Del Ⅰ: Validering av kandidatfosfolipidbiomarkører for kronisk nyresykdom hos hyperglykemiske individer og deres organspesifikke utforskning i leptinreseptormangelfull Db/db-mus
Apr 20, 2023
Abstrakt
Å utforske tidlige biomarkører for kronisk nyresykdom (CKD) hos personer med (pre-)diabetes er avgjørende for personlig behandling av diabetes. Her evaluerte vi to kandidatbiomarkører for CKD-hendelser (sfingomyelin (SM) C18:1 og fosfatidylkolindiacyl (PC aa) C38:0) assosiert med nyrefunksjon hos hyperglykemiske deltakere i Augsburg Regional Cooperative Health Study (KORA) kohort, samt to biologiske væsker og seks organer i leptinreseptormangelfulle (db/db) mus og villtypekontroller. Det ble funnet at høyere serumkonsentrasjoner av SM C18:1 og PC aa C38:{{10}} hos hyperglykemiske pasienter var assosiert med lavere glomerulær filtrasjonshastighet (eGFR) estimater og høyere odds for CKD-prevalens. Hos db/db-mus var konsentrasjoner av begge metabolittene signifikant lavere i urin og fettvev, men høyere i lungene. I tillegg var SM C18:1-nivåene signifikant høyere i plasma og lever, og PC aa C38:0-nivåene var signifikant høyere i binyrene til db/db-mus. Denne tverrsnittsstudien på mennesker bekrefter at SM C18:1 og PC aa C38:0 er assosiert med nyredysfunksjon hos prediabetiske individer, og dyrestudier tyder på at lever-, lunge-, binyre- og visceralt fett kan være involvert i deres systemiske regulering. Våre funn validerer ytterligere disse to fosfolipidene som tidlige biomarkører for nyresykdom hos pasienter med (pre)diabetes.
Nøkkelord
Kronisk nyre sykdom; prediabetes og type 2 diabetes; diabetisk nefropati; redusert nyrefunksjon; mus med leptinreseptormangel; kosthold med høyt fettinnhold; lever; lungene; metabolomics;Cistanche-fordeler.
Klikk her for å viteeffekten av Cistanche på nyrene
Introduksjon
Diabetisk nefropati er en hovedårsak til kronisk nyresykdom (CKD) og nyresykdom i sluttstadiet. Tidlig screening for CKD-følsomhet hos pasienter med prediabetes eller type 2-diabetes (T2D) kan øke sjansene for effektiv forebygging og behandling av diabetiske mikrovaskulære komplikasjoner innenfor en mer personlig ramme for diabetesbehandling. Målrettet screening er imidlertid avgjørende for å sikre effektiv allokering av helseressurser.
Tradisjonelle markører for CKD forutsier ikke nøyaktig utviklingen av CKD hos pasienter med T2D. I en stor randomisert klinisk studie med 5,5 års oppfølging, ble urinalbumin til kreatinin-ratio (UACR) og estimert glomerulær filtrasjonshastighet (eGFR) funnet å være de viktigste variablene for å forutsi utbruddet og progresjonen av tidlig CKD hos pasienter med T2D. Men selv når de ble kombinert med alder og kjønn (dvs. et sett med fire kliniske variabler: alder, kjønn, eGFR og UACR), ble deres prediksjonskraft funnet å være beskjeden, med en eksternt validert c-statistikk på {{6} }.68.
Metabolomics er fortsatt en relativt ny tilnærming for å studere metabolske endringer assosiert med sykdomsutbrudd og progresjon, samt for å finne prediktive biomarkører for tidlig intervensjon. Ved å bruke baseline metabolittprofiler fra den populasjonsbaserte Augustine Regional Cooperative Health Study (KORA)-kohorten, identifiserte vi nylig to kandidat-metabolittbiomarkører (sphingomyelin (SM) C18:1 og fosfatidylkolin diacyl (PC aa) C38:0) som er spesifikke for CKD-hendelser hos personer med prediabetes eller T2D bb0 hyperglykemi. SM C18:1 og PC aa C38:{{10}} ble identifisert fra 125 målmetabolitter ved et tre-trinns funksjonsvalg med multivariat logistisk regresjonsjustering, prioritetsscreening og trinnvis valg av Akaike-informasjonskriteriet. Disse to metabolittene ble identifisert som de beste prediktorene for CKD-forekomst sammen med fem kliniske variabler (alder, totalt kolesterol, fastende glukose, eGFR og UACR) faktorer. Deres prediktive effekt hadde en gjennomsnittlig arealverdi på 0,857 under emnets arbeidskarakteristiske kurve, som var overlegen den for de 14 kjente CKD-risikofaktorene. Imidlertid er de fysiologiske mekanismene som fører til den sykliske akkumuleringen av disse nye kandidatbiomarkørene i patogenesen av diabetesrelatert CKD ennå ikke klare.
Standardisert Cistanche
Endringer i serumfosfolipidnivåer hos hyperglykemiske individer med høyere risiko for å utvikle CKD kan indikere at tidlige endringer ikke bare forekommer i nyrene, men også i andre organsystemer. Utilstrekkelig clearance av store mengder potensielt giftige organiske metabolitter fra vaskulærsengen til urinen under kronisk nyresykdom kan påvirke flere kroppssystemer og organer. Biologisk utforskning av nye biomarkører er nødvendig for å bedre forstå de komplekse metabolske interaksjonene mellom sirkulasjons-, muskel- og skjelettsystemet ved kronisk nyresykdom og deres potensielle kliniske anvendelse ved diagnose. I tillegg tillater dyremodeller som reflekterer utviklingen av diabetesrelatert CKD-patogenese direkte analyse av organspesifikke metabolittmønstre under sykdomsforverring. Den leptinreseptor-mangelfulle musemodellen (db/db) viser en meget konsistent og robust økning i proteinuri og thylakoid stromal ekspansjon. Dermed er det en veletablert modell av human diabetisk nefropati.
I denne studien evaluerte vi SM C18:1 og PC aa C38:0 om eGFR-verdier og CKD-risiko, samt målmetabolittprofilene til nylig genererte hyperglykemiske deltakere i KORA FF4-studien. I tillegg undersøkte vi kreatinin, SM C18:1 og PC aa C38:0 nivåer i to biologiske væsker (plasma, urin) og seks vev (lever, lunge, binyre, fettvev, lillehjernen og testikkel) ) fra db/db og villtype (WT) mus på en høyfettdiett (HFD) for å utforske organspesifikke endringer og diskutere deres potensielle assosiasjon med ulike kliniske tegn. Våre funn avslører for første gang at flere organer kan være involvert i den systematiske akkumuleringen av disse metabolittbiomarkørene under patogenesen av CKD.
Cistanche kosttilskudd
Resultater
Assosiasjoner av de to metabolittene med eGFR og CKD hos hyperglykemiske individer
1. Kjennetegn ved KORA FF4-studiedeltakerne
Av de 1907 kvalifiserte KORA FF4-deltakerne hadde 168 CKD (8,8 prosent). Som forventet ble hyperglykemiske deltakere diagnostisert med CKD hyppigere (16,3 prosent) enn personer med normal glukosetoleranse (NGT) (6,1 prosent) (tabell 1). CKD-tilfeller var signifikant eldre og hadde signifikant høyere kreatinin- og UACR-verdier i hyperglykemiske og NGT-gruppene sammenlignet med ikke-CKD-individer. Selvrapportert inntak av antihypertensive og lipidsenkende medisiner var også signifikant høyere i CKD-tilfeller. BMI, triglyserider, glykert hemoglobin (HbA1C), fastende glukose og 2-time post-load glukoseverdier (2-time glukose) var også signifikant høyere hos CKD-pasienter i NGT-gruppen sammenlignet med ikke-CKD individer (tabell 1).
2. Inverse assosiasjoner av de to metabolittene med eGFR hos hyperglykemiske individer
Etter bruk av invers sannsynlighetsvekting (IPW), var eGFR hos hyperglykemiske individer signifikant og negativt assosiert med SM C18:1 og PC aa C38:0 konsentrasjoner i alle tre vektede regresjonsmodeller (justert for ulikevekt, grunnleggende og full modell kovariater). For eksempel, i den fullstendige modellen, var en SD-økning i ln-transformerte SM C18:1-konsentrasjoner assosiert med en 1,76 ml/min/1,73 m2reduksjon i eGFR (p=2.499 × 10-3; Tabell 2).
3. Assosiasjoner av de to metabolittene med CKD er spesifikke for hyperglykemi
De relative konsentrasjonene av begge metabolittene (SM C18:1, PC aa C38:0) var høyere hos CKD-pasienter med samtidig hyperglykemi enn hos ikke-CKD-individer (Figur 1). I de tre modellene etter IPW var konsentrasjonene av SM C18:1 og PC aa C38:0 signifikant og positivt korrelert med CKD hos hyperglykemiske individer (tabell 3). ln-transformert SM C18:1 eller PC aa C38:0 konsentrasjoner per 1 SD-økning var assosiert med henholdsvis 99 prosent eller 71 prosent. Oddsen for CKD økte hos hyperglykemiske deltakere (hel modell p= 4.482 × 10-4 og 1.578 × 10-3, henholdsvis tabell 3).
Som en sensitivitetsanalyse testet vi forholdet mellom disse to metabolittene og CKD hos normoglykemiske KORA-deltakere. I alle tre modellene etter IPW var smc18:1 og PC aa C38:0 ikke signifikant assosiert med CKD hos individer med NGT (tabell 3). Som vist i figur 1, var det ingen signifikant forskjell i relative metabolittkonsentrasjoner hos normoglykemiske individer med diagnosen CKD sammenlignet med frisk NGT. Disse resultatene bekrefter videre at risikosammenhengen mellom disse to lipidene er spesifikk for hyperglykemi.
Organspesifikke trender for kandidatbiomarkører i diabetiske mus
1. Kjennetegn ved musemodellen
Organtrender i begge fosfolipidene ble utforsket i en db/db musemodell som etterlignet utviklingen av tidlig CKD hos mennesker. 5 uker etter HFD var 8-uke gamle db/db-mus overvektige og hadde signifikant økt hjerte-, nyre- og levervekt sammenlignet med WT-kontroller av samme alder og diett (tabell 4). I tillegg var blodnivåene deres av glukose, insulin, kolesterol og c-reaktivt protein betydelig forhøyet, noe som bekrefter hyperglykemi, dyslipidemi og betennelse hos db/db-musene.
Deres betydelig forhøyede nyrevekter indikerer nyrehypertrofi, som oppstår tidlig i utviklingen av diabetisk nefropati og er et av de tidlige tegnene på morfologiske endringer i nyrehistologi. Det ble vist at 8-uke gamle diabetiske mus hadde glomerulær hypertrofi og signifikant større glomerulær klyngeoverflate sammenlignet med ikke-diabetiske mus. Glomerulær hyperfiltrasjon og hypertrofi er tidlige trekk ved diabetisk nefropati.
Herba Cistanche
2. Analyse av kreatinin i åtte murine vev
Kreatininkonsentrasjoner i biologiske væsker (plasma, urin) og organer (lever, lunger, binyrer, visceralt fettvev, testikler, lillehjernen) ble målt ved målrettet metabolomikk. Plasmakreatinin ble også bestemt ved klinisk kjemi. Pearson-korrelasjonskoeffisienten for plasmakreatininkonsentrasjoner bestemt ved begge metodene var 0.923 (p-verdi= 6.938 × 10-9), noe som indikerer en svært høy korrelasjon mellom klinisk kjemi og massespektrometri (MS)-baserte metoder.
I tillegg til plasma ble det også påvist signifikant reduserte kreatininverdier i urin, lever og lunger hos db/db mus (tabell 5). Vi observerte en ca. 40 prosent reduksjon i plasmakreatinin hos db/db-mus (tabell 4) og en negativ trend i urinen deres, noe som indikerer nedsatt kreatininbiosyntese, proteolytisk metabolisme og glomerulær hyperfiltrering.
Oppsummert, våre 8-uke gamle db/db-mus som ble matet med HFD i 5 uker, viste karakteristiske endringer av tidlig diabetisk nefropati, som glomerulær filtrasjon og hypertrofi, betydelig lavere kreatininnivåer i plasma og urin og økt nyrevekt. I tillegg viste deres fenotypiske og metabolske data fedme, hyperglykemi, dyslipidemi og betennelse, noe som bekrefter tidligere rapporter om insulinresistens og fettlever (steatose) hos db/db-mus av lignende alder.
3. Organspesifikke trender for de to metabolittene
Sammenlignet med WT-rotter ble det funnet høyere konsentrasjoner av SM C18:1 og PC aa C38:0 i lungene til db/db-rotter, mens det ble funnet sterkt reduserte konsentrasjoner i urin og fettvev (Figur 2, Tabell 5) ). I tillegg akkumulerte SM C18:1 betydelig i plasma (p=3.160 × 10-4) og lever (p=1.288 × 10-5), mens PC aa C38:0 var signifikant høyere i binyrene (p=9.695 × 10-4, Tabell 5) av db/db rotter. Konsentrasjonene av de to metabolittene i lillehjernen og testiklene var sammenlignbare (tabell 5).
Referanser
1. Alicic, RZ; Neumiller, JJ; Johnson, EJ; Dieter, B.; Tuttle, KR Sodium-Glucose Cotransporter 2-hemming og diabetisk nyresykdom. Diabetes 2019, 68, 248–257.
2. GBD kronisk nyresykdom samarbeid; Bikbov, B.; Purcell, C.; Levey, AS; Smith, M.; Abdoli, A.; Abebe, M.; Adebayo, OM; Afarideh, M.; Agarwal, SK; et al. Global, regional og nasjonal byrde av kronisk nyresykdom, 1990-2017: En systematisk analyse for Global Burden of Disease Study 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. Populasjonsbasert screening for kronisk nyresykdom: En kostnadseffektivitetsstudie. 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. Risikoprediksjon for tidlig CKD i type 2-diabetes. Clin. J. Am. Soc. Nephrol. 2015, 10, 1371–1379.
5. Nicholson, JK; Wilson, ID Opinion: Forstå 'global' systembiologi: Metabonomics og kontinuum av metabolisme. 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. Genetikk møter metabolomikk: En genomomfattende assosiasjonsstudie av metabolittprofiler i humant serum. PLoS Genet. 2008, 4, e1000282.
7. Suhre, K.; Shin, SY; Petersen, AK; Mohney, RP; Meredith, D.; Wagele, B.; Altmaier, E.; CardioGram; Deloukas, P.; Erdmann, J.; et al. Menneskelig metabolsk individualitet i biomedisinsk og farmasøytisk forskning. Natur 2011, 477, 54–60.
8. Wang-Sattler, R.; Yu, Z.; Herder, C.; Messias, AC; Floegel, A.; Hei.; Heim, K.; Campillos, M.; Holzapfel, C.; Thorand, B.; et al. Nye biomarkører for pre-diabetes identifisert av metabolomikk. Mol. Syst. Biol. 2012, 8, 615.
9. Huang, J.; Huth, C.; Covic, M.; Troll, M.; Adam, J.; Zukunft, S.; Prehn, C.; Wang, L.; Nano, J.; Scheerer, MF; et al. Maskinlæringsmetoder avslører metabolske signaturer av kronisk nyresykdom hos personer med prediabetes og type 2-diabetes. Diabetes 2020, 69, 2756–2765.
10. Fornoni, A.; Merscher, S.; Kopp, JB Podocyttens lipidbiologi – nye perspektiver gir nye muligheter. Nat. Rev. Nephrol. 2014, 10, 379–388.
11. Russo, SB; Ross, JS; Cowart, LA Sphingolipider i fedme, type 2 diabetes og metabolsk sykdom. Handb. Exp. Pharmacol. 2013, 373–401.
12. Lisowska-Myjak, B. Uremiske toksiner og deres effekter på flere organsystemer. Nephron Clin. Prak. 2014, 128, 303–311.
13. Sharma, K.; McCue, P.; Dunn, SR Diabetisk nyresykdom i db/db mus. Er. J. Physiol Renal Physiol 2003, 284, F1138–F1144.
14. Kim, NH; Hyeon, JS; Kim, NH; Cho, A.; Lee, G.; Jang, SY; Kim, MK; Lee, EY; Chung, CH; Ha, H.; et al. Metabolske endringer i urin og serum under progresjon av diabetisk nyresykdom i en musemodell. Arch. Biochem. Biofys. 2018, 646, 90–97.
15. Yamamoto, Y.; Maeshima, Y.; Kitayama, H.; Kitamura, S.; Takazawa, Y.; Sugiyama, H.; Yamasaki, Y.; Makino, H. Tumstatin-peptid, en hemmer av angiogenese, forhindrer glomerulær hypertrofi i det tidlige stadiet av diabetisk nefropati. Diabetes 2004, 53, 1831–1840.
16. Cingel-Ristic, V.; Schrijvers, BF; van Vliet, AK; Rasch, R.; Han, VK; Drop, SL; Flyvbjerg, A. Nyrevekst hos normale og diabetiske mus påvirkes ikke av administrering av humant insulinlignende vekstfaktorbindende protein-1. Exp. Biol. Med. (Maywood) 2005, 230, 135–143.
17. Cohen, MP; Lautenslager, GT; Shearman, CW Økt urin type IV kollagen markerer utviklingen av glomerulær patologi hos diabetiske d/db mus. Metabolism 2001, 50, 1435–1440.
18. Trak-Smayra, V.; Paradis, V.; Massart, J.; Nasser, S.; Jebara, V.; Fromenty, B. Leverpatologi hos overvektige og diabetiske ob/ob- og db/db-mus matet en standard- eller høykaloridiett. 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. Forhøyet steroidhormonproduksjon i db/db-musemodellen for fedme og type 2-diabetes. Horm. Metab. Res. 2017, 49, 43–49.
20. Chocian, G.; Chabowski, A.; Zendzian-Piotrowska, M.; Harasim, E.; Łukaszuk, B.; Górski, J. Høyfett diett induserer ceramid- og sfingomyelindannelse i rotteleverkjerner. 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 og Rui Wang-Sattler 1,2,3.
1 forskningsenhet for molekylær epidemiologi, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Tyskland; 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 Institutt for epidemiologi, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Tyskland; 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 Research Unit of Molecular Endocrinology and Metabolism, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Tyskland; zukunft@vrc.uni-frankfurt.de (SZ); adamski@helmholtz-muenchen.de (JA)
5 Center for Molecular Medicine, Institute for Vascular Signaling, Goethe University, 60323 Frankfurt am Main, Tyskland
6 Metabolomics and Proteomics Core Facility, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Germany; prehn@helmholtz-muenchen.de
7 Liaocheng People's Hospital — Institutt for vitenskapelig forskning, Shandong University Postdoktorarbeidsstasjon, Liaocheng 252000, Kina
8 Institute of Experimental Genetics, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Tyskland; markus@scheerer-home.de (MFS); susanne.neschen@mail.com (SN)
9 Bayer AG, Medical Affairs & Pharmacovigilance, 13353 Berlin, Tyskland
10 Sanofifi Aventis Deutschland GmbH, Industriepark Hoechst, 65929 Frankfurt am Main, Tyskland
11 Institute of Computational Biology, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Tyskland; g.kastenmueller@helmholtz-muenchen.de
12 Institute of Health Economics and Health Care Management, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Tyskland; michael.laxy@helmholtz-muenchen.de
13 Profifil, 41460 Neuss, Tyskland; Freimut.Schliess@profifil.com
14 Institutt for biokjemi, Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore, Singapore 117597, Singapore
15 Leder for eksperimentell genetikk, Senter for livs- og matvitenskap Weihenstephan, Technische Universität München, 85353 Freising, Tyskland
16 Institutt for fysiologi og biofysikk, Weill Cornell Medical College i Qatar (WCMC-Q), Education City, Qatar Foundation, Doha Postboks 24144, Qatar; karsten@suhre.fr
