Preview

Проблемы Эндокринологии

Расширенный поиск

Особенности клинического течения и частоты осложнений в кластерах сахарного диабета 2 типа у пациентов, не получающих инсулинотерапию

https://doi.org/10.14341/probl13259

Полный текст:

Содержание

Перейти к:

Аннотация

ОБОСНОВАНИЕ. Сахарный диабет 2 типа (СД2) является серьезной медико-социальной проблемой. В последние годы во всем мире предпринимаются попытки новой стратификации диабета. Поэтому актуальны проведение кластерного анализа при различной длительности диабета, в разных когортах для выявления фенотипических кластеров СД2 и валидация путем воспроизведения кластеров.

ЦЕЛЬ. Выделить кластеры СД2 у пациентов, не получающих инсулинотерапию, на основе пяти переменных: гликированный гемоглобин (HbA1c), возраст на момент постановки диагноза, индекс массы тела (ИМТ), индекс инсулинорезистентности HOMA (HOMA-IR, ед.), индекс оценки функции β-клеток (HOMA-B) и изучить клинические особенности и частоту осложнений в каждом кластере в Новосибирской области.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Кластерный анализ проведен у 2131 больного СД2 в возрасте от 44 до 70 лет, с длительностью диабета 6,42±5,66 года, проживающих в Новосибирской области, на основе 5 переменных — HbA1c, возраст на момент постановки диагноза, ИМТ, HOMA-IR, HOMA-B. Все больные проходили клиническое и лабораторное обследование. HOMA-IR и HOMA-B рассчитывали c помощью калькулятора версии 2.2.3 на сайте www.dtu.ox.ac.uk.

РЕЗУЛЬТАТЫ. По результатам кластерного анализа пациенты были отнесены к трем кластерам: кластер 1 представлен 455 пациентами с сохраненной функцией β-клеток (HOMA-B 82,97±23,28%), умеренной инсулинорезистентностью (HOMA-IR 5,57±4,72) и отличался более высоким уровнем диастолического артериального давления; кластер 2 состоял из 1658 пациентов со сниженной функцией β-клеток (HOMA-B 21,71±12,51%), наименьшими показателями инсулинорезистентности (HOMA-IR 3,50±2,48) и характеризовался большей длительностью диабета, худшей компенсацией по уровню гликемии натощак и HbA1c, более высокой расчетной скоростью клубочковой фильтрации и микроальбуминурией, мужской пол в этом кластере был ассоциирован с более высоким риском по сравнению с женщинами по развитию диабетической нейропатии (на 31%) и диабетической нефропатии (на 28%); кластер 3 представлен 18 пациентами с повышенной функцией β-клеток (HOMA-B 228,53±63,32%), выраженной инсулинорезистентностью (HOMA-IR 6,92±4,77), к особенностям данного кластера относились высокая частота мужского пола, меньшая длительность диабета, лучшая компенсация по уровню глюкозы крови натощак и HbA1c и высокая частота раннего развития диабетической ретинопатии в среднем через 4,00±3,6 года.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. На основе пяти переменных (HbA1c, возраст на момент постановки диагноза, ИМТ, HOMA-IR, HOMA-B) выделены три кластера СД2 у пациентов, не получающих инсулинотерапию: кластер 1 с сохраненной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью, кластер 2 со сниженной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью и кластер 3 с повышенной функцией β-клеток и выраженной инсулинорезистентностью. Кластеры имели различные клинические характеристики пациентов и частоту осложнений.

Для цитирования:


Бондарь И.А., Шабельникова О.Ю. Особенности клинического течения и частоты осложнений в кластерах сахарного диабета 2 типа у пациентов, не получающих инсулинотерапию. Проблемы Эндокринологии. 2023;69(5):84-92. https://doi.org/10.14341/probl13259

For citation:


Bondar I.A., Shabelnikova O.Y. Clinical features and complication rates in type 2 diabetes mellitus clusters on five variables: glycated hemoglobin, age at diagnosis, body mass index, HOMA-IR, HOMA-B. Problems of Endocrinology. 2023;69(5):84-92. (In Russ.) https://doi.org/10.14341/probl13259

ОБОСНОВАНИЕ

Сахарный диабет 2 типа (СД2) является серьезной медико-социальной проблемой, обусловленной развитием множественных осложнений, которые снижают качество жизни и могут привести к смерти [1]. Однако в клинической практике СД2 имеет разное клиническое течение, поэтому и выбор терапии должен быть основан на различных патогенетических механизмах, приводящих к развитию диабета. В последние годы во всем мире предпринимаются попытки новой стратификации диабета. Три подгруппы СД2 были идентифицированы с помощью топологического анализа, основанного на сетях пациент-пациент [2]. Однако эта попытка классифицировать пациентов требовала данных об их генотипе, что трудно выполнить в реальной клинической практике. В исследованиях E. Ahlqvist и соавт. на основе 6 общих клинических переменных, которые включали антитела к глютаматдекарбоксилазе (GADA), гликированный гемоглобин (HbA1c), индекс массы тела (ИМТ), возраст на момент постановки диагноза и оценки индексов инсулинорезистентности в гомеостатической модели (HOMA-IR, ед.) и функции β-клеток (HOMA-B), было выделено 5 кластеров: кластер 1 — тяжелый аутоиммунный диабет, соответствовавший СД1, кластер 2 — тяжелый диабет с дефицитом инсулина, кластер 3 — тяжелый инсулинорезистентный диабет, кластер 4 — легкий диабет, связанный с ожирением, кластер 5 — легкий диабет пожилых [3]. N. Safai и соавт. [4] использовали аналогичные клинические маркеры, чтобы разделить пациентов на 5 кластеров, и отметили разную вероятность развития осложнений диабета, таких как сердечно-сосудистые заболевания, нефропатия и нейропатия. O. Zaharia и соавт. [5] обследовали пациентов с впервые выявленным диабетом и сгруппировали их в те же 5 кластеров, последующее 5-летнее наблюдение этих больных выявило более высокую распространенность неалкогольной жировой болезни печени и нейропатии в кластере тяжелого инсулинорезистентного диабета. J. Dennis и соавт. [6] также воспроизвели 5 кластеров и установили различия в прогрессировании гипергликемии. В работе A. Kahkolska и соавт. [7] были объединены пациенты с недавно диагностированным диабетом из трех глобальных исследований (DEVOTE, LEADER, SUSTAIN-6) и проведен кластерный анализ на основе 3 переменных (возраст на момент постановки диагноза, исходный уровень HbA1c и ИМТ), индексы HOMA-IR и HOMA-В не использовали в качестве переменных, так как пациенты получали инсулинотерапию. Авторами были воспроизведены 4 кластера: тяжелый диабет с дефицитом инсулина; тяжелый инсулинорезистентный диабет; легкий диабет, связанный с ожирением, и легкий диабет пожилых. Авторами отмечено, что риск нефропатии, неблагоприятных сердечно-сосудистых исходов и смерти зависел от длительности диабета и уровня HbA1c. Самый высокий риск нефропатии, серьезных неблагоприятных сердечно-сосудистых событий и смерти от сердечно-сосудистых заболеваний был в кластере тяжелого диабета с дефицитом инсулина (с самым высоким уровнем HbA1c и низким ИМТ), а риск сердечной недостаточности — в кластере легкого диабета, связанного с ожирением. Подобные работы, в которых были воспроизведены 4 кластера СД2, исключая кластер аутоиммунного диабета, были выполнены в США и Китае [8][9]. Однако таких работ в Российской Федерации не было, кроме того, практически все исследования были выполнены на пациентах с недавно диагностированным СД. Поэтому проведение кластерного анализа при различной длительности диабета, в разных когортах диабета, включая географически разные группы населения, с целью расширения возможной области применения и разработки надежных методологий для выявления фенотипических кластеров СД2 и валидация путем воспроизведения кластеров актуальны в настоящее время.

ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ

Выделить кластеры СД2 у пациентов, не получающих инсулинотерапию, на основе 5 переменных: HbA1c, возраст на момент постановки диагноза, ИМТ, HOMA-IR, HOMA-B и изучить клинические особенности и частоту осложнений в каждом кластере.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Место и время проведения исследования

Место проведения. Исследование выполнено на базе передвижного лечебно-профилактического Диамодуля Государственного бюджетного учреждения здравоохранения Новосибирской области «Государственная Новосибирская областная клиническая больница» (главный врач — Юданов А.В.).

Время исследования. Исследование выполнено в период с апреля 2013 по ноябрь 2017 гг.

Изучаемые популяции (одна или несколько)

В исследование включен 2131 пациент с СД2.

Критерии включения: СД2, возраст от 44 до 70 лет. Диагноз СД2 устанавливали по критериям Комитета экспертов Всемирной организации здравоохранения по СД (1999) и Российским клиническим рекомендациям [10].

Критерии исключения: инсулинотерапия больных СД2, наличие у больных СД1 антител к β-клеткам (ICA) и/или GADА, беременности, другие типы диабета, наличие онкологии, хронической сердечной недостаточности функциональных классов 3–4 в соответствии с классификацией Нью-Йоркской кардиологической ассоциации, хронической болезни почек (ХБП) С4–5, лечение кортикостероидами или эстрогенами, алкоголизм, наркомания, деменция или серьезные психические расстройства, острые вирусные и бактериальные инфекции.

Способ формирования выборки из изучаемой популяции (или нескольких выборок из нескольких изучаемых популяций)

Кластерный анализ k-средних был проведен у 2131 больного СД2, проживающего в Новосибирской области, на основе 5 переменных — HbA1c, возраст на момент постановки диагноза, ИМТ, HOMA-IR, HOMA-B. Процесс очистки данных состоял из нескольких этапов: были исключены пациенты с отсутствующей информацией, а также получавшие инсулинотерапию.

Дизайн исследования

Проведено обсервационное одновыборочное неконтролируемое динамическое исследование с ретроспективным анализом во время выездов Диамобиля в районы Новосибирской области.

Описание медицинского вмешательства (для интервенционных исследований)

Все лечебные и диагностические вмешательства являлись частью рутинной врачебной практики.

Методы

Больным проводили клиническое и лабораторное обследование (все были осмотрены эндокринологом, офтальмологом, кардиологом, неврологом). Осложнения устанавливали в соответствии с Российскими клиническими рекомендациями [10]. Для диагностики периферической нейропатии использовали шкалу нейропатического дисфункционального счета — НДС (Neuropathy Dysability Score). Пациентам осуществлялся забор биоматериала утром натощак с целью последующего исследования НbA1c, креатинина, холестерина общего, триглицеридов, липопротеинов низкой плотности, липопротеинов высокой плотности, аланинаминотрансферазы (АЛТ), аспартатаминотрансферазы (АСТ), с расчетом индекса фиброза печени по соотношению АСТ/АЛТ (AAR), инсулина, С-пептида и экскреции микроальбуминурии в утренней порции мочи в сертифицированной лаборатории ГБУЗ НСО «ГНОКБ». Биохимические исследования, определение инсулина, С-пептида выполняли на автоматическом анализаторе Immulite 2000. Исследование НbA1c проводили методом высокоэффективной жидкостной хроматографии на автоматическом анализаторе D-10 фирмы BIO-RAD с помощью наборов D-10 Reorder Pack, 400 Test (производства BIO-RAD LABORATORIES). HOMA-IR, ед., и HOMA-B рассчитывали c помощью калькулятора версии 2.2.3 на сайте www.dtu.ox.ac.uk. Уровень индекса HOMA-IR более 2,7 определяли как наличие инсулинорезистентности. При уровне HOMA-B более 50% функцию β-клеток считали сохраненной, более 100% — повышенной, менее 50% — сниженной.

Статистический анализ

Кластерный анализ k-средних был проведен у 2131 больного СД2 на основе 5 переменных — HbA1c, возраст на момент постановки диагноза, ИМТ, HOMA-IR, HOMA-B. Все данные были масштабированы до среднего значения нулевой и единичной дисперсии перед кластеризацией. Количество кластеров определялось из предварительно проведенного иерархического анализа на случайно отобранных выборках (с небольшим количеством случаев). В последующем, учитывая большое количество случаев в нашей выборке и гипотезу о 3 фенотипах, в соответствии с алгоритмом Hartigan J.A., Wong M.A. применялся кластерный анализ методом k-средних (K-Means Cluster Analysis).

Для описательной статистики между группами для категорийных переменных использовали χ². Для количественных переменных при нормальном распределении данные представлены в виде среднего значения (М) и стандартного отклонения (SD). Для оценки межгрупповых различий использовался непараметрический метод Kruskal–Wallis test. Гипотеза о нормальном распределении показателей проверялась с помощью критерия Колмогорова–Смирнова при n>50, критерия Шапиро–Уилка — для n<50. Для анализа времени развития диабетических осложнений использовали анализ Каплана–Мейера. Для оценки связи между осложнениями диабета и кластерами с учетом гендерной стратификации использовали регрессию Кокса (относительный риск (ОР) (95% доверительный интервал (ДИ)). Критический уровень значимости принимали равным 0,05. Для статистической обработки использован пакет статистики SPSS 13.0.

Этическая экспертиза

Протокол исследования одобрен комитетом по этике Новосибирского государственного медицинского университета (протокол №52, от 19.03.2013). Перед включением в исследование все пациенты подписывали информированное согласие.

РЕЗУЛЬТАТЫ

В исследовании возраст участников варьировал от 44 до 70 лет. На основании характеристик кластеров пациенты были отнесены к 3 кластерам: кластер 1 с сохраненной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью — 455 больных (21,4%), кластер 2 со сниженной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью являлся самым многочисленным — 1658 больных (77,8%) и кластер 3 с повышенной функцией β-клеток и выраженной инсулинорезистентностью встречался лишь у 18 больных СД2 (0,8%). Общая характеристика популяции и клинические данные обследованных больных СД2 представлены в таблице 1.

Таблица 1. Характеристика больных СД2 выделенных кластеров

Параметр

(кластер 1)

(кластер 2)

(кластер 3)

Р

N

455

1658

18

 

Мужчины, n (%)

Женщины, n (%)

138 (21,1)

317 (78,9)

350 (21,1)

1308 (78,9)

4 (22,2)

14 (77,8)

<0,001*

Возраст, лет

57,87±7,15

58,91±6,88

57,83±5,09

0,016*

Длительность СД, лет

5,85±5,39

6,60±5,74

4,0±3,53

0,008*

Возраст дебюта СД2, лет

52,14±7,92

52,33±7,97

53,83±6,17

0,645

ИМТ, кг/м²

35,26±6,47

33,82±6,48

36,61±7,54

<0,001*

Глюкоза крови натощак, ммоль/л

8,04±2,71

8,50±2,82

6,56±2,21

<0,001*

САД, мм рт. ст.

149,52±21,92

149,00±21,18

139,17±14,27

0,129

ДАД, мм рт. ст.

91,70±12,13

90,15±11,77

85,56±10,27

0,010*

рСКФ, мл/мин/1,73 м²

73,41±16,23

75,40±17,10

70,14±13,68

0,040*

Мочевая кислота, мкмоль/л

298,57±78,81

300,02±80,68

282,21±71,36

0,617

МАУ, мг/л

30,67±72,33

37,32±100,07

28,64±63,07

0,393

С-пептид, нмоль/л

1248,22±649,21

693,93±427,26

1510,78±549,32

<0,001*

Общий холестерин, ммоль/л

5,82±1,37

5,89±1,64

6,01±1,42

0,674

Триглицериды, ммоль/л

2,21±1,77

2,28±1,79

1,83±1,07

0,424

ЛПВП, ммоль/л

1,18±0,34

1,19±0,35

1,20±0,38

0,839

ЛПНП, ммоль/л

3,24±0,92

3,24±1,00

3,56±0,95

0,383

АЛТ, ЕД/л

24,96±20,83

24,73±20,41

25,67±19,97

0,962

АСТ, ЕД/л

23,20±13,51

22,98±15,26

23,03±12,87

0,963

Индекс фиброза печени AAR

3,63±1,02

3,57±0,93

3,74±1,05

0,418

HOMA-IR

5,57±4,72

3,50±2,48

6,92±4,77

<0,001*

HOMA-B

82,97±23,28

21,71±12,51

228,53±63,32

<0,001*

HbA1c

8,51±2,02

8,69±2,15

7,63±2,23

0,034*

Примечание: СД — сахарный диабет,
СД2 — сахарный диабет 2 типа,
ИМТ — индекс массы тела,
САД — систолическое артериальное давление,
ДАД — диастолическое артериальное давление,
рСКФ — расчетная скорость клубочковой фильтрации,
МАУ — микроальбуминурия,
ЛПВП — липопротеиды высокой плотности,
ЛПНП — липопротеиды низкой плотности,
АЛТ — аланинаминотрансфераза,
АСТ — аспартатаминотрансфераза, индекс фиброза печени AAR
(astartamaminotransferase to alanine aminotransferase ratio) —
соотношение АСТ/АЛТ.
*Статистическая значимость различий:
непараметрический метод Kruskal–Wallis test.

Кластер 1 был представлен 455 пациентами с сохраненной функцией β-клеток (HOMA-B 82,97±23,28%), умеренной инсулинорезистентностью (HOMA-IR 5,57±4,72), уровнем С-пептида 1248,22±649,21 пмоль/л, HbA1c 8,51±2,02%, возрастом на момент постановки диагноза 52,14±7,92 года и ИМТ 35,26±6,47 кг/м². Данный кластер отличался более высоким уровнем диастолического артериального давления (АД), по остальным параметрам имел промежуточные значения между кластерами 2 и 3 (табл. 1).

Кластер 2, самый многочисленный, состоял из 1658 пациентов со сниженной функцией β-клеток (HOMA-B 21,71±12,51%), наименьшими показателями инсулинорезистентности (HOMA-IR 3,50±2,48) и уровня С-пептида — 693,93±427,26 пмоль/л, но более высоким HbA1c — 8,69±2,15%, возрастом на момент постановки диагноза 52,33±7,97 года и более низким ИМТ — 33,82±6,48 кг/м². Кластер 2 достоверно отличался более старшим возрастом на момент обследования — 58,91±6,88 года, большей длительностью диабета — 6,60±5,74 года, самыми высокими показателями глюкозы натощак — 8,5±2,82 ммоль/л и расчетной скорости клубочковой фильтрации (рСКФ) — 75,40±17,11 мл/мин/1,73 м², а уровень микроальбуминурии (МАУ) в данном кластере был самым высоким — 37,32±100,07 мг/л, однако данные различия были недостоверны (табл. 1). Частота макро- и микрососудистых осложнений в кластере 2 оказалась сопоставима с кластером 1 (табл. 2).

Таблица 2. Частота осложнений и время до их развития
у больных сахарным диабетом 2 типа выделенных кластеров

Параметр

(кластер 1)

(кластер 2)

(кластер 3)

Р

N

455

1658

18

 

Нейропатия, n (%)

202 (44,4)

798 (48,1)

11 (61,1)

0,187

Общий балл по шкале НДС, ед.

6,02±5,93

5,80±5,86

6,50±4,99

0,706

Время до развития нейропатии, лет

5,83±5,19

6,57±5,85

4,09±2,91

0,177

Нефропатия (ХБП), n (%)

155 (34,1)

526 (31,7)

5 (27,8)

0,589

Время до развития нефропатии, лет

6,08±5,52

6,67±5,85

2,40±1,14

0,077

Ретинопатия, n (%)

139 (30,5)

482 (29,1)

10 55,6)

0,044*

Время до развития ретинопатии, лет

5,43±5,10

6,45±5,50

4,00±3,06

0,037*

ИБС, n (%)

90 (19,8)

328 (19,8)

1 (5,6)

0,319

ИМ, n (%)

32 (7,0)

131 (7,9)

-

0,390

ЦВБ, n (%)

36 (7,9)

104 (6,3)

1 (5,6)

0,452

ХСН, n (%)

82 (18)

363 (21,9)

2 (11,1)

0,117

Примечание: НДС — нейропатический дисфункциональный счет,
ХБП — хроническая болезнь почек,
ИБС — ишемическая болезнь сердца,
ИМ — инфаркт миокарда,
ЦВБ — цереброваскулярная болезнь,
ХСН — хроническая сердечная недостаточность.
*Статистическая значимость различий:
непараметрический метод Kruskal–Wallis test.

Кластер 3 представлен всего 18 пациентами с повышенной функцией β-клеток (HOMA-B 228,53±63,32%), выраженной инсулинорезистентностью (HOMA-IR 6,92±4,77), уровнем С-пептида 1510,78±549,32 пмоль/л, более низким HbA1c (7,63± 2,23%), старшим возрастом на момент постановки диагноза (53,82±6,17 года) и более высоким ИМТ (36,61±7,54 кг/м²), при этом особенностями данного кластера являлись достоверно более молодой возраст на момент обследования (57,83±5,09 года), в среднем на 2 года меньшая длительность диабета (4,0±3,53 года), более низкий уровень диастолического АД (85,56±10,27 мм рт. ст.) и рСКФ (70,14±13,68 мл/мин/1,73 м²) (табл. 1). Несмотря на малочисленность, наименьшую длительность диабета, лучшие показатели компенсации углеводного обмена и более низкий уровень диастолического АД, кластер 3 (с повышенной функцией β-клеток и выраженной инсулинорезистентностью) отличался наибольшей частотой диабетической ретинопатии (55,6% против 30,5% (при кластере 1) и 29,1% (при кластере 2)) и более ранним ее развитием (в среднем через 4,00±3,6 года по сравнению с кластером 1 — 5,43±5,10 года и кластером 2 — 6,45±5,50 года) (табл. 2).

При анализе времени развития диабетической ретинопатии методом Каплана–Майера также было подтверждено, что при кластере 3 диабетическая ретинопатия развивается быстрее по сравнению с кластерами 1 и 2 (χ²=6,833; р=0,033) (рис. 1).

Рисунок 1. Время до развития диабетической ретинопатии
при различных кластерах сахарного диабета 2 типа
(кривая Каплана–Майера).
ось Х — время в годах
(от момента диагностики СД до момента верификации осложнения),
ось Y — доля пациентов без осложнений (1,0 — осложнения нет).

Была изучена связь между осложнениями диабета и кластерами с учетом гендерной стратификации. Было установлено, что только при кластере 2 со сниженной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью риск развития диабетической нейропатии (ОР (95% ДИ) 0,690 (0,544; 0,875), р=0,002) и диабетической нефропатии (ОР (95% ДИ) 0,723 (0,565; 0,926), р=0,010) был ниже у женщин по сравнению с мужчинами (табл. 3).

Таблица 3. Риск развития осложнений
в различных кластерах сахарного диабета 2 типа с учетом пола

Осложнение

Кластер 1

ОР

(95% ДИ)

Р

Мужчины

(n=138)

Женщины

(n=317)

Нейропатия

58 (42,0)

144 (45,4)

1,148 (0,767; 1,719)

0,503

Нефропатия

49 (35,5)

106 (33,4)

0,912 (0,600; 1,388)

0,669

Ретинопатия

38 (27,5)

101 (31,9)

1,231 (0,791; 1,914)

0,357

ИБС

31 (22,5)

59 (18,6)

0,789 (0,484; 1,288)

0,343

ИМ

9 (6,5)

23 (7,3)

1,121 (0,505; 2,490)

0,778

ЦВБ

12 (8,7)

24 (7,6)

0,860 (0,417; 1,774)

0,683

ХСН

23 (16,7)

59 (18,6)

0,875 (0,515; 1,485)

0,620

Осложнение

Кластер 2

ОР (95% ДИ)

Р

Мужчины

(n=350)

Женщины

(n=1308)

Нейропатия

194 (55,4)

604 (46,2)

0,690 (0,544; 0,875)

0,002*

Нефропатия

131 (37,4)

395 (30,2)

0,723 (0,565; 0,926)

0,010*

Ретинопатия

109 (31,1)

373 (28,5)

0,882 (0,683; 1,139)

0,337

ИБС

80 (22,9)

248 (19,0)

0,790 (0,594; 1,050)

0,104

ИМ

33 (9,4)

98 (7,5)

0,778 (0,515; 1,176)

0,233

ЦВБ

24 (6,9)

80 (6,1)

0,885 (0,552; 1,419)

0,612

ХСН

82 (23,4)

281 (21,5)

1,118 (0,845; 1,480)

0,434

Осложнение

Кластер 3

ОР (95% ДИ)

Р

Мужчины

(n=4)

Женщины

(n=14)

Нейропатия

3 (75,0)

8 (57,1)

0,444 (0,037; 5,406)

0,518

Нефропатия

2 (50,0)

3 (21,4)

0,273 (0,026; 2,829)

0,261

Ретинопатия

2 (50,0)

8 (57,1)

1,333 (0,144; 12,369)

0,800

ИБС

1 (25,0)

0

-

-

ИМ

0

0

-

-

ЦВБ

1 (25,0)

0

-

-

ХСН

0 (0)

2 (14,3)

-

0,423

Примечание: Регрессионный анализ Кокса.
ОР — относительный риск,
ДИ — доверительный интервал,
ИБС — ишемическая болезнь сердца,
ИМ — инфаркт миокарда,
ЦВБ — цереброваскулярная болезнь,
ХСН — хроническая сердечная недостаточность.

Сахароснижающая терапия была представлена следующими вариантами: монотерапия метформином (МФ) — у 624 (29,3%) пациентов, монотерапия препаратами сульфонилмочевины (СМ) — у 153 человек (7,2%) и комбинированная терапия МФ+СМ — 1084 (50,1%) больных СД2. При сравнении ответа на сахароснижающую терапию, которую оценивали по достижению целевого уровня HbA (менее 7,0%), при различных кластерах СД2 было отмечено, что при кластере 3 (с повышенной функцией β-клеток и выраженной инсулинорезистентностью) достоверно чаще регистрировался хороший ответ на монотерапию СМ (27,8% по сравнению с кластером 1 (с сохраненной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью) — 7,3% и кластером 2 (со сниженной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью) — 5,3% (р<0,0001)), а комбинированная терапия МФ и СМ достоверно чаще позволяла достигать целевого HbA при кластерах 1 и 2 по сравнению с кластером 3. Достоверных различий частоты использования монотерапии МФ и ее эффективности в различных кластерах СД2 не отмечено (р=0,217) (табл. 4).

Таблица 4. Сравнение применения препаратов
в различных кластерах сахарного диабета

Препарат

Кластер 1

Кластер 2

Кластер 3

Р

n=455

n=1658

n=18

Монотерапия МФ

хороший ответ

плохой ответ

141 (31,0)

82 (18,0)

59 (13,0)

477 (28,8)

288 (17,4)

189 (11,4)

6 (33,3)

6 (33,3)

0

0,217

Монотерапия СМ

хороший ответ

плохой ответ

109 (23,9)

33 (7,3)

76 (16,7)

308 (18,6)

88 (5,3)

220 (13,3)

6 (33,3)

5 (27,8)

1 (5,6)

<0,01

Комбинированная терапия МФ+СМ

хороший ответ

плохой ответ

205 (45,1)

58 (12,7)

147 (29,0)

873 (52,6)

215 (13,0)

658 (37,6)

6 (33,3)

2 (11,1)

4 (22,2)

0,006

*Статистическая значимость различий:
непараметрический метод Kruskal–Wallis test.
МФ — метформин,
СМ — сульфонилмочевина.

ОБСУЖДЕНИЕ

Репрезентативность выборок

Клиническая характеристика обследованных нами больных согласуется с данными других эпидемиологических исследований [11] и отражает в целом популяцию больных СД2, что в определенной степени позволяет экстраполировать полученные нами результаты на целевую популяцию.

Сопоставление с другими публикациями

В проведенном исследовании, включавшем больных СД2, проживающих в Новосибирской области, подход, основанный на кластерном анализе, был воспроизводимым, а распределение на кластеры отличалось от шведской и китайской когорты [3][9], что можно объяснить исключением из нашего анализа пациентов в возрасте старше 70 лет и пациентов на инсулинотерапии. Для возможности применения данного кластерного подхода в клинических условиях исследование включало пациентов не только с недавно диагностированным, но и с длительно существовавшим диабетом, что отличает данную работу от предыдущих исследований, которые охватывали только лиц с недавно диагностированным диабетом [3–6]. Лишь в исследование китайских авторов, так же как и в нашей работе, были включены пациенты с различной длительностью диабета [9]. Особо следует отметить, что клинические характеристики кластеров в этом исследовании были аналогичны предыдущим исследованиям, с большей долей пациентов в кластере тяжелого инсулинодефицитного диабета (77,8%) и меньшей долей тяжелого инсулинорезистентного диабета (0,8%). Это несоответствие может быть результатом включения большой когорты больных с длительным диабетом, а также этнических особенностей, что объясняет более высокую частоту тяжелого инсулинорезистентного диабета в китайской популяции (21%) [9], кроме того, в отличие от китайских исследователей, которые включили в анализ 40% больных СД2 на инсулинотерапии [9], из данной работы были исключены пациенты, получавшие инсулин.

Самая низкая рСКФ у пациентов с выраженной инсулинорезистентностью согласуется с результатами других исследований, а возможным объяснением является резистентность к инсулину, которая может привести к задержке воды и натрия, клубочковой гипертензии, гиперфильтрации и гиперурикемии, что может ускорить прогрессирование ХБП [9][12]. Нами также отмечено, что мужской пол ассоциирован с более высоким риском нефропатии — на 28% и нейропатии — на 31% в кластере со сниженной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью, что соответствует диабету с тяжелым инсулинодефицитом у других авторов. Повышенный риск ХБП у мужчин и более медленное снижение СКФ и лучшая выживаемость пациентов женского пола с ХБП были продемонстрированы в 10-летнем исследовании [13]. В 2017 г. K. Matsushita с соавт., обобщив многочисленные публикации, сообщили, что риск смертности от ХБП у мужчин выше, чем у женщин [14].

Диабетическая ретинопатия встречалась у 30% пациентов с СД [15], в работе китайских авторов чаще регистрировалась в кластере с дефицитом инсулина (32%) и диабетом с умеренной инсулинорезистентностью и ожирением (32%) [9]. Нами выявлена аналогичная частота ретинопатии в кластере с дефицитом инсулина — 29,1% и с умеренной инсулинорезистентностью и ожирением — 30,5%, однако, в отличие от исследования китайских ученых, наибольшая частота диабетической ретинопатии (55,6%) и более раннее ее развитие (в среднем через 4,00±3,6 года) нами были отмечены в группе с выраженной инсулинорезистентностью. Многочисленные исследования доказали, что гипергликемия и артериальная гипертензия являются факторами риска ретинопатии за счет усиленного гликозилирования, повышения экспрессии провоспалительных молекул в сетчатке [16]. Согласно литературным данным, ретинопатия часто может предшествовать диабетической нефропатии у пациентов с СД2 [15].

Клиническая значимость результатов

Проведенное исследование показало, что кластерный анализ у пациентов как при недавно выявленном диабете, так и при различной длительности диабета может дать стабильный результат, и подтвердило возможность применения кластерного анализа для выделения фенотипов СД2 в российской популяции. Каждый кластер имел различные клинические характеристики пациентов и частоту диабетических осложнений. Эти результаты имеют потенциальную ценность для последующих исследований и ранней стратификации терапии.

Ограничения исследования

Наше исследование имеет несколько важных недостатков: умеренный размер выборки, включение пациентов с различной длительностью СД2 и исключение пациентов на инсулинотерапии, что может влиять на размер кластеров, увеличивая количество пациентов в кластере со сниженной функцией β-клеток и уменьшая количество больных в кластере с выраженной инсулинорезистентностью и повышенной функцией β-клеток.

Направления дальнейших исследований

С целью изучения риска и времени развития осложнений и исходов в зависимости от клинического фенотипа СД2 продолжается наблюдение за включенными в исследование пациентами.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе 5 переменных (HbA1c, возраст на момент постановки диагноза, ИМТ, HOMA-IR, HOMA-B) выделено 3 кластера СД2 у пациентов, не получающих инсулинотерапию: кластер 1 с сохраненной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью отмечен у 455 больных (21,4%), кластер 2 со сниженной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью — у 1658 больных (77,8%), кластер 3 с повышенной функцией β-клеток и выраженной инсулинорезистентностью — у 18 больных СД2 (0,8%). Кластер 1 с сохраненной функцией β-клеток и умеренной инсулинорезистентностью характеризовался более высоким уровнем диастолического АД; кластер 2 со сниженной функцией β-клеток и наименьшими показателями инсулинорезистентности отличался более старшим возрастом на момент обследования, большей длительностью диабета, самыми высокими показателями глюкозы натощак и рСКФ; кластер 3 с повышенной функцией β-клеток и выраженной инсулинорезистентностью был самым малочисленным, имел наименьшую длительность диабета, лучшие показатели компенсации углеводного обмена, однако отличался более низкой рСКФ и более высокой частотой диабетической ретинопатии (55,6% против 30,5% (при кластере 1) и 29,1% (при кластере 2)).

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Источники финансирования. Исследование выполнено при поддержке гранта РФФИ 13-04-00520.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи.

Участие авторов. Бондарь И.А.: 1 — существенный вклад в концепцию исследования; 2 — в интерпретацию результатов исследования; 3 — внесение в рукопись существенной правки с целью повышения научной ценности статьи; Шабельникова О.Ю.: 1 — существенный вклад в концепцию исследования; 2 — в получение, анализ данных и интерпретацию результатов исследования; 3 — написание статьи. Все авторы одобрили финальную версию статьи перед публикацией, выразили согласие нести ответственность за все аспекты работы, подразумевающую надлежащее изучение и решение вопросов, связанных с точностью или добросовестностью любой части работы.

Благодарности. Авторы выражают благодарность профессиональному математику Лилии Валерьевне Щербаковой, сотруднику Научно-исследовательского института терапии и профилактической медицины — филиала Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики СО РАН» за помощь в проведении кластерного анализа.

Список литературы

1. Sun H, Saeedi P, Karuranga S, et al. IDF Diabetes Atlas: Global, regional and country-level diabetes prevalence estimates for 2021 and projections for 2045. Diabetes Res Clin Pract. 2022;183:109119. doi: https://doi.org/10.1016/j.diabres.2021.109119

2. Li L, Cheng W-Y, Glicksberg BS, et al. Identification of type 2 diabetes subgroups through topological analysis of patient similarity. Sci Transl Med. 2015;7(311):109119. doi: https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aaa9364

3. Ahlqvist E, Storm P, Käräjämäki A, et al. Novel subgroups of adult-onset diabetes and their association with outcomes: a data-driven cluster analysis of six variables. Lancet Diabetes Endocrinol. 2018;6(5):361-369. doi: https://doi.org/10.1016/S2213-8587(18)30051-2

4. Safai N, Ali A, Rossing P, Ridderstråle M. Stratification of type 2 diabetes based on routine clinical markers. Diabetes Res Clin Pract. 2018;141(311):275-283. doi: https://doi.org/10.1016/j.diabres.2018.05.014

5. Zaharia OP, Strassburger K, Strom A, et al. Risk of diabetes-associated diseases in subgroups of patients with recent-onset diabetes: a 5-year follow-up study. Lancet Diabetes Endocrinol. 2019;7(9):684-694. doi: https://doi.org/10.1016/S2213-8587(19)30187-1

6. Dennis JM, Shields BM, Henley WE, et al. AT. Disease progression and treatment response in data-driven subgroups of type 2 diabetes compared with models based on simple clinical features: an analysis using clinical trial data. Lancet Diabetes Endocrinol. 2019;7(6):442-451. doi: https://doi.org/10.1016/S2213-8587(19)30087-7

7. Kahkoska AR, Geybels MS, Klein KR, et al. Validation of distinct type 2 diabetes clusters and their association with diabetes complications in the DEVOTE, LEADER and SUSTAIN-6 cardiovascular outcomes trials. Diabetes Obes Metab. 2020;22(9):1537-1547. doi: https://doi.org/10.1111/dom.14063

8. Ahlqvist E, Prasad RB, Groop L. Subtypes of type 2 diabetes determined from clinical parameters. Diabetes. 2020;69(10):2086-2093. doi: https://doi.org/10.2337/dbi20-0001

9. Xing L, Peng F, Liang Q, et al. Clinical characteristics and risk of diabetic complications in data-driven clusters among type 2 diabetes. Front Endocrinol (Lausanne). 2021;12(9):684-694. doi: https://doi.org/10.3389/fendo.2021.617628

10. Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю., и др. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом (10-й выпуск) // Сахарный диабет. — 2021. — Т. 24 — №S1 — С. 1-235. doi: https://doi.org/10.14341/DM12802

11. Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., и др. Эпидемиологические характеристики сахарного диабета в Российской Федерации: клинико-статистический анализ по данным регистра сахарного диабета на 01.01.2021 // Сахарный диабет. — 2021. — Т. 24. — №3. — С. 204-221. doi: https://doi.org/10.14341/DM12759

12. Charles C, Ferris AH. Chronic Kidney disease. Prim Care. 2020;47(4):585-595. doi: https://doi.org/10.1016/j.pop.2020.08.001

13. Eriksen BO, Ingebretsen OC. The progression of chronic kidney disease: a 10-year population-based study of the effects of gender and age. Kidney Int. 2006;69(2):375-382. doi: https://doi.org/10.1038/sj.ki.5000058

14. Matsushita K, Ballew SH, Coresh J, et al. Chronic Kidney disease prognosis consortium. Measures of chronic kidney disease and risk of incident peripheral artery disease: a collaborative meta-analysis of individual participant data. Lancet Diabetes Endocrinol. 2017;5(9):718-728. doi: https://doi.org/10.1016/S2213-8587(17)30183-3

15. Anjana RM, Baskar V, Nair ATN, et ai. Novel subgroups of type 2 diabetes and their association with microvascular outcomes in an Asian Indian population: a data-driven cluster analysis: the INSPIRED study. BMJ Open Diabetes Res Care. 2020;8(1):e001506. doi: https://doi.org/10.1136/bmjdrc-2020-001506

16. Kajiwara A, Miyagawa H, Saruwatari J, et al. Gender differences in the incidence and progression of diabetic retinopathy among Japanese patients with type 2 diabetes mellitus: a clinic-based retrospective longitudinal study. Diabetes Res Clin Pract. 2014;103(3):e7-10. doi: https://doi.org/10.1016/j.diabres.2013.12.043


Об авторах

И. А. Бондарь
Новосибирский государственный медицинский университет
Россия

Бондарь Ирина Аркадьевна, д.м.н., профессор

SPIN-код: 6633-8947

630091, г. Новосибирск, Красный проспект, д. 52


Конфликт интересов:

Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи



О. Ю. Шабельникова
Новосибирский государственный медицинский университет
Россия

Шабельникова Олеся Юрьевна, к.м.н.

SPIN-код: 5941-4815

Новосибирск


Конфликт интересов:

Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи.



Дополнительные файлы

1. Рисунок 1. Время до развития диабетической ретинопатии при различных кластерах сахарного диабета 2 типа (кривая Каплана–Майера)
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Посмотреть (99KB)    
Метаданные

Рецензия

Для цитирования:


Бондарь И.А., Шабельникова О.Ю. Особенности клинического течения и частоты осложнений в кластерах сахарного диабета 2 типа у пациентов, не получающих инсулинотерапию. Проблемы Эндокринологии. 2023;69(5):84-92. https://doi.org/10.14341/probl13259

For citation:


Bondar I.A., Shabelnikova O.Y. Clinical features and complication rates in type 2 diabetes mellitus clusters on five variables: glycated hemoglobin, age at diagnosis, body mass index, HOMA-IR, HOMA-B. Problems of Endocrinology. 2023;69(5):84-92. (In Russ.) https://doi.org/10.14341/probl13259

Просмотров: 167


ISSN 0375-9660 (Print)
ISSN 2308-1430 (Online)