パートⅠ：高血糖患者における慢性腎臓病の候補リン脂質バイオマーカーの検証とレプチン受容体欠損Db/dbマウスにおける臓器特異的探索
Apr 20, 2023
概要
糖尿病（前）患者における慢性腎臓病（CKD）の初期バイオマーカーを探索することは、糖尿病の個別管理にとって重要です。 ここでは、アウグスブルク地域協同組合健康調査（KORA）の高血糖参加者における腎機能に関連するCKDイベントの2つの候補バイオマーカー（スフィンゴミエリン（SM）C18:1およびホスファチジルコリンジアシル（PCaa）C38:0）を評価しました。コホート、ならびにレプチン受容体欠損 (db/db) マウスおよび野生型対照における 2 つの体液および 6 つの臓器。 高血糖患者におけるSM C18:1およびPC aa C38:{{10}}の血清濃度が高いほど、糸球体濾過率（eGFR）推定値が低く、CKD有病率が高いオッズと関連していることが判明した。 db/db マウスでは、両方の代謝産物の濃度は尿と脂肪組織では著しく低かったが、肺では高かった。 さらに、SM C18:1 レベルは血漿および肝臓で有意に高く、PC aa C38:0 レベルは db/db マウスの副腎で有意に高かった。 この横断的なヒト研究では、SM C18:1 および PC aa C38:0 が前糖尿病患者の腎機能障害と関連していることが確認され、動物研究では、肝臓、肺、副腎、内臓脂肪がそれらの全身調節に関与している可能性があることが示唆されています。 我々の発見は、これら 2 つのリン脂質が（前）糖尿病患者における腎疾患の初期バイオマーカーであることをさらに検証します。
キーワード
慢性腎臓病; 前糖尿病および2型糖尿病; 糖尿病性腎症。 腎機能の低下。 レプチン受容体欠損マウス。 高脂肪食。 肝臓; 肺。 メタボロミクス;シスタンケの利点.
序章
糖尿病性腎症は、慢性腎臓病 (CKD) および末期腎疾患の主な原因です。 前糖尿病または2型糖尿病（T2D）患者におけるCKD感受性の早期スクリーニングは、より個別化された糖尿病管理フレームワーク内で糖尿病性微小血管合併症を効果的に予防および管理できる可能性を高めることができます。 ただし、医療リソースの効果的な配分を確保するには、的を絞ったスクリーニングが不可欠です。
従来の CKD マーカーは、T2D 患者における CKD の発症を正確に予測しません。 5.5年間の追跡調査を行った大規模なランダム化臨床試験では、尿中アルブミン対クレアチニン比（UACR）と推定糸球体濾過率（eGFR）が、慢性CKD患者の早期CKDの発症と進行を予測するための最も重要な変数であることが判明した。 T2D。 ただし、年齢と性別 (つまり、4 つの臨床変数のセット: 年齢、性別、eGFR、UACR) と組み合わせた場合でも、その予測力は控えめであることが判明し、外部的に検証された c 統計値は {{6} }.68。
メタボロミクスは、疾患の発症と進行に関連する代謝変化を研究し、早期介入のための予測バイオマーカーを見つけるための比較的新しいアプローチです。 人口ベースのオーガスティン地域協同組合健康調査（KORA）コホートからのベースライン代謝物プロファイルを使用して、我々は最近、2 つの候補代謝物バイオマーカー（スフィンゴミエリン（SM）C18:1 およびホスファチジルコリンジアシル（PC aa）C38:0）を特定しました。前糖尿病またはT2D bb0高血糖症患者のCKDイベントに特有のものです。 SM C18:1 および PC aa C38:{{10}} は、多変量ロジスティック回帰調整、優先スクリーニング、および赤池情報量基準の段階的選択による 3 段階の特徴選択によって、125 の標的代謝物から同定されました。 これら 2 つの代謝産物は、5 つの臨床変数 (年齢、総コレステロール、空腹時血糖、eGFR、および UACR) 因子とともに、CKD 発生の最良の予測因子として同定されました。 それらの予測効果は、対象の作業特性曲線の下で平均面積値 0.857 を示し、これは 14 の既知の CKD 危険因子の予測効果よりも優れていました。 しかし、糖尿病関連CKDの病因におけるこれらの新しい候補バイオマーカーの周期的蓄積につながる生理学的メカニズムはまだ明らかではありません。
標準化されたシスタンシュ
CKDを発症するリスクが高い高血糖患者の血清リン脂質レベルの変化は、初期の変化が腎臓だけでなく他の臓器系でも起こっていることを示している可能性があります。 慢性腎臓病中に大量の潜在的に有毒な有機代謝産物が血管床から尿中へ除去されないと、複数の体のシステムや器官に影響を与える可能性があります。 慢性腎臓病における循環系、筋骨格系、呼吸器系間の複雑な代謝相互作用と、診断における臨床応用の可能性をより深く理解するには、新たなバイオマーカーの生物学的探索が必要です。 さらに、糖尿病関連の CKD 病因の進化を反映する動物モデルにより、疾患増悪時の臓器特異的な代謝パターンの直接分析が可能になります。 レプチン受容体欠損マウスモデル (db/db) は、タンパク尿とチラコイド間質の拡大が非常に一貫して確実に増加していることを示しています。 したがって、これはヒトの糖尿病性腎症の十分に確立されたモデルです。
この研究では、KORA FF4 研究で最近生成された高血糖参加者の eGFR 値と CKD リスク、および標的代謝物プロファイルについて、SM C18:1 および PC aa C38:0 を評価しました。 さらに、2 つの体液 (血漿、尿) と 6 つの組織 (肝臓、肺、副腎、脂肪組織、小脳、精巣) におけるクレアチニン、SM C18:1、および PC aa C38:0 レベルを検査しました。 ）高脂肪食（HFD）を与えたdb/dbおよび野生型（WT）マウスから臓器特異的変化を調査し、それらとさまざまな臨床徴候との潜在的な関連性について議論します。 我々の発見は、CKDの発症過程におけるこれらの代謝産物バイオマーカーの体系的な蓄積にいくつかの臓器が関与している可能性があることを初めて明らかにした。
カンクサのサプリメント
結果
高血糖患者における2つの代謝産物とeGFRおよびCKDとの関連性
1. KORA FF4 スタディ参加者の特徴
資格のある KORA FF4 参加者 1907 名のうち、168 名 (8.8%) が CKD を患っていました。 予想通り、高血糖の参加者は、正常な耐糖能 (NGT) を持つ人 (6.1 パーセント) よりも頻繁に CKD と診断されました (16.3 パーセント) (表 1)。 CKD患者は非CKD患者と比較して有意に高齢であり、高血糖群とNGT群ではクレアチニン値とUACR値が有意に高かった。 自己申告による降圧薬および脂質低下薬の摂取量も、CKD症例では有意に高かった。 BMI、トリグリセリド、糖化ヘモグロビン（HbA1C）、空腹時血糖値、および負荷後2-時間血糖値（2-時間血糖値）も、NGTグループのCKD患者では非CKD患者と比較して有意に高かった個人（表1）。
2. 高血糖患者における 2 つの代謝産物と eGFR の逆相関
逆確率重み付け (IPW) を適用した後、高血糖患者の eGFR は、3 つの重み付け回帰モデルすべて (不平衡モデル、基本モデル、および完全モデルについて調整) において、SM C18:1 および PC aa C38:0 濃度と有意かつ負の相関がありました。共変量)。 たとえば、完全なモデルでは、ln 形質転換 SM C18:1 濃度の SD 増加は 1.76 mL/min/1.73 m と関連していました。2eGFR の減少 (p=2.499 × 10-3; 表2)。
3. 2 つの代謝産物と CKD との関連は高血糖に特異的である
両方の代謝産物（SM C18:1、PC aa C38:0）の相対濃度は、高血糖を伴う CKD 患者の方が非 CKD 患者よりも高かった（図 1）。 IPW後の3つのモデルでは、SM C18:1およびPC aa C38:0の濃度は、高血糖患者のCKDと有意かつ正の相関があった(表3)。 1SDあたりのln形質転換SM C18:1またはPC aa C38:0濃度の増加は、それぞれ99パーセントまたは71パーセントと関連していた。 高血糖参加者では CKD の確率が増加しました (完全モデル p= 4 × 10-4 および 1.578 × 10-3、それぞれ; 表 3)。
感度分析として、正常血糖の KORA 参加者におけるこれら 2 つの代謝産物と CKD との関係をテストしました。 IPW 後の 3 つのモデルすべてにおいて、smc18:1 および PC aa C38:0 は、NGT 患者の CKD と有意な関連はありませんでした (表 3)。 図 1 に示すように、CKD と診断された正常血糖の個人では、健康な NGT と比較して相対代謝産物濃度に有意差はありませんでした。 これらの結果は、これら 2 つの脂質のリスク関連性が高血糖に特異的であることをさらに裏付けています。
糖尿病マウスにおける候補バイオマーカーの臓器特異的傾向
1. マウスモデルの特徴
両方のリン脂質の臓器の傾向を、ヒトの初期 CKD の発症を模倣した db/db マウス モデルで調査しました。 HFD の 5 週間後、8- 週齢の db/db マウスは肥満であり、同じ年齢および同じ食事を与えた WT 対照と比較して、心臓、腎臓、および肝臓の重量が大幅に増加していました（表 4）。 さらに、グルコース、インスリン、コレステロール、C 反応性タンパク質の血中濃度が大幅に上昇しており、db/db マウスの高血糖、脂質異常症、炎症が確認されました。
腎臓重量の大幅な増加は腎肥大を示しており、これは糖尿病性腎症の発症初期に発生し、腎臓の組織学における形態学的変化の初期兆候の 1 つです。 8-週齢の糖尿病マウスは糸球体肥大を有し、非糖尿病マウスと比較して糸球体クラスター表面積が著しく大きいことが示されました。 糸球体の過濾過と肥大は、糖尿病性腎症の初期の特徴です。
ヘルバ・シスタンケ
2. 8 つのマウス組織におけるクレアチニンの分析
体液（血漿、尿）および臓器（肝臓、肺、副腎、内臓脂肪組織、精巣、小脳）中のクレアチニン濃度は、ターゲットメタボロミクスによって測定されました。 血漿クレアチニンも臨床化学によって測定されました。 両方の方法で求められた血漿クレアチニン濃度のピアソン相関係数は、0.923 (p 値= 6.938 × 10) でした。-9)、臨床化学と質量分析 (MS) ベースの方法の間に非常に高い相関関係があることを示しています。
血漿に加えて、db/db マウスの尿、肝臓、肺でもクレアチニン値の大幅な低下が検出されました (表 5)。 db/db マウスでは血漿クレアチニンが約 40% 減少し (表 4)、尿では負の傾向が観察されました。これは、クレアチニン生合成、タンパク質分解代謝、および糸球体過濾過の障害を示しています。
要約すると、HFD を 5 週間与えた生後 1 週目の db/db マウスは、糸球体濾過と肥大、血漿および尿中クレアチニン レベルの大幅な低下、腎臓重量の増加など、初期の糖尿病性腎症の特徴的な変化を示しました。 さらに、それらの表現型および代謝データは、肥満、高血糖、脂質異常症、および炎症を示し、同様の年齢の db/db マウスにおけるインスリン抵抗性および脂肪肝 (脂肪症) に関する以前の報告を裏付けました。
3. 2 つの代謝物の臓器特異的傾向
WT ラットと比較して、db/db ラットの肺では高濃度の SM C18:1 および PC aa C38:0 が検出されましたが、尿および脂肪組織では大幅に低下した濃度が検出されました (図 2、表 5)。 ）。 さらに、SM C18:1 は血漿中に著しく蓄積しました (p=3.160 × 10-4) および肝臓 (p=1.288 × 10-5)、一方、PC aa C38:0 は副腎で有意に高かった (p=9.695 × 10-4、表５）ｄｂ／ｄｂラットの。 小脳と精巣における 2 つの代謝産物の濃度は同等でした (表 5)。
参考文献
1. アリシック、RZ; ノイミラー、JJ; ジョンソン、EJ。 ディーター、B. Tuttle、KR ナトリウム-グルコース共輸送体 2 阻害と糖尿病性腎臓病。 糖尿病 2019、68、248–257。
GBD慢性腎臓病との連携、３． ビクボフ、B. パーセル、Ｃ． アスファルト州レビー。 スミス、M. アブドリ、A. アベベ、M. オムニ州アデバヨ。 アファリデ、M. サウスカロライナ州アガルワル。 他。 慢性腎臓病の世界的、地域的、および国家的負担、1990-2017: 世界疾病負担調査 2017 の体系的分析。Lancet 2020、395、709–733。
3. マンズ、B. ヘンメルガーン、B. トネリ、M. オー、F。 チアソン、TC; ドン、J。 クラレンバッハ、S. アルバータ腎臓病、N. 慢性腎臓病に対する集団ベースのスクリーニング: 費用対効果の研究。 BMJ 2010、341、c5869。
4. ダンクラー、D. ガオ、P. リー、SF; ハインゼ、G. クラーゼ、CM; 戸部、S. テオ、KK; ゲルシュタイン、H. マン、JF。 オーバーバウアー、R. 他。 2 型糖尿病における早期 CKD のリスク予測。 クリン。 混雑する。 社会 ネフロル。 2015、10、1371–1379。
5. JKニコルソン。 ID ウィルソンの意見: 「グローバル」システム生物学の理解: メタボノミクスと代謝の連続体。 ナット。 Rev.DrugDiscov. 2003、2、668–676。
6. ギーガー、C. ガイストリンガー、L. アルトマイヤー、E. フラーベ・デ・アンジェリス、M. クローネンバーグ、F. マイティンガー、T. ハイウェイ州ミューズ。 ウィッチマン、彼; ワインバーガー、ケンタッキー州。 アダムスキー、J. 他。 遺伝学とメタボロミクスの融合: ヒト血清中の代謝産物プロファイルのゲノムワイド関連研究。 PLoS ジュネット。 2008、4、e1000282。
7. スーレ、K。 シン、SY; アラスカ州ピーターセン。 モーニー、RP; メレディス、D. ワゲレ、B. アルトマイヤー、E. カーディオグラム; デルーカス、P. エルドマン、J. 他。 生物医学および薬学研究における人間の代謝の個性。 ネイチャー 2011、477、54–60。
8. ワン・サトラー、R. ユウ、Z。 ヘルダー、C. メシアス、AC。 フレーゲル、A. おい。; ハイム、K。 カンピージョス、M. ホルツァプフェル、C. ソーランド、B. 他。 メタボロミクスによって同定された前糖尿病の新規バイオマーカー。 モル。 システム。 バイオル。 2012、8、615。
9. Huang、J. ヒュース、C. コビック、M. トロル、M. アダム、J. ズクンフト、S. プレーン、Ｃ． ワン、L. ナノ、J. シェーラー、MF。 他。 機械学習アプローチにより、前糖尿病および 2 型糖尿病患者における慢性腎臓病発症の代謝的特徴が明らかになります。 糖尿病 2020、69、2756–2765。
10. フォルノーニ、A. マーシャー、Ｓ． Kopp, JB 有足細胞の脂質生物学 – 新しい視点は新しい機会を提供します。 ナット。 ネフロル牧師。 2014、10、379–388。
11. ルッソ、SB; ロス、JS。 ロサンゼルス、コワート 肥満、2 型糖尿病、代謝性疾患におけるスフィンゴ脂質。 ハンドブ。 経験値 薬理学。 2013、373–401。
12. Lisowska-Myjak、B. 尿毒症毒素と多臓器系に対するそれらの影響。 ネフロンクリニック。 練習してください。 2014、128、303–311。
13. シャルマ、K. マッキュー、P. Dunn, SR db/db マウスの糖尿病性腎疾患。 午前。 J. Physiol Renal Physiol 2003、284、F1138–F1144。
ニューハンプシャー州キム、14． ヒョン、JS。 ニューハンプシャー州キム； チョー、A. リー、G. ジャン、SY; キム、MK; リー、EY; チョン、CH; はあ、H。 他。 マウスモデルにおける糖尿病性腎疾患の進行中の尿と血清の代謝変化。 アーチ。 生化学。 生物物理学。 2018、646、90–97。
山本裕典; 15． 前島裕也; 北山博司; 北村真司； 高沢裕也; 杉山博司; ヤマサキ、ヨイショ。 Makino, H. 血管新生の阻害剤であるタムスタチン ペプチドは、糖尿病性腎症の初期段階での糸球体肥大を防ぎます。 糖尿病 2004、53、1831–1840。
16. シンゲル・リスティック、V. シュライバース、BF; アラスカ州ヴァン・ブリート。 ラッシュ、R. ハン、VK。 ドロップ、SL; Flyvbjerg, A. 正常マウスと糖尿病マウスの腎臓の成長は、ヒトインスリン様成長因子結合タンパク質-1の投与による影響を受けません。 経験値 バイオル。 医学。 (メイウッド) 2005、230、135–143。
17. コーエン議員。 ラウテンスラガー、GT; Shearman, CW 尿中の IV 型コラーゲンの増加は、糖尿病 d/db マウスにおける糸球体病変の発症を示します。 代謝 2001、50、1435–1440。
18. トラック・スマイラ、V. パラディ、V。 マサート、J. ナセル、S. ジェバラ、V. Fromenty, B. 標準食または高カロリー食を与えた肥満および糖尿病の ob/ob および db/db マウスの肝臓の病理学。 内部。 J.Exp. パソル。 2011、92、413–421。
19. ホフマン、A. パイツシュ、M. ブランセン、Ｃ． ミタグ、J. ヤンナッシュ、A. フレンゼル、A. ブラウン、N. SM、ウェルドン。 アイゼンホーファー、G. サウスカロライナ州ボーンスタイン。 他。 肥満および2型糖尿病のdb/dbマウスモデルにおけるステロイドホルモン産生の上昇。 ホルム。 メタブ。 解像度 2017、49、43–49。
20. チョシアン、G. チャボウスキー、A. ゼンジアン・ピオトロフスカ、M. ハラシム、E. ウカズク、B. Górski, J. 高脂肪食はラットの肝臓核におけるセラミドとスフィンゴミエリンの形成を誘導します。 モル。 細胞生化学。 2010、340、125–131。
ホアン・ジアリン 1,2,3、マルセラ・コビッチ 1,2,3、コーネリア・ヒュース 2、マルティナ・ロンメル 1,2、ジョナサン・アダム 1,2、スヴェン・ズクンフト 4,5、コーネリア・プレン 6、リー・ワン 1,2,7、ヤナ・ナノ 2,3、マーカス・F・シェーラー 8,9、スザンネ・ネッシェン 8,10、ガビ・カステンミュラー 11、クリスチャン・ギーガー 1,2,3、マイケル・ラクシー 12、フライムート・シュリース 13、イェジー・アダムスキー 4,14,15、カルステン・スーレ16、マルティン・フラーベ・デ・アンジェリス3,8,15、アネット・ピータース2,3、ルイ・ワン・サトラー1,2,3。
1 分子疫学研究ユニット、ヘルムホルツ・ツェントルム・ミュンヘン、85764 ノイヘルベルク、ドイツ; jialing.huang@helmholtz-muenchen.de (JH); marcela.covic@helmholtz-muenchen.de (MC); martina.troll@helmholtz-muenchen.de (MR); jonathan.adam@helmholtz-muenchen.de (JA); wlrst@126.com (LW); christian.gieger@helmholtz-muenchen.de (CG)
2 疫学研究所、ヘルムホルツ・ツェントルム・ミュンヘン、85764 ノイヘルベルク、ドイツ; cod.huth@gmail.com (CH); jana.nano@helmholtz-muenchen.de (JN); Peters@helmholtz-muenchen.de (AP)
3 German Center for Diabetes Research (DZD), 85764 München-Neuherberg, Germany; hrabe@helmholtz-muenchen.de
4 分子内分泌学および代謝研究ユニット、ヘルムホルツ・ツェントルム・ミュンヘン、85764 ノイヘルベルク、ドイツ; zukunft@vrc.uni-frankfurt.de (SZ); adamski@helmholtz-muenchen.de (JA)
5 分子医学センター、血管シグナル伝達研究所、ゲーテ大学、60323 フランクフルト・アム・マイン、ドイツ
6 Metabolomics and Proteomics Core Facility, Helmholtz Zentrum München, 85764 Neuherberg, Germany; prehn@helmholtz-muenchen.de
7 聊城市人民病院—山東大学博士研究員ワークステーション科学研究部、聊城市252000、中国
8 実験遺伝学研究所、ヘルムホルツ・ツェントルム・ミュンヘン、85764 ノイヘルベルク、ドイツ; markus@scheerer-home.de (MFS); susanne.neschen@mail.com (SN)
9 Bayer AG、Medical Affairs & Pharmacovigilance、13353 ベルリン、ドイツ
10 Shanfifi Aventis Deutschland GmbH、Industriepark Hoechst、65929 フランクフルト・アム・マイン、ドイツ
11 計算生物学研究所、ヘルムホルツ ツェントルム ミュンヘン、85764 ノイヘルベルク、ドイツ; g.kastenmueller@helmholtz-muenchen.de
12 医療経済および医療管理研究所、ヘルムホルツ ツェントルム ミュンヘン、85764 ノイヘルベルク、ドイツ; michael.laxy@helmholtz-muenchen.de
13 Profifil、41460 ノイス、ドイツ; Freimut.Schliess@profifil.com
14 シンガポール国立大学ヨン・ルー・リン医学部生化学教室、シンガポール117597、シンガポール
15 生命および食品科学センター、実験遺伝学教授、ヴァイエンシュテファン、ミュンヘン工科大学、85353 フライジング、ドイツ
16 カタールのワイル・コーネル医科大学生理学・生物物理学科 (WCMC-Q)、教育都市、カタール財団、ドーハ私書箱 24144、カタール; karsten@suhre.fr
