Роль дислипидемии в патогенезе перинатальных осложнений при сахарном диабете у матери

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность. Заболеваемость сахарным диабетом среди беременных растет. Физиологическая гиперлипидемия, характерная для поздних сроков гестации, усиливается во время беременности, осложненной сахарным диабетом. Изменения липидного профиля неразрывно связаны с неблагоприятными перинатальными исходами. Однако исследований, направленных на изучение взаимосвязи липидного обмена у женщин с различными типами сахарного диабета и развитием акушерских осложнений, недостаточно.

Цель — оценить липидный профиль у женщин с различными типами сахарного диабета (1-й, 2-й типы и гестационный сахарный диабет) с учетом метода его коррекции в III триместре беременности, выявить взаимосвязь липидов с перинатальными осложнениями, а также определить их возможную прогностическую значимость в развитии неблагоприятных исходов беременности.

Материалы и методы исследования. В исследование включено 277 женщин, которые составили несколько групп сравнения в зависимости от типа сахарного диабета и метода его коррекции, группу женщин с преэклампсией и группу условно здоровых. Анализировали клинические и лабораторные данные амбулаторных и стационарных карт беременных, находящихся на диспансерном учете в период с 2010 по 2017 г. Для исследования использовали периферическую венозную кровь, взятую у беременных натощак при сроке 28–32 нед. За первичную точку исследования принимали показатели содержания триглицеридов, холестерина, липопротеинов высокой, низкой и очень низкой плотности, коэффициент атерогенности. Дополнительно оценивали частоту гестационной артериальной гипертензии, преэклампсии, задержки развития плода, преждевременных родов.

Результаты исследования. Для беременных с различными типами сахарного диабета характерно преобладание в сыворотке крови атерогенных липидов (триглицериды, липопротеины очень низкой плотности), повышение индекса атерогенности и снижение содержания антиатерогенных липопротеинов высокой плотности. Эти изменения наиболее выражены у беременных с прегестационными типами сахарного диабета и в группах пациентов, получающих инсулинотерапию. При проведении корреляционного анализа выявлена слабая прямая связь между уровнем триглицеридов и макросомией (r = 0,26) и между значением индекса атерогенности и развитием тяжелой преэклампсии (r = 0,26). Анализ ROC-кривой показал, что триглицериды, липопротеины очень низкой плотности, индекс атерогенности являются предикторами развития тяжелой преэклампсии.

Заключение. Сахарный диабет усиливает состояние дислипидемии у беременных, что играет важную роль в патогенезе многих перинатальных осложнений. Оценка маркеров липидного профиля у женщин с различными типами сахарного диабета в III триместре беременности может являться валидным методом предикции тяжелой преэклампсии.

Об авторах

Роман Викторович Капустин

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта; Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: kapustin.roman@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2783-3032
SPIN-код: 7300-6260
ResearcherId: G-3759-2015

кандидат медицинских наук, ученый секретарь, врач акушер-гинеколог

Россия, Санкт-Петербург

Елизавета Михайловна Цыбук

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: elizavetatcybuk@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5803-1668
SPIN-код: 3466-7910
ResearcherId: ABB-6930-2020

студент медицинского факультета

Россия, Санкт-Петербург

Елена Николаевна Алексеенкова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Email: ealekseva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1409-5680
SPIN-код: 3976-2540
ResearcherId: W-3735-2017

младший научный сотрудник отдела акушерства и перинатологии

Россия, Санкт-Петербург

Екатерина Вадимовна Коптеева

Санкт-Петербургский государственный университет

Email: ekaterina_kopteeva@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-9328-8909
SPIN-код: 9421-6407

клинический ординатор кафедры акушерства, гинекологии и репродуктологии

Россия, Санкт-Петербург

Ольга Николаевна Аржанова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта; Санкт-Петербургский государственный университет

Email: olga_arjanova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3059-9811
SPIN-код: 7910-6039
ResearcherId: G-6895-2015

д-р мед. наук,профессор, засл. врач РФ

Россия, Санкт-Петербург

Татьяна Ивановна Опарина

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Email: oparinat@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5133-2396
SPIN-код: 2719-5432

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник лаборатории биохимии

Россия, Санкт-Петербург

Жанна Николаевна Тумасова

Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта

Email: iagmail@ott.ru

врач-лаборант

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Hod M., Kapur A., Sacks D.A. et al. The International Federation of Gynecology and Obstetrics (FIGO) Initiative on gestational diabetes mellitus. A pragmatic guide for diagnosis, management, and care // Int. J. Gynaecol. Obstet. 2015. Vol. 131. Suppl. 3. P. S173–S211. doi: 10.1016/S0020-7292(15)30033-3
  2. International Diabetes Federation. [Internet]. IDF Diabetes Atlas, 9th ed. Brussels, 2019 [дата обращения: 19.01.2021]. Доступ по ссылке: https://diabetesatlas.org/en/
  3. Wang C., Zhu W., Wei Y. et al. The associations between early pregnancy lipid profiles and pregnancy outcomes // J. Perinatol. 2017. Vol. 37. No. 2. P. 127–133. doi: 10.1038/jp.2016.191
  4. Herrera E., Ortega-Senovilla H. Implications of lipids in neonatal body weight and fat mass in gestational diabetic mothers and non-diabetic controls // Curr. Diab. Rep. 2018. Vol. 18. No. 2. P. 7. doi: 10.1007/s11892-018-0978-4
  5. Toescu V., Nuttall S.L., Martin U. et al. Oxidative stress and normal pregnancy // Clin Endocrinol (Oxf). 2002. Vol. 57. No. 5. P. 609–613. doi: 10.1046/j.1365-2265.2002.01638.x
  6. Herrera E., Ortega-Senovilla H. Lipid metabolism during pregnancy and its implications for fetal growth // Curr. Pharm. Biotechnol. 2014. Vol. 15. No. 1. P. 24–31. doi: 10.2174/1389201015666140330192345
  7. El Khouly N.I., Sanad Z.F., Saleh S.A. et al. Value of first-trimester serum lipid profile in early prediction of preeclampsia and its severity: A prospective cohort study // Hypertens Pregnancy. 2016. Vol. 35. No. 1. P. 73–81. doi: 10.3109/10641955.2015.1115060
  8. Catov J.M., Bodnar L.M., Kip K.E. et al. Early pregnancy lipid concentrations and spontaneous preterm birth // Am. J. Obstet. Gynecol. 2007. Vol. 197. No. 6. P. 610.e1–610.e7. doi: 10.1016/j.ajog.2007.04.024
  9. Jin W.Y., Lin S.L., Hou R.L. et al. Associations between maternal lipid profile and pregnancy complications and perinatal outcomes: a population-based study from China // BMC Pregnancy Childbirth. 2016. Vol. 16. No. 1. P. 60. doi: 10.1186/s12884-016-0852-9
  10. Wang X., Guan Q., Zhao J. et al. Association of maternal serum lipids at late gestation with the risk of neonatal macrosomia in women without diabetes mellitus // Lipids Health Dis. 2018. Vol. 17. No. 1. P. 78. doi: 10.1186/s12944-018-0707-7
  11. Misra V.K., Trudeau S., Perni U. Maternal serum lipids during pregnancy and infant birth weight: the influence of prepregnancy BMI // Obesity (Silver Spring). 2011. Vol. 19. No. 7. P. 1476–1481. doi: 10.1038/oby.2011.43
  12. Mudd L.M., Holzman C.B., Evans R.W. Maternal mid-pregnancy lipids and birthweight // Acta Obstet. Gynecol. Scand. 2015. Vol. 94. No. 8. P. 852–860. doi: 10.1111/aogs.12665
  13. Son G.H., Kwon J.Y., Kim Y.H., Park Y.W. Maternal serum triglycerides as predictive factors for large-for-gestational age newborns in women with gestational diabetes mellitus // Acta Obstet. Gynecol. Scand. 2010. Vol. 89. No. 5. P. 700–704. doi: 10.3109/00016341003605677
  14. Lindegaard M.L., Damm P., Mathiesen E.R., Nielsen L.B. Placental triglyceride accumulation in maternal type 1 diabetes is associated with increased lipase gene expression // J. Lipid. Res. 2006. Vol. 47. No. 11. P. 2581–2588. doi: 10.1194/jlr.M600236-JLR200
  15. Ortega-Senovilla H., Schaefer-Graf U., Meitzner K. et al. Decreased concentrations of the lipoprotein lipase inhibitor angiopoietin-like protein 4 and increased serum triacylglycerol are associated with increased neonatal fat mass in pregnant women with gestational diabetes mellitus // J. Clin. Endocrinol. Metab. 2013. Vol. 98. No. 8. P. 3430–3437. doi: 10.1210/jc.2013-1614
  16. Ryckman K.K., Spracklen C.N., Smith C.J. et al. Maternal lipid levels during pregnancy and gestational diabetes: a systematic review and meta-analysis // BJOG. 2015. Vol. 122. No. 5. P. 643–651. doi: 10.1111/1471-0528.13261
  17. Toescu V., Nuttall S.L., Martin U. et al. Changes in plasma lipids and markers of oxidative stress in normal pregnancy and pregnancies complicated by diabetes // Clin. Sci. (Lond). 2004. Vol. 106. No. 1. P. 93–98. doi: 10.1042/CS20030175
  18. Rizzo M., Berneis K., Altinova A.E. et al. Atherogenic lipoprotein phenotype and LDL size and subclasses in women with gestational diabetes // Diabet Med. 2008. Vol. 25. No. 12. P. 1406–1411. doi: 10.1111/j.1464-5491.2008.02613.x
  19. Schaefer-Graf U.M., Graf K., Kulbacka I. et al. Maternal lipids as strong determinants of fetal environment and growth in pregnancies with gestational diabetes mellitus // Diabetes Care. 2008. Vol. 31. No. 9. P. 1858–1863. doi: 10.2337/dc08-0039
  20. Basu A., Alaupovic P., Wu M. et al. Plasma lipoproteins and preeclampsia in women with type 1 diabetes: a prospective study // J. Clin. Endocrinol. Metab. 2012. Vol. 97. No. 5. P. 1752–1762. doi: 10.1210/jc.2011-3255
  21. Metzger B.E., Gabbe S.G., Persson B. et al. International association of diabetes and pregnancy study groups recommendations on the diagnosis and classification of hyperglycemia in pregnancy // Diabetes Care. 2010. Vol. 33. No. 3. P. 676–682. doi: 10.2337/dc09-1848
  22. Göbl C.S., Handisurya A., Klein K. et al. Changes in serum lipid levels during pregnancy in type 1 and type 2 diabetic subjects // Diabetes Care. 2010. Vol. 33. No. 9. P. 2071–2073. doi: 10.2337/dc10-0484
  23. Olmos P.R., Borzone G.R. Basal-bolus insulin therapy reduces maternal triglycerides in gestational diabetes without modifying cholesteryl ester transfer protein activity // J. Obstet. Gynaecol. Res. 2017. Vol. 43. No. 9. P. 1397–1404. doi: 10.1111/jog.13403
  24. Retnakaran R., Ye C., Hanley A.J. et al. Effect of maternal weight, adipokines, glucose intolerance and lipids on infant birth weight among women without gestational diabetes mellitus // CMAJ. 2012. Vol. 184. No. 12. P. 1353–1360. doi: 10.1503/cmaj.111154
  25. Sommer C., Sletner L., Mørkrid K. et al. Effects of early pregnancy BMI, mid-gestational weight gain, glucose and lipid levels in pregnancy on offspring’s birth weight and subcutaneous fat: a population-based cohort study // BMC Pregnancy Childbirth. 2015. Vol. 15. P. 84. doi: 10.1186/s12884-015-0512-5
  26. Szabo A.J. Transferred maternal fatty acids stimulate fetal adipogenesis and lead to neonatal and adult obesity // Med. Hypotheses. 2019. Vol. 122. P. 82–88. doi: 10.1016/j.mehy.2018.10.022
  27. Simeonova-Krstevska S., Krstevska B., Velkoska-Nakova V. et al. Effect of lipid parameters on foetal growth in gestational diabetes mellitus pregnancies // Pril. (Makedon Akad. Nauk. Umet. Odd. Med. Nauki). 2014. Vol. 35. No. 2. P. 131–136. doi: 10.2478/prilozi-2014-0017
  28. Olmos P.R., Rigotti A., Busso D. et al. Maternal hypertriglyceridemia: A link between maternal overweight-obesity and macrosomia in gestational diabetes // Obesity (Silver Spring). 2014. Vol. 22. No. 10. P. 2156–2163. doi: 10.1002/oby.20816
  29. Krstevska B., Jovanovska S.M., Krstevska S.S. et al. Maternal lipids may predict fetal growth in type 2 diabetes mellitus and gestational diabetes mellitus pregnancies // Pril (Makedon. Akad. Nauk. Umet. Odd. Med. Nauki). 2016. Vol. 37. No. 2–3. P. 99–105. doi: 10.1515/prilozi-2016-0022
  30. Nahavandi S., Seah J.M., Shub A. et al. Biomarkers for macrosomia prediction in pregnancies affected by diabetes // Front. Endocrinol. (Lausanne). 2018. Vol. 9. P. 407. doi: 10.3389/fendo.2018.00407
  31. Zhou J., Zhao X., Wang Z., Hu Y. Combination of lipids and uric acid in mid-second trimester can be used to predict adverse pregnancy outcomes // J. Matern. Fetal. Neonatal. Med. 2012. Vol. 25. No. 12. P. 2633–2638. doi: 10.3109/14767058.2012.704447
  32. Smith C.J., Baer R.J., Oltman S.P. et al. Maternal dyslipidemia and risk for preterm birth // PLoS One. 2018. Vol. 13. No. 12. P. e0209579. doi: 10.1371/journal.pone.0209579

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО «Эко-Вектор», 2021



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».