilson, ID Mnenje: Razumevanje 'globalne' sistemske biologije: Metabonomika in kontinuum metabolizma. Nat. Rev. Drug Discov. 2003, 2, 668–676.
6. Gieger, C.; Geistlinger, L.; Altmaier, E.; Hrabe de Angelis, M.; Kronenberg, F.; Meitinger, T.; Mewes, HW; Wichmann, HE; Weinberger, KM; Adamski, J.; et al. Genetika se sreča z metabolomiko: študija povezav profilov metabolitov v človeškem serumu na celotnem genomu. PLoS Genet. 2008, 4, e1000282.
7. Suhre, K.; Shin, SY; Petersen, AK; Mohney, RP; Meredith, D.; Wagele, B.; Altmaier, E.; kardiogram; Deloukas, P.; Erdmann, J.; et al. Človekova presnovna individualnost v biomedicinskih in farmacevtskih raziskavah. Narava 2011, 477, 54–60.
8. Wang-Sattler, R.; Ju, Z.; Herder, C.; Messias, AC; Floegel, A.; Zdravo.; Heim, K.; Campillos, M.; Holzapfel, C.; Thorand, B.; et al. Novi biomarkerji za predsladkorno bolezen, identificirani z metabolomiko. Mol. Syst. Biol. 2012, 8, 615.
9. Huang, J.; Huth, C.; Čović, M.; Troll, M.; Adam, J.; Zukunft, S.; Prehn, C.; Wang, L.; Nano, J.; Scheerer, MF; et al. Pristopi strojnega učenja razkrivajo presnovne znake pojava kronične ledvične bolezni pri posameznikih s prediabetesom in sladkorno boleznijo tipa 2. Diabetes 2020, 69, 2756–2765.
10. Fornoni, A.; Meršer, S.; Kopp, JB Lipidna biologija podocitov – nove perspektive ponujajo nove priložnosti. Nat. Rev. Nephrol. 2014, 10, 379–388.
11. Russo, SB; Ross, JS; Cowart, LA Sfingolipidi pri debelosti, sladkorni bolezni tipa 2 in presnovni bolezni. Handb. Exp. Pharmacol. 2013, 373–401.
12. Lisowska-Myjak, B. Uremični toksini in njihovi učinki na več organskih sistemov. Nephron Clin. Prakt. 2014, 128, 303–311.
13. Šarma, K.; McCue, P.; Dunn, SR Diabetična bolezen ledvic pri miših db/db. Am. J. Physiol Renal Physiol 2003, 284, F1138–F1144.
14. Kim, NH; Hyeon, JS; Kim, NH; Čo, A.; Lee, G.; Jang, SY; Kim, MK; Lee, EY; Chung, CH; Ha, H.; et al. Presnovne spremembe v urinu in serumu med napredovanjem diabetične ledvične bolezni v mišjem modelu. Arh. Biochem. Biophys. 2018, 646, 90–97.
15. Yamamoto, Y.; Maeshima, Y.; Kitayama, H.; Kitamura, S.; Takazawa, Y.; Sugiyama, H.; Yamasaki, Y.; Makino, H. Tumstatin peptid, zaviralec angiogeneze, preprečuje glomerularno hipertrofijo v zgodnji fazi diabetične nefropatije. Diabetes 2004, 53, 1831–1840.
16. Cingel-Risti´c, V.; Schrijvers, BF; van Vliet, AK; Rasch, R.; Han, VK; Drop, SL; Flyvbjerg, A. Na rast ledvic pri normalnih in diabetičnih miših dajanje vezavne beljakovine-1 človeškega inzulinu podobnega rastnega faktorja ne vpliva. Exp. Biol. med. (Maywood) 2005, 230, 135–143.
17. Cohen, MP; Lautenslager, GT; Shearman, CW Povečan kolagen tipa IV v urinu označuje razvoj glomerularne patologije pri diabetičnih d/db miših. Metabolizem 2001, 50, 1435–1440.
18. Trak-Smayra, V.; Paradis, V.; Massart, J.; Nasser, S.; Jebara, V.; Fromenty, B. Patologija jeter pri debelih in diabetičnih ob/ob in db/db miših, hranjenih s standardno ali visokokalorično dieto. Int. J. Exp. Pathol. 2011, 92, 413–421.
19. Hofmann, A.; Peitzsch, M.; Brunssen, C.; Mittag, J.; Jannasch, A.; Frenzel, A.; Brown, N.; Weldon, SM; Eisenhofer, G.; Bornstein, SR; et al. Povečana proizvodnja steroidnih hormonov v db/db mišjem modelu debelosti in sladkorne bolezni tipa 2. Horm. Metab. Res. 2017, 49, 43–49.
20. Chocian, G.; Chabowski, A.; Zendzian-Piotrowska, M.; Harasim, E.; Łukaszuk, B.; Górski, J. Prehrana z visoko vsebnostjo maščob inducira tvorbo ceramida in sfingomielina v jetrih podgan. Mol. Cell Biochem. 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, Jana Nano 2,3, Markus F. Scheerer 8,9, Susanne Neschen 8,10, Gabi Kastenmüller 11, Christian Gieger 1,2,3, Michael Laxy 12, Freimut Schliess 13 , Jerzy Adamski 4,14,15, Karsten Suhre 16 , Martin Hrabe de Angelis 3,8,15, Annette Peters 2,3 in Rui Wang-Sattler 1,2,3.
1 raziskovalna enota za molekularno epidemiologijo, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Nemčija; 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 Inštitut za epidemiologijo, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Nemčija; 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 Raziskovalna enota za molekularno endokrinologijo in metabolizem, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Nemčija; zukunft@vrc.uni-frankfurt.de (SZ); adamski@helmholtz-muenchen.de (JA)
5 Center za molekularno medicino, Inštitut za vaskularno signalizacijo, Univerza Goethe, 60323 Frankfurt na Majni, Nemčija
6 Metabolomics and Proteomics Core Facility, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Germany; prehn@helmholtz-muenchen.de
7 Ljudska bolnišnica Liaocheng—Oddelek za znanstvene raziskave, podoktorska delovna postaja univerze Shandong, Liaocheng 252000, Kitajska
8 Inštitut za eksperimentalno genetiko, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Nemčija; markus@scheerer-home.de (MFS); susanne.neschen@mail.com (SN)
9 Bayer AG, medicinske zadeve in farmakovigilanca, 13353 Berlin, Nemčija
10 Sanofifi Aventis Deutschland GmbH, Industriepark Hoechst, 65929 Frankfurt am Main, Nemčija
11 Inštitut za računalniško biologijo, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Nemčija; g.kastenmueller@helmholtz-muenchen.de
12 Inštitut za ekonomiko zdravja in upravljanje zdravstvenega varstva, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Nemčija; michael.laxy@helmholtz-muenchen.de
13 Profilil, 41460 Neuss, Nemčija; Freimut.Schliess@profifil.com
14 Department of Biochemistry, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Singapore 117597, Singapur
15 Katedra za eksperimentalno genetiko, Center of Life and Food Sciences Weihenstephan, Technische Universität München, 85353 Freising, Nemčija
16 Oddelek za fiziologijo in biofiziko, Weill Cornell Medical College v Katarju (WCMC-Q), Education City, Qatar Foundation, Doha PO Box 24144, Katar; karsten@suhre.fr
