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.

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.

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.

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.

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.

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

Все лечебные и диагностические вмешательства являлись частью рутинной врачебной практики.

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.

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.

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.

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.

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).

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).

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).

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 HbA1с (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 HbA1с 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).

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.

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].

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.

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.

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

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)).

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.