Część 1: Czynność nerek i metabolizm lipidów są głównymi czynnikami prognostycznymi grubości warstwy okołobrodawkowej nerwu siatkówki — badanie LIFE-Adult

Po więcej informacji:tina.xiang@wecistanche.com

Abstrakcyjny

Tło: grubość warstwy włókien nerwu okołobrodawkowego siatkówki (cpRNFLT) oceniana za pomocą optycznej tomografii koherentnej w domenie spektralnej (SD-OCT) jest nową techniką stosowaną do wykrywania i oceny jaskry i innych neuropatii nerwu wzrokowego. Przed wprowadzeniem cpRNFLT do klinik, niezwykle ważne jest zbadanie parametrów antropometrycznych, biochemicznych i klinicznych potencjalnie wpływających na cpRNFLT w dużym zbiorze danych populacyjnych.

Metody: Populacyjne badanie LIFE-Adult zostało losowo wybrane 10000 uczestników z rejestru ludności Lipska w Niemczech. Wszyscy uczestnicy przeszli standaryzowaną systemową ocenę różnych markerów ryzyka kardiometabolicznego i obrazowanie oczne, w tym pomiar cpRNFLT przy użyciu SD-OCT (Spectralis, Heidelberg Engineering). Po zastosowaniu ścisłych kryteriów jakości SD-OCT przeanalizowano 8952 osoby. Do oceny niezależnych powiązań różnych markerów ryzyka kardiometabolicznego z cpRNFLT specyficznym dla sektora zastosowano analizy regresji liniowej wielu zmiennych. We wszystkich analizach zastosowano metodę fałszywego współczynnika odkrycia dla porównań wielokrotnych.

Wyniki: W całej kohorcie kobiety miały znacznie grubszy globalny, a także sektorowy cpRNFLT w porównaniu z mężczyznami (p < 0.05).="" analizy="" regresji="" liniowej="" wielu="" zmiennych="" ujawniły="" istotny="" i="" niezależny="" związek="" między="" globalnym="" i="" sektorowym="" cprnflt="" z="">czynność nerekorazprofil lipidowy. Zatem cieńsze cpRNFLT wiązało się z gorszymczynność nerekoceniane za pomocą cystatyny C i szacowanego współczynnika filtracji kłębuszkowej. Ponadto niekorzystny profil lipidowy (tj. niski poziom cholesterolu o niskiej gęstości lipoprotein (HDL), a także wysoki całkowity, wysoki poziom nie-HDL, wysoki poziom lipoprotein o niskiej gęstościcholesteroli wysoka apolipoproteina B) była niezależnie i statystycznie istotnie związana z grubszym cpRNFLT. W przeciwieństwie do tego, nie obserwujemy istotnego związku między cpRNFLT a markerami zapalenia, homeostazy glukozy, czynności wątroby, ciśnienia krwi lub otyłości w naszej analizie sektorowej i globalnie. Wnioski: Markery funkcji nerek i metabolizmu lipidów są predyktorami sektorowego cpRNFLT w dużym i głęboko fenotypowym badaniu populacyjnym, niezależnie od wcześniej ustalonych zmiennych towarzyszących. Przyszłe badania nad cpRNFLT powinny obejmować te biomarkery i należy zbadać, czy włączenie poprawi diagnostykę wczesnych chorób oczu w oparciu o cpRNFLT. Słowa kluczowe: Warstwa włókien nerwowych siatkówki, Jaskra, Biomarkery,Czynność nerek, optyczna tomografia koherentna, profil lipidowy, cholesterol LDL, cholesterol HDL, eGFR, cystatyna C, apolipoproteina B, apolipoproteina A1

Kliknij tutaj po więcej informacji

Tło

Defekty warstwy włókien nerwowych siatkówki (RNFL) są wczesnymi objawami jaskry i deformacji tarczy nerwu wzrokowego [1]. Grubość RNFL jest zatem głównym narzędziem oceny jaskry i innych neuropatii nerwu wzrokowego [2]. Optyczna tomografia koherentna w domenie spektralnej (SD-OCT) jest odpowiednią [3], nieinwazyjną techniką in vivo do analizy nerwu wzrokowego, a ostatnie postępy umożliwiły poprawę jakości obrazu dla grubości okołobrodawkowej RNFL (cpRNFLT). [4]. Bardzo niedawno cpRNFLT powiązano z odrębnymi, podstawowymi pomiarami antropometrycznymi i biochemicznymi w różnych badaniach. Na przykład Ho i in. [5] wykazują pozytywny związek globalnego cpRNFLT z lipoproteiną o niskiej gęstości (LDL)cholesteroloraz ujemną korelację z występowaniem cukrzycy w trzech różnych kohortach etnicznych pochodzenia azjatyckiego. Ponadto wiek i historia udaru mózgu lub nadciśnienia tętniczego były ujemne, podczas gdy palenie tytoniu było dodatnie, w związku z globalnym cpRNFLT w przekrojowej metaanalizie ośmiu europejskich badań populacyjnych [6]. Natomiast Lamparter i wsp.[7] nie znaleźli niezależnego związku między globalnym cpRNFLT a chorobą sercowo-naczyniową w analizach wielowymiarowych w badaniu Gutenberg Health Study. Podsumowując, związek globalnych cpRNFLT pokazuje sprzeczne wyniki z obecnością stanów chorobowych kardiometabolicznych. Przed wprowadzeniem metody cpRNFLT do klinik ważne jest zbadanie parametrów antropometrycznych, biochemicznych i klinicznych potencjalnie wpływających na cpRNFLT niezależnie od innych dobrze znanych predyktorów, tj. wieku, płci i promienia skanu. Ponadto należy dokładnie zdefiniować inne czynniki wpływające na cpRNFLT, aby wspomóc wczesną diagnozę chorób oczu i zapobiec błędnej klasyfikacji upośledzonego cpRNFLT ze względu na inne biomarkery kliniczne i biochemiczne. Jednak wcześniejsze badania nad cpRNFLT wykazują następujące ograniczenia: (a) obejmowały kohorty o mniejszej wielkości próby;(b)przeanalizowano globalne dane cpRNFLT, ale nie dane sektorowe;(c)wykluczono osoby z różnymi stanami choroby kardiometabolicznej, np. 2 cukrzyca lub nadciśnienie;(d)nie obejmowała szerokiego zakresu markerów antropometrycznych, biochemicznych i kardiometabolicznych oraz innych danych na poziomie pacjenta; oraz (e) nie stosowali dokładnie dopasowanych modeli wielowymiarowych do badania niezależnych predyktorów cpRNFLT.

W związku z tym zbadaliśmy duży panel różnych biomarkerów antropometrycznych i kardiometabolicznych oraz szeroki zakres fenotypów klinicznych i ich powiązania z profilem cpRNFLT specyficznym dla sektora mierzonym metodą SD-OCT u dużej (N=8952) osób niewyselekcjonowanych. oraz głęboko fenotypowe badanie populacyjne w Niemczech. Zastosowaliśmy wysoce ustandaryzowaną procedurę badania okulistycznego i nieokulistycznego oraz korektę statystyczną z korektą na wielokrotne badania.

Metody Uczestnicy

Niniejsza analiza jest częścią populacyjnego badania LIFE-Adult przeprowadzonego przez Lipskie Centrum Badawcze Chorób Cywilizacyjnych na Uniwersytecie w Lipsku w okresie od sierpnia 2011 r. do listopada 2014 r. [8]. Badanie LIFE-Adult obejmuje 10 000 losowo wybranych uczestników z rejestru populacji nieco ponad pół miliona mieszkańców Lipska, miasta położonego we wschodnich Niemczech.

Rekrutację do badania LIFE-Adult Study przeprowadzono w sposób uwzględniający wiek i płeć, skupiając się głównie na osobach w wieku od 40 do 79 lat [8]. W tym celu ogólna populacja składała się z 9600 osób w wieku 40-79 lat oraz 400 osób w wieku 19-39 lat. Każdy przedział wiekowy (w podziale na dekady) był zrównoważony pod względem liczby badanych i płci. Badanie zostało zatwierdzone przez Komisję Etyki Wydziału Lekarskiego Uniwersytetu w Lipsku (numer zatwierdzenia: 263-2009-14122009) i jest zgodne z Deklaracją Helsińską oraz wszystkimi przepisami federalnymi i stanowymi. Przed włączeniem uzyskano świadomą pisemną zgodę od wszystkich uczestników.

Kryteria gromadzenia/włączania i wykluczania danych

Podczas badania wyjściowego uczestnicy badania byli głęboko fenotypowani, w tym dane obrazu okulistycznego, ustrukturyzowane wywiady, kwestionariusze, badania fizykalne oraz badania krwi i moczu [8]. W ramach oceny okulistycznej wykonano obrazowanie SD-OCT (Spectralis, Heidelberg Engineering, Heidelberg, Niemcy), uzyskując skany cpRNFLT wokół głowy nerwu wzrokowego. Położenie okręgu cpRNFLT i układu współrzędnych opisano wcześniej [4]. Wykluczyliśmy osoby z brakującymi skanami SD-OCT (z wyłączeniem N=931) lub skanów SD-OCT, stosując następujące kryteria jakości: (1) liczba skanów B na lokalizację<50,(2)signal to="" noise=""><20 db,="" and(3)="" missing="" or="" unreliable="" rnflt="" a-scans="">5%(excluded N = 117). For the remaining 8952 subjects, one eye was randomly selected if both eyes of an included subject were reliable [4]. For validation analyses, we classified optic nerve head (ONH) abnormalities if any of the following were present: excavation (suspected glaucoma [i.e., violation of the inferior-superior-nasal-temporal rule, vertically oval with cup-to-disc ratio>0.7], dołek tarczy nerwu wzrokowego lub coloboma tarczy nerwu wzrokowego), krwotok tarczy nerwu wzrokowego, neowaskularyzacja, zanik nerwu wzrokowego, bladość sektorowa, obrzęk ONH, obrzęk tarczy nerwu wzrokowego lub druzy tarczy nerwu wzrokowego [4]. Ponadto zebrano informacje od pacjentów dotyczące wcześniejszej diagnozy jaskry, a także leków przeciw jaskrze.

Markery antropometryczne i biochemiczne

Klasyczne pomiary antropometryczne (np. wskaźnik masy ciała [BM], obwód talii i bioder, ciśnienie krwi) zostały ocenione zgodnie ze standardowymi procedurami przez przeszkolone pielęgniarki prowadzące badania. U wszystkich badanych rutynowo pobierano próbki krwi na czczo oraz wykonywano panel badań laboratoryjnych w dniu pobrania próbki [8]. Biomarkery panelu zostały opisane wcześniej [8] i obejmowały pomiary cholesterolu całkowitego, lipoprotein o wysokiej gęstości (HDL), cholesterolu o niskiej gęstości (LDL), trójglicerydów (TG), apolipoproteiny (apo)B, apoAl, lipoproteiny (Lp)(a), glukoza, insulina, hemoglobina glikowana (HbAlc), enzymy wątrobowe, interleukina-6, wysokowrażliwe białko C-reaktywne (hsCRP), cystatyna C oraz albumina moczu i kreatynina, wszystkie są oznaczane ilościowo w laboratorium centralnym standardowymi metodami [8]. U wszystkich badanych szacowany współczynnik filtracji kłębuszkowej (eGFR) obliczono za pomocą równania współpracy epidemiologicznej z przewlekłą chorobą nerek (CKD) na podstawie cystatyny C [9]. Ponieważ celem niniejszego badania było zbadanie związku między kilkoma markerami ryzyka kardiometabolicznego a cpRNFLT, wykorzystaliśmy jedynie równanie oparte na cystatyny C, które zostało ostatnio ogłoszone jako najlepsze równanie do oceny ryzyka sercowo-naczyniowego [10]. Stan CKD zdefiniowano jako stosunek albuminy do kreatyniny w moczu większy lub równy 30 mg/g i/lub obniżony eGFR<60 ml/min/1.73="" m²,="" and="" the="" cohort="" was="" divided="" into="" five="" egfr="" categories(i.e.,="" g1-g5="" combining="" g3a="" and="" g3b="" into="" one="" g3="" category),="" as="" well="" as="" four="" ckd="" risk="" categories="" (i.e.,="" low,="" moderately="" increased,="" high,="" and="" very="" high="" risk),="" according="" to="">

Analiza statystyczna

Wszystkie analizy statystyczne przeprowadzono w środowisku R przy użyciu wersji 3.5 (R Foundation for Statistical Computing, Wiedeń, Austria). Do porównań między kobietami i mężczyznami zastosowano odpowiednio niesparowany test t-Studenta (dla zmiennych ciągłych) lub test chi-kwadrat (dla zmiennych kategorycznych).

W kolejnym kroku zbadaliśmy powiązania różnych biomarkerów antropometrycznych i kardiometabolicznych z sektorowym RNFLT. W tym celu przeprowadzono wielowymiarową analizę regresji liniowej dla poszczególnych markerów dostosowanych do wieku, płci i promienia okręgu skanowania we wszystkich modelach. Stosując te współzmienne jako zmienne niezależne w odpowiednich modelach, powiązanie każdego markera z sektorowym cpRNFLT (zmienna zależna) obliczono oddzielnie dla czasowego (T), nad-skroniowego (TS), nadnosowego (NS), nosowego (N), sektory dolnego nosa (NI) i dolnego odcinka skroniowego (TI) oraz globalnie (G).

We wszystkich modelach jako zmienną niezależną uwzględniono promień okręgu skanowania, ponieważ wielkość oka i charakterystyka optyczna soczewki ludzkiej mylą pomiar cpRNFLT [12-14]. Rzeczywisty promień okręgu skanowania (mm) jest szacowany na podstawie ustawień ogniskowych stosowanych przez urządzenie Spectralis, zgodnie z szeroko stosowanym modelem [15]. Ponieważ wykazano, że płeć [4] i wiek [14] wpływają na cpRNFLT, markery te zostały również uwzględnione jako niezależne współzmienne w każdym modelu.

Następnie staraliśmy się porównać względną siłę powiązań wszystkich biomarkerów z sektorowym cpRNFLT. W związku z tym dla wszystkich biomarkerów sporządzono sektorową i globalną mapę cieplną standaryzowanych wartości z analiz wielu zmiennych dla każdego sektorowego cpRNFLT, a znormalizowane wartości zastosowano w kodzie kolorystycznym figury reprezentującym siłę każdego powiązania.

Jako analizę wrażliwości, dodatkowo zwalidowaliśmy wyniki analiz regresji liniowej dla markerów lipidowych z sektorowym cpRNFLT poprzez stratyfikację kohorty na osoby leczone statyną w porównaniu do osób nie stosujących statyn. W tym celu użyliśmy kodów klasyfikacji Anatomical Therapeutic Chemical (ATC), aby wyodrębnić uczestników leczonych inhibitorami 3-hydroksy-3-metyloglutarylokoenzymu A reduktazy (tj. statynami), zmniejszając w ten sposób syntezę cholesterolu. Aby zbadać potencjalny pośredniczący wpływ palenia tytoniu na związek między cpRNFLT aprofil lipidowy, the Bayesian information criterion difference(ABIC)was computed for model comparisons. For this purpose, two different linear regression models were calculated with age, sex, measurement radius, and the respective lipid marker, as regressors (model A), as well as an additional model comprising of model A+smoking status(model B). The BIC difference(ABIC) was calculated by △BIC= BICmo-del A-BICmodel B. An ABIC>2 uznano za statystycznie istotne według Madrigal-Gonzalez et al. [16], a także Kass i Raftery [17].

We wszystkich innych analizach wartość p<0.05 was="" considered="" statistically="" significant.="" the="" false="" discovery="" rate(fdr)method="" was="" applied="" to="" correct="" all="" p="" values="" for="" multiple="">

Ryc.1 Mapa cieplna standaryzowanych współczynników dla wszystkich badanych biomarkerów oraz globalnych, a także sektorowych, okołobrodawkowatych grubości warstwy włókien nerwowych siatkówki (qpRNFLT. Oddzielne wielozmienne analizy regresji liniowej przeprowadzono dla każdego z biomarkerów (zmienna niezależna) i odpowiednich sektorowych lub globalny cpRNFLT (zmienna zależna) Wszystkie modele wielowymiarowe zostały dostosowane do wieku, płci i promienia okręgu skanującego W celu skorygowania wartości p dla porównań wielokrotnych zastosowano metodę fałszywie dodatnich współczynników odkrywania. wskazując, że znormalizowany nie jest ważny w tym sektorze), przedstawiono biały (pusty) kwadrat. Dla wszystkich znaczących sektorów siła, oceniana za pomocą znormalizowanego B, a także kierunek skojarzeń, są oznaczone kolorami. A LAT, aminotransferaza alaninowa, fosfataza alkaliczna ApoA1. apolipoproteina A1; ApoB, apolipoproteina B; aminotransferaza asparaginianowa ASAT; BMI, wskaźnik masy ciała; PChN, przewlekła choroba nerek; DBP, rozkurczowe ciśnienie krwi; eGFR, szacowany współczynnik filtracji kłębuszkowej na podstawie cystatyny C; GGT, gamma-glutamylotransferaza; HbAIc, glikowana hemoglobina Alc; lipoproteina o wysokiej gęstości HDL; hsCRP, białko C-reaktywne o wysokiej czułości; interleukina IL; LDL, lipoproteina o małej gęstości; Lp(a), lipoproteina(a); SBP, skurczowe ciśnienie krwi; TG, triglicerydy; Stosunek talii do bioder WHR. Sektory głowy nerwu wzrokowego; N, sektor nosowy NL sektor donosowo-nosowy: NS. sektor nadnosowy. , sektor czasowy: Jl, sektor dolny czasowy TS, sektor superczasowy; G, alobal (średnia ogólna)

W CZĘŚCI 2 PROSZĘ KLIKNĄĆ LINK PONIŻEJ:

https://www.xjcistanche.com/news/part2-funkcja-nerek-i-metabolizm-lipidow-are-54433055.html