Simulation modeling of the correlation between the components of metabolic syndrome

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Current study analyzed the system of metabolic disorders included in the metabolic syndrome group: fasting and post-carbohydrate blood glucose levels, total cholesterol (TC) concentration in the blood, and the patient’s body mass index (BMI).

The aim: to study the correlation between the systems and components of metabolic syndrome using simulation modeling method to reproduce the system basing on the results of analyzing the most significant correlations between its elements.

Material and methods. The results of examination of patients with type 2 diabetes mellitus (n = 70), stage 1–2 arterial hypertension (n = 70), and type 2 diabetes mellitus with concomitant stage 1–2 hypertension (n = 50) were used. A group of 30 healthy individuals under 40 years of age was examined for comparative analysis. Blood pressure (BP) was measured on both arms on an empty stomach and after a carbohydrate load, and the individual body mass index (kg/m2) was calculated. A biochemical blood test was performed using a VitaLine-150 biochemical analyzer (Russia) to determine the concentration of glucose and TC (accuracy ±0.05 mmol/l). The results of processing the data using simulation modeling methods are presented by means of STATISTICA-13 computer program.

Results. A correlation analysis of correlation between BP indexes and concentration of glucose and TC in the blood was performed. Optimal agreement criteria with high linear correlation coefficients of BP with glucose (r = 0.842) and TC (r = 9.96) in the blood were established. Models of the dependence of glucose and TC on BP and BMI were built.

Conclusion. Functional analytical models in the form of equation system are used in the process of creating an innovative non-invasive analyzer for determining the level of glycemia and total cholesterol in the blood. Relative error of the calculated values comparatively to laboratory indexes is ±10%, which is confirmed by Russian patents for inventions. Simulation modeling allows us to study the interaction of the components of metabolic syndrome, facilitating the implementation of digital modeling technologies for real devices and systems.

About the authors

Khuseyn A. Kurdanov

Center for Medical and Ecological Research of the State Research Center of the Russian Federation – Institute of Medical and Biological Problems of the Russian Academy of Sciences

Email: kurdanov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9240-0292
SPIN-code: 1414-4661

MD, Dr. Sci. (Medicine), professor, director, Honored Scientist of the Russian Federation

Russian Federation, Nalchik

Alina D. Elbaeva

Kh.M. Berbekov Kabardino-Balkarian State University

Author for correspondence.
Email: ajqueen24@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-6408-6264
SPIN-code: 9699-8625

PhD (Medicine), associate professor of the Department of microbiology, virology and immunology

Russian Federation, Nalchik

Artur D. Elbaev

Medical company Albina LLC

Email: omelon124@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-0608-1074

MD, Dr. Sci. (Medicine), head of the Department of remedial treatment

Russian Federation, Kursk

Maryam K. Kurdanova

Center for Medical and Ecological Research of the State Research Center of the Russian Federation – Institute of Medical and Biological Problems of the Russian Academy of Sciences

Email: maryam.kurdanowa@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6966-8522

MD, Dr. Sci. (Medicine), senior researcher

Russian Federation, Nalchik

References

  1. Беленков Ю.Н., Привалова Е.В., Каплунова В.Ю., Зекцер В.Ю., Виноградова Н.Н., Ильгисонис И.С. с соавт. Метаболический синдром: история развития, основные критерии диагностики. Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2018;14(5):757– 764. [Belenkov YuN, Privalova EV, Kaplunova VYu, Zektser VYu, Vinogradova NN, Ilgisonis IS et al. Metabolic syndrome: Development of the issue, main diagnostic criteria. Ratsional’naya farmakoterapiya v kardiologii = Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2018;14(5):757–764 (In Russ.)]. EDN: YPESEX. https://doi.org/10.20996/1819-6446
  2. Mahbuba S, Mohsin F, Rahat F, Nahar J, Begum T, Nahar N. Descriptive epidemiology of metabolic syndrome among obese adolescent population. Diabetes Metab Syndr. 2018;12(3):369–74. PMID: 29358036. https://doi.org/10.1016/j.dsx.2017.12.026
  3. Токарева З.Н., Евдокимова А.А., Деев А.Д., Мамедов М.Н. Динамика клинико-биохимических показателей метаболического синдрома: данные 6-летнего проспективного популяционного исследования. Профилактическая медицина. 2014;17(2 -1):25– 29. [Tokareva ZN, Evdokimova AA, Deev AD, Mamedov MN. Time course of changes in the clinical and biochemical parameters of metabolic syndrome: The data of a 6-year prospective population-based study. Profilakticheskaya meditsina = Russian Journal of Preventive Medicine. 2014;17(2-1):25–29 (In Russ.)]. EDN: SEHEWT.
  4. Аметов А.С. Гусенбекова Д.Г., Камынина Л.Л., Литвиненко В.М., Пашкова Е.Ю., Плотникова О.А. с соавт. Ожирение. Современный взгляд на патогенез и терапию: учебное пособие. М.: ГЭОТАР-Медиа. 2019. Т. 1. 384 с. [Ametov AS, Gusenbekova DG, Kamynina LL, Litvinenko VM, Pashkova EYu, Plotnikova OA et al. Obesity. A modern view of pathogenesis and therapy: A tutorial. Moscow: GEOTAR-Media. 2021. Volume 1. 384 pp. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-9704-6269-0. EDN: DLXIWB.
  5. Ройтберг Г.Е. Метаболический синдром. М.: МЕДпресс-информ. 2021; 120 с. [Roytberg GE. Metabolic syndrome. Moscow: MEDpress-inform. 2021; 120 pp. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-00030-832-5.
  6. Лемоль Д. Лимфа и долголетие. Путь к укреплению иммунитета и предупреждению болезней. М.: Альпина Паблишер. 2022; 214 с. [Lemole G. Lymph & Longevity: The untapped secret to health. Moscow: Alpina Publisher. 2022. 214 pp. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-96148-242-3.
  7. Кобелев Н.Б., Половников В.А., Девятков В.В. Имитационное моделирование: учебник. 2-е изд. М.: КУРС. 2021; 228 с. [Kobelev NB, Polovnikov VA, Devyatkov VV. Simulation modeling: Textbook. 2nd edition. Moscow: KURS. 2021; 228 pp. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-907228-65-8.
  8. Худякова Е.В., Липатов А.А. Имитационное моделирование процессов и систем в АПК: учебник. М.: ИКЦ «Колосс». 2021; 256 с. [Khudyakova EV, Lipatov AA. Simulation modeling of processes and systems in the agro-industrial complex: Textbook. Moscow: Colossus. 2021; 256 pp. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-00129-054-4.
  9. Древс Ю.Г., Золотарев В.В. Имитационное моделирование: учебное пособие для вузов. 2-е изд. М.: Юрайт. 2022; 142 с. [Drews YuG, Zolotarev VV. Simulation modeling: Textbook for universities. 2nd edition. Moscow: Yurait. 2022; 142 pp. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-534-11385-3.
  10. Боев В.Д. Имитационное моделирование систем: учебное пособие для вузов. М.: Юрайт. 2023; 253 с. [Boev VD. Simulation modeling of systems: Textbook. Moscow: Yurait. 2023; 253 pp. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-534-04734-9.
  11. Акопов А.С. Имитационное моделирование: учебник и практикум для вузов. 2-е изд. Москва: Юрайт. 2024; 26 с. [Akopov AS. Simulation modeling: Textbook and practical training for universities. 2nd edition. Moscow: Yurait. 2024; 26 pp. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-534-18379-5.
  12. Эльбаева А.Д. Динамика изменения артериального давления у больных сахарным диабетом. Перспектива-2008: материалы Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Нальчик: Кабардино-Балкарский университет. 2008; Том 3: 328–331. [Elbaeva AD. Dynamics of changes in blood pressure in patients with diabetes mellitus. Perspektiva-2008: Proceedings of the International Scientific Conference of Students, Postgraduates and Young Scientists. Nalchik: Kabardino-Balkarian University. 2008; Volume 3: 328–331 (In Russ.)].
  13. Эльбаев А.Д., Эльбаева А.Д. Неинвазивный способ диагностики гликемии на основе взаимосвязи параметров гемодинамики и уровня глюкозы в крови. Известия Кабардино-Балкарского государственного университета. 2015;5(3):56–61. [Elbaev AD, Elbaeva AD. Noninvasive diagnostic method on the base of interaction of hemodynamic parameters and blood glucose level. Izvestiya Kabardino-Balkarskogo gosudarstvennogo universiteta = Proceedings of the Kabardino-Balkarian State University. 2015;5(3):56–61 (In Russ.)]. EDN: UDUZCJ.
  14. Курданов Х.А., Эльбаев А.Д., Эльбаева А.Д., Эльбаева Р.И. Новые подходы к неинвазивному определению уровня глюкозы в крови. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2017;16(2):59–64. [Kurdanov KhA, Elbaev AD, Elbaeva AD, Elbaeva RI. New approaches to non-invasive determination of blood glucose levels. Kardiovaskulyarnaya terapiya i profilaktika = Cardiovascular Therapy and Prevention. 2017;16(2):59–64 (In Russ.)]. EDN: YMXQTZ. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2017-2-59-64
  15. Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика: учебник. М.: Ленанд. 2023; 352 с. [Ivchenko GI, Medvedev YuI. Mathematical statistics: Textbook. Moscow: Lenand. 2023; 352 pp. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-9710-2723-2.
  16. Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере. М.: Финансы и статистика. 2008; 384 с. [Borovikov VP, Ivchenko GI. Forecasting in the STATISTIСA system in the Windows environment: Fundamentals of theory and intensive practice on a computer. M.: Finance and Statistics. 2008; 384 pp. (In Russ.)]. ISBN: 5-279-03059-7.
  17. Боровиков В.П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. Методология и технология современного анализа данных. М.: Горячая линия – Телеком. 2018; 288 с. [Borovikov VP. Popular introduction to modern data analysis in the STATISTICA system. Methodology and technology of modern data analysis. Moscow: Goryachaya Liniya – Telecom. 2018; 288 pp. (In Russ.)]. ISBN: 978-5-9912-0326-5.
  18. Эльбаев А.Д., Курданов Х.А., Эльбаева А.Д. Патент RU № 2368303 «Способ неинвазивного определения концентрации глюкозы в крови». Опубл. 27.09.2009. [Elbaev AD, Kurdanov KhA, Elbaeva AD. Patent RU No. 2368303 “Method for non-invasive determination of glucose concentration in blood”. Published 09/27/2009 (In Russ.)].
  19. Ламес. Биохимические анализаторы крови – обзор. Доступ: https://www.lames-ltd.ru/article/biohimicheskie-analizatori-krovi-obzor?ysclid=m4eayznji0125536236 (дата обращения – 23.06.2025). [Lames. Biochemical blood analyzers – an overview. URL: https://www.lames-ltd.ru/article/biohimicheskie-analizatori-krovi-obzor?ysclid=m4eayznji0125536236 (date of access – 23.06.2025) (In Russ.)].
  20. Медтовары. Обзор неинвазивных (бесконтактных) глюкометров. Доступ: https://diabetsahar.ru/diagnostika/obzor-neinvazivnyh-beskontaktnyh-glyukometrov.html (дата обращения – 23.06.2025). [Medical supplies. Review of non-invasive (non-contact) glucose meters. URL: https://diabetsahar.ru/diagnostika/obzor-neinvazivnyh-beskontaktnyh-glyukometrov.html (date of access – 23.06.2025) (In Russ.)].
  21. Эльбаев А.Д., Эльбаева Р.И., Курданов Х.А., Перковский Р.А. Патент RU № 2317008 «Устройство для неинвазивного определения концентрации глюкозы в крови». Опубл. 20.02.2008. [Elbaev AD, Elbaeva RI, Kurdanov KhA, Perkovsky RA. Patent RU No. 2317008 “Device for non-invasive determination of glucose concentration in blood”. Published 02/20/2008 (In Russ.)].
  22. Медтовары. Тонометр-глюкометр Омелон В-2. Доступ: https://med-tovary.ru/tonometr-glyukometr-omelon-v-2 (дата обращения – 23.06.2025). [Medical supplies. Blood pressure monitor-glucose meter Omelon V-2. URL: https://med-tovary.ru/tonometr-glyukometr-omelon-v-2 (date of access – 23.06.2025) (In Russ.)].
  23. Медтовары. Анализаторы холестерина и сахара. Доступ: https://medmart.pro/catalog/analizatory-holesterina-i-sahara (дата обращения – 23.06.2025). [Medical supplies. Cholesterol and sugar analyzers. URL: https://medmart.pro/catalog/analizatory-holesterina-i-sahara (date of access – 23.06.2025) (In Russ.)].
  24. Всемирная организация здравоохранения. Ожирение и избыточная масса тела. Доступ: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight (дата обращения – 23.06.2025). [World Health Organization. Obesity and overweight. URL: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight (date of access – 23.06.2025) (In Russ.)].
  25. Эльбаев А.Д., Перковский Р.А., Эльбаева Р.И. Патент RU № 2465817 С1 «Способ неинвазивного определения концентрации холестерина в крови». Опубл. 10.11.2012 [Elbaev AD, Perkovsky RA, Elbaeva RI. Patent RU No. 2465817 С1“Method for non-invasive determination of cholesterol concentration in blood”. Published 11/10/2012 (In Russ.)].
  26. Эльбаев А.Д., Перковский Р.А., Эльбаева А.Д., Эльбаева Р.И. Патент РФ № 2473307 С1. «Устройство для неинвазивного определения концентрации холестерина и глюкозы в крови». Опубл. 27.01.2013. Бюл. № 3. [Elbaev AD, Perkovsky RA, Elbaeva AD, Elbaeva RI. Patent of the Russian Federation No. 2473307 C1 “Device for non-invasive determination of cholesterol and glucose concentration in the blood”. Published 01/27/2013. Bulletin No. 3 (In Russ.)].
  27. Эльбаева А.Д., Сенов Х.М., Эльбаев А.Д. Разработка биохимического экспресс-анализатора крови на основе компьютерного моделирования. Качество. Инновации. Образование. 2017;5(2):366–369. [Elbaeva AD, Senov KhM, Elbaev AD. Development of a biochemical express blood analyzer based on computer modeling. Kachestvo. Innovatsii. Obrazovanie = Quality. Innovations. Education. 2017;5(2):366–369 (In Russ.)].

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. 1. Statistical distributions of glucose levels and blood pressure parameters

Download (216KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Dependence of blood glucose level on blood pressure coefficient

Download (80KB)
Indexing metadata
4. 3. Statistical distributions of cholesterol levels and correlation coefficients (Bl, B2, B = B1 x B2) in patients included in the study

Download (134KB)
Indexing metadata
5. 4. Hyperplane of the relationship between blood glucose and cholesterol levels in patients included in the study

Download (167KB)
Indexing metadata
6. 5. The relationship of blood glucose and cholesterol levels with the correlation coefficient (B = B1 x B2) in patients included in the study

Download (79KB)
Indexing metadata

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».