КЛИНИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ФЕНОТИПИЧЕСКИХ ВАРИАНТОВ САХАРНОГО ДИАБЕТА 2 ТИПА

Авторы: Шабельникова О.Ю.¹, Бондарь И.А.²

Реферат

Цель исследования – изучить клинические особенности фенотипических вариантов сахарного диабета 2 типа (СД2) для персонализации сахароснижающей терапии. Материал и методы. Проведено одномоментное поперечное обследование 2085 пациентов с СД2 (637 мужчин, 1148 женщин), средний возраст 58,7±6,9 года, длительность СД2 7,8 ± 6,5 года. Все больные прошли клиническое и лабораторное обследование, исследованы уровень гликированного гемоглобина (HbA1c) в плазме крови, глюкозы, креатинина, холестерина общего, триглицеридов, липопротеинов низкой (ЛПНП) и высокой плотности, мочевой кислоты, АсАТ, АлАТ, инсулина, С-пептида, микроальбуминурия, рассчитан индекс HOMA-IR. В зависимости от содержания С-пептида и индекса НОМА-IR пациенты были распределены на 3 группы: группа инсулинопенического фенотипа (n = 250, 12 %), группа классического фенотипа (n = 1605, 77 %) и группа гиперинсулинемического фенотипа (n = 230, 11 %). Результаты. Пациенты с гиперинсулинемическим фенотипом отличались от пациентов с классическим и инсулинопеническим фенотипом более поздним возрастом дебюта сахарного диабета (52,3 ± 8,1 года), высоким индексом массы тела (ИМТ; 37,2 ± 7,4 кг/м²), уровнем ЛПНП (3,38 ± 1,08 ммоль/л) и креатинина крови и частотой хронической болезни почек (39,1 %), независимо от длительности диабета. Пациенты с инсулинопеническим фенотипом имели статистически значимо более раннее начало диабета (48,3 ± 7,9 года), меньший ИМТ (31,1 ± 6,3 кг/м²), достоверно большее содержание в крови глюкозы и HbA1c, частоту диабетической полинейропатии. При впервые выявленном СД2 пациенты с классическим фенотипом имели чаще ИБС (20,8 %) по сравнению с другими фенотипами. Пациенты с инсулинопеническим фенотипом, получавшие таблетированные сахароснижающие препараты, и пациенты с гиперинсулинемическим фенотипом на инсулинотерапии не достигали целевого уровня HbA1c менее 7 %. Заключение. При выборе сахароснижающей терапии при впервые выявленном СД2 нужно учитывать не только содержание в крови глюкозы и HbA1c, возраст, наличие осложнений, но и фенотипический вариант СД2 с обязательным исследованием уровня С-пептида, инсулина и расчетом индекса инсулинрезистентности HOMA-IR.

Тэги

сахарный диабет 2 типа, фенотип, инсулинрезистентность, персонализированная терапия, хроническая болезнь почек

Список литературы

1. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. 9-й вып. (доп.). Ред. И.И. Дедов, М.В. Шестакова, А.Ю. Майоров. Сах. диабет. 2019; 22 (S1). doi: 10.14341/DM221S1

Standards of specialized diabetes care. 9^th Edition (revised). Eds. I.I. Dedov, M.V. Shestakova, A.Yu. Mayorov. Sakharnyy diabet = Diabetes Mellitus. 2019; 22 (S1). [In Russian]. doi: 10.14341/DM221S1

2. Генетический паспорт – основа индивидуальной и предиктивной медицины. Ред. В.С. Баранов. СПб.: Изд-во Н-Л, 2009. 528 с.

Genetic passport – the basis of individual and predictive medicine. Ed. V.S. Baranov. Saint-Petersburg: Izdatel’stvo N-L, 2009. 528 p. [In Russian].

3. Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., Железнякова А.В., Исаков М.А. Сахарный диабет в Российской Федерации: распространенность, заболеваемость, смертность, параметры углеводного обмена и структура сахароснижающей терапии по данным Федерального регистра сахарного диабета, статус 2017 г. Сах. диабет. 2018; 21 (3): 144–159. doi:10.14341/DM9686

Dedov I.I., Shestakova M.V., Vikulova O.K., Zheleznyakova A.V., Isakov M.A. Diabetes mellitus in Russian Federation: prevalence, morbidity, mortality, parameters of glycaemic control and structure of glucose lowering therapy according to the Federal Diabetes Register, status 2017. Sakharnyy diabet = Diabetes Mellitus. 2018; 21 (3): 144–159. [In Russian]. doi:10.14341/DM9686

4. Парцхаладзе В.И., Гончарова О.А., Ильина И.М. Сахарный диабет с клиническим фенотипом 2 типа у лиц с нормальной массой тела. Свiт мед. та бiол. 2014; (3): 80–83.

Partskhaladze V.I., Goncharova O.A., Ilina I.M. Diabetes mellitus with clinical phenotype of type 2 patients with normal body weight. Svit meditsini ta biologii = World of Medicine and Biology. 2014; (3): 80–83. [In Russian].

5. Ahlqvist E., Storm P., Karajamaki A., Martinell M., Dorkhan M., Carlsson A., Vikman P., Prasad R.B., Aly D.M., Almgren P., Wessman Y., Shaat N., Spegel P., Mulder H., Lindholm E., Melander O., Hansson O., Malmqvist U., Lernmark A., Lahti K., Forsen T., Tuomi T., Rosengren A.H., Groop L. Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables. Lancet Diabetes Endocrinol. 2018; 6 (5): 361–369. doi: 10.1016/S2213-8587(18)30051-2

6. American Diabetes Association. Pharmacologic approaches to glycemic treatment: standards of medical care in diabetes – 2018. Diabetes Care. 2018. 41 (Suppl. 1): S73–S85. doi: 10.2337/ dc18-S008

7. Beck-Nielsen H. Phenotypes in type 2 diabetes based on a national survey. 49th EASD Barcelona, Spain, September 23–27, 2013. Barcelona, 2013.

8. Del Prato S. Treatment of type 2 diabetes based on pathophysiological knowledge. 49th EASD Barcelona, Spain, September 23–27, 2013. Barcelona, 2013.

9. Donnan P.T. Derivation and validation of a prediction score for major coronary heart disease events in a U.K. type 2 diabetic population. Diabetes Care. 2006; 29 (6): 1231–1236. doi: 10.2337/dc05-1911

10. International Diabetes Federation. IDF Diabetes Atlas. 8th ed. Brussels: IDF, 2017.

11. Li L., Cheng W.Y., Glicksberg B.S., Gottesman O., Tamler R., Chen R., Bottinger E.P., Dudley J.T. Identification of type 2 diabetes subgroups through topological analysis of patient similarity. Sci. Transl. Med. 2015; 7 (311): 311ra174. doi: 10.1126/scitranslmed.aaa9364

12. Mahajan A., Wessel J., Willems S.M., Zhao W., Robertson N.R., Chu A.Y., Gan W., Kitajima H., Taliun D., Rayner N.W. et al. Refining the accuracy of validated target identification through coding variant fine-mapping in type 2 diabetes. Nat. Genet. 2018; 50 (4): 559–571. doi: 10.1038/s41588-018-0084-1doi: 10.1038/s41588-018-0084-1

13. Simmons R.K., Coleman R.L., Price H.C., Holman R.R., Khaw K.T., Wareham N.J., Griffin S.J. Performance of the UK prospective diabetes study risk engine and the framingham risk equations in estimating cardiovascular disease in the EPIC-Norfolk cohort. Diabetes Care. 2009; 32 (4): 708–713. doi: 10.2337/dc08-1918

14. Udler M.S., Kim J., von Grotthuss M., Bonas-Guarch S., Cole J.B., Chiou J., Boehnke M., Laakso M., Atzmon G., Glaser B., Mercader J.M., Gaulton K., Flannick J., Getz G., Florez J.C. Type 2 diabetes genetic loci informed by multi-trait associations point to disease mechanisms and subtypes: A soft clustering analysis. PLoS Med. 2018; 15 (9): e1002654. doi: 10.1371/journal.pmed.100265

15. Yaghootkar H., Scott R.A., White C.C., Zhang W., Speliotes E., Munroe P.B., Ehret G.B., Bis J.C., Fox C.S., Walker M., Borecki I.B., Knowles J.W., Yerges-Armstrong L., Ohlsson C., Perry J.R., Chambers J.C., Kooner J.S., Franceschini N., Langenberg C., Hivert M.F., Dastani Z., Richards J.B., Semple R.K., Frayling T.M. Genetic evidence for a normal-weight «metabolically obese» phenotype linking insulin resistance, hypertension, coronary artery disease, and type 2 diabetes. Diabetes. 2014; 63 (12): 4369–4377. doi: 10.2337/db14-0318

Об авторах (для корреспонденции):

Полный текст

snmzh_1-2020_shabelnikova_bondar.pdf

Поступило: 03/03/2020

Принято к печати: 03/03/2020