Clinical and Metabolic Profile and Cognitive Functions in Children and Adolescents with Carbohydrate Metabolism Disorders Depending on Body Weight

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

INTRODUCTION: Hyperglycemia causes glucotoxicity of neurons via different mechanisms, and, in combination with obesity, is a strong predictor of cognitive dysfunction. Free fatty acids and circulating cytokines cross the blood-brain barrier leading to neuroinflammation and proliferation of microglia. These alterations can be detected using neuroimaging methods. Thus, evaluation of cognitive functions and glycemic profile seems relevant in children with disorders of carbohydrate metabolism and different weights.

AIM: To analyze clinical and metabolic profile and cognitive functions in children and adolescents with carbohydrate metabolism disorders depending on body weight.

MATERIALS AND METHODS: A prospective, open, controlled study was conducted in 2022–2023. The study included 53 children aged from 7 to 18 years with carbohydrate metabolism disorders with duration of the disease of 1 to 7 years: group 1 — children with excessive body weight or obesity (n=33) and group 2 (n=20) — children with normal body weight. The work included evaluation of anthropometric parameters, carbohydrate metabolism disorders (glycemia and its variability, determination of glycated hemoglobin, immunoreactive insulin, and C-peptide), lipid spectrum, verification of non-alcoholic fatty liver disease, and testing using children’s version of Wechsler questionnaire.

RESULTS: Children with carbohydrate metabolism disorders and overweight or obesity more often had relatives with overweight (p=0.04), or diabetes mellitus (p=0.03) and were more often diagnosed with lipidemia (p=0.048) and fatty hepatosis (p=0.031). Children with carbohydrate metabolism disorders, both normal and overweight, showed statistically significant differences in the immunoreactive insulin index: among boys (p=0.030, p=0.001) and girls (р=0.020, р=0.002). Glycemia before bedtime and the time of glycemia above the target range were higher in overweight children (p=0.029, p=0.002). In Wechsler test, children with overweight or obesity and normal body weight children differed in the following parameters: vocabulary (speech function), letter-digit test, Kohs Block Design Test (constructional-spatial praxis; p=0.043, p=0.008 and p=0.005 respectively).

CONCLUSIONS: Children with carbohydrate metabolism disorders in combination with excessive body weight and obesity are characterized by impairment of some cognitive functions associated with asymptomatic glycemic variability.

About the authors

Yuliya G. Samoylova

Siberian State Medical University

Email: samoilova_y@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-2667-4842
SPIN-code: 8644-8043

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Tomsk

Mariya V. Matveeva

Siberian State Medical University

Email: matveeva.mariia@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9966-6686
SPIN-code: 3913-5419

MD, Dr. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, Tomsk

Tatyana A. Filippova

Siberian State Medical University

Email: fta82@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6423-7187
SPIN-code: 1184-0718

MD, Cand. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, Tomsk

Darya V. Podchinenova

Siberian State Medical University

Email: darvas_42@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6212-4568
SPIN-code: 2268-7378

MD, Cand. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, Tomsk

Vera E. Yun

Siberian State Medical University

Email: verayun05@mail.com
ORCID iD: 0000-0002-9127-8619
SPIN-code: 7774-7778
Russian Federation, Tomsk

Darya E. Galyukova

Siberian State Medical University

Author for correspondence.
Email: darya.galyukova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2660-469X
SPIN-code: 1696-9527
Russian Federation, Tomsk

Marina V. Koshmeleva

Siberian State Medical University

Email: mvbulavko@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8142-1226
SPIN-code: 6961-1022

MD, Cand. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, Tomsk

References

  1. Kleinridders A, Ferris HA, Cai W, et al. Insulin action in brain regulates systemic metabolism and brain function. Diabetes. 2014;63(7):2232–2243. doi: 10.2337/db14-0568
  2. Kwon H, Pessin JE. Chapter 39. Insulin-Mediated PI3K and AKT Signaling. In: Arias IM, Alter HJ, Boyer JL, editors. The Liver: Biology and Pathobiology. 6th ed. John Wiley & Sons, Ltd; 2020. Pt 3. P: 485–495. doi: 10.1002/9781119436812.ch39
  3. Milstein JL, Ferris HA. The brain as an insulin-sensitive metabolic organ. Mol Metab. 2021;52:101234. doi: 10.1016/j.molmet.2021.101234 EDN: SJHHNZ
  4. Pignalosa FC, Desiderio A, Mirra P, et al. Diabetes and Cognitive Impairment: A Role for Glucotoxicity and Dopaminergic Dysfunction. Int J Mol Sci. 2021;22(22):12366. doi: 10.3390/ijms222212366 EDN: PZJSAK
  5. Kiseleva NG, Taranushenko TE, Lopatina OL, et al. Assessment of “metabolic memory” as a significant predictor of glucose toxicity and risk of vascular complications in children with diabetes mellitus. Siberian Medical Review. 2023;(2):44–52. doi: 10.20333/25000136-2023-2-44-52 EDN: GFPXGO
  6. Miller AA, Spencer SJ. Obesity and neuroinflammation: a pathway to cognitive impairment. Brain Behav Immun. 2014;42:10–21. doi: 10.1016/j.bbi.2014.04.001
  7. Tanaka H, Gourley DD, Dekhtyar M, et al. Cognition, Brain Structure, and Brain Function in Individuals with Obesity and Related Disorders. Curr Obes Rep. 2020;9(4):544–549. doi: 10.1007/s13679-020-00412-y EDN: NVARAV
  8. Koutny F, Weghuber D, Bollow E, et al. Prevalence of prediabetes and type 2 diabetes in children with obesity and increased transaminases in European German-speaking countries. Analysis of the APV initiative. Pediatr Obes. 2020;15(4):e12601. doi: 10.1111/ijpo.12601
  9. Dedov II, Shestakova MV, Mayorov Ayu, et al. Standards of specialized diabetes care. Edited by Dedov II, Shestakova MV, Mayorov AYu. 10th edition. Diabetes Mellitus. 2021;24(1S):1–148. doi: 10.14341/DM12802 EDN: ISOZCM
  10. Samoylova YuG, Oleynik OA, Matveyeva MV, et al. Klinicheskaya endokrinologiya detey i podrostkov. Moscow: INFRA-M; 2023. Pt 1. (In Russ.)
  11. Troshina MS, Denisova DV. Dyslipidemia in children and adolescents. Ateroskleroz. 2019;15(4):85–90. doi: 10.15372/ATER20190409 EDN: QSLAPL
  12. Ezhov MV, Kukharchuk VV, Sergienko IV, et al. Disorders of lipid metabolism. Clinical Guidelines 2023. Russian Journal of Cardiology. 2023;28(5):5471. doi: 10.15829/1560-4071-2023-5471 EDN: YVZOWJ
  13. Daniels SR. Guidelines for Screening, Prevention, Diagnosis and Treatment of Dyslipidemia in Children and Adolescents. In: Feingold KR, Anawalt B, Blackman MR, et al., editors. Endotext [Internet]. South Dartmouth (MA): MDText.com, Inc.; 2000. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27809440/. Accessed: 08.02.2025.
  14. Pavlovskaya EV, Strokova TV, Pyriva EA, et al. Non-alcoholic fatty liver disease in obese children: modern aspects of diagnosis and treatment. Pediatric Nutrition. 2021;19(2):53–61. doi: 10.20953/1727-5784-2021-2-53-61 EDN: PDJKRB
  15. Shah J, Okubote T, Alkhouri N. Overview of Updated Practice Guidelines for Pediatric Nonalcoholic Fatty Liver Disease. Gastroenterol Hepatol (N Y). 2018;14(7):407–414.
  16. Ciba I, Warnakulasuriya LS, Adikaram AVN, et al. Prevalence of different states of glucose intolerance in Sri Lankan children and adolescents with obesity and its relation to other comorbidities. Pediatr Diabetes. 2021;22(2):168–181. doi: 10.1111/pedi.13145 EDN: UOTPJG
  17. Vitebskaya AV, Popovich AV. Impairment of carbohydrate metabolism in children and adolescents with obesity. Medical Council. 2021;(11):174–182. doi: 10.21518/2079-701X-2021-11-174-182 EDN: VAPXYM
  18. Kinlen D, Cody D, O'Shea D. Complications of obesity. QJM. 2018;111(7): 437–443. doi: 10.1093/qjmed/hcx152
  19. Minyaylova NN, Rovda YuI, Shishkova YN, et al. Forms and peculiarities of eating disorders in adolescents with excess adipopexis. Mother and Baby in Kuzbass. 2017;(2):8–13. EDN: YUHNCX
  20. Nikishina EI, Nikishina VB, Petrash EA. Correcting eating disorders in obese adolescents. Russian Bulletin of Perinatology and Pediatrics. 2021;66(4):81–88. doi: 10.21508/1027-4065-2021-66-4-81-88 EDN: NIKAJA
  21. Panasenko LM, Nefedova JV, Kartseva TV, et al. Obesity and its role in the development of metabolic syndrome in children. Russian Bulletin of Perinatology and Pediatrics. 2020;65(2):125–132. doi: 10.21508/1027-4065-2020-65-2-125-132 EDN: JTBMYD
  22. Bray GA, Heisel WE, Afshin A, et al. The Science of Obesity Management: An Endocrine Society Scientific Statement. Endocr Rev. 2018;39(2):79–132. doi: 10.1210/er.2017-00253 EDN: PFIJMA
  23. Assunção SNF, Boa Sorte NCA, Alves CAD, et al. Glucose alteration and insulin resistance in asymptomatic obese children and adolescents. J Pediatr (Rio J). 2018;94(3):268–272. doi: 10.1016/j.jped.2017.06.008
  24. Watt C, Sanchez-Rangel E, Hwang JJ. Glycemic Variability and CNS Inflammation: Reviewing the Connection. Nutrients. 2020;12(12):3906. doi: 10.3390/nu12123906 EDN: EAKJWM
  25. Martí-Nicolovius M. [Effects of overweight and obesity on cognitive functions of children and adolescents]. Rev Neurol. 2022;75(3):59–65. (In Spanish) doi: 10.33588/rn.7503.2022173 EDN: EAXFES
  26. Jones A, Hardman CA, Lawrence N, et al. Cognitive training as a potential treatment for overweight and obesity: A critical review of the evidence. Appetite. 2018;124:50–67. doi: 10.1016/j.appet.2017.05.032
  27. Memarian S, Moradi A, Hasani J, et al. Can sweet food-specific inhibitory control training via a mobile application improve eating behavior in children with obesity? Br J Health Psychol. 2022;27(3):645–665. doi: 10.1111/bjhp.12566 EDN: JVVDFS

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Eco-Vector


 


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».