Carolina Ika Sari

1 Laborator de neurotransmițători umani, Baker Heart and Diabetes Institute, Melbourne, VIC, Australia

grăsime

Nina Eikelis

1 Laborator de neurotransmițători umani, Baker Heart and Diabetes Institute, Melbourne, VIC, Australia

2 Iverson Health Innovation Research Institute, School of Health Sciences, Faculty of Health, Arts and Design, Swinburne University of Technology, Hawthorn, VIC, Australia

Geoffrey A. Head

3 Laborator de neurofarmacologie, Baker Heart and Diabetes Institute, Melbourne, VIC, Australia

Markus Schlaich

4 Dobney Hypertension Center, School of Medicine - Royal Perth Hospital Unit, Universitatea Western Australia, Perth, WA, Australia

Peter Meikle

5 laboratoare de metabolomică, Baker Heart and Diabetes Institute, Melbourne, VIC, Australia

Gavin Lambert

1 Laborator de neurotransmițători umani, Baker Heart and Diabetes Institute, Melbourne, VIC, Australia

2 Iverson Health Innovation Research Institute, School of Health Sciences, Faculty of Health, Arts and Design, Swinburne University of Technology, Hawthorn, VIC, Australia

Elisabeth Lambert

1 Laborator de neurotransmițători umani, Baker Heart and Diabetes Institute, Melbourne, VIC, Australia

2 Iverson Health Innovation Research Institute, School of Health Sciences, Faculty of Health, Arts and Design, Swinburne University of Technology, Hawthorn, VIC, Australia

Date asociate

Seturile de date generate pentru acest studiu sunt disponibile la cererea autorului relevant.

Abstract

Obiectiv

Adipozitatea în exces crește riscul de diabet de tip 2 și dezvoltarea bolilor cardiovasculare. Dincolo de nivelul simplu de adipozitate, modelul de distribuție a grăsimilor poate influența aceste riscuri. Am căutat să examinăm dacă o distribuție mai mare a grăsimilor android a fost asociată cu profil hemodinamic, metabolic sau vascular diferit comparativ cu o acumulare mai mică de depozite de grăsime android la bărbații tineri supraponderali.

Metode

Patruzeci și șase de participanți au suferit absorptiometrie cu raze X cu energie dublă și au fost stratificați în două grupuri. Grupa 1: nivel scăzut de grăsime Android (9,5%). Evaluările au cuprins măsurători ale profilului lipidic și glucozei plasmatice, tensiunii arteriale, funcției endoteliale [indicele reactiv de hiperemie (RHI)] și activitatea nervului simpatic muscular (MSNA).

Rezultate

Nu au existat diferențe în ceea ce privește greutatea, IMC-ul, grăsimea corporală totală și masa slabă între cele două grupuri. Toleranța la glucoză și rezistența la insulină (insulină plasmatică în repaus alimentar) au fost afectate în grupa 2 (p Cuvinte cheie: supraponderal, grăsime androidă, funcție endotelială, risc cardiovascular, activitate simpatică

Introducere

Adipozitatea în exces a fost în general asociată atât cu creșterea bolii cardiovasculare (CV), cât și cu mortalitatea cauzată de toate cauzele (Calle et al., 1999). Cu toate acestea, legătura dintre obezitate și mortalitate a fost recent contestată (Vecchie și colab., 2018). Indicele de masă corporală (IMC), cea mai utilizată măsură a adipozității, poate să nu fie instrumentul cel mai fiabil pentru a prezice CV-ul și riscul metabolic, deoarece nu diferențiază grăsimea de masa slabă sau nu indică distribuția grăsimii, adică visceral vs. subcutanat (Abramowitz și colab., 2018). Multe studii au demonstrat că grăsimea excesivă truncală sau androidă (grăsimea abdominală sau viscerală) poate fi forța motrice a dezvoltării crescute a bolii CV și a progresiei către diabetul de tip 2 (Wiklund și colab., 2008).

Creșterea grăsimii android s-a dovedit a fi mai strâns asociată cu o grupare a componentelor sindromului metabolic în comparație cu grăsimea ginoidă la persoanele în vârstă (Kang și colab., 2011). Grăsimea Android este puternic corelată cu lipidele serice în studiile populației (Min și Min, 2015) și este asociată cu rezistența la insulină și diabetul la adulții în vârstă (Peterson și colab., 2015). Pe de altă parte, acumularea de grăsime în partea inferioară a corpului (regiuni gluteofemorale sau ginoide) este asociată cu un profil lipidic (Min și Min, 2015) și glucoză mai favorabil, precum și cu o scădere a CV și a prevalenței bolii metabolice după ajustare pentru masa corporală totală (Snijder și colab., 2004).

Studiile efectuate pe populații mai tinere au demonstrat, de asemenea, că grăsimea androidului este mai strâns legată de factorii de risc metabolici. De exemplu, raportul android/ginoid a fost măsura obezității cea mai strâns legată atât de rezistența la insulină, cât și de dislipidemia la copiii cu vârsta cuprinsă între 7 și 13 ani (Samsell și colab., 2014), iar grăsimea intraabdominală a fost cea mai importantă componentă a grăsimii corporale. pentru mai mulți factori de risc metabolici la un grup de adulți tineri (von Eyben și colab., 2003).

În plus față de consecințele metabolice care însoțesc excesul de adipozitate, am arătat că excesul de greutate a fost asociat cu scăderea funcției endoteliale, renale și cardiace care sugerează markeri timpurii ai riscului CV la adulții tineri sănătoși (Lambert și colab., 2010). Nu este sigur dacă deteriorarea timpurie a organelor cauzată de supraponderali este mai legată de grăsimea Android, deoarece această problemă nu a fost investigată în detaliu. La subiecții de vârstă mijlocie, grăsimea android sa dovedit a fi un factor determinant al rigidității arteriale, independent de factorii de risc tradiționali (Corrigan și colab., 2017) și într-un studiu amplu al subiecților extrasa din populația generală, raportul masă trunchi/grăsime corporală a fost un predictor al scăderii precoce a funcției renale (Oh și colab., 2017). Cu toate acestea, aceste studii au inclus în principal participanți slabi, prin urmare, rămâne incert dacă afectarea timpurie a organelor este mai mult legată de prezența grăsimii android în mediul supraponderal/obez.

Dacă distribuția grăsimilor este un factor determinant important al riscului CV la persoanele tinere supraponderale sănătoase și dacă aceasta este asociată cu activitatea nervoasă autonomă (funcție simpatică și vagală) și UA serică rămâne incertă. Prin urmare, am evaluat profilul metabolic, afectarea organelor finale (funcția renală, funcția endotelială și indicele de augmentare), activitatea nervului simpatic și concentrația serică a UA la bărbații supraponderali sănătoși cu nivel scăzut și ridicat de grăsime androidă.

Materiale și metode

Selectarea subiectului

Subiecții curenți ai studiului (n = 46) au participat la o investigație clinică anterioară (Lambert și colab., 2017b). Toți erau bărbați și erau recrutați prin două universități importante din zona metropolitană Melbourne. Participanții au îndeplinit următoarele criterii: IMC ≥25 kg/m 2 și cu vârste cuprinse între 18 și 30 de ani. Nu erau fumători și nu luau medicamente. Niciunul dintre participanți nu a avut antecedente de CV, boli metabolice sau cerebrovasculare. Comitetul de etică umană al spitalului Alfred a aprobat protocolul studiului și toți subiecții și-au dat consimțământul în scris înainte de a participa la studiu.

Evaluare clinică

Participanții au fost studiați dimineața după un post peste noapte. A fost permisă o băutură de apă dimineața.

Detalii demografice despre vârstă, sex, rasă, stare clinică și tensiune arterială au fost obținute din măsurători standard și chestionare. Un istoric detaliat și examinarea fizică au fost efectuate pentru a exclude obezitatea și comorbiditățile legate de CV. Tensiunea arterială în decubit dorsal a fost măsurată de 3 ori după 5 minute de odihnă folosind un monitor Dinamap (Model 1846SX, Critikon Inc., Tampa, FL, Statele Unite) și valorile au fost mediate. Greutatea corporală a fost măsurată în haine de interior ușoare, fără pantofi, cu ajutorul unei cântare digitale. Circumferința taliei a fost măsurată la punctul de mijloc dintre coasta inferioară și creasta iliacă, iar circumferința șoldului la nivelul trocanterilor mai mari.

Funcția endotelială și indicele de creștere

Funcția endotelială a fost evaluată utilizând amplitudinea impulsului digital măsurată în starea de post cu un dispozitiv de tonometrie de amplitudine a impulsului (PAT) plasat pe tipul fiecărui deget arătător (Itamar Medical Ltd.). PAT a fost evaluat ca răspuns la hiperemia reactivă. Măsurătorile au fost obținute timp de 5 până la 10 minute la momentul inițial, urmate de 5 minute de ocluzie a unui braț, cu manșeta umflată pe brațul superior la presiune suprasistolică (60 mm Hg peste presiunea sistolică sau 200 mm Hg) și apoi eliberate pentru a induce fluxul reactiv -hiperemie mediata, masurata 5-10 minute. Raportul PAT a fost calculat ca log e ⁡ [X h ⁢ t X h ⁢ 0/X c ⁢ t X c ⁢ 0], cu „X” reprezentând amplitudinea impulsului, „h” indicând degetul hiperemic, „c” indicând controlul deget, „t” care indică intervalul de timp de 30 s între 1,5 min și 2,0 min după deflație și „0” care indică linia de bază. Acest calcul a fost făcut independent de algoritmul automat furnizat de Itamar Medical Ltd. și a fost implementat în evaluarea funcției endoteliale în Framingham Heart Study (Hamburg și colab., 2008). Analiza formei de undă a amplitudinii pulsului a semnalului PAT a fost utilizată pentru a obține o măsură a rigidității arteriale și a fost exprimată ca un indice de augmentare (AI) normalizat la o frecvență cardiacă de 75 bpm (AI @ 75).

Activitatea nervului simpatic muscular, ritmul cardiac și tensiunea arterială

Sensibilitate cardiacă spontană baroreflexă

Sensibilitatea la baroreflex a fost evaluată folosind metoda secvenței (Parati și colab., 1997). Indicele de eficacitate baroreflex (BEI) și panta liniei de regresie între intervalul cardiac și tensiunea arterială sistolică au fost calculate pentru fiecare secvență validată și media în timpul unei înregistrări în decubit de 15 minute.

Variabilitatea ritmului cardiac

Variabilitatea ritmului cardiac (HRV) a fost evaluată din înregistrările ECG de repaus obținute în timpul înregistrării MSNA și a fost determinată utilizând software-ul disponibil comercial (modulul HRV pentru Chart 5 Pro; ADI Instruments, Bella Vista, Australia). Parametrii derivați au fost pătratul mediu rădăcină al intervalelor R-R succesive (RMSSD) în analiza domeniului de timp și Frecvență joasă (LF: 0,04-0,15 Hz) și Frecvență înaltă (HF: 0,15-0,4 Hz) în analiza domeniului de frecvență exprimată ca unități normalizate.

Biochimie și măsurători metabolice

Probele de sânge de post au fost extrase dintr-o canulă plasată într-o venă antecubitală pentru analiza biochimică a creatininei, electroliților, acizilor grași neesterificați (NEFA), insulinei, leptinei, acidului uric (UA), colesterolului total, trigliceridelor (TG), lipoproteine ​​cu densitate mică (HDL), lipoproteine ​​cu densitate mică (LDL), colesterol, glucoză și enzime hepatice alanină aminotransferază (ALT) și gamma-glutamil transpeptidază (GGT). A fost efectuat un test standard de toleranță la glucoză pe cale orală de 75 g (OGTT) și o altă probă de sânge a fost extrasă la 120 de minute după administrarea glucozei (Glucaid, Fronine PTY, LTD., Taren Point Australia). Nivelurile de insulină în repaus alimentar au fost măsurate ca un indice surogat pentru rezistența la insulină, deoarece acest lucru s-a dovedit a fi o măsură sigură la subiecții sănătoși (Laakso, 1993).

Clearance-ul creatininei a fost utilizat pentru a evalua funcția renală. Toți participanții au oferit o colectare de urină de 24 de ore în ziua testului. Clearance-ul creatininei (CCr) a fost calculat folosind următoarea formulă: CCr = (UCr × V)/(PCr), unde „UCr” este concentrația de creatinină în urină, „V” debitul de urină și „PCr” concentrația de creatinină în plasmă.

Analiza lipidomică

Analiza lipidomică a fost efectuată prin cromatografie lichidă, electrospray ionizare-spectrometrie de masă tandem utilizând un sistem de cromatografie lichidă Agilent 1290 cu o coloană Zorbax Eclipse Plus 1,8-mm C18 de 50x-mm combinată cu un spectrometru de masă Agilent 6490. Metodele și speciile de lipide din clasele și subclasele analizate au fost descrise anterior (Weir și colab., 2013; Eikelis și colab., 2017).

Compozitia corpului

Scanări de absorbție cu raze X cu energie duală au fost efectuate folosind Lunar iDXA (GE Health). Participanții purtau o rochie standard de spital. Toate bijuteriile au fost îndepărtate înainte de scanare. Participanții stăteau întinși cu corpul așezat în conturul cutiei de pe masa iDXA. Toți utilizatorii iDXA au fost instruiți de companie în ceea ce privește plasarea corectă. Unitatea iDXA a fost calibrată zilnic folosind fantoma de calibrare GE Health Lunar. Folosind acest sistem, eroarea de precizie a compoziției corpului regional a fost raportată anterior ca fiind mai mică de 2,5% coeficient de variație pentru toate regiunile, cu excepția brațelor (Rothney și colab., 2012).

Masa totală de grăsime corporală, android și ginoidă și masa slabă au fost determinate folosind software-ul furnizat de producător. Sistemele GE Healthcare definesc regiunea androidului ca zona dintre coaste și bazin care este complet închisă de regiunea trunchiului. Regiunea ginoidă include șoldurile și coapsele superioare și se suprapune atât regiunilor piciorului cât și ale trunchiului (Imboden și colab., 2017).

Analiza datelor și statisticile

Participanții au fost împărțiți în 2 grupuri (n = 23 fiecare) în funcție de valoarea mediană a raportului dintre grăsimea androidului și grăsimea corporală totală (%). Cei peste valoarea mediană (9,5%) au fost identificați ca „conținut mai mare de grăsime Android” și cei sub valoarea definită ca „conținut mai scăzut de grăsime Android”. Analiza de regresie liniară a fost efectuată pentru a evalua diferența dintre cele 2 grupuri de subiecți. Modelul a inclus cele 2 cuantile ale raportului și a fost ajustat pentru IMC. Am evaluat validitatea modelelor prin trasarea reziduurilor în raport cu cuantilele distribuției normale.

Toate analizele statistice au fost efectuate folosind Stata 14.0 (StataCorp, 2015. College Station, TX, Statele Unite).

Rezultate

Caracteristicile subiecților sunt prezentate în Tabelul 1. Nu a existat nicio diferență de vârstă și etnie între cele două grupuri. Cu excepția masei de grăsime android, nu a existat nicio diferență semnificativă în alte măsuri antropometrice între cele două grupuri de subiecți.

TABELUL 1

Vârsta, etnia și compoziția corpului.

Conținut mai scăzut de grăsime Android (9,5% din totalul grăsimilor), n = 23Valoarea P
Vârstă, ani23 ± 323 ± 30,799
Etnie Asiatic/Caucazian (n) (1) 11/1214/90,555
Masa corporală, kg (2) 94,0 (11,2)97,8 (33,5)0,517
IMC, kg/m 2 (2) 29,3 (3,8)30,7 (7,9)0,215
Circumferința taliei, cm (2) 96,5 (13,5)105 (20,0)0,118
Grăsime corporală,%32,4 ± 6,935,7 ± 7,40,150
Masa totală de grăsime, kg (2) 29,4 (14,2)36,3 (18,1)0,103
Masa totală slabă, kg60,8 ± 8,460,8 ± 10,20,981
Masă grasă Android, kg (2) 2,4 (1,4)3,6 (2,1)0,005
Masa de grăsime ginoidă, kg (2) 5,1 (1,5)4,9 (3,9)0,733

Evaluări hemodinamice

Evaluările hemodinamice sunt prezentate în Tabelul 2. Tensiunea arterială sistolică și tensiunea arterială diastolică, evaluate în clinică sau pe o perioadă de 24 de ore, nu au diferit, dar ritmul cardiac a fost semnificativ mai mare la cei cu un conținut mai mare de grăsime Android. Activitatea nervului simpatic muscular (înregistrări reușite la 45 de subiecți), exprimată în frecvența exploziei, a fost ușor mai mare la subiecții cu grăsime android mai mare (p = 0,04), dar această semnificație s-a pierdut după ajustarea ritmului cardiac (incidența exploziei, p = 0,68). În mod similar, panta și BEI derivate din analiza funcției baroreflexului cardiac nu au fost diferite. Niciunul dintre parametrii HRV nu a diferit între cele două grupuri.

MASA 2

Tensiunea arterială, ritmul cardiac, activitatea nervului simpatic muscular (MSNA) și funcția baroreflexă cardiacă.