文摘
不同的副产品氧化应激并不总是导致相同的结论关于其与代谢疾病风险的关系,因为到目前为止有争议的结果报道。当前研究的目的是检查prooxidant行列式((prooxidant-antioxidant平衡(帕布))和标记的抗氧化防御能力(总巯基组(tSHG)),以及他们的比率(帕布/ tSHG)与不同的代谢疾病风险因素的成年人口。此外,我们旨在研究各种代谢疾病的共同影响参数对这些标记,因为据我们所知,没有研究调查这个问题。共有292名参与者进行了人体测量和静脉穿刺过程代谢疾病风险因素的评估。Waist-to-height比率(WHtR)、身体质量指数、内脏肥胖指数(VAI)和脂质积累产品(圈)计算。主成分分析(PCA)各种代谢疾病风险参数分组到不同的因素。这个分析是用于随后的二元逻辑回归分析估计预测效能的因素对最高平安tSHG值。我们的结果表明,甘油三酸酯,瓦,和腿上都积极和高密度脂蛋白胆固醇(hdl - c)与tSHG水平负相关,反之亦然,帕布/ tSHG指数,分别。相反,没有独立的每个代谢疾病风险因素之间的相关性和帕布。主成分分析显示,obesity-renal function-related因素(即。, higher WHtR, but lower urea and creatinine) predicts both high PAB ( ,95%可信区间(1.204 - -2.171), )和低tSHG值( ,95%可信区间(0.317 - -0.618), ),而obesity-dyslipidemia-related因子(即。,lower HDL-c and higher triglycerides, VAI, and LAP) predicts high tSHG values ( ,95%可信区间(1.660 - -3.566), )。总之,不利的代谢疾病概要tSHG值更大。还需要进一步的研究来探讨抗氧化能力的提高是否会被视为一个代偿机制由于自由基的有害影响。
1。介绍
越来越多的证据显示一个增强prooxidant环境各种代谢疾病的疾病。与此同时,许多酶和非酶的生物分子的抗氧化潜力妥协,以应付增加自由基的生产(1- - - - - -3]。
自由基,如果不适当和及时的回收或由抗氧化剂来分解,破坏细胞功能和结构包括脂质膜,蛋白质和核酸,甚至导致细胞死亡(1,2,4]。由于活性氧(ROS / RNS) /氮物种高活性和展览短半衰期,他们的测量是困难的4]。因此,氧化应激等二级产品测量的目的。然而,不同的副产品氧化应激并不总是显示相同的结论关于其与代谢疾病风险之间的关系。因此,没有统一的指数由氧化应激可以定义(5]。
Prooxidant-antioxidant平衡(帕布)代表prooxidants比抗氧化剂与此同时在一个试验,这是校准的基础上不同比率的尿酸和过氧化氢(6,7]。高血清帕布相关的值被认为是ROS / RNS的增加产量。据推测,帕布可以氧化应激的行列式比每个prooxidant分别测量(7]。
总蛋白巯基组(tSHG)抗氧化系统的一部分,也称为硫醇,来自氨基酸,如蛋氨酸和半胱氨酸及其衍生物(即。同型半胱氨酸、谷胱甘肽),在细胞外体液和细胞(8,9]。在ROS / RNS生产增加,tSHG可能被氧化,因此,抗氧化防御池就消失了。因此,血清水平的tSHG直接代表了全身氧化还原状态,用它的减少表明氧化应激增加,反之亦然较高是由于细胞维修和解毒的ROS / RNS[的有害影响2]。即增加prooxidant环境,tSHG变成氧化和转化成二硫化物键结构。这个过程是可逆的,当prooxidant环境解析、二硫化物债券转向减少硫醇组,因此保持硫醇和二硫化物和细胞外氧化还原内稳态2,8- - - - - -10]。
虽然大多数研究报告增加prooxidant副产品和减少抗氧化分子和抗氧化的酶活性11- - - - - -17在许多疾病,别人报道相反,即。,no changes or even increased antioxidative capacity [18- - - - - -22]。
据我们所知,没有研究,调查各种代谢疾病的共同影响参数对氧化应激状态。根据这些事实,抗氧化防御系统和代谢疾病障碍之间的关系仍是一个悬而未决的问题。因此,在当前的研究中,我们旨在研究帕布的行列式prooxidant增加环境和标记的抗氧化防御能力(tSHG),以及他们的比率(帕布/ tSHG指数)与不同代谢疾病风险因素的成年人口。此外,为了更好地理解不同代谢疾病危险因素的影响在高处平安tSHG,我们旨在组织成几个因素与他们共同的病理生理特点,进一步研究这种潜在关系的方向。
2。患者和方法
2.1。主题
一群292个病人参与这个横断面研究,这是制度伦理委员会批准的初级卫生保健中心,波德戈里察,黑山。患者招募连续在2017年5月至7月。每个参与者提供签署知情同意,附加了问卷的答案关于人口数据,生活习惯,急性/慢性疾病。
血压(收缩压(SBP)、舒张压(菲律宾))和人体测量指标(体重(公斤),身高(厘米),和腰围(WC))被提供给每个参与者,而waist-to-height比率(WHtR)和身体质量指数(BMI)计算。脂质指数计算也(23]。
内脏肥胖指数(VAI)得到如下: 对于女性来说, 对于男人来说,WC表达在厘米,体重指数在公斤/米2、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(hdl - c)更易与L。
脂质积累提供了产品(圈)如下:为妇女和对于男人来说,厕所在哪里用厘米表示,更易与TG / L。
除了脂质指标,我们也计算siMS得分,作为代谢状态量化的小说综合方法(24]。这是计算如下: 分别为(男性和女性),WC和高度是用厘米表示,葡萄糖,TG,高密度脂蛋白胆固醇更易与L和SBP在毫米汞柱24]。
入选标准为当前研究参与者年龄超过18年,那些愿意进入研究。另一方面,主题报道急性感染,内分泌疾病以外的2型糖尿病、恶性疾病,严重贫血,急性心肌梗塞或中风在前6个月,乙醇消费> 20克/天,使用抗生素、糖皮质激素和非甾体类抗炎药物,和怀孕被排除在研究之外。此外,估计患者肾小球滤过率 和高敏c反应蛋白(hsCRP) (> 10 mg / L)也被排除在外。
2.2。方法
从每个人获得的两个血液样本。在早晨进行静脉穿刺后快速至少8小时。preanalytical过程血液采样和分析前面描述的12]。简而言之,一个血液样本与血清管分离器和血栓提供激活代谢疾病和氧化压力参数的测定,而另一个是收集管的K2EDTA的测量糖化血红蛋白(HbA1c)水平。
所有生化参数(即。,fasting glucose, HbA1c, hsCRP, creatinine, urea, uric acid, gamma glutamyl transferase (GGT), total cholesterol, TG, HDL-c, and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-c)) were analyzed using Roche Cobas c501 chemistry analyzer (Roche Diagnostics GmbH, Mannheim, Germany), using standard procedures.
此外,tSHG组测定spectrophotometrically使用5、5 ' -dithiobis(2 -硝基苯甲酸)25],而帕布做了测量spectrophotometrically使用3,3’,5、5 ' -tetramethylbenzidine作为色创(6]。
3所示。统计分析
由Kolmogorov-Smirnov测试数据分布进行了测试。通过学生的正态分布的数据进行了比较 - - - - - -测试和算术 。倾斜Mann-Whitney测试和比较的数据作为中位数(四分位范围)。分类变量卡方检验比较的应急表和作为绝对和相对频率。相关系数( )决心是由非参数二元斯皮尔曼相关分析。深入评估协会临床与tSHG标记,帕布水平和帕布/ tSHG指数(序数因变量tertiles)在单变量和多变量序数回归分析应用。在单变量分析中,自变量是指标VAI和大腿上,和人体测量(BMI和WC)或脂质标记(高密度脂蛋白胆固醇和TG)被用于他们的计算。他们有相同的效果,每累积每个序数因变量的分裂。协变量在多变量分析中,选择基于这些标准:首先,连续变量与因变量显著的二元关系,其次,分类变量有一个不平等的重要顺序因变量tertiles之间的分布。在多元序数回归分析中,没有一个不显示多重共线性。数据从序数回归分析提出了优势比(ORs)和95%置信区间(CIs)。tSHG变化解释说,帕布的水平,在观察到的人口和帕布/ tSHG指数由Nagelkerke给出价值。主成分分析(PCA) (26)与varimax-normalized旋转被用来减少变量的数量(与tSHG显著相关,帕布,和帕布/ tSHG指数)在几个重要的因素。标准因素提取是其> 1,因子载荷> 0.5,都用于变量包含;许多因素被固定在3。PCA生产成绩的重要因素,在随后的二元逻辑回归分析估计预测效能的因素对最高平安tSHG值。IBM®SPSS统计®版本22软件(美国)是用于统计计算。显著性水平为被认为具有统计显著性值小于0.05。
4所示。结果
研究人口的人口和临床特点比较男人和女人之间,表中列出1。所有与会者都类似的年龄。虽然男性和女性没有在BMI和WHtR不同,女性比男性低WC。2型糖尿病患者男性多于女性,以及更多的降糖药,胰岛素和抗高血压用户是男性。
男性有更高的血糖、糖化血红蛋白、GGT、尿酸水平,和tSHG水平比女性(表2)。然而,女性有更高的脂质状态标记(TC、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白),帕布水平和帕布/ tSHG指数比男性(表2)。TG和hsCRP水平,VAI圈指数,西姆斯得分性别差异不显著。
由于氧化应激标志物之间有显著差异(tSHG、帕布帕布/ tSHG指数)在男性和女性之间,我们想进一步检查是否人体测量和/或脂质标记可以作为潜在的决定因素。首先,我们进行了斯皮尔曼相关分析(表3)。与WC tSHG呈正相关,WHtR、葡萄糖、糖化血红蛋白、TG、GGT、尿酸,VAI,大腿上,和西姆斯的分数。显著负相关tSHG和高密度脂蛋白胆固醇之间才明显。帕布水平随着年龄的增长负相关、葡萄糖、糖化血红蛋白、GGT、尿酸和积极与SBP、高密度脂蛋白胆固醇、低密度和hsCRP。帕布/ tSHG指数表明随着年龄的增长,主要是负相关性WC,血糖、糖化血红蛋白、TG、GGT、尿酸,VAI,大腿上,和西姆斯的分数。之间的正相关关系观察帕布/ tSHG指数和高密度脂蛋白胆固醇。
进一步调查tSHG之间的关联,帕布的水平,和帕布/ tSHG指数和人体测量(BMI和WC),脂质(高密度脂蛋白胆固醇和TG)标记及其指数(VAI和圈),和西姆斯被序数回归分析评估(表4)。
在单变量序数回归分析、WC、TG、积极VAI,大腿上,和西姆斯的分数,高密度脂蛋白胆固醇与tSHG负相关(表4)。考生与更高的WC, TG、VAI的大腿上,和西姆斯得分是1.029,2.337,1.560,1.015,和2.020倍,分别展示tSHG水平较高。然而,有更高的几率tSHG在参与者与较低的高密度脂蛋白胆固醇高72%。NagelkerkeWC、高密度脂蛋白胆固醇、TG、VAI的大腿上,和西姆斯得分分别为0.038,0.086,0.170,0.158,0.144,和0.148,分别,这意味着3.8%,8.6%,17%,15.8%,14.4%,14.8%,tSHG变化可以解释为每一个标记。执行多元序数回归分析之前,我们测试分类数据分配tSHG tertiles来确定潜在的协变量。不平等的性别分布是明显( ),糖尿病的存在( ),降糖药( ),胰岛素( ),和抗血脂药( )用户之间tSHG tertiles。
独立的连续变量与tSHG显著相关(表3)(糖化血红蛋白、GGT、尿酸)和分类变量(糖尿病,抗血脂药治疗,和性别)通过卡方分析包含在多元序数回归分析作为协变量(表4)。TG、瓦和大腿上保持积极和高密度脂蛋白胆固醇-独立的关联和预测tSHG水平。
在单变量序数回归分析,只有高密度脂蛋白胆固醇与帕布水平呈正相关(表4)。有更高的几率帕布水平高出1.976倍参与者与高密度脂蛋白胆固醇浓度。Nagelkerke帕布水平为0.027,表明2.7%的变异可以解释为高密度脂蛋白胆固醇(表吗4)。当测试分类数据分布在帕布tertiles水平,我们决定不平等的性别分布( ),糖尿病的存在( ),降糖药( ),抗高血压( )用户tertiles之间。独立的连续变量与帕布水平显著相关(表3)(年龄、糖化血红蛋白、hsCRP、GGT和尿酸)和分类变量(糖尿病,抗高血压治疗,和性别)通过卡方分析包含在多元序数回归分析作为协变量(表4)。高密度脂蛋白胆固醇失去重要的独立协会和帕布水平的预测。
在单变量序数回归分析、WC、TG, VAI,大腿上,和西姆斯的分数是消极和高密度脂蛋白胆固醇与帕布/ tSHG指数(表呈正相关4)。较低的考生WC, TG、VAI的大腿上,和西姆斯分数分别为2.2%,25.8%,21.6%,0.8%,和39.7%,分别更容易表现出更高的帕布/ tSHG指数。然而,帕布/ tSHG指数越高的几率高出3.699倍参与者与高密度脂蛋白胆固醇。NagelkerkeWC、高密度脂蛋白胆固醇、TG、VAI的大腿上,和西姆斯得分分别为0.024,0.088,0.088,0.075,0.062,和0.090,分别,这意味着2.4%,8.8%,8.8%,7.5%,6.2%,和9.0%的帕布/ tSHG指数的变化可以解释为每一个标记。当测试分类数据分布在帕布/ tSHG tertiles,我们决定不平等的性别分布( ),糖尿病的存在( ),降糖药( ),抗高血压( ),和抗血脂药( )用户tertiles之间。
独立的连续变量与帕布/ tSHG指数显著相关(表3)(年龄、糖化血红蛋白、GGT、尿酸)和分类变量(糖尿病,抗高血压和抗血脂药治疗和性别)通过卡方分析包含在多元序数回归分析作为协变量(表4)。TG、瓦和圈保持消极和高密度脂蛋白胆固醇积极独立的协会和帕布/ tSHG指数的预测。
PCA实现获得较少的因素分组根据相同级别的变化,大量的参数显著相关tSHG和帕布。这种分析强调三个不同因素解释72%的方差的检测参数(表5)。方差最大的百分比(43%)显示,首先,obesity-dyslipidemia-related因素与积极的载荷TG和脂质指数(VAI和圈)和高密度脂蛋白胆固醇的负面加载。第二个因素解释16%的变异,包括obesity-renal函数参数(肥胖与积极和肾因素负载荷),第三,与血压有关因素,解释13%的变异(包括参数与积极的载荷)。
二元逻辑回归分析使我们能够评估因素,表示为给出的分数和主成分分析,可以预测高平安tSHG值(表6)。我们的分析表明,obesity-renal function-related因素预测高平安tSHG低,而obesity-dyslipidemia-related因素显著预测只有高tSHG值。第三个因素(即。,blood pressure-related factor) did not predict either PAB or tSHG values.
5。讨论
这项研究展示了结果,值得强调。首先,tSHG和帕布/ tSHG指数分别与脂质相关参数(高密度脂蛋白胆固醇和TG)和脂质指数(VAI和腿上),而没有独立平安每个检查参数之间的相关性被发现。即多元序数回归分析显示,高密度脂蛋白胆固醇显示消极,TG, VAI,腿上积极独立的关联和预测tSHG帕布/ tSHG水平的,反之亦然。其次,PCA分析后(即分组变量分为三个因素。,obesity-dyslipidemia related factor, obesity-renal function-related factor, and blood pressure-related factor) produced PCA scores for the mentioned factors. These scores were used in binary logistic regression analysis to estimate its predictive ability towards high PAB and tSHG values. Obesity-renal function-related factor (which included higher WHtR, but lower urea and creatinine) predicted high PAB values, but at the same time low tSHG values. The direction of this influence was opposite, i.e., higher values of this factor increase PAB, but a lower summary value of the same factor predicted higher tSHG. Obesity-dyslipidemia-related factor (which included lower HDL-c and higher TG, VAI, and LAP) predicted higher tSHG values, and this could be explained as a compensatory induction of available antioxidative potential. On the contrary, the third factor connected with blood pressure homeostasis did not predict any of these two redox status-related parameters. Such findings represent the novelty, since to the best of our knowledge, there are no studies that examined the joint effect of various cardiometabolic parameters on the circulating levels of prooxidants and antioxidants. Moreover, no previous studies examined lipid indices (VAI and LAP) in relation to oxidative stress indicators in the adult population. We have also shown for the first time positive association between siMS score and tSHG, and an inverse association between siMS and PAB/tSHG index, respectively. The siMS score represents a novel comprehensive score for quantification of metabolic status that included beside body height, several metabolic syndrome related parameters, i.e., WC, glucose, TG, and HDL-c, as well as SBP in its calculation) [24]。此外,我们研究的样本量相对较大(即。,近300名参与者)是我们研究的另一个优点。
先前的报道暗示VAI和圈更好比人体测量(即代谢疾病风险的决定因素。、BMI和WC) (27]。事实上,尽管人体测量指标与氧化应激有关因素,这些相关性失去了独立后,进一步分析在我们的研究中。因为这些脂质指数都是性别和包括一个简单的测量中央肥胖代谢疾病风险增加的一个主要指标,可以预见,更大程度上的中央肥胖,prooxidants将增加,而抗氧化剂会降低,正如先前的研究报道(3,11]。然而,在目前的研究结果显示相反,如脂质指数和tSHG之间成正相关。增强抗氧化保护(用更高tSHG)可能归因于其补偿由于自由基生成增加,因为在肥胖状态prooxidant-antioxidant内稳态扰动(3]。
在这种情况下,脂质变得非常容易氧化。扩大内脏脂肪组织脂质积累和脂质过氧化作用。增加生产高活性自由基(即。,superoxide anions) through the mitochondrial electron transport chain can cause cellular damage in almost all organs if the antioxidant defence system fails to cope with them, as previously stated [1,4,28]。
简而言之,促炎发病(即。,leptin, resistin, visfatin, apelin, etc.) and cytokines (interleukin-1, interleukin-6, tumor necrosis factor alpha, etc.), which are secreted by the enlarged visceral adipose tissue, affect insulin signalling pathways favouring the insulin resistant state. Therefore, antilipolytic effects of insulin and phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) pathways are compromised in favour of increased lipolysis of TG and increased release of free fatty acids (FFA) from adipose tissue. The latter reach the liver, enhancing oxidative phosphorylation, ROS production, and liver fat peroxidation [3),导致合成NADH / NAD +比率增加线粒体。所有这些过程有利于增强激活的蛋白激酶C (PKC),增加活动的烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸(NADPH)氧化酶,并增加自由基的生产。因此,抑制内皮一氧化氮合酶(以挪士)和一氧化氮(NO)合成减少,一个强有力的vasodilatator,发生在血管平滑肌细胞和血管收缩之前和内皮功能障碍3,4]。
肝合成的增加lipotoxic TG-rich极低密度脂蛋白(VLDL),密度小的低密度脂蛋白(sdLDL)和高密度脂蛋白粒子的分布转移到了小proatherogenic HDL3的是胰岛素抵抗状态的另一个结果(29日]。sdLDL和小HDL3粒子易受氧化修饰,使动脉粥样硬化的发生和进展30.]。此外,细胞毒性的影响FFA和脂质积累导致其他器官损伤,阻力指标,也许可以如肾小球细胞损伤,促进肾脏疾病(31日]。符合这一点,肾功能之间的独立协会标记和脂质参数(早些时候报道32,33]。
此外,据报道,固醇调节元件结合protein-1c (SREBP1-c),一种转录因子,参与基因表达的调控脂肪细胞的分化,负责脂肪生成,FFA氧化(3]。
ROS生成/ RNS以来通过各种途径,每个prooxidant和抗氧化剂代表不同程度的氧化应激(5]。这部分可以解释结果关于抗氧化防御能力的差异在不同的代谢疾病障碍。潘德的研究等。34]显示更高水平的总硫醇(即。,tSHG) in both patients with prediabetes and diabetes as compared to control group. On the contrary, no difference in serum tSHG levels was reported between women with IR and noninsulin-resistant counterparts [18),以及糖尿病和前驱糖尿病患者与对照组(16]。此外,不同的种族背景,样本大小和性别分布检验军团,甚至不同的方法测量prooxidant和抗氧化剂的标记也可能导致不确定的结果。此外,肥胖的程度和持续时间和其他并发症可能是一个重要的偏见因素自抗氧化酵素会增强在过程的开始,但后来耗尽时抗氧化池变得疲惫(3,20.]。我们意想不到的结果也可以解释为其他环境因素,如定期身体活动和营养习惯(饮食因素),可能会增加抗氧化剂的合成分子和酶诱导抗氧化活动(4,35]。即适当摄入蛋白质和补充防治(包含硫醇化合物)可能会导致增加tSHG [36]。同时,每日摄入抗氧化维生素(4)显著可能导致细胞氧化还原内稳态。不幸的是,这项研究对这类信息是有限的。的其他限制我们的研究是其代表性的性质,因此,不利的代谢疾病概要文件之间的因果关系和更高tSHG和帕布不能被证实。最后,我们仅限于研究thiol-disulphide体内平衡,这可能提供更好的洞察全身氧化还原状态(8]。
6。结论
不利的代谢疾病概要tSHG值更大。纵向设计的其他研究需要进一步探索prooxidants之间的关系的潜在机制,抗氧化剂,代谢疾病的干扰和启发作用的抗氧化剂对抗自由基的生产和它的负面影响。这些发现将使我们找到最合适的药物治疗目标与代谢疾病风险增加的人口。
数据可用性
可用的数据将在合理的请求(联系人:(电子邮件保护))。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项工作是财务支持的部分资金来自科技部,黑山和教育部、科学和技术发展,塞尔维亚共和国(项目编号451 - 03 - 68/2020 14/200161)。