Новые возможности использования цистатина с как предиктора ранней диагностики диабетической нефропатии

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Выявление и внедрение в клиническую практику ранних неинвазивных маркеров диабетической нефропатии, а также своевременное назначение нефропротективной терапии является актуальной и важной задачей для улучшения качества жизни больных сахарным диабетом, снижения инвалидизации и смертности этих пациентов.

Цель — оценить возможность применения уровня цистатина С и скорости клубочковой фильтрации, рассчитанной по формулам CKD-EPIcys и CKD-EPIcreat-cys, для ранней диагностики диабетической нефропатии у женщин с сахарным диабетом 1-го типа на этапе прегравидарной подготовки и в I триместре беременности.

Материалы и методы исследования. Обследовано 47 женщин с сахарным диабетом 1-го типа (25 беременных и 22 планирующих беременность). Всем пациенткам определяли уровень цистатина С, рассчитывали скорость клубочковой фильтрации по разным формулам (проба Реберга, CKD-EPIcr, CKD-EPIcys, CKD-EPIcr-cys), корректировали дозу и режим инсулинотерапии, проводили обучение в школе сахарного диабета.

Результаты исследования. Группы беременных и планирующих беременность различались по уровню гликированного гемоглобина (р = 0,001), креатинина крови (р = 0,001), скорости клубочковой фильтрации, рассчитанной на основании пробы Реберга (р = 0,017), по формулам CKD-EPIcr (р = 0,005) и CKD-EPIcr-cys (р = 0,046), и были сопоставимы по уровню креатинина мочи, цистатина С, скорости клубочковой фильтрации, определенной по формуле CKD-EPIcys и исходя из суточной потери белка. У большинства беременных при определении скорости клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPIcr выявлена стадия С1 (87,5 %) и только у 12,5 % — стадия С2, что статистически значимо отличалось от группы пациенток, планирующих беременность, в которой процент больных со стадиями снижения скорости клубочковой фильтрации С1 и С2 оказался сопоставимым (р = 0,002). При стадировании скорости клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPcys у большинства беременных также отмечена стадия С1, тогда как у большинства планирующих беременность — стадия С2. Стадия С3а в обеих группах была установлена только при расчете скорости клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPIcys. При стадировании скорости клубочковой фильтрации по пробе Реберга большинство женщин из обеих групп было отнесено к стадии С1, а процентное соотношение женщин со стадиями С1 и С2 в группах, планирующих беременность, и беременных женщин статистически значимо не отличалось.

Заключение. Результаты исследования показали, что определение сывороточного уровня цистатина С и скорости клубочковой фильтрации повышает надежность диагностики поражения почек у больных сахарным диабетом 1-го типа при нормальном уровне креатинина в крови и отсутствии снижения скорости клубочковой фильтрации, рассчитанной с использованием креатинина.

Об авторах

Наталья Викторовна Боровик

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

Автор, ответственный за переписку.
Email: borovik1970@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0835-6741
SPIN-код: 9010-7276

канд. мед. наук, старший научный сотрудник отдела эндокринологии репродукции

Россия, Санкт-Петербург

Мария Игоревна Ярмолинская

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта»; ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России

Email: m.yarmolinskaya@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6551-4147
SPIN-код: 3686-3605

д-р мед. наук, профессор РАН, руководитель отдела эндокринологии репродукции, руководитель центра «Диагностика и лечение эндометриоза»

Россия, Санкт-Петербург

Ольга Борисовна Главнова

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

Email: o.glavnova@mail.ru

врач-эндокринолог отделения гинекологической эндокринологии

Россия, Санкт-Петербург

Алена Викторовна Тиселько

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

Email: alenadoc@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2512-833X
SPIN-код: 5644-9891

канд. мед. наук, старший научный сотрудник отдела эндокринологии репродукции

Россия, Санкт-Петербург

Светлана Валерьевна Суслова

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

Email: sv07s@mail.ru

врач-эндокринолог отделения гинекологической эндокринологии

Россия, Санкт-Петербург

Екатерина Сергеевна Шилова

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д.О. Отта»; ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России

Email: katia.shilova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5225-6054
SPIN-код: 9703-5970

врач-эндокринолог, младший научный сотрудник отдела эндокринологии репродукции; младший научный сотрудник

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю., и др. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом: клинические рекомендации / Под ред. И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, А.Ю. Майорова. — 8-й выпуск // Сахарный диабет. — 2017. — Т. 20. — № 1S. — С. 1–112. [Dedov II, Shestakova MV, Mayorov AY, et al. Standards of specialized diabetes care. Ed. by I.I. Dedov, M.V. Shestakova, A.Y. Mayorov. 8th ed. Diabetes mellitus. 2017;20(1S):1-112. (In Russ.)]. https://doi.org/10.14341/DM20171S8.
  2. Donnelly R, Emslie-Smith AM, Gardner ID, Morris AD. ABC of arterial and venous disease: vascular complications of diabetes. BMJ. 2000;320(7241):1062-1066. https://doi.org/10.1136/bmj.320.7241.1062.
  3. Шамхалова М.Ш., Викулова О.К., Железнякова А.В., и др. Эпидемиология хронической болезни почек в Российской Федерации по данным Федерального регистра взрослых пациентов с сахарным диабетом (2013–2016) // Сахарный диабет. — 2018. — Т. 21. — № 3. — С. 160–169. [Shamkhalova MSh, Vikulova OK, Zheleznyakova AV, et al. Trends in the epidemiology of chronic kidney disease in Russian Federation according to the Federal Diabetes Register (2013-2016). Diabetes mellitus. 2018;21(3):160-169. (In Russ.)]. https://doi.org/10.14341/DM9687.
  4. Hovind P, Tarnow L, Rossing P, et al. Predictors for the development of microalbuminuria and macroalbuminuria in patients with type 1 diabetes: inception cohort study. BMJ. 2004;328(7448):1105. https://doi.org/10.1136/bmj.38070.450891.FE.
  5. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Incidence of endstage renal disease among persons with diabetes — United States, 1990-2002. MMWR Morb Wkly Rep. 2005;54(43):1097-1100.
  6. Abboud O, Adler S, Bertram K. KDIGO 2012 Clinical practice guideline for the evaluation and management of chronic kidney disease. Kidney Int. 2013;3(1):1-150.
  7. Смирнов А.В., Шилов Е.М., Добронравов В.А., и др. Национальные рекомендации. Хроническая болезнь почек: основные принципы скрининга, диагностики, профилактики и подходы к лечению // Нефрология. — 2012. — Т. 16. — № 1. — С. 89–115. [Smirnov AV, Shilov EM, Dobronravov VA, et al. Natsional’nye rekomendatsii. khronicheskaya bolezn’ pochek: osnovnye printsipy skrininga, diagnostiki, profilaktiki i podkhody k lecheniyu. Nephrology. 2012;16(1):89-115. (In Russ.)]
  8. Проба Реберга – Тареева // Клиническая нефрология — 2010. — № 6. — С. 78–79. [Proba Reberga-Tareeva. Clinical Nephrology. 2010;(6):78-79. (In Russ.)]
  9. Арутюнов Г.П., Оганезова Л.Г. Часто задаваемые вопросы о скорости клубочковой фильтрации // Клиническая нефрология. — 2009. — № 3. — С. 35–42. [Arutyunov GP, Oganezova LG. Frequently asked questions about glomerular filtration rate. Clinical Nephrology. 2009;(3):35-42. (In Russ.)]
  10. Tangri N, Stevens LA, Schmid CH, et al. Changes in dietary protein intake has no effect on serum cystatin C levels independent of the glomerular filtration rate. Kidney Int. 2011;79(4):471-477. https://doi.org/10.1038/ki.2010.431.
  11. Fabbian F, Pala M, Monesi M, et al. The estimation of glomerular filtration rate in type 2 diabetic patients may depend on the equation used. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2013;17(20):2791-2797.
  12. Delanaye P, Cavalier E, Cristol JP, Delanghe JR. Calibration and precision of serum creatinine and plasma cystatin C measurement: impact on the estimation of glomerular filtration rate. J Nephrol. 2014;27(5):467-475. https://doi.org/10.1007/s40620-014-0087-7.
  13. Stevens LA, Schmid CH, Greene T, et al. Factors other than glomerular filtration rate affect serum cystatin C levels. Kidney Int. 2009;75(6):652-660. https://doi.org/10.1038/ki.2008.638.
  14. Baxmann AC, Ahmed MS, Marques NC, et al. Influence of muscle mass and physical activity on serum and urinary creatinine and serum cystatin C. Clin J Am Soc Nephrol. 2008;3(2):348-354. https://doi.org/10.2215/CJN.02870707.
  15. Peralta CA, Shlipak MG, Judd S, et al. Detection of chronic kidney disease with creatinine, cystatin C, and urine albumin-to-creatinine ratio and association with progression to end-stage renal disease and mortality. JAMA. 2011;305(15):1545-1552. https://doi.org/10.1001/jama.2011.468.
  16. Manetti L, Pardini E, Genovesi M, et al. Thyroid function differently affects serum cystatin C and creatinine concentrations. J Endocrinol Invest. 2014;28(6):346-349. https://doi.org/10.1007/bf03347201.
  17. Fricker M, Wiesli P, Brandle M, et al. Impact of thyroid dysfunction on serum cystatin C. Kidney Int. 2003;63(5):1944-1947. https://doi.org/10.1046/j.1523-1755.2003.00925.x.
  18. Poge U, Gerhardt T, Bokenkamp A, et al. Time course of low molecular weight proteins in the early kidney transplantation period — influence of corticosteroids. Nephrol Dial Transplant. 2004;19(11):2858-2863. https://doi.org/10.1093/ndt/gfh341.
  19. Bjarnadottir M, Grubb A, Olafsson I. Promoter-mediated, dexamethasone-induced increase in cystatin C production by HeLa cells. Scand J Clin Lab Invest. 1995;55(7):617-623. https://doi.org/10.3109/00365519509110261.
  20. Holden SH, Barnett AH, Peters JR, et al. The incidence of type 2 diabetes in the United Kingdom from 1991 to 2010. Diabetes Obes Metab. 2013;15(9):844-852. https://doi.org/10.1111/dom.12123.
  21. Peng TY, Ehrlich SF, Crites Y, et al. Trends and racial and ethnic disparities in the prevalence of pregestational type 1 and type 2 diabetes in Northern California: 1996-2014. Am J Obstet Gynecol. 2017;216(2):177 e171-177 e178. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2016.10.007.
  22. Peralta CA, Katz R, Sarnak MJ, et al. Cystatin C identifies chronic kidney disease patients at higher risk for complications. J Am Soc Nephrol. 2011;22(1):147-155. https://doi.org/10.1681/ASN.2010050483.
  23. Blankenberg S, Zeller T, Saarela O, et al. Contribution of 30 biomarkers to 10-year cardiovascular risk estimation in 2 population cohorts: the MONICA, risk, genetics, archiving, and monograph (MORGAM) biomarker project. Circulation. 2010;121(22):2388-2397. https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.109.901413.
  24. Barr EL, Reutens A, Magliano DJ, et al. Cystatin C estimated glomerular filtration rate and all-cause and cardiovascular disease mortality risk in the general population: AusDiab study. Nephrology (Carlton). 2017;22(3):243-250. https://doi.org/10.1111/nep.12759.
  25. Liu X, Foster MC, Tighiouart H, et al. Non-GFR determinants of low-molecular-weight serum protein filtration markers in CKD. Am J Kidney Dis. 2016;68(6):892-900. https://doi.org/10.1053/j.ajkd.2016.07.021.
  26. Oberbauer R, Nenov V, Weidekamm C, et al. Reduction in mean glomerular pore size coincides with the development of large shunt pores in patients with diabetic nephropathy. Exp Nephrol. 2001;9(1):49-53. https://doi.org/10.1159/000020698.
  27. Le Bricon T, Thervet E, Froissart M, et al. Plasma cystatin C is superior to 24-h creatinine clearance and plasma creatinine for estimation of glomerular filtration rate 3 months after kidney transplantation. Clin Chem. 2000;46(8 Pt 1):1206-1207.
  28. Pucci L, Triscornia S, Lucchesi D, et al. Cystatin C and estimates of renal function: searching for a better measure of kidney function in diabetic patients. Clin Chem. 2007;53(3):480-488. https://doi.org/10.1373/clinchem.2006.076042.
  29. Premaratne E, MacIsaac RJ, Finch S, et al. Serial measurements of cystatin C are more accurate than creatinine-based methods in detecting declining renal function in type 1 diabetes. Diabetes Care. 2008;31(5):971-973. https://doi.org/10.2337/dc07-1588.
  30. Perkins BA, Ficociello LH, Ostrander BE, et al. Microalbuminuria and the risk for early progressive renal function decline in type 1 diabetes. J Am Soc Nephrol. 2007;18(4):1353-1361. https://doi.org/10.1681/ASN.2006080872.
  31. Domingueti CP, Foscolo RB, Simoes ESAC, et al. Evaluation of creatinine-based and cystatin C-based equations for estimation of glomerular filtration rate in type 1 diabetic patients. Arch Endocrinol Metab. 2016;60(2):108-116. https://doi.org/10.1590/2359-3997000000151.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Частота выявления хронической болезни почек при расчете скорости клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPIcr в группе планирующих беременность и беременных

Скачать (57KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Частота выявления хронической болезни почек при расчете скорости клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPIcys в группе планирующих беременность и беременных

Скачать (62KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Частота выявления хронической болезни почек при расчете скорости клубочковой фильтрации по пробе Реберга в группе планирующих беременность и беременных

Скачать (57KB)
Метаданные

© Боровик Н.В., Ярмолинская М.И., Главнова О.Б., Тиселько А.В., Суслова С.В., Шилова Е.С., 2019

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».