Hormonális, metabolikus és gyulladásos keringő biomarker profilok elhízott és nem elhízott brazil középkorú nőknél

Leonardo Victor Galvão-Moreira

1 Orvostudományi Kar, Maranhão Szövetségi Egyetem, São Luís, Brazília

Anna Cyntia Brandão Nascimento

2 Posztgraduális felnőttképzési program, Maranhão Szövetségi Egyetem, São Luís, Brazília

Izabella Mikaella Souza Campos D'Albuquerque

1 Orvostudományi Kar, Maranhão Szövetségi Egyetem, São Luís, Brazília

Marcus Antonio Silva Sousa

1 Orvostudományi Kar, Maranhão Szövetségi Egyetem, São Luís, Brazília

Haissa Oliveira Brito

2 Posztgraduális felnőttképzési program, Maranhão Szövetségi Egyetem, São Luís, Brazília

Maria do Desterro Soares Brandão Nascimento

2 Posztgraduális felnőttképzési program, Maranhão Szövetségi Egyetem, São Luís, Brazília

Maria Bethânia da Costa Chein

2 Posztgraduális felnőttképzési program, Maranhão Szövetségi Egyetem, São Luís, Brazília

Luciane Maria Oliveira Brito

2 Posztgraduális felnőttképzési program, Maranhão Szövetségi Egyetem, São Luís, Brazília

Társított adatok

Az összes replikációs adatállomány a Harvard Dataverse adatbázisból érhető el (https://doi.org/10.7910/DVN/ICKBVS).

Absztrakt

A keringő hormonális, metabolikus és gyulladásos biomarker profilok vizsgálata elhízott és nem elhízott középkorú nőknél.

Mód

Összesen 110, 40–60 éves nő vett részt ebben a keresztmetszeti vizsgálatban. A betegeket a menopauza előfordulása és a testtömeg-index (BMI) szerint négy csoportba sorolták: PM0 (premenopauzális, nem elhízott), PM1 (premenopauzális elhízott), M0 (posztmenopauzális, nem elhízott) és M1 (posztmenopauzális elhízott) . A gonadotropinok, a nemi hormonok, a lipidmarkerek, a leptin, a hs-CRP és az interleukin-6 szérumszintjét kolorimetriás vagy immunenzimatikus vizsgálatokkal nyertük. Az összes klinikai és laboratóriumi paraméter között egyváltozós és korrelációs elemzéseket végeztünk. A fő komponens elemzést használták a biomarkerek részhalmazainak jellemzésére, amelyek megkülönböztető képességét diszkrimináns függvényelemzéssel tesztelték.

Eredmények

A gonadotropinok és a női nemi hormonok szintje hasonló volt a PM0 és PM1, valamint az M0 és M1 között (p> 0,05), mindegyik PM0 és M0 között változott (p ®; 180 kg kapacitás; 100 g pontosság), míg a magasság stadiométerrel mérve (kapacitása 210 cm; pontossága 0,1 cm). Ezután a betegeket a menopauza előfordulása és a BMI szerint négy csoportra osztották: PM0 (premenopauzális, nem elhízott, n = 49), PM1 (premenopauzális elhízás, n = 17), M0 (postmenopausás, nem elhízott, n = 27) ) és M1 (posztmenopauzás elhízás, n = 17).

2.3 Vérgyűjtés és tárolás

A vérvétel a reggeli műszakban történt, 12 órás éhgyomorra. A betegeket arra utasították, hogy a vérmintavétel előtt legalább 72 órán keresztül kerüljék az alkoholfogyasztást. Minden egyes betegnél 20 ml teljes vért gyűjtöttünk és steril vákuumcsövekben tároltunk, amelyek EDTA-t (vérkép) és szerológiát (elválasztó gél) tartalmaztak antikoaguláns nélkül biokémiai és hormonális értékelés céljából. A vérminták feldolgozását legfeljebb 1 órával a gyűjtés után végezték, és a szérum mintákat -80 ° C-on tárolták a következő elemzésekhez [16].

2.4 A keringő hormonális, metabolikus és gyulladásos biomarkerek mérése

A szérumhormonszintet, a lipidprofilt és az éhomi glükózt enzimatikus kolorimetriás módszerekkel elemeztük. Folikulus-stimuláló hormon (FSH), luteinizáló hormon (LH), ösztradiol, progeszteron, összkoleszterin (TC), nagy sűrűségű lipoprotein (HDL-c), trigliceridek (TG) és nagy érzékenységű C-reaktív fehérje (hs-CRP) COBAS 6000 automatizált analizátorral (Roche Diagnostics, Mannheim – Németország) mértük, a gyártási utasításokat követve. Az alacsony sűrűségű (LDL-c) és a nagyon kis sűrűségű lipoproteinek (VLDL-c) koncentrációit Friedwald-képlet alapján számítottuk (VLDL = TG/5; LDL-c = TC – HDL-c – VLDL-c) a A TG-értékek legfeljebb 4,5 mmol/L [16–17]. A keringő leptin és az iterleukin (IL) -6 szintjét enzimhez kapcsolt immunszorbens vizsgálattal (Quantikine® ELISA készletek, R&D Systems, Inc., Minneapolis, MN, USA) becsültük a gyártási utasításoknak megfelelően. Valamennyi kísérletet két példányban hajtottuk végre.

2.5 Statisztikai elemzés

Kiszámítottuk a paraméterek átlagát, szórását és mediánját. A hallgatói t vagy Mann-Whitney teszteket, egyirányú varianciaanalízist (ANOVA) és Bonferroni többszörös összehasonlítást vagy Kruskal-Wallist Dunn többszörös összehasonlításával és adott esetben Bonferroni korrekcióval alkalmazták a klinikai és laboratóriumi paraméterek összehasonlítására a csoportok között. Kendall tau b korrelációit végeztük az összes változó közötti asszociációk értékelésére. A hiányzó adatokat nem zártuk ki az elemzésből, mivel nem paraméteres megközelítéseket alkalmaztunk. A főkomponens-elemzést (PCA) és a diszkrimináns funkcióelemzést használtuk a korábban leírtak szerint [18]. Röviden, a PCA-t használták adatcsökkentési technikaként, ezáltal csökkentve a változók számát, feltárva azok összefüggéseit és kiválasztva a legnagyobb magyarázó szórással rendelkező biomarkereket. Ezután egy diszkrimináns függvény-elemzést építettünk a kapott négy fő komponens alapján, hogy értékeljük a prediktív képességű változók kombinációját a csoportok és alcsoportok között. A statisztikai elemzéseket az SPSS 25.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) alkalmazásával végeztük.

3. Eredmények

3.1 A klinikai paraméterek és a plazma biomarkerek összehasonlítása a menopauza állapota szerint

a p értékeket Student teszt vagy egyirányú ANOVA alkalmazásával kaptuk; adott esetben a Bonferroni tesztet alkalmazták páronkénti összehasonlításra.

b p értékeket Mann-Whitney vagy Krukal-Wallis teszt alkalmazásával kaptuk; adott esetben a Dunn-tesztet alkalmazták páronkénti összehasonlításra; p2-p6 esetében Bonferroni korrekciót alkalmaztunk.

p0: PM x M; p1: PM0 x PM1 x M0 x M1; p2: PM0 x PM1; p3: PM0xM0; p4: PM0 x M1; p5: PM1 x M0; p6: PM1 x M1; p7: M0 x M1.

Amint azt a 2. táblázat szemlélteti, az életkor összefüggésben van a premenopauzás nőknél a gonadotropinokkal és a nemi hormonokkal; a posztmenopauzás csoportban azonban nem találtak összefüggést az életkorral. A BMI pozitívan korrelált a leptinnel, míg a posztmenopauzás nőknél több markerrel, köztük az FSH-val negatív összefüggésben. A gonadotropinok nem korreláltak a metabolikus vagy gyulladásos markerek többségével, a TC kivételével, de ez az összefüggés csak a PM csoportban mutatkozott meg. Hasonlóképpen nem találtak összefüggést a nemi hormonok és a metabolikus/gyulladásos markerek között mindkét csoportban. Megjegyzendő, hogy a lipidóm profil egyik biomarkere sem korrelált a BMI-vel a két csoportban. Az éhomi glükóz csak posztmenopauzás nőknél korrelált a BMI-vel és a leptinnel, a gyulladásos markerek közötti korrelációk hasonlóak voltak a csoportok között.

2. táblázat

VariableVariabels korrelált (R együttható)Premenopauzás nők posztmenopauzás nők
KorFSH (0,418 **); LH (0,356 **); ösztradiol (-0,176 *); progeszteron (-0,293 **).Egyik sem.
BMILeptin (0,592 **).FSH (-0,403 **); éhomi glükóz (0,349 *); leptin (0,326 *); IL-6 (0,308 *).
FSHKor (0,418 **); LH (0,593); ösztradiol (-0,498 **); progeszteron (-0,502 **); teljes koleszterinszint (0,211 *).BMI (-0,403 **); LH (0,623 **); ösztradiol (-0,452 **); progeszteron (-0,249 *)
LHKor (0,356 **); FSH (0,593 **); ösztradiol (-0,257 *); progeszteron (-0,292 **);
teljes koleszterinszint (0.180 *).		FSH (0,623 **); ösztradiol (-0,265 *).
ÖsztradiolKor (-0,176 *); FSH (-0,498 **); LH (-0,257 *); progeszteron (0,412 **).FSH (-0,452 **); LH (-0,265 *); progeszteron (0,363 **).
ProgeszteronKor (-0,293 **); FSH (-0,502 **); LH (-0,292 **); ösztradiol (0,412 **).FSH (-0,249 *); ösztradiol (0,363 **).
Teljes koleszterinszintFSH (0,211 *); LH (0,180 *); LDL (0,792 **); trigliceridek (0,310 **);
VLDL (0,310 **).		LDL (0,802 **).
HDLÉhgyomri glükóz (-0,192 *); trigliceridek (-0,322 **); VLDL (-0,325 **).Trigliceridek (-0,473 **); VLDL (-0,472 **).
LDLÖsszes koleszterinszint (0,792 **); trigliceridek (0,189 *); VLDL (0,188 *).Összes koleszterinszint (0,802 **).
VLDLÖsszes koleszterinszint (0,310 **); HDL (-0,325 **); LDL (0,188 *); éhomi glükóz (0,170 *); trigliceridek (0,988 **)HDL (-0,472 **); éhomi glükóz (0,242 *); trigliceridek (0,988 **); leptin (0,212 *).
TrigliceridekÖsszes koleszterinszint (0,310 **); HDL (-0,322 **); LDL (0,189 *); VLDL (0,988 **).HDL (-0,473 **); VLDL (0,988 **); éhomi glükóz (0,242 *).
Az éhomi glükózHDL (-0,192 *); VLDL (0.170 *).BMI (0,349 *); leptin (0,277 *); VLDL (0,242 *); trigliceridek (0,242 *)
LeptinBMI (0,592 **); CRP (0,222 *).BMI (0,326 *); VLDL (0,212 *); éhomi glükóz (0,277 *).
CRPLeptin (0,222 *); IL-6 (0,492 **).IL-6 (0,365 **).
IL-6CRP (0,492 **).BMI (0,308 *); CRP (0,365 **).

* p 0,05) nem elhízott betegeknél, pre- vagy posztmenopauzában (PM0 és M0), valamint elhízott résztvevőkön belül (PM1 a M1). A gonadotropinok és a nemi hormonok szintje hasonló volt PM0 és PM1, valamint M0 és M1 között (p> 0,05). Az FSH, LH és a progeszteron szintje szignifikánsan változott (p 0,05). Érdekes, hogy csak az ösztradiol változott szignifikánsan a PM1 és az M1 összehasonlításában (p = 0,027).

A lipidóm profil tekintetében egyik elemzett biomarker sem változott szignifikánsan a négy csoport között; az éhomi glükóz és a hs-CRP szintén hasonló volt a csoportok között (1. táblázat, p> 0,05). Amint az az 1. ábrán látható, a PM0 nőknél alacsonyabb a leptinszint az M0-hoz képest (p = 0,010), míg az M1 csoportban magasabb leptin értékeket mutattak a PM0 (p = 0,006) és az M0 (p = 0,046) összehasonlításban. A 2. ábra azt mutatja, hogy az összes csoport keringő IL-6 szintje hasonló volt (p> 0,05).

keringő

PM0: premenopauzában nem elhízott; PMI: premenopauzális elhízás; M0: posztmenopauzás nem elhízott; M1: posztmenopauzális elhízás.

PM0: premenopauzában nem elhízott; PMI: premenopauzális elhízás; M0: posztmenopauzás nem elhízott; M1: posztmenopauzális elhízás.