CORELAȚII ÎNTRE RATA METABOLISMULUI DE REPAUS, TERMOGENEZA POSTPRANDIALĂ ȘI ECHILIBRUL METABOLIC, PARAMETRII INSULINOSECREȚIEI ȘI… [304914]

Motto

„ A cerceta înseamnă a vedea ceea ce au vazut toți și a gândi așa cum nu a gândit nimeni.”

[anonimizat] “Bioenergetica” (1957)

Mulțumiri

Părinților mei

D-lui acad. prof. dr. [anonimizat]-a urmărit pașii de maturitate și fără de care această lucrare nu ar fi putut fi scrisă

D-lui prof. dr. Constantin Dumitrescu care mi-a deschis drumul în cunoașterea bolilor metabolice și în iubirea pentru această specialitate

D-nei prof. univ. dr Ileana Armeanu care a supravegheat corectitudinea prelucrărilor matematice

Tuturor colegilor din colectivul de cercetare (asist. univ. dr. [anonimizat]. [anonimizat]. [anonimizat], [anonimizat]. lab. [anonimizat]) care au ajutat la strângerea datelor și la efectuarea determinărilor de laborator

D-lui prof. univ. dr. Mihail Eugen Hinescu, d-lui prof.univ Badiu Corin și întregului colectiv al Programului operațional sectorial de Dezvoltare a Resurselor umane (SOPHRD) finanțat din Fondurile Sociale Europene și a Guvernului României cu numărul de contract POSDRU 141531 [anonimizat] a fost realizată parțial cu ajutorul Programului operațional sectorial de Dezvoltare a Resurselor umane (SOPHRD) finanțat din Fondurile Sociale Europene și a Guvernului României cu numărul de contract POSDRU 141531și a [anonimizat]-UEFISCDI, [anonimizat]-IDPCE-2011-3-0429

[anonimizat]- [anonimizat] – [anonimizat] – [anonimizat] – [anonimizat] a [anonimizat] a literaturii de specialitate s-a folosit punctul pentru separarea zecumalelor

Parte generală

1.1 [anonimizat], creștere, dezvoltare, făcând posibilă efectuarea lucrului metabolic. Consumul energetic al unui organism este astfel o caracteristică a vieții, în timp ce încetarea transferurilor energetice definește moartea unui organism. Schimbarea stării fiziologice sau apariția stării de boală modifică atât cantitatea cât și modalitățile prin care energia este utilizată în efectuarea lucrului metabolic.

[anonimizat], [anonimizat], [anonimizat]. [anonimizat] a [anonimizat], sunt multifactoriale și pot fi modificate terapeutic.

Consumul energetic este determinat de factori genetici, factori de mediu sau fiziopatologici. Trecerea de la normoglicemie, la glicemie bazală modificată, toleranță la glucoză alterată sau diabet zaharat manifest se însoțește de creșterea consumului energetic. Această creștere nu este lineară fiind influențată de factori metabolici în care insulinorezistența și echilibrul metabolic au un rol important. Când asocierile fiziopatologice sunt multiple, ceea ce se întâmplă de regulă în cadrul sindromului metabolic și diabetului zaharat, modificările metabolismului energetic suferă influența concomitentă a tuturor factorilor implicați.

Asocierea diabetului zaharat tip 2 cu obezitatea, ca o consecință a dezechilibrului cronic între aportul caloric și consumul energetic este o problemă de maximă importanță medicală și socială [1, 2]. Procesul este cu atât mai important cu cât unele estimări au arătat că 90% din pacienții cu diabet zaharat tip 2 asociază suprapondere și obezitate [3]. Deși rolul aportului caloric crescut și a reducerii exercițiului fizic în apariția obezității a fost bine stabilit, obezitatea nu mai este considerată a fi numai rezultatul lipsei de voință, fiind frecvent asociată unei reduceri genetice sau dobândite a consumului energetic [4-8]. Prezența acestei adaptări metabolice face ca la subiecții anterior obezi, menținerea unei greutăți corporale cu 10% mai mici, să reducă consumul energetic cu 8 ± 5 kcal/kg masă slabă, față de subiecți anterior normoponderali la care menținerea unei reduceri de 10% a masei corporale reduce consumul energetic cu numai 6 ± 3kcal/kg masă slabă. În mod similar, menținerea unei greutăți cu 10% peste greutatea anterioară, a fost asociată cu o creștere mai mare a consumului energetic la subiecții care nu au fost anterior obezi respectiv 9 ±7 kcal/kg masă slabă, comparativ cu cei care au fost obezi la care creșterea a fost de numai 8 ± 4kcal/kg masă slabă. Aceste modificări se opun eforturilor subiecților și susțin menținerea depozitelor adipoase [9]. Scăderea insulinosensibilității asociată creșterii țesutului adipos poate fi de asemenea privită ca un mecanism adaptativ de limitare a creșterii ponderale [10-13].

Obezitatea determinată genetic a fost denumită de Ravussin „ obezitate esențială” [14]. Cu cât consumul energetic determinat genetic este mai mic cu atât riscul de apariție al obezității este mai mare. Este de menționat că acumularea de țesut adipos, care are un consum energetic relativ mic raportat la alte țesuturi, crește consumul energetic în mod absolut dar îl reduce pe cel raportat la kilogram corp greutate totală sau kilogram masă slabă.

Apariția obezității și a diabetului zaharat modifică progresiv și secvențial metabolismul energetic. Astfel, asocierea “obezitate inițială urmată de diabet zaharat ulterior” va începe cu o scădere a consumului energetic raportat la masa corporală urmată de o creștere a consumului energetic prin apariția statusului diabetic și a creșterii valorilor glicemice în dezechilibrul metabolic [15-18]. Această secvențialitate se poate inversa în cazul inițierii secvenței patologice cu apariția “diabetului zaharat urmată de instalarea obezității” în care consumul energetic este crescut inițial, asociat valorii crescute a glicemiilor, și care ulterior poate alterna perioade de creștere a consumului energetic cu perioade de scădere a consumului energetic în raport cu terapia antidiabetică și modificarea indusă de obținerea echilibrului metabolic [19-22]. Analize efectuate în cadrul altor studii, au calculat un consum energetic raportat la masa slabă redus în sindromul metabolic față de obezitatea fără sindrom metabolic. Prezența sindromului metabolic ar reprezenta astfel un factor de risc pentru creșterea gradului de adipozitate [23].

Metabolismul energetic este influențat de mecanismele fiziopatologice fundamentale din diabet si obezitate: insulinorezistența, disfuncția beta celulară, nivelul obezității, acțiunea adipocitokinelor.

Evaluarea modificărilor asociate acestor procese patologice poate fi folosită în interesul explicitării mecanismelor fiziopatogenice comune celor doua afecțiuni, estimării rezultatelor procedeelor terapeutice aplicate sau căutarii unor noi posibilitați intervenționale.

Rata metabolică de repaus (RMR) a fost considerată de mai mulți autori modificată de dezechilibrul metabolic, fiind corelată cu creșterea glicemică și scăzând după normalizare acesteia prin dietă sau tratament antidiabetic. Astfel, în cadrul diabetului zaharat am avea grupuri de pacienți cu valori mai apropiate ale RMR de ale subiecților normali și pacienți dezechilibrați metabolic care ar avea valori crescute [17, 20, 24-26]. Gourgeon și colab. au estimat o creștere de până la 8%, echivalent 143Kcal/zi a RMR, pentru subiecții cu o valoare a glicemiei „a jeun” mai mare de 180mg/dl sau valoare a hemoglobinei glicozilate peste limita superioară a normalului. Autorii au concluzionat că pentru subiecți obezi cu diabet zaharat introducerea în ecuațiile de predicție a RMR a variabilei glicemie alături de variabilele clasice vârsta, sex greutate, înălțime predicționează mai exact RMR, decât ecuațiile clasice (ecuația Harris Benedict, ecuația Mifflin St Jeor sau ecuația propusă de organizația mondială a sănătății WHO/FAO/UNU) și au calculat 2 modele în care în care au asociat pentru predicția RMR glicemia bazală cu greutatea și masa grasă sau circumferința șoldului[16].

În alte lucrări sunt date estimări asemănătoare, respectiv o creștere de 7.7% a RMR când HbA1c este mai mare de 8% față de subiecții normali [27] sau creșteri de 36kcal/zi (95%CI :9-62 kcal/zi) pentru 10mg/dl creștere a glicemiei bazale [28]. Creșterea glicemiei nu a fost corelată numai cu creșterea RMR dar și cu creșterea proporției de energie obținută din oxidarea lipidelor [28]. Creșterea fracțiunii lipidelor oxidate corelate cu alterarea toleranței la glucoza a fost pusă în evidență în mai multe studii [29, 30].

Modificările metabolice implicate în creșterea RMR sunt creșterea gluconeogenezei, a turn–over-ului proteic, a stimulării betadrenergice și lipolizei. Conform datelor publicate de Welle și Nair turn-overul proteic este responsabil de 20% din RMR [31]. Și valoarea insulinemiei a fost considerată un determinant al RMR alături de masa corporală, masa slabă, frecvența cardiacă și raportul talie-șold la subiecții obezi nediabetici. La acești subiecți s-a considerat că stimularea beta adrenergică indusă de hiperinsulinemie este responsabilă de creșterea RMR [32]. Alți autori au considerat că stimularea simpatică se datorează nivelului crescut de leptină asociat obezității [33], deși această ipoteză nu este susținută de toți cercetătorii [34]. Reducerea ratei metabolice de repaus după normalizarea glicemiei prin dietă, sulfoniluree sau insulină a fost observată de mai mulți autori [25, 26, 35], și inclusiv simpla prezență sau absență a statusului diabetic a fost inclusă în ecuațiile de predicție ca variabilă independentă care îmbunătățeste acuratețea acestora de mai multe grupe de cercetare [18, 36].

Scopul lucrării a fost evaluarea relației dintre parametrii insulinosecretori și de insulinorezistență, a leptinei și a adiponectinei asupra consumului energetic de repaus și postprandial la pacientii cu diabet zaharat tip 2 pentru diferite grade de obezitate versus subiecți fără diabet zaharat. Consumul energetic de repaus si postprandial a fost exprimat prin rata metabolică de repaus (RMR) și efectul termic al alimentelor (ETA). Parametrii insulinosecretori determinați au fost peptidul C, insulina și proinsulina, pentru insulinorezistență s-au utilizat insulinemia bazală („a jeun”), HOMA și QUICKI și citokinele determinate au fost leptina și adiponectina.

Obiective:

Estimarea acurateței ecuațiilor predictive pentru consumul energetic de repaus în diabetul zaharat tip 2

S-au analizat ratele metabolice de repaus determinată (RMRd) prin calorimetrie indirectă si cea estimată (RMRe) prin ecuații de predicție pentru a determina acuratețea acestora în estimarea consumului energetic pentru pacienții cu diabet zaharat.

Analiza modificărilor consumului energetic de repaus în raport cu parametrii insulinosecretori, insulinorezistența, obezitatea și nivelul adipocitokinelor

S-au analizat relațiile între RMR determinată prin măsurarea calorimetrică și parametrii antropometrici, gradul de obezitate, nivelul insulinosecreției, insulinorezistenței, parametrii lipidici, glucidici, leptina și adiponectina la subiecții cu diabet față de subiecții control.

Analiza modificărilor efectului termic al alimentelor în raport cu parametrii insulinosecretori, insulinorezistența, obezitatea și nivelul adipocitokinelor. S-au măsurat și analizat efectul termic al alimentelor (ETA) la pacienții diabetici față de subiecți control dupa o masă standard 600kcal, respectiv modificările induse asupra termogenezei postprandiale de prezența sau absența diabetului, obezitate, insulinorezistență cât și modificările induse de masa test asupra parametrilor de insulinorezistență (insulinemie, proinsulinemie, raport molar proinsulină/insulină, raport proinsulină/adiponectină) și a adipocitokinelor (leptină, adiponectină).

Referințe

1. WHO. Obesity and overweight. 2016; http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs311/en/

2. Popa, S., et al., Prevalence of overweight/obesity, abdominal obesity and metabolic syndrome and atypical cardiometabolic phenotypes in the adult Romanian population: PREDATORR study. J Endocrinol Invest, 2016. 39(9): p. 1045-53.

3. Gatineau M.Hancock C., H.N., Adult obesity and type 2 diabetes, in Public Health England. 2014.

4. Bouchard, C., et al., Genetic effect in resting and exercise metabolic rates. Metabolism, 1989. 38(4): p. 364-70.

5. Bouchard, C., Genetics of human obesity: recent results from linkage studies. J Nutr, 1997. 127(9): p. 1887S-1890S.

6. Stunkard, A.J., et al., An adoption study of human obesity. N Engl J Med, 1986. 314(4): p. 193-8.

7. Herrera, B.M. and C.M. Lindgren, The genetics of obesity. Curr Diab Rep, 2010. 10(6): p. 498-505.

8. Xia, Q. and S.F. Grant, The genetics of human obesity. Ann N Y Acad Sci, 2013. 1281: p. 178-90.

9. Leibel, R.L., M. Rosenbaum, and J. Hirsch, Changes in energy expenditure resulting from altered body weight. N Engl J Med, 1995. 332(10): p. 621-8.

10. Swinburn, B.A., et al., Insulin resistance associated with lower rates of weight gain in Pima Indians. J Clin Invest, 1991. 88(1): p. 168-73.

11. Hoag, S., et al., High fasting insulin levels associated with lower rates of weight gain in persons with normal glucose tolerance: the San Luis Valley Diabetes Study. Int J Obes Relat Metab Disord, 1995. 19(3): p. 175-80.

12. Wedick, N.M., et al., Insulin resistance precedes weight loss in adults without diabetes : the Rancho Bernardo Study. Am J Epidemiol, 2001. 153(12): p. 1199-205.

13. Boule, N.G., et al., Glucose homeostasis predicts weight gain: prospective and clinical evidence. Diabetes Metab Res Rev, 2008. 24(2): p. 123-9.

14. Ravussin, E. and C. Bogardus, A brief overview of human energy metabolism and its relationship to essential obesity. Am J Clin Nutr, 1992. 55(1 Suppl): p. 242S-245S.

15. McMurray, R.G., et al., Examining variations of resting metabolic rate of adults: a public health perspective. Med Sci Sports Exerc, 2014. 46(7): p. 1352-8.

16. Gougeon, R., et al., The prediction of resting energy expenditure in type 2 diabetes mellitus is improved by factoring for glycemia. Int J Obes Relat Metab Disord, 2002. 26(12): p. 1547-52.

17. Nair, K.S., D. Halliday, and J.S. Garrow, Increased energy expenditure in poorly controlled Type 1 (insulin-dependent) diabetic patients. Diabetologia, 1984. 27(1): p. 13-6.

18. Martin, K., et al., Estimation of resting energy expenditure considering effects of race and diabetes status. Diabetes Care, 2004. 27(6): p. 1405-11.

19. Bitz, C., et al., Increased 24-h energy expenditure in type 2 diabetes. Diabetes Care, 2004. 27(10): p. 2416-21.

20. Bogardus, C., et al., Increased resting metabolic rates in obese subjects with non-insulin-dependent diabetes mellitus and the effect of sulfonylurea therapy. Diabetes, 1986. 35(1): p. 1-5.

21. Chong, P.K., et al., Energy expenditure in type 2 diabetic patients on metformin and sulphonylurea therapy. Diabet Med, 1995. 12(5): p. 401-8.

22. Stumvoll, M., et al., Metabolic effects of metformin in non-insulin-dependent diabetes mellitus. N Engl J Med, 1995. 333(9): p. 550-4.

23. Buscemi, S., et al., A low resting metabolic rate is associated with metabolic syndrome. Clin Nutr, 2007. 26(6): p. 806-9.

24. Nair, K.S., J. Webster, and J.S. Garrow, Effect of impaired glucose tolerance and type II diabetes on resting metabolic rate and thermic response to a glucose meal in obese women. Metabolism, 1986. 35(7): p. 640-4.

25. Gougeon, R., Thermic and metabolic responses to oral glucose in obese subjects with non-insulin-dependent diabetes mellitus treated with insulin or a very-low-energy diet. Am J Clin Nutr, 1996. 64(1): p. 78-86.

26. Buscemi, S., et al., Resting energy expenditure in type 2 diabetic patients and the effect of insulin bolus. Diabetes Res Clin Pract, 2014. 106(3): p. 605-10.

27. Caron, N., et al., Energy Expenditure in People with Diabetes Mellitus: A Review. Front Nutr, 2016. 3: p. 56.

28. Piaggi, P., et al., Fasting hyperglycemia predicts lower rates of weight gain by increased energy expenditure and fat oxidation rate. J Clin Endocrinol Metab, 2015. 100(3): p. 1078-87.

29. Golay, A., et al., Study on lipid metabolism in obesity diabetes. Metabolism, 1984. 33(2): p. 111-6.

30. Felber, J.P., et al., Role of lipid oxidation in pathogenesis of insulin resistance of obesity and type II diabetes. Diabetes, 1987. 36(11): p. 1341-50.

31. Welle, S. and K.S. Nair, Relationship of resting metabolic rate to body composition and protein turnover. Am J Physiol, 1990. 258(6 Pt 1): p. E990-8.

32. Karhunen, L., et al., Determinants of resting energy expenditure in obese non-diabetic caucasian women. Int J Obes Relat Metab Disord, 1997. 21(3): p. 197-202.

33. Haynes, W.G., et al., Sympathetic and cardiorenal actions of leptin. Hypertension, 1997. 30(3 Pt 2): p. 619-23.

34. Esler, M., et al., Sympathetic nervous system and insulin resistance: from obesity to diabetes. Am J Hypertens, 2001. 14(11 Pt 2): p. 304S-309S.

35. Gaffney, C.J., et al., Exercise Metabolism in Nonobese Patients with Type 2 Diabetes Following the Acute Restoration of Normoglycaemia. J Diabetes Res, 2017. 2017: p. 8248725.

36. Huang, K.C., et al., Resting metabolic rate in severely obese diabetic and nondiabetic subjects. Obes Res, 2004. 12(5): p. 840-5.

1.2 Transferul energetic- compuși macroergici-eficiență energetică

Energia încorporată în nutrienți este transferată compușilor macroergici care sunt utilizați apoi în procesele metabolice. Procesele desfăsurate în organism respectă legea conservării energiei, astfel că acea parte din energia nutrienților care nu este transferată corpusilor macroergici se regăsește în ecuația energetică ca energie eliberată sub formă de căldură, consumată în lucrul mecanic, metabolic, osmotic sau excretată.

După pierderile energetice din tubul digestiv, din energia totală a nutrienților ramâne energia metabolizabilă, iar din aceasta aproximativ 84 % este în final eliberată sub formă de căldură prin ineficiența proceselor de formare a compușilor macroergici, la transferul energiei în lucru mecanic sau în efectuarea activității. Numai 16% din energia metabolizabilă este folosită pentru activitatea eficientă: mecanică, chimică, electrică și de menținere a osmolarității organismului[1].

Rolul compușilor macroergici este de a redistribui energia obținută din nutrienți. Adenosin -5’- trifosfatul (ATP)-ul este cel mai important compus macroergic și este sursă de energie pentru aproape toate reacțiile metabolice. ATP-ul este obținut în procesul de respirație celulară, în care produșii finali ai nutrienților sunt oxidați pâna la dioxid de carbon și apă. Energia rezultată din glicoliză, ciclul citrat-oxaloacetat și βeta oxidarea acizilor grași este transferată unor compuși macroergici intermediari, nicotinamid adenin dinucleotidul redus (NADH) si flavin adenin dinucleotidul redus (FADH2) care sunt apoi utilizați în procesul fosforilării oxidative pentru producerea de ATP. NADH2 și FADH2 sunt utilizate în procesele transportului de electroni, ele cedând grupări reducătoare oxigenului și determinînd producerea gradientului protonic transmembranar mitocondrial. Transportul protonilor în sens invers în scopul diminuării gradientului se produce prin pori membranari furnizați de o subunitate a ATP sintetazei și are ca rezultat transferul energiei în molecula nou formată de ATP. Se consumă astfel -7.3kcal/mmol energie libera Gibbs pentru fiecare legatură γ sau β formată.. Energia liberă Gibbs este energia care poate fi utilizată pentru activitatea metabolică.

ΔG0 = Gp (energie Gibbs produși)- Gr (energie Gibbs reactanți) [2]

Energia consumată în toate procesele metabolice: anabolice, catabolice, de transport transmembranar, de termoreglare, prin efectul termic al alimentelor sau activitatea fizică se bazează în esență pe oxidarea nutrienților. Din total ATP produs, 28% este utilizat în sinteza proteinelor, 19-28% în funcționarea Na+K+ATP azei, 4-8% pentru funcționarea Ca+ATP-azei, până în 8% de către proteinele contractile (actinomisin ATP-aza), 10% în gluconeogeneză și 3% în ureogeneză [3].

ATP-ul este singurul compus macroergic care este format direct din fosforilare oxidativă.

ATP → ADP+Pi (H2PO4-/ H2PO42-) (fosforilare oxidativă)

Formarea ATP-ului din ADP poate fi produsă și pornind de la o moleculă fosforilată intemediară.

2ADP→ATP +AMP ( fosforilare de substrat)

Concentrația de ATP este constantă intracelular, moleculele de ATP fiind un furnizor energetic și totodată un regulator alosteric al enzimelor metabolismului intracelular.

În afara ATP-ului există molecule considerate echivalente energetic cu acesta având capacitatea de furniza energie unor reacții chimice. Nicotinamid adenin dinucleotid fostatul redus (NADPH) este produs din glucoză pe calea pentozofosfaților. NADPH nu cedează electroni metabolismului fosforilării oxidative, transferând energie în reacțiile de sinteză a acizilor grași, sterolilor și în oxidarea glutationului. Guanozin-5-trifosfatul (GTP), uridin-difosfatul (UDP), creatin-fosfatul sunt compuși macroergici rezultați în urma metabolizării nutrienților a căror regenerare se efectuează prin consumul unor molecule de ATP, fiind considerate echivalenți energetici de ATP. Guanozin-5’- trifosfat-ul(GTP) poate fi intermediar pentru obținerea ATP-ului în cadrul etapelor glicolizei și a ciclului acidului citric[1]. Energia rezultată din descompunerea ATP-ului în ADP este considerată unitate energetică, fiind egală cu 1 echivalent energetic de ATP. Astfel cantitatea de energie care poate fi eliberată de alți compusi macroenergici, chiar dacă nu sunt rezultați direct din molecule ATP, poate fi exprimată în echivalenți energetici de ATP (de exemplu NADPH are 4 echivalenți ATP).

Fiind parțial oxidate prin gruparea OH-, metabolizarea glucidelor consumă mai puțin oxigen și conduce la generarea unor cantități reduse de echivalenți reducători (NADH2, FADH) în raport cu lipidele. Aceasta se poate observa și din faptul că raportul dintre numărul de moli de O2 utilizați și numărul de moli de CO2 rezultați este mai mic pentru glucide decât pentru lipide. De exemplu, pentru oxidarea a 1 mol de glucoză sunt necesari 6 moli de O2 și rezultă 6 moli CO2, iar pentru oxidarea a 1 mol de acid palmitic sunt necesari 23 moli O2 și se produc 16 moli CO2. Pentru proteine cantitatea de echivalenți reducători posibil de a fi generați nu poate fi în totalitate obținută deoarece metabolizarea proteinelor se oprește la nivelul ureei (CH4ON2), înainte de obținerea produșilor finali (CO2 și H2O). Se pierde astfel 20% din energia posibil de a fi obținută[4].

Măsurarea oxigenului consumat, a dioxidului de carbon produs și a azotului urinar rezultat din procesele metabolice stă la baza măsurării consumului energetic prin metoda calorimetriei indirecte. Totodată diferența între numărul de moli de oxigen necesari pentru oxidarea diferiților nutrienți până la produșii finali permite calcularea substratului oxidat în cadrul aceleași metode.

Cantitatea de ATP net câștigată raportată la numărul de molecule ATP total posibil de a fi obținute, este diferită pentru proteine, glucide si lipide. Din punct de vedere al eficienței oxidative valorile pentru substraturi sunt de 55% pentru aminoacizi (15,6 mol ATP câștigați la 1 mol aminoacizi oxidați în raport cu 28,5 mol ATP posibil), 75% pentru glucide (28,5 moli ATP câștigați la 1 mol de glucoză din 38 mol ATP posibil) si 90% pentru lipide (131,4 moli ATP câștigați pentru 1 mol acid oleic în raport cu 146 moli ATP posibil). Diferența de 45% , 25% și 10% pentru aminoacizi, glucide, lipide este eliberată sub formă de căldură, consumată în transportul, depozitarea, activarea substraturilor sau excretată [4].

Valorile medii ale kilocaloriilor câștigate de organism prin procesarea nutrienților respectiv 4,1 kcal pentru glucide, 5,4 kcal pentru proteine și 9,3 kcal pentru lipide au fost diminuate la valorile fiziologice cunoscute ca și factorii Atwater, respectiv 4kcal pentru glucide și proteine și 9 kcal pentru lipide pentru a aproxima pierderile rezultate în procesarea acestora.

1.3 Mecanisme de reglare ale rezervelor energetice: proteine necuplante, reacții ciclice, hormesis și adaptare mitocondrială

Blocarea formării de ATP în cursul fosforilării oxidative, consumul de ATP prin activarea reacțiilor ciclice de formare/metabolizare a unui substrat fără câștig metabolic și adaptabilitatea mitocondrială reprezintă mecanisme prin care se poate consuma energia rezultată din metabolizarea nutrienților și prin care se pot regla stocurilor energetice. Modificările suferite de acestea pot explica predispoziția spre conservare sau pierdere a energiei a unui organism.

1.3.1 Activitatea proteinelor necuplante

Fenomenul respirației mitocondriale este reprezentat de consumul de oxigen mitocondrial și are 2 componente: cel al fosforilării oxidative și cel rezultat din activitatea proteinelor necuplante de favorizare a oxidării grupărilor reducătoare (NADH) înainte ca energia acestora să poată fi transferată gradientului de protoni transmembranar. Astfel prin activitatea lor, proteinele necuplante împiedică încorporarea energiei în compuși macroergici ducând la disiparea acesteia sub formă de căldură. Alături de proteinele necuplante fiziologice au fost descoperite și substanțe biologic active provenite din nutrienți sau compuși chimici care au un rol asemănător.

Importanța acestor proteine necuplante și a substanțelor cu acțiune similară este legată de rolul lor în modificarea depozitelor energetice, acționând ca un factor antiobezogen, dar rolul lor pare a fi mult mai complex fiind implicate în reducerea stressului oxidativ mitocondrial, în secreția ßeta celulară și în activitatea insulinicî.

Dovezi pentru mecanismul de termogeneză adaptativă realizat prin intermediul proteinelor necuplante au fost obținute pentru UCP-1 (thermogenina) din țesutul adipos brun și UCP-3 din țesutul muscular. Aceste proteine se dovedesc a avea un rol în reglarea consumului energetic în raport cu aportul caloric și în reducerea stressului oxidativ mitocondrial [5-7]. Rolfe și Brown apreciază că 90% din oxigenul consumat este mitocondrial și din total oxigen consumat mitocondrial numai 80% este folosit pentru producerea de ATP, diferența fiind utilizată prin mecanismul pierderii gradientului de protoni transmembranar „proton leak”[3].

Țesutul adipos brun este un țesut cu activitate metabolică crescută, derivat din celulele musculare, bogat în mitocondrii, prezența acestuia fiind demonstrată la majoritatea indivizilor [8]. Tesutul adipos brun este determinat genetic, activitatea acestuia poate fi modificată adaptativ de factori externi sau interni și pare fi implicat atât în oxidarea lipidelor cât și a glucidelor având și rol în menținerea euglicemiei la diabetici [9]. Anumite variante genetice ale UCP-1 au fost legate de apariția obezității și consecutiv a diabetului zaharat[10, 11], iar nivelul ARNm pentru UCP-1 si al proteinei UCP-1 a fost legat de activitatea insulinică în mai multe studii [12, 13]. Într-un studiu efectuat de van Marken Lichtenbelt și colab., țesutul adipos brun a fost pus în evidență la aproape toți subiecții evaluați indiferent de gradul de obezitate și activitatea acestuia a crescut pe măsura expunerii la frig. Și alți cercetători au semnalat prezența constantă a țesutului adipos brun la adulți. Cantitatea și activitatea acestuia a fost mai mare la tineri și invers proporțională cu gradul obezității [9, 14-17]. O variantă de țesut adipos având posibilitatea de a exprima UCP-1 când este stimulat dar având caracteristicile țesutului adipos alb atunci când este necesară stocarea energiei a fost definită ca țesut adipos „beige” de către Wu și colab.[18].

În contextul existenței mai multor tipuri de țesut adipos cu funcții diferite de stocare sau de consum al energiei obezitatea poate fi privită ca o afecțiune rezultată din dezechilibrul funcțional al acestora.

Și mușchiul scheletic cu proteina sa necuplantă UCP-3 a fost considerat implicat în termogeneza adaptativă. Termogeneza adaptativă desfășurată de mușchiul scheletic este semnificativă, fiind corelată cu masa acestuia care reprezintă 40% din greutatea corporală. Pierderile rezultate din blocarea gradientului protonic mitocondrial pot fi de aproximativ 20% din consumul de oxigen mitocondrial [3]. Contribuția țesutului muscular la pierderile energetice induse prin stimularea beta simpatică postprandială este de până la 67% [19]. Creșterea termogenezei adaptive la nivelul mușchiului scheletic poate fi produsă de creșterea hormonilor tiroidieni și administrarea centrală de leptină [20]. UCP-3 și ARNm pentru UCP-3 au un nivel redus la pacienții cu diabet zaharat sau toleranță la glucoză alterată [21]. UCP-3 a fost găsit și în celulele beta pancreatice deși concentrația sa raportată la concentrația proteinei necuplante specifice pancreatice (UCP-2) era mult redusă [22]. UCP-3 este considerată ca având acțiune protectivă în stresul oxidativ indus de metabolizarea lipidelor și în termogeneza adaptativă[20, 23].

Proteina UCP-2 se găsește în pancreas, rinichi, splină, țesutul imun și este considerată a fi implicată în reglarea insulinosecreției. Deficiența genetică de UCP2 a fost asociată cu creșterea insulinosecreției în experimentele efectuate pe șoareci de tip “knockout UCP2 gene” [24] iar activarea excesivă a UCP2 a fost legată de disfuncția pancreatică [25] și aterosleroză [26]. Polimofismul genei UCP-2 a fost asociat cu diabetul zaharat [27]. Acțiunea mai multor plante cum ar fi ginsengul de stimulare a insulinosecreției se realizează prin diminuarea activității UCP-2 [28].

Proteinele necuplante sunt de asemenea implicate în reducerea stresului oxidativ prin împiedicarea formării radicali oxizi alături de sistemul superoxid dismutazei (SOD) [29]. Stressul oxidativ a fost considerat implicat în dezvoltarea inițială a insulinorezistenței care conduce la apariția diabetului și în complicațiile acestuia [30, 31]. Creșterea speciilor reactive de oxigen (ROS) este asociată apariției produșilor de glicozilare avansată, activării factorului nuclear kappa beta (NF-kB), eliberării de citokine profibrotice și proinflamatoare [32, 33].

Noțiunea de stress oxidativ nu exclude prezența unui nivel fiziologic de radicali oxizi mitocondriali care este considerat necesar funcționării mitocondriei. Astfel un nivel de 0,1-0,4 % din total oxigen consumat este transformat în radicali oxizi la nivelul mitocondriei în mod fiziologic și conform teoriei fenomenului de „hormesis mitocondrial” acest nivel ar fi optim funcționării organismuluiv[34]. Noțiunea de hormesis este o noțiune fiziologică clasică în care se presupune că atât lipsa unui element sau proces cât și prezența lui în exces este nefavorabilă unui organism, mai precis desfășurarea fiecarui proces și concentrația fiecarui produs are o limită minimă și o limită maximă caracterizând funcționarea normală.

Au fost aduse dovezi că în diabetul zaharat există un nivel necesar de radicali oxizi mitocondriali și că fenomenul patologic principal este legat de apariția radicalilor oxizi non mitocondriali. Astfel, Dugan și colab., apreciază că disfuncția inițială în diabet este de reducere a fosforilării oxidative și a superoxizilor mitocondriali [35] urmată de o creștere a radicalilor oxizi din surse non mitocondriale, ca rezultat al activității NADPH oxidazei (NOX), a oxidazei nitrice endoteliale (eNOS), lipooxigenazei și xantinoxidazei [36-38]. Eforturile de restabilire a fosforilării oxidative mitocondriale cu creșterea activității AMP kinazei (adenozin monofosfat kinaza activată) și a PGC1α (PPARγ coactivator 1 alfa) în urma normalizării aportului alimentar, a exercițiului fizic sau a substanțelor medicamentoare conduce la restaurarea capacității de formare a radicalilor oxizi mitocondriali și reduce apariția complicațiilor diabetului.

Efect similar de disipare a forței motrice a ionilor de H peste membrana mitocondrială internă au și unele substanțe stimulante liposobile care pot transporta H+ (cafeina, nicotina, amfetamina, 2-4 dinitrophenol-ulul) întrerupând astfel formarea de ATP în condițiile în care transportul de electroni de la NADH si FADH2 este normal.

1.3.2 Reacțiile ciclice și consumul energetic

Un alt mecanism considerat responsabil de pierderi energetice sunt reacțiile ciclice. Reacțiile ciclice reprezintă acele reacții opuse care produc sinteza și descompunerea repetitivă a unui substrat, ducând la consum energetic fără modificări cantitative a produșilor care intră în reacție. Reacțiile ciclice pot fi intracelulare (glucoză/glucozo-6-fosfat, fructoză-6-fosfat/fructozo-1,6-difosfat, glicogen/glucoză-6-fosfat, fosfoenolpiruvat /piruvat /oxaloacetat, acetat/ acetilCoA, triacilglicerol /acizi grași liberi), dar pot fi și reacții la distanță în care formarea unui produs se realizează într-un organ diferit în raport cu locul în care el va fi retransformat în reactanții inițiali. Un exemplu de reacție ciclică la distanță este reacția de esterificare și lipoliză a acizilor grași și triacilglicerolului care se desfășoară între ficat și țesutul adipos.

Utilitatea lor a fost reconsiderată fiind considerate implicate în reglarea sensibilității reacțiilor și chiar în reglarea consumului energetic. La nivel hepatic contribuția acestor reacții la consumul energetic poate fi între 26% și 50% [3]. Se consideră că reacția de esterificare/lipoliză este necesară menținerii unui nivel constant de acizi grași chiar în condițiile în care utilizarea și aportul lor este inconstant. Rata ciclului triacilglicerol/acizi grași care este în repaus de 1,3μmol ·kgc-1·min-1 poate crește semnificativ în arsuri severe [39] după administrarea de glucoză, în situații în care cresc catecolaminele sau după exercițiu fizic [40-43]. Ciclul glucoză/glucozo-6-fosfat este de asemenea crescut în situații similare și poate fi stimulat de creșterea glucagonului [44]. Leptina poate să influențeze metabolismul energetic prin stimularea ciclului triacilglycerol/acizi grași [45], având și prin acest mecanism un rol antiobezogen.

1.3.3 Adaptabilitatea mitocondrială

Ajustarea cantității de ATP rezultate, și în consecință modularea cantității de energie utilizabilă prin adaptare mitocondrială a fost observată în urma unui aport caloric prelungit redus sau excesiv, în obezitate, steatoză non alcoolică, diabet [46-48] . Indexul fosforilării oxidative (raportul P/O) este o modalitate de estimare a adaptabilității mitocondriale și a eficienței metabolismului energetic. Indexul P/O se calculează raportând numărul de molecule de ATP nou formate la numărul de moli de oxigen redus în această reacție. Acesta este maxim 3 pentru molecula de NADH și maxim 2 pentru molecula de FADH2. Raportul maxim este un raport teoretic obținut atunci calculul este efectuat după excluderea reacțiilor în care oxigenul este consumat prin reacții de oxidare nonmitocondriale, prin pierderi gradient protonic transmembranar sau alte reacții necuplante. În condiții fiziologice indexul P/O este mai mic decât cel maximal, fiind estimat la 2,5 pentru NADH și 1,5 pentru FADH2 prin pierderile rezultate din ”proton leak”. Consumul de oxigen suplimentar în oxidări nonmitocondriale sau alte reacții necuplante reduce și mai mult acest raport. În medie respirația nonmitocondrială și pierderile de protoni transmembranar sunt responsabile de 10%, respectiv 20% din rata metabolică cumulată inimă, ficat, muschi scheletic raportul cumulat ajungând la 1,8 și putând ajunge la valori mai joase dacă ponderea acestor procese crește [3]. Raportul efectiv se obține multiplicând raportul maxim cu procentul oxigenului folosit efectiv în producerea de ATP mitocondrial.

Adaptabilitatea mitocondrială are astfel un rol important în menținerea greutății corporale și este implicată în fiziopatologia tulburărilor nutriționale.

Referințe

1.Stipanuk, M., Caudill, M.,, Biochemical and physiological aspects of human nutrition. thrid edition ed. 2013, Philadephia, USA: Saunders Elselvier.

2.Shils, M., Ross, C., Caballero, B., Cousins, R., Modern Nutrition in Health and Disease. 10th edition ed. 2006, Baltimore, USA: Lippincott Williams&Wilkins.

3.Rolfe, D.F. and G.C. Brown, Cellular energy utilization and molecular origin of standard metabolic rate in mammals. Physiol Rev, 1997. 77(3): p. 731-58.

4.Shils M, S.M., Ross C, Caballero B, Cousins R, Modern Nutrition in Health and Disease 10th ed. 10th eded. 2006, Baltimore: Lippincott Williams& Wilkins.

5. Harper, M.E., et al., Decreased mitochondrial proton leak and reduced expression of uncoupling protein 3 in skeletal muscle of obese diet-resistant women. Diabetes, 2002. 51(8): p. 2459-66.

6. Jastroch, M., et al., Mitochondrial proton and electron leaks. Essays Biochem, 2010. 47: p. 53-67.

7. Mailloux, R.J. and M.E. Harper, Uncoupling proteins and the control of mitochondrial reactive oxygen species production. Free Radic Biol Med, 2011. 51(6): p. 1106-15.

8. Cypess, A.M., et al., Anatomical localization, gene expression profiling and functional characterization of adult human neck brown fat. Nat Med, 2013. 19(5): p. 635-9.

9. Nedergaard, J. and B. Cannon, The changed metabolic world with human brown adipose tissue: therapeutic visions. Cell Metab, 2010. 11(4): p. 268-72.

10. Jia, J.J., et al., The polymorphisms of UCP1 genes associated with fat metabolism, obesity and diabetes. Mol Biol Rep, 2010. 37(3): p. 1513-22.

11. Brondani, L.A., et al., The role of the uncoupling protein 1 (UCP1) on the development of obesity and type 2 diabetes mellitus. Arq Bras Endocrinol Metabol, 2012. 56(4): p. 215-25.

12. Geloen, A. and P. Trayhurn, Regulation of the level of uncoupling protein in brown adipose tissue by insulin requires the mediation of the sympathetic nervous system. FEBS Lett, 1990. 267(2): p. 265-7.

13. Burcelin, R., et al., Changes in uncoupling protein and GLUT4 glucose transporter expressions in interscapular brown adipose tissue of diabetic rats: relative roles of hyperglycaemia and hypoinsulinaemia. Biochem J, 1993. 291 ( Pt 1): p. 109-13.

14. van Marken Lichtenbelt, W.D., et al., Cold-activated brown adipose tissue in healthy men. N Engl J Med, 2009. 360(15): p. 1500-8.

15. Cypess, A.M., et al., Identification and importance of brown adipose tissue in adult humans. N Engl J Med, 2009. 360(15): p. 1509-17.

16. Halpern, B., M.C. Mancini, and A. Halpern, Brown adipose tissue: what have we learned since its recent identification in human adults. Arq Bras Endocrinol Metabol, 2014. 58(9): p. 889-99.

17. Orava, J., et al., Different metabolic responses of human brown adipose tissue to activation by cold and insulin. Cell Metab, 2011. 14(2): p. 272-9.

18. Wu, J., et al., Beige adipocytes are a distinct type of thermogenic fat cell in mouse and human. Cell, 2012. 150(2): p. 366-76.

19.van Baak, M.A., Meal-induced activation of the sympathetic nervous system and its cardiovascular and thermogenic effects in man. Physiol Behav, 2008. 94(2): p. 178-86.

20. Liu, J., et al., The role of uncoupling proteins in diabetes mellitus. J Diabetes Res, 2013. 2013: p. 585897.

21.Schrauwen, P., et al., Reduced skeletal muscle uncoupling protein-3 content in prediabetic subjects and type 2 diabetic patients: restoration by rosiglitazone treatment. J Clin Endocrinol Metab, 2006. 91(4): p. 1520-5.

22.Li, Y., et al., UCP-2 and UCP-3 proteins are differentially regulated in pancreatic beta-cells. PLoS One, 2008. 3(1): p. e1397.

23.Nabben, M. and J. Hoeks, Mitochondrial uncoupling protein 3 and its role in cardiac- and skeletal muscle etabolism. Physiol Behav, 2008. 94(2): p. 259-69.

24. Zhang, C.Y., et al., Uncoupling protein-2 negatively regulates insulin secretion and is a major link between obesity, beta cell dysfunction, and type 2 diabetes. Cell, 2001. 105(6): p. 745-55.

25.Krauss, S., et al., Superoxide-mediated activation of uncoupling protein 2 causes pancreatic beta cell dysfunction. J Clin Invest, 2003. 112(12): p. 1831-42.

26. Pierelli, G., et al., Uncoupling Protein 2: A Key Player and a Potential Therapeutic Target in Vascular Diseases. Oxid Med Cell Longev, 2017. 2017: p. 7348372.

27. Lee, H.J., et al., Associations between polymorphisms in the mitochondrial uncoupling proteins (UCPs) with T2DM. Clin Chim Acta, 2008. 398(1-2): p. 27-33.

28. Luo, J.Z. and L. Luo, American ginseng stimulates insulin production and prevents apoptosis through regulation of uncoupling protein-2 in cultured beta cells. Evid Based Complement Alternat Med, 2006. 3(3): p. 365-72.

29. Sanz, A. and R.K. Stefanatos, The mitochondrial free radical theory of aging: a critical view. Curr Aging Sci, 2008. 1(1): p. 10-21.

30. Maiese, K., S.D. Morhan, and Z.Z. Chong, Oxidative stress biology and cell injury during type 1 and type 2 diabetes mellitus. Curr Neurovasc Res, 2007. 4(1): p. 63-71.

31. Diano, S. and T.L. Horvath, Mitochondrial uncoupling protein 2 (UCP2) in glucose and lipid metabolism. Trends Mol Med, 2012. 18(1): p. 52-8.

32. Rovira-Llopis, S., et al., Mitochondrial dynamics in type 2 diabetes: Pathophysiological implications. Redox Biol, 2017. 11: p. 637-645.

33. Giacco, F. and M. Brownlee, Oxidative stress and diabetic complications. Circ Res, 2010. 107(9): p. 1058-70.

34. Sharma, K., Mitochondrial hormesis and diabetic complications. Diabetes, 2015. 64(3): p. 663-72.

35. Dugan, L.L., et al., AMPK dysregulation promotes diabetes-related reduction of superoxide and mitochondrial function. J Clin Invest, 2013. 123(11): p. 4888-99.

36. Cifarelli, V., et al., C-peptide reduces high-glucose-induced apoptosis of endothelial cells and decreases NAD(P)H-oxidase reactive oxygen species generation in human aortic endothelial cells. Diabetologia, 2011. 54(10): p. 2702-12.

37. Hoshiyama, M., et al., Effect of high glucose on nitric oxide production and endothelial nitric oxide synthase protein expression in human glomerular endothelial cells. Nephron Exp Nephrol, 2003. 95(2): p. e62-8.

38. Finkel, T. and N.J. Holbrook, Oxidants, oxidative stress and the biology of ageing. Nature, 2000. 408(6809): p. 239-47.

39. Wolfe, R.R., et al., Effect of severe burn injury on substrate cycling by glucose and fatty acids. N Engl J Med, 1987. 317(7): p. 403-8.

40. Bahr, R., P. Hansson, and O.M. Sejersted, Triglyceride/fatty acid cycling is increased after exercise. Metabolism, 1990. 39(9): p. 993-9.

41. Newsholme, E.A. and M. Parry-Billings, Some evidence for the existence of substrate cycles and their utility in vivo. Biochem J, 1992. 285 ( Pt 1): p. 340-1.

42. Wolfe, R.R., et al., Role of triglyceride-fatty acid cycle in controlling fat metabolism in humans during and after exercise. Am J Physiol, 1990. 258(2 Pt 1): p. E382-9.

43. Hammond, V.A. and D.G. Johnston, Substrate cycling between triglyceride and fatty acid in human adipocytes. Metabolism, 1987. 36(4): p. 308-13.

44. Miyoshi, H., et al., Hormonal control of substrate cycling in humans. J Clin Invest, 1988. 81(5): p. 1545-55.

45. Reidy, S.P. and J.M. Weber, Accelerated substrate cycling: a new energy-wasting role for leptin in vivo. Am J Physiol Endocrinol Metab, 2002. 282(2): p. E312-7.

46. Liesa, M. and O.S. Shirihai, Mitochondrial dynamics in the regulation of nutrient utilization and energy expenditure. Cell Metab, 2013. 17(4): p. 491-506.

47. Lam, Y.Y. and E. Ravussin, Analysis of energy metabolism in humans: A review of methodologies. Mol Metab, 2016. 5(11): p. 1057-1071.

48.Paradies, G., et al., Oxidative stress, cardiolipin and mitochondrial dysfunction in nonalcoholic fatty liver disease. World J Gastroenterol, 2014. 20(39): p. 14205-18.

1.4 Calorimetria indirectă în determinarea consumului energetic

„ Life is a slow combustion maintained through respiration. Animal bodies are composed from combustible elements. Food replaces the loss of body substances resulting from the combustion of some matters present in the body”

Antoine-Laurent de Lavoisier (1743-1794)

Calorimetria indirectă a devenit cea mai utilizată metodă de determinare a consumului energetic datorită simplității și accesibilității metodei. Spre deosebire de calorimetria directă care presupunea măsurarea cantității de căldură eliberată de subiect, calorimetria indirectă determină consumul energetic prin estimarea oxigenului consumat și dioxidului de carbon produs de un organism. Astfel subiectul nu este izolat în spațiul închis al camerei calorimetrice, sunt evitate erorile calorimetriei directe referitoare la căldura pierdută prin evaporare, cea localizată în interiorul corpului sau produsă de activitatea subiectului și pot fi estimate proporțiile nutrienților consumați.

Măsurarea consumului de oxigen este astfel o măsură a oxidării nutrienților. Reacțiile de oxidare a nutrienților au un rezultat asemănator cu al combustiei directe cu producerea de CO2 și H2O. Producerea CO2 și H2O nu este concomitentă în cadrul reacțiilor metabolice ca în combustia externă a substanțelor.

În organism, inițial se produce CO2, în ciclul acidului citric din acetil–CoA obținut din metabolizarea glucozei și ßeta oxidarea acizilor grași cu utilizarea de H2O ca sursă de oxigen suplimentar. Apa este formată ulterior, din oxigenul redus în cadrul fosforilării oxidative și H+ obținut din reducerea gradientului protonic mitocondrial. Cea mai mare parte din oxigen (90%) este consumat în oxidarea mitocondrială dar o parte semnificativă de 10% este utilizată în activitatea unor oxidaze non mitocondriale, de exemplu în oxidarea peroxizomală a acizilor grași [1].

Oxigenul consumat reprezintă măsura metabolismului oxidativ, din volumul acestuia putându-se determina caloriile obținute în procesele metabolice. Pentru o dietă având o compoziție normală (53% carbohidrați, 12% proteine si 35 % lipide) pentru fiecare 1L O2 consumat se produc aproximativ 4.83 Kcal cu o aproximatie de estimare de 8% [2], respectiv între 4.68 și 5.047Kcal conform tabelului lui Lusk revizuit de Peronnet în 1991 [3, 4].

Din consumul de oxigen asociat formării de ATP, 20-30% este utilizat în sinteza proteinelor, 19-28% este utilizat pentru activitatea Na+K+ATP-ază, 2-8% pentru activitatea Ca+ATP-ază, 4-8% în activitatea actinomiosin ATP-azei, proporții variabile până la 10% în gluconeogeneză și 3% în ureogeneză [1].

În calorimetria indirectă pentru calculul consumului energetic se folosește ecuația Weir care utilizează ca parametrii: volumul de oxigen (VO2), volumul de dioxid de carbon (VCO2) și cantitatea de azot urinar (N urinar) sau caloriile obținute din metabolizarea proteinelor.

Ecuatia Weir:

Consum energetic (Kcal) =3.9 x VO2 (L) +1.106 x VCO2 (L) – 2.17 x azot (N) urinar (g)

sau

Consum energetic (Kcal) =3.9 x VO2 (L) + VCO2(L) / (1+0.082 p) [5], unde p = kcal rezultate din proteine

La un consum proteic reprezentând 12.5% din rația calorică ecuația devine:

Consum energetic (Kcal) = 3.9 x VO2(L) +1.1 x VCO2(L) [6]

În condițiile unei diete cu o proporție de calorii provenite din proteine reprezentând 12.5% consumul energetic poate fi calculat fără a folosi determinarea azotului urinar deoarece, eroarea indusă pe echivalentul caloric al oxigenului este mică de aproximativ 1%.

Dacă valoarea coeficientului respirator(RQ) a unui produs este de 0.85, se poate calcula energia obținută din metabolizarea acestuia numai din volumul de oxigen consumat.

Consum energetic (Kcal) = 6.91 x VO2

Valoarea coeficientului respirator este dependentă de nutrienții metabolizați, crescând când proporția de glucide crește până la valoare 1 sau scăzând până la valoarea de 0,7 în postul prelungit, când se metabolizează o propoție mai mare de lipide. Valorile medii pentru starea postabsorbativă sunt în jurul valorii de 0.82, când la subiecții normali, raportul între macronutrienții oxidați este 60% lipide, 30% glucide și 10% proteine și se modifică în funcție de raportul cu ingestia de alimente [7].

Acuratețea determinărilor de calorimetrie indirectă este influențată de situațiile care modifică echilibrul acido-bazic, respectiv acidoza sau alcaloza metabolică, afecțiunile care modifică frecvența respiratorie cu reținere sau eliberare suplimentară de CO2 sau glicoliza anaerobă prin exercițiu fizic intens în care se produc molecule de ATP fără utilizare de oxigen.

Dispozitivul prin care s-au efectuat determinările calorimetrice a fost Quark RMR (Cosmed, Roma, Italia). Dispozitivul a fost evaluat prin studii de validare cu DELTATRAC II (Sensormedics, Yorba Linda, CA, USA) care este considerat dispozitiv de referință pentru determinări calorimetrice în studii clinice [8]. Quark RMR este un dispozitiv de calorimetrie indirectă în sistem deschis, echipat cu un debit metru cu turbină (flowmeter) digital. Calibrarea acestuia se realizeaza cu o seringă de 3 litri, utilizând un gaz certificat produs de AIR Liquide Healthcare America Corporation, USA având compoziția de 16.02% oxigen, 5.02% CO2 și azot până la 100%. Determinările după calibrare și încălzire aparatului timp de de 10 min. Pacientul inspiră aer atmosferic printr-o mască facială adaptată la o turbină bidirecțională de 18 mm diametru și expiră prin același dispozitiv. Volumul de ventilație suportat este de până la 80 l/min cu o acuratețe de măsurare de 2%. Aparatul calculează diferența de concentrație a gazelor din aerul inspirat și expirat, concentrația de oxigen fiind determinată cu un senzor paramagnetic și cea a dioxodului de carbon cu un senzor infrarosu digital. Acuratețea de determinare a gazelor este 0.02%. Timpul de răspuns al senzorilor pentru oxigen si dioxid de carbon este mai puțin de 120 ms. În absența determinării azotului urinar, din procesarea digitală a datelor sunt calculate RMR, coeficientul respirator non proteic și proporția substratului oxidat, folosindu-se ecuația Weir simplificată. În această lucrare a fost folosit coeficientul respirator non-proteic notat cu RQ.

Referințe

1. Rolfe, D.F. and G.C. Brown, Cellular energy utilization and molecular origin of standard metabolic rate in mammals. Physiol Rev, 1997. 77(3): p. 731-58.

2. Stipanuk, M., Caudill M, Biochemical and physiological aspects of human nutrition. third edition ed. 2013, Philadephia, USA: Saunders Elselvier.

3. Lusk, G., Elements of science of nnutrition, ed. W.B.S. CO. 1928, Philadelphia.

4. Peronnet, F. and D. Massicotte, Table of nonprotein respiratory quotient: an update. Can J Sport Sci, 1991. 16(1): p. 23-9.

5. Shils M, S.M., Ross C, Caballero B, Cousins R, Modern Nutrition in Health and Disease 10th ed. 10th ed ed. 2006, Baltimore: Lippincott Williams& Wilkins.

6. Lam, Y.Y. and E. Ravussin, Analysis of energy metabolism in humans: A review of methodologies. Mol Metab, 2016. 5(11): p. 1057-1071.

7. Schutz, Y., The basis of direct and indirect calorimetry and their potentials. Diabetes Metab Rev, 1995. 11(4): p. 383-408.

8. Blond E., M.C., Norman S., Sothier M., Roth H., Goudable J., Lavilee M., A new indirect calorimeter is acurate and reliable for measuring basal energy expenditure, thermic effect of food and substrate oxidation in obese and healthy subjects. e-SPEN, 2010: p. e7-e15.

1.5 Rata metabolică de repaus

Energia necesară funcționării unui organism a fost împărțită în raport cu activitatea fizică, procesarea nutrienților și condițiile de mediu în consum energetic de repaus, consum energetic asociat procesării alimentelor, consum energetic asociat activitații fizice și consum energetic necesar menținerii homeostaziei termice.

Pornind de la rata metabolică minim compatibilă cu viață până la consumul energetic în fază postabsorbativă și repaus fizic sau activitate fizică redusă există numeroase situații intermediare asimilate consumului de repaus. Multitudinea factorilor care pot influența consumul energetic determină situații clinice caracterizate prin rate metabolice de repaus diferite. Determinarea ratei metabolice în afara caracterizării exacte a condițiilor de măsurare și situațiile clinice și/sau metabolice asociate tipului de consum evaluat nu permite comparația subiecților și nu permite extrapolarea rezultatelor.

Rolfe și Brown definesc noțiunea de rata metabolică standard ca fiind o stare de „steady state” a producției de energie a unui organism asociată unor condiții bine stabilite: individ adult, în repaus, în fază postabsorbativă (nivel de procesare al nutrienților de menținere), la o temperatură a mediului care nu necesită termoreglare [1]. Această definiție este utilizată pentru metabolismul uman sub numele de rata metabolică bazală, cu mențiunea că la criteriile menționate se adaugă prezența unui activități fizice anterioare minime.

Pentru consumul energetic în afara activității fizice și în stare postabsorbativă s-au definit și folosit în studii clinice în mod curent rata metabolică bazală (RMB), rata metabolică de repaus (RMR) și rata metabolică în somn (RMS) [2-7]. Pentru subiectul sănătos raportat la rata minimă compatibilă cu viața se înscriu în ordine crescătoare: rata metabolică în somn, rata metabolică bazală, urmată de rata metabolică de repaus.

Creșterea consumului energetic care le diferențiază se datorează luării în considerație pentru rata metabolică în somn, a consumului energetic la nivel normal al organelor interne, pentru rata metabolică bazală, a consumului energetic produs de trezire și pentru rata metabolică de repaus, a consumului energetic generat de deplasarea până la locul determinării calorimetrice [8]. Raportul între aceste tipuri de rate metabolice ar fi definit de relația: rata metabolică minim compatibilă cu viața (RMM) este mai mică decât rata metabolică în somn (RMS) care la rândul ei este mai mică decât rata metabolică bazală (RMB), care este mai mică decât rata metabolică de repaus (RMR). Date prezentate comparativ în tabelul 1.

Alte situații de rate metabolice scăzute sub rata de repaus din somn se întâlnesc la subiecți supuși anesteziei generale, comă, insuficiențe de organ, hipotermie, denutriție și în cursul lipsei aportului alimentar prelungit când RMR poate scădea cu până la 40%, respectiv 20% pe kilogram greutate corporală. În opoziție, rata metabolică maximă este considerată pentru subiecții antrenați fizic de 20 ori RMR în timp ce pentru subiecții care nu au efectuat antrenament de 12 ori RMR [1]. Rata metabolică maximă este definită ca fiind consumul maxim la nivel „steady state” pe care poate să il atingă și mențină un subiect care efectiează efort maxim pe o perioadă de timp determinată. Creșterea activității fizice nu este întotdeuna aditivă peste RMR, deoarece în cursul efortului intens scade rata metabolică a unor organe (rinichi, intestin) în timp de activitatea altora crește (ficat, inimă).

Rata metabolică bazală (RMB) este determinată dimineața, în repaus fizic absolut și stare postabsorbativă de 10 ore și este considerată a fi cu 10-15% mai mică decât rata metabolică de repaus (RMR) datorită activității cerebrale de trezire si a tonusului postural [9].

Rata metabolică de repaus (RMR) reprezintă consumul minim de energie necesar organismului în stare de repaus și de veghe într-un mediu de neutralitate termică [10]. Această definiție este completată și de celelalte criterii standard: stare postabsorbativă, absența consumului de substanțe care modifică consumul energetic, absența stressului, stare fiziologică sau patologică similară a subiecților, presiune atmosferică standard. RMR diferă de RMB prin absența criteriului de repaus fizic absolut (RMB se efectuează la trezire înainte de orice activitate motorie) standardizând determinarea consumului energetic pentru facilități ambulatorii. RMR este considerată de unii autori de fi formată din rata metabolică în stare de somn (RMS) la care se adaugă un procent de 5%-10% din aceasta, respectiv energia necesară menținerii stării de veghe [11-13].

Modificarea acestor condiții standard în sensul modificării stării de conștiență, scăderii sau creșterii activității organelor interne, afectarea funcției termoregulatorii, lipsa cronică a nutrienților sau suprahrănirea duce la modificarea consumului energetic.

Procesele metabolice care determină consum energetic în cadrul ratei metabolice de repaus sunt de menținere a structurilor celulare (sinteza proteinelor, menținerea gradientului transmembranar, transportul transmembranar) și ale funcționalității organelor (contracția musculară). Determinarea consumului energetic al țesuturilor sau organelor se realizază in vitro prin măsurarea concentrațiilor soluțiilor administrate și rezultate, iar in vivo prin determinarea diferenței arteriovenoase ale oxigenului și dioxidului de carbon rezultat. Determinarea consumului energetic se poate realiza și din estimarea preluării 2- deoxiglucozei sau a concentrației mitocondriale care s-au dovedit corelate. Astfel porțiunea corticală a creierului are densitate mitocondrială cu 25-50% mai mare decât substanța albă și preluare a 2 deoxiglucozei proporțional crescută [1].

Rata metabolică de repaus are o componentă obligatorie determinată de reacțiile metabolice anabolice sau catabolice, transportul transmembranar la nivelul organitelor celulare sau transcelular, contracția musculaturii netede a organelor interne sau a musculaturii striate care asigura menținerea posturii corporale, menținerea homeostaziei termice și o componentă neobligatorie legată de activitatea proteinelor necuplante sau de transformările ciclice de substrat fără rezultat metabolic.

Referințe

1. Rolfe, D.F. and G.C. Brown, Cellular energy utilization and molecular origin of standard metabolic rate in mammals. Physiol Rev, 1997. 77(3): p. 731-58.

2. Mahan L.K., E.-S.S., Krause's Food&Nutrition Therapy. 12th edition ed. 2005, St. Louis, Missouri, USA.

3. Henry, C.J., Basal metabolic rate studies in humans: measurement and development of new equations. Public Health Nutr, 2005. 8(7A): p. 1133-52.

4. Huang, K.C., et al., Resting metabolic rate in severely obese diabetic and nondiabetic subjects. Obes Res, 2004. 12(5): p. 840-5.

5. Lopes Rosado E., C.K.V., Santiago de Brito R. Energy expediture measured by indirect calorimetry in obesity Applications of Calorimetry in a Wide Context – Differential Scanning Calorimetry, Isothermal Titration Calorimetry and Microcalorimetry,. 2013; Available from: https://www.intechopen.com/books/ applications-of-calorimetry-in-a-wide-context-differential-scanning-calorimetry-isothermal-titration-calorimetry-and-microcalorimetry/energy-expenditure-measured-by-indirect-calorimetry-in-obesity.

6. Spaeth, A.M., D.F. Dinges, and N. Goel, Resting metabolic rate varies by race and by sleep duration. Obesity (Silver Spring), 2015. 23(12): p. 2349-56.

7. Zhang, K., et al., Sleeping metabolic rate in relation to body mass index and body composition. Int J Obes Relat Metab Disord, 2002. 26(3): p. 376-83.

8. Ravussin, E. and C. Bogardus, A brief overview of human energy metabolism and its relationship to essential obesity. Am J Clin Nutr, 1992. 55(1 Suppl): p. 242S-245S.

9. Levine, J.A., Measurement of energy expenditure. Public Health Nutr, 2005. 8(7A): p. 1123-32.

10. Stipanuk, M., Caudill, M.,, Biochemical and physiological aspects of human nutrition. thrid edition ed. 2013, Philadephia, USA: Saunders Elselvier.

11. Lam, Y.Y. and E. Ravussin, Analysis of energy metabolism in humans: A review of methodologies. Mol Metab, 2016. 5(11): p. 1057-1071.

12. Goldberg, G.R., et al., Overnight and basal metabolic rates in men and women. Eur J Clin Nutr, 1988. 42(2): p. 137-44.

13. Fontvieille, A.M., et al., Energy cost of arousal: effect of sex, race and obesity. Int J Obes Relat Metab Disord, 1993. 17(12): p. 705-9.

1.6 Factori care influențează RMR

Consumul de oxigen mediu pe zi este de 3.5 mmol/min/kgc. Consumul organelor interne (creier, ficat, rinichi, inimă) este determinant pentru consumul de repaus, reprezentând 60-70% din RMR la o greutate a organelor interne de numai 6% din greutatea corporală. Comparativ, musculatura striată are un consum energetic în repaus de numai 18% din RMR, deși greutatea cesteia reprezintă 40% din greutatea corporală.

Importanța activității metabolice a organelor interne este atât de mare, încât atât scăderea consumului energetic odată cu vârsta dar și diferența de consum energetic dintre sexe a fost atribuită diferenței dintre mărimea acestora și mai puțin diferenței de masa musculară [1]. La subiecții umani există un dismorfism sexual astfel că pentru aceeași înălțime și greutate bărbații au masa organelor interne mai mari decât a femeilor, iar pentru ambele sexe masa organelor interne scade cu vârsta cu excepția inimii care își crește masa și dimensiunilor pe parcursul vieții.

În ceea ce privește proporția proceselor implicate se consideră că procesele de transport transmembranar prin Na+K+ATP-ază sunt responsabile de consumul energetic echivalent cu 20-40% din RMR [2, 3], iar pentru anumite organe (creier, rinichi), consumul de oxigen pentru funcționarea Na+K+ATP-azei ajunge până la 60% din total oxigen consumat de organul respectiv [4]. Funcționarea pompei de protoni mitocondriale în țesuturile active poate fi responsabilă de până la 30 % din necesarul energetic al unei celule active (de exemplu în celulele hepatice) [5, 6]. Sinteza proteică este reponsabilă de 18% din consumul energetic de repaus [7]. Ratele metabolice ale organelor interne și proporția consumată pentru activitatea Na+K+ATP-azei și pompei de protoni mitocondriale sunt prezentate în tabelul 2.

Adunând datele din literatură Rolfe și Brown dau următoarele valori între care se poate situa consumul energetic pentru diferite procese metabolice. Din total consum energetic, 18-22% este folosit sinteza proteică, 5-8 % de gluconeogeneză, 2% de ureogeneză. Consumul prin reacții ciclice poate fi foarte variabil ajungând chiar la 50%. Proporții semnificative se consumă în gluconeogeneză, sinteza oligonucleotidelor, prin mecanismul de „proton leak” și prin oxidarea non mitocondrială. Aceste proporții sunt diferite în funcție de organul implicat. Pentru ficat consumul energetic din gluconeogeneză reprezintă 40% din consumul energetic al organului în timp ce rinichiul consumă numai de 5% în gluconeogeneză de la nivel renal [4]. Subiectul sănătos produce în stare de postabsorbativă 0.72 mol glucoză pe zi, consumul energetic pentru sinteza de novo a glucozei fiind responsabilă de 5-8% din consumul energetic [4].

Rata metabolică este dependentă de factori genetici, sex, vârstă, compoziție și suprafață corporală, talie, greutate, statusul prandial și faza de procesare a nutrienților, nivelul de activitate fizică anterior, temperatura mediului, statusul hormonal, sarcina, lactația, comorbidități asociate.

RMR este considerată relaționată în principal cu masa slabă și greutatea totală a corpului. Masa slabă este cea care determină 70-80 % din varianța RMR. Prin comparație masa grasă este considerată responsabilă de numai 2%-6% din variabilitatea RMR. În acestă situație fiecare 1 kg de masă slabă (FFM) contează cât 5 kg masă grasă (FFM) [9, 10].

Raportul RMR/kg masa slabă nu este modificat de vârstă sau sex, dar este diferit între slabi și obezi, scăzând pe măsura creșterii masei corporale. Ca și entitate masa slabă, parametru de compoziție corporală determinată prin bioimpedanță ca fiind diferența dintre masa corporală și masa grasă, asociază țesuturi heterogene atât funcțional cât și energetic, de la organele interne cu o medie de 400kcal/kg/zi, la musculatura striată cu 13kcal/kg/zi și os, lichid extracelular sau matrix cu 1Kcal/kg/zi. Modificarea raportului între diferite componente ale masei slabe pe măsura creșterii, îmbătrânirii, sarcinii sau apariției modificărilor patologice influențează atât RMR cât și valoarea RMR/kg masă slabă [11]. RMR depinde de suprafața corporală, astfel ca la aceeași greutate subiecții cu înălțime mai mare au un consum energetic mai mare. RMR raportată pe kg greutate corporală este aproximativ constantă la adulți dar este crescută la subiecții cu activitate fizică în raport cu cei sedentari [12-14].

Aceasta relație a consumului energetic de masa corporală este comună omului, animalelor și chiar unelor specii de plante și alge [15, 16] și a fost exprimată prin “legea lui Kleiber” în care RMR este proporțională cu greutatea ridicată la putere.

RMR = 70G3/4 [17]

RMR este influențată de hormonii tiroidieni, estrogen, progesteron, insulină, glucagon, cortizol, hormon de creștere, prolactină, adrenalină, noradrenalină.

Hormonii tiroidieni cresc consumul de oxigen prin mecanisme complexe de alterare a ratei de transcripție nucleară cu modificarea expresiei unor proteine componente ale NA+K+ATP-azei membranare și lanțului de transport de electroni mitocondrial[2]. RMR este influențată de faza menstruală fiind scăzută cu 10-15% în faza preovulatorie fața cea luteală[18].

Insulina și glucagonul influențează RMR prin modificarea activității transporterilor. Astfel insulina crește translocarea transporterilor din interiorul celulei spre membrana celulară și crește viteza de transport a glucozei în celulă. La nivelul celulei adipoase sub acțiunea insulinei activitatea de transport a GLUT 4 este de 20-30 ori mai mare[18].

Noradrenalina și adrenalina stimulează glicogenoliza, procesele anabolice, proliferarea țesutului adipos brun cu activarea UCP1 în timpul expunerii la rece a organismului. Noradrenalina crește oxidarea glucozei chiar și în absența insulinei prin creșterea activității GLUT1[19, 20]. Stimularea simpatică crește și eliberarea și oxidarea acizilor grași. Un efect similar de eliberare al acizilor grași îl au și hormonul de creștere și prolactina.

RMR este crescută la obezii diabetici față de obezii nediabetici. Această creștere este legată de dezechilibrul glicemic, respectiv cresterea gluconeogenezei, prezența glicozuriei, creșterea oxidării lipidelor, stimularea sistemului nervos simpatic [21-24]. Alti autori sustin subiectii cu obezi care au cosum energetic redus sunt predispusi la obezitate [25].

Scăderea ponderală semnificativă poate diminua RMR chiar până la 15%. Această diminuare a RMR este o modificăre adaptativă care tinde să mențină greutatea inițială, dar pentru scăderi semnificative ale greutății, scăderea adaptativă a RMR este asociată cu scăderea RMR asociată scăderii masei organelor interne [26]. La foștii obezi care si-au redus masa de țesut adipos prin dieta hipocalorică, s-a demonstrat o reducre a RMR persistentă si continuă chiar și la 6 ani dupa reducerea masei corporale [27].

În sens invers creșterea ponderală este asociată cu o creștere a RMR, care în cazul creșterilor importante de greutate poate de asemenea ajunge până la 15% dar această modificare adaptativă nu este suficientă pentru a reduce nivelul rezervelor adipoase la valoarea inițială și după o perioadă de prezență a obezității se atenuează. Modificarea cronică a aportului alimentar poate determina si modificări mitocondriale adaptative care să influențeze eficiență producerii de ATP mitocondrial [28, 29]. Dinamica mitocondriala modificată cu reducerea a cantității de ATP produs și creșterea speciilor reactive de oxigen este considerată implicată și în diabetul zaharat [30].

În aceste situații RMR predictat prin ecuații legate numai de greutate sau de masa slabă nu mai corespunde celui real respectiv măsurat prin calorimetrie indirectă.

Referințe

1. Wang, Z., et al., Evaluation of specific metabolic rates of major organs and tissues: comparison between nonobese and obese women. Obesity (Silver Spring), 2012. 20(1): p. 95-100.

2. McBride, B.W. and J.M. Kelly, Energy cost of absorption and metabolism in the ruminant gastrointestinal tract and liver: a review. J Anim Sci, 1990. 68(9): p. 2997-3010.

3. Clarke, R.J., et al., Quantitative calculation of the role of the Na(+),K(+)-ATPase in thermogenesis. Biochim Biophys Acta, 2013. 1827(10): p. 1205-12.

4. Rolfe, D.F. and G.C. Brown, Cellular energy utilization and molecular origin of standard metabolic rate in mammals. Physiol Rev, 1997. 77(3): p. 731-58.

5. Jastroch, M., et al., Mitochondrial proton and electron leaks. Essays Biochem, 2010. 47: p. 53-67.

6. Stipanuk, M., Caudill, M.,, Biochemical and physiological aspects of human nutrition. thrid edition ed. 2013, Philadephia, USA: Saunders Elselvier.

7. Waterlow J., M.D.J., Energy cost of turnover of protein and other cellular constituents. Proceedings of the tenth Conference of the European Society for Comparative Physiology and Biochemistry Innsbruck 1989. Stuttgart: Georg Thieme Verlag, 1989.

8. Waterlow, J.C., Protein turnover with special reference to man. Q J Exp Physiol, 1984. 69(3): p. 409-38.

9. Johnstone, A.M., et al., Factors influencing variation in basal metabolic rate include fat-free mass, fat mass, age, and circulating thyroxine but not sex, circulating leptin, or triiodothyronine. Am J Clin Nutr, 2005. 82(5): p. 941-8.

10.Orava, J., et al., Different metabolic responses of human brown adipose tissue to activation by cold and insulin. Cell Metab, 2011. 14(2): p. 272-9.

11.Browning, M.G. and R.K. Evans, The contribution of fat-free mass to resting energy expenditure: implications for weight loss strategies in the treatment of adolescent obesity. Int J Adolesc Med Health, 2015. 27(3): p. 241-6.

12.Ravussin, E. and C. Bogardus, Relationship of genetics, age, and physical fitness to daily energy expenditure and fuel utilization. Am J Clin Nutr, 1989. 49(5 Suppl): p. 968-75.

13.Weyer, C., et al., Determinants of energy expenditure and fuel utilization in man: effects of body composition, age, sex, ethnicity and glucose tolerance in 916 subjects. Int J Obes Relat Metab Disord, 1999. 23(7): p. 715-22.

14.Lam, Y.Y. and E. Ravussin, Analysis of energy metabolism in humans: A review of methodologies. Mol Metab, 2016. 5(11): p. 1057-1071.

15.Porter R.K., B.M.D., Body mass dependendace of H+ leakin mithocondria and its relevanse to metabolic rate. Nature 1993. 362(6421): p. 628-30.

16.Niklas, K.J. and U. Kutschera, Kleiber's Law: How the Fire of Life ignited debate, fueled theory, and neglected plants as model organisms. Plant Signal Behav, 2015. 10(7): p. e1036216.

17.Kleiber, M., The fire of life : An introduction in animal energetics. 1962, Huntington , New York.

18.Shils M, S.M., Ross C, Caballero B, Cousins R, Modern Nutrition in Health and Disease 10th ed. 10th ed ed. 2006, Baltimore: Lippincott Williams& Wilkins.

19. Inokuma, K., et al., Uncoupling protein 1 is necessary for norepinephrine-induced glucose utilization in brown adipose tissue. Diabetes, 2005. 54(5): p. 1385-91.

20.Shimizu, Y., et al., Effects of noradrenaline on the cell-surface glucose transporters in cultured brown adipocytes: novel mechanism for selective activation of GLUT1 glucose transporters. Biochem J, 1998. 330 ( Pt 1): p. 397-403.

21.Alawad, A.O., T.H. Merghani, and M.A. Ballal, Resting metabolic rate in obese diabetic and obese non-diabetic subjects and its relation to glycaemic control. BMC Res Notes, 2013. 6: p. 382.

22.Buscemi, S., et al., Resting energy expenditure in type 2 diabetic patients and the effect of insulin bolus. Diabetes Res Clin Pract, 2014. 106(3): p. 605-10.

23.Caron, N., et al.,Energy Expenditure in People with Diabetes Mellitus: A Review,Front Nutr,2016.3: p. 56.

24.Bitz, C., et al., Increased 24-h energy expenditure in type 2 diabetes. Diabetes Care, 2004. 27(10): p. 2416-21.

25.Rosales-Velderrain, A., et al., Hypometabolizers: characteristics of obese patients with abnormally low resting energy expenditure. Am Surg, 2014. 80(3): p. 290-4.

26.Bosy-Westphal, A., et al., Contribution of individual organ mass loss to weight loss-associated decline in resting energy expenditure. Am J Clin Nutr, 2009. 90(4): p. 993-1001.

27.Forthegill, E., Guo, J., Howard, L. , et all, Persistent metabolic adaptation 6 years after “The Biggest Loser” competition. Obesity 2016. Volume 24, Issue 8, p1612–1619.

28.Liesa, M. and O.S. Shirihai, Mitochondrial dynamics in the regulation of nutrient utilization and energy expenditure. Cell Metab, 2013. 17(4): p. 491-506.

29.Jheng, H.F., et al., Molecular insight and pharmacological approaches targeting mitochondrial dynamics in skeletal muscle during obesity. Ann N Y Acad Sci, 2015. 1350: p. 82-94.

30.Rovira-Llopis, S., et al., Mitochondrial dynamics in type 2 diabetes: Pathophysiological implications. Redox Biol, 2017. 11: p. 637-645.

Referințe

1. Stipanuk M, C.M., Biochemical, physiological and Molecular Aspects of Human Nutrition 3rd ed. 3rd ed ed, ed. E. Saunders. 2013, St Louis, Missouri.

2. Shils M, S.M., Ross C, Caballero B, Cousins R, Modern Nutrition in Health and Disease 10th ed. 10th ed ed. 2006, Baltimore: Lippincott Williams& Wilkins.

3. Levine, J.A., Measurement of energy expenditure. Public Health Nutr, 2005. 8(7A): p. 1123-32.

4. Lam, Y.Y. and E. Ravussin, Analysis of energy metabolism in humans: A review of methodologies. Mol Metab, 2016. 5(11): p. 1057-1071.

5. Durnin, J.V.G.A., Basal metabolic rate in man in Joint FAO/WHO/UNU Expert Consultation on Energy and Protein Requirements. 1981: Rome.

Referințe

1. Elia, M., Organ and tissue contribution to metabolic rate. 1992.

2. Henry, C.J., Basal metabolic rate studies in humans: measurement and development of new equations. Public Health Nutr, 2005. 8(7A): p. 1133-52.

3. Wang, Z., et al., Specific metabolic rates of major organs and tissues across adulthood: evaluation by mechanistic model of resting energy expenditure. Am J Clin Nutr, 2010. 92(6): p. 1369 77.

1.7 Efectul termic al alimentelor

Efectul termic al alimentelor (ETA) este consumul energetic care însumează toate procesele implicate în transferul energetic nutrienți-organism. Estimat din etapele prelucrării post ingestie a nutrienților, ETA reprezintă consumul energetic asociat digestiei, procesării nutrienților pâna la obținerea formelor absorbabile, absorbției și metabolizării acestora.

Deși aparent foarte clar delimitate prin definiție, cuantificarea acestor costuri energetice în unele studii experimentale a dus la rezultate surprinzătoare. Astfel încă din 1986, Vernet și colab. au demonstrat că absorbția are valoare neglijabilă în raport cu celelalte costuri energetice, termogeneza postprandială fiind similară după administrarea nutrienților intravenos sau intragastric. Autorii au administrat combinații de soluții și produse de nutriție parenterală (glucoză, aminoacizi esențiali din „Nutriflex peripherique” Vifor SA Switzerland și lipide „Intralipid”, Vitrum Company Sweden) sub formă de monozaharide, aminoacizi și fracțiuni lipidice (acizi grași, glicerol, lecitină) și au constat creșteri comparabile ale ratei metabolice pentru administrarea intravenoasă cu cea intragastrică. Diferența de consum energetic dintre cele 2 tipuri de administrări a fost numai temporală, constând într-o întârziere de 30 min pentru administrarea intragastrică comparativ cu cea intravenoasă [1]. Termogeneza indusă de nutrienți în acest studiu are la bază numai procesarea nutrienților din spațiul circulator, interstițial și celular. Comparativ cu acest experiment, atunci când se administrează alimente pe cale orală se adaugă costurile energetice de digestie și procesare a nutrienților la nivelul tubului digestiv până la obținerea formelor absorbabile.

Dacă energia necesară digestiei și absorbției nutrienților se presupune asemănătoare pentru același tip de macronutrient în condiții de normalitate a funcției digestive și absența unei patologii asociate, tipul de compuși și calea metabolică prin care un nutrient poate fi procesat depinde de mai mulți factori: activitatea fizică, necesarul sau deficitul structurilor de rezervă, elementele structurale nou formate.

Termogeneza obligatorie este în condiții de repaus post alimentar determinată de digestie, absorbție, formarea compușilor macroergici și în proporție mai mare de formarea structurilor de rezervă: proteine din aminoacizi, lipide din acizi grași și glicogen din glucoză. Componenta obligatorie este modificată de activitatea parasimpatică, toleranța la glucoză și insulinorezistența [2-6].

În afară de modificările pe care condițiile fiziologice sau patologice precum și gradul de procesare al nutrienților poate să le aducă termogenezei obligatorii se pot produce modificări și la nivelul componentei facultative a ETA, proces în care se consumă oxigen în exces față de nevoile metabolice strict generate de prelucrarea nutrienților. Componenta facultativă a termogenezei postprandiale este determinată de activitatea simpatică asociată consumului de alimente sau de reacțiile metabolice ciclice [7-9].

Insulina este implicată în termogeneza obligatorie, prin acțiunea ei de facilitare a transportului transmembranar al glucozei dar este implicată și în termogeneza facultativă prin intermediul stimulării β adrenergice. Stimularea ß adrenergică care este dependentă de modificările concentrației insulinei plasmatice secundare aportului alimentar sau administrării ei în scop terapeutic sau experimental [10].

Blocarea activității simpatice sau parasimpatice secundară unei afecțiuni sau prin medicamente, de exemplu, β blocante sau atropină, poate reduce ETA [3] și poate fi considerată un factor de risc pentru obezitate și diabet [8]. Importanța blocării simpatice asupra termogenezei postprandiale a fost evaluată de Achenson si DeFronzo, în experimentele efectuate cu tehnici de clamp, fiind considerată responsabilă de o reducere a ETA între 30% și 70% [9, 11].

Modificările costurilor energetice legate de procesarea nutrienților au fost considerate cauză, efect sau parte implicată în bolile metabolice. Astfel răspunsul termogenetic redus după administrarea nutrienților a fost considerat atît determinat de instalarea obezității cât și precondiționat de obezitatea anterioară [12, 13]. În această secvențiere diminuarea efectului termogenetic al alimentelor face parte dintr-o spirală ascendentă în care obezitatate anterioară scade consumul energetic post alimentar devenind factor implicat în noua acumulare de masă grasă și ulterior în apariția altor boli metabolice, inclusiv a diabetului [14].

Factori care influențează ETA :

Cantitatea și raportul între macronutrienți

La subiectul sănătos cu un regim alimentar și de antrenament fizic anterior în limitele normale, valoarea ETA a fost cuantificată la aproximativ 7-10% din caloriile procesate respectiv 35- 50 kcal pentru o masă mixtă de 500 kcal calculată utilizând valorile date de factorii Atwater (9 kcal pentru 1 gram de lipide și 4 kcal pentru 1 gram de proteine sau glucide) [15, 16]. Factorii Atwater reprezintă cantitatea de energie din nutrienți eliberată în urma proceselor metabolice „in vivo” și este scazută față de cantitatea totală de energie conținută în nutrient și care ar putea fi eliberată prin descompunere completă în CO2 și H2O.

Exprimat separat pe macronutrienți, consumul energetic reprezintă 20-30% din valoarea calorică pentru proteine, 6-8% pentru carbohidrați și 2-3% pentru lipide [17].

Regimul alimentar anterior determinării ETA, frecvența și regularitatea administrării meselor.

Subiectul adult sănătos poate să tolereze fără modificări semnificative ale greutății, creșteri sau scăderi ale aportului caloric în limita de ± 15% [18]. Aceasta toleranță presupune o creștere sau scădere proporțională a consumului energetic pentru menținerea constantă a greutății corporală. Prezența adaptabilității consumului ca parte a reglării energetice face ca interpretarea datelor rezultate din măsuratorile calorimetrice să fie dificilă în situații în care aportul alimentar caloric total și/sau structurat pe nutrienți nu a fost standardizat în perioada premergătoare studiului.

Regimurile alimentare hipo sau hipercalorice și/sau cu predominanța unuia din nutrienți aduc modificări atât asupra RMR cât și a ETA. Consumurile energetice vor fi diferite și în funcție de calea metabolică folosită. Oxidarea carbohidraților sau a lipidelor consumă mai multă energie decât sinteza glicogenului sau a trigliceridelor. Pentru stocarea glucidelor sub formă de glicogen se utilizează 5% din valoarea energetică a glucidelor ingerate, iar pentru stocarea glucidelor sub formă de lipide 18% din valoarea energetică a glucidelor ingerate. Costurile pentru depozitarea lipidelor sunt mult mai mici reprezentând numai costurile de reesterificare din intestin si adipocit, respectiv numai 3% din valoarea energetică a grăsimilor procesate [18]. În cazul ETA al glucozei estimat prin metoada clampului, 62% din acesta este rezultatul stocării glucozei în glicogen, diferența fiind reprezentată de lipogeneza de novo, recircularea glucozei în ciclul Cori, stimularea turn-over-ului proteic, activitatea Na-K ATP-azei membranare, consumului energetic prin stimulare simpatică [19].

ETA pentru un anumit prânz este influențat de cantitatea, de raportul între macronutrienții administrați în zilele precedente efectuării măsurătorii, dar și de depozitele de glicogen ale subiectului. Regimurile hipocalorice cu restricție glucidică ar avea astfel un ETA redus comparativ cu cele fără restricție glucidică.

În studii efectuate cu diete hipocalorice la subiecți obezi, după 14 zile, ETA a fost găsit redus în valoare absolută cu până la 30 % din valoarea energetică a prânzului respectiv [18, 20]. Aceasta ar putea fi explicat prin faptul că în restricțiile calorice, nutrienții sunt predominent utilizați pentru refacerea depozitelor de glicogen și nu pentru constituire de țesut adipos, mecanism care are un consum de oxigen si respectiv energetic redus. Totodată reducerea ETA ar putea fi interpretată și ca un fenomen adaptativ la un regim hipocaloric asemănătoare celei observate în cazul dietei hiocalorice pentru RMR. În sens invers creșterea depozitelor de glicogen in regimuri hipercalorice sau cu exces de carbohidrați determină creșterea ETA [21].

ETA este crescut la subiecții cu mese regulate fața de cei cu mese neregulate [19, 22] și după unii autori crescut atunci cand mesele sunt rare [23].

Nivelul de activitate fizică

ETA este redus la sedentari fata de subiecții aflați sub diferite forme de antrenament [22].

Vârstă

S-a observat reducerea ETA la vârste înaintate, unul din factorii considerați implicați a fost scăderea activității simpatice [24].

Temperatura mediului ambiant

Modificarea temperaturii interne cu 1 grad Celsius determină modificarea RMR cu 13%. Scăderea sau creșterea temperaturii externe determină atât modificarea RMR menținerii temperaturii cât și a ETA cu 2-17% [25-27].

Scăderea activității simpatice

Postprandial nivelul catecolaminelor și al cortizolului este crescut [28]. Reducerea ETA prin reducerea activității simpatice a fost evidențiată prin experimente efectuate în situații clinice cu activitate simpatică redusă sau în care s-au utilizat beta blocante [29, 30].

Gradul de adipozitate

Relația inversă între creșterea gradului de adipozitate și scăderea ETA până la abolirea acestuia a fost observată de mulți autori. Aceasta reducere a ETA în obezitate este demonstrată în 22 din 29 studii conform unui „review” al lui de Jonge [31]. Se consideră că ETA este redus în obezitate prin creșterea insulinorezistenței și reducerea activității simpatice. Dacă în ceea ce privește reducerea ETA corelat cu creșterea gradului de insulinorezistență există consens, existența unei reduceri a activității simpatice după masă la obezi sau la diabetici este însă controversată, raportându-se atât creșteri cât și scăderi ale activității simpatice după tipul de adipozitate [29].

Nivelul de insulinorezistență

Implicarea insulinorezistenței în scăderea ETA atât la diabetici cât și la sănătoși a fost demonstrată în numeroase studii, dar dacă această reducere este asociată de termogeneza facultativă sau de cea obligatorie este mai puțin bine definit. Experimentele având la baza clampul euglicemic hiperinsulinemic au arătat că nu există diferență între ETA pentru diabetici, obezi sau sănătosi după înlăturarea insulinorezistenței. Prezența unei insulinorezistențe crescute poate chiar aboli ETA. Reducerea termogenezei obligatorii a fost considerată legată de diminuarea ratei de preluare a glucozei în țesuturi, creșterea gluconeogenei si a glicogenolizei hepatice. Consumul energetic din ETA măsurată în studiile de clamp hiperinsulinemic este dată de în proporție de 50-70% din stocarea glucozei sub forma de glicogen în țesuturi, care este scăzută la subiecții insulinorezistenți.

Față de subiectul sănătos care are o eliberare de glucoză hepatică de 14-18mg/min din care aproximativ 85% prin glicogenoliza si 15% prin gluconeogeneza, la pacienții cu diabet atât tip 1 cât și tip 2 cantitatea de glucoză eliberată de ficat poate fi mult mai mare, iar din aceasta gluconeogeneza poate produce peste 32% din total glucoză produsă de organism, costurile energetice fiind mai mari în stare de repaus [4]. S-a observat o scădere a ETA asociată creșterii HOMA1–IR și descreșterii activității simpatice postprandiale. Alți autori au legat scăderea ETA de reducerea activității simpatice din insulinorezistență [32].

Relația dintre insulinorezistență și obezitate nu este lineară, unii autori demonstrând că la un nivel mai mare de 28% din greutatea corporală a masei grase, insulinorezistența nu crește, ceea ce presupune că reducerea efectului termic la obezi nu este numai consecința scăderii activității insulinei [33]. Cea mai mare reducere a ETA au avut-o subiecții care au asociat maximă insulinorezistență la un grad crescut de obezitate [4-6, 12, 32, 34]. S-a discutat chiar de un efect termogenic intrinsec al insulinei [35], dar studii ulterioare au considerat consumul energetic crescut la concentrații mari ale insulinemiei ca fiind datorat stimulării simpatice induse de aceasta [36].

Durata determinării și tipul de protocol prin care s-a efectuat determinarea

Perioada de timp în care consumul energetic este crescut depinde de valoarea energetică a mesei consumate fiind estimată la 3 ore pentru un aport energetic de 15% din necesar sau 600 kcal, 5 ore pentru dupa o masa de 1200 kcal sau peste 8 ore la o masa de 1600 kcal [15, 30, 37]. Totuși creșterea consumului energetic pentru o masă nu este limitată absolut la acest interval orar, observându-se creșteri față de consumul energetic de repaus și la un număr mai mare de ore decât cele precizate anterior.

Tipul de protocol prin care s-a efectuat determinarea are importanță asupra exactitatii acesteia. Astfel s-au observat valori mai stabile după utilizarea unui protocol discontinuuu (perioade de masurare cu perioade de pauza) decât pentru un protocol continuu (7 ore continuu) care a dat valori cu pana la 50% mai mari datorită stării de neliniște și mișcărilor involuntare determinate de starea de imobilizare prelungită [38].

Referințe

1. Vernet, O., et al., Enteral versus parenteral nutrition: comparison of energy metabolism in lean and moderately obese women. Am J Clin Nutr, 1986. 43(2): p. 194-209.

2. Nacht, C.A., et al., Thermic effect of food: possible implication of parasympathetic nervous system. Am J Physiol, 1987. 253(5 Pt 1): p. E481-8.

3. Deriaz, O., et al., The parasympathetic nervous system and the thermic effect of glucose/insulin infusions in humans. Metabolism, 1989. 38(11): p. 1082-8.

4. Ravussin, E., et al., Thermic effect of infused glucose and insulin in man. Decreased response with increased insulin resistance in obesity and noninsulin-dependent diabetes mellitus. J Clin Invest, 1983. 72(3): p. 893-902.

5. Ravussin, E. and J.K. Zawadzki, Thermic effect of glucose in obese subjects with non-insulin-dependent diabetes mellitus. Diabetes, 1987. 36(12): p. 1441-7.

6. Ravussin, E., et al., Evidence that insulin resistance is responsible for the decreased thermic effect of glucose in human obesity. J Clin Invest, 1985. 76(3): p. 1268-73.

7. Stob, N.R., et al., Thermic effect of food and beta-adrenergic thermogenic responsiveness in habitually exercising and sedentary healthy adult humans. J Appl Physiol (1985), 2007. 103(2): p. 616-22.

8. Acheson, K.J., Influence of autonomic nervous system on nutrient-induced thermogenesis in humans. Nutrition, 1993. 9(4): p. 373-80.

9. Acheson, K.J., et al., Thermic effect of glucose in man. Obligatory and facultative thermogenesis. J Clin Invest, 1984. 74(5): p. 1572-80.

10. Christin, L., et al., Insulin. Its role in the thermic effect of glucose. J Clin Invest, 1986. 77(6): p. 1747-55.

11. DeFronzo, R.A., et al., Effect of beta and alpha adrenergic blockade on glucose-induced thermogenesis in man. J Clin Invest, 1984. 73(3): p. 633-9.

12. Golay, A., et al., Glucose-induced thermogenesis in nondiabetic and diabetic obese subjects. Diabetes, 1982. 31(11): p. 1023-8.

13. Bessard, T., Y. Schutz, and E. Jequier, Energy expenditure and postprandial thermogenesis in obese women before and after weight loss. Am J Clin Nutr, 1983. 38(5): p. 680-93.

14. Schutz, Y., T. Bessard, and E. Jequier, Diet-induced thermogenesis measured over a whole day in obese and nonobese women. Am J Clin Nutr, 1984. 40(3): p. 542-52.

15. D'Alessio, D.A., et al., Thermic effect of food in lean and obese men. J Clin Invest, 1988. 81(6): p. 1781-9.

16. Stipanuk, M., Caudill M, Biochemical and physiological aspects of human nutrition. third edition ed. 2013, Philadephia, USA: Saunders Elselvier.

17. LeBlanc, J., P. Diamond, and A. Nadeau, Thermogenic and hormonal responses to palatable protein and carbohydrate rich food. Horm Metab Res, 1991. 23(7): p. 336-40.

18. James, W.P., Adaptation to different energy intakes. 1981, FAO/WHO/UNU: Rome.

19. Farshchi, H.R., M.A. Taylor, and I.A. Macdonald, Decreased thermic effect of food after an irregular compared with a regular meal pattern in healthy lean women. Int J Obes Relat Metab Disord, 2004. 28(5): p. 653-60.

20. Apfelbaum, M., Influence of level energy intake on energy expenditure in man : effects of spontaneous intake, experimental starvation and experimental overfeeding. In : Obesity in perspective, G.A. Bray, Editor. 1973.

21. Acheson, K.J., et al., Nutritional influences on lipogenesis and thermogenesis after a carbohydrate meal. Am J Physiol, 1984. 246(1 Pt 1): p. E62-70.

22. Thyfault, J.P., et al., Postprandial metabolism in resistance-trained versus sedentary males. Med Sci Sports Exerc, 2004. 36(4): p. 709-16.

23. Tai, M.M., P. Castillo, and F.X. Pi-Sunyer, Meal size and frequency: effect on the thermic effect of food. Am J Clin Nutr, 1991. 54(5): p. 783-7.

24. Wilson, M.M. and J.E. Morley, Invited review: Aging and energy balance. J Appl Physiol (1985), 2003. 95(4): p. 1728-36.

25. Cannon, B. and J. Nedergaard, Nonshivering thermogenesis and its adequate measurement in metabolic studies. J Exp Biol, 2011. 214(Pt 2): p. 242-53.

26. Wijers, S.L., W.H. Saris, and W.D. van Marken Lichtenbelt, Recent advances in adaptive thermogenesis: potential implications for the treatment of obesity. Obes Rev, 2009. 10(2): p. 218-26.

27. Westerterp-Plantenga, M.S., et al., Energy metabolism in humans at a lowered ambient temperature. Eur J Clin Nutr, 2002. 56(4): p. 288-96.

28. Knoll, E., et al., Influence of food intake on concentrations of plasma catecholamines and cortisol. J Clin Chem Clin Biochem, 1984. 22(9): p. 597-602.

29. Gao, Y.Y., et al., Autonomic activity assessed by heart rate spectral analysis varies with fat distribution in obese women. Obes Res, 1996. 4(1): p. 55-63.

30.Reed, G.W. and J.O. Hill, Measuring the thermic effect of food. Am J Clin Nutr, 1996. 63(2): p. 164-9.

31. de Jonge, L. and G.A. Bray, The thermic effect of food and obesity: a critical review. Obes Res, 1997. 5(6): p. 622-31.

32. Watanabe, T., et al., Relationships between thermic effect of food, insulin resistance and autonomic nervous activity. J Med Invest, 2006. 53(1-2): p. 153-8.

33. Bogardus, C., et al., Relationship between degree of obesity and in vivo insulin action in man. Am J Physiol, 1985. 248(3 Pt 1): p. E286-91.

34. Segal, K.R., et al., Independent effects of obesity and insulin resistance on postprandial thermogenesis in men. J Clin Invest, 1992. 89(3): p. 824-33.

35. Rowe, J.W., et al., Effect of insulin and glucose infusions on sympathetic nervous system activity in normal man. Diabetes, 1981. 30(3): p. 219-25.

36. Acheson, K.J., et al., Carbohydrate metabolism and de novo lipogenesis in human obesity. Am J Clin Nutr, 1987. 45(1): p. 78-85.

37. Belko, A.Z., T.F. Barbieri, and E.C. Wong, Effect of energy and protein intake and exercise intensity on the thermic effect of food. Am J Clin Nutr, 1986. 43(6): p. 863-9.

38. Piers, L.S., et al., Thermic effect of a meal. 1. Methodology and variation in normal young adults. Br J Nutr, 1992. 67(2): p. 165-75.

1.8 Insulinorezistența: importanță, definiție, mecanisme fiziopatologice

Insulinorezistența este definită ca fiind acea stare biologică în care insulina indiferent de sursă, endogenă sau exogenă, produce efectul biologic așteptat doar la concentrații crescute în raport cu valorile considerate normale [1-5]. Dezvoltarea tehnicilor de măsurare a insulinemiei a putut demonstra existența unui nivel al insulinemiei disproporționat de mare în raport cu nivelul glicemiei atât la o parte din subiecți sănătoși, cât și la unii pacienți cu obezitate sau diabet zaharat tip 2. Totodată măsurarea insulinemiei a permis obiectivarea fenomenului de insulinorezistență. Prevalență crescută a insulinorezistenței mai mult de 20% [6] în populația generală și la pacienții cu sindrom metabolic, diabet, obezitate, dislipidemie, hipertensiune arterială a fost stabilită prin studii multiple și prezentată inclusiv în rapoarte ale Organizației Mondiale a Sănătății (OMS) [7-11]. Și din datele obținute în România (studiul Urziceni) 65% din populația adultă sănătoasă măsurată a avut o valoare calculată a insulinorezistenței peste valoarea medie calculată a insulinorezistenței teoretice și 30% din obezi au avut o insulinorezistență în limita ultimei quartile [4, 12, 13]. Deși nivelul de la care începe insulinorezistența caracteristică proceselor patologice este încă în dezbatere este o afirmație de consens că prezența și intensitatea insulinorezistenței la subiecți normoglicemici și la cei cu toleranță alterată la glucoză este predictorie pentru dezvoltarea diabetului [2].

Rezistența la insulină este astfel considerată mecanismul patologic care inițiază sindromul metabolic și diabetul zaharat tip 2 având implicații multiple în afara strictei mențineri a nivelului glucozei sanghine [4, 5, 14, 15]. Insulinorezistența este asociată proporțional cu intensitatea acesteia de creșterea trigliceridelor, scăderea HDL colesterolului, hipertensiune arterială, fiind astfel un factor de risc cardiovascular [9, 16, 17]. În sens invers, insulinosensibilitatea este definită ca fiind acea creștere a eficienței insulinei la concentrații mai mici sau doze mai mici de insulină exogenă decât cele așteptate. Insulinorezistența sau insulinosensibilitatea au efect asupra tuturor acțiunilor insulinei dar pentru metabolismul glucidic se referă la modificarea eficienței insulinei în reducerea glicemiei. Intervenția insulinei asupra metabolismului glucidic se realizeză prin creșterea preluării glucozei în țesuturile insulinodependente, creșterea formării glicogenului în mușchi și ficat, creșterea oxidării glucozei și reducerea eliberării hepatice de glucoză prin scădererea glicogenolizei și gluconeogenzei.

Starea de insulinorezistență se caracterizează printr-o reducere a preluării glucozei de către țesuturile periferice și o creștere a eliberării hepatice de glucoză.

În diabetul zaharat tip 2 prima modificare indusă de insulinorezistență este reducerea preluării glucozei în țesuturile periferice. Creșterea eliberării hepatice de glucoză prin gluconeogenză și glicogenoliză este corelată cu glicemia „a jeun” și este ulterioară modificării periferice devenind semnificativă cînd valorile glicemiei bazale ajung la 160mg/dl [18]. În ceea ce privește valorile acestor modificări, diverse studii au calculat la pacienții diabetici cu valori glicemice crescute până la 150mg/dl, reducerea preluării periferice a glucozei cu 40-50% și creșterea eliberării hepatice de glucoză cu 0.5mg/kgc/min [19, 20]. Cantitatea de glucoză produsă prin gluconeogeneză hepatică raportată la cantitatea de glucoză produsă prin glicogenoliză este din ce în ce mai mare pe măsura dezechilibrării diabetului, gluconeogeneza fiind și de 3 ori mai mare la subiecții diabetici dezechillibrați metabolic comparativ cu subiecții normali. Cauzele creșterii gluconeogenezei sunt multiple de la creșterea nivelului și sensibilității la glucagon până la creșterea substraturilor necesare gluconeogenezei cum ar fi creșterea lactatului rezultat în urma preluării excesive a glucozei și deficitului de sinteză a glicogenului și metabolismului oxidativ al glucozei, cresterea glicerolui din lipoliză, creșterea alaninei din modificările aduse metabolismului proteic [21-23].

1.8.1 Receptorul insulinic și mecanisme de insulinorezistență

Receptorul insulinic compus din 2 unități α și 2 unități β, are 2686 aminoacizi și 2 izoforme cu afinitate înaltă sau cu afinitate joasă pentru insulină. Numărul receptorilor pentru insulină poate varia foarte mult. În lucrarea lor clasică, White și Kahn precizează între 200000 de receptori pe celulele insulinosensibile și 40 de receptori pe celulele insulinoindependente [24]. Din aceștia numai 10-20% sunt activați pe suprafața unei celule insulinodependente în mod normal. Diferența între acțiunea insulinei asupra tesuturilor nu este dată numai de numărul acestora ci și de acțiunea metabolică pe care o pot induce. Din acest punct de vedere, țesuturile insulinodependente pot fi considerate țesuturi țintă clasice și toate celelalte țesuturi care au receptori insulinici în cantități reduse ca și țesuturi țintă pentru alte potențiale acțiuni ale insulinei diferite de cele clasice sau care pot duce la efecte pleiotropice.

Astfel au fost descoperiți receptori insulinici și la nivel cerebral deși transferul insulinei la nivelul barierei hematoencefalice este rezultatul unui mecanism de transport celular endotelial și a permeabilității diferențiate a acesteia și transferul glucozei în celula neuronală este independent de insulină [25, 26]. Acțiunea biologică rezultată în urma stimulării receptorilor insulinici cerebrali nu este bine explicitată și nici echivalentă la nivelul tuturor structurilor sistemului nervos [27, 28], dar se discută posibilă lor influență în mai multe procese patogenice. Studii multiple au arătat frecvența asocierii dintre insulinorezistența cerebrală si boală Alzheimer care este considerată de unii autori „diabet zaharat tip 3”[29].

Obținerea efectului insulinic presupune existența concomitentă a unui număr suficient de receptori și a unui mecanism al căilor postreceptor funcțional pentru a putea fi obținut un răspuns în urma activării receptorilor.

Relația între nivelul insulinemiei, receptori insulinici și activitatea acestora este reglată permanent prin mecanisme de „feed back”. Stările hiperinsulinemice pot fi asociate scăderii numărului de receptori și totodată scăderii activității postreceptor printr-un efect de “down regulation”[30]. Acest efect de „down regulation” este modelat și de caracterul pulsatil al secreției insulinice [31]. Prezența unui număr mult mai mare de receptori decât cel necesar presupune că există suficienți receptori disponibili pentru a determina o stimulare suplimentară în cazul când ar fi necesară.

Acțiunea insulinei începe cu legarea ei de receptor care inițiază activitatea tirozinkinazică a acestuia. După legarea insulinei, se produce autofosforilarea zonelor specifice care au ca suport tirozina din toate regiunile intracelulare (regiunea juxta membranară, regiunea regulatorie și porțiunea terminală) a subunității β a receptorului insulinic. Esențială pentru activitatea insulinică este fosforilarea celor 3 zone tirozinice (Tyr 1146, 1150, 1151) ale regiunii regulatorii [4]. Autofosforilarea subunității β a receptorului determină ulterior fosforilarea altor substraturi începând cu insulin receptor substrat 1 (IRS-1). După fosforilare IRS-1 se leaga de proteinele SH2 (proteine care au „Src homology 2 domains”) în regiunea regulatorie p85a activând fosfatidil inozitol 3 kinaza (PI3), proteinkinaza C, proteinele mTOR, p70 S6 kinaza [31]. Această cascadă a fosforilării activează translocarea transporterilor de glucoză și activează enzime care sunt implicate în sinteza glicogenului, metabolismului glucidic sau lipidic (piruvat dehidrogenaza, acetil CoA carboxilaza) [32]. Reducerea semnalizării pe calea fosforilării IRS-1și PI3 kinazei este implicată în special în reducerea translocării GLUT 4 [33, 34]. În diabetul zaharat tip 2 sunt implicate atât deficiențe de transport intracelular al glucozei, cât și reducerea glicogen sintetazei și a oxidării glucozei prin defecte ale activității kinazice a receptorului insulinic [15]. Un nivel al insulinemiei plasmatice care nu este suficient pentru preluarea glucozei poate să aibă însă un efect lipotic având drept rezultat menținerea depozitelor lipidice [34].

1.8.2 Nivelul insulinemiei raportat la nivelul de toleranță la glucoză

Insulinemia este un parametru având o gamă de valori mult mai largă decât a altor hormoni sau substanțe active circulante fiind citate valori între 0 și 800μU/ml, în absența administrării de insulină exogenă. Aceasta face ca evaluarea acestui parametru să nu fie posibilă decât raportat la efectul acestuia respectiv la nivelul glicemiei și la condiția fiziologică sau patologică luată în analiză.

În situații fiziologice cel mai frecvent nivelul insulinemiei oscilează între aproximativ 7μU/ml – 40μU/ml în funcție de starea „a jeun” sau postprandială [4]. Diabetul zaharat la debut este asociat cu nivel crescut sau normal înalt insulinemiei „a jeun”.

Valorile glicemiei „a jeun” și ale insulinemiei cresc paralel pe măsură ce se produce evoluția de la toleranță la glucoză normală – toleranță la glucoză alterată – diabet zaharat moderat cu valori glicemice bazale până la 140mg/dl [23, 35]. De la această valoare a glicemiei bazale, valorile insulinemiei scad relativ rapid, indicând asocierea cu disfuncția betacelulară ca rezultat al glucotoxicității [15, 36].

Efectuarea TTGO duce la obținerea unor curbe diferite ale insulinemiei medii la subiecții normali versus subiecții cu diabet zaharat. DeFronzo raportează pentru o valoare a glicemiei „a jeun” de 80mg/dl o insulinemiei medie de 4.5μU/ml pentru subiecții normali și pentru valori de 120mg/dl ale glicemiei „a jeun” valori medii ale insulinemiei de 100μU/ml pentru subiecții cu diabet. De la valori mai mari de 120mg/dl ale glicemiei „a jeun”, valorile insulinemiei medii obținute prin TTGO încep să se reducă. La valori și mai mari ale glicemiei bazale răspunsul insulinosecretor dupa stimularea cu glucoză este și mai scăzut, diabetul zaharat constituit putând asocia valori crescute ale insulinemiei „a jeun” cu valori scăzute ale răspunsului insulinic dupa stimulare cu glucoză. În evoluția diabetului zaharat secreția de insulină medie urmează o curbă în „U” inversat (curba Starling pancreatică) asemănătoare celei pentru glicemia „a jeun” [15].

Acțiunea insulinei asupra eliberării hepatice de glucoză este dependentă de doză și există o diferență între nivelul insulinemiei necesar pentru pentru inhibarea celor 2 procese care conduc la eliberarea de glucoză hepatică, respectiv al glicogenolizei si al gluconeogenezei. Creșterile insulinemiei de pâna la 25μU/ml inhibă numai glicogenoliza și sunt necesare valori mai mari pentru inhibarea gluconeogenezei. Efectul insulinei asupra producției hepatice de glucoză este influențat și de caracterul pulsatil al secreției insulinice și de timpul de acțiune, fiind maximal dupa aproximativ 3 ore de stimulare insulinemică la determinarea prin teste de clamp. Un nivel crescut al insulinemiei determină și scăderea lipolizei deci a aportului de acizi grași liberi pentru neoglucogeneză [37, 38]. În stare „a jeun” consumul de glucoză și respectiv eliberarea de glucoză hepatică pentru subiecții sănătoși este de 2 mg/kgc/min, din care numai 25% este consumată în țesuturi insulinodependente (mușchi), diferența de 50% (1 mg/kgc/min) fiind consumată de creier și 25% de organele splahnice (ficat, intestin) [15]. La nivele crescute ale insulinemiei rata consumului poate crește de 25 ori, pînă la 50-75mg/kgc/min și din acesta 90% este reprezentat de consumul țesutului muscular în care cea mai mare parte din glucoză este depozitată sub formă de glicogen. Determinarea consumului periferic de glucoză s-a realizat în primul rând prin tehnici de clamp hiperinsulinemic, în care eliberarea hepatică de glucoză este inhibată și stimularea preluării periferice este adusă la nivel maxim.

Insulinorezistența poate fi datorată unor modificări genetice și/sau dobîndite. Modificările urmăresc întregul proces al sintezei, secreției, legării de receptor și acțiunii postreceptor, de la anomaliile în structura insulinei, întârzieri în desfacerea moleculei de proinsulină, defectele de receptor, semnalizare postreceptor, până la prezența anticorpilor antiinsulină, antireceptori, creșterea hormonilor de contrareglare, activitatea citokinelor și a altor factori implicați.

Insulinorezistență dobândită din diabetul zaharat este legată de nivelul crescut al glucozei și al acizilor grași liberi, respectiv fenomenul de glucotoxicitate și lipotoxicitate

În principal insulinorezistența produce scăderea preluării glucozei prin scăderea translocării trasportorilor de glucoză și al stocării glucozei sub formă de glicogen. Transportorii de glucoză specifici țesuturilor insulinosensibile sunt GLUT4 pentru țesutul muscular și adipos și GLUT2 pentru ficat și pancreas. Aceștia sunt proteine de transport asociate unor hexokinaze specifice, care sub acțiunea insulinei sunt redistribuite către membrana celulară din veziculele intracelulare în care sunt stocate și a căror translocare și eliberare este întârziată în diabet [39-41]. Concomitent pot fi implicate ca mecanisme de insulinorezistență și scăderea activității receptorului insulinic, al insulin receptor substrat 1 (IRS-1), scăderea activității glicogensintetazei, scăderea activității căii fosfatidil inozitol 3 kinazei (PI 3-kinaza), activarea proteinkinazei C, modificarea activității receptorului β3 adrenergic [42].

Hiperglicemia induce insulinorezistență prin scăderea translocării GLUT4, creșterea căii glucozaminei, activarea protein C kinazei cu creșterea fosforilării serinei, descreșterea activității receptorului insulinic. Creșterea acizilor grași liberi activează protein kinaza C, inhibă transportul glucozei și glicoliza. Rezistența la insulină nu este limitată numai la toate acțiunile insulinei asupra metabolismului glucidic dar și asupra celorlalte metabolisme și acțiuni ale insulinei, respectiv activitatea mitogenă și acțiunea asupra endoteliului vascular. Deși insulinorezistența induce modificări în toată activitatea biologică a insulinei metodele de cuantificare au utilizat în primul rând acțiunile insulinei asupra metabolismului glucidic. Indicatori obținuți dau valoare numerică statusului de insulinorezistență. Aceste valori numerice nu pot fi folosite ca și cifre absolute pentru că diferă de la o metodă la alta, rezultatele obținute prin diferite metode putînd fi comparate numai cu teste statistice specifice.

Factorii care influențează insulinorezistența pot fi stari fiziologice (pubertate, ciclu menstrual, sarcină), compoziția corporală (procentul de masa slabă și masa musculară), nivelul de activitate și exercițiul fizic, dieta, fumatul, consumul de alcool, modificarea acțiunii sau nivelului seric al altor hormoni, prezența stărilor patologice, infecțiile sau medicația concomitentă.

Referințe

1. Johnson, A.M. and J.M. Olefsky, The origins and drivers of insulin resistance. Cell, 2013. 152(4): p. 673-84.

2. Consensus Development Conference on Insulin Resistance. 5-6 November 1997. American Diabetes Association. Diabetes Care, 1998. 21(2): p. 310-4.

3. Olefsky, J.M., Kruszynska, Y.T., Ellenberg&Rifkin's Diabetes Mellitus 6th edition McGraw-Hill. 2003.

4. Ionescu-Tirgoviste, C., Tratat de Diabet Paulescu, ed. E.A. Romane. 2004, Bucharest.

5. Cersosimo, E., et al., Assessment of pancreatic beta-cell function: review of methods and clinical applications. Curr Diabetes Rev, 2014. 10(1): p. 2-42.

6. Matsuda, M. and R.A. DeFronzo, Insulin sensitivity indices obtained from oral glucose tolerance testing: comparison with the euglycemic insulin clamp. Diabetes Care, 1999. 22(9): p. 1462-70.

7. Kumar, A., et al., Prevalence of insulin resistance in first degree relatives of type-2 diabetes mellitus patients: A prospective study in north Indian population. Indian J Clin Biochem, 2005. 20(2): p. 10-7.

8. Alberti, K.G. and P.Z. Zimmet, Definition, diagnosis and classification of diabetes mellitus and its complications. Part 1: diagnosis and classification of diabetes mellitus provisional report of a WHO consultation. Diabet Med, 1998. 15(7): p. 539-53.

9. Reaven, G., All obese individuals are not created equal: insulin resistance is the major determinant of cardiovascular disease in overweight/obese individuals. Diab Vasc Dis Res, 2005. 2(3): p. 105-12.

10.Wagenknecht, L.E., et al., The insulin resistance atherosclerosis study (IRAS) objectives, design, and recruitment results. Ann Epidemiol, 1995. 5(6): p. 464-72.

11. Rutter, M.K., et al., Insulin resistance, the metabolic syndrome, and incident cardiovascular events in the Framingham Offspring Study. Diabetes, 2005. 54(11): p. 3252-7.

12. Viner, R.M., et al., Prevalence of the insulin resistance syndrome in obesity. Arch Dis Child, 2005. 90(1): p. 10-4.

13. Ionescu-Tirgoviste, C., Apetrei, E., Vlădica, M., și col, Tulburările de glicoreglare și insulinorezistența în populația generală în raport cu indicele masa corpului, lipidelel plasmatie și tensiunea arterială. Acta Diabetologica Romana, 2003. XXIX.

14. Reaven, G.M., Role of insulin resistance in human disease (syndrome X): an expanded definition. Annu Rev Med, 1993. 44: p. 121-31.

15. DeFronzo, R.A., R.C. Bonadonna, and E. Ferrannini, Pathogenesis of NIDDM. A balanced overview. Diabetes Care, 1992. 15(3): p. 318-68.

16. Reaven, G.M., The insulin resistance syndrome: definition and dietary approaches to treatment. Annu Rev Nutr, 2005. 25: p. 391-406.

17. Reaven, G.M., Insulin resistance: the link between obesity and cardiovascular disease. Med Clin North Am, 2011. 95(5): p. 875-92.

18. DeFronzo, R.A., D. Simonson, and E. Ferrannini, Hepatic and peripheral insulin resistance: a common feature of type 2 (non-insulin-dependent) and type 1 (insulin-dependent) diabetes mellitus. Diabetologia, 1982. 23(4): p. 313-9.

19. Golay, A., et al., Metabolic basis of obesity and noninsulin-dependent diabetes mellitus. Diabetes Metab Rev, 1988. 4(8): p. 727-47.

20. Groop, L.C., et al., Glucose and free fatty acid metabolism in non-insulin-dependent diabetes mellitus. Evidence for multiple sites of insulin resistance. J Clin Invest, 1989. 84(1): p. 205-13.

21. Waldhausl, W., et al., Insulin production rate, hepatic insulin retention and splanchnic carbohydrate metabolism after oral glucose ingestion in hyperinsulinaemic Type 2 (non-insulin-dependent) diabetes mellitus. Diabetologia, 1982. 23(1): p. 6-15.

22. Consoli, A., et al., Predominant role of gluconeogenesis in increased hepatic glucose production in NIDDM. Diabetes, 1989. 38(5): p. 550-7.

23. DeFronzo, R.A., E. Ferrannini, and D.C. Simonson, Fasting hyperglycemia in non-insulin-dependent diabetes mellitus: contributions of excessive hepatic glucose production and impaired tissue glucose uptake. Metabolism, 1989. 38(4): p. 387-95.

24. White, M.F. and C.R. Kahn, The insulin signaling system. J Biol Chem, 1994. 269(1): p. 1-4.

25. Duffy, K.R. and W.M. Pardridge, Blood-brain barrier transcytosis of insulin in developing rabbits. Brain Res, 1987. 420(1): p. 32-8.

26. Banks, W.A. and A.J. Kastin, Differential permeability of the blood-brain barrier to two pancreatic peptides: insulin and amylin. Peptides, 1998. 19(5): p. 883-9.

27. Schulingkamp, R.J., et al., Insulin receptors and insulin action in the brain: review and clinical implications. Neurosci Biobehav Rev, 2000. 24(8): p. 855-72.

28. Havrankova, J., J. Roth, and M. Brownstein, Insulin receptors are widely distributed in the central nervous system of the rat. Nature, 1978. 272(5656): p. 827-9.

29. Blazquez, E., et al., Insulin in the brain: its pathophysiological implications for States related with central insulin resistance, type 2 diabetes and Alzheimer's disease. Front Endocrinol (Lausanne), 2014. 5: p. 161.

30. Bar, R.S., et al., Regulation of insulin receptors in normal and abnormal physiology in humans. Adv Intern Med, 1979. 24: p. 23-52.

31.Draznin, B., Molecular mechanisms of insulin resistance: serine phosphorylation of insulin receptor substrate-1 and increased expression of p85alpha: the two sides of a coin. Diabetes, 2006. 55(8): p. 2392-7.

32. Kahn, C.R. and M.F. White, The insulin receptor and the molecular mechanism of insulin action. J Clin Invest, 1988. 82(4): p. 1151-6.

33. Pessin, J.E. and A.R. Saltiel, Signaling pathways in insulin action: molecular targets of insulin resistance. J Clin Invest, 2000. 106(2): p. 165-9.

34. Kahn, B.B. and J.S. Flier, Obesity and insulin resistance. J Clin Invest, 2000. 106(4): p. 473-81.

35. Zimmet, P., G. Dowse, and P. Bennett, Hyperinsulinaemia is a predictor of non-insulin-dependent diabetes mellitus. Diabete Metab, 1991. 17(1 Pt 2): p. 101-8.

36. Saad, M.F., et al., Sequential changes in serum insulin concentration during development of non-insulin-dependent diabetes. Lancet, 1989. 1(8651): p. 1356-9.

37. Adkins, A., et al., Higher insulin concentrations are required to suppress gluconeogenesis than glycogenolysis in nondiabetic humans. Diabetes, 2003. 52(9): p. 2213-20.

38. Hatting, M., et al., Insulin regulation of gluconeogenesis. Ann N Y Acad Sci, 2017.

39. Czech, M.P., Molecular actions of insulin on glucose transport. Annu Rev Nutr, 1995. 15: p. 441-71.

40. Stipanuk, M., Caudill, M.,, Biochemical and physiological aspects of human nutrition. thrid edition ed. 2013, Philadephia, USA: Saunders Elselvier.

41. Livingstone, C., et al., Insulin resistance, hypertension and the insulin-responsive glucose transporter, GLUT4. Clin Sci (Lond), 1995. 89(2): p. 109-16.

42. Borai, A., C. Livingstone, and G.A. Ferns, The biochemical assessment of insulin resistance. Ann Clin Biochem, 2007. 44(Pt 4): p. 324-42.

1.9 Metode de măsurare ale insulinorezistenței

Măsurarea insulinorezistenței a apărut din necesitatea exprimării cantitative acestui fenomen fiziopatologic esențial în diabetul zaharat tip 2. În acest scop s-au imaginat diferite protocoale de cercetare a căror rezultat exprima insulinorezistența (IR) sau insulinosensibilitatea (IS). Cele 2 exprimări sunt inter corelate și prezintă avantaje individuale în funcție de context.

Insulinosensibilitatea la insulină (IS) = 1/ insulinorezistență (IR)

Metodele care exprimă rezultatul ca insulinosensibilitate măsoară în principal preluarea glucozei sub acțiunea insulinei în țesuturile periferice, în timp ce metodele care exprimă rezultatul ca insulinorezistență măsoară în principal eliberarea de glucoză sub acțiunea insulinei. În funcție de complexitatea testului, insulinosensibilitatea și insulinorezistența complementară sunt măsurate direct sau estimate proporțional cu cea măsurată.

Din punctul de vedere al modalității experimentale, al tipului de curbă glicemică evaluată și a modului în care separă insulinorezistența periferică de cea centrală, metodele folosite se pot împărți în mai multe subclase.

I. Metode dinamice care determină insulinoresensibilitatea/insulinorezistența periferică și/sau hepatică

I.I. Metode dinamice care utilizează tehnici de clamp hiperinsulinemic (euglicemic și isoglicemic) și starea de „ steady- state”

În tehnicile de clamp, măsurarea preluării glucozei periferice se realizează după inhibarea eliberării de glucoză hepatica prin hiperinsulinemie și obținerea stării de „steady state”, respectiv menținerea unui nivel constant (± 5%) al glicemiei, insulinemiei și aportului de glucoză exogenă [1, 2]. Separarea preluării periferice de eliberarea de glucoză hepatică este posibilă deoarece inhibarea eliberării hepatice de glucoză se realizează la un nivel mai redus al insulinemiei decât cel necesar preluării glucozei în țesuturi.

Testul infuziei cvadruple măsoară preluarea glucozei în condițiile unei situații clinice asemănatoare stării de „steady state” în care este suprimată eliberarea de glucoză hepatică prin administrare de glucoză cu insulină și eliberarea de insulină endogenă prin administrare de propranolol și adrenalină. O variantă a acestuia este testul de supresie al insulinei cu somatostatină [3, 4].

Variabilele comune din care este estimat indexul de insulinosensibilitate în ambele tehnici sunt rata de preluare a glucozei (rata de infuzie a glucozei la „steady state”) și valoarea glicemiei.

Pentru clampul euglicemic, indexul de insulinosensibilitate este egal cu raportul între rata de infuzie a glucozei la „steady state” și produsul dintre glicemie și variația insulinemiei între nivelul bazal și „steady state”[2].

Pentru testul infuziei cvadruple sau testul de supresie al insulinei, rezistența la insulină (impedanța) se calculează din raportul dintre valoarea glicemiei la „steady state” și rata de infuzie a glucozei [3-5].

I.II Metode dinamice care determină insulinorezistența cumulată periferică și hepatică pe parcursul unei test de toleranță la glucoză intravenos (TTGIV) sau oral (TTGO)

Estimarea insulinorezistenței prin aceste metode pornește de la relația logic dedusă a directei proporționalități a insulinorezistenței (IR) cu produsul „Glicemie x Insulinemie”, atât pentru starea postabsorbativă, când estimează insulinorezistența hepatică cât și pentru valorile pereche glicemie-insulinemie și ariile de sub curbă (AUC) ale glicemiei și insulinemiei obținute în cadrul TTGO. Pentru TTGO, testul cu insulină intravenos sau orice situație în care nu poate fi atinsă suprimarea eliberării de glucoză hepatică, estimarea nu poate fi separată, fiind cumulată pentru insulinorezistența periferică și hepatică.

Indicatorii rezultați din aceste metode folosesc produsul (glicemie x insulinemie) modificat matematic pentru a reduce nonlinearitatea valorilor prin diferite metode (medii, logaritmare, funcții hiperbolice, extragere a rădăcinii pătrate).

Alți indici au fost obținuți prin metoda regresiei lineare pornind de la valorile glicemiei și insulinemiei la care s-au adaugat alte variabile implicate în sindromul de insulinorezistență (trigliceride, acizi grași liberi, indicele masei corporale)

Un raționament de tip logic, în care glicemia crește asociat unei scăderi insulinemie face din raportul glicemie /insulinemie o variabilă estimatoare a insulinosecreției și nu a insulinorezistenței. Ca indicator al insulinorezistenței acest raport poate fi folosit pentru subiecții fără diabet zaharat și la subiecții cu diabet zaharat în care nu a apărut deficitul insulinosecretor. Raportul glicemie/insulinemie a avut o corelație semnificativă raportat la indicele de sensibilitate obținut cu alte metode și în alte situații de insulinorezistență (de exemplu ovar polichistic)[6-8].

I.II.I Metode care utilizează testul de toleranță la glucoză intravenos (TTGIV)

Metoda modelului minimal Bergman și metoda infuziei continue de glucoză (CIGMA) măsoară insulinorezistența prin recoltări multiple seriate ale glicemiei și insulinemiei în cadrul unei test de toleranță la glucoză intravenos, utilizând programe computerizate de predicție și comparare. Administrarea de glucoză intravenos este diferită după metodă: de tip bolus (300 mg/kgc) pentru modelul minimal și de tip continuu pentru CIGMA (5mg/kgc greutate ideală timp de 60 sau 120 min) [9, 10].

I.II.II Metode care utilizează testul de toleranță la glucoză oral (TTGO)

Aceste metode au la bază indicatori de măsurare ai insulinosensibilității rezultați din ecuații în care sunt utilizate valorile glicemiei și insulinemiei obținute din testul de toleranță la glucoză oral.

Tipurile de variabile utilizate pentru obținerea indicilor au fost glicemia și insulinemia „a jeun”, concentrația medie a glicemiei și insulinemiei, glicemia si insulinemia la diferite intervale în cursul efectuării TTGO ( 30 min, 60 min, 120min) și aria de sub curbă obținută în cadrul testului prelucrate prin raportare la constante logic deduse stabilite de autori. Alți autori au folosit ecuații obținute prin metoda regresiei introducând și variabile legate de parametrii biologici corelați cu insulinorezistența.

Numarul de eșantioane din care se fac estimările poate fi diferit în funcție de metodă, de la 7 determinări pentru indexul insulinogen compozit propus de Matsuda și DeFronzo [11], la 2-3 esantione în cazul indexului Belfiore [12], indexului Cederholm [13] sau indexului insulinogen propus de Kosaka [14]. Alți indici de insulinosensibilitate propuși sunt indexul Avignon [15], indexul Gutt [16], indexul de insulinosensibilitate la glucoză propus de Mari și colab [17], indexul propus de Soonthorpun din datele obținute printr-un TTGO de 3 ore [18]. Stumvoll și colab. utilizează metoda regresiei lineare, în care alături de valorile obținute prin TTGO introduc și alte variabile cum ar fi vârsta, sexul, indicele masei corporale pentru exprimarea insulinosensibilității [19]. Pentru nomoglicemici, McAuley și colab. dezvoltă utilizând ca variabile insulinemia bazală și valoarea trigliceridelor tot prin metoda regresiei lineare un index de insulinosensibilitate – indexul McAuley [20]. Indicii cu foarte bună corelație datele obținute prin TCEH au fost indicele compozit Matsuda, indicele Stumvoll și indicele Soonthorpun [11, 18].

I.III Metode care au utilizat teste de toleranță la insulină administrată intravenous (TTIIV).

Aceaste metode estimează global insulinorezistența periferică și centrală. Metodele au folosit administrarea de insulină bolus considerată ca fiind mai apropiată de caracterul pulsatil al administrării insulinei

Testul de toleranță la insulină administrată intravenos (TTIIV) determină ca indicator al insulinorezistenței rata de dispariție a glucozei (KITT) după administrarea de insulină 0,1- 0,05U/kgc [21, 22]. În studiul efectuat de Bonora rata de scădere a glucozei plasmatice după administrarea de insulină a fost între 1,5 % și 8,9% pe minut. Rezultatul este obținut din analiza pantei de scădere a glicemiei prin metoda celor mai mici pătrate. Pentru a preveni hipoglicemia se introduce intravenos glucoză la 30 min de la injectarea insulinei. Metoda este relativ simplă, mimează creșterea rapidă a insulinei deși la nivel mai mare decât cel fiziologic, poate fi efectuată și postprandial și este corelată (r=0,811;p<0,001)[21] cu tehnica de clamp. Limitările metodei sunt legate sunt legate de posibilitatea intervenției hormonilor de contrareglare care pot modifica valorile glicemiei și de riscul de hipoglicemie.

Testul rapid de insulinosensibilitate (indexul RIST- Rapid Insulinsensitivity Test) măsoară cantitatea de glucoză necesară pentru a menține euglicemia după administrarea unui bolus de insulină de 0,005U/kgc [23-25]. Metoda este aplicabilă atât in stare „a jeun” cât și postprandial, poate fi aplicată repetat înainte sau după masă, este sensibilă și reproductibilă la același individ. Valorile estimate au fost între 225 mg glucoză/kgc în stare „fasting” de 24 h și și 647 mg glucoză/kgc postprandial [24]. Testul fiind euglicemic nu are risc de hipoglicemie sau de modificare a glicemiei prin stimulare a hormonilor de contrareglare.

II. Metode care utilizează valoarea glicemiei și insulinemiei în stare de „steady state” fiziologic.

Aceste metode măsoară insulinorezistența la un moment determinat, de obicei în stare postabsorbativă, care este asimilată unei stări fiziologice de „steady state”. Având puține determinări, aceste metode denumite metode surogat, au o utilitate deosebită în studiile epidemiologice. Produsul dintre glicemie și insulinemie este prelucrat matematic prin raportare la o constantă sau prin logaritmare și utilizat pentru estimarea insulinorezistenței. În funcție de momentul determinării, este măsurată insulinorezistența hepatică pentru starea „a jeun” sau insulinorezistența combinată hepatică și periferică pentru alte situații postabsorbative. Aceste metode pornesc de la prezumția că insulinorezistența hepatică și cea periferică sunt proporționale una cu cealaltă. Dezavantajele sunt legate de faptul că sunt rezultatul unei eșantionări la moment determinat, la un nivel insulinemic redus față de testele cu stimulare, și că dau indicații mai mult asupra insulinorezistenței hepatice decât asupra celei periferice. Totodată prezența stării de ”steady state” este logic dedusă și nu demonstrată experimental. De asemenea potențialul lor de predicție este redus față de indicii obținuți prin metode dinamice [26].

Modelele matematice rezultate din prelucrarea acestor date permit determinarea indicelui de insulinorezistență, de insulinosensibilitate și de estimarea a funcției beta celulare pentru fiecare pereche de valori glicemie- insulinemie.

Metodele cele mai cunoscute care utilizează modele de estimare matematică a relației glicemie – insulinemie la un moment determinat în stare postabsorbativă sunt „Homeostatic Model Assessment” (HOMA-IR=G(mg/dl) x I/405), Quantitative Insulin Sensitivity Check Index (QUICKI= 1/lnG+lnI), indicele Bennet ( IBennet= 1/lnGxlnI)[27] (Andersen 1995), raportul insulinemie/glicemie

Metodele care au utilizat standardizările cele mai exacte ale condițiilor în care se desfășoară determinarea, au ținut cont de cei mai mulți parametrii modificatori, au colectat date repetat în dinamică, au demonstrat starea de ”steady state” și au separat experimental insulinorezistența periferică de cea hepatică sunt considerate de referință în determinarea insulinorezistenței [28]. Metodele care au utilizat determinări unice sau repetate, punctuale, fără intervenții experimentale de stimulare sau de delimitare a tipului de insulinorezistență determinat, au fost comparate si validate raportat la tehnicile de referință.

Metodă considerată standard în măsurarea insulinorezistenței periferice este metoda clampului euglicemic – hiperinsulinemic. Din metoda inițială dezvoltată pentru evaluarea preluării glucozei în condiții de normoglicemie, au derivat modele ulterioare în care s-a modificat nivelul glicemiei la valorile din diabetul zaharat (clampul isoglicemic- hiperinsulinemic) și metode care au asociat determinarea insulinorezistenței asociată cu determinarea insulinosecreției (metoda clampului hiperglicemic-hiperinsulinemic și Botnia clamp [29]. Comparativ cu tehnica de clamp care necesită menținerea unui nivel nemodificat al glicemiei și insulinemiei, metoda considerată cea mai exactă privind determinarea insulinorezistenței în situația modificării dinamice a nivelului insulinemiei este metoda modelului minimal Bergman.

Toate celelalte metode se consideră validate prin indicii de corelație obținuți în raport cu tehnica clampului chiar dacă principial tipul de insulinorezistență măsurat este diferit, respectiv periferică, hepatică sau combinată. Este de menționat că deși puternic corelate insulinorezistența hepatică și periferică pot avea o intensitate diferită la același individ. Totodată comparația dintre tehnicile de clamp și alte tipuri de estimare a insulinorezistenței nu este întotdeuna sustenabilă, întrucît tehnicile dinamice au măsurători determinate la nivele mult mai mari de insulinemiei și aportului glucidic decât cele fiziologice. Putem astfel presupune că fiecare metodă estimează valoarea insulinorezistenței în condiții diferite contribuind dintr-un unghi diferit la cuantificarea acesteia.

III. Testul clampului euglicemic hiperinsulinemic

Măsurarea insulinorezistenței se consideră cel mai bine estimată prin tehnica clampului euglicemic hiperinsulinemic (TCEH), această tehnică servind ca și comparator pentru toate celelalte metode dezvoltate. În tehnica clampului euglicemic hiperinsulinemic parametrul definitor al insulinorezistenței este reprezentat de cantitatea de glucoză necesară menținerii euglicemiei la nivel un crescut al insulinemiei. Protocolul de infuzie al insulinei poate fi diferit, cu 40mU ·m-2·min-1 de la început sau în 2 trepte cu o rată inițială de 20mU ·m-2·min-1 pentru suprimarea producției de glucoză hepatica, urmată de o rată 60mU ·m-2·min-1 pentru stimularea preluării glucozei periferice [30]. Cel mai frecvent se utilizează un nivel al insulinemiei de 80-100 μU/ml asemănător nivelului postprandial al insulinemiei. Această concentrație a insulinei deși crescută este diferită față de concentrația la care se obține efectul maximal, care pentru subiecții sănătoși este de 200-700μU/ml. În această metodă se administrează separat insulină pe injectomat în ritmul necesar atingerii și menținerii nivelului țintă cât și glucoză în perfuzie în cantitatea necesară menținerii euglicemiei. Determinarea glicemiei se efectuează prin recoltare retrogradă din venele uneia din mâini din sânge arterializat. Arterializarea sângelui presupune deschiderea șunturilor arteriovenoase cu reducerea circulației din patul capilar și este obținută prin încălzirea antebrațului la 50⁰C printr-un sistem special conceput în acest scop, atenuând astfel diferența arterio-venoasă care poate fi de 20-30mg/dl. Pe măsura creșterii concentrației de insulină eliberarea de glucoză hepatică este diminuată fiind suprimată la un nivel al insulinemiei de 50μU/ml. Peste acest nivel al insulinemiei, glucoza sanguină este numai rezultatul aportului extern. Creșterea insulinemiei plasmatice inhibă inițial eliberarea glucozei din ficat și apoi crește în continuare capacitatea de preluarea a glucozei de către țesuturi până la atingerea unui maxim, după care creșterea concentrației de insulină nu mai produce preluarea glucozei. Cea mai mare parte a glucozei, respectiv 90-93% este utilizată în aceste condiții de către țesutul muscular și numai 7 % este preluată în ficat și 1-4% de către țesutul adipos [31, 32]. Măsurarea ratei de preluare a glucozei de către țesuturi se realizează în starea de „steady state”. Cu cât rata de infuzare a glucozei necesară menținerii euglicemiei este mai mică în starea de „steady state” cu atât insulinorezistența este mai mare.

Metoda clampului euglicemic permite calcularea indexului de sensibilitate la insulină, prin raportarea cantității de glucoză preluată (M) exprimată în mg/min/kilogram de masă slabă sau mg/min/ kilogram corp masă corporală, la produsul dintre G = glicemia bazală și ΔI = diferența dintre insulinemia în steady state și insulinemia bazală [1, 2, 33].

IS = 100 x M/G x ΔI

O valoare mai mică de 4mg/kgc/min exprimată în kgc masă corporală indică insulinorezistența iar o valoare mai mare de 7.5mg/kgc/min este asociată insulinosensibilității [34].

Tehnica clampului poate fi aplicată și în condițiile în care se menține o valoare glicemică bazală mai mare decât normalul, respectiv isoglicemică pentru pacienții cu diabet zaharat. Menținerea unui nivel glicemic crescut în valoare absolută pe o durată relativ prelungită induce o creștere a preluării glucozei prin însăși efectul acesteia influențând datele obținute în raport cu testul euglicemic. Asocierea la aceasta tehnică a administrării glucozei marcate are scopul de a deosebi glucoza produsă hepatic de cea preluată periferic, permitând estimarea suplimentară a insulinorezistenței hepatice separat de cea periferică.

Estimarea insulinorezistenței prin metodele de clamp ridică probleme legate de modificările induse de condițiile experimentale diferite față de fiziologia normală: absența oscilațiilor fiziologice ale insulinemiei, durata și prezența stării de „steady state” și de clamp glicemic, inversarea gradientul portal periferic al insulinemiei și glucozei prin administrare intravenoasă, starea hiperinsulinemică cu valori și durată crescută față de normal, suprimarea prin hiperinsulinemie a eliberării de acizi grași liberi care ar putea modifica insulinorezistența, prezența unei perfuzii prelungite de glucoză și insulină asociată unei stări postprandiale. Totodată este o testare complexă care presupune laboratore speciale, investigatori formați pentru această tehnică. Tehnica de clamp a fost utilizată și asociată măsurătorilor calorimetrice pentru a determina proporția de glucoză oxidată din total substrat oxidat [35-37].

IV. Modelul minimal Bergman (Testul de toleranță la glucoză intravenos cu recoltări multiple )

Modelul minimal al lui Begman este o metodă dezvoltată ulterior (1979) tehnicilor de clamp (stabilite de DeFronzo în 1976), care evaluează prin relații matematice relația glicemie-insulinemie în timpul unui test de toleranță la glucoză intravenos [9]. Metoda modelului minimal Bergman este considerată o estimare mai fiziologică decât tehnicile de clamp, deoarece nivelul insulinemiei este rezultatul insulinosecreției stimulate pancreatice.

Metoda estimează insulinorezistența evitând o parte din problemele puse de tehnica clampului legate de nivelul fix al insulinemiei și necesitatea obținerii stării de „steady state”, dar induce dificultăți de interpretare determinate de pierderile de glucoză non-insulinodependente prin creșterea glicemiei peste pragul renal, administarii nefiziologice a glucozei intravenos și influenței nivelului glicemic crescut în normalizarea glicemică. Acuratețea estimării la subiecții cu insulinosecreție redusă și insulinorezistență crescută este modificată, metoda putând genera chiar valori negative neinterpretabile ale indexului de insulinosensibilitate Si [38, 39]. Aceasta face ca utilizarea conform protocolului inițial fără stimulare a secreției insulinice, să fie limitată la diabetul cu durată mai lungă de evoluție. Protocolul modificat adaugă administrarea de insulină la diabeticii tip 1 și de tolbutamid intravenos la diabeticii tip 2 [40, 41].

Metoda necesită recoltări multiple la interval scurt (între 26-30 recoltări în 3,5 ore) și condiții tehnice, software și operatori experimentați. Datele obținute sunt prelucrate prin programul MINMOD, care se bazează pe 2 ecuații diferențiale derivate din kinetica glicemiei și respectiv a insulinemiei. Modelul matematic este creat din datele obținute prin testări „in vivo” și are un modul care estimează secreția insulinică produsă sub acțiunea glucozei și un modul care estimează nivelul glicemiei corespunzător valorilor insulinemiei pacientului. Acest model matematic a fost folosit cu rezultate comparabile și pentru evaluarea insulinosensibilității în cadrul unui TTGO sau a unui test la masă considerate mai fiziologice decât administrarea de glucoză intravenous, inclusiv asociat unui protocol cu administrare de trasor (izotopi ai glucozei) intravenos[42, 43].

Rezultatul este apreciat prin indexul de insulinosensibilitate (SI) respectiv fracțiunea valorii glicemice care dispare per concentrația insulinică în unitatea de timp (min-1/μU/ml) cât și prin indexul de eficiență al glucozei în propria preluare în țesuturi (SG „glucose effectiveness”). Pentru pacienții diabetici indexul de insulinosensibilitate (SI ) a fost în medie de 5,1 x 10-4min-1/ μU/ml .

Eficiența glicemiei “glucose effectiveness” în reglarea propriei valori este proporțională cu creșterea glicemică și presupune existența unui nivel insulinic minimal care ar sensibiliza receptorii și face posibilă preluarea glucozei de către țesuturi [44]. Răspunsul insulinic crește progresiv asociat creșterii glicemice devenind maxim la valori ale glicemiei între 200-300mg/dl nivel care este asociat sunt asociat și unui nivel maxim de funcționare a glucokinazei [33]. Astfel scăderea glicemiei după o stare hiperglicemică cumulează efectul glicemiei de a își normaliza propria valoare și acțiunea insulinei per se. După unii autori eficiența glucozei de a își normaliza propria valoare poate fi modificată specific în diabetul zaharat tip 2[45].

Referințe

1. Andres, R.S., R., Pzefsky, T., Coleman, D., Manual feedback technique for the control of blood glucose concentration. 1966: Skeggs LT.

2. DeFronzo, R.A., J.D. Tobin, and R. Andres, Glucose clamp technique: a method for quantifying insulin secretion and resistance. Am J Physiol, 1979. 237(3): p. E214-23.

3. Shen, S.W., G.M. Reaven, and J.W. Farquhar, Comparison of impedance to insulin-mediated glucose uptake in normal subjects and in subjects with latent diabetes. J Clin Invest, 1970. 49(12): p. 2151-60.

4. Harano, Y., et al., Glucose, insulin and somatostatin infusion for the determination of insulin sensitivity. J Clin Endocrinol Metab, 1977. 45(5): p. 1124-7.

5. Ratzmann, K.P., et al., Evaluation of insulin resistance during inhibition of endogenous insulin and glucagon secretion by somatostatin in non-obese subjects with impaired glucose tolerance. Diabetologia, 1981. 21(3): p. 192-7.

6. Legro, R.S., D. Finegood, and A. Dunaif, A fasting glucose to insulin ratio is a useful measure of insulin sensitivity in women with polycystic ovary syndrome. J Clin Endocrinol Metab, 1998. 83(8): p. 2694-8.

7. Silfen, M.E., et al., Comparison of simple measures of insulin sensitivity in young girls with premature adrenarche: the fasting glucose to insulin ratio may be a simple and useful measure. J Clin Endocrinol Metab, 2001. 86(6): p. 2863-8.

8. Muniyappa, R., et al., Current approaches for assessing insulin sensitivity and resistance in vivo: advantages, limitations, and appropriate usage. Am J Physiol Endocrinol Metab, 2008. 294(1): p. E15-26.

9. Bergman, R.N., L.S. Phillips, and C. Cobelli, Physiologic evaluation of factors controlling glucose tolerance in man: measurement of insulin sensitivity and beta-cell glucose sensitivity from the response to intravenous glucose. J Clin Invest, 1981. 68(6): p. 1456-67.

10.Hosker, J.P., et al., Continuous infusion of glucose with model assessment: measurement of insulin resistance and beta-cell function in man. Diabetologia, 1985. 28(7): p. 401-11.

11.Matsuda, M. and R.A. DeFronzo, Insulin sensitivity indices obtained from oral glucose tolerance testing: comparison with the euglycemic insulin clamp. Diabetes Care, 1999. 22(9): p. 1462-70.

12.Belfiore, F., S. Iannello, and G. Volpicelli, Insulin sensitivity indices calculated from basal and OGTT-induced insulin, glucose, and FFA levels. Mol Genet Metab, 1998. 63(2): p. 134-41.

13.Cederholm, J. and L. Wibell, Insulin release and peripheral sensitivity at the oral glucose tolerance test. Diabetes Res Clin Pract, 1990. 10(2): p. 167-75.

14.Kosaka, K., et al., Insulin response to oral glucose load is consistently decreased in established non-insulin-dependent diabetes mellitus: the usefulness of decreased early insulin response as a predictor of non-insulin-dependent diabetes mellitus. Diabet Med, 1996. 13(9 Suppl 6): p. S109-19.

15.Avignon, A., et al., Assessment of insulin sensitivity from plasma insulin and glucose in the fasting or post oral glucose-load state. Int J Obes Relat Metab Disord, 1999. 23(5): p. 512-7.

16.Gutt, M., et al., Validation of the insulin sensitivity index (ISI(0,120)): comparison with other measures. Diabetes Res Clin Pract, 2000. 47(3): p. 177-84.

17.Mari, A., et al., A model-based method for assessing insulin sensitivity from the oral glucose tolerance test. Diabetes Care, 2001. 24(3): p. 539-48.

18.Soonthornpun, S., et al., Novel insulin sensitivity index derived from oral glucose tolerance test. J Clin Endocrinol Metab, 2003. 88(3): p. 1019-23.

19.Stumvoll, M., et al., Use of the oral glucose tolerance test to assess insulin release and insulin sensitivity. Diabetes Care, 2000. 23(3): p. 295-301.

20.McAuley, K.A., et al., Diagnosing insulin resistance in the general population. Diabetes Care, 2001. 24(3): p. 460-4.

21.Bonora, E., et al., Estimates of in vivo insulin action in man: comparison of insulin tolerance tests with euglycemic and hyperglycemic glucose clamp studies. J Clin Endocrinol Metab, 1989. 68(2): p. 374-8.

22.Okita, K., et al., Usefulness of the insulin tolerance test in patients with type 2 diabetes receiving insulin therapy. J Diabetes Investig, 2014. 5(3): p. 305-12.

23.Lautt, W.W., et al., Rapid insulin sensitivity test (RIST). Can J Physiol Pharmacol, 1998. 76(12): p. 1080-6.

24.Patarrao, R.S., et al., A new technique to assess insulin sensitivity in humans: the rapid insulin sensitivity test (RIST). Proc West Pharmacol Soc, 2007. 50: p. 105-9.

25.Patarrão, R.S., Lautt, W.W., Macedoc, MP., , Assessment of methods and indexes of insulin sensitivity. PJEDM, 2014. 9(1): p. 65-73.

26.Carnevale Schianca, G.P., et al., Comparison between HOMA-IR and ISI-gly in detecting subjects with the metabolic syndrome. Diabetes Metab Res Rev, 2006. 22(2): p. 111-7.

27.Anderson, R.L., et al., Exploration of simple insulin sensitivity measures derived from frequently sampled intravenous glucose tolerance (FSIGT) tests. The Insulin Resistance Atherosclerosis Study. Am J Epidemiol, 1995. 142(7): p. 724-32.

28.Consensus Development Conference on Insulin Resistance. 5-6 November 1997. American Diabetes Association. Diabetes Care, 1998. 21(2): p. 310-4.

29.Tripathy, D., et al., Importance of obtaining independent measures of insulin secretion and insulin sensitivity during the same test: results with the Botnia clamp. Diabetes Care, 2003. 26(5): p. 1395-401.

30.ter Horst, K.W., et al., Insulin resistance in obesity can be reliably identified from fasting plasma insulin. Int J Obes (Lond), 2015. 39(12): p. 1703-9.

31.DeFronzo, R.A., et al., Regulation of splanchnic and peripheral glucose uptake by insulin and hyperglycemia in man. Diabetes, 1983. 32(1): p. 35-45.

32.Marin, P., et al., Glucose uptake in human adipose tissue. Metabolism, 1987. 36(12): p. 1154-60.

33.Ionescu-Tirgoviste, C., Paulescu's Textbook of Diabetes, ed. E.A. Romane. 2004, Bucharest.

34.Borai, A., C. Livingstone, and G.A. Ferns, The biochemical assessment of insulin resistance. Ann Clin Biochem, 2007. 44(Pt 4): p. 324-42.

35.Simonson, D.C. and R.A. DeFronzo, Indirect calorimetry: methodological and interpretative problems. Am J Physiol, 1990. 258(3 Pt 1): p. E399-412.

36.Groop, L.C., et al., Glucose and free fatty acid metabolism in non-insulin-dependent diabetes mellitus. Evidence for multiple sites of insulin resistance. J Clin Invest, 1989. 84(1): p. 205-13.

37.Thiebaud, D., et al., The effect of graded doses of insulin on total glucose uptake, glucose oxidation, and glucose storage in man. Diabetes, 1982. 31(11): p. 957-63.

38.Finegood, D.T. and D. Tzur, Reduced glucose effectiveness associated with reduced insulin release: an artifact of the minimal-model method. Am J Physiol, 1996. 271(3 Pt 1): p. E485-95.

39.Katz, A., et al., Quantitative insulin sensitivity check index: a simple, accurate method for assessing insulin sensitivity in humans. J Clin Endocrinol Metab, 2000. 85(7): p. 2402-10.

40.Finegood, D.T., I.M. Hramiak, and J. Dupre, A modified protocol for estimation of insulin sensitivity with the minimal model of glucose kinetics in patients with insulin-dependent diabetes. J Clin Endocrinol Metab, 1990. 70(6): p. 1538-49.

41.Ward, G.M., et al., A modified minimal model analysis of insulin sensitivity and glucose-mediated glucose disposal in insulin-dependent diabetes. Metabolism, 1991. 40(1): p. 4-9.

42.Caumo, A., R.N. Bergman, and C. Cobelli, Insulin sensitivity from meal tolerance tests in normal subjects: a minimal model index. J Clin Endocrinol Metab, 2000. 85(11): p. 4396-402.

43.Bluck, L.J., A.T. Clapperton, and W.A. Coward, A stable isotope minimal model protocol with oral glucose administration. Rapid Commun Mass Spectrom, 2006. 20(3): p. 493-8.

44.Ader, M., et al., Importance of glucose per se to intravenous glucose tolerance. Comparison of the minimal-model prediction with direct measurements. Diabetes, 1985. 34(11): p. 1092-103.

45.Bergman, R.N., Lilly lecture 1989. Toward physiological understanding of glucose tolerance. Minimal-model approach. Diabetes, 1989. 38(12): p. 1512-27.

2. Considerații generale și date comparative din literatură asupra metodelor de determinare a insulinorezistenței folosite în lucrare

2.1 Considerații statistice asupra interpretării și valorii nivelului prag al stării de insulinorezistență

Din punct de vedere statistic, abordarea nivelului prag de la care începe insulinorezistența pentru insulinemia „a jeun” prin intermediul percentilelor pare mai apropiată decât prin intermediul mediei, întrucât valorile insulinemiei nu au o distribuție gaussiană. Caracterizarea unei variabile non gaussiene se realizează prin valoarea mediană alăturată valorii perechii de percentile care reprezintă grupa inferioară și superioară (15-85; 25-75; 33-66) și prin rangul acesteia (valoare minimă și maximă).În acest sens, valoarea mediană reprezintă a 50-a percentilă, valoare care delimitează un număr egal de observații inferioare sau superioare acesteia, fiind o estimare mai corectă a tendinței centrale decât media pentru variabilele cu distributia non gaussiană.

Dacă este subînțeles că insulinorezistența se situează la valori superioare valorii mediane a insulinemiei, stabilirea percentilei de la care începe insulinorezistența este însă o definiție de consens, aceasta putînd fi considerată începând de la a 66-a percentilă (ultima terțilă), a 75-a percentilă (ultima quartilă) sau a 85-a percentilă în funcție de decizia echipei de studiu Această decizie generează și perechile suplimentare de percentile care să caracterizeze inversul insulinorezistenței respectiv insulinosensibilitatea sub a 33-a percentilă (prima terțilă), sub a 25-a (prima quartilă) sau sub a 15-a percentilă.

Utilizarea mediei continuă să aibă importanța ei întrucât are caracteristici matematice care permit aplicarea testelor statistice (de exemplu de comparație între grupuri) sau caracterizarea variabilității prin utilizarea deviației standard (SD) sau erorii medii a mediei (SEM). Astfel au fost utilizate în funcție de scopul cercetării și de tipul variabilelor studiate parametrice sau non parametrice ambele tipuri de estimări.

O metoda relativ frecvent utilizată este transformarea valorilor numerice a variabilelor non parametrice prin metode care reduc variabilitatea acestor apropiindu-le de cele parametrice. Una din cele mai frecvent utilizate este logaritmarea. Pentru insulinemia „a jeun” metoda este frecvent folosită ajutând calculul statistic, cu rezerva că pentru interpretare valorile logaritmate sunt retransformate în valorile obișnuite utilizate în practica clinică.

Considerente similare pot fi aplicate pentru HOMA care are o distribuție de asemenea non gaussiană. In acest sens utilizarea logaritmării acesteia (lnHOMA) o transformă într-o variabilă liniară și face posibilă utilizarea mediei pentru măsurarea tendinței centrale precum și a tuturor testelor statististice aplicabile unei variabile continue normale.

Indicatorul QUICKI este din formula de calcul o variantă logaritmată a produsului dintre glicemie și insulinemie fiind mai apropiată de variabilele parametrice și pentru care se pot aplica aceleași teste statistice ca în cazul lnHOMA.

2.2 Estimarea insulinorezistenței prin insulinemia „a jeun” în literatură

Insulinemia „a jeun” este menționată în raportul de Consens privind Insulinorezistența din 1998 ca o metodă practică dar fără susținere documentată în estimarea insulinorezistenței de rutină. Este însă considerată ca un predictor important al riscului de diabet zaharat mai ales pentru pacienții cu ereditate diabetică [1]. Principalele motive invocate privind dificultatea utilizării nivelului insulinemiei ca estimator al insulinorezistenței sunt: lipsa unui nivel limită al insulinemiei (cut-off) de la care să se definească insulinorezistența, intervariabilitatea intradividuală a determinării insulinemiei, erorile date de tehnica de determinare. Absența unui nivel prag care să definească insulinorezistența este cu atât mai importantă cu cât majoritatea afecțiunilor în care este implicată ca mecanism patologic sunt definite prin nivele prag de diagnostic pozitiv. Astfel toate afecțiunile asociate sindromului de insulinorezistență (toleranță la glucoză alterată, diabetul zaharat, hipertensiunea arterială, dislipidemia, obezitatea, hiperuricemia, microproteinuria) au valori limită care le definesc. Mecanism fundamental în toate aceste afecțiuni, insulinorezistența apare înaintea modificările clinice fiind o condiție esențială dar nu suficientă pentru apariția acestora. Mai multe decât atât, aceste modificări clinice cresc în gravitate în concordanță cu insulinorezistența, dar nu sunt totdeauna prezente sau asociate în formulă completă.

Există astfel insulinorezistență la subiecți slabi, nediabetici cu antecedente heredocolaterale de diabet sau la subiecți cu hipertensiune arterială sau hipertrigliceridemie susținând astfel conceptul de insulinorezistență selectivă menționat de Rochinni [2]. Acest concept presupune că insulinorezistența poate fi manifestă numai pentru unul din mecanismele sale de acțiune ale insulinei, de exemplu asupra receptorului SGLT2 (receptorului de cotransport al sodiului și glucozei) generând modificări electrolitice fără a induce modificări asupra metabolismului glucidic.

La aceasta se adaugă și faptul că metodele curente de estimare a insulinorezistenței nu estimează întotdeauna același fenomen fiziopatologic rezultatele nefiind integral superpozabile. Din datele celor 1308 subiecți analizate de Grupul European de Studiu al Insulinorezistenței (EGIR), Ferrannini și Balkau estimează că insulinorezistența exprimată ca insulinosensibilitate până la a 25-a percentilă prin clampul euglicemic și hiperinsulinemia considerată de la a 75-a percentilă identificate separat se suprapun numai în proporție de 60%. În această estimare, din total grup 20.4% din subiecți au avut hiperinsulinemie fără insulinorezistență și 15% au avut insulinorezistență fără hiperinsulinemie [3]. Într-un alt studiu, Reaven estimează că aproximativ 25% din pacienții normoglicemici sunt la fel de insulinorezistenți ca și cei diabetici [4].

Datele din literatură au raportat atât valorile insulinemiei medii care sunt clinic mai usor comparabile, cât și valorile exprimate în percentile. Interpretarea acestor rezultate este întotdeauna legată de prezența unui grup de control care ar trebui să întrunească condiția ideală de a fi un esantion aleator, caracteristic populației care nu are condiția studiată. Totodată ar trebui să țină cont că extrapolarea acestor date la grupe de populație cu alte particularități etnice, geografice, nutriționale, temporale sau fiziopatologice este posibilă dar limitată de posibilele modificări induse de aceste particularități.

Un aspect important al acestei estimări este dedusă din teorema lui Bayes care estimează probabilitatea de apariție a unei boli în prezența unui test anormal. Conform acesteia, șansa de apariție (post-test odds) a unei afecțiuni după efectuarea unui test este egală cu șansa de apariție a bolii înainte de test (pre-test odds) multiplicat cu raportul sensibilitate (probabilitatea testului de a diagostica un bolnav) /1- specificitate (probabilitatea testului de a diagnostica un sănătos.

Post –test odds = pre-test odds x sensitivity/ (1 – specificity) [5]

Teorema presupune că acest test este legat logic sau prin dovezi fiziopatologice de boala pe care o diagnostichează, nefiind valabilă în cazul unei asocieri întâmplătoare.

Ținând cont de acest fapt este de presupus că o creștere a insulinemiei la grupuri cu risc crescut pentru afecțiuni metabolice asociate insulinorezistenței are o valoare predictivă mult mai înaltă decât pentru un grup cu risc scăzut de afecțiuni metabolice. O valoare crescută pentru un grup care nu are condiții de risc poate să nu fie obligatoriu indicator al unei afecțiuni pe când o valoare relativ mică la un grup cu risc înalt nu poate exclude prezența unei modificări patologice. În consecință, nivelul insulinemiei a fost frecvent raportat separat pe grupe formate în funcție de factorii de risc și bolile cunoscute a fi sau nu asociate insulinorezistenței. Totodată este foarte important ca estimarea insulinorezistenței prin nivelul insulinemiei „a jeun” să fie efectuată la subiecți care au același nivel de disfuncție betacelulară. De exemplu, toleranță la glucoză alterată se însoțeste de disfuncție beta celulară în 50% din cazuri [6], ceea ce face ca nivelul insulinemiei să fie mai greu de interpretat.

În studiul MONICA, care a estimat prevalența insulinorezistenței și a hiperinsulinemiei în raport cu factorii de risc cardiovasculari pentru subiecți caucazieni (vârsta între 24 și 64 ani), din nordul Suediei, Lindahl și colab. calculează un nivel limită al insulinorezistenței pentru insulinemiei „a jeun” de 7.2 µUI/ml la bărbați și de 7 µUI/ml la femei. Această valoare a fost calculată din relația între insulinemia „a jeun”ca variabila predictor și încărcătura de factori cardiovasculari ca variabilă rezultat (outcome). Pentru aceast studiu criteriul de boală (outcome) a fost ca mai mult de 4 factori de risc cardiovasculari din 7 analizați să aibă valori peste a 75-a percentilă (sau sub a 25-a percentilă pentru HDL colesterol) iar insulinosensibilitatea a fost calculată utilizând indicele Cederholm și datele obținute prin TTGO. Rezultatele au arătat că 17 % din bărbați și 18% din femei au avut insulinosensibilitate redusă și hiperinsulinemie asociată creșterii IMC, raportului talie/șold, hipertensiunii arteriale, hipertrigliceridemiei și scăderii HDL colesterolui. Numai 17% din bărbați și 12% din femei au avut numai hiperinsulinemie izolată, care a fost asociată cu alți factori de risc cardiovascular în raport cu insulinosensibilitea redusă izolată. Autorii au calculat insulinosensibilitatea și hiperinsulinemia luând ca nivele limită a 33-a, respectiv a 67- a percentilă [7].

În San Antonio Heart Study, au fost studiați un număr de 2735 subiecți (873 caucazieni și 1862 americani de origine mexicană) cu nivel mediu al insulinemiei (medie ± eroare standard) de 9.74±0.36µUI/ml (range 0.08-101.04) la albii nonhispanici și 13.29±0.2µUI/ml (range 0.08-138.15) la hispanici per total grup. Pentru normoglicemici valorile medii ale insulinemiei au fost de 8.68±0.4 µUI/ml la albii nonhispanici vs. 11.11±0.3 µUI/ml la grupul hispanic, pentru grupul cu IGT valorile au fost de 15.27±1.42 µUI/ml la albii non hispanici vs. 18.67±0.7 µUI/ml la hispanici și pentru pacienții cu diabet 21.74±2.2 µUI/ml la albii non hispanici respectiv 22.03±2.1µUI/ml la subiecții hispanici [8]. Nivelul insulinemiei indiferent dacă era „a jeun” sau la 2 ore de la administrarea de glucoză a fost de asemenea crescut pentru toate situațiile asociate insulinorezistenței: toleranță la glucoză alterată, hipertensiune arterială, hipertrigliceridemie, hipercolesterolemie, chiar dacă acestea erau izolate. Grupul care a asociat mai multe condiții clinice de insulinorezistență a avut o insulinemie medie „a jeun” 18.57±0.4µUI/ml raportat la grupul care nu avea condiții asociate insulinorezistenței care aveau un nivel mediu mult mai scăzut al insulinemiei de 8.4±0.1µUI/ml [9].

Pentru populația europeană analizând datele rezultate din unul din studiile grupului EGIR, la un grup analizat de 333 de subiecți, 66% femei, Ferrannini și colab. constată o insulinemie medie pentru subiecți sănătoși de 9.54±7.4µUI/ml (medie ± deviație standard), de 7µUI/ml pentru normopoderali ambe sexe și 10µUI/ml la femei și 11µUI/ml la bărbați pentru obezi [10, 11].

În urma analizei datelor cunoscute, grupul european de studiu al insulinorezistenței (EGIR -European group for the Study of Insulin Resistance) statuează în 1999, valoarea superioară celei de a 75-a percentile a insulinemiei „a jeun” în populația generală ca fiind un criteriu diagnostic pentru sindromul metabolic [12]. Aceasta definiție este suficient de clară pentru a fi aplicată atunci când au fost efectuate estimări ale valorilor insulinemie în populația generală, dar este însă limitată pentru evaluări individuale ale insulinemiei care nu pot fi încadrate într-un grup comparator. De asemenea nu este suficient de clară pentru grupele speciale: etnice, vârstă, cu afecțiuni asociate sau alte particularități, în care valorile insulinemiei „a jeun” și în concordanță ale insulinorezistenței pot fi diferite față de populația generală.

De asemenea, interpretarea insulinemiei „a jeun” ca indice al insulinorezistenței pentru pacienții cu diabet zaharat este limitată de însăși prezența bolii sau prezența factorilor care pot modifica această valoare cum ar fi evoluția îndelungată a diabetului, modificarea capacității secretorii pancreatice, distribuția circulatorie și degradarea insulinei [13].

In Mexico City Study au fost urmăriți 1449 subiecți care nu aveau diabet zaharat timp de 3,5 ani. Cei 97 de subiecți care au evoluat de la normoglicemie la diabet zaharat au avut valoarea medie a insulinemiei mai mare la evaluarea inițială, respectiv 2,92 µUI/ml, față de cei care nu au evoluat spre diabet care au avut o valoare medie 2,2 µUI/ml, valoarea insulinemiei fiind un predictor cu valoare mare pentru dezvoltarea diabetului zaharat [14].

McAuley și colab măsurând insulinosensibilitatea unui grup de 178 subiecți normoglicemici, vârstă 28 – 64 ani, originari din Noua Zeenlandă au estimat comparativ insulinosensibilitatea măsurată prin tehnica clampului euglicemic hiperinsulinemic (TCEH) cu insulinemia „a jeun”, indicele HOMA, raportul insulină /glucoză, indicele Bennet (IBennet= 1/lnG0xlnI0) [15] și cu un scor ponderat bazat pe insulinemia „a jeun”, indicele masei corporale și trigliceride.

Rezultatele care s-au corelatat cel mai bine cu rezultatele obținute prin TCEH au fost insulinemia „ a jeun” și trigliceridele din care autorii au calculat o ecuație de regresie pentru exprimarea insulinosensibilității:

Mffm/l = exp[2,63-0,28lnI- 0,3lnT]

Mffm/l exprimă insulinosensibilitatea (IS) prin cantitatea de glucoză preluată obținută din TCEH și corectată pentru fat-free mass; I = insulinemia; T= trigliceridemia

Valoarea IS ≤ 6,3 M*mU-1*1-1 a fost considerată ca limită a insulinosensibilității corespunzând celei mai de jos quartile pentru subiecții cu IMC<27kg/m2. Valoare medie raportată pentru insulinemia „a jeun” (medie±SD) a fost de 10±9.6µUI/ml [range 2-72 µUI/ml] pentru populația generală [16]. Nivelul limită de la care începe insulinorezistența a fost calculat de autori prin analiză de regresie și considerat 12,2µUI/ml. În acest studiu insulinemia „ a jeun” a fost un predictor tot atât de bun pentru insulinorezistență ca și HOMA, raportul insulină/ glicemie sau indicele Bennett. Transfomarea în variabilă continuă prin logaritmare a insulinemiei i-a crescut sensibilitatea și specificitatea acesteia în predicția insulinorezistenței.

Rezultatul a fost asemănător cu cel obținut de Laako și colab., care au considerat că determinarea insulinemiei este suficientă pentru exprimarea insulinorezistenței la normoglicemici și este mai exactă decât pentru subiecții cu IGT sau diabet. În studiul lui Laakso, valorile insulinemiei „a jeun” și ale insulinemiei postprandiale s-au corelat bine cu insulinorezistența la subiecții fără diabet. Pentru diabetici indicele de corelație insulinemie – insulinorezistență a fost mai mic și numai pentru insulinemia determinată „a jeun”[17].

Alte studii au raportat valori medii pentru insulinemia „a jeun” asemănătoare 8.64-12.6 µUI/ml pentru subiecți sănătoși (grup de studiu 247 subiecți Bonora 1986, 74 subiecți Reaven 1993, 682 subiecți Laws 1997) [4, 18, 19] și 19.9µUI/ml pentru femeile cu diabet și 21.6 µUI/ml pentru bărbați cu diabet la 487 subiecți din Insulin Resistance Atherosclerosis Study[19].

Ascaso și colab., în 2 studii efectuate pe populația generală în 2001 și 2003, găsesc pentru insulinemia „a jeun” valoarea de 16.7 µUI/ml pentru a 90-a percentilă pentru primul grup (292 subiecți caucazieni europeni), respectiv 17µUI/ml pentru a 90-a percentilă și 12µUI/ml corespunzătoare celei de a 75-a percentile pentru al doilea grup (65 subiecți) ca fiind valori prag pentru insulinorezistență [20, 21].

Într-un studiu transversal de cohortă, pe 7057 subiecți sănătoși, asiatici, care a evaluat prevalența sindromului metabolic după criteriile NCEP ATP III, Park și colab. au determinat o insulinemie medie de 8.06±3.32µUI/ml și valoarea de 9.98 µUI/ml a insulinemiei ca factor de risc independent pentru sindromul metabolic. Determinarea acesteia a fost efectuată prin metoda regresiei multiple după ajustare pentru vârstă, sex și IMC. În acest studiu, valoarea insulinemiei de 9.98 µUI/ml este valoarea celei de a 75-a percentile și a corespuns unei creșteri semnificative a odds ratio pentru factorii de risc ai sindromului metabolic [22].

Valoarea prag obținută utilizând a 75-a percentilă 12.94µUI/ml a fost apropiată de limită obținută folosind o estimare prin curbă ROC, care a fost de 10.57 µUI/ml, în Korean Metabolic Syndrome Study. Acest studiu a analizat valorile limită ale indicilor surogat de insulinorezistență în predicția sindromului metabolic la 976 subiecți non diabetici asiatici [23]. Valorile „cut off” de la care crește incidența sindromului metabolic au fost mai mici decât cele corespunzătoare celei de a 75-a percentile sau obținute din curba ROC și au fost similare celor determinate de Park.

Mulți autori au raportat corelație bună a insulinemiei „a jeun” cu insulinorezistența măsurată prin tehnici de clamp și prin modelulul miminal [24-26] . Insulinemia fasting a avut de asemenea o corelație foarte bună cu HOMA și QUICKI [8, 23].

Analizând datele din literatură Comitetul de Ateroscleroza, Hipertensiune și Obezitate la Tineri (AHOY) stabilește în declarația de consens ca estimarea insulinorezistenței prin insulinemia „a jeun” este rezonabil justificată, și că statusul de insulinorezistență poate fi considerat de la valori mai mari de 20µUI/ml[27].

Și studii mai recente au confirmat o predicție bună a insulinemiei „a jeun” pentru insulinorezistență. Într-un studiu recent Kasper ter Horst și colab. identifică la subiecți obezi valoarea de 10.56 µUI/ml ca prag al insulinorezistenței. Studiul s-a desfășurat pe 212 subiecți (47% obezi), europeni și determinarea pragului limită a fost efectuat prin corelare cu TCEH. În acest studiu cea mai mare parte a subiecților obezi (78%) au avut supresia producției de glucoză endogenă în cursul TCEH în limite normale și numai 12% au avut preluarea periferică de glucoză în limite normale. Subiecții care au avut insulinorezistență periferică crescută au fost identificați cu o sensibilitate de 80% și specificitate de 75% din insulinemia „a jeun” cu un nivel mai mare de 10.56 µUI/ml. Astfel insulinemia „a jeun” clasic indicator al insulinorezistenței hepatice a corelat foarte bine cu nivelul insulinorezistenței periferice pentru care a fost propusă ca nivel de „cut off”. Același raționament a fost aplicat și pentru HOMA1-IR ca indicator rezultat din insulinemia „a jeun”. Valoarea discriminatorie pentru insulinorezistență a fost însă mai mică pentru HOMA și QUICKI, astfel ca autorii au propus insulinemia „a jeun” ca indicator al insulinorezistenței [28].

2.3 Homeostasis model assessment (HOMA)

Homeostasis model assessment (HOMA) este propusă în 1985 de către Mattews și colab, ca un algoritm matematic, relaționat de interdependența eliberării hepatice de glucoză și a funcției beta celulare, exprimată prin valoarea glicemiei și insulinemiei în stare postabsorbativă [29]. Formula sa simplificată este reprezentată de o relație liniară între glicemie și insulină. Aceasta este utilizată frecvent în practică datorită simplității și fiabilității sale. Relația a fost obținută din analiza ecuațiilor nonlineare care leagă evoluția fiziologică a celor 2 variabile și corelează produsul glicemie–insulinemie cu insulinorezistența. Constanta la care se raportează ecuația liniară de aproximare, respectiv cifra de 22.5 este rezultatul produsului glicemie-insulinemie la valoarea normală bazală, respectiv 4.5mmol/dl (glicemia) multiplicat cu 5µU/ml (insulinemia). În situația când glicemia este măsurată în mg/dl valoarea de 22.5 se multiplică cu 18. Astfel insulinorezistența măsurată cu HOMA1-IR în condiții bazale la o glicemie de 80mg/dl și insulinemie 5 µU/ml este egală cu 1, iar funcția beta celulară măsurată cu HOMA1-B este egală cu 100%.

HOMA1-IR= (glicemia bazală x insulinemia bazală)/ 22,5

dacă glicemia este măsurată în mmol/l

sau

HOMA1-IR= [(glicemia bazalăx18) x insulinemia bazală]/ 22,5×18

dacă glicemia este măsurată în mg/dl

Formula pentru funcția celulară beta este proporțională cu raportul glicemie/insulinemie. Aceasta nu poate fi utilizată pentru valori glicemice mai mici de 3.5 mmol/l (63mg/dl), situație care nu întrunește criteriile de „ steady state” fiind considerată hipoglicemie sau eroare de determinare. Totodată estimarea HOMA- B% care este o estimare a funcției beta celulare nu se poate face decât asociată nivelului HOMA-IR la care se face determinarea.

HOMA1-B% = 20 x insulinemia/ glicemie (mmol/l) – 3.5

Pentru pacienții insulinotratați întrucât determinările curente nu pot efectua diferența între insulina exogenă și endogenă estimarea nivelului insulinosecreției pare mult mai corect să fie efectuat prin măsurarea nivelului peptidului C, variabilă care a fost introdusă în modelul computerizat HOMA2.

Wallace raportează în 2004 estimarea insulinorezistenței prin HOMA în 572 de studii [30], unele dintre ele foarte cunoscute. În UKPDS s-a urmărit evoluția insulinorezistenței prin HOMA logitudinal pe o perioadă de 6 ani [31]. În San Antonio Heart study [8], Belfast study [32], Mexico City study [14] s-a efectuat determinarea insulinorezistenței transversal, valoarea HOMA obținută fiind utilizată pentru stabilirea gradului de insulinorezistență și în predicția apariției diabetului zaharat. În Botnia Study, studiu efectuat pe o cohorta de 5396 subiecți de origine finlandeză având diabet zaharat și membrii ai familiei lor, indicele HOMA a fost crescut la subiecții cu glicemie bazală modificată față de cei normoglicemici (2.64±0.008 vs. 1.73±0.003) [33]. Indicele HOMA a fost modificat și pentru deficiențe în semnalizarea insulinică, respectiv deficiența glucokinazei sau mutații ale IRS-1 [34]. Studii multiple au arătat o corelație suficient de bună a rezultatelor obținute cu HOMA cu rezultatele obținute prin tehnica clampului euglicemic și modelul minimal [33, 35-41]. Bonora a estimat un indice de corelație r = 0.81; p<0.0001 pentru rezultatele obținute cu HOMA în raport cu cele obținute prin TCEH [36]. Deși corelația dintre nivelul insulinosensibilității obținut prin tehnica clamplului și HOMA nu este perfectă, estimarea comparativă a celor două metode s-a efectuat din necesitatea validării unui astfel de marker surogat mai ușor de utilizat în studii populaționale. Este de menționat că lipsa unei corelații foarte bune între rezultatele obținute cu HOMA și cele obținute prin tehnici de clamp se datorează și faptului că cele 2 metode nu evaluează același fenomen. Astfel HOMA este considerată clasic un estimator al insulinorezistenței hepatice și al stării postabsorbative cu insulinemie la valori joase, iar clampul euglicemic un estimator al sensibilității țesuturilor periferice la valori insulinemice mult mai înalte. Totdată au fost discutate limitări ale determinării HOMA la subiecții subponderali și la cei cu disfuncție betacelulară marcată.

HOMA a fost validată prin studii de clamp și la pacienții cu diabet zaharat tip 2 cu tratament insulinic. La acești subiecți autorii au obținut întâi echilibrul metabolic cu dietă, insulină rapidă și insulină bazală. Insulina bazală a fost înlocuită în seara de dinaintea determinării cu sulfoniluree. Autorii consideră că determinarea insulinorezistenței prin HOMA IR se poate realiza dupa aducerea glicemiei „a jeun” la mai puțin de 140mg/dl și restabilirea echilibrului între eliberarea de glucoză hepatică și secreția beta celulară [40, 42, 43].

Indici de corelație cu valori mai mari au fost obținuți prin logaritmarea HOMA [Ln(HOMA)], transformare care reduce variabilitatea și distribuția non gaussiană a insulinemiei. Ln(HOMA este considerat de asemenea un predictor mai exact al insulinosensibilității decât HOMA de către unii autori [36, 44]. Indicele HOMA a fost corelat semnificativ si cu insulinemia „a jeun ” și QUICKI. Dificultățile legate de utilizarea HOMA sunt legate de nivelul de precizie al determinării insulinemiei și de variabilitatea individuală care a fost estimată de unii autori la 5.7% [30, 35, 36, 45].

După introducerea HOMA1 a fost dezvoltat un model computerizat HOMA2, revăzut în 1996, care permite calcularea valorii din relația nonlineară dintre variabile, modificată de alte fenomene fiziopatologice cum ar fi creșterea secreției insulinei în funcție de nivelul glicemiei, modificarea preluării glucozei în condiții de hiperglicemie, pierderile renale de glucoză sau nivelul circulant de proinsulină. Recomandările autorilor sunt de a utiliza HOMA2 când se compară insulinorezistența cu alte modele de estimare cu atât mai mult cu cât HOMA2 se raportează la metode de determinare mai recente pentru insulinemie în raport cu cele folosite în modelul HOMA1 [30, 46, 47]. Indicii sunt obținuți prin introducerea datelor pe softul dedicat calculării HOMA2 aflat pe site-ul Universității Oxford. Din 2013 Hill, Levy și Mathews au pus la dispoziție un model interactiv HOMA (iHOMA) care permite ajustare pentru 24 de parametri dependenți de organele implicate (ficat, pancreas, rinichi, intestin, țesut adipos, țesut muscular și creier). De exemplu pentru pancreas pot fi modificate capacitatea secretorie beta celulară, viteza de secreție, cantitatea de insulină eliberată, nivelul glicemic de la care pornește secreția pancreatică, curba de secreție insulinică. Modelul are o parte analitică, care în mod bazal este echivalentă modelului HOMA2 si o parte predictivă în care poate fi estimată valoarea HOMA prin modificare celor 24 de variabile [48]. Modificarea acestor variabile permite utilizarea modelului și în studii în care se urmărește efectul unor substanțe care modifică insulinosensibilitatea, pragul renal al glicozuriei și evaluarea separată a insulinsensibilității hepatice față de cea periferică, fiind o estimare suplimentară față de modelul static HOMA2.

Cele 2 modele HOMA exprimă insulinorezistența prin valori numerice diferite. Pentru aceste modele s-au calculat valori diferite pentru pragurile de insulinorezistență la sănătoși și la pacienții cu sindrom metabolic. Luând a 90-a percentilă la subiecții sănătoși Gelonese calculează valoarea de 2.7 pentru HOMA1-IR și de 1.8 pentru HOMA2-IR [49].

Matthews consideră valori de insulinorezistență de la 1.21–1.45 pentru sănătoși și 2.61–2.89 pentru pacientii cu diabet pentru HOMA1-IR. Valorile obținute pentru HOMA1-IR au fost între 2 și15 în studiul efectuat de către Yeni-Komshian și colab [50].

La pacienții din San Antonio Heart Study media HOMA1- IR a fost de 2.1 la subiecții albi non hispanici sănătoși și de 8.3 la pacienții cu diabet [8].

Ascaso și colab. consideră insulinorezistența la un grup analizat de 97 subiecți care nu prezintă semne clinice și biologice de sindrom metabolic începând de la percentila 90, pentru care este determinată o valoare HOMA1-IR de 3.8. În același studiu valoarea corespunzătoare celei de 75- a percentile este 3.2 [20]. Într-un studiu ulterior pe 65 de subiecți sănătoși Ascaso calculează pentru a 75-a percentilă valoarea de 2.6 pentru HOMA1- IR [21]. Haffner și colab. găsesc valori asemănătoare de 3.3 și 4 pentru a 75-a și 90-a percentilă [14]. Bonora și colab. propun pentru HOMA valoarea limită de 2.77 pentru insulinorezistență reprezentând a 75-a percentilă la subiecții care nu au sindrom metabolic [51]. Lee calculează pentru 976 de subiecți non diabetici valoarea celei de a 75- a percentile de 3.07 [23]. Alți autori raportează insulinemia sub forma valorii medii ± deviația standard sau eroarea standard a mediei. De exemplu Tripathy raportează pentru subiecții cu toleranță la glucoză alterată valoarea HOMA1-IR (medie±SEM) de 2.64 ± 0.08 vs. 1.73 ± 0.03 la subiecții făra modificări ale metabolismului glucidic [33]. Yeni-Komshian la 490 subiecți nediabetici calculează valoarea (medie±SEM) HOMA de 2.7±0.1 [50].

În studiul POC-ABC (Pathology of Pre-diabetes in a Biracial Cohort), care a urmărit 320 pacienți nomoglicemiei, 144 caucazieni și 176 afroamericani cu vârstă între 18-65 ani, având măcar un părinte cu diabet zaharat tip 2, s-a definit ca limită a insulinosensibilității a 25-a percentilă pentru tehnica clampului valoarea <0.1 μmol /kg masă slabă/min/pmol/l, respectiv a 75-a percentilă pentru HOMA reprezentată de valoarea 2.5 [52].

HOMA este recomandată în studiile longitudinale sau transversale de cohortă, iar pentru compararea unor gupuri diferite necesită calcularea și raportarea la valorile unui grup control individualizat. Totodată HOMA s-a dovedit a fi un marker surogat util pentru evaluarea insulinorezistenței în condițiile unei funcții beta celulare echivalente a subiecților [53].

2.4 QUICKI (Quantitative Insulin sensitive Check Index)

Un alt indice derivat din valorile glicemiei și insulinemiei „a jeun”, obținut prin logaritmarea glicemiei și insulinemiei este „Quantitative insulin sensitive check index” (QUICKI), propus de Katz și colab. în 2000 [54]. QUICKI introduce în formulă logaritmii insulinemiei și glicemiei, fiind astfel o variantă a HOMA, cu o corelație mai bună decât acesta cu rezultatele obținute prin tehnica clampului euglicemic hiperinsulinemic (TCEH). Indicele de corelație între TCEH și QUICKI a fost mai mare decât între TCEH și HOMA sau TCEH și modelul minimal, atât pentru non diabetici cât și pentru diabetici și obezi [54].

Formula acestuia este: QUICKI = 1/( logI0 + logG0)

unde I0 – insulinemia bazală (µUI/m) și G0= glicemia bazală (mg/dl)

Deoarece este un indice de insulinosensibilitate, o valoare mai mică corespunde unei insulinosensibilități reduse, respectiv unei insulinorezistențe crescute. În condițiile în care se folosesc valori pereche glicemie – insulinemie în stare „a jeun”, atât HOMA cât și QUICKI estimează insulinorezistența hepatică. Aceste metode pornesc de la asumpția că insulinorezistența hepatică și periferică este egală ceea ce nu este întotdeauna adevărat. Posibilitatea de a obține date privind insulinorezistența dintr-o probă unică face ca aceste metode sa fie mai facil de utilizat si să poată fi aplicate și pe grupuri extinse. QUICKI a fost utilizat in studii populaționale pentru valoarea sa predictivă [23, 55]. Într-un studiu prospectiv pe 5 ani, subiecții aflați în terțilă inferioară a QUICKI au avut un risc relativ de 7.7(CI 95% 1.63-37.04) mai mare de a face diabet zaharat în raport cu cei din terțila superioară [55]. QUICKI a prezentat indici de corelație mai buni decât HOMA și comparativ cu testul de sensibilitate la insulină și somatostatină [56].

Hrebicek și colab. asociază prezența sindromului clinic de insulinorezistență cu scăderea QUICKI sub 0.366±0.03 (care reprezintă valoare medie ±eroarea standard a mediei pentru lotul control) sau creșterea HOMA peste 1.57 ± 0.87 pentru același subgrup analizat [57]. În același studiu, datele rezultate arată o capcitate mai mare de discriminare a insulinorezistenței pentru QUICKI decat pentru HOMA care are o dispersie mult mai mare. Pentru acest grup valoarea QUCKI de 0,357 reprezintă limita inferioară a intervalului de încredere de la care este definit lotul de subiecți cu insulinorezistență

Valori foarte apropiate pentru percentila 25 a QUICKI la subiecți normali sunt date de Ascaso care calculează valoarea QUICKI pentru a 25-a percentilă de 0.33 și de Lee care determină pentru aceeași percentilă valoarea de 0.32 [21, 23]. Pentru subiecții normoponderali, normoglicemici Perseghin și colab. au propus o formulă QUICKI revizuită care asociază și valoare trigliceridelor și care a dus la creșterea indicilor de corelație cu TCEH în raport cu formula inițială [58].

Referințe

1. Consensus Development Conference on Insulin Resistance. 5-6 November 1997. American Diabetes Association. Diabetes Care, 1998. 21(2): p. 310-4.

2. AP, R., Insulin resistance and blood pressure. Regulation in obese and nonobese subjects. Hypertension, 1991. 17: p. 837-842.

3. Ferrannini, E. and B. Balkau, Insulin: in search of a syndrome. Diabet Med, 2002. 19(9): p. 724-9.

4. Reaven, G.M., et al., Insulin resistance and insulin secretion are determinants of oral glucose tolerance in normal individuals. Diabetes, 1993. 42(9): p. 1324-32.

5. Lee, T., Using data for clinical decision, in Cecil Medicine, G. Ausoello, Editor. 2008, Saunder Elseviei: Philadelphia.

6. Breda, E., et al., Insulin release in impaired glucose tolerance: oral minimal model predicts normal sensitivity to glucose but defective response times. Diabetes, 2002. 51 Suppl 1: p. S227-33.

7. Lindahl, B., K. Asplund, and G. Hallmans, High serum insulin, insulin resistance and their associations with cardiovascular risk factors. The northern Sweden MONICA population study. J Intern Med, 1993. 234(3): p. 263-70.

8. Haffner, S.M., H. Miettinen, and M.P. Stern, The homeostasis model in the San Antonio Heart Study. Diabetes Care, 1997. 20(7): p. 1087-92.

9. Ferrannini, E., et al., Hyperinsulinaemia: the key feature of a cardiovascular and metabolic syndrome. Diabetologia, 1991. 34(6): p. 416-22.

10.Ferrannini, E., et al., Insulin resistance, hyperinsulinemia, and blood pressure: role of age and obesity. European Group for the Study of Insulin Resistance (EGIR). Hypertension, 1997. 30(5): p. 1144-9.

11.Ferrannini, E., et al., Insulin resistance and hypersecretion in obesity. European Group for the Study of Insulin Resistance (EGIR). J Clin Invest, 1997. 100(5): p. 1166-73.

12.Grundy, S.M., et al., Diagnosis and management of the metabolic syndrome: an American Heart Association/National Heart, Lung, and Blood Institute Scientific Statement. Circulation, 2005. 112(17): p. 2735-52.

13.Monzillo, L.U. and O. Hamdy, Evaluation of insulin sensitivity in clinical practice and in research settings. Nutr Rev, 2003. 61(12): p. 397-412.

14.Haffner, S.M., et al., A prospective analysis of the HOMA model. The Mexico City Diabetes Study. Diabetes Care, 1996. 19(10): p. 1138-41.

15.Anderson, R.L., et al., Exploration of simple insulin sensitivity measures derived from frequently sampled intravenous glucose tolerance (FSIGT) tests. The Insulin Resistance Atherosclerosis Study. Am J Epidemiol, 1995. 142(7): p. 724-32.

16.McAuley, K.A., et al., Diagnosing insulin resistance in the general population. Diabetes Care, 2001. 24(3): p. 460-4.

17.Laakso, M., How good a marker is insulin level for insulin resistance? Am J Epidemiol, 1993. 137(9): p. 959-65.

18.Bonora, E., et al., Insulin and C-peptide responses to 75 g oral glucose load in the healthy man. Diabete Metab, 1986. 12(3): p. 143-8.

19.Laws, A., et al., Differences in insulin suppression of free fatty acid levels by gender and glucose tolerance status. Relation to plasma triglyceride and apolipoprotein B concentrations. Insulin Resistance Atherosclerosis Study (IRAS) Investigators. Arterioscler Thromb Vasc Biol, 1997. 17(1): p. 64-71.

20.Ascaso, J.F., et al., [Insulin resistance quantification by fasting insulin plasma values and HOMA index in a non-diabetic population]. Med Clin (Barc), 2001. 117(14): p. 530-3.

21.Ascaso, J.F., et al., Diagnosing insulin resistance by simple quantitative methods in subjects with normal glucose metabolism. Diabetes Care, 2003. 26(12): p. 3320-5.

22.Park, S.H., et al., Relative risks of the metabolic syndrome according to the degree of insulin resistance in apparently healthy Korean adults. Clin Sci (Lond), 2005. 108(6): p. 553-9.

23.Lee, S., et al., Cutoff values of surrogate measures of insulin resistance for metabolic syndrome in Korean non-diabetic adults. J Korean Med Sci, 2006. 21(4): p. 695-700.

24.Hollenbeck, C.B., et al., Relationship between the plasma insulin response to oral glucose and insulin-stimulated glucose utilization in normal subjects. Diabetes, 1984. 33(5): p. 460-3.

25.Saad, M.F., et al., A comparison between the minimal model and the glucose clamp in the assessment of insulin sensitivity across the spectrum of glucose tolerance. Insulin Resistance Atherosclerosis Study. Diabetes, 1994. 43(9): p. 1114-21.

26.Stumvoll, M., et al., Use of the oral glucose tolerance test to assess insulin release and insulin sensitivity. Diabetes Care, 2000. 23(3): p. 295-301.

27.Williams, C.L., et al., Cardiovascular health in childhood: A statement for health professionals from the Committee on Atherosclerosis, Hypertension, and Obesity in the Young (AHOY) of the Council on Cardiovascular Disease in the Young, American Heart Association. Circulation, 2002. 106(1): p. 143-60.

28.ter Horst, K.W., et al., Insulin resistance in obesity can be reliably identified from fasting plasma insulin. Int J Obes (Lond), 2015. 39(12): p. 1703-9.

29.Matthews, D.R., et al., Homeostasis model assessment: insulin resistance and beta-cell function from fasting plasma glucose and insulin concentrations in man. Diabetologia, 1985. 28(7): p. 412-9.

30.Wallace, T.M., J.C. Levy, and D.R. Matthews, Use and abuse of HOMA modeling. Diabetes Care, 2004. 27(6): p. 1487-95.

31.U.K. prospective diabetes study 16. Overview of 6 years' therapy of type II diabetes: a progressive disease. U.K. Prospective Diabetes Study Group. Diabetes, 1995. 44(11): p. 1249-58.

32.Levy, J., et al., Beta-cell deterioration determines the onset and rate of progression of secondary dietary failure in type 2 diabetes mellitus: the 10-year follow-up of the Belfast Diet Study. Diabet Med, 1998. 15(4): p. 290-6.

33.Tripathy, D., et al., Insulin secretion and insulin sensitivity in relation to glucose tolerance: lessons from the Botnia Study. Diabetes, 2000. 49(6): p. 975-80.

34.Clement, K., et al., Assessment of insulin sensitivity in glucokinase-deficient subjects. Diabetologia, 1996. 39(1): p. 82-90.

35.Emoto, M., et al., Homeostasis model assessment as a clinical index of insulin resistance in type 2 diabetic patients treated with sulfonylureas. Diabetes Care, 1999. 22(5): p. 818-22.

36.Bonora, E., et al., Homeostasis model assessment closely mirrors the glucose clamp technique in the assessment of insulin sensitivity: studies in subjects with various degrees of glucose tolerance and insulin sensitivity. Diabetes Care, 2000. 23(1): p. 57-63.

37.Katsuki, A., et al., Homeostasis model assessment is a reliable indicator of insulin resistance during follow-up of patients with type 2 diabetes. Diabetes Care, 2001. 24(2): p. 362-5.

38.Lansang, M.C., G.H. Williams, and J.S. Carroll, Correlation between the glucose clamp technique and the homeostasis model assessment in hypertension. Am J Hypertens, 2001. 14(1): p. 51-3.

39.Kang, E.S., et al., Limitation of the validity of the homeostasis model assessment as an index of insulin resistance in Korea. Metabolism, 2005. 54(2): p. 206-11.

40.Okita, K., et al., Usefulness of the insulin tolerance test in patients with type 2 diabetes receiving insulin therapy. J Diabetes Investig, 2014. 5(3): p. 305-12.

41.Yokoyama, H., et al., Quantitative insulin sensitivity check index and the reciprocal index of homeostasis model assessment in normal range weight and moderately obese type 2 diabetic patients. Diabetes Care, 2003. 26(8): p. 2426-32.

42.Del Prato, S., Role of glucotoxicity and lipotoxicity in the pathophysiology of Type 2 diabetes mellitus and emerging treatment strategies. Diabet Med, 2009. 26(12): p. 1185-92.

43.DeFronzo, R.A., E. Ferrannini, and D.C. Simonson, Fasting hyperglycemia in non-insulin-dependent diabetes mellitus: contributions of excessive hepatic glucose production and impaired tissue glucose uptake. Metabolism, 1989. 38(4): p. 387-95.

44.Fukushima, M., et al., Assessment of insulin sensitivity from a single sample. Diabetes Care, 2000. 23(9): p. 1434-5.

45.Borai, A., C. Livingstone, and G.A. Ferns, The biochemical assessment of insulin resistance. Ann Clin Biochem, 2007. 44(Pt 4): p. 324-42.

46.Levy, J.C., D.R. Matthews, and M.P. Hermans, Correct homeostasis model assessment (HOMA) evaluation uses the computer program. Diabetes Care, 1998. 21(12): p. 2191-2.

47.HOMA2 calculator. 2004; Available from: https://www.dtu.ox.ac.uk/homacalculator/.

48.Hill, N.R., J.C. Levy, and D.R. Matthews, Expansion of the homeostasis model assessment of beta-cell function and insulin resistance to enable clinical trial outcome modeling through the interactive adjustment of physiology and treatment effects: iHOMA2. Diabetes Care, 2013. 36(8): p. 2324-30.

49.Geloneze, B., et al., HOMA1-IR and HOMA2-IR indexes in identifying insulin resistance and metabolic syndrome: Brazilian Metabolic Syndrome Study (BRAMS). Arq Bras Endocrinol Metabol, 2009. 53(2): p. 281-7.

50.Yeni-Komshian, H., et al., Relationship between several surrogate estimates of insulin resistance and quantification of insulin-mediated glucose disposal in 490 healthy nondiabetic volunteers. Diabetes Care, 2000. 23(2): p. 171-5.

51.Bonora, E., et al., Prevalence of insulin resistance in metabolic disorders: the Bruneck Study. Diabetes, 1998. 47(10): p. 1643-9.

52.Owei I., U.N., Provo C., Wan J.,Dagogo-Jack S.,, Insulin-sensitive and insulin-resistant obese and non-obese phenotypes: role in prediction of incident pre-diabetes in a longitudinal biracial cohort. BMJ Open Diab Res Care, 2017.

53.Ader, M., et al., Failure of homeostatic model assessment of insulin resistance to detect marked diet-induced insulin resistance in dogs. Diabetes, 2014. 63(6): p. 1914-9.

54.Katz, A., et al., Quantitative insulin sensitivity check index: a simple, accurate method for assessing insulin sensitivity in humans. J Clin Endocrinol Metab, 2000. 85(7): p. 2402-10.

55.Vanhala, P., et al., The quantitative insulin sensitivity check index QUICKI predicts the onset of type 2 diabetes better than fasting plasma insulin in obese subjects: a 5-year follow-up study. J Clin Endocrinol Metab, 2002. 87(12): p. 5834-7.

56.Gonzalez-Albarran, O. and R. Garcia-Robles, Correlation between insulin suppression test and quantitative insulin sensitivity check index in hypertensive and normotensive obese patients. Diabetes Care, 2001. 24(11): p. 1998-2000.

57.Hrebicek, J., et al., Detection of insulin resistance by simple quantitative insulin sensitivity check index QUICKI for epidemiological assessment and prevention. J Clin Endocrinol Metab, 2002. 87(1): p. 144-7.

58.Perseghin, G., et al., Incorporation of the fasting plasma FFA concentration into QUICKI improves its association with insulin sensitivity in nonobese individuals. J Clin Endocrinol Metab, 2001. 86(10): p. 4776-81.

Partea specială

3. Acuratețea ecuațiilor de predicție a ratei metabolice de repaus

3.1 Introducere

Ecuațiile de predicție și-au dovedit utilitatea în practica medicală datorită rapidității prin care se poate calcula rata metabolică de repaus (RMR) folosind caracteristici individuale stabilite la examene de rutină (vârstă, înălțime, greutate), comparativ cu procedura calorimetrică care este condiționată de existența resurselor tehnice, de factori medicali și individuali. Deși facilă, utilizarea ecuațiilor de predicție pentru calculul RMR în diferite afecțiuni rămâne controversată deoarece calcularea acestora a fost efectuată pe baza unor parametrii obținuți de la persoane sănătoase. Studii multiple au arătat diferențe în ceea ce privește valorile estimate prin ecuații de predicție și cele măsurate calorimetric pentru subiecții cu boli metabolice. Astfel RMR depinde de greutate, înălțime, vârstă, compoziția corporală, dar și de factori metabolici fiind modificată de prezența diabetului, obezității și a sindromului metabolic [1-6].

În particular, pentru subiecții cu diabet există mai multe studii care susțin că aceștia au o rata metabolică de repaus crescută și că această creștere este dependentă de valorile glicemice, normalizându-se alături de acestea după introducerea dietei sau terapiei normoglicemiante [7-9]. Recomandările curente sunt de a folosi ecuația Mifflin St Jeor în predicția consumului energetic pentru subiecții sănătoși normoponderali și obezi [10], dar nu s-au stabilit încă recomandări clare pentru subiecții cu diabet zaharat. Pentru aceștia practica curentă în serviciile de diabet nutriție este de a folosi ecuația Harris-Benedict, ecuație considerată de referință în estimarea consumului energetic de repaus prin lungul ei istoric de utilizare de la descoperirea sa din 1919.

Scopul acestui studiu a fost de a estima acuratețea comparativă a ecuațiilor Mifflin St Jeor și Harris-Benedict, alături de alte ecuații cunoscute respectiv Owen, WHO/FAU/UNU și Bernstein pentru un grup de subiecți cu diabet zaharat tip 2 nou – descoperit aparținând cohortei 2013-2014 înainte de intervenția dietetică și medicamentoasă.

3.2 Materiale și metode

Studiul a inclus 293 pacienți consecutiv diagnosticați cu diabet zaharat tip 2 în perioada 2013-2014 în ambulatoriul Institutului Național de Diabet, Nutriție și Boli Metabolice prof.dr. N.C. Paulescu. Toți pacienții au fost de acord cu participarea și au semnat un consimțământ informat conform protocolului stabilit de Comisia de Etică a institutului. Criteriile de excludere au fost: diabet zaharat tip 1, semne și simptome de infecție acută și cronică, neoplazii, boli pulmonare cronice, disfuncții tiroidiene, consum excesiv de alcool (mai mult de 2 „drink”-uri pe zi [11]). Calorimetria indirectă a fost efectuată folosind sistemul cu mască facială al aparatului Quark CPET COSMED și ecuația Weir. Pentru fiecare determinare dispozitivul a fost încălzit 10 min și calibrat cu un gaz certificat produs de Air Liquide Healthcare America Corporation, USA. Compoziția gazului de calibrare a fost 16.02% oxigen, 5.02% dioxid de carbon și 78.96% azot. Examinările s-a efectuat dimineața după 10 ore de post, cu pacientul treaz și relaxat în mediu neutru termic. Durata înregistrării a fost de 20 min după atingerea stării de echilibru. Înălțimea și greutatea au fost măsurate cu subiecții descălțați și îmbrăcați lejer. Compoziția corporală a fost determinată prin bioimpedanță utilizând analizorul de unică frecvență (50kHZ) TANITA BC 601. Probele biologice au fost recoltate înaintea determinării calorimetrice și au fost analizate folosind analizorul COBAS INTEGRA 400 PLUS Hitachi Roche. Ecuațiile folosite au fost ecuația Harris-Benedict, Mifflin St Jeor, Owen, WHO/FAO/UNU și Bernstein. Formulele acestora sunt prezentate în tabelul 1. Variabilele analizate au fost RMR măsurat și predictat, parametrii antropometrici (greutate, înălțime, circumferința abdominală, IMC), compoziția corporală (masa grasă și masa slabă), parametrii biologici (glicemie, HbA1c. colesterolul total, colesterolul HDL, colesterolul LDL, trigliceridele). S-au calculat indici compoziți cum ar fi raportul RMR/ kg masă slabă și RMR/kg corp.

Analiza a fost efectuată pentru grupul total, pe sexe și stratificat pe subgrupuri în funcție de IMC, valoarea 180mg/dl a glicemiei și valoare HbA1c de 133% valoarea normală superioară a laboratorului (VNSL). Nivelul de 180mg/dl pentru glicemie a fost selectat datorită importanței sale fiziologice ca și prag renal. Nivelul de 133% VNSL pentru HbA1c corespunde în această situație valorii de 7.85 și unei glicemii medii de 178.5 mg/dl situată în proximitatea pragului renal [12]. Acuratețea a fost calculată ca diferență procentuală în limita de 10%, 15% și 30% comparativ cu RMR măsurat, devierea (bias) exprimată ca diferență între RMR măsurat și predictat și eroarea determinată prin regula celor mai mici pătrate. Corelațiile dintre RMR și celelalte variabile au fost efectuate cu testul Pearson. Analiza statistică a fost efectuată utilizând SPSS Statistic 22. Valoarea p<0.05 a fost considerată semnificativă statistic.

3.3 Rezultate

Subiecții bărbați nu au diferiți de subiecții femei în ceea ce privește glicemia bazală, HbA1c, colesterolul total și trigliceridele. Femeile au fost mai vârstnice (61±0.81 ani comparativ cu bărbații 57.3±0.8 ani; p<0.05) și a avut IMC mai mare (32±0.5 kg/m2 femei comparativ 30.6±0.3kg/m2 bărbați). Analizați după indicele masei corporale, 9.2% din pacienți erau normoponderali (11% din femei și 7.8% din bărbați), 35% erau supraponderali (30.5% din femei și 38.7% din bărbați) și 55.8% din pacienți erau obezi (58.5% din femei și 53.5% din bărbați). Distribuția sexelor pe subgrupe după IMC nu a fost diferită semnificativ (p<0.292). RMR mediu măsurat a fost 1577.1±395.4 kcal/zi. Datele complete prezentate tabel 2.

RMR măsurat și RMR predictat prin cele 5 ecuații analizate, au fost comparate pe sexe cu testul T pereche și au fost observate diferențe semnificative statistic, cu excepția ecuațiilor Owen și Mifflin St Jeor pentru femei și Mifflin St Jeor și WHO/FAO/UNU pentru bărbați. Rezultatele sunt prezentate în tabelul 3.

Pentru total grup am stabilit diferențele dintre RMR măsurat și RMR calculat cu ecuațiile de predicție Harris, Owen, Mifflin St Jeor, WHO/FAO/ UNU și Bernstein care au fost comparate folosind testul t cu valoarea 0. Am găsit diferență semnificativă statistic între RMR măsurat și RMR calculat pentru ecuațiile Harris (p<0.001), Owen (p<0.01), Bernstein (p<0.001) și în consecință am exclus aceste ecuații din analiza Bland-Altman.

Diferențele dintre RMR măsurat și RMR calculat cu ecuația Mifflin St Jeor și ecuația WHO/FAO/UNU nu au fost semnificative statistic (p=0.555, respectiv p=0.062) astfel că am construit graficul Bland-Altman. Pentru ecuațiile Mifflin St Jeor și WHO/FAO/UNU am folosit regresia liniară pentru a testa nivelul de concordanță dintre cele 2 măsurători, dar t = 8.26, p < 0.001, coeficientul B nestandardizat = 0.432 pentru ecuația Mifflin St Jeor și t = 10.98, p < 0.001, coeficientul B nestandardizat = 0.594 pentru ecuația WHO/FAO/UNU, astfel încât am respins ipoteza nulă. Rezultatele analizei Bland-Altman au indicat că există un nivel înalt de concordanță și deviere proporțională pentru ecuațiile Mifflin St Jeor și WHO/ FAO/UNU.

RMR măsurat a fost corelat semnificativ cu vârsta, greutatea, circumferința abdominală, înălțimea, IMC și masa slabă (p<0.01). RMR ajustat în funcție de sex, vârstă și greutate corelează cu glicemia bazală (r=0.176; p=0.014) și nivelul HbA1c (r=0.159; p<0.018). Indicii de corelație au crescut după ajustarea pentru masă slabă. Corelații pozitive au fost determinate între raportul RMR/IMC și glicemia bazală atât la la femei (rn=128= 0.212; p<0.05) cât și la bărbați (rn=155= 0.269; p<0.01). Corelații pozitive au fost găsite și între raportul RMR/IMC și HbA1c atât la femei (rn=128= 0.206; p<0.05)și bărbați (rn=155= 0.212; p<0.05).

În comparație cu alte ecuații, ecuația Mifflin St Jeor a avut cea mai înaltă rată de predicție (48.8%), cea mică deviere (10.48 kcal/zi) și cea mai mică eroare calculată prin metoda celor mai mici pătrate (298.31 kcal/zi). De asemenea, pentru ecuația Mifflin proporția de supraestimări și subestimări a fost egală. Rezultatele înainte de stratificare sunt prezentate în tabelul 4.

După ce grupul de studiu a fost împărțit în bărbați și femei, ecuația Owen a avut cea mai mare acuratețe în limita a ±10% (49.2% pentru femei și 61.3% pentru bărbați) și ecuația Mifflin St Jeor a avut acuratețea cea mai mare între ±15% și ±30% comparativ cu RMR măsurat (67.2% – 90.65% pentru femei și 63.3% – 83.8% pentru bărbați).

S-a format subgrupuri din subiecții de studiu care să aibă același sex, grupă IMC, valoarea HbA1c mai mică sau mai mare de limita de 133% a valorii normale a laboratorului (VNSL) sau glicemie bazală mai mică sau mai mare de 180mg/dl. S-au format astfel 6 subgrupuri principale fiecare având câte 4 subgrupuri secundare care au fost analizate separat.

Subgrupul 1 a cuprins normoponderali:

– femei a) cu HbA1c<133% VNSL (n=9), b) cu glicemie bazală < 180 mg/dl (n =8)

– bărbați c) cuHbA1c<133% VNSL (n =8), d) cu glicemie bazală < 180 mg/dl (n =7)

Subgrupul 2 a cuprins normoponderali:

– femei a) cu HbA1c>133%VNSL (n =5), b) cu glicemie bazală > 180mg/dl (n=6)

– bărbați c) cu HbA1c>133%VNSL (n= 3), d) cu glicemie bazală > 180mg/dl (n=5)

Subgrupul 3 a cuprins supraponderali:

– femei a) cu HbA1c<133% VNSL (n=24), b) cu glicemie bazală<180mg/dl (n=25)

– bărbați c) cu HbA1c<133% VNSL (n=33), d) cu HbA1c<133% VNSL (n=37)

Subgrupul 4 a cuprins supraponderali:

– femei a) cu HbA1c >133%VNSL (n=14), b) cu glicemie bazala > 180mg/dl (n=14)

– bărbați c) cu HbA1c >133%VNSL(n=26), d) cu glicemie bazala >180mg/dl(n= 23)

Subgrupul 5 a cuprins obezi:

– femei a) cu HbA1c<133% VNSL (n=57), b) cu glicemie bazală<180mg/dl (n = 58)

– bărbați c) cu HbA1c<133% VNSL (n= 51),d) cu glicemie bazală<180mg/dl (n=59)

Subgrupul 6 a cuprins obezi:

– femei a) cu HbA1c >133%VNSL (n=18), b) cu glicemie bazală >180mg/dl (n= 17)

– bărbați c) cu HbA1c >133%VNSL(n= 22), d) cu glicemie bazală>180mg/dl(n =24)

Astfel împărțite subgrupurile 1, 3 și 5 au avut subiecți cu HbA1c<133%VNSL și glicemie < 180mg/dl, în timp ce subgrupurile 2, 4, 6 au subiecți cu HbA1c >133%VSNL și glicemie > 180mg/dl.

După subgrupul IMC, normoponderalii au format subgrupurile 1 și 2, supraponderalii subgrupurile 2 și 4 și obezii subgrupurile 5 și 6.

Pentru același sex și aceeași grupă IMC, nu au existat diferențe privind acuratețea ecuațiilor între subgrupurile a și b, respectiv cele care au avut HbA1c<VNSL sau glicemie <180mg/dl și de asemenea între cele care au avut HbA1c>133VNSL și glicemie bazală >130mg/dl.

Ecuațiile cu cea mai înaltă acuratețe în limita de ±10% pentru aceste subgrupuri sunt precizate în tabelul 5.

Ecuațiile analizate mențin acuratețe similară pentru subgrupurile delimitate în funcție de sex și grupul IMC indiferent dacă pragul pentru starea hiperglicemică a fost glicemie bazală >180mg/dl sau HbA1c >7.85.

În limita de acuratețe de ±10% din RMR măsurat, ecuația Mifflin St Jeor oferă cele mai exacte rezultate pentru 42.9%-72% pentru femeile supraponderale și pacienții obezi de ambele sexe cu HbA1c < 7.85 sau glicemie bazală <180mg/dl și ecuația Harris Benedict determină cele mai exacte rezultate pentru 43.1-80% din bărbații normoponderali indiferent de nivelul glicemic, supraponderalii cu HbA1c <7.85 sau glicemie bazală<180mg/dl și obezii cu HbA1c >7.85 sau glicemie bazală>180mg/dl.

Ecuația Harris Benedict are cea mai mare rată de suprapredicție de 39.6% la o acuratețe estimată în limita de ±10%. Pentru ambele sexe pentru obezii dezechilibrați metabolic HbA1c >7.85 sau glicemia bazală >180mg/dl, ecuațiile Harris Benedict și WHO/FAO/UNU au acuratețea cea mai mare.

Ecuația Bernstein are cea mai mică acuratețe pentru acest grup de studiu și de regulă calculează o valoare mai mică decât cea măsurată. Când acuratețea este considerată în limita a ±10% din RMR măsurat ecuaia Bernstein a sub predicționat în 62% din cazuri.

3.4 Discuții

Deoarece predicția RMR este foarte importantă în terapia nutrițională a diabetului, cea mai exactă ecuație de predicție pentru un anumit interval al HbA1c sau al glicemiei bazale prezintă un interes particular. Totodată specificitatea acestui grup de pacienți ca fiind naivi terapeutic exclude potențialele influențe ale medicației asupra metabolismului energetic, respectiv asupra RMR. Studii anterioare au arătat că valoarea RMR crește cu 2% la valori ale glicemiei peste 180mg/dl, dar nu au legat creșterea RMR de nivelul HbA1c. Acesta este un motiv pentru care am analizat comparativ valoarea de 180mg/dl cu valoarea hemoglobinei glicozilate.

Este de discutat faptul că deși pragurile metabolice analizate sunt foarte apropiate numeric, respectiv 180mg/dl glicemia bazală și 178.5mg/dl media estimată a glicemiei pentru HbA1c =7.85, semnificația lor clinică este diferită. Glicemia bazală exprimă valoarea glicemică din ziua în care s-a efectuat estimarea calorimetrică în timp ce HbA1c exprimă media glicemiei din cele 3 luni anterioare, valoarea glicemică în momentul examinării fiind posibil diferită de media celor 3 luni. Rezultatele din acest studiu susțin idea că selecția ecuației optime poate folosi oricare din aceste criterii.

Se poate lua în considerație că glicemia bazală la debutul diabetului crește lent odată cu progresia bolii și variabilitatea glicemică a acestor pacienți este redusă comparativ cu pacienții cu disfuncție beta celulară severă și terapii asociate, astfel încât estimarea dezechilibrului metabolic prin glicemia bazală este mult mai apropiată de cea prin HbA1c decât în cazul diabetului cu mulți ani de evoluție. Se poate considera de asemenea că modificarea RMR în mediul diabetic este rezultatul atât al stării cronice hiperglicemice cât și al creșterii acute glicemice.

Acuratețea ecuațiilor de predicție a fost diferită în funcție de sex, grupul IMC, nivelul glicemic și al HbA1c recomandând ca selecția ecuației specifice să ia în considerație acești factori antropometrici și metabolici. Ecuația Harris Benedict care atât in literatură cât și în analiza noastră a avut o rata mare de supra predicție s-a dovedit corectă pentru subgrupurile cu o rata metabolică crescută obezii , dezechilibrați metabolic, de ambe sexe. Pentru obezii cu valori glicemice sau ale HbA1c sub 180mg/dl, respectiv <133%VSNL ecuația Mifflin St Jeor a fost mult mai exactă.

3.4 Concluzii

Pentru acest grup de studiu format din pacienți cu diabet zaharat tip 2 nou diagnosticați analizați ca un grup omogen, ecuația Mifflin St Jeor a predictat cel mai corect.

Din analiza stratificată, argumente suplimentare susțin că pentru subiecții normali și cei supraponderali, ecuațiile Mifflin St Jeor și Owen sunt recomandate pentru femei și ecuațiile Mifflin St Jeor, WHO/FAO/UNU și Harris Benedict sunt recomandate pentru bărbați.

Pentru pacienții obezi care reprezintă 55.8% din această cohortă, ecuația Mifflin St Jeor își menține capacitatea predictivă pentru pacienții obezi cu glicemie bazală<180mg/dl și HbA1c<7.85, dar nu la pacienții obezi cu glicemie bazală>180mg/dl și HbA1c >7.85. Pentru asocierea diabet zaharat, obezitate și glicemie bazală >180mg/dl și HbA1c> 7.85 ecuația Harris Benedict și WHO/FAO/UNU dau predicțiile cele mai corecte.

Referințe

1. Martin, K., et al., Estimation of resting energy expenditure considering effects of race and diabetes status. Diabetes Care, 2004. 27(6): p. 1405-11.

2. de Figueiredo Ferreira, M., et al., Body composition and Basal metabolic rate in women with type 2 diabetes mellitus. J Nutr Metab, 2014. 2014: p. 574057.

3. Gougeon, R., et al., The prediction of resting energy expenditure in type 2 diabetes mellitus is improved by factoring for glycemia. Int J Obes Relat Metab Disord, 2002. 26(12): p. 1547-52.

4. Buscemi, S., et al., Resting energy expenditure in type 2 diabetic patients and the effect of insulin bolus. Diabetes Res Clin Pract, 2014. 106(3): p. 605-10.

5. Schusdziarra, V., et al., Accuracy of resting energy expenditure calculations in unselected overweight and obese patients. Ann Nutr Metab, 2014. 65(4): p. 299-309.

6. Frankenfield, D.C., Bias and accuracy of resting metabolic rate equations in non-obese and obese adults. Clin Nutr, 2013. 32(6): p. 976-82.

7. Bitz, C., et al., Increased 24-h energy expenditure in type 2 diabetes. Diabetes Care, 2004. 27(10): p. 2416-21.

8. Bogardus, C., et al., Increased resting metabolic rates in obese subjects with non-insulin-dependent diabetes mellitus and the effect of sulfonylurea therapy. Diabetes, 1986. 35(1): p. 1-5.

9. Stumvoll, M., et al., Metabolic effects of metformin in non-insulin-dependent diabetes mellitus. N Engl J Med, 1995. 333(9): p. 550-4.

10.Position of the American Dietetic Association: Weight Management. Journal of the American Dietetic Association2009. Volume 109(Issue 2): p. 330-346.

11.Agriculture, U.S.D.o.H.a.H.S.a.U.S.D.o., Dietary guideliness 2015-2010 8th Edition. 2015.

12.Nathan, D.M., et al., Translating the A1C assay into estimated average glucose values. Diabetes Care, 2008. 31(8): p. 1473-8.

13.Frankenfield, D.C., E.R. Muth, and W.A. Rowe, The Harris-Benedict studies of human basal metabolism: history and limitations. J Am Diet Assoc, 1998. 98(4): p. 439-45.

14.Owen, O.E., et al., A reappraisal of caloric requirements in healthy women. Am J Clin Nutr, 1986. 44(1): p. 1-19.

15.Mifflin, M.D., et al., A new predictive equation for resting energy expenditure in healthy individuals. Am J Clin Nutr, 1990. 51(2): p. 241-7.

16.Bernstein, R.S., et al., Prediction of the resting metabolic rate in obese patients. Am J Clin Nutr, 1983. 37(4): p. 595-602.

17.Organization, W.H., Joint FAO/WHO/UNU Expert Report on Energy and Protein Requirements -Annex 1EQUATIONS FOR THE PREDICTION OF BASAL METABOLIC RATE, in World Health Organization Technical Report Series 724. 1985, World Health Organization: Geneva.

4. Analiza modificărilor consumului energetic de repaus în raport cu parametrii insulinosecretori, insulinorezistența, obezitatea și nivelul adipocitokinelor

4.1 Analiza modificărilor ratei metabolice de repaus (RMR) în funcție de nivelul insulinorezistenței la subiecți diabetici comparativ cu subiecți control

Obiective

Scopul acestei analize a fost evaluarea modului în care insulinorezistența influențează rata metabolică de repaus (RMR) la subiecții cu diabet versus subiecții normoglicemici.

Materiale și metode

Din 406 subiecți au fost luați în analiză 397 de subiecți care au efectuat complet investigațiile din protocol. Dintre aceștia 306 au fost pacienți cu diabet (53% bărbați, 54.9% obezi) și 91 subiecți control (38% bărbați, 25% obezi). Studiul a inclus subiecți consecutiv diagnosticați cu diabet în perioada 2013-2014 și înregistrați la Centrul Antidiabetic I.Pavel al INDNBM prof. N.C. Paulescu. Lotul control a cuprins pacienți care s-au prezentat pentru investigații la centrul antidiabetic și la care s-a infirmat diagnosticul de diabet zaharat. Investigațiile subiecților au fost partial realizate prin intermediul unui grant de cercetare CNCS –UEFISCDI. Acest studiu a primit aprobarea comisiei de etică a I.N.D.N.B.M N.C. Paulescu. Toți subiecții au fost informați asupra scopului cercetării și au semnat un consimțământ informat. Criteriile de excludere au fost: boli infecțioare acute și cronice concomitente, neoplazii, boli pulmonare cronice, consum excesiv de alcool, tratament antidiabetic anterior, disfuncții tiroidiene. Pacienții selectați nu au avut diete dezechilibrate în ultimele 2 săptămâni și au fost instruiți să se abțină de la fumat sau activități fizice intense în ultimele 24 de ore înainte de efectuarea investigaților. Investigațiile s-au desfășurat în următoarea ordine: recoltarea probelor biologice, măsurători antropometrice, determinări prin bioimpedanță și măsurători calorimetrice. Subiecții au fost analizați după indicele de masă corporală (IMC) pe grupe conform recomandărilor OMS [1]: 1- normoponderali (<24.9kg/m2), 2- supraponderali (25-29.9kg/m2), 3- obezitate gradul I (30-34.9kg/m2), 4- obezitate gradul II (35-39.9kg/m2), 5- obezitate gradul III ( > 40)

Hemoglobina glicozilată, glicemia, peptidul C, parametrii biochimici și hematologici au fost efectuați cu un analizor COBAS INTEGRA 400 PLUS Hitachi Roche (Roche Diagnostic, Basel, Switzerland). Insulina, proinsulina, peptidul C, adiponectina și leptina au fost determinate prin metoda ELISA utilizând kituri comerciale de la DRG Instruments GmbH Germania (EIA 2935, EIA 1560, EIA 1293, EIA 4177, EIA 2395). HOMA1-IR a fost calculată din formula HOMA1-IR= [insulinemia „a jeun”(μU/ml) x glicemia „a jeun”(mg/dl)]/ 405 și HOMA1-%B din formula HOMA1-%B= [360 x insulinemia „ a jeun” (μU/ml)]/[ glicemia „a jeun”(mg/dl)- 63]%. HOMA2-IR și HOMA2-%B au fost calculate utilizând HOMA calculator v2.2.2.[2]. Prin HOMA2 calculator v2.2.2. au fost calculați indicatorii HOMA2-%B și HOMA2-IR numai pentru 300 cazuri (142 femei și 158 bărbați), calculatorul permițând numai valori ale insulinemiei aflate între 2.9-57.6μUI/ml. QUICKI a fost calculată după formula QUICKI =1/(log10 Insulinemia „a jeun” + log10 Glicemia „a jeun”). Raportul molar proinsulină / insulină a fost obținut utilizând formula: proinsulină (pmol/l) /insulină (pmol/l) x 100. Raportul proinsulină/ adiponectină a fost determinat cu formula: proinsulină(pmol/l)/ adiponectină (μg/ml). RMR/kgc a fost obținută din raportul RMR (kcal/zi) și greutatea corporală totală (kg). RMR/kgc masă slabă s-a obținut din raportul RMR (kcal/zi) și masa slabă (kg) măsurată prin bioimpedanță. Înălțimea a fost măsurată cu un taliometru calibrat. Greutatea și compoziția corporală au fost determinate fără pantofi, în haine ușoare de interior cu un analizor prin bioimpedanță TANITA BC-601. Determinările calorimetrice au fost efectuate cu un dispozitiv QUARK CPET COSMED cu metoda prezentată anterior secțiunea 3.2 pag 30.

Rezultate

4.1.1.Date generale privind loturile studiate

Lotul analizat a cuprins 306 subiecți diabetici (53% bărbați, 54.9% obezi) și 91 subiecți control (38% bărbați, 23% obezi).

Vârsta medie pentru pacienții cu diabet a fost de 58.8±10.2 ani și de 47.8±16 ani pentru subiecții control.

După grupe IMC, 29(9.4%) din pacienții cu diabet au fost normoponderali, 109 (35.5%) din pacienții cu diabet au fost supraponderali, 104 (34%) pacienți cu diabet au avut obezitate gr. I, 47(15.3%) pacienți cu diabet au avut obezitate gr.II și 17(5.5%) pacienți cu diabet au avut obezitate gr. III.

După grupe IMC lotul control a avut 37 (40%) subiecți normoponderali, 33 (36%) subiecți supraponderali, 16 (18%) subiecți cu obezitate gr.I, 3 (3%) subiecți cu obezitate gr.II și 2 (2%) subiecți cu obezitate gr. III. Datele generale (medie±SD) și comparative cu testul Mann Whitney sunt prezentate în tabelele 1-4.

Pentru pacienții cu diabet nu s-au observat diferențe semnificative statistic între sexe privind IMC, glicemia „a jeun”, HbA1c, colesterolul total, trigliceridele, peptidul C, insulinemia, indicii HOMA, QUICKI și coeficientul respirator (RQ). În raport cu bărbații la grupul cu diabet, femeile au avut valori semnificativ statistic mai mari pentru vârstă, HDL colesterol, leptină, adiponectină, RMR/ kg masă slabă și masa grasă, în timp ce bărbații au avut un valori semnificativ mai mari decât femeile în ceea ce privește înălțimea, greutatea, nivelul proinsulinei, raportul proinsulină/insulină, raportul proinsulină/adiponectină, rata metabolică de repaus (RMR), RMR/kgc și masa slabă (date complete prezentate tabel 1, diferențe specifice prezentate figura 1 și 2 ).

Pentru subiecții control nu s-au observat diferențe semnificative statistic între sexe pentru vârstă, glicemie, colesterol, peptid C, insulinemie, nivelul proinsulinei, raportul proinsulină/insulină, raportul proinsulină/ adiponectină, indici HOMA, QUICKI, RMR/kgc, RQ, masa grasă. În lotul control, bărbații au avut în raport cu femeile valori medii semnificativ statistic mai mari ale înălțimii, greutății, indicelui masei corporale, trigliceridelor, RMR, masei slabe și valori medii mai mici semnificativ statistic pentru pentru HDL colesterol, leptină, adiponectină, RMR/kg masă slabă (date prezentate tabel 2). Și pentru lotul diabet și pentru control bărbații au avut RMR crescut în raport cu femeile și RMR/kgc masă slabă scăzut în raport cu acestea. RMR/kgc greutate corporală totală a fost mai mare la diabeticii bărbați în raport cu femeile diabetice. Această diferență între femei și bărbați nu s-a observat la lotul control.

Pacienții cu diabet și subiecții control, analizați ca total grup au fost avut parametrii diferiți semnificativ statistic, cu excepția înălțimii, colesterolului total, leptinei, RMR/kgc, RMR/kgc masă slabă și al coeficientului respirator. Rezultate parțial prezentate articol RJDNBM [3].

Vârsta, greutatea, IMC, glicemia, trigliceridele, peptidul C, insulinemia, proinsulinemia, raportul molar proinsulină/insulină, raportul proinsulină/adiponectină, leptina, HOMA1-IR, HOMA2-IR, RMR, masa grasă și masa slabă au avut valori semnificativ statistic mai mari la subiecții cu diabet față de nediabetici în timp ce HDL colesterolul, adiponectina, HOMA1-%B, HOMA2-%B, QUICKI au fost scăzute la diabetici față de control (date complete tabele 3, 4). Proinsulina, raportul molar proinsulină /insulină, raportul insulină/adiponectină, adiponectina ca variabile implicate în insulinorezistență au fost reprezentate comparativ în figura 3.

S-a determinat repartiția pe percentile a indicatorilor de insulinorezistență. Subiecții cu diabet au avut valori semnficativ crescute pentru insulinorezistență exprimată prin HOMA-IR și scăzute pentru insulinosensibilitate exprimată prin QUICKI. De exemplu, valoarea percentilei 25 (HOMA1-IR = 2,84) pentru HOMA1-IR la diabetici a fost mai mare decat valoarea percentilei 90 (HOMA1-IR = 2,79) lot control. În același mod valoarea insulinosensibilității exprimate prin QUICKI este scăzută la subiecții diabetici, valoarea celei de a 90-a percentile (QUICKI = – 0.340) pentru subiecțiii diabetici fiind în apropierea valorii celei de a 25 percentile pentru subiecții control (QUICKI = – 0.339). Raportul dintre valorile numerice pentru HOMA1-IR ale percentilelor 25, 50, 75 si 90 la diabetici și valorile numerice ale percentilelor HOMA1-IR similare ale lotului control arată o creștere de 2.16 ori a valorii HOMA1-IR la diabetici pentru percentila 25, de 2.66 ori pentru HOMA1-IR la diabetici pentru percentila 50, de 3.21 ori pentru HOMA1-IR la diabetici față de control la nivelul percentilei 75. La nivelul percentilei 90, HOMA1-IR este mai mare de 4.1 ori pentru subiecții diabetici în raport cu subiecții control. Date complete privind valorile percentilelor 25, 50, 75, 90 pentru indicatorii HOMA-IR si QUICKI au fost reprezentate în figura 4.

S-a calculat media RMR pe quartile HOMA1-IR separat pentru diabetici și subiecți control. Analiza de varianță arată că media RMR a crescut semnificativ statistic atât la subiecții diabetici cât și la subiecții control de la quartila 1 la quartila 4 (p<0.05)

RMR raportată la masa slabă (RMR/kg masă slabă) a fost crescută semnificativ statistic la subiecții cu diabet atât la femei cât și la bărbați față de grupul control. La rata metabolică de repaus raportată la kgc greutate corporală (RMR/kgc) modificările induse de diabet nu s-au menținut constante. RMR/kgc pentru subgrupul diabet femei a fost scăzut în raport cu subgrupul femei control, în timp ce bărbații cu diabet au avut RMR/kgc semnificativ crescut față de bărbații control dar nu au atins pragul de semnificație statistică.

Analizați comparativ pe sexe, s-au observat la femeile diabetice față de grupul femei control și la bărbati diabetici comparativ cu grupul bărbați control valori semnificativ statistic mai mari ale peptidului C, insulinemiei, proinsulinei, raportului proinsulină/insulină, raportului proinsulină/adiponectină, leptinei, indicilor HOMA, QUICKI, masei grase. RMR fost crescută semnificativ statistic pentru total grup diabetici față de subiecții control și pentru grupul femeilor diabetice față de femeile din grupul control și a avut valori crescute fără însă să atingă semnificație statistică pentru bărbații diabetici față de control.

Discuții

Acest grup de studiu format din diabetici nou descoperiți a avut o prevalență crescută a obezității comparativ cu populația generală, respectiv 54.9% comparativ cu 31.9% din studiul Predatorr [1], dar similară cu cea observată pentru subiecții cu diabet zaharat tip 2 [2]. Asocierea frecventă a diabetului zaharat tip 2 cu obezitatea a fost subliniată în multiple articole și puncte de vedere oficiale [2-4]. Mecanismele prin care sunt legate cele 2 afecțiuni nu sunt în totalitate clarificate, fiind considerate implicate insulinorezistența determinată de obezitate și insulinodeficiența secundară alături de alte mecanisme: creșterea citokinelor proinsflamatorii, scăderea adiponectinei, modificări ale metabolismului lipidic, disfuncția mitocondrială, stressul reticulului endoplasmic [4].

Lotul control a fost determinat de pacienți la care s-a infirmat diabetul zaharat și aceștia au fost diferiți de subiecții diabetici pentru parametrii analizați cu excepția înălțimii, colesterolului, leptinei, RMR/kgc, RMR/kg masă slabă și RQ. Separat pe sexe, subiecții cu diabet femei au fost diferiți de bărbați în ceea ce privește vârsta, înălțimea, greutatea, HDL colesterolul, proinsulina, raportul molar proinsulină/insulină, raportul molar proinsulină/adiponectină, leptina, adiponectina, RMR, RMR/kgc, RMR/kg masă slabă. Subiecții control au avut mai puțini parametrii diferiți între sexe, respectiv parametrii antropometrici (înălțime, greutate, IMC), ai metabolismului lipidic (HDL colesterol, trigliceride), citokinelor (leptină, adiponectină), RMR, masa slabă.

RMR a fost crescută la subiecții bărbați comparativ cu subiecții femei și subiecții cu diabet comparativ cu cei control. Dacă pentru diferența dintre sexe diferențele au fost așteptate (sex masculin, masă slabă mai mare) , creșterea RMR pentru subiecții cu diabet comparativ cu cei control nu poate fi explicată numai prin aceste modificări.

RMR/kgc a fost crescută la bărbații cu diabet comparativ cu femeile cu diabet, în timp ce la lotul control nu au fost diferențe în sexe.

Această diferență nu este explicată în totalitate de caracteristicile antropometrice sau de vârsta medie care este mai mare (60.5±10 femei vs. 57.2±10 bărbați). Modificare pare legată de asocierea diabetul zaharat – sex feminin deoarece RMR/kgc nu a fost diferită semnificativ statistic între bărbații cu diabet și bărbații control.

Parametrii care ar putea influența scăderea RMR/kgc la femeile cu diabet sunt valorile reduse ale proinsulinei și insulinei, scăderea raportului molar proinsulină/insulină și a raportului proinsulină/ adiponectină și valorile crescute de leptină și adiponectină comparativ cu bărbații cu diabet. La subiecții control valorile acestor variabile au fost foarte apropiate între sexe. Date reprezentate grafic figura 3.

RMR/kg masă slabă a fost semificativ crescută la subiecții diabetici atât la femei cât și la bărbați femei. De menționat că dacă diferența între femei și bărbați în favoarea femeilor poate fi explicată prin masa slabă mai mică a sexului feminin, această creștere la subiecții diabetici comparativ cu cei control nu poate fi explicată decât prin modificările metabolice ale celor din urmă.

În ceea ce privește nivelul de insulinorezistență exprimat prin HOMA1-IR, HOMA2-IR și QUICKI subiecții control s-au suprapus într-o proporție redusă peste subiecții cu diabet. Din acest punct de vedere subiecții acestui lot control au fost caracterizați de nivele de insulinorezistentă similare cu cele ale quartilei 1 pentru HOMA1-IR a subiecților diabetici. Pentru QUICKI relația a fost similară cu mențiunea că este un indicator ce evaluează insulinosensibilitatea respectiv quartila 1 pentru lotul control fiind echivalentă subiecților cu diabet cu insulinosensibilitatea până în a 90-a percentilă. În ceea ce privește HOMA2-IR, insulinorezistența determinată cu ajutorul acestui indicator exclude din modalitatea de calcul subiecți cu valori mai mici de 2.9 µUI/ml sau mai mari de 57.6µUI/ml astfel că nu toți subiecți au putut fi luați în calcul.

RMR calculată pe quartile de insulinorezistență a crescut atât la diabetici cât și la control. Date reprezentate grafic figura 5.

Concluzii

RMR a fost crescută la subiecții diabetici față de subiecții control și la subiecții bărbați față de subiecții femei. RMR/kgc a fost crescută la subiecții bărbați cu diabet comparativ cu femeile cu diabet, dar această diferență nu s-a observat la subiecții control. RMR/kg masă slabă a fost crescută la femeile și bărbații cu diabet comparativ cu femeile și bărbații fără diabet. Aceste diferențe sunt asociate nivelului de insulinorezistență diferit între subgrupuri și modificărilor parametrilor insulinosecretori,.

Referințe

1. Popa, S., et al., Prevalence of overweight/obesity, abdominal obesity and metabolic syndrome and atypical cardiometabolic phenotypes in the adult Romanian population: PREDATORR study. J Endocrinol Invest, 2016. 39(9): p. 1045-53.

2. Federation, I.D., Diabetes Atlas. 2003.

3. Daousi, C., et al., Prevalence of obesity in type 2 diabetes in secondary care: association with cardiovascular risk factors. Postgrad Med J, 2006. 82(966): p. 280-4.

4. Eckel, R.H., et al., Obesity and type 2 diabetes: what can be unified and what needs to be individualized? J Clin Endocrinol Metab, 2011. 96(6): p. 1654-63.

4.1.2. Rezultate privind corelațiile RMR cu parametrii analizați

S-au calculat coeficienții Spearman între RMR și caracteristicile antropometrice, de compoziție corporală, biomarkerii luați în analiză și indicii HOMA și QUICKI. Alegerea coeficienților Spearman a fost luată în considerare întrucât multe din variabilele biologice nu au o distribuție normală. Testarea pentru normalitate s-a efectuat cu testul Kolmogorov-Smirnov. Variabile care au avut cel mai frecvent distribuție normală în funcție de subgrupul analizat au fost înălțimea, greutatea, IMC, RMR, RMR/kgc, RQ, HOMA2-%B, QUICKI.

RMR s-a corelat pozitiv semnificativ pentru total subiecți analizați (397 subiecți, indice descrescător de corelație) cu masa slabă, greutatea, înălțimea, IMC, masa grasă, HOMA1-IR, HOMA2-IR, raportul proinsulină/adiponectină, insulinemia, glicemia, trigliceridele, proinsulina, peptidul C, raportul proinsulină/insulină și negativ cu HDL colesterolul, adiponectina, QUICKI, vârsta și leptina. La subiecții cu diabet (n=306) RMR s-a corelat cu aceleași variabile cu excepția peptidului C. RMR s-a corelat suplimentar cu glicemia la diabetici. RMR pentru lotul control s-a corelat suplimentar cu HOMA1%-B și HOMA2-%B. Date complete tabel 5, 6, 7.

La subgrupul de diabetici bărbați (n=165), RMR, RMR/kgc și RMR/kgc masă slabă s-a corelat pozitiv cu glicemia și HbA1c. Nu s-au obținut corelații semnificative pentru aceste variabile la femei. De menționat că lotul de bărbați a avut glicemia și HbA1c mai mare decât ale lotului de femei, deși nu a atins nivelul de semnificație statistică. RMR nu s-a corelat la diabetici cu HOMA1-%B, HOMA2-%B.

S-a continuat analiza prin împărțirea subiecților cu diabet în 2 grupe după valoarea prag a glicemiei 180mg/dl. Această valoare a fost aleasă pentru importanța ei fiziologică ca prag renal al glicozuriei și al dezechilibrului metabolic. Pentru total grup diabetici (n=306) și la grupul de diabetici bărbați (n=165) RMR, RMR/kgc și RMR/kg masa slabă au fost mai mari diferența atingând pragul de semnificație statistică la subiecții cu valori glicemice mai mari de 180mg/dl față de cei cu valori mai mici de 180mgdl. Această diferența s-a obsevat și la femeile cu diabet dar nu a atins pragul de semnificație statistică.

Leptina a avut indici de corelație pozitivi sau negativi cu RMR în funcție de subgrupul analizat. Leptina s-a corelat pozitiv cu RMR-ul separat pe sexe pentru total grup (femei n= 201, bărbați n= 196) și subiecții control analizați separat pe sexe (femei n=56, bărbați n=35). Leptina s-a corelat negativ pentru total grup (n=397) și total grup diabetici (n=306).

RMR s-a corelat negativ semnificativ cu QUICKI pentru total grup și separat pe sexe total grup, total grup diabetici, diabetici bărbați, total lot control și bărbați control. Nu s-a obținut corelație statistic semnificativă pentru femei, deși valoarea p a fost aproape de pragul de semnificație statistic (p=0.059).

Discuții

Pentru total grup (n=397) și total grup subiecți cu diabet (n=306), RMR s-a corelat pozitiv cu parametrii antropometrici, de compoziție corporală, indicii de insulinorezistență HOMA1-IR, HOMA2-IR, raportul proinsulină/adiponectină, insulinemia, proinsulina, glicemia, raportul proinsulină/insulină și negativ cu HDLcolesterolul, adiponectina, QUICKI, vârsta, colesterolul, leptina. Pentru toate corelațiile semnificative statistic comune, indicii de corelație au fost mai mari la subiecții control comparativ cu cei diabetici.

Separat pe sexe, subiecții cu diabet bărbați au prezentat suplimentar comparativ cu subiecții cu diabet femei corelații pozitive pentru RMR și raportul proinsulină/adiponectină, HOMA2-IR, proinsulină și negative pentru HDL colesterol, adiponectină și QUICKI.

La subgrupul bărbați diabetici, care pentru acest grup au avut valoare mai mare a glicemiei și HbA1c, RMR, RMR/kgc și RMR/kg masă slabă s-au corelat și cu glicemia și HbA1c. Această corelație a RMR cu glicemia și HbA1c a fost observată și de alți autori dar numai după ajustare în funcție de greutate, masă slabă, vârstă și sex [1].

După alți autori corelația pozitivă a RMR cu insulinorezistența este independentă de prezența sau absența diabetului [2]. Acest fapt este susținut și de datele noastre, în care indicii de corelație pentru relația RMR – indicatori de insulinorezistență au fost mai mari la subiecții control decât la diabetici.

Alți autori au calculat că apariția deficitului insulinosecretor determină scăderea RMR [3]. Este de menționat că deși subiecții analizați sunt nou descoperiți prezența unei deficiențe incipente a secreției beta celulare nu poate fi în totalitate exclusă [4].

La subiecții control, RMR s-a corelat în afara variabilelor menționate și cu peptidul C, HOMA1%-B și HOMA2%-B.

La subiecții dabetici împărțiți după valoarea de 180mg/dl, RMR, RMR/kgc și RMR/kg masă slabă au fost mai mari la grupul cu glicemi>180mg/dl.

Leptina s-a corelat pozitiv cu RMR separat pe sexe atât la femei cât și la bărbați indiferent dacă erau diabetici sau control, dar s-a corelat negativ cu RMR pentru total grup.

Concluzii

RMR s-a corelat atât la subiecții diabetici cât și la subiecții control cu parametrii antropometrici, de compoziție corporală, indicatorii de insulinorezistență, raportul proinsulină/adiponectină, proinsulină, HDL colesterolul, adiponectina și leptina. La subiecții control indicii de corelație au fost mai mari decât la subiecții cu diabet și corelațiile suplimentare au fost cu peptidul C, HOMA1%-B și HOMA2%-B.

Subiecții cu diabet bărbați au avut corelații semnificative statistic între RMR și glicemia bazală și HbA1c.

RMR a fost semnificativ statistic mai mare la subiecții diabetici cu glicemie>180 mg/dl comparativ cu cei cu glicemie < 180mg/dl.

Referințe

1.Gougeon, R., et al., The prediction of resting energy expenditure in type 2 diabetes mellitus is improvedby factoring for glycemia. Int J Obes Relat Metab Disord, 2002. 26(12): p. 1547-52.

2.Perseghin, G., et al., Resting energy expenditure in diabetic and nondiabetic patients with liver cirrhosis: relation with insulin sensitivity and effect of liver transplantation and immunosuppressive therapy. Am J Clin Nutr, 2002. 76(3): p. 541-8.

3.Ten, S., et al., Resting energy expenditure in insulin resistance falls with decompensation of insulin secretion in obese children. J Pediatr Endocrinol Metab, 2008. 21(4): p. 359-67.

4.Cersosimo, E., et al., Assessment of pancreatic beta-cell function: review of methods and clinical applications. Curr Diabetes Rev, 2014. 10(1): p. 2-42

4.1.3. Analiza loturilor după subgrupul IMC

S-au împărțit subiecții diabetici și control pe sexe și apoi in 5 grupe IMC: normoponderali (IMC <25), supraponderali (IMC= 25-29.9), obezitate gr.1 (IMC=30-34.9), obezitate gr. 2 (IMC= 35-39.9), obezitate gr. 3 (IMC>40).

La subiecții cu diabet de ambele sexe analizați comparativ după subgrupe IMC s-au observat diferențe semnificative statistic pentru peptidul C, insulinemie, leptină, HOMA1-IR, HOMA2-IR, HOMA1%-B, HOMA2%-B, RMR, QUICKI, RMR/kgc, masa grasă și masa slabă.

În afara acestora la bărbații diabetici s-au observat diferențe semnificative între subgrupurile IMC și pentru proinsulină, adiponectină și raportul proinsulină /adiponectină. Aceste diferențe nu au fost observate la subgrupul femeilor diabetice.

Apartenența la un subgrup IMC nu a creat la diabetici diferențe semnificative pentru raportul molar proinsulină/insulină, al RMR/kg masă slabă și coeficientul respirator (RQ). Date complete prezentate tabel 8 publicat RJDNBM [1].

Pentru lotul control la ambele sexe nu s-au modificat în funcție de subgrupa IMC: proinsulina, raportul proinsulină/ insulină, raportul proinsulină /adiponectină, adiponectina, HOMA1%-B, HOMA2%-B, RQ.

La subiecții bărbați din grupul control apartenența la un subgrup IMC a influențat semnificativ numai leptina, RMR, RMR/kg masă slabă, masa slabă și masă grasă. Apartenența la un grup IMC nu a modificat la subiecții bărbați control semnificativ peptidul C, insulinemia, HOMA1-IR, HOMA1%-B HOMA2-IR, HOMA2%-B, QUICKI. De menționat că grupul bărbați control nu a avut subiecți pentru grupa obezitate gr. 3.

La subiecții femei din grupul control s-au observat diferențe semnificative între subgrupe IMC pentru peptidul C, insulinemie, leptină, adiponectină, HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI, RMR, RMR/kgc, masă slabă, masă grasă. Apartenența la un subgrup IMC nu a produs diferențe semnificative pentru HOMA1%-B, HOMA2%-B la subgrupul femei control. Date complete prezentate tabel 9.

Valorile peptidului C, proinsulinei și insulinemiei au crescut atât la femei cât și la bărbați odată cu creșterea masei corporale. La subiecții diabetici atât la femei cât și la bărbați valorile acestora au fost crescute în raport cu grupul control. Pentru pacienții diabetici cu obezitate gr. 3, la ambele sexe, se observă o scădere insulinemiei asociată unei creșteri a peptidului C și a proinsulinei, posibil explicat ca rezultat al efectului insulinosecretor maxim. Subgrupa control bărbați cu obezitate gr. 2 a fost reprezentată de un singur subiect care a avut o insulinemie mult mai mare decât cea așteptată pentru acest subgrup. Nu a existat diferență semnificativă statistic între grupurile determinate de IMC a glicemiei și HbA1c.

Raportul molar proinsulină/insulină a crescut constant și la valori mai mari odată cu creșterea masei corporale la diabeticii bărbați față de diabeticii femei. La diabeticii femei tendința a fost de creștere de la normoponderali la obezitate gr. 3, dar a avut o scădere la subgrupele intermediare, în special la subgrupul cu obezitate gr. 2 când ajuns la valori medii mai mici decât ale femeile control cu același grad de obezitate.

RMR/kgc la subiecții diabetici femei este mai mare decât cea de la subiecții femei control și are tendința de a scădea pe măsura creșterii ponderale atât la femeile diabetice cât și la control. RMR/kgc masă slabă este crescută pentru femeile diabetice în raport cu cele control dar menține un nivel de platou la grupele IMC 3 și 4 având o ușoară scădere pentru grupa IMC 5. (figura 12) La bărbați RMR/kgc se menține odată cu progresia IMC, iar RMR/kg masă slabă are o tendință de creștere odată cu creșterea masei corporale atât la subiecții diabetici cât și la control (figura 13).

Discuții

RMR a crescut pe măsura progresiei grupelor IMC atât la subiecții diabetici cât și la control.

La subiecții femei, RMR maxim a fost la subgrupul cu obezitate gr.2, la care s-a observat și valoarea maximă a masei slabe, insulinemiei, HOMA1-IR, HOMA2-IR și minimă pentru QUICKI. La femeile cu obezitate gr. 3 efortul insulinosecretor a fost maxim (valori maxime determinate pentru peptidul C, proinsulină, raport proinsulină/insulină, HOMA%-B) dar asociat unei insulinorezistențe reduse (valori medii mai reduse ale insulinemiei și HOMA-IR) în raport cu subgrupul cu obezitate gr.2.

La subiecții bărbați, RMR maxim a fost la subgupul cu obezitate gr.3 la care s-a observat și valoarea maximă a masei slabe, peptidului C, raportului molar proinsulină/ insulină, raportului proinsulină/adiponectină, HOMA2-IR și valoarea minimă pentru QUICKI. Valorile maxime pentru insulinemie, proinsulină, HOMA1-IR, HOMA%-B s-au observat la grupul bărbați cu obezitate gr. 2. Această relativă disociere între peptidul C, la nivel maxim obezitate gr.3 și insulinemie, proinsulinemie, la nivel maxim la obezitate gr. 2 poate fi explicată și prin clearance-ul hepatic crescut pentru insulinemie în raport cu cel al peptidului C, diferențelor de clivaj a proinsulinei și modificările induse de aceasta asupra insulinemiei plasmatice. Pentru diferențele privind indicatorii HOMA2-IR și HOMA1-IR pot fi luate în considerare modalitățile de calcul și intervalele de valori diferite ale insulinemiei la care se referă.

Progresia de la subgrupul normoponderali către subgrupul cu obezitate gr. 3 a fost asociată pentru subiecții diabetici indiferent de sex de creșterea peptidului C, raportului molar proinsulină/adiponectină și a leptinei.

Valorile adiponectinei au fost mai mari la subiecții control decât la cei diabetici dar modificările acestora pe măsura progresiei IMC au fost similare. La bărbați valorile medii ale adiponectinei odată cu progresia spre grupe IMC superioare au scăzut liniar. La femei adiponectina a avut valoare minimă la grupul cu obezitate gr.1, crescând ușor la grupele cu obezitate gr. 2 și 3 deși nu la valorile întâlnite la femeile normoponderale.

La subiecții bărbați cu diabet și obezitate gr. 2 sunt de menționat valorile de aproximativ 3 ori mai mai ale proinsulinei, raportului molar proinsulină/insulină, raportului proinsulină/adiponectină în raport cu subiecții femei diabetice cu nivel similar al obezității. Diferența dintre valorile medii ale proinsulinei a fost constantă între bărbați și femei dar a atins nivel de semnificație statistică numai pentru subgrupurile cu obezitate gr. 1 și obezitate gr. 2. În literatură valoarea proinsulinemiei a fost raportată la nivelul de 10-20 % din nivelul insulinemiei pentru diabet și obezitate și chiar crescută pâna la 50% din valoarea insulinemiei situația în care a s-a considerat că este impiedicată clivarea acesteia și formarea insulinei [2, 3]. În acest sens, raportul molar proinsulină/insulină este un indicator pentru disfuncția betacelulară dacă nu sunt alterări ale kineticii proinsulinei considerat ca un indicator nemodificat de insulinorezistență [4]. În studiul nostru valoarea maximă a raportului proinsulină /insulină a fost de 15.2±7.8 pentru diabeticii bărbați cu obezitate gr.3. În acest sens putem considera că insulinorezistența crescută la acest subgrup a determinat creșterea insulinosecreției și a evidențiat disfuncția betacelulară. Valorile raportul proinsulină/insulină nu au sugerat modificări semnificative ale clearance-ului pentru proinsulină pentru acest subgrup. Din lipsa unor studii comparative nu putem preciza dacă creșterea proinsulinei la grupul diabetici bărbați a fost o caracteristică a grupului nostru de studiu și cât se poate extrapola întregii populații de bărbați diabetici.

La subiecții control valorile parametrilor insulinosecretori și de insulinorezistență au fost scăzuți în raport cu subiecții diabetici pentru toate grupele IMC.

La femeile control, RMR maxim a fost la subiecții cu obezitate gr. 3, care au asociat și valoare maximă pentru masa slabă, insulinemie, raportului proinsulină/adiponectină, HOMA1-IR, HOMA1%-B, HOMA2-IR, HOMA2%-B și minimă pentru QUICKI.

Pentru subiecții control bărbați, grupul de studiu a avut 1 singur caz cu obezitate gr.2 și nici-un caz cu obezitate gr. 3. La bărbații control, RMR maxim a fost la subiectul cu obezitate gr. 2 care a asociat acesteia valoare maximă a masei slabe, insulinemiei, leptinei, HOMA1-IR, HOMA2-IR, HOMA1%-B, HOMA2%-B și minimă pentru QUICKI. Valoarea maximă a peptidului C, proinsulinei, raportului molar insulină/proinsulină și a raportului proinsulină/adiponectină s-a întâlnit la subiecții cu obezitate gr.1.

Adiponectina a scăzut și leptina a crescut o dată cu progresia IMC, respectiv a RMR atât la bărbați cât și la femei. Scăderea valorilor adiponectinei a fost asociată cu creșterea RMR în concordanță cu datele altor autori care susțin un posibil rol de reglare al nivelului adiponectinei de către consumul energetic de repaus (RMR)[5] în obezitate și posibil și la subiecții cu diabet zaharat.

BRMR/kgc a scăzut odată cu creșterea IMC atât la femeile cu diabet cât și la femeile control, dar acceastă modificare nu s-a observat pentru RMR/kg masă slabă. Aceste modificări au fost mult mai puțin evidențiate la bărbați, la care s-a observat chiar o ușoară creștere pentru RMR/kg masă slabă odată cu creșterea IMC.

Concluzii

RMR a crescut odată cu progresia IMC fiind asociat creșterii masei slabe, insulinemiei, HOMA-IR și scăderii QUICKI.

Pentru subiecții cu diabet creșterea maximă a insulinemiei a fost observată pentru subiecții cu obezitate gr. 2, la subiecții cu obezitate gr. 3 observându-se o reducere a insulinemiei asociată unei creșteri a peptidului C considerat efort maxim insulinosecretor.

Pentru subiecții control creșterea maximă a insulinemiei s-a observat la grupa cu IMC maxim și a fost asociată unei reduceri a peptidului C.

Raportul proinsulină/insulină a crescut semnificativ odată cu creșterea IMC la bărbații cu diabet și mai puțin constant pentru femeile cu diabet.

La subiecții control raportul proinsulină/insulină a atins un maxim la subgrupul cu obezitate gr. 1 după care la valori maxime ale IMC raportul proinsulină/insulină a scăzut sub valorile inițiale.

RMR/kgc a scăzut pe măsura progresiei obezității atât la femeile cu diabet cât și la femeile control dar această scădere nu s-a observat și la bărbații control.

RMR/kg masă slabă a scăzut la femei și a crescut la bărbați pe măsura creșterii IMC.

Referințe

1.Doros R., L.D., Petcu L., Picu A. Tudosiu M., Mitu M., Ionescu- Tirgoviște C, Obesity Influence on Insulin Activity and Resting Metabolic Rate in Type 2 Diabetes. 2016. 23(4).

2.Tura, A., et al., Basal and dynamic proinsulin-insulin relationship to assess beta-cell function during OGTT in metabolic disorders. Am J Physiol Endocrinol Metab, 2003. 285(1): p. E155-62.

3.Ward, W.K., et al., Disproportionate elevation of immunoreactive proinsulin in type 2 (non-insulin-dependent) diabetes mellitus and in experimental insulin resistance. Diabetologia, 1987. 30(9): p. 698-702.

4.Wang, P.W., et al., Insulin resistance does not change the ratio of proinsulin to insulin in normal volunteers. J Clin Endocrinol Metab, 1997. 82(10): p. 3221-4.

5.Ruige, J.B., et al., Resting metabolic rate is an important predictor of serum adiponectin concentrations: potential implications for obesity-related disorders. Am J Clin Nutr, 2005. 82(1): p. 21-5.

4.1.4. Măsurarea efectului IMC asupra parametrilor studiați control grup

Comparațiile între subgrupurile IMC s-au efectuat cu testul Kruskal Wallis pentru care s-a determinat coeficientul „eta patrat” ca măsură a efectului IMC asupra subgrupurilor.

Cea mai mare influență la subiecții cu diabet a creșterii indicelui de masă corporale a fost în ordine descrescătoare asupra masei grase, urmată de leptină, insulinemie, peptid C, RMR/kgc, masa slabă, HOMA1-%B, RMR (eta pătrat între 0.652 – 0.122). Efect mai mic determinat de apartenența la un grup IMC s-a observat la diabetici și pentru HOMA2-%B, HOMA2-IR, HOMA1-IR, QUICKI, adiponectină, raport proinsulină/adiponectină, proinsulină, RMR/kgc masă slabă. La subiecții control cea mai mare influență indusă de creșterea IMC a fost asupra masei grase, urmată de RMR, masa slabă, HOMA1-IR, leptină, HOMA2-IR, insulinemie, peptidul C, adiponectină, raportul proinsulină/adiponectină. La subiecții control IMC nu a influențat RMR/kgc, RMR/kg masă slabă, HOMA1-%B, HOMA2-%B, proinsulinemia. Date prezentate extins tabel 10. Date parțial publicate[1].

Discuții

În ultimii ani mai multe publicații au subliniat importanța calculării marimii efectului testelor statistice, semnalizând importanța asocierii acesteia alături de valoarea semnificației statistice [2, 3]. Unul din motivele precizate este că valoarea p este dependentă de mărimea eșantionului astfel că pentru eșantioane suficient de mari valoarea p este totdeauna semnificativă deși puterea asocierii dintre variabile poate fi redusă. Alte avantaje aduse de mărimea efectului se referă la estimarea mărimii eșantionului necesar obținerii semnificației statistice. Astfel, efectul unui parametru observat într-un studiu pilot poate fi un indicator a ceea ce se poate observa dacă se extinde lotul de cercetare [2].

Eta patrat (η2) este echivalentul lui r2 din analiza de regresie. Formula pentru testul Kruskall Wallis este η2 unde H=valoarea obținută cu testul Kruskall Wallis, k= număr de grupuri, n= număr de observații.

În funcție de apartența sau nu la grupul de boală ordonarea variabilelor după valoarea descrescătoare a eta pătrat (η2) pentru influența IMC asupra variabilelor analizate a fost diferită. Pentru grupul cu diabet un efect eta patrat mai mare s-a observat pentru masă grasă, leptină, insulinemie, peptid C, masă slabă, RMR, RMR/kgc, HOMA-B, HOMA-IR și QUICKI. Pentru subiecții control efectul semnificativ al IMC a fost similar exceptând RMR/kgc și HOMA-B pentru care nu s-a obținut semnificație statistică.

Separat pe sexe la subiecții cu diabet efectul IMC asupra masei grase, masei slabe, leptinei, RMR, RMR/kgc a fost mai mare la femeile diabetice comparativ cu bărbații diabetici. La bărbații cu diabet progresia IMC a influențat și adiponectina, proinsulina și raportul proinsulină/adiponectină.

Separat pe sexe la subiecții control efectul IMC asupra masei, grase, masei slabe, leptinei, RMR a fost important pentru ambele sexe. Pentru multe din variabilele analizate nu s-a obținut un efect semnificativ statistic pentru bărbații control posibil și din cauza numărului redus de cazuri.

Concluzii

Efectul IMC asupra parametrilor analizați a fost cel mai mare în cazul masei grase, masei slabe, leptină, RMR, RMR/kgc, HOMA-IR atât la subiecții diabetici cât și la control. La subiecții diabetici bărbați progresia spre grupe IMC superioare a avut efect semnificativ și asupra adiponectinei, proinsulineiși raportului proinsulină/ adiponectină. IMC a influențat HOMA-B la subiecții diabetici dar nu și la subiecții control.

Referințe

1.Doros R., Lixandru D., Petcu L., Picu A., Ionescu- Tirgoviște C, Obesity Influence on Insulin Activity and Resting Metabolic Rate in Type 2 Diabetes. 2016. 23(4).

2.Tomczak M., T.E., The need to report effect size estimates revisited.An overview of some recommended measures of effect size. TRENDS inSport Sciences, 2014.

3.Ialongo, C., Understanding the effect size and its measures. Biochem Med (Zagreb), 2016. 26(2): p. 150-63.

4.2 Analiza prin metoda regresiei a modificărilor RMR în funcție parametrii de insulinorezistență (insulinemie, HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI)

S-au estimat prin analiză de regresie RMR în raport cu nivelul insulinemiei, HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI separat pentru total lot diabetici, total lot control și după sex, în valoare absolută și sub formă de logaritmi naturali pentru insulinemie, HOMA1-IR și HOMA2-IR. Logaritmarea valorilor este o metodă cunoscută cu aplicații de calcul în reducerea variabilității și a normalizării distribuției parametrilor.

Pentru grupul control analizat pe total grup și separat pe sexe, s-au obținut ecuații de regresie liniară cu indici de corelație cu valori medii semnificativi statistic între RMR și toți parametrii analizați: insulinemie, ln (insulinemie), HOMA1-IR, ln (HOMA1-IR), HOMA2-IR, ln (HOMA2-IR), QUICKI. Indicii de corelație au fost pozitivi pentru toți parametrii cu exceptia QUICKI pentru care au fost negativi. Logaritmarea parametrilor nu a dus la creșterea corelației dintre variabile la acest grup. Gradul de semnificație statistică a fost înalt semnificativ (p<0.001) pentru total grup în raport cu analiza separată pe subgroup femei control și bărbați control în care a fost distinct semnificativ (p<0.01).

Indicii de corelație au variat între maxima de 0.538 pentru relația RMR- insulinemie la control bărbați la 0.37 pentru relația RMR- ln (HOMA2-IR) femei control. Indicii de corelație între RMR și parametrii analizați au avut valori descrescătoare de la grupul bărbați control, la total grup control și la femei control. Date complete ecuații de regresie grup control sunt prezentate în tabelul 12.

S-au calculat și reprezentat grafic din analiza de regresie modificările asupra RMR induse de modificarea insulinemiei, HOMA1-IR, HOMA2-IR și QUICKI pentru lotul control.

La subiecții diabetici analiza de regresie a fost mult modificată în raport cu subiecții control. Regresiile complete și graficele asociate acestora sunt prezentate în tabelul 13 și anexa 1b. Spre deosebire de lotul control la care s-au obținut corelatii liniare semnificative (p<0.05), distinct semnificative (p<0.01) și foarte semnificative (p<0.001) între RMR și toate variabilele rezultate din indicatori ai insulinorezistenței enunțate, la lotul de diabet au fost mai puține corelații liniare.

Pentru o parte din variabile și pentru anumite subgrupuri (total diabet, femei diabet, bărbați diabet) s-au putut calcula corelații neliniare exprimate prin funcții de gradul 2.

Regresii semnificative statistic de grad 3 s-au stabilit în analiza relației RMR- insulinemie bărbați diabet, RMR-ln(insulinemie) și RMR-QUICKI pentru femeile diabetice. Singurul subgroup pentru care obținerea semnificației statistice a necesitat folosirea unei funcții de gradul 3 după normalizarea variabilelor a fost subgrupul bărbați diabet în relația RMR- insulinemie. Această dificultate poate fi considerată o consecință a complexității relației RMR insulinemie și a variabilității insulinemiei pentru acest subgroup. Este de menționat că deși stabilesc prezența regresiei semnificative statistic între variabilele studiate, regresiile nelineare diferă în raport cu cele liniare prin prezența unei valori prag pentru funcțiile de gradul 2 sau a 2 valori prag pentru funcțiile gradul 3 de la care modificarea RMR în funcție de variabila independentă își inversează sensul. Această valoare prag de la care modificarea variabilei dependente își schimbă sensul poate să nu aibă aceeasi valoare în interpretarea medicală, de exemplu când valoarea prag se află la limită sau izolată, necaracterizând valorile comune pentru parametrul biologic respectiv. O altă particularitate a analizei de regresie la subiecții diabetici a fost determinată de necesitatea normalizării unor variabile, respectiv de reducere a numărului de cazuri astfel încât varibilele analizate să se înscrie în limitele cuprinse de medie±3 deviații standard, corespunzătoare la 99.9% de valori din cele prezente într-un eșantion aleator.

Aspectul liniar al regresiei pentru subiecții control și neliniar pentru subiecții cu diabet este exemplificat în graficele comparative pentru RMR- insulinemie la femei grup control și femei grup diabet. Pentru femeile din lotul control, RMR a crescut liniar în raport cu insulinemia în comparație cu femeile cu diabet în care relația RMR- insulinemie are un maxim de la care pentru valori mai mari ale insulinemiei RMR scade.

Modificarea RMR în funcție de insulinemie pentru femeile diabetice a fost exprimată prin funcție polinomială de gradul 2. Astfel conform ecuației de regresie pentru femeile diabetice RMR= – 0.246* x^2 +16.52 *x +1228.31 (Rxy=0.185**, n= 145), RMR crește concordant cu valorile insulinemiei până la valoarea prag de 33.57 μUI/ml. Peste această valoare RMR descrește deși valorile insulinemiei cresc în continuare. Rata de creștere a RMR în funcție de insulinemie pentru total grup este reprezentată în tabelul din figura 16.

Din aceste reprezentări grafice se observă că rata de variație a RMR se menține pozitivă deși cu valori descrescătoare pâna la valori ale insulinemiei de 33.57 μUI/ml. La valori mai mari de 33.57 μUI/ml ale insulinemiei rata de variație a RMR este negativă. Pentru a interpreta impactul pe care îl are depășirea valorii prag a insulinemiei am analizat caracteristicile insulinemiei la grupul de femei cu diabet studiat.

Valorile insulinemiei la femeile diabetice au avut următoarele caracteristici 3.26-66.57 μUI/ml (valori minim și maxim) cu 13.88±9.99μUI/ml (medie±SD). Valoarea de 33.57 μUI/ml se situează între a 94 și a 95- a percentilă. Din analiza acestor date rezultă că peste 94% din observații se situează sub valoarea 33.58 μUI/ml și că deci pentru peste 94% din grupul analizat RMR crește odată cu creșterea insulinemiei.

Schimbând datele în funcție de regresiile obținute se pot face aceleași considerații și pentru relația RMR – insulinemie total grup diabet. Relația RMR – insulinemie pentru total grup diabet este neliniară RMR= – 0.221* x^2 +15.73 *x +1414.99 r=0.138*

n=306, cu o valoare prag destul de apropiată de cea de la diabetici femei, respectiv 35.58 μUI/ml.

Valoare medie pentru insulinemie (μUI/ml) pentru total diabet este 14.05±10.3 μUI/ml cu valoare minimă de 2.1 μUI/ml și maximă de 98.1 μUI/ml. Valoarea de la care rata de variație a RMR devine negativă este de 35.58 μUI/ml și este situată între a 95-a și 96-a percentilă pentru grupul analizat.

Regresia pentru lotul control pentru relația RMR- insulinemie a fost liniară și este prezentată comparativ cu cea pentru total grup diabet.

Logaritmarea variabilelor, prin reducerea variabilității acestora, a dus la transformarea unor corelații ințial neliniare la corelații lineare, fără însă a crește coeficienții de corelație. De exemplu RMR s-a corelat neliniar cu insulinemia pentru toate subgrupele analizate (total diabet, diabetici bărbați și diabetici femei) și liniar cu logaritmul natural al acesteia așa cum este exemplificat în graficul următor.

Pentru anumite subgrupuri pentru aceleași variabile analizate s-au putut obține 2 ecuații de regresie. De exemplu, pentru subgrupul femei diabet regresia RMR-ln[insulinemia(μUI/ml)] a putut fi exprimată atât printr-o relație liniară (p<0.05) cât și printr-o relație neliniară (funcție gradul 3 combinată cu o funcție rațională, p<0.01). Aparent conflictuale aceaste relații devin mai clare când se evaluează la nivelul valorilor reale ale insulinemiei întâlnite la femeile diabetice din grupul analizat. Pentru acest grup valorile ln[insulinemia(μUI/ml)] au fost 2.44±0.54 (medie) cu limite între 1.18- 4.2.

Valorile celei de a 10-a percentile, respectiv a 90-a percentile pentru ln [insulinemia (μUI/ml)] s-au situat la 1.74 și 3.2. Pentru acest interval, unde se găsesc majoritatea valorilor din grupul analizat liniile de regresie sunt aproape suprapuse.

Regresiile RMR-HOMA1-IR și RMR-HOMA2-IR pentru total grup diabet și diabetici femei au fost semnificative liniare atât pentru valorile absolute cât și logaritmate.

S-au obținut ecuații de regresie liniare având corelații pozitive semnificative pentru total grup diabet, femei diabet și bărbați diabet pentru RMR raportat la ln (insulinemie), ln(HOMA1-IR), ln(HOMA2-IR).

Observația rezultată din analiză că regresiile RMR-HOMA2-IR sunt semnificative statistic și liniare pentru mai multe subgrupuri analizate în raport cu regresiile RMR- insulinemie și RMR-HOMA1-IR a condus la reanalizarea grupurilor ținând cont de parametrii ceruți de calculul HOMA2-IR. Indicatorul HOMA2-IR poate fi calculat numai pentru valori ale insulinemiei între 2.9-57.6 µUI/ml. În grupul de diabetici studiați 6 subiecți au avut o valoare a insulinemiei în afara acestui interval și s-a reluat analiza de regresie după excluderea acestor subiecți. Pentru intervalul de insulinemie 2.9-57.6 µUI/ml lotul analizat a fost similar cu cel analizat pentru HOMA2-IR (n= 300, femei =142, bărbați=158) și a fost folosit pentru recalcularea regresiile. Valorile corespunzătoare acestui interval al insulinemiei au fost pentru HOMA1-IR între 0.73 și 26. Pentru a menține cât mai multe cazuri în analiză pentru regresiile RMR-HOMA1-IR și ținând cont că numai stabilirea limitei superioare a fost suficientă pentru obținerea semnificației statistice, regresiile prezentate pentru RMR-HOMA1-IR corespund subgrupului HOMA1-IR < 26 (n= 305, femei = 145, bărbați=160).

S-au obținut relații liniare cu semnificație statistică mai mare pentru RMR- insulinemie (între 2.9-57.6 µUI/ml) pentru total grup diabet și femei diabet și RMR-HOMA1-IR(HOMA1-IR<26) pentru total grup diabet.

Restrângerea intervalului insulinemiei între 2.9-57.6 μUI/ml nu a adus modificări pentru relația RMR- QUICKI, cu excepția calculării unei regresii liniare semnificative (n=142) în raport cu cea neliniară (n=145) pentru grupul femeilor diabetice. De menționat că prin însăși formula de calcul, QUICKI este o variabilă logaritmată a relației insulinemie – glicemie, acest indicator menținând tendința celorlalte variabile logaritmate calculate din indicatorii de insulinorezistență de a stabili relații liniare semnificative cu

RMR.

Analiza relației RMR-HOMA1-IR, când HOMA1-IR < 26, a condus la regresii semnificative statistic atât liniare cât și neliniare și pentru grupul de diabetici bărbați care nu au putut fi obținute pentru grupul total. De menționat ca această analiză a exclus numai 1 subiect diabetic bărbat care avea o valoare a insulinemiei de 98.1 µUI/ml. La grupul diabetici bărbați relația RMR-HOMA1-IR pentru valori HOMA1-IR mai mici de 26, relația neliniară (p<0.01) a avut un grad de semnificație statistică mai mare decât cea liniară (p<0.05).

Pentru regresia RMR-insulinemie la bărbații diabetici nu s-au obținut corelații semnificative prin restrângerea subgrupului la 158 observații corespunzătoare intervalului insulinemiei între 2.9-57.6µUI/ml. Semnificația statistică a fost obținută după restrângerea suplimentară a subgrupului de bărbați diabetici la 154 observații până la valori ale insulinemiei < 33.7 µUI/ml și valori ale RMR încadrate între 1571.05±1188.5 kcal/zi (medie±3SD) corespunzător unui interval de 99.9% din observații pentru un esantion aleator.

S-a obținut astfel o corelație neliniară semnificativă RMR- insulinemie printr-o funcție de gradul 3 prin analiza valorile RMR mai mici decât 2759.6 (medie+3SD) limita inferioară a valorilor RMR fiind peste valoarea minimă (medie–3SD) pentru intervalul calculat și insulinemie mai mica de 33.7µUI/ml (n=154, rxy =0,170, p<0.05).

Acest aspect al regresiei RMR- insulinemie la bărbați diabetici a fost mult deosebită față de regresia obținută pentru grupul bărbați control. Astfel rata de variație a RMR pentru bărbații cu diabet (RMR’) este pozitivă până la valoarea de 12.17 μUI/ml a insulinemiei, apoi RMR scade ușor în intervalul 12.17- 21.34 μUI/ml, crescând apoi din nou cu cu rate de variație mult mai mari pentru intervalul 21.34- 45μUI/ml al insulinemiei.

Prin complexitatea curbei de regresie regresia RMR- insulinemie pentru bărbații diabetici este de asemenea diferită față de cele obținute pentru RMR-HOMA1-IR, RMR-HOMA2-IR și RMR-QUICKI care par să exprime mai ușor această relație.

La grupul bărbați diabetici pentru obținerea unei regresii semnificative pentru relația RMR- ln[insulinemia(μUI/ml)] a fost de asemenea necesară normalizarea variabilei ln[insulinemia(μUI/ml)] prin utilizarea valorilor situate între medie±3SD(n=157).

Pentru subgrupul bărbați diabetici relația RMR-HOMA2-IR corelația semnificativă a fost neliniară, în timp ce pentru RMR-ln(HOMA2-IR) corelația semnificativă a fost liniară. Analiza pe subgrupuri pentru regresia RMR-HOMA2-IR nu a dus la ecuții liniare semnificative statistic pentru bărbații diabetici

Conform acestei relații RMR crește concomitent cu HOMA2-IR până la valoarea maximă de 6.534 pentru HOMA2-IR după care descrește. Grupul de bărbați diabetici analizați a avut pentru HOMA2-IR valoare de 2.25±1.67 (medie±SD) valoarea de 3.98 pentru a 90-a percentile și numai 4 valori peste 6.534 pentru HOMA2-IR. Astfel putem considera că RMR crește concomitent cu creșterea HOMA2-IR pentru 97% din subiecții studiați și scade pentru cele 3% din valori care sunt mai mari de 6.534.

Regresia RMR-QUICKI bărbați diabet a fost semnificativă liniară pentru total grup bărbați diabetici indiferent de valorile insulinemiei.

Relația RMR-QUICKI pentru femei a fost neliniară pentru total grup diabet femei (n=145) devenit liniară dupa reducerea intervalului de analiză între 2.9-57.6μUI/ml (n=142).

Pentru QUICKI la lotul femei diabet valorile au fost între 0.25- 0.38 (min-max) cu o medie de 0.309±0.026. Valoarea de 0.311 este apropiată celei de a 55-a percentile iar valoare de 0.354 celei de a 96-a percentile. În această relație în intervalul 0.25-0.311 RMR scade pe măsura scăderii insulinosensibilității. De la valoarea prag 0.311 până la 0.354 RMR crește. După valoare de 0.354 pentru QUICKI, RMR scade din nou pe măsura reducerii insulinorezistenței.

Reducerea valorilor RMR pe măsura creșterii QUICKI este evidentă din regresia subgrupului cu insulinemie analiză între 2.9- 57.6μUI/ml (n=142). Relația RMR – QUICKI pentru total grup a fost înalt semnificativă (p<0.001) și lineară.

Graficele pentru regresiile calculate sunt prezentate complet în anexa 1.

Indicii de corelație în valoare absolută pentru regresiile obținute la subiecții diabetici au fost transformați prin calcul Fisher pentru a fi comparați cu cei obținuți din regresiile determinate pentru lotul control. După această transformare care ia în calcul numărul de observații pentru grupul analizat, valorile coeficienților de corelație au fost comparabili pentru subgrupul de pacienți diabetici raportat la subiecții control.

Coeficientul de determinație (r2), exprimat în formă procentuală, arată cât la sută din dispersia unei variabile dependente, RMR în cazul acestor regresii se datorează variabilei independente, exprimată în această situație prin insulinemie, HOMA1-IR, HOMA2-IR, variantelor lor logaritmate și QUICKI. Interpretarea acestuia depinde de numărul de măsurători. În funcție de valoarea coeficientului de determinație (r2) pentru subgrupurile cu același număr de observații se poate stabili o ierarhizare a influenței principalilor indicatori ai insulinorezistenței analizați asupra RMR la subiecții control și la subiecții diabetici.

Pentru subiecții din total grup control variația RMR este influențată mai mult și în ordine descrescătoare de HOMA2-IR, insulinemie, HOMA1-IR, QUICKI. Separat pe sexe se menține acelați grup de indicatori de care este dependentă variabilitatea RMR, dar ordinea este schimbată, la grupul control bărbați fiind: insulinemie, HOMA2-IR, HOMA1-IR, QUICKI și la femei control: HOMA1-IR, insulinemie, HOMA2-IR, QUICKI.

Pentru total grup diabet cea mai mare influență o au QUICKI, HOMA2-IR, insulinemia și HOMA1-IR. Coeficientul de determinație este crescut pentru aceste variabile când analiza s-a efectuat pentru valori ale insulinemie între 2.9-57.6µUI/ml.

Pentru diabeticii bărbați influență mai mare asupra RMR o au în ordine descrescătoare QUICKI, HOMA1-IR (când HOMA1-IR<26), HOMA2-IR și cel mai puțin insulinemia.

Pentru femeile diabetice cea mai mare influență asupra dispersiei RMR o au HOMA2-IR urmat de QUICKI, insulinemia și HOMA1-IR.

Din coeficienții de regresie ai ecuațiilor liniare calculate am determinat valoarea cu care crește RMR la creșterea parametrilor pentru care s-au obținut ecuațiile.

Pentru lotul control se poate estima că pentru fiecare creștere cu 1 unitate a insulinemiei (μUI/ml), RMR a crescut cu 48.27 (3.5%) kcal/zi la total grup control, 32.78 (2.6%) kcal/zi la femei control și 64.186 (4%) kcal/zi la bărbați control. Pentru lotul control HOMA1-IR a avut valori între 0.49-5.79, creșterea HOMA1-IR cu 1 unitate fiind asociată unei creșteri de 167.14 kcal/zi (8.1%) pentru total grup, 114.46 kcal/zi (10.6%) la femei și 221.4 kcal/zi (14%) bărbați. HOMA2-IR a avut valori pentru lotul control între 0.4-2.9, creșterea cu o unitate fiind asociată unei creșteri cu 367.79 kcal/zi (27%) total grup, 243.83kcal/zi (20%) femei și 492.127kcal/zi (31%) bărbați control. În sens invers creșterea insulinosensibilițății exprimată prin 0.01 unități QUICKI este asociată cu o scădere a RMR cu 62.7 kcal/zi la total grup control, 45.6 kcal/zi la femei grup control și 74.6 la bărbați grup control.

Se remarcă că la subiecții control modificarea cu 1 unitate a insulinorezistenței detemină o creștere cu un numar de calorii de aproximativ 2 ori mai mare la bărbați comparativ cu femeile.

Pornind de la coeficienții de regresie pentru ecuațiile liniare calculate s-au determinat valorile cu care crește RMR în funcție de creșterea cu 1 unitate a variabilei independente și la subiecții diabetici. Numărul de calorii cu care crește RMR prin creșterea cu 1 unitate a insulinemiei, HOMA1-IR, HOMA2-IR sau scade QUICKI a fost mai mic la diabetici comparativ cu subiecții control, dar intervalul min- max al subiecților cu diabet pentru parametrii analizați este mult mai mare. Se observă și la diabetici o creștere mai mare la subiecții bărbați comparativ cu femeile dar mai redusă decât în cazul subiecților control de 1.6 ori mai mare comparativ cu femeile.

Discuții

Analiza de regresie arătă corelații liniare semnificative între RMR și insulinemie, HOMA1-IR, HOMA2-IR, variantelor lor logaritmate și QUICKI pentru lotul control.

Pentru subgrupul diabet corelațiile au fost semnificative liniare cât și polinomiale între RMR și insulinemie, HOMA1-IR, HOMA2-IR, variantele lor logaritmate și QUICKI. Restrângerea intervalului de insulinorezistență pentru valori ale insulinemiei între 2.9 µUI/ml- 57.6 µUI/ml a transformat multe din relațiile polinomiale în relații liniare. De asemenea normalizarea variabilelor prin logaritmare a transformat relațiile polinomiale de grad 2 și 3 în relații liniare și a crescut gradul de semnificație.

Creșterea RMR asociată creșterii cu 1 unitate a insulinemiei, HOMA1-IR, HOMA2-IR sau scăderea cu 0.01 unități QUICKI a fost mai mare la subiecții control și mai mare la subiecții bărbați comparativ cu subiecții femei.

Din analiza efectuată, creșterea RMR, legată de insulinemie sau de ceilați parametrii de insulinorezistență, a fost pozitivă liniară sau polinomială pentru intervalul de valori a insulinemiei 2.1 µUI/ml – 35 µUI/ml care a corespuns percentilei 95 fiind astfel valabilă pentru 95% din subiecții cu diabet.

La valori mai mari ale insulinemiei corelația RMR – insulinemie a fost semnificativă dar cu scădere a RMR la valori maxime ale insulinemiei pentru total grup diabet și femei cu diabet și creștere a RMR pentru bărbații cu diabet.

Cum această creștere a consumului energetic din hiperinsulinemie a fost considerată protectivă pentru dezvoltarea obezității [1] putem consideră că cel puțin pentru subiecții diabetici de sex feminin din grupul de studiu aceast efect protectiv nu este eficient. Datele din literatură raportează la subiecții alimentați în exces, stare euglicemică și insulinemii foarte mari cea mai mare creștere a RMR [2, 3], în acest sens hiperinsulinemia și insulinorezistența fiind considerate ca având rol important în menținerea homeostaziei energetice și stabilității greutății corporale [1, 3-6].

Această diferență între femei și bărbați sugerează că la valori foarte mari ale insulinemiei există la femeile diabetice factori asociați care conduc la reducerea consumului energetic. Ținând cont de mecanismele cunoscute implicate în creșterea consului energetic asociat insulinemiei (creșterea stimulării simpatice, creșterea turn overului proteic, creșterea oxidării lipidice, creșterea glucagonemiei) putem imagina că factori asociați determină scăderea manifestărilor activității insulinice pentru subiecții de sex feminin cu hiperinsulinemie asociată.

Totodată trebuie precizat că aceste valori ale subiecților diabetici sunt mult mai mari decât ale subiecților control (valori maxime 21.5µUI/ml) și este astfel posibil un comportament particular pentru valori ale insulinemiei peste 35µUI/ml care nu se întâlnește decât la diabetici. Însăși curba de creștere a RMR pentru subiecții femei, cu o rată pozițivă descrescătoare, face ca la valori mai joase ale insulinemiei creșterea RMR să fie mai mare, în raport cu valori înalte ale insulinemiei la care creșterea RMR a fost mai mică. Este de remarcat de asemenea că modificarea abruptă în sens ascendent a RMR pentru bărbați se realizează pentru valori mai mari decât 35µUI/ml a insulinemiei dar până în valori de 57.6µUI/ml, deoarece pentru valori mai mari de 57.6µUI ale insulinemiei nu s-a putut stabili o relație semnificativă RMR- insulinemie la grupul diabetici bărbați.

Aceste modificări aparent divergente la valori mari ale insulinemiei au fost evidențiate și în relațiile RMR cu alți parametrii de insulinorezistență la valori extreme (HOMA1-IR la bărbați și QUICKI la femei). De exemplu, pentru QUICKI care măsoară insulinosensibilitatea, la femei scăderea RMR asociată creșterii insulinosenbilității a fost mai abruptă la capetele intervalului analizat, respectiv la insulinosensibilitatea minimă și maximă, și a înregistrat o ușoară creștere în intervalul QUICKI 0.311-0.354, iar obținerea unei relații semnificative pentru RMR- HOMA1-IR la bărbați s-a obținut după excluderea subiectului cu valoarea a insulinemiei 98µUI/ml (valoarea maximă pentru grupul studiat).

Scăderea RMR se observă și la valori maxime ale HOMA2-IR pentru subiecții bărbați. Această modificare a RMR în direcție diferită pentru valori ale insulinemiei și HOMA2-IR la limita superioară pentru subiecții bărbați diabetici susține directa legătură care există metabolismul energetic și insulinemie, valori maxime ale insulinemiei și nu valori maxime ale HOMA2-IR fiind asociate cu creșterea consumului enegetic pentru acest subgrup de diabetici bărbați.

Concluzii

RMR a crescut liniar cu insulinorezistență pentru grupul control indiferent de valoarea insulinemiei.

La pacienții cu diabet relația RMR a crescut odată cu creșterea parametrilor de insulinorezistență și a fost semnificativă statistic pentru toți parametrii analizați pentru valori mai mici ale insulinemiei de 57.6µUI/ml, de 26 pentru HOMA1-IR și 6.5 pentru HOMA2-IR. La valori mai mari ale parametrilor de insulinorezistență decât cele precizate efectul de creștere al RMR odată cu creșterea acestora nu a fost prezent pentru toate subgrupurile analizate.

La valori extreme ale insulinemiei, RMR a scăzut la femeile cu diabet și a crescut la bărbații cu diabet. În această situație efectul protectiv așteptat al hiperinsulinemiei de creștere a consumului energetic nu s-a observat decât la sexul masculin, femeile cu hiperinsulinemie având comparativ cu aceștia tendința de acumulare a rezervelor energetice.

Referințe

1.Eckel, R.H., Insulin resistance: an adaptation for weight maintenance. Lancet, 1992. 340(8833): p. 1452-3.

2.Woods SC, P.D., Insulin and the set-point regulation of body weight. , ed. H.B.M.a.C. Implications. 1976.

3.Tremblay, A., et al., Is the insulin resistance syndrome the price to be paid to achieve body weight stability? Int J Obes (Lond), 2005. 29(10): p. 1295-8.

4.Hosking, J., et al., Changes in resting energy expenditure and their relationship to insulin resistance and weight gain: a longitudinal study in pre-pubertal children (EarlyBird 17). Clin Nutr, 2010. 29(4): p. 448-52.

5.Weyer, C., C. Bogardus, and R.E. Pratley, Metabolic factors contributing to increased resting metabolic rate and decreased insulin-induced thermogenesis during the development of type 2 diabetes. Diabetes, 1999. 48(8): p. 1607-14.

6.Bosy-Westphal, A., et al., Familial influences and obesity-associated metabolic risk factors contribute to the variation in resting energy expenditure: the Kiel Obesity Prevention Study. Am J Clin Nutr, 2008. 87(6): p. 1695-701.

4.3 Analiza relației RMR parametrii asociați insulinorezistenței (raportul molar proinsulină/insulină, raportul proinsulină/adiponectină, adiponectină, leptină, proinsulină

S-au efectuat regresii între RMR și raportul molar proinsulină/insulină, raportul proinsulină/adiponectină, adiponectină, leptină, proinsulină. S-au obținut regresii liniare și neliniare semnificative pentru toate variabilele analizate. Regresiile semnificative pentru total grup control sau diabet sunt prezentate în tabelul 14.

Regresii total grup RMR – raport proinsulină/adiponectină, adiponectină, proinsulină

S-au obținut regresii liniare pentru pentru total grup control și total grup diabetici pentru relația RMR- raportul proinsulină/adiponectină, RMR- adiponectină și RMR – proinsulină.

Pentru regresiile RMR- raport molar proinsulină/insulină și RMR – leptină au avut aspecte diferite pentru total grup control și grupul diabet.

Regresiii RMR- raport molar proinsulină/insulină total grup și separat pe sexe

La grupul control, variația RMR în funcție de raportul proinsulină/insulină crește conform funcției polinomiale de gradul 2 până la un maxim de 6.19 apoi scade ușor până la valoarea 8.6. În intervalul 8.6-10.2 al valorilor raportului proinsulină/insulină, funcția are o inflexiune negativă urmată de o inflexiune pozitivă (funcția rațională). Aparent cele 2 grafice au un aspect mult diferit, dar analizând caracterisiticile descriptive pentru raportul molar proinsulină/insulină la lotul control se observă ca valorile obținute pentru lotul control au o medie de 4.4±4.42 (medie±SD) și că valoarea care caracterizează cea de a 90-a percentilă este de 9.01 (tabel14). Valoarea de 8.6 corespunde celei de a 89-a percentile. Astfel pentru 89% din cazurile studiate în lotul control, relația RMR- raportul molar proinsulină/insulină corespunde funcției polinomiale de gradul 2, RMR crescând odată cu creșterea valorilor raportului proinsulină/insulină, iar după saltul realizat între valorile 8.6-10.2 (percentilele 89-92.1) RMR descrește lent (partea convexă a curbei) pentru un număr reprezentând ~8% din valori.

La grupul cu diabet RMR crește liniar cu raportul molar proinsulină/insulină.

La analiza pe sexe pentru femei relația RMR-raport molar proinsulină/insulină a fost liniară pentru grupul femei control și neliniară pentru grupul femei cu diabet.

La grupul femei control, RMR a crescut liniar cu raportul molar proinsulină/insulină. Pentru femeile cu diabet, relația între RMR și raportul molar proinsulină/insulină (y = RMR, x= raportul proinsulină/insulină) nu a fost continuă, pentru valori ale raportului proinsulină/insulină foarte apropiate din intervalul 2.5-5.5 întâlnindu-se oscilațiii foarte mari ale RMR, configurate grafic prin asimptota verticală. Acest interval de discontinuitate al regresiei între valori ale raportului proinsulină/insulină între 2.5-5.5, este situat între a 34-a (valoarea 2.5) și a 66-a (valoarea 5.5) percentilă. Valorile percentilelor conparativ control și diabet au fost prezentate în tabelul 16.

Astfel, pentru relația RMR – raport molar proinsulină/insulină la diabetici femei, pentru primele 34% din valori, RMR crește concomitent cu creșterea raportului molar proinsulină/insulină, după care urmatoarele 32% din valorile RMR sunt foarte diferite (asimptota verticală). Ultimele 33% din valori ale RMR urmăresc curba de regresie cu o creștere ușoară pănă la punctul de maxim al curbei, valoarea 12 a raportului proinsulină/insulină RMR, urmată de o ușoară scadere pentru valori mai mari ale raportului proinsulină/insulină.

Relația RMR – raport molar proinsulină/insulină pentru bărbați (y=RMR, x=raportul proinsulină/insulină) a fost caracterizată prin funcție polinomială gradul 3 pentru bărbați control și polinomială gradul 2 pentru bărbați diabet. Aceste regresii au prezentat zone de discontinuitate configurate prin asimptote verticale în intervalul x = 0.2-1 bărbați control (percentila 23.1- 30.5), respectiv intervalul x = 5.5-6 (percentila 51.4-53.1) pentru bărbați diabet. Între aceste intervale la valori foarte apropiate ale x (raportului molar proinsulină/insulină) au existat valori foarte diferite pentru y(RMR). Am comparat intervalele de discontinuitate a curbelor cu datele descriptive pentru raportul proinsulină/insulină la bărbați, calculând percentilele corespunzătoare.

La bărbații control, la 93% din cazuri la subiecți RMR a crescut conform regresiei prezentate în conform graficului.

La barbații cu diabet, RMR a crescut cu raportul molar proinsulină/insulină pe intervalul care cuprinde cazurile situate până la valoarea 5.5 a raportului proinsulină/insulină (a 51-a percentilă) și a avut valori foarte diferite ale RMR până la valoarea 6 (a 53-percentilă) a raportului proinsulină/insulină. După această valoare, RMR a crescut până la un maxim dat de valoarea 23 (a 90-a percentilă) a raportului proinsulină/ insulină și apoi a scăzut ușor.

Regresii RMR-leptină total grup și separat pe sexe

Analiza curbelor de regresie pentru leptină pentru total grup control a fost exprimată printr-o funcție de gradul 3 combinată cu o funcție rațională. Analizând graficele comparativ se observă că pentru intervalul medie ±3SD (0.01-72ng/ml) al lotului control aspectul graficului este mult mai asemănator cu cel obținut pentru subiecții cu diabet, modificarea finală a curbei fiind întâlnită numai la 1 caz care a avut valori ale leptinei în afara acestui interval.

Pentru subiecții cu diabet RMR scade ușor până la valoarea leptinei egală cu 46.7 ng/ml care este punct de minim al functiei de regresie estimate (corespunzând celei de a 90-a percentile), după care începe să crească.

Separat pe sexe, pentru relația RMR- leptină, la femeile control regresia obținută a fost neliniară combintă cu funcție rațională și liniară pentru femeile cu diabet.

Se observă că pentru femeile control obținerea semnificației statistice a necesitat introducerea intervalul de discontinuitate exprimat prin asimptota verticală între valori ale leptinei de 30-32 mg/dl.

Pentru femeile cu diabet, RMR a crescut liniar în raport cu leptină conform regresiei prezentate.

La sexul masculin, regresia RMR- leptină a fost liniară pentru lotul control și exprimată prin funcție polinomială de gradul 2 combinată cu funcție rațională pentru grupul diabetici bărbați.

La grupul control bărbați RMR a crescut liniar cu leptina.

La grupul bărbați diabetici, se observă din graficul regresiei RMR-leptină o inflexiune negativă urmată de o inflexiune pozitivă pentru valori ale leptinei în intervalul 25-28 ng/ml care corespunde la valori aflate peste a 92-a percentilă. Peste 91% din valori ale RMR au crescut în raport cu leptina conform regresiei prezentate. Valoarea de maxim a curbei este apropiată percentilei 96. Numai 4% din valorile RMR scad ușor la valori maxime ale leptinei.

Analiza relației RMR – proinsulină/adiponectină pe sexe

Pentru relația RMR- raport molar proinsulină/adiponectină, analiza separată pe sexe a arătat regresie liniară pentru femei control și bărbații cu diabet. Regresia a fost polinomială pentru femeile cu diabet și pentru bărbații din grupul control.

La femeile din grupul control, RMR crește liniar cu raportul proinsulină/ adiponectină.

La femeile cu diabet, RMR crește până la o valoare maximă de 1.5 după care începe să scadă pentru valori mai mari ale raportului proinsulină/adiponectină până la valori de 5, corespunzătoare celei de a 97-a percentile, ale raportului proinsulină/ adiponectină după care crește din nou.

La bărbații control RMR crește în raport cu raportul proinsulină/adiponectină până la valoare 1.9, conform regresiei prezentate, Se observă din comparația valorilor din grafic cu cele din tabelul 18 că pentru bărbații control punctul de inflexiune al regresiei este în apropierea valorii de 1.9 deci peste a 90-a percentilă. Se estimează astfel că pentru peste 90% din bărbații control, RMR crește pe măsura creșterii raportului proinsulină/ adiponectină.

La bărbațiii cu diabet RMR crește cu raportul proinsulină/adiponectină conform regresiei prezentate.

Analiza relației RMR-adiponectină în funcție de sex

La grupul femei control, regresia RMR- adiponectină calculată prin funcție polinomială cu funcție rațională, arată tendința de scădere a RMR pe măsura creșterii valorilor adiponectinei pâna la valoarea de 25 µg/ml, după care dispersia valorilor RMR determină apariția asimptotei verticale. De la valoarea de 40µg/ml, corespunzătoare celei de a 94-a percentile pentru lotul control, RMR crește odată cu valorile adiponectinei.

La grupul de femei cu diabet valorile adiponectinei au fost scăzute față de femeile control. Pentru femeile cu diabet, funcția de regresie a RMR avand adiponectina ca variabilă independentă are un punct de maxim pentru adiponectina 6.14 (RMR=1435), după care descrește încet (funcție concavă), atinge un minim pentru adiponectină 27.4, corespunzător RMR estimat =1238, apoi are o crestere accelerată (forma convexă finală).

Pentru bărbații control regresia RMR- adiponectină a arătat o scădere a RMR pe măsura creșterii valorilor adiponectinei. Pentru bărbații cu diabet s-a manifestat aceeași tendință de scadere dar aceasta a fost discontinuă. Zona de discontinuitate s-a produs în jurul valorii de 4.23 µg/ml, când prezența unor valori mult diferite pentru RMR la valori apropiate ale adiponectinei a determinat apariția asimptotei verticale.

Analiza relației RMR-proinsulină în funcție de sex

La femeile control regresia RMR- proinsulină a fost liniară, arătând creșterea RMR pe măsura valorilor crescute ale proinsulinei.

La femeile cu diabet, regresia RMR după valoarea proinsulinei are o evoluție sinusoidală. Scăderea inițială a RMR pâna la valoarea de 1.32 (percentila 25) a proinsulinei este urmată de o creștere pâna in jurul valorii de 4 (percentila 60) a proinsulinei. De la aceaastă valoare de mxim urmează o nouă scădere până la valoarea de 12.9 (percentila 90), de la care creșterea finală este rapidă. Date prezentate în grafic și în tabelul caracteristicilor descriptive.

Pentru bărbații control, RMR crește pe măsura creșterii proinsulinei pâna în jurul valorii de 2.2 pmol/l. În intervalul 2.2-2.9 pmol/l al valorilor proinsulinei, valorile RMR au o mare dispersie (sunt prezente valori mari și mici ale RMR pentru modificări reduse ale proinsulinei) și sunt reprezentate grafic prin asimptota verticală. De la valori de mai mari de 2.9 pmol/l ale proinsulinei pentru bărbații control RMR scade conform regresiei.

La bărbații cu diabet, RMR crește ușor până la valori ale proinsulinei de 29.83 pmol/, corespunzător unui RMR=1892kcal, după care are o ușoară scădere. Valoarea de 29.83pmol/l este superioară celei de a 95,5-a percentile astfel putem estima că pentru 95% din cazuri RMR crește conform regresiei calculate pe măsura creșterii proinsulinei. La valori maxime extreme RMR a avut o tendință de scadere pentru subiecții diabetici bărbați

În funcție de valoarea coeficientul de determinație (r2), care exprimă în formă procentuală cât la sută din dispersia unei varibile dependente, RMR în cazul acestor regresii, se datorează variabilelor independente s-a stabilit o ierahizare a influenței varibilelor independente analizate. Valoarea coeficientului de determinație nu poate folosi pentru ierarhizare decât pentru subgrupurile cu același număr de cazuri deci nu poate fi folosit în valoare absolută pentru comparații grup control grup diabet.

Pentru total grup control, variația RMR este influențată mai mult și în ordine descrescătoare de raportul proinsulină/adiponectină (10.3%), adiponectină (7%), proinsulină (4.9%), leptina (4.9%) și raportul proinsulină/insulină (4.5%).

Pentru femei control variația RMR este influențată mai mult și în ordine descrescătoare de proinsulină (13.6%), raportul proinsulină/insulină (10.3%), leptină (8.7%), raportul proinsulină /adiponectină (7%) și adiponectină (6.6%).

Pentru bărbați control variația RMR este influențată mai mult și în ordine descrescătoare de adiponectină (17.7%), raportul molar proinsulină/insulină (15.2%), raportul proinsulină/ adiponectină (13.2%), leptină (13.1%) și proinsulină (11.8%).

Pentru total grup diabet variația RMR este influențată mai mult și în ordine descrescătoare de raportul proinsulină/adiponectină (5.8%), adiponectină (5.4%), proinsulină (3.2%), leptină (1.6%), raportul molar proinsulină/insulină (1.3%).

Pentru femeile cu diabet variația RMR este influențată mai mult și în ordine descrescătoare de raportul molar proinsulină/insulină (4.8%), adiponectină (4.6%), leptină (3.7%), raportul proinsulină/adiponectină (2.7%) și proinsulină (2.7%).

Pentru bărbații cu diabet variația RMR este influențată mai mult și în ordine descrescătoare de raportul proinsulină/ adiponectină (3.2%), leptina (3%), adiponectină (2.8%), proinsulină (2.6%), și raportul molar proinsulină/insulină (2.5%).

Discuții

Rata metabolică de repaus (RMR) prezintă relații semnificative statistic exprimate prin ecuațiile de regresie liniare, neliniare și funcții complexe cu raportul proinsulină/ adiponectină, proinsulina, adiponectina , raportul proinsulină/insulină și leptina.

Raportul proinsulină/adiponectină a fost propus ca indicator precoce al disfuncției concomitente beta-celulare și adipocitare pentru subiecții cu diabet și obezitate [1], având la numărător un factor corelat cu disfuncția betacelulară și la numitor un factor a cărui scădere este corelată cu disfuncția adipocitară. În ceea ce privește relația cu insulinorezistență într-un studiu efectuat pe 500 de subiecți cu diabet zaharat tip 2, Langfeld și colab. au considerat că proinsulina se corelează mai bine cu insulinorezistența decât scăderea adiponectinei sau a raportului proinsulină /adiponectină [2].

La subiecții analizați RMR a crescut liniar pentru total grup control și total grup diabet cu creșterea raportului proinsulină/adiponectină și această tendință s-a menținut și după analiza pe sexe chiar dacă relația nu a fost întodeauna liniară. Pentru femeile cu diabet între valorile 1.5- 5, respectiv între percentilele 75-97 ale raportului proinsulină/adiponectină, s-a constat o ușoară scădere în timp de la bărbații cu diabet creșterea RMR a fost constantă pe măsura creșterii raportului proinsulină/adiponectină. Este de menționat că grupul de subiecți diabetici bărbați a avut și valori mult mai mai ale proinsulinei, respectiv ale raportului proinsulină/adiponectină comparativ cu femeile, în timp ce adiponectina a urmat caracteristicile așteptate în funcție de sex, având valori mult mai mari la sexul feminin în comparație cu cel masculin. Raportul proinsulină/ adiponectină a exprimat cel mai mult din varianța RMR la bărbații diabetici din parametrii analizați.

Proinsulină este considerată crescută în diabetul zaharat datorită efortului crescut insulinosecretor asociat unei insulinorezistențe crescute, dar nivelele crescute ale proinsulinei pot fi determinate și de un clearance scăzut al acesteia în raport cu insulină. Importanța sa metabolică este determinată mai puțin de efectul său hipoglicemiant care este scăzut cât de efectul ei antilipotic care se menține la un nivel asemănător cu al insulinei [3]. Totodată nivele crescute ale proinsulinei pot stadializa disfuncția betacelulară la faza de hipersecreție betacelulară care precede epuizarea ei secretorie. Creșterea proinsulinei la valori mai mari de 10 pmol/l a fost considerată ca indicator al riscului cardiovascular mai important decât adiponectina [2]. Analizând din acest punct de vedere putem aprecia că în lotul de subiecți diabetici analizați, femeile diabetice peste percentila 85 și bărbații diabetici peste percentila 75 îndeplinesc acest criteriu. În analiza noastră RMR a crescut liniar cu proinsulina atât la diabetici cât și la control. Separat pe sexe s-a menținut tendința de creștere a RMR cu proinsulina dar creșterea nu a fost liniară la femei. La bărbații cu diabet la care proinsulinemia a avut cele mai mari valori RMR a crescut până la valoarea de 29.8 pmol/l corespunzătoare celei de a 95-a percentile.

La analiza pe sexe, relația liniară RMR- adiponectină și corelația negativă dintre aceste variabile s-a menținut constantă pentru sexul masculin. La subiecții femei relația RMR- adiponectină a fost polinomială complexă, cu tendință de scădere inițială urmată de creștere a RMR pentru valori maxime ale adiponectinei. RMR a fost considerată un predictor al valorii adiponectinei, valori mari ale adiponectinei asociate unei rate metabolice scăzute fiind considerate protective pentru complicațiile obezității [4]. De menționat că această creștere a RMR în funcție de adiponectină pentru sexul feminin s-a observat numai pentru valori ale adiponectinei superioare celei de a 94-a percentile (40 µg/ml) când și efectul ei insulinosensibilizant ar putea fi mai mare[5].

Raportul proinsulină/insulină a fost considerat de mai mulți autori a fi relaționat cu funcția beta celulară și mai puțin cu insulinorezistența [6]. Creșterea acestuia s-a întâlnit nu numai la subiecți diabetici dar și la subiecți cu euglicemie fiind considerată marker al insulinorezistenței alături de scăderea HDL colesterolului, creșterea trigliceridelor și a tensiunii arteriale [7]. Pentru total grup diabet grup diabet s-a obținut o creștere liniară a RMR în funcție de raportul proinsulină/insulină, dar la analiza pe subgrupuri această creștere nu a mai avut aceeași constanță. Raportul proinsulină/insulină a explicat cel mai mult din varianța RMR dintre parametrii analizați la femeile diabetic.

Leptina este o adipocitokina care are valori mai mari la sexul feminin comparativ cu cel masculin. Aceste diferențe între sexe pot determina și un comportament diferit al relației cu RMR. Studii anterioare nu au găsit leptina ca un predictor important al RMR [8].

Pentru total grup diabet studiat, relația RMR-leptină a fost polinomială cu tendința de scădere a RMR pe măsura creșterii leptinei până la valoarea 46.7 ng/ml (nivelul percentilei 90). Separat pe sexe relația a fost de creștere a RMR odată cu creșterea leptinei liniar pentru femeile cu diabet și polinomial până la valorile corespunzând celei de 92-a percentile (28ng/ml) pentru bărbați.

Din comparația coeficienților de determinație, separat pe sexe variația RMR este influențată mai mult și în ordine descrescătoare pe primele 3 locuri pentru femeile control de proinsulină, raportul proinsulină/insulină și leptina, iar pentru femeile cu diabet de către raportul molar proinsulină/insulină, adiponectină și leptina.

Comparativ la bărbații control pe variația RMR este influențată mai mult și în ordine descrescătoare pe primele 3 locuri de adiponectină, raportul molar proinsulină/insulină, raportul proinsulină/ adiponectină. iar pentru bărbații cu diabet de raportul proinsulină/ adiponectină, leptina, adiponectina

Concluzii

RMR a crescut liniar pentru total grup cu raportul proinsulină/ adiponectină, proinsulina și a scăzut cu adiponectina. Pentru total grup diabet RMR a crescut liniar cu creșterea raportului molar proinsulină/insulină. Pentru relația RMR – leptină analiza separat pe sexe a arătat creșterea RMR pe măsura creșterii leptinei.

Analiza dupa ierarhia coeficienților de determinație a variabilelor independente arată că atît pentru lotul control cât și pentru grupul diabet variația RMR este influențată mai mult și în ordine descrescătoare de raportul proinsulină/adiponectină, adiponectină, proinsulină, leptina și raportul proinsulină/insulină.

Dezvoltarea diabetului zaharat prin modificările pe care le produce la nivelul parametrilor asociați insulinorezistenței a schimbat ordinea în care este influențat RMR. Prezența acestuia a făcut ca pentru bărbații cu diabet raportul proinsulină/adiponectină și pentru femeile cu diabet raportul proinsulină/insulină să aibă cel mai mare influență asupra variabilității RMR. Adiponectina și leptina împart locurile 2 și 3 asupra variabilității RMR la subiecții diabetici.

Referințe

1. Ionescu-Tirgoviste, C., Vasilescu R., Timar R., Carniciu S., , The proinsulin-to-adiponectin ratio could be the best practical indicator of the early type 2 diabetes. Adipobiology, 2012.

2. Langenfeld, M.R., et al., IRIS II Study: Sensitivity and specificity of intact proinsulin, adiponectin, and the proinsulin/adiponectin ratio as markers for insulin resistance. Diabetes Technol Ther, 2004. 6(6): p. 836-43.

3. Pfutzner, A. and T. Forst, Elevated intact proinsulin levels are indicative of Beta-cell dysfunction, insulin resistance, and cardiovascular risk: impact of the antidiabetic agent pioglitazone. J Diabetes Sci Technol, 2011. 5(3): p. 784-93.

4. Ruige, J.B., et al., Resting metabolic rate is an important predictor of serum adiponectin concentrations: potential implications for obesity-related disorders. Am J Clin Nutr, 2005. 82(1): p. 21-5.

5. Fasshauer, M. and R. Paschke, Regulation of adipocytokines and insulin resistance. Diabetologia, 2003. 46(12): p. 1594-603.

6. Kim, N.H., et al., Serum insulin, proinsulin and proinsulin/insulin ratio in type 2 diabetic patients: as an index of beta-cell function or insulin resistance. Korean J Intern Med, 2000. 15(3): p. 195-201.

7. Haffner, S.M., et al., Disproportionately increased proinsulin levels are associated with the insulin resistance syndrome. J Clin Endocrinol Metab, 1994. 79(6): p. 1806-10.

8. Deemer, S.E., et al., Relationship of leptin, resting metabolic rate, and body composition in premenopausal hispanic and non-Hispanic White women. Endocr Res, 2010. 35(3): p. 95-105.

4.4 Analiza relației RMR glicemie și HbA1c

S-a analizat consumul energetic exprimat prin rata metabolică de repaus (RMR) în funcție de valorile glicemiei și HbA1c.

S-au obținut corelații negative și regresii liniare semnificative statistic între RMR/kgc și glicemie pentru total grup control și separat pentru femei control și bărbați control. Pentru acest subgrup RMR/kgc a scăzut pe măsura creșterii glicemiei.

Nu s-au obținut relații semnificative statistic între RMR sau RMR/kg masă slabă și glicemie sau HbA1c pentru subiecții control.

La subiecții diabetici analizați, RMR a crescut în funcție de creșterea glicemiei și a HbA1c. Proporția din varianță implicată în creșterea RMR a fost de 1.6% pentru glicemie și de 1.5% pentru HbA1c pentru total grup.

Separat pe sexe, RMR a crescut în funcție de creșterea glicemiei și HbA1c la bărbații diabetici. Glicemia și HbA1c pentru grupul bărbați diabetici au fost responsabile de 3.1% pentru glicemie, respectiv 3.6% pentru HbA1c din varianța RMR.

La femeile diabetice nu s-au putut obține regresii semnificative statistic între RMR și glicemie sau HbA1c. De menționat că bărbații diabetici au avut glicemia (medie±SD) și HbA1c (medie±SD) mai mare decât femeile cu diabet deși diferența nu a fost semnificativă statistic (glicemie 176.22 ± 70.91mg/dl bărbați diabetici comparativ cu 166.08 ± 64.4 mg/dl femei diabetice, respectiv HbA1c 7.77±2.06 bărbați diabetici comparativ cu 7.5±1.83 femei diabetice).

RMR/kgc și RMR/kg masă slabă au crescut cu valorile glicemiei pentru grupul cu diabet (n=306) și pentru lotul total de subiecți analizați (n=397).

Tendința de a crește pe măsura creșterii glicemice și HbA1c se menține și pentru RMR/kg masă slabă.

S-au obținut relații semnificative pentru regresiile RMR/kg masă slabă numai pentru total subiecți diabetici și pentru diabetici bărbați

Discuții

Creșterea RMR în funcție de nivelul glicemic la subiecții diabetici a fost observată în mai multe studii fiind atribuită dezechilibrului metabolic [1-3]. Au fost de asemenea cercetări publicate care au arătat normalizarea ratei metabolice de repaus după normalizarea valorilor glicemice indiferent de metoda folosită (dietă, antidiabetice orale sau insulinoterapie) [4].

Relația RMR- HbA1c a fost de asemenea analizată. Date publicate au calculat după ajustare în funcție de vârstă, sex și masă slabă, că la subiecții diabetici cu HbA1c mai mare de 8%, RMR este crescută cu un procent de 7.7% comparativ cu subiecții nediabetici [5]. Comparativ cu această creșterea RMR odată cu creșterea glicemică a fost de 3-8% [3, 6, 7].

Și la subiecții diabetici din acest grup de studiu, RMR a crescut în funcție de glicemie și HbA1c. Proporția din varianța RMR atribuibilă acestor variabile a fost de 1.6% pentru glicemie și 1.5% pentru HbA1c, pentru total grup și de 3.1% pentru glicemie și de 3.6% pentru HbA1c pentru subiecții bărbați. Particularitatea acestui grup de analiză a fost faptul că deși valorile glicemiei și al HbA1c au fost crescute și la subiecții femei nu s-au putut obține relații liniare pentru acestea pentru RMR și RMR/kg masă slabă.

RMR/kgc masă corporală a fost liniar și pozitiv corelat cu glicemia și HbA1c la subiecții diabetici pentru total grup și ambele sexe. Pentru grupul control RMR/kgc a scăzut pe măsura creșterii glicemice. Această diferență nu face decât să sublinieze creșterea RMR la valori glicemice caracteristice stării diabetice. Intervalul glicemic pentru subiecții sănatoși a fost între 60 și 120mg/dl, scăderea RMR/kgc putând să se datoreze creșterii numitorului prin creșterea masei adipoase care s-a asociat unor valori glicemice crescute.

Concluzii

RMR a crescut concomitent cu nivelul glicemie bazale și al HbA1c la subiecții cu diabet. HbA1c și glicemia bazală au explicat între 1.5-1.6% din varianța RMR. RMR/kg masă slabă a crescut odat cu creșterea valorilor glicemice la subiecții diabetici. În raport cu creșterea valorile glicemice, RMR/kgc a scăzut la subiecții control și a crescut la subiecții diabetici.

Referințe

1. Alawad, A.O., T.H. Merghani, and M.A. Ballal, Resting metabolic rate in obese diabetic and obese non-diabetic subjects and its relation to glycaemic control. BMC Res Notes, 2013. 6: p. 382.

2. Weyer, C., C. Bogardus, and R.E. Pratley, Metabolic factors contributing to increased resting metabolic rate and decreased insulin-induced thermogenesis during the development of type 2 diabetes. Diabetes, 1999. 48(8): p. 1607-14.

3. Huang, K.C., et al., Resting metabolic rate in severely obese diabetic and nondiabetic subjects. Obes Res, 2004. 12(5): p. 840-5.

4. Nair, K.S., et al., Effect of poor diabetic control and obesity on whole body protein metabolism in man. Diabetologia, 1983. 25(5): p. 400-3.

5. Caron, N., et al., Energy Expenditure in People with Diabetes Mellitus: A Review. Front Nutr, 2016. 3: p. 56.

6. Buscemi, S., et al., Resting energy expenditure in type 2 diabetic patients and the effect of insulin bolus. Diabetes Res Clin Pract, 2014. 106(3): p. 605-10.

7. Gougeon, R., et al., The prediction of resting energy expenditure in type 2 diabetes mellitus is improved by factoring for glycemia. Int J Obes Relat Metab Disord, 2002. 26(12): p. 1547-52.

4.5 Analiza de regresie RMR/ kgc și RMR/kg masă slabă raportată la parametrii de insulinorezistență, insulinosecreție și nivelul glicemic

Greutatea corporală și masa slabă sunt predictori importanți fiziologic și statistic ai RMR și totodată ai stării de insulinorezistență. Pentru a măsura efectul pe care îl are starea de insulinorezistență independent de efectul determinat de greutate sau de masa slabă asupra RMR s-a continuat analiza relației RMR cu parametrii de insulinorezistență după ajustarea RMR la acești predictori. Variabilelor ajustate au fost RMR/kgc și RMR/kg masă slabă.

Analiză grup control

La lotul control s-a observat că ajustarea variabilei RMR la greutatea corporală sau greutatea masei slabe modifică distribuția acesteia și relația funcțională cu parametrii de insulinorezistență analizați. Modificarea distribuției se observă din compararea histogramelor și repartiției de frecvențe a RMR la lotul control care este ușor asimetrică stânga și mai aplatizată (platicurtică) decât distribuția normală, spre deosebire de RMR-kgc și RMR/kg masă slabă care sunt ușor asimetrice dreapta si mai ascuțite (leptocurtice).

S-au obținut astfel regresii neliniare pentru RMR/kgc – insulinemie (bărbați și femei control) și liniare semnificative statistic numai pentru RMR/kgc – leptină (total grup control și femei control) și RMR/kgc -ln (HOMA2-IR) pentru femei control.

Regresiile RMR/kgc -insulinemie femei control și bărbați control sunt diferite de regresiile RMR- insulinemie calculate anterior (capitolul 4.2) care sunt constant liniare.

Regresia RMR/kgc -leptină pentru grupul control arată tendința de descreștere a RMR/kgc pe măsura creșterii leptinei.

Pentru relația RMR/kgc masă slabă – parametrii de insulinorezistență pentru grupul control, s-au obținut relații semnificative statistic pentru insulinemie (total grup, barbați, femei), ln(insulinemie) pentru total grup control și bărbați control, HOMA1-IR (bărbați control), HOMA2-IR (bărbați control), raportul molar proinsulină/ insulină (total grup control și femei control), adiponectină (bărbați control), proinsulină (total grup control și bărbați control).

RMR/kg masă slabă prezintă aceeași tendință de creștere cu parametrii de insulinorezistență ca și RMR (capitolul 4.2.) pentru relațiile RMR/kg masă slabă – insulinemie, HOMA1-IR, HOMA2-IR, raportul molar proinsulină/insulină, proinsulina. RMR/kg masă slabă prezintă tendință de scădere în raport cu adiponectina pentru bărbați. Regresii complete RMR/kgc și RMR/kg masă slabă prezentate tabel 28.

Pentru grupul control, relația RMR/kg masă slabă- insulinemie este similară cu cu relația RMR – insulinemie aratând o tendință de creștere în funcție de insulinemie atât a variabilei RMR inițiale cât și a celei ajustate în funcție de masa slabă.

Pentru grupul bărbați control regresia RMR/kg masă slabă- adiponectină a arătat reducerea RMR/kg masă slabă la valori crescute ale adiponectinei.

Analiză grup diabetici

La subiecții cu diabet, RMR, RMR/kgc și RMR/kg masă slabă au o repartiție ușor asimetrică stânga și mai ascuțită decât distribuția normală Gauss-Laplace. Ajustarea RMR după greutatea corporală sau greutatea masei slabe nu modifică distribuția acesteia.

La grupul de subiecți diabetici s-au obținut mai multe regresii semnificative statistic în relația RMR/kgc și parametrii de insulinorezistență, decât pentru relația RMR/kg masă slabă și parametrii de insulinorezistență.

Astfel RMR/kgc a putut fi exprimat prin ecuații de regresie pentru total diabet și separat pe sexe, în funcție de insulinemie, ln (insulinemie), peptidul C, leptină, glicemie și HbA1c, în timp ce pentru RMR/kg masă slabă s-au putut calcula regresii semnificative numai pentru insulinemie (diabetici femei și bărbați), leptină (femei), glicemie și HbA1c total grup. Date complete tabel 31.

RMR/kgc în raport cu insulinemia și peptidul C pentru total grup diabet au tendința de scădere odată cu creșterea insulinemiei sau a peptidului C. Analizate separat pe sexe, regresiile RMR/kgc – insulinemie (µUImL) au o tendință descrescătoare cu o ușoară creștere pentru valori mari ale insulinemiei pentru bărbații cu diabet și scădere după trecerea printr-un punct de maxim la femeile cu diabet. Acest aspect a fost întânit și pentru regresia RMR- insulinemie (µUImL) la grupul cu diabet prezentat în capitolul 4.2. Tendința de scădere a RMR/kgc asociată creșterii x= insulinemie (µUImL) pentru subiecții cu diabet se menține și pentru intervalul în care valorile insulinemiei sunt similare cu cele ale lotului control între 1.94µUImL(minim) și 21.5 µUImL(maxim). Pentru bărbații control RMR/kgc are o tendință de creștere în raport cu valorile insulinemiei.

Relația RMR/kg masă slabă- insulinemie la diabetici are o tendință ușor descrescătoare, indicând că la valori mari ale insulinemiei RMR/kgc masă slabă se menține sau scade ușor.

Relația RMR/kgc – leptină a fost liniară foarte semnificativă (p<0.001) pentru grupul cu diabet, valorile RMR/kgc având tendință de a scădea pe măsura creșterii valorilor leptinei.

Discuții

Regresiile RMR/kgc și RMR/kg masă slabă sunt diferite de regresiile obținute inițial pentru variabila RMR.

Pentru lotul control s-au obținut mai multe regresii semnificative statistic pentru relația RMR/kg masă slabă – parametrii de insulinorezistență care a avut un comportament mai apropiat de relația RMR insulinorezistență decât variabila ajustată RMR/kgc.

Pentru lotul control RMR/kg masă slabă a avut o tendința de creștere în funcție de insulinemie, ln(insulinemie), HOMA1-IR, HOMA2-IR, raportul molar proinsulină/ insulină, proinsulină. La bărbați control, RMR/kg masă slabă a scăzut în funcție de valoarea adiponectinei, similar cu relația RMR- adiponectină. Pentru lotul control RMR/kgc a scăzut liniar și semnificativ statistic în raport cu leptina.

Pentru grupul cu diabet s-au obținut mai multe relații semnificative statistic după ajustarea RMR la greutatea corporală (RMR/kgc) decât la masa slabă (RMR/kg masă slabă).

Pentru grupul diabet, RMR/kgc a avut tendință de scădea pe măsura creșterii insulinemiei, peptidului C și de creștere pe măsura creșterii glicemiei și HBA1c.

RMR/kg masă slabă a avut a scăzut pe măsura creșterii insulinemiei. RMR/kg masă slabă nu s-a corelat cu alți parametrii de insulinorezistență.

Atât la lotul control cât și la subiecții diabetici se păstrează o tendință de scădere a RMR/kgc pe măsura creșterii leptinei. Fiziopatologic, această relație este explicată de faptul că leptina crește pe măsura acumulării de țesut adipos care are un consum energetic scăzut. Totodată această acumulare de masă crește greutatea corporală repectiv numitorul fracției determinând scăderea RMR raportată la kg de masă corporală.

Comparativ RMR a crescut liniar cu leptina la subiecții control și avut o relație exprimată printr-o funcție polinomială de gradul 2 la subiecții cu diabet. Pentru toate subgrupele analizate, RMR/kg masă slabă nu s-a corelat cu leptina.

Concluzii

Variabila ajustată RMR/kg masă slabă a caracterizat mai bine modificările consului energetic legate de insulinorezistență pentru grupul control și variabila ajustată RMR/kgc a caracterizat mai bine relația consum energetic – parametrii de insulinorezistență pentru pacienții diabetici.

La subiecții cu diabet variabila RMR/kgc a caracterizat mai bine modificările consumului energetic legate de insulinorezistență. Această caracteristică susține ideea relației dintre modificările consumului energetic și masa corporală totală (masă slabă + masa grasă) a subiectului diabetic și funcția țesutului adipos în modificarea insulinorezistenței și a consumului energetic.

4.6 Analiza RMR prin metoda regresiei lineare multiple

4.6.1 Grup control

În calculul regresiei multiple pentru RMR în funcție de parametrii analizați s-a pornit de la raportul de corelație pentru acest grup prezentat în tabelul 7. S-au introdus în model variabilele independente (numite predictor) în ordinea descrescătoare a raportului de corelație, utilizând metoda stepwise (algoritm de regresie multiplă ce alege predictorii după importanța statistică și raportul de corelație). Date privind regresiile obținute sunt prezentate în continuare în ordinea crescătoare a raportului de corelație în tabelul 32.

În ordine descrescătoare a procentului în care au explicat cel mai mult din varianța RMR, predictori au fost: greutatea corporală 49.6% din varianță, masa slabă 45.3% din varianță, IMC 35.5% din varianță, masa grasă 24.6% din varianță, HDL colesterolul 23.4% din varianță, înălțimea 22.6% din varianță, insulinemia 18.5% din varianță, HOMA1-IR 17% din varianță, HOMA2-IR 18% din varianță, ln[(insulinemie(µUI/ml)] cu 15.9% din varianță, QUICKI 14.7% din varianță, raportul proinsulină/adiponectină cu 10.4% din varianță, peptidul C 8.1 % din varianță, adiponectina 7% din varianță, vârsta 6.3% din varianță, proinsulina 4.9% din varianță. În regresiile multiple varianță explicată de variabila suplimentară adăugată varianței predictorului principal a avut valori mai reduse.

Regresiile RMR în funcție de parametrii de compoziție corporală și parametrii de insulinorezistență care au avut cel mai mare raport de corelație.

Semnificația raportului de corelație multiplă se stabilește prin intermediul testului F,

, unde N este numărul de observații și k numărul de variabile corelate.

Dintre acestea, regresia RMR în funcție de 1) parametrii de compoziție corporală [masa slabă(kg) și masa grasă(kg)], 2) vârsta(ani) și 3)ln[insulinemie(µUI/ml)] ca parametru de insulinorezistență a avut raportul de corelație maxim (0.756).

Nu s-au obținut îmbunătățiri ale raportului de corelație prin utilizarea variabilelor IMC sau înălțime.

4.6.1.1.Modele de regresie care au avut ca predictor principal caracteristici antropometrice sau de compoziție corporală determinate prin bioimpedanță

Dintre caracteristicile antropometrice și de compoziție corporală, predictorii care au explicat cel mai mult din varianța RMR și care au avut raportul de corelație cel mai mare au fost greutatea și masa slabă.

Modelele care au avut prim predictor masa slabă sau greutatea au avut raportul de corelație începând de la 0.693 pentru relația RMR funcție de masa slabă – peptid C, până la raportul de corelație 0.756 pentru regresia RMR funcție de [masă slabă – masă grasă – vârstă -ln(insulinemie)]. Ordinea adăugării predictorilor rezultați din indicatorii de insulinorezistență sau de insulinosecreție care au dus la creșterea raportului de corelație a fost: raportul proinsulină/adiponectină, peptidul C, proinsulina, QUICKI, HOMA1-IR, HOMA2-IR, ln[insulinemie(µUI/ml), insulinemia (µUI/ml). Adăugarea în model la predictorul masă slabă, a variabilei masă grasă sau ln[insulinemie (µUI/ml)] a crescut în aceeași măsura coeficientul de corelație, respectiv la valoarea 0.721 și a explicat aceași proporție de varianță, respectiv 6.7%.

4.6.1.2. Modele de regresie care au avut ca prim predictor HDL colesterolul

Regresiile multiple care au avut ca primă variabilă HDL colesterolul și-au îmbunătățit raportul de corelație în ordine crescătoare prin adăugarea peptidului C, raportului proinsulină /adiponectină, ln[(insulinemie(µUI/ml)], QUICKI, HOMA2-IR, insulinemie (µUI/ml), HOMA1-IR.

Regresia RMR funcție de HDL colesterol și insulinemie(µUI/ml) sau HOMA1-IR au avut cel mai mare raport de corelație, respectiv 0.569 și 0.570, dintre asocierile de variabile având ca prim predictor HDL colesterolul și cea de a 2-a variabilă un predictor rezultat din parametrii de insulinorezistență. La această regresie 9% din varianța RMR a fost determinată de HOMA1-IR.

Pentru ceilalți predictori rezultați din parametrii de insulinorezistență (ln[insulinemie(µUI/ml)], QUICKI, HOMA2-IR) raportul de corelație a fost între 0.549 și 0.559. Regresia RMR funcție de HDL colesterol – proinsulină a fost obținută numai prin metoda în bloc și a avut un raport de corelație de 0.509.

Adăugarea în modelul de regresie RMR funcție de (HDL-colesterol – peptid C) a celei de a 3-a variabile reprezentate de raportul proinsulină/adiponectină a crescut raportul de corelație de la 0.523 la 0.565. Pentru regresiile care au avut ca prim predictor HDL-colesterolul, cel mai mare raport de corelație în valoare de 0.597 s-a obținut pentru relația RMR funcție (HDL-colesterol, HOMA1-IR, raport proinsulină/adiponectină) și RMR funcție (HDL-colesterol, insulinemie, raport proinsulină/adiponectină).

4.6.1.3Modele de regresie care au avut ca prim predictor parametrii de insulinorezistență

Regresiile multiple care au avut ca primă variabilă insulinemia, HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI și-au îmbunătățit predicția prin adaugarea variabilelor vârstă și a raportului proinsulină/adiponectină. În aceste regresii insulinemia, HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI au explicat între 14.5-18.5% din varianță, raportul proinsulină/adiponectină între 3.8% și 7.1% din varianță și vârsta 3.5-5.6% din varianță. Raportul de corelație pentru aceste regresii a fost între 0.213 și 0.537.

Cel mai mare raport de corelație a avut regresia RMR funcție de: [QUICKI- raport proinsulină/adiponectină-vârstă- peptid C].

Concluzii analiză regresie multiplă lotul control

Regresia cu cel mai mare raport de corelație (0.756) a fost cea care au inclus parametrii de compoziție corporală (masa slabă și masa grasă) la care s-au adăugat vârsta și ln[insulinemie(µUI/ml)]. Adăugate la predictorul greutate sau masă slabă, masa grasă și ln[insulinemie(µUI/ml)] au avut procent asemanător de explicare a varianței RMR.

Predicția RMR pornind de de la parametrii de insulinorezistență (HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI) în asociere cu masa slabă, a exprimat RMR cu înalt raport de corelație (0.704-0.716).

Predicția RMR pornind de la parametrii de insulinorezistență a dus la regresii semnificative și în asociere cu adiponectina, raportul proinsulină/adiponectină și peptidul C (0.568).

Adiponectina și raportul proinsulina/adiponectină au fost predictori mai buni pentru lotul control decât pentru lotul diabet.

Cea mai bună predicție a RMR pornind de la HDL colesterol a fost în asociere cu raportul proinsulină/adiponectină și HOMA1-IR sau insulinemia (µUI/ml) cu raport de corelație maxim 0.597.

4.6.2 Grup diabet

S-au analizat regresiile multiple RMR- parametrii de insulinorezistență pornind de coeficienții de corelație între aceste variabile (tabelul nr 6) prin metoda pas cu pas (stepwise). Pentru variabilele excluse prin metoda stepwise s-a reluat calculul folosind regresia în bloc. Regresiile obținute sunt prezentate în tabelul 33.

Regresii multiple calculate la subiecți diabetici metoda pas cu pas (stepwise)

Cei mai importanți predictori, în ordine descrescătoare a procentului maxim în care au explicat varianța RMR au fost greutatea corporală cu 32.1% din varianță, masa slabă 30.4% din varianță, înălțime 23.7% din varianță, vârsta 16 % din varianță, leptina 14.4 % din varianță, IMC 9.5% din varianță, masa grasă 9.1% din varianță, HDL colesterolul 8 % din varianță, raportul proinsulină /adiponectină 5.8% din varianță, adiponectina 5.5% din varianță, și QUICKI 3.6% din varianță. La acești predictori, s-au adaugat în regresiile multiple calculate, variabile care au explicat suplimentar varianța RMR. Variabile suplimentare și procentul maxim de varianță cu care au îmbunătățit predicția RMR au fost : ln(HOMA1-IR) 3.5%, proinsulina 3.2%, trigliceride 2.8%, HOMA2-IR 2.4%, ln[insulinemie(µUI/ml)] 2.2%, HbA1c 1.9%, glicemia 1.9%, HOMA1-IR cu 1.7%, HOMA1-IR 1.5%, insulinemie (µUI/ml) 1.3%, raportul molar proinsulină/insulină 1.3%.

Pentru grupul cu diabet, cel mai mare raport de corelație obținut pentru regresiile multiple prin metoda stepwise a fost de 0.682.

Regresiile care au avut cel mai mare raport de corelație prin metoda stepwise au fost cele care au avut ca predictori asocierea de 4 variabile: 3 variabile din asocierea (greutate-leptină-vârstă) + 1 predictor al echilibrului glicemic (glicemie, HBA1c) sau al insulinorezistenței [ln(HOMA2-IR) sau QUICKI].

4.6.2.1. Modele de regresie care au avut ca predictori principali caracteristici antropometrice sau de compoziție corporală

Dintre caracteristicile antropometrice si de compoziție corporală, predictorii care au explicat cel mai mult din varianța RMR și care au avut raportul de corelație cel mai mare au fost greutatea și masa slabă. Modelele care au avut ca prim predictor masa slabă sau greutatea au avut un raport de corelație de la 0.556 la 0.682. Înălțimea, IMC și masa grasă au avut o putere predictivă mai redusă.

Raportul de corelație a crescut prin adăugarea la combinațiile formate de: (masă slabă- masă grasă), (masa slabă – IMC), (greutate- înalțime), a 1 sau 2 variabile suplimentare. Variabilele suplimentare care au condus la cea mai mare creștere a raportului de corelație au fost: glicemia, HbA1c, QUICKI, ln(HOMA2- IR) raportul proinsulină/adiponectină, HDL colesterolul, vârsta, leptina.

Modelele de regresie care au avut ca prim predictor masa slabă și-au îmbunătățit predicția și au avut determinat regresii la care a crescut raportul de corelație prin adăugarea celei de a 2- a variabile în următoarea ordine : masă slabă – HDL colesterol (raport de corelație =0.552), masă slabă – HbA1C (raport de corelație =0.556), masă slabă -raport proinsulină/adiponectină (raport de corelație =0.560), masă slabă – ln(HOMA1-IR)( raport de corelație =0.560), masă slabă – ln(HOMA2-IR) (raport de corelație =0.560), masă slabă – masa grasă (raport de corelație =0.561), înălțime-masă slabă (raport de corelație =0.568), masă slabă – IMC (raport de corelație =0.573), masă slabă- vârstă (raport de corelație = 0.597).

Pentru regresiile multiple cu 2 variabile care au avut predictor principal masă slabă sau greutatea, adăugarea unor parametri (leptină, masă slabă, HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI, proinsulină, raportul molar proinsulină/insulină, glicemie) nu a fost aceptată pentru metoda stepwise. Pentru aceste variabile, regresiile care au utilizat acești predictori ca a 2-a variabilă după greutate sau masa slabă fiind calculate prin metoda în bloc.

Adăugarea la variabilele predictor masă slabă și HbA1c, a variabilelor suplimentare vârstă, masă grasă a dus la creșterea raportului de corelație la 0.616.

Modelele de regresie care au avut ca și predictor principal greutatea și-au îmbunătățit predicția și au avut determinat regresii la care a crescut raportul de corelație prin adăugarea celei de a 2- a variabile în următoarea ordine: raport proinsulină/insulină (raport de corelație = 0.556), HDL colesterol (raport de corelație =0.571), HbA1c (raport de corelație = 0.581), glicemie (raport de corelație =0.581), înălțime (raport de corelație =0.610), IMC (raport de corelație =0.612), vârsta (raport de corelație = 0.612), leptina (raport de corelație = 0.643). Aceste variabile contribuie la predicția RMR alături de greutate.

Modelele care au avut ca predictor principal asocierea de variabile (greutate- masă slabă, raport de corelație = 0.608) și-au crescut raportul de corelație după adăugarea următoarelor variabile: înălțime (raport de corelație = 0.610), masă grasă (raport de corelație = 0.622), HbA1c (raport de corelație = 0.623), IMC (raport de corelație = 0.625), leptină(raport de corelație = 0.643), vârstă (raport de corelație = 0.644).

Regresiile care au avut ca predictor principal înălțimea au avut un raport de corelație mai mic decât pentru masa slabă. Raportul de corelație al regresiilor având prim predictor înălțimea a fost între 0.487 și 0.560. Proporția mai mică a varianței explicată de înălțime a permis construirea de regresii în care să intre și alte variabile cu influență mai mică asupra RMR, cum ar fi HOMA2-IR.

În regresiiile RMR funcție de (înălțime, masă grasă, glicemia) și (înălțime, masă grasă, QUICKI), QUICKI sau glicemia au explicat un procent de varianță similar.

Modelele de regresie care au avut ca predictor principal, respectiv care explică cea mai mare parte din varianță, masa grasă au asociat în regresia multiplă variabilele leptină-ln(HOMA1-IR), leptină-QUICKI având raportul de corelație 0.321 și 0.52.

Adăugarea la aceste variabile a predictorului adiponectină și obținerea regresiilor RMR – funcție de masă grasă -leptină- adiponectină și masă grasă -leptină- adiponectină- glicemie a modificat ordinea predictorilor, respectiv adiponectina cu 5.5% din varianță explicată urmată de leptină cu 5.2% din varianță, masa grasă numai 1.8% și glicemia 1.3%. Raportul de corelație a fost 0.352, respectiv 0.371.

Adăugarea la predictorii masă grasă-leptină a predictorului HOMA1-IR, HOMA2-IR, ln[(insulinemie(µUI/ml)] a schimbat proporția varianțelor, leptina devenind variabilă principală.

Masa grasă ca predictor principal explică 9.1%din varianță, iar în regresiile în care este asociat unui alt predictor principal, varianța suplimentară adusă de acesta se reduce semnificativ până la 1.1%.

Raportul de corelație al regresiei a crescut atunci când predictorului masă grasă i s-au alăturat ca predictori adiponectină și leptina.

4.6.2.2. Modele de regresie care au avut ca predictor principal HDL colesterolul

Modele de regresie care au avut ca prim predictor HDL colesterolul au determinat regresii multiple cu variabilele masă grasă sau raportul proinsulină/adiponectină.Aceste regresii au avut raportul de corelație între 0.283 și 0.347(vezi tabelul 32).

4.6.2.3.Modele de regresie care au avut predictor principal vârsta

Aceste modele au asociat variabilei vârstă: proinsulina, adiponectina, raportul proinsulină/ adiponectină, HDL colesterolul, HOMA1-IR, QUICKI și variabilele adiponectina – proinsulina și au avut raportul de corelație între 0.423 și 0.500.

4.6.2.4.Modele de regresie care au avut ca predictor adiponectina

Aceste modele de regresie au determinat regresii semnificative cu următoarele asocieri de variabile: masă grasă-HbA1c, masă grasă-leptină, masă grasă-leptină-glicemie, vârsta și proinsulina. Regresia RMR funcție de adiponectină- masă grasă – leptină- glicemie a avut raportul de corelație 0.371. Asocierea predictorului adiponectină cu proinsulină-vârstă a dus la cel mai mare raport de corelație obținut pentru regresiile care au ca predictor adiponectina.

Regresii multiple calculate în bloc

Pentru parametrii corelați cu RMR dar care au fost respinși de metoda pas cu pas, s-a utilizat metoda în bloc. Metoda permite introducerea în același pas variabilelor, fiecare variabilă devenind un predictor (algoritmul de regresie multiplă ENTER – intrare forțată).

S-a obținut regresii semnificative în funcție de parametrii antropometrici (greutate, masă slabă, masă grasă), de insulinorezistență (insulinemie, proinsulină, HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI, raportul proinsulină/adiponectină), markeri de echilibru glicemic (glicemie, HbA1). Valorile raportului de corelație au fost între 0.286 și 0.678.

Metoda a premis introducerea asociat unui prim predictor a unor variabile care nu au fost acceptate prin metoda stepwise, fiind considerate ca explică prea puțin din varianța RMR.

Pentru modelele care au avut ca prim predictor masa slabă s-au introdus parametrii de insulinorezistență (insulinemie, HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI, proinsulină) care nu au fost acceptați de metoda stepwise. Regresiile în bloc cu acești parametrii au crescut coeficientul de corelație de la 0.551 pentru masa slabă pâna la 0.599 pentru RMR funcție de masa slabă- QUICKI.

Creșterea indicelui de corelație după introducerea celei de a 2-a sau a 3-a variabile a fost mai mică decât pentru metoda stepwise.

Cel mai mare raport de corelație (0.684) s-a obținut pentru regresia multiplă RMR funcție de 5 variabile predictori: greutate-leptină- vârstă – HDL colesterol – HOMA2- IR.

Date complete prezente în tabelul 33.

Caracteristici analiză regresie multiplă pentru lotul diabet

Au existat predictori importanți care au explicat varianță RMR pentru grupul diabet și nu au putut fi incluși în ecuații de predicție la grupul control. Acești predictori au fost leptina (până la 14.4% din varianța RMR la diabetici) și raportul molar proinsulină/insulină (până la 1.3% din varianța RMR la diabetici). La acest grup, leptina asociată greutății sau masei slabe a contribuit mult mai mult la predicția RMR decât parametrii clasici (înălțime, vărstă, IMC).

Pentru grupul diabet, raport de corelație mai mare al regresiei au avut asocierile de predictori care au folosit ca variabile suplimentare glicemia și HbA1c.

Regresia cu cel mai mare raport de corelație (0.682) a fost cea care a inclus greutatea (parametru antropometric) și leptina la care s-a adăugat vârsta și ln(HOMA2-IR).

Pentru lotul diabet regresii semnificative pentru predictorii HOMA2-IR și QUICKI s-au obținut în relații în care au fost asociați ca și predictori înălțimea și masa grasă (0.534-0.544).

Pentru lotul diabet, predicția RMR pornind de la parametrii de insulinorezistență (HOMA1-IR, HOMA2-IR) a exprimat cu cel mai înalt raport de corelație variabila dependentă după transformare logaritmică și în asociere cu greutate, vîrsta și leptina (0.682).

Pentru lotul diabet, QUICKI ca variabilă logaritmată din însăși formala de calcul a exprimat RMR în asociere cu leptina, vârsta și greutatea printr-o regresie care a avut un raport de corelație maxim pentru acest tip de regresii (0.679).

QUICKI și glicemia(mg/dl) au explicat un procent de varianță similar în regresiile care au avut ca prim predictori înălțimea și masa grasă.

Glicemia și HbA1c au crescut predicția RMR pentru grupul diabet. Ecuațiile de acest tip au avut raport de corelație maxim pentru asocierile care au inclus dintre parametrii antropometrici (greutatea, înălțimea, IMC) sau de compoziție corporală (masa slabă, masa grasă). Raport de corelație maxim s-a obținut pentru regresiile care au asociat glicemia și HbA1c la greutate, leptină și vârstă.

Concluzii

RMR poate fi predictată în funcție de a) vârstă, b) parametrii antrometrici (greutate, masă slabă, masă grasă), c) parametrii de insulinorezistență (insulinemie, proinsulină, HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI, raportul proinsulină/adiponectină), d) parametrii insulinosecretori (peptid C), e) adipokine (adiponectină, leptină), f) parametrii ai metabolismului glucidic (glicemie, HbA1C) și lipidic (HDL colesterol).

Raportul de corelație a fost mai mare pentru regresiile grupului control în raport cu cele similare pentru subiecții cu diabet. Transformarea prin logaritmare a parametrilor de insulinorezistență (insulinemie, HOMA1-IR, HOMA2-IR) a fost necesară pentru obținerea unor regresii sau pentru creșterea raportului de corelație la subiecții diabetici.

Pentru lotul control a fost explicată o proporție mai mare de varianță a RMR în raport cu subiecții diabetici de către următorii predictori: greutatea, IMC, masa slabă, masă grasă, insulinemia, HOMA1-IR, HOMA2-IR, QUICKI, raportul proinsulină/adiponectină, proinsulina, HDL colesterolul și adiponectina. Comparativ, greutatea a explicat până la 49.6% din varianță la grupul control și numai 32.1% pentru grupul diabet. HOMA1-IR a explicat până la 9% la grupul control și numai 1.5% la subiecții cu diabet. Pentru a crește predicția la grupul diabet s-a folosit varianta logaritmată ln(HOMA1-IR) care a avut explicat 3.5% din varianța RMR. Insulinemia a fost predictor pentru grupul control explicând până la 18.5 % din varianță, și numai 1.1 % din varianță RMR pentru subiecții diabetici. Peptidul C este predictor pentru RMR la grupul control unde este responsabil de până la 3.8% din varianță și nu este predictor pentru grupul diabet.

Înălțimea a avut valoare de predicție similară pentru cele două grupuri. Vârsta a avut o valoare de predicție mai mare la grupul cu diabet (16% din varianță) față de grupul control (6.3% din varianță). Adiponectina a predictat o proporție de varianță apropiată pentru cele 2 grupuri (7% control față de 5.5%. diabet).

Pentru ambele grupuri RMR a putut fi predictat și prin excluderea variabilelor clasice antropometrice și de compoziție corporală. Ecuațiile care au exclus aceste variabile au avut ca predictori : vârsta, HDL colesterolul, adiponectina, leptina și raportul proinsulină/adiponectină.

Pentru grupul control ln(insulinemie (µUI/ml) a predictat în aceași măsură RMR ca și masa grasă.

Pentru grupul diabet glicemia și HbA1c au avut valori foarte asemănătoare în predicția RMR. Dintre variabilele care caracterizează insulinorezistența QUICKI a explicat cea mai mare parte din varianța RMR pentru grupul de subiecți diabetici.

5. Relația efect termic al alimentelor (eta) cu obezitatea insulinorezistența, parametrii de insulinosecreție, și nivelul adipocitokinelor în diabetul zaharat tip 2

Obiective

Scopul acestei analize a fost evaluarea modului în care statusul diabetic, parametrii de insulinosecreție, de insulinorezistență și nivelul adipokinelor (leptină, adiponectină) influențează efectul termic al alimentelor (ETA) la subiecții cu diabet zaharat tip 2 comparativ cu subiecții control.

Materiale și metode

Au fost luați în analiză 21 (13 bărbați și 8 femei) subiecți cu diabet zaharat tip 2 și 18 (15 femei și 3 bărbați) subiecți control. Pacienții cu diabet zaharat au fost în primii 5 ani de la diagnosticul diabetului și erau în tratament cu metformin 2000 mg/zi. Pacienții au întrerupt medicația antidiabetică cu 2 zile înaintea examinării (timp de înjumătătire metformin ~ 5 ore [1]. Subiecții control au fost selectați dintre persoanele care s-au prezentat pentru investigații și la care s-a exclus prezența diabetului zaharat. Studiul a primit aprobarea comisiei de etică a I.N.D.N.B.M prof.dr. N.C. Paulescu și subiecții au fost informați asupra scopului cercetării și au semnat un consimțământ informat. S-au exclus din analiză subiecții care au avut: boli infecțioase acute concomitente, neoplazii, boli pulmonare cronice, consum excesiv de alcool, disfuncții tiroidiene, disfuncții renale, neuropatie vegetativă. Subiecții selectați nu au avut diete dezechilibrate în ultimele 2 săptămâni și au fost instruiți să se abțină de la fumat sau activități fizice intense în ultimele 24 de ore înainte de efectuarea investigaților.

Investigațiile s-au desfășurat în următoarea ordine: recoltarea probelor biologice inițiale, măsurători antropometrice, determinări prin bioimpedanță, 1 măsurătoare calorimetrică inițială, masă test, 4 determinari calorimetrice postprandiale (1 determinare calorimetrică/oră), recoltarea probe biologice la 4.5 ore post prandial. Pe toată durata investigațiilor pacienții au fost menținuți în repaus în poziție semișezândă. Prima determinare calorimetrică s-a efectuat după 30 minute de repaus. Cele 5 măsurători calorimetrice s-a efectuat la 60 minute interval între ele. Determinările RMR au avut durata de 25 min din care primele 5 minute au fost excluse din analiză. Durata de administrare a mesei test a fost de 15 minute.

Pacienții au primit după prima determinare calorimetrică o masă lichidă conținând 400 ml (600 kcal) Diben produsă de Fresenius Kabi Deutschland GmbH (soluție enterală pentru managementul nutrițional al pacienților diabetici, variantele cu aromă de vanilie și fructe de pădure). Conținutul mediu pe 100 ml soluție enterală a fost reprezentat de: proteine 7.5 g, carbohidrați 13.1 g, din care zaharuri 2.5 g (fructoză 1.9 g, lactoză ≤ 0,5 g), amidon modificat 5.3 g, maltodextrină 3.3 g, celuloză 2 g, grăsimi 7 g din care acizi grași saturați 1.7 g, acizi grași mononesaturați 3.8 g, acizi grași polinesaturați 1.5 g, acizi grași cu lant mediu 1.2g, vitamine și minerale. Distribuția calorică în funcție de substrat la 100 g produs a fost: proteine 60 kcal (20 %), grăsimi 126 kcal (42 %), carbohidrați 105 kcal (35 %), fibre 9 kcal (3 %).Compoziția completă a produsului este prezentată în anexa 2. Administrarea s-a efectuat în 15 minute. Au fost folosite metode de laborator și kituri similare cu cele prezentate la Materiale și metode și capitolul 4.1.

Modificările induse de testul la masă au fost analizate pentru total grup, grup diabet, grup control, în funcție de sex (femei, bărbați), de nivelul insulinorezistenței calculat din valoarea mediană a HOMA1-IR pentru grupul analizat, de indexul masei corporale (IMC) (IMC <30 și IMC>30) și pentru subgrupuri de subiecți pereche (“match group”).

Pentru total grup, subiecții (n=39) au fost împărțiți în subgrupuri după valoarea mediană a HOMA1-IR (valoarea mediană HOMA1-IR = 1.49 pentru grupul control, respectiv valoarea mediană HOMA1-IR = 3 pentru grupul cu diabet) în: subgrup 1 – diabet cu insulinorezistență joasă (HOMA1-IR < 3), subgrup 2 – control cu insulinorezistență joasă (HOMA1-IR < 1.49), subgrup 3 – diabet cu insulinorezistență înaltă (HOMA1-IR >3) și subgrup 4 – control cu insulinorezistență înaltă HOMA1-IR > 1.49). S-au determinat și comparat ratele orare după testul la masă și parametrii asociați. S-au analizat separat subiecții după sex și valoarea mediană HOMA1-IR. La analiza în funcție de apartenența la un sex, valoarea percentilei 50 pentru HOMA1-IR a fost determinată pentru fiecare subgrup : femei control, femei diabet, bărbați control, bărbați diabet.

S-au efectuat analize pe subgrupuri de studiu determinate din subiecți pereche după criterii antropometrice, de compoziție corporală și de sex. Din analiza inițială care a cuprins toți subiecții, s-au separat 16 subiecți (8 diabet, 8 control) din care 6 bărbați (3 control, 3 diabet) și 10 femei (5 control, 5 diabet) pentru a alcătui un grup cu subiecți pereche “match grup”. Au fost aleși astfel subiecți apropiați ca vârstă, parametrii antropometrici și de compoziție corporală. Scopul acestei subanalize a fost de estimare a consumului energetic după reducerea influenței induse de factorii enumerați anterior, cu păstrarea a cât mai multor cazuri pentru analiza statistică. În acest grup sexul feminin a fost predominent 62.5%.

Pentru a diminua modificările posibile determinate de numărul crescut de subiecți de sex feminin din grupul cu 16 subiecți pereche, s-au ales din aceștia 12 subiecți: 6 (50%) bărbați (3 control, 3 diabet) și 6 (50%) femei (3 control, 3 diabet) care reprezentau un grup omogen din punctul de vedere al parametrilor antropometrici, de vârstă și de repartiție a sexelor. S-a reluat astfel analiza utilizând acest grup de subiecți pereche diabetici-control (n= 12). Creșterea consumului energetic după administrarea mesei test a fost exprimată prin : 1) procentul cu care a crescut rata metabolică medie postprandială raportat la valoarea ratei metabolice preprandiale 2) consumul energetic determinat de masa test calculată din aria de creștere (AUC) a ratelor metabolice postprandiale orare în raport cu rata metabolică pretest, 3) procentul pe care îl reprezintă termogeneza indusă de masa test în raport cu valoarea calorică a mesei test.

Metodele de calcul și formulele folosite au fost următoarele:

Procentul de creștere a ratei metabolice preprandiale după masa test = [(Rata metabolică medie postprandială – rata metabolică preprandială)]/ rata metabolică preprandială x 100

Aria de creștere (AC) a ratei metabolice după masa test prin metoda trapezoidală compozită descrisă de Allison și colab [2]. Consumul energetic (AUC) este reprezentat de suma ariilor de sub curbă între timpul 0 (T0 min) și 240 min (T240 min) fiind egal cu suma dintre: A1 (creșterea consumului energetic între T0 min și T60 min) + A2 (creșterea consumului energetic între T60 min și T120 min) + A3 (creșterea consumului enegetic între T120 min și T180 min) + A4 (creșterea consumului energetic între T180 min și T 240 min)

Procentul din masa test consumat în termogeneza postprandială.

Procentul (%) din masa test reprezentat de termogeneza nutrienților = consumul energetic determinat de nutrienți /600 (kcal reprezentate de masa test) *100

Statistica

S-a efectuat analiza statistică în SPSS 22 și MathCad. Datele au fost analizate pentru normalitate cu testul Kolmogorov-Smirnov. Pentru comparația între grupuri s-au folosit testele Mann – Whitney și Kruskall-Wallis. Pentru compararea modificărilor parametrilor în succesiune obținuți de la același grup s-au folosit testul Friedman (test statistic comparativ pentru măsurătorile multiple la același subgrup) și testul Wilcoxon ( test statistic pentru valorile pereche ale aceluiași grup).

Rezultate

5.1 Analiză total grup

5.1.1 Date generale

Luând în considerare clasificarea OMS asupra obezității [3], dintre cei 21 de subiecți diabetici, 2 (9.5%) subiecți au fost nomoponderali, 5 (23.8%) subiecți au fost supraponderali, 9 (42.9%) subiecți au avut obezitate gr.1 și 5 (23.8%) subiecți au avut obezitate gradul II. Dintre subiecții control, 3 (16.7%) subiecți au fost normoponderali, 6 (33.3%) subiecți au fost supraponderali și 9 (50%) subiecți au avut obezitate gr.1. Grupul diabet a avut 8 (38%) femei și grupul control 15 (83%) femei.

Comparând mediile grupurilor, subiecții diabetici nu au diferit de cei control în ceea ce privește înălțimea, indicele masei corporale (IMC), perimetrul peritrohanterian, masa grasă, masa slabă, colesterolul total, HDL colesterolul, LDL colesterolul, trigliceridele, leptina, adiponectina, HOMA2-IR, RMR, RMR/kgc, RMR/kg masă slabă, RQ.

Subiecții cu diabet au avut valori semnificativ mai mari pentru vârstă, greutate, perimetru abdominal, glicemie, peptid C, insulinemie, proinsulină, HOMA1-IR, HOMA1%-B, HOMA2%-B, raport molar proinsulină/insulină și raport proinsulină/adiponectină. Subiecții cu diabet au avut valori semnificativ mai mici pentru QUICKI în raport cu subiecții control. HOMA2-IR a fost mai mare la subiecții cu diabet dar diferența nu a fost semnificativă statistic. Date complete sunt prezentate în tabelul 34.

Analizați separat pe sexe femeile cu diabet au avut caracteristici similare cu cele ale femeilor control cu excepția: înălțimii, LDL colesterolului, HbA1c, glicemiei, proinsulinei, HOMA1%-B, HOMA2%-B și raportului molar proinsulină/insulină. Femeile cu diabet au fost mai scunde și au avut HOMA1%-B și HOMA2%-B semnificativ mai mici decât lotul control. Femeile cu diabet au avut HbA1c, glicemia, proinsulina, raportul molar proinsulină/insulină mai mari decât la lotul control. Bărbații cu diabet au avut caracteristici similare cu bărbații control cu excepția vârstei, HbA1c, glicemiei, proinsulinei, HOMA1-IR și QUICKI. Bărbații cu diabet au fost mai semnificativ statistic mai vârstnici și au avut HbA1c, glicemia și proinsulina semnificativ statistic mai mari decât bărbații din lotul control. LDL colesterolul a fost scăzut la subiecții cu diabet față de control, pacienții cu diabet erau în tratament cu statine. Date complete prezentate tabelul 35.

Concluzii

Analizați după mediile grupurilor, subiecții cu diabet nu au diferit de cei control în ceea ce privește: înălțimea, indicele masei corporale (IMC), perimetrul peritrohanterian, masa grasă, masa slabă, colesterolul total, HDL colesterolul, LDL colesterolul, trigliceridele, leptina, adiponectina, HOMA2-IR, RMR, RMR/kgc, RMR/kg masă slabă, RQ.

5.1.2 Rate metabolice orare (RMO) în timpul testului la masă comparativ diabet control total grup

Rata metabolică orară (RMO) a fost mai mare la grupul diabet față de grupul control pentru toate intervalele orare analizate, dar această diferență a atins nivel de semnificație statistică pentru mediile calculate la timpul 0, la 120 minute și 240 minute. Această diferență în favoarea subiecților cu diabet era așteptată pentru rata metabolică pretest din componența grupurilor, grupul cu diabet având 62% subiecți de sex masculin comparativ cu grupul control care a avut 27% subiecți de sex masculin.

De la nivelul bazal (timpul 0) al primei determinări, după administrarea mesei test, RMO a crescut semnificativ statistic atât pentru lotul control cât și pentru lotul diabet. Creșterea maximă a RMO a fost la 120 minute după masa test. La 240 minute după masa test valoarea RMO nu ajunsese încă la nivelul valorii bazale. Ratele metabolice orare medii sunt prezentate figura 17 și tabelul 36.

S-au calculat diferențele între RMO grup control și RMO pentru subiecții cu diabet. Diferența dintre cele 2 grupuri s-a menținut relativ nemodificată pe toată durata examinării. Media diferențelor RMO între diabetici și subiecții control a fost de 7.98 kcal/oră (figura 16).

Pentru același lot, cea mai mare diferență între ratele metabolice orare și care a atins nivel de semnificație statistică se observă între RM 0 minute și RM 60 minute după administrarea mesei atât pentru subiecții diabetici cât și pentru cei control (figura 18). La subiecții control creșterea pentru prima oră postprandial a fost mai mare decît pentru subiecții diabetici. Creșterea RMO măsurată la 120 min a fost mai mare la subiecții diabetici față de control. În urmatoarele 2 ore RMO a scăzut cu valori comparabile pentru ambele subgrupuri.

Pentru total grup, rata metabolică pe minut (kcal/min) a crescut de la 1.09±0.27 kcal/min (rată pretest) la 1.24±0.2 kcal /min (rata metabolică postprandială medie), diferență fiind semnificativă statistic (p<0.001, test Wilcoxon). Date comparative privind creșterea RM(kcal / min) la momentele determinate și RM medie postprandială diabet control în tabelele 37 și 38.

CONCLUZII

Rata metabolică orară pretest a fost mai mică la subiecții control (27% bărbați) comparativ cu subiecții diabetici (62% bărbați). Această diferența s-a menținut pe perioada testului la masă. Rata metabolică orară (RMO) a crescut cel mai mult în primele 60 min și a fost maximă la 120 min pentru ambele grupuri. Rata metabolică medie postprandială a fost mai mare cu 9% față de rata metabolică pretest la subiecții diabetici și cu 8.5% la subiecții control.

5.1.3 Efectul termic al alimentelor (ETA) estimat ca procent de creștere al ratei metabolice bazale, aria de creștere (AUC) postprandială a consumului energetic și procent consumat din masa test

a)Termogeneza postprandială estimată din procentul de creștere al ratei metabolice bazale

Creșterea ratei metabolice postpandiale a fost pentru total grup 14.8±10.3% raportat la valoarea ratei metabolice inițiale. Efectul termic al mesei test a fost mai mare în în valoare procentuală raportat la rata metabolică inițială la subiecții normali decât la cei cu diabet 17.74±12.7 % control versus 12.28±7.2 % diabet deși această diferență nu a atins semnificație statistică (test Mann-Whitney).

b)Termogeneza postprandială determinată din aria de creștere postprandială a consumului energetic (AUC)

S-a calculat consumul energetic (kcal) din măsurarea ariei de creștere a ratei metabolice după masa test prin metoda trapezoidală compozită [2], folosindu-se valorile ratei metabolice (RM) kcal/min determinate la 60 min 120 min, 180 min, 240 min în timpul testului comparativ cu RM kcal /min la timpul 0 ( pretest).

Pentru total grup valoarea AUC a fost de 32.93±19.5 kcal. Valoare AUC a fost de 30.91±18.9 kcal pentru diabetici și 35.29 ± 20.6 kcal pentru control. Valoarea ariei de sub curbă a fost mai mare la subiecții control deși nu a atins pragul de semnificație statistică. Date prezentate tabel 39 și figura 19.

c)Termogeneza postprandială estimată ca procent consumat postprandial din masa test

S-a calculat procentul din masa test reprezentat de efectul termic al alimentelor. Procentul (%) din masa test reprezentat de termogeneza nutrienților = termogeneza postprandială (AUC) /600 (kcal reprezentate de masa test) *100. ETA a reprezentat în medie 5.48±3.27 % din cele 600 kcal administrate pentru total grup respectiv 5.88±3.42% pentru lotul control și 5.15±3.14 % pentru lotul diabet.Această diferență între grupul control și grupul diabet nu a atins nivel de semnificație statistică

Concluzii

Temogeneza postprandială exprimată ca procent de creștere a ratei metabolice medii în raport cu rata pretest, al ariei de sub curbă (AUC) și al procentului din masa test consumat în termogenza postprandială a fost mai mare la subiecții control comparativ cu subiecții diabetici. Diferențele dintre grupuri, respectiv vârsta mai mică și înălțimea mai mare a subiecților control atât la femei cât și la bărbați comparativ cu subiecții diabet pot fi considerate factori care să influențeze rezultatul obținut,

Datele sunt cu atât mai semnificative cu cât rata metabolică pretest mai mică la grupul control, consecutivă unei proporții scazute a bărbaților (27% bărbați grup control comparativ cu 62% bărbați diabet, ar fi sugerat o creștere a termogenezei mai importantă la diabetici.

Rata metabolică maximă a fost la 120 min atît pentru diabetici cât și pentru control. De menționat că la grupul control RMO de la 60 min și 120 min au fost foarte apropiate, putându-se considera că pentru subiecții control RMO s-a menținut în platou între 60 și 120 min.

5.1.4 Analiza modificărilor induse de masa test în funcție de parametrii de insulinorezistență

S-a început analiza prin estimarea nivelului de insulinorezistență a grupului control și a grupului diabet prin intermediul percentilelor. Date prezentate tabelul 40.

Valoarea insulinorezistenței exprimată prin valoarea percentilelor HOMA1-IR, HOMA2-IR a fost mai mare pentru subiecții cu diabet față de cei control. Valorile percentilelor pentru peptid C, proinsulină, au fost mai mari la subiecții cu diabet decât la cei control, în timp ce valorile QUICKI, HOMA1%-B, HOMA2%B, adiponectinei, leptinei au fost mai mari la subiecții control comparativ cu cei diabetici. Exprimarea prin intermediul percentilelor a valorii leptinei a arătat până la nivelul percentilei 75 valori mai mari ale leptinei pentru subiecții control în raport cu cei diabetici. De la percentila 90 subiecții diabetici au avut valori mai mari ale leptinei decât subiecții control. Date prezentate figura 20.

S-au împărțit subiecții după valoarea mediană a HOMA1-IR , respectiv de 1,49 pentru lotul control și de 3 pentru lotul diabet în 4 subgrupuri: 1) diabet HOMA1-IR < de a 50-a percentilă, 2) control HOMA1-IR < de a 50-a percentilă; 3) diabet HOMA1-IR > 50-a percentilă; 4) control HOMA1-IR >50-a percentilă. S-au comparat mediile obținute cu testul Mann -Whitney. Analizate din punct de vedere al insulinorezistenței aceste grupuri se suprapun semnificativ, cu excepția intervalelor extreme. Acestea cuprind la valori mici ale insulinorezistenței subgrupul 2 (control cu valoarea HOMA1-IR < 1.49) și parțial grupul 4 respectiv subiecți control cu valoarea HOMA1-IR între 1.49 și 1.62. La valori mari peste 5.05 subiecții aparținând subgrupului 3 (diabetici cu insulinorezistență crescută) nu se suprapun peste alt grup în această modalitate de analiză. De la valoarea 1.62 când pentru HOMA1-IR începe plaja de valori a indicatorului HOMA1-IR pentru subiecții cu diabet până la valoare 5.05 care este maximul indicatorului HOMA1-IR pentru subiecții control sunt cuprinse atât subgrupul control cu insulinorezistență înaltă cât și subgrupul diabet cu insulinorezistență joasă și parțial subgrupul diabet cu insulinorezistență înaltă. Date prezentate grafic figura 24.

Valorile HOMA1-IR au fost între 0.87 minim și 5.05 maxim la subiecții control și 1.62 minim și 13.12 maxim pentru subiecții diabetici.

Grupul 1 și 2 (diabet și control cu HOMA1-IR mai mică decât valoarea mediană) au fost considerate grupuri cu insulinorezistență redusă în raport cu grupul 3 și 4 (diabet și control cu HOMA1-IR mai mare de valoarea mediană) considerate grupuri cu insulinorezistență înaltă.

Comparând grupurile cu insulinorezistență joasă, grupul 1 cu diabet cu grupul 2 control, grupul 1 cu diabet a avut valori medii semnificativ mai mari pentru vârstă, perimetru abdominal, perimetru peritrohanterian, trigliceride, HbA1c, glicemie, peptid C, insulinemie, proinsulină, HOMA1-IR, HOMA2-IR, raport molar proinsulină/insulină și raport proinsulină/adiponectină și valori mai mici pentru colesterol total, LDL colesterol (tratament anterior cu statine), HOMA1%-B, HOMA2%-B, QUICKI decât grupul 2 control.

Comparând grupurile cu insulinorezistență înaltă, grupul 3 cu diabet și grupul 4 control, grupul cu diabet a avut valori medii semnificativ mai mari pentru vârstă, greutate, IMC, perimetru abdominal, HbA1c, glicemie, proinsulină, HOMA1-IR și valori mai mici pentru QUICKI. Date prezentate în tabelul 44.

S-au calculat și analizat ratele metabolice orare (RMO) pentru grupul cu insulinorezistență joasă și înaltă pentru diabet (grup 1 și 3) și grupurile cu insulinorezistență joasă și înaltă control (grup 2 și 4). Date prezentate tabel 41.

S-au calculat diferențele între ratele metabolice orare (RMO) medii dintre grupul cu insulinorezistență înaltă și grupul cu insulinorezistență scăzută separat pentru diabet și control. Grupurile cu insulinorezistență crescută (HOMA1-IR>50-a percentilă) au avut valori mai mari ale RMO pe tot parcursul mesei test comparativ cu grupurile cu insulinorezistență scăzută (HOMA1-IR<50-a percentilă) atât la grupul control cât și la cel cu diabet. Această diferență a fost mare pentru subiecții cu diabet comparativ cu cei control. Date prezentate figura 21.

Diferențele între ratele metabolice orare asociate creșterii insulinorezistenței au fost mai mari la diabetici comparativ cu grupul control.

Cea mai mare diferență pentru RMO între subiecții cu insulinorezistență crescută în raport cu cei cu insulinorezistență joasă a fost la determinările de la 120 min la diabetici (11.58 kcal/oră) și de 180 de minute la control (6.36 kcal/oră). La determinarea inițială înainte de masa test, diferența dintre RMO a fost 6.8 kcal/oră la diabet (9 % din RMO mediu 0 min grup 1 și 3) și 2.17 kcal/oră la control (3.5% din RMO mediu 0 min grup 2 și 4).

În condiția definirii insulinorezistenței crescute ca fiind mai mare de valoarea mediană HOMA1-IR pentru grupul studiat, rata metabolică orară a fost în medie cu 8.14 kcal/oră mai mare la diabeticii cu insulinorezistență crescută în raport cu cei cu insulinorezistență redusă și cu 3.86 kcal/oră crescută la subiecții control cu insulinorezistență crescută în raport cu cei cu insulinorezistență scăzută.

Concluzii

Valorile percentilelor peptidului C, insulinemiei, proinsulinei, HOMA1-IR, HOMA2-IR au fost mai mari și valorile percentilelor HOMA1%-B, HOMA2%-B, QUICKI, leptinei, adiponectinei au fost mai mici la subiecții diabetici comparativ cu subiecții control. De la percentila 90 valoarea leptinei a fost mai mare la subiecții cu diabet comparativ cu cei control.

Analizați din punct de vedere al insulinorezistenței există o suprapunere semnificativă a subiecților control și diabetici în intervalul 1.62- 5.05 al HOMA1-IR. Subiecții cu diabet pentru ambele subgrupuri formate în funcție de valoare mediană pentru HOMA1-IR au fost comparativ cu cei control, mai vârstnici și au avut valori mai mari pentru perimetru abdominal, proinsulină și mai mici pentru QUICKI.

Rata metabolică orară a fost în medie cu 8.14 kcal/oră mai mare la subiecții diabetici cu insulinorezistență crescută comparativ cu subiecții diabetici cu insulinorezistență redusă și cu 3.86 kcal/oră mai mare la subiecții control cu insulinorezistență crescută comparativ cu subiecții control cu insulinorezistență scăzută La subiecții diabetici diferența dintre ratele metabolice orare a atins maximul la 120 min, comparativ cu cei control la care maximul a fost atins la 180 min. Administrarea mesei test a crescut diferența dintre RMO subiecți cu insulinorezistență crescută și subiecții cu insulinorezistență scăzută la valori mai mari pentru subiecții diabetici comparativ cu subiecții control.

5.1.3 Efectul termic al alimentelor (ETA) estimat ca procent de creștere al ratei metabolice bazale, aria de creștere (AUC) postprandială a consumului energetic și procent consumat din masa test în funcție de insulinorezistență diabet și control total grup

Datele sunt prezentate în valoare absolută. Nu s-a obținut semnificație statistică în comparația acestor date.

a) Termogeneza postprandială estimată din procentul de creștere al ratei metabolice bazale în funcție de insulinorezistență diabet și control total grup

Exprimată ca procent de creștere postprandială al ratei metabolice pretest, la subiecții control creșterea a fost de 16.33±9.1% pentru grupul control cu insulinorezistență redusă (HOMA1-IR<50-a percentilă) și 19.18±15.69% pentru grupul control cu insulinorezistentă crescută (HOMA1-IR>50-a percentilă). La subiecții cu diabet creșterea ratei metabolice preprandiale după masa test a fost cu 12.89±7.1% pentru grupul diabet cu insulinorezistență redusă și cu 11.7 ±7.7% pentru grupul diabet cu insulinorezistență crescută.

b) Termogeneza postprandială determinată din aria de creștere postprandială a consumului energetic (AUC) în funcție de insulinorezistență diabet și control total grup

S-au calculat ariile de creștere a termogenezei postprandiale utilizând metoda trapezoidală compozită. Nu s-a obținut semnificație statistică în comparația acestor date. Din analiza valorilor absolute rezultate, termogeneza postprandială a fost mai mare la subiecții cu insulinorezistență crescută atât la subiecții diabetici cât și la subiecți control. Termogeneza postprandială a subiecților control a fost mai mare comparativ cu subiecții diabetici. Astfel este menționat că subiecții control cu insulinorezistență scăzută (HOMA1-IR<1.49) au avut o termogeneză mai mare decât a subiecților diabetici cu insulinorezistență scăzută (HOMA1-IR între 1.62 -3) ceea e susține ideea că nu numai insulinorezistența cât și statusul diabetic sunt implicate în reducerea termogenezei subiecților diabetici. Subiecții cu cea mai mare termogeneză postprandială au fost subiecții control cu insulinorezistență crescută. Această grupă de subiecți a avut rata metabolică pretest cea mai scăzută. Date prezentate în tabelul 43 și figura 25.

c)Termogeneza postprandială estimată ca procent consumat postprandial din masa test în funcție de insulinorezistență diabet control total grup

Exprimat ca procent de calorii folosite în termogeneză din masa test, subiecții control cu insulinorezistență redusă au consumat 5.34±1.9% comparativ cu subiecții control cu insulinorezistență crescută care au consumat 6.44±4.5% din masa test. Subiecții cu diabet cu insulinorezistență redusă au consumat în termogeneză 4.94±2.8% din masa test comparativ cu diabeticii cu insulinorezistență crescută care au consumat 5.38±3.6% din masa test. Date complete în tabelul 43.

Grupurile cu insulinorezistență crescută au avut maximul curbei de termogeneză întărziat la 120 min, compartiv cu grupurile de insulinorezistență scăzută care au avut maximul de termogeneză postprandială a 60 min.

Concluzii

Termogeneza postprandială a fost mai mare la grupurile cu insulinorezistență crescută comparativ cu grupurile cu insulinorezistență scăzută atât la diabetici cât și la control. Dintre grupurile cu insulinorezistență crescută, grupul control cu insulinorezistență crescută a avut termogeneză postprandială mai mare decât grupul de diabet cu insulinorezistență crescută. Grupurile cu insulinorezistență scăzută au atins maximul termogenezei postprandiale precoce la 60 min, în timp ce grupurile cu insulinorezistență crescută au atins maximul termogenezei postprandiale mai tardiv la 120 min.

5.1.4 Modificările ratei metabolice orare în timpul testului la masă bărbați femei

Rata metabolică orară a fost mai mare, deși nesemnificativ statistic, pentru ambele sexe la subiecții control comparativ cu subiecții cu diabet. Subiecții control au fost mai tineri și au avut masa slabă și înălțime mai mare raportat la același sex de subiecți diabetici. Creșterea cea mai importantă s-a observat la toate subgrupele analizate pentru primul interval orar (între RM la 0 minute și RM la 60 minute).

Diferențele ratelor metabolice orare (RMO) între femeile control și femeile diabetice au fost mai mici decât între bărbații control și bărbații diabetici la 0 min și au crescut pe măsura desfășurării testului la masă atingând maximul la 120 min. La bărbați, diferențele au fost maxime la momentul 0 min și au scăzut pe măsura desfășurării testului la masă, astfel încât la 120 min și 180 min, RMO erau egale pentru bărbații control și bărbații diabetici. La 240 min termogeneza postprandială părea incheiată pentru bărbații control și bărbații diabetici a căror RMO la 240 min era cu 1.3 kcal/oră bărbați control, respectiv 3.9 kcal/oră bărbați diabet comparativ cu RMO 0 min. Comparativ cu aceștia, femeile cu diabet aveau RMO la 240 min cu 8.6 kcal/oră, respectiv femeile control aveau RMO la 240 min cu 8.3 kcal/oră mai mare decât RMO pretest. Date prezentate grafic figura 26.

Creșterea maximă a ratei metabolice este întârziată la diabetici comparativ cu subiecții control și la subiecții femei comparativ cu subiecții bărbați. Rata metabolică maximă se situează la 240 min pentru diabeticii femei comparativ cu 120 min la femeile control și la 120 min la diabeticii bărbați comparativ cu 60 min la bărbații control. Pentru femeile cu diabet termogeneza postprandială pare să se extindă mai mult decât pentru celelalte grupuri peste 240 min. La subgrupul femei diabet la 240 min se atinge de-abia maximul de creștere al RMO și curba descendentă a termogenezei postprandiale încă nu a început, comparativ cu celelate subgrupuri la care la 240 min rata metabolică orară este situată pe partea descendentă a curbei termogenezei postpandiale și mult mai apropiată de rata pretest.

Concluzii

Maximul curbei termogenezei postprandială a fost întârziat la subiecții femei comparativ cu subiecții bărbați. Maximul curbei termogenezei postprandiale a fost întârziat la subiecții diabetici comparativ cu cei control. Întârzierea a fost mai mică pentru subiecții bărbați (60 min între control și diabet) comparativ cu subiecții femei (120 min între control și diabet.

Curbele de termogeneză postprandială diabet-control pentru subiecții bărbați au fost mult mai apropiate decât pentru subiecții femei. La 240 min termogeneza postprandiala părea incheiată pentru bărbații control și cu bărbații diabetici a căror RMO la 240 min era cu 1.3 kcal/oră bărbați control și 3.9 kcal/oră bărbați diabet comparativ cu RMO pretest. Comparativ cu aceștia, femeile cu diabet aveau RMO la 240 min cu 8.6 kcal/oră (16%) și femeile control aveau RMO la 240 min cu 8.3 kcal/oră (14%) mai mare decât RMO pretest.

5.1.5 Efectul termic al alimentelor (ETA) estimat ca procent de creștere al ratei metabolice bazale, aria de creștere (AUC) postprandială a consumului energetic și procent consumat din masa test separat pe sexe diabet control total grup

a) Termogeneza postprandială estimată din procentul de creștere al ratei metabolice bazale în funcție de sex pentru diabet control total grup

În raport cu valoarea pretest creșterea postprandială a fost mai mare la femeile control 20.22±12.3% comparativ cu 11.67±9.6 % la femeile diabetice. La bărbații control creșterea postprandială a fost mai mică respectiv de 5.4±6.4% din valoarea pretest comparativ cu bărbații cu diabet care au avut o creștere postprandială de 12.67±5.8% din valoarea pretest.

b) Termogeneza postprandială determinată din aria de creștere postprandială a consumului energetic (AUC) în funcție de sex diabet control total grup

Exprimată din calculul ariei de creștere, termogeneza postprandială a fost mai mare la subiecții diabetici bărbați 37.98±15.9 kcal în raport cu subiecții control bărbați 18.55±17.6 kcal. La subiecții femei, femeile control au avut o termogeneză mai mare 38.64±19.9 kcal comparativ cu femeile cu diabet 19.42±18.4 kcal.

c)Termogeneza postprandială estimată ca procent consumat postprandial din masa test în funcție de sex diabet control total grup

Exprimat ca procent de calorii din masa test, termogeneza postprandială a fost de 3.1±2.9% pentru bărbații control și 6.33±2.7% pentru bărbații cu diabet. La femeile control procentul a fost de 6.44±3.3% comparativ cu femeile cu diabet la care procentul a fost de 3.1±2.9% din masa test (600 kcal). Date complete tabel 46.

Concluzii

Rata metabolică de repaus legată de masa slabă (74.96±8.3kg masă slabă bărbații control comparativ cu 69±6.7 kg masă slabă bărbații diabetici) este mai mare la bărbații control, dar termogeneza postprandială a bărbaților control a fost mai mică decât a celor diabetici.

Prezența unei mase slabe mai mari pare să nu influențeze termogeneza postprandială care pare a fi modificată de alți factori, posibil metabolici, ai diabetului zaharat. Postprandial valorile glicemiei, insulinemiei, proinsulinemiei, raportului molar proinsulină/insulină, raportului proinsulină/adiponectină au fost crescute la subiecții cu diabet comparativ cu cei control (date prezentate tabel 56). Estimate la momentul 0, valorile proinsulinemiei și HOMA1-IR au fost semnificativ crescute și QUICKI semnificativ scăzut la bărbații diabetici comparativ cu cei control.

Femeile cu diabet (masă slabă 44 ± 3.7 kg) au avut o rata metabolică de repaus (RMO 0 min) mai redusă față de femeile control (masă slabă 46.8 ± 4.08 kg), dar și o termogeneză postprandială mult întârziată și mai redusă. Această întârziere ar putea să fi cauza pierderii din determinare a unei porțiuni a termogenezei postprandiale care a continuat după terminarea procedurilor de studiu, respectiv după 4.5 ore. Pentru subiecții femei numai valorile proinsulinemiei și ale raportului molar proinsulină/insulină au fost semnificativ crescute la femeile diabetice la momentul 0 comparativ cu femeile control. Valorile HOMA1-IR nu au fost semnificativ crescute pentru femeile cu diabet comparativ cu cele control.

5.1.6 Analiza după insulinorezistență separat pe sexe

Analiza după insulinorezistență a împărțit subiecții de același sex după valoarea mediană a HOMA1-IR. Pentru femeile din grupul control valoarea mediană a HOMA1-IR a fost 1.45 și pentru bărbații control valoarea mediană a HOMA1-IR a fost 1.52. Pentru femeile cu diabet valoarea mediană a HOMA1-IR a fost 1.93 și pentru bărbații cu diabet valoarea mediană a HOMA1-IR a fost 3.6.

Pentru femeile cu diabet, maximul curbei de termogeneză postprandială este întârziat la 180 min la femeile cu insulinorezistență joasă și la 240 min la femeile cu insulinorezistență înaltă, comparativ cu femeile control care au maximul curbei la 120 min indiferent de grupul de insulinorezistență. La bărbații cu diabet cu insulinorezistență joasă, maximul curbei de termogenză este la 60 min în timp ce bărbații cu insulinorezistență înaltă au maximul curbei de termogeneză postprandială la 120 min.

Comparativ curbele termogenezei postprandiale sunt mult mai apropiate între grupul cu insulinorezistență înaltă și cel cu insulinorezistență joasă pentru subiecții control atât femei cât și bărbați.

La 240 min după masa test, rata metabolică orară a femeilor diabetice cu insulinorezistență crescută era în continuare crescută, cu o valoare semnificativ mai mare 9.8 kcal /oră peste rata metabolică pretest comparativ cu femeile diabetice cu insulinorezistență scăzută la care diferența la 240 min cu rata pretest este de numai 5.1kcal/oră. Femeile cu diabet cu insulinorezistență crescută au avut rate orare semnificativ mai mari, dar termogeneza postprandială mai mică comparativ cu femeile diabetice cu insulinorezistență scăzută. Si la femeile control la 240 min RMO era mai mare decât RMO pretest cu peste 8kcal/oră în timp ce atât la bărbații control cât și la cei diabetici RMO revenise la valoarea pretest de la 180 min. Diferențele ratelor metabolice orare între grupul cu insulinorezistență crescută și cel cu insulinorezistență scăzută pentru subiecții control au fost mai mici (4.1 kcal/oră maxim) decât pentru grupul cu diabet, în special pentru subgrupul femei la care media diferențelor a fost de 14.2 kcal/oră. RMO prezentate tabel 47.

Termogeneza postprandială exprimată sub formă procentuală în raport cu valoarea pretest, din aria de creștere postprandială și ca procent din masa test a fost mai mare pentru femei control, bărbați control și bărbați diabet din subgrupurile cu insulinorezistență crescută comparativ cu grupul similar la care insulinorezistența era scăzută. Excepție de la această regulă au făcut-o femeile cu insulinorezistență crescută care au avut termogeneza postprandială redusă și întârziată în raport cu femeile diabetice cu insulinorezistență scăzută.

La subiecții bărbați, termogeneza postprandială este crescută la subiecții cu insulinorezistență înaltă atât la grupul control cât și la grupul diabet. Bărbații cu diabet au avut o termogeneză postprandială crescută în raport cu subiecții control indiferent de subgrupul analizat.

Concluzii

Analiza după însulinorezistență, delimitează din grupul femeilor și bărbaților cu diabet subiecții cu termogeneză postprandială întârziată echivalent subgrupurilor cu insulinorezistență înaltă. Astfel, subiecții cu diabet și insulinorezistență înaltă au avut termogeneză postprandială întârziată atât la femei cât și la bărbați. RMO maximă a fost la femeile cu diabet cu insulinorezistență înaltă la 240 min, comparativ cu RMO maximă la 180 min la femeile cu insulinorezistență scăzută. RMO maximă a fost la 120 min la bărbații cu insulinorezistență înaltă comparativ cu RMO maximă la 60 min la cei cu insulinorezistență joasă.

La subiecții control momentul maxim al termogenezei postprandiale pare a fi influențat doar de sex și nu de grupul de insulinorezistență, fiind situat la 60 min la bărbați și la 120 min la femei.

Femeile cu diabet și insulinorezistență crescută au avut RMO mai mari dar temogeneza postprandială redusă și întârziată comparativ cu femeile cu insulinorezistență scăzută. Femeile control cu insulinorezistență înaltă au avut RMO apropiată de a femeilor control cu insuliorezistență joasă dar termogeneză postprandială mai mare decât a acestora. La bărbați termogeneza postprandială a fost crescută la grupul cu insulinorezistență înaltă atât la subiecții control cât și la diabetici.

5.1.7 Modificarea coeficientului respirator (RQ) și a proporției de nutrienți oxidați indusă de masa test

Coeficientul respirator (RQ) este calculat din raportul dintre volumul de dioxid de carbon produs (ml/min) / volumul de oxigen consumat (ml/min). Valorile medii ale coeficientului respirator (RQ) nu au fost diferite semnificativ statistic în funcție de momentul examinării, dar au scăzut constant de la prima determinare de la 0.871 la 0.853 la subiecții cu diabet și de la 0.842 la 0.829 la subiecții control. Scăderea RQ este asociată unei proporții mai mari de lipide metabolizate în raport cu carbohidrații după administrarea mesei test. Date prezentate tabel 50.

Analizat după apartenența la grupul cu insulinorezistență înaltă sau redusă, pentru grupul cu diabet, subiecții cu insulinorezistență înaltă au avut un coeficient respirator mai mare, respectiv au metabolizat carbohidrați într-o proporție mai mare decât cei cu insulinorezistență joasă la momentul 0 min, 180 min și 240 min. Aceste diferențe dintre valorile RQ au fost mici și nu au atins nivel de semnificație statistică. În schimb la subiecții control diferențele dintre RQ au fost semnificative statistic pentru toate momentele analizate, subiecții cu insulinorezistență crescută având un RQ mai mare decât subiecții cu insulinorezistență joasă.

Pentru acest grup de studiu, subiecții control cu insulinorezistență înaltă s-au comportat metabolic mai apropiat de subiecții cu diabet în ceea ce privește substratul oxidat, respectiv au metabolizat mai multe glucide, decât de subiecții control cu insulinorezistență joasă.

Subiecții control cu insulinorezistență joasă s-au comportat metabolic diferit de toate celelalte subgrupuri.

Coeficientul respirator a fost mai mic la subiecții cu insulinorezistență redusă decât la cei cu insulinorezistență înaltă, această diferență fiind chiar semnificativă statistic pentru grupul control. Astfel subiecții cu insulinorezistență redusă au metabolizat mai multe lipide și proporțional mai puține glucide comparativ cu subiecțiii cu insulinorezistență înaltă care au metabolizat mai puține lipide și proporțional mai multe glucide.

Asociate ratei metabolice orare mai mari, volumul oxigen (ml) consumat și volumul de dioxid de carbon (ml) produs pe minut a fost mai mare la subiecții diabetici față de subiecții control și a atins nivel de semnificație statistică pentru marea majoritate a intervalelor.

Pentru subiecții cu diabet creștere semnificativă s-a observat între volumul de oxigen consumat(ml/min) și volumul de dioxid de carbon produs între determinarea de la 0 minute și la 60 minute (p<0.001, test Wilcoxon). Pentru subiecții control diferență semnificativă statistic s-a observat pentru creșterea consumului de O2 consumat și a CO2 expirat între 0 minute și 60 minute și scăderea CO2 expirat între 180 minute și 240 min.

Pentru subiecții analizați din coeficientul respirator non-proteic s-a putut calcula proporția de carbohidrați și de lipide oxidate.

Formula de calcul a substratului oxidat [4, 5]:

Procentul de calorii obținut din carbohidrați (%) =  (5.045 × RQ − 3.582) /  (0.36 × RQ + 1.103)

Procentul de calorii obținut din lipide (%) = 1- procentul de calorii obținut din carbohidrati oxidați

Din analiza procentului nutrienților oxidați, subiecții control au avut o proporție mai mare a oxidării lipidelor atât înainte de masa test cât și dupa aceasta, comparativ cu subiecții diabetici. Pentru intervale similare subiecții cu diabet au obținut calorii metabolizând mai multe glucide. Chiar și după administrarea mesei test care a avut o proporție crescută de lipide (42% din calorii rezultate din lipide comparativ cu 35% din calorii obținute din glucide), subiecții cu diabet au metabolizat mai multe glucide comparativ cu lotul control. Aceste diferențe nu au atins pragul de semnificație statistică dar au fost persistente fiind susținute de valoarea coeficientului respirator. Coeficientul respirator a avut o valoare scăzută la subiecții control față de subiecții diabetici chiar dinaintea administrării mesei test, 0.842 comparativ cu 0.871 la timpul 0. După masa test coeficientul respirator scade atât la subiecții diabetici cât și la cei control ajungând la valori minime la 240 min (tabel 52). Singurul grup la care coeficinetul respirator creștedupă administrarea mesei test este grupul de subiecți control cu insulinorezistență scăzută.A

Concluzii

Caloriile obținute în stare postabsorbativă (momentul 0) la subiecții diabetici proveneau în proporție mai mare din glucide (54.2%), comparativ cu cei control la care proporția de calorii obținute din glucide era mai redusă (45%). Astfel insulinorezistență pare să protejeze rezervele lipidice și să diminueze preluarea nonoxidativă a glucozei.

Analizați după grupa de insulinorezistență, în stare postabsorbativă (momentul 0), subiecții cu insulinorezistență înaltă atât diabetici cât și control oxidau mai multe glucide comparativ cu grupele complementare de subiecți cu insulinorezistență joasă.

După administrarea mesei test, a scăzut proporția de calorii obținute din carbohidrați, evidențiată prin scăderea coeficientul respirator (RQ) la subiecții cu insulinorezistență înaltă atât diabetici cât și control. Curba de scădere a coeficientului respirator a avut o pantă descentă abruptă spre 60 min, probabil prin metabolizarea acizilor grași cu lanțuri medii din masa test aduși direct prin vena portă la ficat, urmață de o creștere ușoară la 120 min și apoi continuând panta descendentă.

Comparativ cu aceștia la subiecții cu insulinorezistență scăzută atât diabetici cât și control după administrarea mesei test a crescut proporția de calorii obținute din carbohidrați la 60 min. Pentru subiecții control cu insulinorezistență scăzută această creștere s-a menținut pănâ la 240 min.

La 240 min după masa test, subiecții diabetici indiferent de grupul de insulinorezistență și cei control cu insulinorezistență înaltă metabolizau o proporție mai mare de lipide decât la momentul 0.

În comparație cu aceștia, subiecții normali cu insulinorezistență redusă au oxidat o proporție redusă de lipide pe parcursul testului comparativ cu momentui inițial.

Creșterea maximă a VO2 consumat și VCO2 produs a avut loc între 0 și 60 min când a avut loc și cea mai mare creștere a RMO atât pentru subiecții cu diabet cât și pentru cei control.

5.1.7 Analiza ratei metabolice orare după masa test în funcție de IMC

Analiza după indexul masei corporale (IMC) s-a realizat după separarea subiecților analizați în 2 grupe, subgrupul 1 cu IMC <30 și subgrupul 2 cu IMC>30. S-au comparat ratele metabolice orare (RMO) înainte și după masa test între cele 2 subgrupuri. Compararea RMO medii nu a arătat diferență statistică în funcție de subgrupa IMC la diabetici, control sau comparativ diabet control, deși în valoare absolută ratele metabolice orare (RMO) au fost mai mici la subgrupele cu IMC<30 atât la control cât și la diabetici. S-a obținut diferență statistică între valorile medii RMO pentru creșterea postprandială pentru toate subgrupele (p<0.05, testul Friedman) și între RMO ale subiecții control cu IMC<30 și subiecții diabetici cu IMC >30 (p<0.5, test Kruskal Wallis).

RMO postpranadială a crescut cel mai mult între 0 min și 60 min, creșterea maximă întâlnindu-se la subiecții cu IMC<30 (12.61kcal/oră subiecții control și 10.27Kcal/oră subiecții diabetici) comparativ cu subiecții cu IMC > 30 (9.9 kcal/oră la subiecții control și 8.5 kcal/oră la subiecții diabetici).

Pentru acest grup de studiu, subiecții cu IMC > 30 indiferent dacă au fost diabetici sau control, au avut valori ale RMO pretest mai mari dar maximul curbei întârziat (maxim la 120 min) comparativ cu subgrupul omonim cu IMC< 30 (maxim la 60 min).

Subiecții control cu IMC<30 au avut cea mai mare termogeneză postprandială indiferent de metoda de calcul. Subiecții control cu IMC <30 au avut comparativ cu subiecții control cu IMC >30 termogeneză postpradială mai mare, exprimată prin creșterea procentuală în raport cu rata pretest de 22.38 ±16.3% vs 13.08 ± 5.2%, termogeneza calculată ca aria de sub curbă de 40.87± 26.9 kcal vs 29.82±10.3 kcal și procent din masa test consumat în termogeneză 6.8±4.4 % comparativ cu 4.95±1.7%. Pentru subiecții cu diabet apartenența la subgrupul IMC nu a arătat diferențe (subgrup IMC<30 creștere de 12.06±3.7% comparativ cu subgrup IMC> 30 creștere de 12.4± 8.6%) dar raportat la aria de sub curbă subiecții cu IMC> 30 au avut o termogeneză crescută (32.74± 14.6kcal) în raport cu cei cu IMC <30 (27.26±14.6kcal). Procentul de calorii din masa test care au fost folosite pentru termogeneză a fost de asemenea mai mare pentru diabeticii cu IMC>30 (5.45±3.5 %) comparativ cu diabeticii cu IMC<30 (4.54±2.4 %). Aceste diferențe nu au fost semnificative statistic.

Concluzii

Subiecții cu IMC> 30 au avut RMO mai mari decât subiecții cu IMC<30 atât la subiecții diabetici cât și la control. RMO a crescut mai mult în prima oră la subiecții cu IMC<30 comparativ cu subiecții cu IMC >30. Maximul curbei postprandiale a fost întârziat la 120 min pentru subiecții cu IMC>30 comparativ cu 60 min la subiecții cu IMC<30. Subiecții control cu IMC<30 au avut termogeneză postprandială mai mare dect subiecții control cu IMC > 30. Această reducere a termogenezei postprandiale al subiecții obezi este în concordanță cu datele din literatură.

La diabetici termogeneza postprandială a fost crescută la subiecții cu IMC >30, comparativ cu diabetii cu IMC<30. Obezii cu diabet par să aibă un mecanism compensator de creștere a termogenezei postprandiale, comprativ cu obezii fără diabet care au avut termogeneză postprandială redusă.

5.1.8 Modificarea parametrilor de insulinorezistență și a nivelului adipokinelor indusă de masa test

La 4.5 ore după masa standard atât pentru subiecții diabetici cât și pentru cei control glicemia nu a fost modificată semnificativ statistic, dar s-au produs creșteri semnificative statistic ale insulinei, proinsulinei, raportului molar proinsulină/insulină, raportului proinsulină/adiponectină. Leptina a scăzut semnificativ statistic postprandial comparativ cu valorile din faza postabsorbativă atât la subiecții diabetici cât și la cei control. Valoarea adiponectinei nu a fost modificată postprandial.

Creșterile glicemiei, insulinemiei, proinsulinemiei, raportului proinsulină/adiponectină au fost semnificativ statistic mai mari pentru subiecții diabetici comparativ cu cei control (p<0.01, test Mann- Whitney). Date complete prezentate tabel 56.

Concluzii

Comparativ cu starea “fasting” în stare postprandială, atât la subiecții diabetici cât și la subiecții control au crescut semnificativ valorile insulinemiei, proinsulinemiei, raportului molar proinsulină/insulină, raportul insulină /adiponectină. Comparativ diabet control, creșterile au fost semnificativ mai mari pentru glicemie, insulinemie, proinsulină, raport proinsulină/adiponectină.

Leptina a scăzut la 4.5 ore postprandial comparativ cu valorile preprandiale atât la diabetici cât și la control.

5.2 Analiză subiecți pereche (match group)

5.2.1 Date generale comparative subiecți pereche (n=16)

Pentru a echilibra grupurile diminuând influența unora din variabile care ar fi putut modifica consumul energetic s-a reluat analiza după restrângerea lotului la 16 subiecți, respectiv 8 diabetici (5 femei și 3 bărbați) și 8 control (5 femei și 3 bărbați), care aveau caracteristici cele mai apropiate în ceea ce privește vârstă, înălțime, greutate și masă slabă și la care media parametrilor analizați nu a prezentat diferență semnificativă între diabet și control. Din cei 8 subiecți diabetici: 2 erau normoponderali, 1 subiect supraponderal, 3 obezitate gr.I și 2 obezitate gr.II. Din cei 8 subiecți control: 1 subiect era normoponderal, 3 subiecți supraponderali și 4 subiecți aveau obezitate gr. I. Datele lor descriptive sunt menționate în tabelul 60 și separat pe sexe în tabelul 61. Subiecții diabetici nu diferă semnificativ de control decât în ceea ce privește LDL-colesterolul (tratament statine), glicemia, HbA1c, proinsulină, HOMA1-IR, HOMA1-B%, HOMA2-B%, QUICKI și raportul molar proinsulină/insulină.

5.2.2 Rate metabolice orare în timpul administrării mesei test diabet-control subiecți pereche (n=16)

S-au comparat rata metabolică orară (RMO) la timpul 0 și postprandial (60 min, 120 min, 180 min, 240 min) pentru acești subiecți. La acest subgrup la momentul 0, rata metabolică de repaus (RMR), respectiv RMO a fost foarte apropiată între subiecții control și subiecții diabetici. RMO a crescut postprandial la 60 min la valori mai mari la subiecții control comparativ cu cei diabetici. RMO a avut valori maxime la 120 min la subiecții control și la 180 min la subiecții diabetici. Pentru cele 2 subgrupuri a existat un decalaj de aproximativ 1 oră în obținerea creșterii maxime asociate ETA (RMO maxim la 120 min subiecți control și 180 min subiecți diabetici). Această întârziere pentru subiecții diabetici nu s-a observat la analiza grupului total. Date prezentate tabel 57.

Acești subiecți nu diferă în ceea ce privește vârsta, greutatea, perimetrul abdominal și au masa slabă cu valori foarte apropiate între subiecții diabetici și cei control. Date prezentate tabel 58.

Concluzii

La subiecții pereche rata metabolică orară de la momentul 0 a fost foarte apropiată între control și diabetici. Creșterea din prima oră a fost similară cu a grupului total dar spre deosebire de acesta la subiecții diabetici s-a observat o întârziere pentru RMO maxim la 180 min comparativ cu subiecții control care au avut RMO maxim la 120 min.

5.2.3 Efectul termic al alimentelor (ETA) estimat ca procent de creștere al ratei metabolice bazale, aria de creștere (AUC) postprandială a consumului energetic și procent consumat din masa test subiecți pereche (n=16)

Procentul cu care a crescut rata metabolică preprandială după administrarea mesei test a fost de 12.23±7.5 % pentru total grup (n=16), de 10.9±7 % pentru grupul control(n=8) și de 13.56±8.22 % pentru grupul cu diabet(n=8). Termogeneza postprandială estimată ca arie de sub curbă a fost mai mare la subiecții diabetici 31.5±21.4 kcal comparativ cu subiecții control 24.6±13.4 kcal, dar nu a atins semnificație statistică. Raportat la valoarea de 600kcal a mesei test, efectul termic determinat de aceasta a fost 4.1% din masa test pentru subiecții control (n=8) și de 5.2% pentru subiecții cu diabet (n =8)

Concluzii

Pentru subiecții pereche (n=16), termogeneza postprandială a fost mai mare la subiecții cu diabet comparativ cu cei control. Curba de creștere pentru subiecții cu diabet a fost întârziată, respectiv asimetrică spre dreaptă, în timp ce curba de creștere pentru subiecții normal a fost de tip precoce, respectiv asimetrică spre stănga.

Spre deosebire de analiza efectuată pe total grup diabet, control, atunci când subiecții au fost foarte apropiați privind vârsta, proporția sexelor, caracteristicile antropometrice și de compoziție corporală termogeneza postprandială a fost mai mare la subiecții diabetici comparativ cu cei control.

5.2.4 Modificarea coeficientului respirator (RQ) și a proporției de nutrienți oxidați indusă de masa test

Coeficientul respirator a scăzut după masa test la ambele grupuri. Deși nu a atins prag de semnificație statistică scăderea a fost mai importanță la grupul control decât la diabetici. Date prezentate tabelul 61 și figura 44.

Consumul de oxigen (VO2) și dioxidul de carbon expirat (VCO2) au prezentat aceeași tendință de creștere după masa test și a atins maximul la 180 min la diabetici și la 120 minute la grup control. Date prezentate tabelul 62 și figura 45.

Concluzii

Datele obținute prin analiza modificărilor coeficientului respirator pentru subiecții pereche au fost similare cu cele obținute pentru grupul total.

Coeficientul respirator a fost mai mare la subiecții cu diabet comparativ cu cei control și a scăzut după administrarea mesei test la ambele subgrupuri. La subiecții control, scăderea de la 60 min a fost mai semnificativă, valoarea RQ fiind chiar mai mică decât cea obținută la 240 min. La subiecții cu diabet, scăderea RQ a fost mai mică atât la 60 min cât și la 240 min comparativ cu subiecții control.

Pe tot parcursul testului la masă subiecții cu diabet au obținut o proporție mai mare de calorii din glucide.

Consumul de oxigen și producția de dioxid de carbon a urmat modificările RMO și au fost similare grupului total.

5.2.5 Analiza modificărilor induse de masa test în funcție de parametrii de insulinorezistență subiecți pereche (n=16)

S-au comparat caracteristicile descriptive pentru subgrupuri. Date prezentate tabel 63. Mediana HOMA1-IR a fost 2.44 pentru grupul diabet și 1.64 pentru grupul control. S-au împărțit subiecții după valoarea mediană a HOMA1-IR , respectiv de 1.64 pentru lotul control și de 2.44 pentru lotul diabet în 4 subgrupuri: 1) diabet HOMA1-IR < de a 50-a percentilă, 2) control HOMA1-IR < de a 50-a percentilă; 3) diabet HOMA1-IR > 50-a percentilă; 4) control HOMA1-IR > 50-a percentilă. S-au comparat mediile obținute cu testul Mann -Whitney.

La analiza după valoarea mediană a HOMA1-IR, grupurile nu au avut număr egal de subiecți de același sex. La subiecții control, proporția grupului feminin a fost de 66% pentru subgrupul cu insulinorezistență scăzută și de 60% pentru subgrupul cu insulinorezistență înaltă. În aceste condiții, subgrupul cu insulinorezistență crescută a avut RMO medii mai mici decât cele ale subgrupului cu insulinorezistență scăzută. La subiecții control cu insulinorezistență scăzută (66% femei) maximul curbei RMO a fost la 60 min în timp ce subiecții cu insulinorezistență crescută (60% femei) au avut un maxim al RMO la 120 min.

Pentru subiecții cu diabet grupul cu insulinorezistență scăzută a avut o proporție mai mare a subiecților de sex feminin (75%) comparativ cu grupul cu insulinorezistență crescută (50%). Subgrupul diabetici cu insulinorezistență scazută a avut valori mai mici ale RMO medii decât subgrupul diabetici cu insulinorezistență crescută și RMO maxim la 180 min, în timp ce subiecții cu insulinorezistență crescută au avut RMO medie mai mare și RMO maximă la 120 min. Date prezentate tabel 64.

Concluzii

La acest subgrup (n=16), peptidul C, insulinemia, proinsulinemia, HOMA1-IR a fost mai mare la diabetici comparativ cu subiecții control. Pentru leptină, valoarea la nivelul percentilei 25 și 50 a fost mai mare pentru subiecții control, în timp ce valoarea leptinei pentru percentila 50 și 75 a fost mai mare la subiecții diabetici.

Împărțirea pe subgrupuri de insulinorezistență nu a putut asigura proporția egală a sexelor între subgrupuri. Proporția mai mare a femeilor a indus modificări ale maximului termogenezei pe care a apropiat-o de cea caracteristică pentru sexul feminin. La subiecții diabetici cu insulinorezistență scăzută proporția mare de femei a întârziat maximul termogenezei la 180 min similar cu cel întâlnit la subgrupul femei cu insulinorezistență scăzută total grup diabet. Comparativ subgrupul subiecți diabetici cu insulinorezistență înaltă care a avut o proporție mai mică de femei și are un maxim al termogenezei similar subgrupul bărbați cu insulinorezistență înaltă total grup diabet la avut RMO maxim la 120 min.

Pentru subiecții control care au avut aproximativ aceeași proporție între sexe, valoarea maxima a RMO este la 60 min la subiecții cu insulinorezistență joasă (66% femei) și la 120 min la subgrupul cu insulinorezistență înaltă (60% femei)

5.2.6 Efectul termic al alimentelor (ETA) estimat ca procent de creștere al ratei metabolice bazale, aria de creștere (AUC) postprandială a consumului energetic și procent consumat din masa test subiecți pereche (n=16)

Pentru acest grup termogeneza postprandială a fost mai mare la subiecții diabetici cu insulinorezistență crescută (n=4, 2 femei) comparativ cu subiecții diabetici cu insulinorezistență scăzută (n=4, 3 femei) când a fost exprimată prin AUC și procent din masa test. Comparativ la subiecții control termogeneza postpradială a fost mai mică la subiecții cu insulinorezistență crescută (n=4, 3 femei). Date prezentate tabel 67 și figura 48. Datele sunt mai dificil de interpretat datorită repartiției inegale a sexelor între grupe.

Concluzii

Termogeneza postprandială a fost mai mare la subiecții diabetici cu insulinorezistență crescută (n=4, 2 femei) comparativ cu subiecții diabetici cu insulinorezistență scăzută (n=4, 3 femei). Analiza după însulinorezistență pare a fi influențată în acest subgrup de repartiția inegală a sexelor.

Temogeneza postprandială a fost mai mică la subiecții control cu insulinorezistență crescută (n=4, 3 femei) comparativ cu grupul control cu insulinorezistență scăzută (n=4, 2 femei). Aceste rezultate divergente comparativ cu total grup la care subiecții control cu insulinorezistență crescută a avut termogeneza crescută în raport cu subiecții control cu insulinorezistență scăzută pot fi datorate repartiției inegale a sexelor între grupuril.

5.2.7 Modificarea parametrilor de insulinorezistență și a nivelului adipokinelor indusă de masa test subiecți pereche (n=16)

La subiecții cu diabet s-a observat la 4.5 ore după masa test o creștere semnificativă a insulinei, proinsulinei și raporului proinsulină/adiponectină. S-a menținut tendința de scădere a leptinei post prandial și de creștere a raportului proinsulină/insulină.

La subiecții control s-a observat postprandial creștere semnificativă a insulinemiei, proinsulinei, raportului proinsulină/adiponectină și raportului molar proinsulină/insulină. Totodata s-a observat tendința de scădere a leptinei până în apropierea pragului de semnificație statistică. Date prezentate tabel 68.

Pentru acești parametrii comparația între medii a fost foarte apropiată cu cea a grupului total, singura modificare care nu a atins semnificație statistică a fost scăderea leptinei post prandial și creșterea raportului proinsulină/insulină cât atât pentru diabetici, probabil și datorită numărului redus de cazuri.

Nivelul proinsulinei și al raportului molar proinsulină/ insulină a fost diferit la diabetici față de control la determinarea inițială (p<0.05, test Mann-Whitney) dar această diferență semnificativă statistic nu a mai obținută și la determinarea postprandială.

Concluzii

Pentru subgrupul subiecți pereche (n=16) în raport cu valorile în stare „fasting” au crescut semnificativ statistic la 4.5 ore după administrarea mesei test valorile insulinemiei, proinsulinemiei și a raportului proinsulină/adiponectină la subiecții cu diabet. La subiecții control, la creșterea acestor variabile s-a adăugat și creșterea raportului proinsulină/insulină. Leptina a scăzut postprandial comparativ cu determinarea preprandială pentru ambele subgrupuri.

5.3 Analiza subiecți pereche diabetici control ( n=12 )

Pentru a exclude influența dată de predominența sexului feminin în subgrupurile analizate s-a restrâns analiza la 6 perechi (3 bărbați control – 3 bărbați diabet, 3 femei control – 3 femei diabet) care au prezentat cele mai apropiate caracteristici privind vârsta, parametrii antropometrici și de compoziție corporală. Pornind de la subiecții control bărbați (n=3), au fost aleși perechile de subiecți diabetici cele mai apropiate ca vârstă, parametrii antropometrici și compoziție corporală din grupul analizat. Pentru subiecții femei s-au ales perechile care aveau vârsta cea mai apropiată de subiecții bărbați. Pentru a exemplifica diferența determinată de gen asupra ratei metabolice s-a calculat rata metabolică orară separat pe sexe.

5.3.1 Date generale comparativ diabet-control subiecți pereche (n=12)

Subiecții în acest grup au fost mai tineri vârstă medie pentru diabet 51.1 ± 6.71 ani și pentru control 47.5 ± 12.1 ani ( diferență fără semnificație statistică). Pe total grup subiecți pereche (n=12) nu au existat diferențe semnificative statistic pentru parametrii antropometrici, de compoziție corporală, peptid C, insulinemie, leptină, adiponectină, QUICKI. Subiecții diabet grup pereche (n=12) au avut comparativ cu subiecții control valori semnificativ mai mari pentru HBA1c, glicemie, proinsulină, HOMA1-IR, raport molar proinsulină/insulină. Date generale prezentate tabel 67.

Separat pe sexe, bărbații atât control cât și diabetici sunt mai tineri (control 38.3±2.08 ani și diabetic 47.3±2 ani) decât femeile (control 56.7±10.5 ani și diabetice 55±8.4 ani). Bărbații diabetici au fost mai în vârstă și au avut IMC, masa slabă mai mari în raport cu bărbații control (media IMC 32.8±3.1 diabetici și 30.1±3.7 control, media masă slabă 77.3±3.6 kg diabetici și 74.9±8.3 kg control). Datorită dimensiunii reduse a grupului parametrii metabolici nu au mai atins nivel de semnificație statistică. Date complete tabel 69.

5.3.2 Ratele metabolice orare în timpul testului la masă comparativ diabet – control subiecți pereche (n=12)

S-au comparat ratele metabolice orare înainte și după masa test. Rezultatele sunt prezentate în tabelul 66. Pentru aceste rate metabolice, pragul de semnificație statistică a fost atins numai pentru lotul control (p<0.05, testul Friedman)

La acest grup de subiecți pereche (n=12), rata metabolică orară inițială a fost mai mare la subiecții control comparativ cu cei diabetici. La ambele subgrupuri rata metabolică orară a crescut după masa test. Maximul de creștere a fost la 60 min subiecți control și 180 min subiecți diabetici. Comparația între rata metabolică orară la 0 min și rata metabolică orară la 60 min a fost semnificativă statistic (p<0.05) cu testul Wilcoxon. Pentru subiecții diabetici diferernța între rata metabolică orară 180min și rata metabolică orară de la 240 min a fost de asemenea semnificativă statistic (p<0.05, test Wilcoxon)

Concluzii

Pentru subiecții pereche (n=12), rata metabolică orară (RMO) a crescut de la valoarea pretest a atins maximul la 60 min pentru subiecții control și la 180 min pentru subiecții diabetici și a scăzut la 240 min ajungând în apropierea valorii pretest. RMO la 240 min a fost cu 0.5 kcal/oră (0.7%) la subiecții control și cu 3.4 kcal/oră(4.9%) mai mare ca valoare pretest.

5.3.3 Efectul termic al alimentelor (ETA) estimat ca procent de creștere al ratei metabolice bazale, aria de creștere (AUC) postprandială a consumului energetic și procent consumat din masa test subiecți pereche (n=12)

Creșterea în raport cu rata metabolică preprandială a fost de 12.03 ± 7.8 % pentru total grup (n=12), de 9.78 ±7.5% pentru subiecții control și de 14.28 ± 8.11% pentru cei cu diabet. Această diferență între subiecții diabetici și cei control nu a atins semnificație statistică.

Procentul pe care l-a reprezentat efectul termic al alimentelor în raport cu masa test a fost de 3.91% pentru subiecții control și de 5.92% pentru subiecții cu diabet. Consumul energetic raportat la calorii masa test a fost mai mare la subiecții cu diabet, dar nu a atins pragul de semnificație statistică.

Concluzii

Pentru subiecții pereche (n=12), termogeneza postprandială indiferent de modalitatea de exprimare a fost mai mare la subiecții cu diabet comparativ cu cei control. Date similare cu cele obținute pentru subiecți pereche(n=16).

5.3.4 Analiza ratei metabolice orare în funcție de sex subiecți pereche (n=12)

Rata metabolică orară a fost mai mare la bărbați atât la diabetici cât și la control (p<0.05, test Kruskal-Wallis). Atât femeile cu diabet cât și femeile control au atins RMO maxima la 180 min, în timp ce bărbații control au atins RMO maximă la 60 min și bărbații cu diabet la 120 min. Date prezentate tabelul 73 și figura 51.

Concluzii

Rata metabolică orară a crescut postprandial pentru toate subgrupurile. Femeile control și femeile cu diabet au atins RMO maxim la 180 min, în timp ce bărbații control au atins RMO maxim la 60 min și bărbații cu diabet la 120 min. La 240 min femeile diabetice aveau RMO cu 6.65 kcal/oră (14.95% peste rata pretest și femeile control cu 2.25 Kcal/oră (4.1%) peste RMO 0 min. Termogeneza postprandială părea că se extinde semnificativ peste cele 4.5 ore ale testului pentru femei. La bărbații control și la diabetici RMO la 240 min era la mai puțin 1kcal/ora de valoarea pretest(RMO 0 min) și termogeneza postprandială se încheiase.

5.3.5 Efectul termic al alimentelor (ETA) estimat ca procent de creștere al ratei metabolice bazale, aria de creștere (AUC) postprandială a consumului energetic și procent consumat din masa test subiecți pereche (n=12) în funcție de sex

Cea mai mare termogeneză postprandială au avut-o bărbații cu diabet comparativ cu toate celelalte subgrupuri. Subgrupul femei cu diabet a avut termogeneza postprandială mai mică dar apropiată de a femeilor control.

Concluzii

Datele obținute pentru subgrupul pereche (n=12) au fost apropiate cu cele obținute pentru total grup. Femeile cu diabet au avut atât RMO mai mici de la rata metabolică 0 min pâna la rata metabolică de la 240 min cât și termogeneza postprandială redusă comparativ cu femeile control. Bărbații cu diabet au avut atât RMO orare mai mari cât și termogeneza posprandială crescută în raport cu bărbații control.

5.3.6. Modificarea coeficientului respirator (RQ) indusă de masa test subiecți pereche (n=12)

La acest grup coeficientul respirator (RQ) a scăzut mai mult după administrarea mesei test pentru subiecții control. La subiecții control scăderea RQ a fost mult mai accentuată la 60 min, comparativ cu subiecții cu diabet la care chiar se constată o tendință de creștere a RQ.

Concluzii

Coeficientul respirator a avut valori foarte apropiate la momentul 0 între subiecții diabetici și cei control. Pe parcursul testului la masă la subiecții control, coeficientul respirator a scăzut accentuat la 60 min, a crescut la valori apropiate nivelul pretest la 120 min și a scăzut din nou accentuat la 240 min, corespunzător creșterii proporției de calorii obținute din lipide după masa test. Spre deosebire de aceștia subiecții cu diabet nu au avut scăderea precoce de la 60 min și în general scăderea coeficientului respirator a fost redusă comparativ cu subiecții control. Subiecții cu diabet au metabolizat o proporție redusă de lipide îm intervalul de 4.5 ore după administrarea mesei test comparaiv cu subiecții control.

5.3.7 Analiza modificărilor induse de masa test în funcție de parametrii de insulinorezistență subiecți pereche (n=12)

S-au împarțit grupurile după valoarea mediană HOMA1- IR pentru control, respectiv HOMA1-IR =1.49 și valoarea mediană pentru diabet, respectiv HOMA1-IR= 2, în subgrupuri cu insulinorezistență înaltă și joasă și s-au comparat ratele metabolice orare după masa test.

Valorile medii ale rate metabolice orare au fost semnificativ crescute pentru subgrup cu diabet și HOMA1-IR mai mare de valoarea mediană în raport cu subgrupul diabetici dar cu HOMA1-IR mai mică de valoarea mediană. Nu s-au găsit diferențe semnificative pentru grupul control.

Repartiția inegală a sexelor complică interpretarea acestor rezulate. Pentru subiecții diabetici cei cu insulinorezistență scăzută sunt reprezentați exclusiv de femei iar cei cu insulinorezistență crescută sunt reprezentați exclusiv de bărbați. În grupul control subiecții cu insulinorezistență scăzută au 33% femei, iar cei cu insulinorezistență crescută au 66% femei.

Consumul energetic calculat după HOMA1-IR a devenit similar cu cel calculat după apartenența la sex (tabelul 72). Pentru a evita repetarea datelor nu a mai fost prezentat.

Concluzii

La subiecții control, grupul cu insulinorezistență scăzută (n=3, 2 femei) a avut termogeneza postprandială crescută comprativ cu grupul cu insulinorezistență crescută (n=3, 1 femeie). La subiecții diabetici termogeneza postprandială a fost crescută la subiecții cu insulinorezistență crescută (n=3, 3 bărbați) comparativ cu grupul cu insulinorezistență scăzută (n=3, 3 femei). Date dificil de interpretat datorită distribuției inegale a sexelor.

5.3.8 Modificarea parametrilor de insulinorezistență și a nivelului adipocitokinelor indusă de masa test subiecți pereche (n=12)

Pentru subiecții cu diabet la 4.5 ore după masa test au crescut semnificativ valorile insulinemiei, proinsulinemiei și ale raportului proinsulină/adiponectină și a scăzut semnificativ valoarea leptinemiei (p<0.05, test Wilcoxon). Creșterea raportului proinsulină/insulină după masa test deși a fost prezentă nu a atins semnificație statistică.

Pentru subiecții control s-a observat o creștere postprandială semnificativă a proinsulinei, a raportului proinsulină/insulină și proinsulină/adiponectină (p<0.05, test Wilcoxon). Scăderea leptinemiei și creșterea insulinemiei după masa test nu au avut valori semnificative statistic.

Concluzii

Modificarea parametrilor de insulinorezistență si a adipokinelor, la subiecții pereche (n=12) a fost similară cu total grup. La 4.5 ore de la masa test, la subiecții diabetici au crescut semnificativ valorile proinsulinei, insulinemiei, raportului proinsulină/adiponectină și au scăzut valorile leptinemiei. Creșterea proinsulinemiei, a raportului proinslină/insulină și a raportului proinsulină/adiponectină a fost semnificativă și la subiecții control. La subiecții control postprandial scăderea leptinemiei a fost prezentă dat nu a atins semnificație statistică.

Referințe

1. Gong, L., et al., Metformin pathways: pharmacokinetics and pharmacodynamics. Pharmacogenet Genomics, 2012. 22(11): p. 820-7.

2. Allison, D.B., et al., The use of areas under curves in diabetes research. Diabetes Care, 1995. 18(2): p. 245-50.

3. NHLBI Obesity Education Initiative Expert Panel on th Identification, Evaluation and Treatment of Obesity in ADults (US) Clinical guidelines on the identification, evaluation and tratment of overweight and obesity in adults, the evidence report. 1998; Available from: https://www.nhlbi.nih.gov/files/docs/guidelines/ob_gdlns.pdf.

4. Peric, R., M. Meucci, and Z. Nikolovski, Fat Utilization During High-Intensity Exercise: When Does It End? Sports Med Open, 2016. 2(1): p. 35.

5. Elia, M. and G. Livesey, Energy expenditure and fuel selection in biological systems: the theory and practice of calculations based on indirect calorimetry and tracer methods. World Rev Nutr Diet, 1992. 70: p. 68-131.

6. Pohl, M., et al., Glycemic control in patients with type 2 diabetes mellitus with a disease-specific enteral formula: stage II of a randomized, controlled multicenter trial. JPEN J Parenter Enteral Nutr, 2009. 33(1): p. 37-49.