Dr. Stefan Konigorski

nivelurilor

Grupul de cercetare a epidemiologiei moleculare

Centrul Max Delbrück (MDC) pentru medicina moleculară din Asociația Helmholtz

Robert-Rössle-Strasse 10, DE - 13125 Berlin (Germania)

Articole similare pentru „”

  • Facebook
  • Stare de nervozitate
  • LinkedIn
  • E-mail

Abstract

Fundal: Adipokinele sunt hormoni secretați din țesutul adipos (AT), iar un număr dintre aceștia au fost stabiliți ca factori de risc pentru bolile cronice. Cu toate acestea, nu este clar dacă și în ce măsură adipozitatea, expresia genelor și alți factori determină nivelurile lor circulante. Obiective: Pentru a evalua în ce măsură adipozitatea, măsurată prin cantitatea de AT subcutanat (SAT) și AT visceral (TVA) utilizând imagistica prin rezonanță magnetică, și nivelurile de expresie genică din SAT determină concentrațiile plasmatice ale adiponinelor adiponectină, leptină, receptorului leptinei solubile, rezistinei, interleucina 6 și proteina de legare a acidului gras 4 (FABP4). Metode: Am efectuat o analiză transversală a 156 de participanți la studiul de cohortă EPIC Potsdam și am analizat modele de regresie multiple și coeficienți de corelație parțială. Rezultate: Pentru concentrațiile de leptină și FABP4, varianța 81 și 45% a fost explicată prin masa SAT, masa TVA și expresia genei în SAT în modele de regresie multivariabile. Pentru adipokinele rămase, s-a explicat masa AT și expresia genelor

Introducere

Imagistica prin rezonanță magnetică (RMN) permite cuantificarea directă a totalului AT (TAT), SAT și TVA [18], dar există dovezi empirice inconsistente cu privire la măsura în care evaluarea bazată pe imagini a TVA, SAT sau TAT determină nivelurile de adipokine [19] -21]. De asemenea, expresia genică în aceste țesuturi nu a fost adesea luată în considerare ca un predictor suplimentar al nivelurilor plasmatice ale acestor adipokine. Doar câteva studii au raportat asocierea masei AT bazate pe imagistică cu expresia genelor și concentrațiile plasmatice sau serice [22-37] și au investigat în principal eșantioane mici de studiu și s-au concentrat pe grupuri specifice de pacienți sau efectul intervențiilor și analizei a unuia sau a două adipokine candidate.

Scopul studiului nostru a fost, prin urmare, de a investiga în ce măsură nivelurile plasmatice ale celor șase adipokine de mai sus sunt determinate de cantitatea de SAT și TVA evaluate prin RMN și de expresia genică măsurată în SAT. Ipoteza noastră a fost că cuantificarea directă a SAT și TVA, precum și expresia genelor în AT pot explica o cantitate substanțială a varianței nivelurilor de adipokine. În analize secundare, am investigat predictori suplimentari și am comparat mai detaliat rolul compartimentelor de grăsime corporală și expresia genelor.

Materiale și metode

Populația de studiu

Evaluarea masei AT

Măsurile de grăsime corporală au fost obținute din scanările RMN ale întregului corp folosind o abordare de segmentare complet automatizată, care a furnizat estimări foarte similare comparativ cu o segmentare manuală de către experți și a avut repetabilitate și reproductibilitate ridicată a măsurătorilor (coeficient de variație = 0,4% pentru SAT și TAT și 3,5% pentru TVA [41, 42]; text suplimentar online S2). Măsurile disponibile includ cantitatea de AT din compartimentul visceral (în cavitatea abdominală, adică în jurul și între organele din abdomen), compartimentul subcutanat (țesutul adipos sub piele) și compartimentul coronarian (țesutul adipos din jurul inimii și vasele cardiace în torace; AT coronarian [CAT]) (vezi textul supl. online S2 pentru mai multe detalii). TAT a fost calculat ca suma TVA, SAT și CAT. În plus, au fost evaluate cantitatea de țesut muscular scheletic (SMT) și volumul total al corpului. Rapoartele AT/înălțime [43], AT/înălțimea 2 (= indicele de masă grasă [44]) și AT/înălțimea 3 [43] au fost calculate pentru TVA, SAT, CAT și TAT ca măsuri ale masei AT standardizate în funcție de înălțime, iar AT/SMT a fost investigat pentru a aborda modelul capacității de încărcare [45] pentru a seta masa AT în raport cu SMT.

Evaluarea nivelurilor de plasmă a biomarkerului și a expresiei genei SAT

Nivelurile plasmatice EDTA ale adiponectinei cu greutate moleculară totală (HMW) și HMW + cu greutate moleculară medie (MMW) au fost măsurate utilizând ELISA de la ALPCO (Salem, NH, SUA) și s-au calculat concentrațiile de MMW și adiponectină cu greutate moleculară mică (LMW) prin scădere. Leptina, sOB-R, resistina și FABP4 au fost măsurate folosind ELISAs de la BioVendor (Brno, Republica Cehă), iar IL-6 a fost măsurată utilizând un ELISA de la R&D Systems (Minneapolis, MN, SUA). Toate probele au fost măsurate în duplicat conform protocolului standard de pe cititorul TECAN Infinite 200 PRO (Männedorf, Elveția) și au avut coeficienți de variație mici între și intra-test (supl. Online Text S4).

Reacția în lanț cantitativă în timp real a polimerazei (PCR) a fost efectuată utilizând sistemul PCR în timp real aplicat Biosystems 7500 cu tehnologie TaqMan (ABI, Darmstadt, Germania) pentru a evalua expresia genei în SAT a genelor țintă adiponectină, leptină, sOB- R, rezistină, IL-6 și FABP4 (supl. Online Text S5). Pentru fiecare probă și pentru fiecare genă, expresia genică a fost măsurată în triplicat și cele trei valori Ct au fost calculate pentru fiecare individ. Ca măsură pentru expresia genelor în toate analizele s-au folosit valori de 2 –ΔCt, presupunând că numărul de molecule țintă amplificate la ciclul de prag este identic pentru genele candidate și gena menajeră 18S măsurată [46]. Toate experimentele au avut mici coeficienți de variație între și intra-test.

Analize statistice

Analizele statistice au fost efectuate folosind versiunea R 3.3.1 [47]. Toate expresiile genice, concentrația plasmatică și măsurătorile de masă AT bazate pe RMN (inclusiv raporturile AT/înălțime, AT/înălțime 2, AT/înălțime 3 și AT/SMT) au fost transformate în log pentru a produce măsuri distribuite în mod normal pentru analiză . Toate analizele se bazează pe eșantionul de 156 de participanți, cu excepția analizelor care includ concentrații de leptină, FABP4 și adiponectină LMW, care au fiecare o valoare lipsă.

Pentru scopul nostru principal, am montat mai multe modele de regresie liniară și am calculat ajustarea R 2 pentru a evalua cât de mult din varianța concentrațiilor plasmatice poate fi explicată prin compartimentele AT și expresia genelor. Pentru fiecare adipokină, aceste modele au inclus următorii predictori în diferite combinații: expresia genei SAT (a genei respective), masa SAT, masa TVA și interacțiunea masei SAT cu expresia genei SAT (a genei respective). Interacțiunea poate fi interpretată ca cantitatea de țesut (adică, numărul și dimensiunea celulelor) înmulțită cu măsura activității transcriptomice bazată pe celule. Ajustat R 2 din fiecare model de regresie este varianța totală explicată de toți predictorii din model, ajustată pentru numărul de predictori incluși.

Ne-a interesat, de asemenea, dacă alți predictori cresc în continuare varianța explicată a concentrațiilor de adipokine. Bărbații și femeile diferă în ceea ce privește cantitatea de AT, prin urmare sexul este de așteptat să contribuie la variația masei SAT și TVA. Prin urmare, am examinat cantitatea de varianță a concentrațiilor de adipokine explicată după sex, ca un singur predictor, precum și împreună cu expresia genei SAT a genei corespunzătoare, a masei SAT și a masei TVA. În analize suplimentare, am adăugat următorii predictori în diferite combinații la modelul de regresie: vârstă, pregătire profesională, activitate fizică, statutul de angajare, statutul de partener, starea de fumat, starea socioeconomică, istoricul diabetului, IMC, raportul talie-șold, CAT, TAT, și expresia genelor și concentrațiile plasmatice ale tuturor celorlalte adipokine luate în considerare în studiul nostru (a se vedea tabelele 2 și 3 pentru o descriere detaliată a modelelor de regresie).

Deși este posibil ca aceste modele să nu permită o separare validă a efectelor diferiților predictori, ele oferă o cuantificare utilă a varianței generale explicate în funcție de compartimentele corpului, expresia genelor și alți predictori, deoarece orice analiză ajustată elimină, de asemenea, o parte din varianța nivelurilor de adipokine. sau compartimente AT. În plus față de aceste analize de varianță, am examinat, de asemenea, coeficienții parțiali de corelație Pearson ai concentrațiilor plasmatice cu măsurile AT și expresia genelor, ajustate pentru sex, vârstă, activitate fizică și formare profesională. Aceste covariabile au fost alese pe baza raționamentului conceptual că ar putea acționa ca confuzori în analizele de corelație. De exemplu, masa AT variază între sexe, masa AT și nivelurile de adipokine se modifică pe parcursul vieții și în funcție de activitatea fizică, iar pregătirea profesională pare a fi cel mai bun proxy pentru statutul socioeconomic în analizele noastre, care s-a dovedit a fi asociat cu obezitatea.

Pentru analize de sensibilitate, am efectuat analize stratificate în funcție de sex, am repetat principalele analize folosind o estimare a cantității absolute de molecule de adipokine în plasmă (în loc de concentrații plasmatice) și, de asemenea, am calculat analize bazate pe AT/înălțime, AT/înălțime 2, AT/înălțimea 3, precum și AT/SMT, care au dat rezultate aproape identice (textul supl. online S6).

Rezultate

Descrierea caracteristicilor participanților

Grupul de participanți a fost format din puțin mai multe femei (55%) decât bărbați, a avut o vârstă medie de 64,5 ani (SD = 8,6 ani), un IMC mediu de 27,9 (SD = 4,1) și o prevalență scăzută a bolilor cardiovasculare și cardiometabolice . (Tabelul 1) în ciuda tensiunii arteriale crescute (tensiunea arterială sistolică medie de 134,8 mm Hg [SD = 15,8 mm Hg] și tensiunea arterială diastolică medie de 80,6 mm Hg [SD = 9,9 mm Hg]). Utilizarea medicamentelor a corespuns acestor statistici: un procent ridicat de participanți au luat medicamente pentru reducerea tensiunii arteriale și doar un procent mic a luat medicamente antiinflamatoare sau antidiabetice. Toate măsurătorile AT, nivelurile plasmatice de leptină, FABP4 și adiponectină și expresia genică a leptinei și adiponectinei au diferit între subgrupuri specifice sexului (Tabelul 1). De exemplu, SAT a fost în medie 20,1 kg (SD = 5,1 kg) la femei și 14,7 kg (SD = 4,3 kg) la bărbați, iar nivelurile plasmatice medii de leptină au fost de 45,2 μg/ml (deviație absolută mediană = 23,9 μg/ml) în femei și 18,8 μg/ml (deviație absolută mediană = 12,6 μg/ml) la bărbați.

tabelul 1.

Caracteristicile stratificate în funcție de sex ale populației studiate

Varianța concentrațiilor de adipokine explicată de compartimentele de grăsime corporală și expresia genei SAT

Pentru obiectivul principal, am investigat cât de mult din varianța concentrațiilor plasmatice a biomarkerului ar putea fi explicată în general prin masa TVA, masa SAT, expresia genei SAT și interacțiunea lor pentru gena respectivă (Tabelul 2). Expresia genei SAT a adipokinei respective (modelul 1) a explicat 48% din varianța leptinei, dar 2) a concentrațiilor plasmatice de adipokine explicate prin compartimentele de grăsime corporală și expresia genei SAT

Masa SAT împreună cu expresia genei SAT (modelul 4) au explicat 81% pentru leptină, 45% pentru FABP4, 12% pentru sOB-R și aproape 0% pentru toate celelalte adipokine. Interacțiunea dintre masa SAT și expresia genei SAT a genei respective (modelul 5) a reprezentat 30% din leptină, 22% din FABP4 și 10% din nivelurile de sOB-R, dar nu a explicat nicio varianță efectele expresiei genei SAT și a masei SAT (adică, în modelul 6 comparativ cu modelul 4).

În general, când expresia genei SAT, masa SAT și masa TVA au fost luate în considerare în combinație (modelul 7), o proporție substanțială a concentrației plasmatice a fost explicată pentru leptină (ajustată R 2 = 81%) și, deși într-o măsură ceva mai mică, pentru FABP4 (45%). În contrast, varianța explicată de acești predictori a fost scăzută pentru adipokinele rămase (între 10 și 16% pentru sOB-R, IL-6, total, HMW și MMW adiponectină și aproape de 0% pentru rezistină și adiponectină LMW).

Pentru o descriere a rezultatelor analizelor stratificate în funcție de sex, a se vedea tabelul suplimentar online S1 și textul suplimentar online S6.

Varianța concentrațiilor de adipokine explicată de determinanți personali și de mediu suplimentari

Apoi, am examinat determinanți suplimentari (Tabelul 3). Sexul singur (modelul 8) a explicat 32% din varianța nivelurilor de leptină, 10-20% pentru nivelurile de FABP4, total și adiponectină HMW și aproape de 0% pentru adipokinele rămase. Când sexul a fost adăugat la expresia genică, SAT și TVA (modelul 9), nu a crescut sau doar a crescut ușor varianța explicată a nivelurilor plasmatice (comparativ cu modelul 7), sugerând că diferențele dintre sexe au fost explicate de diferențele de masă AT și expresia genelor (Tabelul 1).

Tabelul 3.

Varianță (ajustată R 2) din concentrațiile plasmatice de adipokine explicate prin determinanți personali și de mediu suplimentari

În ceea ce privește contribuția altor factori, cele mai mari creșteri ale varianței explicate a nivelurilor de adipokine în comparație cu modelul 9 au fost observate după cum urmează: Pentru sOB-R, rezistină, FABP4 și adiponectină HMW, concentrația plasmatică a altor adipokine (modelul 13) a crescut varianța explicată de la 16 la 24%, de la 1 la 17%, de la 49 la 54% și respectiv de la 18 la 24%. Pentru adiponectina MMW și IL-6, expresia genică a altor adipokine (modelul 12) a crescut varianța explicată de la 10 la 23% și, respectiv, de la 12 la 21%. Pentru leptină, adiponectină totală și adiponectină LMW, 2, înălțime 3 sau SMT, nu există nicio indicație că AT se modifică calitativ în activitatea sa metabolică cu creșterea masei AT relative, spre deosebire de ceea ce ar putea fi ipotezat din rezultatele micilor anterioare. -studii la scară [58] și chiar dacă am observat o asociere a masei AT și a expresiei genetice pentru unele adipokine. În cele din urmă, predictorii suplimentari investigați în studiul nostru au adăugat doar varianța ușor explicată și, de asemenea, atunci când se iau în considerare efectele de interacțiune complexe între toate măsurile în analize exploratorii ulterioare (supl. Online Text S7; supl. Online Tabel S12), nu există sau doar puțină varianță nivelurile de adipokine ar putea fi explicate.

Speculăm dacă alți factori biologici, de exemplu, modificările post-transcripționale și elementele de reglementare, pot reprezenta o mare parte a varianței nivelurilor plasmatice ale adipokinelor, altele decât leptina și FABP4. De asemenea, unele adipokine precum IL-6 și FABP4 sunt de asemenea exprimate și secretate în plasmă din alte țesuturi [59, 60]. În plus, alți factori ai stilului de viață, cum ar fi dieta [24], parametrii clinici, alte proteine ​​circulante [61] și markerii genetici care nu afectează abundența ARNm, dar nivelurile circulante prin alte procese ar putea fi interesante pentru studiile viitoare. În cele din urmă, analize mai detaliate stratificate pe sexe ar putea fi interesante pentru urmărire. În acest studiu, ne-am concentrat pe analize ajustate în funcție de sex cu raționamentul care stă la baza faptului că sexul poate afecta masa AT, dar AT este țesutul primar de unde sunt secretate adipokinele, astfel încât sexul are doar o asociere indirectă cu nivelurile de adipokine.

În concluzie, studiul nostru arată că, deși pentru leptină, cea mai mare parte a varianței concentrațiilor plasmatice poate fi explicată prin masa AT (în special masa SAT) și expresia genei SAT, acest lucru este mai puțin pentru FABP4. În contrast și contraintuitiv, cea mai mare parte a varianței concentrațiilor plasmatice a așa-numitelor adipokine sOB-R, rezistină, adiponectină și IL-6 nu poate fi explicată prin expresia genei de masă AT sau SAT. Prin urmare, evaluarea bazată pe imagistică a compartimentelor corpului produce doar îmbunătățiri pentru predicția unor adipokine. Aceste date sugerează că alți factori sau interacțiunile cu alți factori sunt principalii factori determinanți ai acestor concentrații plasmatice și că nu există o cale simplă de la obezitate la boli cronice prin nivelurile de adipokine și țesutul care le secretă. În timp ce constatările noastre nu contrazic un potențial rol al acestor adipokine în dezvoltarea bolii, este puțin probabil ca concentrațiile lor circulante să medieze individual asocierea dintre adipozitate și riscul de boală observat în mare măsură în studiile epidemiologice. Studiile viitoare privind astfel de efecte de mediere sunt justificate și ar trebui să ia în considerare și interacțiunea adipokinelor, a produselor lor din aval și a markerilor de reglementare.

Mulțumiri

Autorii mulțumesc participanților studiului EPIC Potsdam, echipelor de la EPIC Potsdam și EPIC Heidelberg pentru tratarea datelor RMN și personalului centrului de studiu EPIC Potsdam pentru munca lor. Sunt recunoscători Ellen Kohlsdorf pentru manipularea datelor, Sarah Moreno Garcia și Henning Damm pentru manipularea eșantioanelor și pentru efectuarea experimentelor ELISA și PCR și lui Martin Küper pentru performanța exactă a scanărilor RMN.

Declarație de etică

Studiul a fost aprobat de comitetul de etică al asociației medicale din statul Brandenburg (Germania) și toți participanții au dat consimțământul scris în scris.

Declarație de divulgare

Autorii nu au conflicte de interese de declarat.

Surse de finanțare

S. Konigorski a fost parțial susținut de fonduri acordate de Asociația Helmholtz ca parte a subiectului portofoliului „Disfuncție metabolică”.