Международный эндокринологический журнал Том 20, №4, 2024

Актуальність. Актуальність роботи обумовлена зростанням потреби у персоніфікованому підході до ведення пацієнтів з ішемічною хворобою серця (ІХС) та цукровим діабетом 2-го типу (ЦД2), що виникли на ґрунті метаболічного синдрому (МС), та встановленні індивідуального ризику для кожного хворого. Мета: з’ясувати методику визначення індивідуального ризику виникнення ускладнень у кожного конкретного пацієнта з МС з використанням показників ліпідного, вуглеводного та гормонального спектра. Матеріали та методи. Проведено дослідження 319 осіб з МС. Сформовано 6 клінічних груп. І група включала 82 пацієнти з МС, ІІ — 39 хворих з ЦД2 (стан компенсації) на фоні МС, ІІІ — 35 пацієнтів з ЦД2 (стан декомпенсації) на фоні МС, VІ група — 44 особи з ІХС на фоні МС, V — 44 пацієнти з ІХС та ЦД2 (стан компенсації) на фоні МС, VІ група — 75 хворих з ІХС та ЦД2 (стан декомпенсації) на фоні МС. Контрольна група — 40 здорових осіб. Жінки поміж усіх хворих становили 69,9 %, чоловіки — 30,1 %. Розраховано методику визначення індивідуального ризику ІХС у кожного пацієнта з МС (з/без ЦД) з використанням вищевказаних показників і подальшою побудовою прогностичної моделі ймовірності. Результати. Виявлено виражені зрушення вуглеводного обміну за наявності стану декомпенсації у пацієнтів з ЦД2. Неспецифічними виявились зміни ліпідного метаболізму серед усіх груп при ІХС та ЦД2 (стан декомпенсації) з МС. Виявлено взаємозумовлені зміни тиреотропного гормону, кортизолу, пролактину та інсуліну у пацієнтів залежно від форми та тяжкості синтропічної патології. Враховуючи вищевказані показники, розраховано модель визначення персоніфікованого ризику ІХС для кожного пацієнта з МС (з/без ЦД). Було відібрано 15 факторів, які, за даними власних спостережень, могли б впливати на розвиток ІХС у пацієнтів з МС. При цьому було визначено 10 факторів, які мали вірогідний вплив на розвиток ІХС. Виявлено превентивний характер впливу холестерину ліпопротеїнів високої щільності та пролактину (у жінок) на виникнення ІХС та провокуючий вплив ЦД, віку, рівнів тригліцеридів, тиреотропного гормону, кортизолу, ІМТ та глікованого гемоглобіну. Визначено їх коефіцієнти регресії, вірогідність перевірено за допомогою методу Вальда, а цілої моделі — за допомогою ксі-квадрату, точність моделі становила 79,4 %, специфічність — 77,3 %, чутливість — 81,9 %. Висновки. У пацієнтів з МС спостерігалось збільшення рівня інсуліну та НОМА-IR, зрушення ліпідного спектра; зростання рівня пролактину у жінок, тиреотропного гормону та кортизолу на фоні нормальних значень вільного тироксину. Декомпенсація ЦД2 супроводжувалась підвищенням рівня кортизолу при нормальних рівнях тиреотропного гормону, на відміну від стану компенсації ЦД2, значення пролактину у жінок вірогідно підвищені, незалежно від компенсації. Запропоновано методику обчислення індивідуального ризику виникнення ішемічної хвороби серця у хворого з метаболічним синдромом із застосуванням показників антропометрії, вуглеводного та ліпідного спектра, кортизолу, пролактину та тиреотропного гормону.

Background. The relevance of this work is due to the growing need for a personalized approach to the management of patients with coronary artery disease (CAD) and type 2 diabetes mellitus (T2DM) that arose on the background of metabolic syndrome (MS) and determining the individual risk for each patient. The purpose of the study was to find out the methodology for determining the individual risk of complications in each patient with metabolic syndrome using lipid, carbohydrate and hormonal parameters. Materials and methods. A study of 319 patients with MS was conducted. Six clinical groups were formed. The first group included 82 patients with MS, the second — 39 patients with T2DM (compensation state) in the background of MS, the third — 35 patients with T2DM (decompensation state) in the background of MS, the fourth — 44 patients with CAD in the background of MS, the fifth — 44 patients with CAD and T2DM (compensation state) in the background of MS, the sixth group — 75 patients with CAD and T2DM (decompensation state) in the background of MS. The control group consisted of 40 healthy individuals. Women accounted for 69.9 % of all patients and men for 30.1 %. The methodology for determining the individual risk of CAD in each patient with MS (with/without T2DM) was calculated using the above indicators with a further construction of a prognostic probability model. Results. Patients with T2DM had pronounced changes in carbohydrate metabolism in the presence of decompensation. Changes in lipid metabolism among all groups in CAD and T2DM (state of decompensation) with MS turned out to be non-specific. Interrelated changes in thyroid-stimulating hormone, cortisol, prolactin, and insulin were revealed in patients depending on the form and severity of syntropic pathology. Given the above parameters, a model for determining the personalized risk of CAD for each patient with MS (with/without diabetes) was calculated. Fifteen factors were selected, which, according to our own observations, could influence the development of CAD in patients with MS. At the same time, 10 factors were identified that had a reliable influence on the development of CAD. The preventive nature of high-density lipoprotein cholesterol and prolactin (in women) effect on the occurrence of CAD and the provoking influence of diabetes, age, triglyceride, thyroid-stimulating hormone, cortisol levels, body mass index, and glycated hemoglobin were revealed. Their regression coefficients were determined, the reliability was checked using the Wald method, and the whole model was checked using the chi-square, the accuracy of the model was 79.4 %, the specificity was 77.3 %, and the sensitivity was 81.9 %. Conclusions. Patients with MS had an increase in the level of insulin and HOMA-IR, a shift in the lipid spectrum; an increase in the level of prolactin in women, thyroid-stimulating hormone and cortisol against the background of normal values of free thyroxine. Decompensation of T2DM was accompanied by an increase in cortisol at normal levels of thyroid-stimulating hormone, in contrast to the state of T2DM compensation, prolactin in women was significantly increased, regardless of compensation. A method for calculating the individual risk of coronary artery disease in a patient with metabolic syndrome using anthropometric indicators, carbohydrate and lipid spectrum, cortisol, prolactin and thyroid-stimulating hormone is proposed.

метаболічний синдром; цукровий діабет 2-го типу; ішемічна хвороба серця; прогнозування; фактори ризику

metabolic syndrome; type 2 diabetes; coronary artery disease, prediction; risk factors

1. Gurka MJ, Golden SH, Musani SK, Sims M, Vishnu A, Guo Y, et al. Independent associations between a metabolic syndrome severity score and future diabetes by sex and race: the Atherosclerosis Risk In Communities Study and Jackson Heart Study. Diabetologia. 2017 Jul; 60(7):1261-1270. doi: 10.1007/s00125-017-4267-6. Epub 2017 Apr 4. PMID: 28378033; PMCID: PMC5481783.
2. Timmis A, Townsend N, Gale CP, Torbica A, Lettino M, Peter–sen SE, et al.; European Society of Cardiology. European Society of Cardiology: Cardiovascular Disease Statistics 2019. Eur Heart J. 2020 Jan 1; 41(1):12-85. doi: 10.1093/eurheartj/ehz859. Erratum in: Eur Heart J. 2020 Dec 14; 41(47):4507. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa062. PMID: 31820000.
3. Sarwar N, Gao P, Kondapally Seshasai SR, Gobin R, Kaptoge S, Di Angelantonio E, et al. Diabetes mellitus, fasting blood glucose concentration, and risk of vascular disease: A collaborative meta-ana–lysis of 102 prospective studies. Lancet. 2010; 375(9733):2215-22. http://dx.doi.org/10.1016/S0140-6736(10)60484-9.
4. Olesen KKW, Madsen M, Gyldenkerne C, Thrane PG, Thim T, Jensen LO, Bøtker HE, et al. Ten-year cardiovascular risk in diabetes patients without obstructive coronary artery disease: a retrospective Western Denmark cohort study. Cardiovasc Diabetol. 2021 Jan 21; 20(1):23. doi: 10.1186/s12933-021-01212-x. PMID: 33478504; PMCID: PMC7819163.
5. Einarson TR, Acs A, Ludwig C, Panton UH. Prevalence of cardiovascular disease in type 2 diabetes: a systematic literature review of scientific evidence from across the world in 2007-2017. Cardiovasc Diabetol. 2018 Jun 8; 17(1):83. doi: 10.1186/s12933-018-0728-6. PMID: 29884191; PMCID: PMC5994068.
6. Khan MAB, Hashim MJ, King JK, Govender RD, Mustafa H, Al Kaabi J. Epidemiology of Type 2 Diabetes — Global Burden of Disease and Forecasted Trends. J Epidemiol Glob Health. 2020 Mar; 10(1):107-111. doi: 10.2991/jegh.k.191028.001. PMID: 32175717; PMCID: PMC7310804.
7. Gecaite-Stonciene J, Hughes BM, Kazukauskiene N, Bune–vicius A, Burkauskas J, Neverauskas J, et al. Cortisol response to psychosocial stress, mental distress, fatigue and quality of life in coro–nary artery disease patients. Sci Rep. 2022 Nov 12; 12(1):19373. doi: 10.1038/s41598-022-23712-w. PMID: 36371452; PMCID: PMC9653469. 
8. Kwok MK, Kawachi I, Rehkopf D, Schooling CM. The role of cortisol in ischemic heart disease, ischemic stroke, type 2 diabetes, and cardiovascular disease risk factors: a bi-directional Mendelian randomization study. BMC Med. 2020 Nov 27; 18(1):363. doi: 10.1186/s12916-020-01831-3. PMID: 33243239; PMCID: PMC7694946.
9. Macotela Y, Triebel J, Clapp C. Time for a New Perspective on Prolactin in Metabolism. Trends Endocrinol Metab. 2020 Apr; 31(4):276-286. doi: 10.1016/j.tem.2020.01.004. Epub 2020 Feb 7. PMID: 32044206. 
10. Kumar M, Ojha S, Rai P, Joshi A, Kamat SS, Mallik R. Insulin activates intracellular transport of lipid droplets to release triglycerides from the liver. J Cell Biol. 2019 Nov 4; 218(11):3697-3713. doi: 10.1083/jcb.201903102. Epub 2019 Oct 11. PMID: 31604801; PMCID: PMC6829650.
11. Chmyr N. Dynamics of endocrine and metabolic changes among patients with coronary artery disease, type 2 diabetes mellitus and metabolic syndrome while treating with telmisartan. International Journal оf Endocrinology (Ukraine). 2022; 18(1):22-35. https://doi.org/10.22141/2224-0721.18.1.2022.1142.
12. Ponce AJ, Galván-Salas T, Lerma-Alvarado RM, Ruiz-Herrera X, Hernández-Cortés T, Valencia-Jiménez R, et al. Low prolactin levels are associated with visceral adipocyte hypertrophy and insulin resistance in humans. Endocrine. 2020 Feb; 67(2):331-343. doi: 10.1007/s12020-019-02170-x. Epub 2020 Jan 9. PMID: 31919769.
13. Asirvatham AR, Balachandran K, Mahadevan S, Balasubramaniam SK. Hypothalamic-Pituitary-Adrenal Axis Recovery Follo–wing the 1-mg Overnight Dexamethasone Suppression Test in Healthy Volunteers. Int J Endocrinol Metab. 2020 Apr 21; 18(2):e94908. doi: 10.5812/ijem.94908. PMID: 32636884; PMCID: PMC7322672.
14. Lopez-Vicchi F, De Winne C, Brie B, Sorianello E, Ladyman SR, Becu-Villalobos D. Metabolic functions of prolactin: Phy–siological and pathological aspects. J Neuroendocrinol. 2020 Nov; 32(11):e12888. doi: 10.1111/jne.12888. Epub 2020 Jul 24. PMID: 33463813. 
15. Teixeira PFDS, Dos Santos PB, Pazos-Moura CC. The role of thyroid hormone in metabolism and metabolic syndrome. Ther Adv Endocrinol Metab. 2020 May 13; 11:2042018820917869. doi: 10.1177/2042018820917869. PMID: 32489580; PMCID: PMC7238803.
16. Almeida C, Monteiro C, Silvestre S. Inhibitors of 11β-Hydro–xysteroid Dehydrogenase Type 1 as Potential Drugs for Type 2 Diabetes Mellitus — A Systematic Review of Clinical and In Vivo Preclinical Studies. Sci Pharm. 2021 Jan 5; 89(1):5. https://doi.org/10.3390/scipharm89010005. 
17. Jin Y, Wei D, Liu P, Chen F, Li R, Zhang J, et al. Serum Cortisol, 25(OH)D, and Cardiovascular Risk Factors in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus. Int J Endocrinol. 2022 Jun 18; 2022:5680170. doi: 10.1155/2022/5680170. PMID: 35761983; PMCID: PMC9233598.
18. Karaca Z, Grossman A, Kelestimur F. Investigation of the Hypothalamo-pituitary-adrenal (HPA) axis: a contemporary synthesis. Rev Endocr Metab Disord. 2021 Jun; 22(2):179-204. doi: 10.1007/s11154-020-09611-3. Epub 2021 Mar 26. PMID: 33770352.
19. Shams-Alizadeh N, Mehrabizadeh Honarmand M, Hashe–mi SE, Davoudi I. The latency period between type 2 diabetes and development of Coronary Artery Disease based on psychological factors. Clin Epidemiol Glob Heal. 2020 Mar; 8(1):257-64. https://doi.org/10.1016/j.cegh.2019.08.009. 
20. Pankiv V, Yuzvenko T, Pankiv I. Thyroid volume and nodules in patients with impaired fasting glucose and type 2 diabetes mellitus. International Journal оf Endocrinology (Ukraine). 2022; 18(5):273-277. https://doi.org/10.22141/2224-0721.18.5.2022.1185.