RU2801174C1 - Method of predicting the risk of developing type 2 diabetes mellitus in obese and/or pre-diabetic individuals - Google Patents

Method of predicting the risk of developing type 2 diabetes mellitus in obese and/or pre-diabetic individuals Download PDF

Info

Publication number
RU2801174C1
RU2801174C1 RU2022131321A RU2022131321A RU2801174C1 RU 2801174 C1 RU2801174 C1 RU 2801174C1 RU 2022131321 A RU2022131321 A RU 2022131321A RU 2022131321 A RU2022131321 A RU 2022131321A RU 2801174 C1 RU2801174 C1 RU 2801174C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
risk
diabetes
developing type
obesity
years
Prior art date
Application number
RU2022131321A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Камиля Булатовна Хасанова
Фарида Вадутовна Валеева
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Казанский Государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Казанский Государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Казанский Государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации
Application granted granted Critical
Publication of RU2801174C1 publication Critical patent/RU2801174C1/en

Links

Abstract

FIELD: medicine, endocrinology and therapy.
SUBSTANCE: invention can be used to predict the risk of developing type 2 diabetes mellitus (DM) within 3 years in patients with obesity and/or prediabetes. A clinical and anamnestic examination is carried out with clarification of sex, age, the presence of obesity in the mother and with the calculation of the ratio of waist circumference to hip circumference and a molecular genetic study, where, if the CT genotype or TT rs5219 polymorphism of the KCNJ11 gene is detected, the probability of developing type 2 diabetes is determined according to the formula . If the p value is equal to or more than 23.7%, a high risk of developing type 2 diabetes within 3 years is predicted. If the p value is below 23.7%, a low risk of developing the disease is predicted.
EFFECT: method improves the accuracy of predicting the risk of developing type 2 diabetes by conducting a clinical and anamnestic examination and a molecular genetic study of the rs5219 polymorphism of the KCNJ11 gene.
1 cl, 1 tbl, 2 ex

Description

Изобретение относится к области медицины, в частности к эндокринологии и терапии, и может быть использовано для прогнозирования риска развития сахарного диабета (СД) 2 типа у лиц с ожирением и/или ранними нарушениями углеводного обмена (нарушенной толерантности к глюкозе или нарушенной гликемией натощак).The invention relates to medicine, in particular to endocrinology and therapy, and can be used to predict the risk of developing type 2 diabetes mellitus (DM) in people with obesity and/or early disorders of carbohydrate metabolism (impaired glucose tolerance or impaired fasting glycemia).

В последние годы активно изучаются клинические и молекулярно-генетические предикторы, приводящие к высокому риску развитию СД 2 типа. Разные по составу прогностические модели и шкалы риска («рискометры») СД 2 типа широко используются в клинической практике для первичной профилактики СД 2 типа и ранних нарушений углеводного обмена.In recent years, clinical and molecular genetic predictors leading to a high risk of developing type 2 diabetes have been actively studied. Various prognostic models and risk scales (“riskometers”) of type 2 diabetes are widely used in clinical practice for the primary prevention of type 2 diabetes and early disorders of carbohydrate metabolism.

В связи с тем, что генетический риск остается неизменным на протяжении всей жизни человека, он может быть предсказан еще при рождении до воздействия многих факторов риска окружающей среды. Несмотря на хорошую прогностическую способность традиционных моделей, основанных на уже известных клинических факторах риска (например, возраста, пола, факта курения, индекса массы тела (ИМТ), СД 2 типа и артериальной гипертензии (АГ) в анамнезе), активно изучается возможность дополнительного улучшения прогностической эффективности таких моделей риска с помощью добавления генетической информации [Buijsse B, Simmons RK, Griffin SJ, Schulze MB. Risk assessment tools for identifying individuals at risk of developing type 2 diabetes. Epidemiol Rev. 2011;33(1):46-62]. В этой связи некоторые исследования, в основном зарубежные, показывают, что добавление новых локусов однонуклеотидных полиморфизмов (ОНП) потенциально может повысить прогностическую способность новых моделей [Wray NR, Yang J, Hayes BJ, et al. Pitfalls of predicting complex traits from SNPs. Nat Rev Genet. 2013;14(7):507-515; Khera AV, Chaffin M, Wade KH, et al. Polygenic Prediction of Weight and Obesity Trajectories from Birth to Adulthood. Cell. 2019;177(3):587-596.e9; Liu W, Zhuang Z, Wang W, et al. An Improved Genome-Wide Polygenic Score Model for Predicting the Risk of Type 2 Diabetes. Front Genet. 2021;12:632385]. Тем не менее, ограничение применения данных моделей заключается в том, что в большинстве своем они были разработаны на материале, полученном от лиц европеоидной расы. Поэтому прогностическая способность оценок риска диабета, которые были разработаны для популяций разного этнического происхождения, может значительно различаться между популяциями и добавлять в прогностические шкалы риска стоит только те полиморфизмы, которые подтвердили свою ассоциацию с риском развития СД 2 типа в нескольких исследованиях на разных популяциях.Because genetic risk remains constant throughout a person's life, it can be predicted at birth, before exposure to many environmental risk factors. Despite the good predictive power of traditional models based on already known clinical risk factors (e.g., age, sex, smoking, body mass index (BMI), type 2 diabetes, and history of arterial hypertension), additional improvement is being actively explored. predictive performance of such risk models by adding genetic information [Buijsse B, Simmons RK, Griffin SJ, Schulze MB. Risk assessment tools for identifying individuals at risk of developing type 2 diabetes. Epidemiol Rev. 2011;33(1):46-62]. In this regard, some studies, mostly foreign, show that the addition of new single nucleotide polymorphism (SNP) loci can potentially increase the predictive power of new models [Wray NR, Yang J, Hayes BJ, et al. Pitfalls of predicting complex traits from SNPs. Nat Rev Genet . 2013;14(7):507-515; Khera AV, Chaffin M, Wade KH, et al. Polygenic Prediction of Weight and Obesity Trajectories from Birth to Adulthood. cell . 2019;177(3):587-596.e9; Liu W, Zhuang Z, Wang W, et al. An Improved Genome-Wide Polygenic Score Model for Predicting the Risk of Type 2 Diabetes. Front Genet . 2021;12:632385]. However, the limitation of the use of these models is that they were mostly developed on the basis of material obtained from people of the Caucasoid race. Therefore, the predictive power of diabetes risk scores that have been developed for populations of different ethnic origins can vary significantly between populations, and it is worth adding to the predictive risk scales only those polymorphisms that have confirmed their association with the risk of developing type 2 DM in several studies on different populations.

Известен способ прогнозирования риска развития сахарного диабета 2 типа (Патент RU №2611900 C1, МПК A61B 5/00, G01N 33/48 - 01.03.2017, Бюл. № 7), заключающийся в определении клинико-анамнестических данных: ИМТ, ОТ, наличие АГ, наличие сахарного диабета у близких родственников; а также лабораторных данных: ТГ, ХС ЛВП, показаний САД и ДАД, уровня сахара в крови. Полученные результаты оценивают с использованием бальной шкалы. При сумме баллов менее 8 судят о низкой степени риска развития СД 2 типа в ближайшие 10 лет. При сумме баллов более или равно 8 судят о высокой степени риска развития СД 2 типа.A known method for predicting the risk of developing type 2 diabetes mellitus (Patent RU No. 2611900 C1, IPC A61B 5/00, G01N 33/48 - 03/01/2017, Bull. No. 7), which consists in determining clinical and anamnestic data: BMI, WC, the presence of AH, the presence of diabetes in close relatives; as well as laboratory data: TG, HDL cholesterol, readings of SBP and DBP, blood sugar levels. The results obtained are evaluated using a point scale. With a score of less than 8, a low risk of developing type 2 diabetes in the next 10 years is judged. If the total score is more than or equal to 8, a high degree of risk of developing type 2 diabetes is judged.

Недостатками данного метода являются его трудоемкость, так как требуется пакет специальных программ для обработки полученных данных, а также тот факт, что не учитываются многие информативные показатели, в том числе молекулярно-генетические особенности.The disadvantages of this method are its complexity, since a package of special programs is required for processing the obtained data, as well as the fact that many informative indicators, including molecular genetic features, are not taken into account.

Ранее был предложен способ прогнозирования риска развития сахарного диабета второго типа у больных гипертонической болезнью, характеризующийся тем, что осуществляют выделение ДНК и проводят анализ полиморфного варианта гена лимфотоксина α (+250G/A Ltα) (Патент RU №2521202 C1, МПК G01N 33/68 - 27.06.2014, Бюл. № 18). Наличие аллеля +250G Ltα прогнозирует повышенный риск формирования сахарного диабета на фоне гипертонической болезни, а носители генотипа +250АА Ltα имеют низкий риск развития сахарного диабета второго типа у уроженцев Центрального Черноземья, больных гипертонической болезнью.Previously, a method was proposed for predicting the risk of developing type 2 diabetes mellitus in hypertensive patients, characterized by DNA extraction and analysis of the polymorphic variant of the lymphotoxin α gene (+250G/A Ltα ) (Patent RU No. 2521202 C1, IPC G01N 33/68 - 06/27/2014, Bulletin No. 18). The presence of the +250G Ltα allele predicts an increased risk of developing diabetes mellitus against the background of hypertension, and carriers of the +250АА Ltα genotype have a low risk of developing type 2 diabetes in natives of the Central Chernozem region with hypertension.

Однако основным недостатком способа является то, что он может быть применен только у уроженцев Центрального Черноземья, так как молекулярно-генетические маркеры могут отличаться в зависимости от структуры популяции, а данный метод не апробирован на других популяциях; метод также не включает в себя простые легкодоступные клинические характеристики пациента.However, the main disadvantage of this method is that it can only be applied to natives of the Central Chernozem region, since molecular genetic markers may differ depending on the structure of the population, and this method has not been tested on other populations; the method also does not include simple, readily available clinical characteristics of the patient.

Известен способ прогнозирования развития сахарного диабета второго типа у больных метаболическим синдромом, отличающийся тем, что рассчитывают коэффициент метаболической дислипидемии в виде отношения (ТГ+ХС ЛПНП)/ХС ЛПВП и антропометрический коэффициент в виде отношения ИМТ/ОТ/ОБ (Патент RU №2264170 C2, МПК A61B 10/02, A61B 10/00, G01N 33/50, G01N 33/92 - 20.11.2005, Бюл. № 32). При значении антропометрического коэффициента менее 37,9 кг/м2 и коэффициента метаболической дислипидемии более 9,2 у.е. прогнозируют максимальный риск развития заболевания.A known method for predicting the development of type 2 diabetes mellitus in patients with metabolic syndrome, characterized in that the coefficient of metabolic dyslipidemia is calculated in the form of a ratio (TG+LDL-C)/HDL-C and an anthropometric coefficient in the form of a ratio of BMI/WC/OB (Patent RU No. 2264170 C2 , IPC A61B 10/02, A61B 10/00, G01N 33/50, G01N 33/92 - 11/20/2005, Bull. No. 32). When the value of the anthropometric coefficient is less than 37.9 kg/m 2 and the coefficient of metabolic dyslipidemia is more than 9.2 c.u. predict the maximum risk of developing the disease.

Недостатками данного метода являются его трудоемкость, поскольку требуется определение нескольких лабораторных показателей (ТГ, ХС ЛПНП, ХС ЛПВП), недостаточный учет некоторых информативных прогностических показателей, в том числе генетических, а также тот факт, что метод может быть использован только в группе лиц с метаболическим синдромом.The disadvantages of this method are its complexity, since it requires the determination of several laboratory parameters (TG, LDL cholesterol, HDL cholesterol), insufficient consideration of some informative prognostic indicators, including genetic ones, and the fact that the method can only be used in a group of people with metabolic syndrome.

Наиболее близким аналогом заявленного технического решения является способ прогнозирования развития сахарного диабета 2 типа у лиц, проживающих в Башкортостане, включающий выделение ДНК из лимфоцитов периферической венозной крови, генотипирование методом полимеразной цепной реакции синтеза ДНК полиморфизмов rs2107538 гена хемокина CCL5 и участка rs6749704 гена хемокина CCL20 (Патент RU №2688208 C1, МПК G01N 33/48 - 21.05.2019, Бюл. № 15). Выявление генотипов С/Т или Т/Т полиморфного локуса rs2107538 гена CCL5 или генотипа С/С полиморфного локуса rs6749704 гена CCL20 прогнозирует риск развития сахарного диабета 2 типа.The closest analogue of the claimed technical solution is a method for predicting the development of type 2 diabetes mellitus in persons living in Bashkortostan, including DNA isolation from peripheral venous blood lymphocytes, genotyping by polymerase chain reaction of DNA synthesis of polymorphisms rs2107538 of the CCL5 chemokine gene and the rs6749704 region of the CCL20 chemokine gene (Patent RU No. 2688208 C1, IPC G01N 33/48 - 05/21/2019, Bull. No. 15). Detection of the C/T or T/T genotypes of the rs2107538 polymorphic locus of the CCL5 gene or the C/C genotype of the rs6749704 polymorphic locus of the CCL20 gene predicts the risk of developing type 2 diabetes mellitus.

Данный патент взят за прототип.This patent is taken as a prototype.

Способ имеет следующие недостатки: в связи с тем, что в основе патогенеза СД 2 типа в большей степени лежат гены, ответственные за дисфункцию бета-клеток и гены, ассоциированные с инсулинорезистентностью, вероятнее всего, гены системы воспаления, к которым относится ген CCL20, участвуют в развитии СД 2 типа в меньшей степени. Метод также не включает в себя простые легкодоступные клинические характеристики пациента и не апробирован на других популяциях.The method has the following disadvantages: due to the fact that the pathogenesis of type 2 DM is largely based on the genes responsible for beta-cell dysfunction and genes associated with insulin resistance, it is most likely that the genes of the inflammatory system, which include the CCL20 gene, are involved in the development of type 2 diabetes to a lesser extent. The method also does not include simple, readily available clinical characteristics of the patient and has not been tested in other populations.

Задачей заявляемого изобретения является разработка способа прогнозирования риска развития СД 2 типа у лиц с ожирением и/или предиабетом, который обладает высокой информативностью, хорошей чувствительностью и специфичностью, а также прост и быстр в использовании в амбулаторно-поликлиническом звене. The objective of the claimed invention is to develop a method for predicting the risk of developing type 2 diabetes in people with obesity and / or prediabetes, which is highly informative, good sensitivity and specificity, and is also easy and fast to use in an outpatient clinic.

Техническим результатом заявленного изобретения является повышение точности прогноза риска развития СД 2 типа.The technical result of the claimed invention is to improve the accuracy of predicting the risk of developing type 2 diabetes.

Технический результат заявленного изобретения достигается за счет проведения клинико-анамнестического обследования (пол, возраст, наличие ожирения у матери, расчет соотношения ОТ/ОБ), особенность заключается в том, что проводят молекулярно-генетическое исследование с целью анализа полиморфизма гена rs5219 гена KCNJ11, после чего данные вносят в формулу:The technical result of the claimed invention is achieved by conducting a clinical and anamnestic examination (gender, age, obesity in the mother, calculation of the OT / OB ratio), the peculiarity lies in the fact that a molecular genetic study is carried out to analyze the polymorphism of the rs5219 gene of the KCNJ11 gene, after what data is entered into the formula:

, где , Where

p - вероятность развития СД 2 типа в течение 3 лет в %p is the probability of developing type 2 diabetes within 3 years in %

Y = -18.31 + 0.07 × X1 - 1.16 × X2 + 0.75 × X3 + 12.2 × X4 + 2.09 × X5 + 1.77 × X6Y = -18.31 + 0.07 × X1 - 1.16 × X2 + 0.75 × X3 + 12.2 × X4 + 2.09 × X5 + 1.77 × X6

X1 - возраст пациента в годах;X1 - patient's age in years;

X2 - пол пациенты, закодированный как 0 - женский пол, 1 - мужской пол;X2 - gender of patients, coded as 0 - female, 1 - male;

X3 - ожирение у матери пациента, закодированное как 0 - отсутствие, 1 - наличие;X3 - obesity in the patient's mother, coded as 0 - no, 1 - presence;

X4 - соотношение ОТ / ОБ;X4 - OT / OB ratio;

X5 - генотип KCNJ11 CT, закодированный как 0 - нет, 1 - есть;X5 - KCNJ11 CT genotype, coded as 0 - no, 1 - yes;

X6 - генотип KCNJ11 TT, закодированный как 0 - нет, 1 - есть,X6 - KCNJ11 TT genotype, coded as 0 - no, 1 - yes,

при полученной вероятности риска 23,7% и выше пациенты относятся к группе высокого риска развития заболевания, ниже 23,7% - к низкому риску.with the obtained risk probability of 23.7% and above, patients are at high risk of developing the disease, below 23.7% - at low risk.

Осуществление изобретения.Implementation of the invention.

Способ включает в себя:The method includes:

1) Выделение факторов риска развития СД 2 типа (пол, возраст, наличие ожирения у матери);1) Identification of risk factors for the development of type 2 diabetes (gender, age, maternal obesity);

2) Измерение антропометрических параметров (ОТ, ОБ);2) Measurement of anthropometric parameters (OT, OB);

3) Выделение ДНК из цельной крови (или буккального эпителия) с последующим анализом полиморфизма гена rs5219 гена KCNJ11 методом полимеразной цепной реакции в режиме реального времени;3) Isolation of DNA from whole blood (or buccal epithelium) with subsequent analysis of the polymorphism of the rs5219 gene of the KCNJ11 gene by real-time polymerase chain reaction;

4) Отбор прогностических факторов с использованием однофакторного анализа.4) Selection of prognostic factors using univariate analysis.

5) Расчет вероятности развития СД 2 типа в течение 3 лет по формуле.5) Calculation of the probability of developing type 2 diabetes within 3 years according to the formula.

Для разработки данного способа нами было проведено исследование, в котором участвовало 112 пациентов с избытком массы тела/ожирением, у которых оценивалось возникновение СД 2 типа в течение 3х лет наблюдения. Анализ потенциальных предикторов (анамнестических, антропометрических, лабораторных) трансформации избытка массы тела/ожирения и/или предиабета в СД 2 типа показал, что наибольшей дискриминативной способностью согласно однофакторному и многофакторному анализам обладали наличие ожирения у матери, ОТ, соотношение ОТ/рост и ОТ/ОБ. В таблице 1 представлены данные, характеризующие качество диагностических показателей, являющиеся значимыми факторами риска развития СД 2 типа.To develop this method, we conducted a study involving 112 overweight/obese patients who were assessed for the occurrence of type 2 diabetes during 3 years of follow-up. Analysis of potential predictors (anamnestic, anthropometric, laboratory) of transformation of overweight/obesity and/or prediabetes into type 2 DM showed that maternal obesity, WC, WC/height and WC/ ABOUT. Table 1 presents data characterizing the quality of diagnostic indicators, which are significant risk factors for the development of type 2 diabetes.

Таблица 1. Диагностические показатели, определяющие повышенный риск развития СД 2 типаTable 1. Diagnostic indicators that determine an increased risk of developing type 2 diabetes Наименование показателяName of indicator Площадь под кривой, AUCArea under the curve, AUC Отношение шансовodds ratio 95% Доверительный интервал95% confidence interval PP Наличие ожирения у материMaternal obesity 0,560.56 1,66 1.66 1,01; 2,831.01; 2.83 0,05100.0510 ОТFROM 0,550.55 1,92 1.92 1,11; 3,541.11; 3.54 0,02490.0249 ОТ/ОБFROM/OB 0,600.60 2,02 2.02 1,09; 4,101.09; 4.10 0,03630.0363 ОТ/ростOT/height 0,570.57 1,871.87 1,10; 3,36 1.10; 3.36 0,02590.0259

Согласно результату логистической регрессии (р=0,003) носительство Т аллеля KCNJ11 rs5219 является независимым фактором риска развития СД 2 типа вне зависимости от пола, возраста, ОТ, соотношения ОТ/ОБ и индекса ОТ/рост и может быть отнесен к маркеру повышенного риска развития сахарного диабета 2 типа у лиц с ожирением и/или предиабетом.According to the result of logistic regression (p = 0.003), carriage of the T allele KCNJ11 rs5219 is an independent risk factor for the development of type 2 DM, regardless of gender, age, WC, WC/OB ratio, and WC/height index and can be attributed to a marker of an increased risk of developing diabetes. type 2 diabetes in obese and/or pre-diabetic individuals.

Поэтому наличие ожирения у матери, соотношения ОТ/рост, ОТ/ОБ, полиморфизм rs5219 гена KCNJ11 с учетом поправок на пол и возраст показали свою ассоциацию с прогнозом риска развития СД 2 типа и могут быть использованы в качестве предикторов при разработке прогностических моделей риска перехода в СД 2 типа.Therefore, the presence of maternal obesity, WC/height, WC/OB ratios, the rs5219 polymorphism of the KCNJ11 gene, adjusted for sex and age, showed their association with the prognosis of the risk of developing type 2 DM and can be used as predictors in the development of prognostic models for the risk of transition to SD type 2.

Прогностическая значимость предикторов оценивалась с использованием ROC-анализа и расчетом площади под ROC-кривой (AUC), а также псевдо-R2 Найджелкерке. Максимальное значение AUC было выявлено у параметра ОТ/ОБ (AUC = 80.8). Поэтому в формулу был добавлен именно этот антропометрический показатель.The predictive value of the predictors was assessed using ROC analysis and calculation of the area under the ROC curve (AUC), as well as pseudo-R2 Nigelkerke. The maximum AUC value was found in the OT/OB parameter (AUC = 80.8). Therefore, this anthropometric indicator was added to the formula.

Пациенты проходят клинико-анамнестическое обследование: уточняются факторы развития СД 2 типа (пол, возраст, наличие ожирения у матери), а также оцениваются ОТ, ОБ с последующим расчетом соотношения ОТ/ОБ. Затем проводится молекулярно-генетическое исследование с целью анализа полиморфизма гена rs5219 гена KCNJ11. Использовали ДНК из ранее выделенных лейкоцитов крови сорбентным методом с применением набора реагентов «АмплиПрайм ДНК-сорб-В» (ИнтерЛабСервис, Россия). ПЦР выполняли в режиме реального времени на амплификаторе CFX-96 (Bio-Rad Laboratories, США) с помощью коммерческих наборов реагентов (Тестген, Россия).Patients undergo a clinical and anamnestic examination: factors for the development of type 2 diabetes (gender, age, maternal obesity) are clarified, as well as WC, OB are assessed, followed by the calculation of the OT/OB ratio. Then a molecular genetic study is carried out to analyze the polymorphism of the rs5219 gene of the KCNJ11 gene. DNA from previously isolated blood leukocytes was used by the sorbent method using the AmpliPrime DNA-sorb-B reagent kit (InterLabService, Russia). PCR was performed in real time on a CFX-96 amplifier (Bio-Rad Laboratories, USA) using commercial reagent kits (Testgen, Russia).

Далее все показатели подставляются в формулу:Further, all indicators are substituted into the formula:

, где , Where

p - вероятность развития СД 2 типа в течение 3 лет в %p is the probability of developing type 2 diabetes within 3 years in %

Y = -18.31 + 0.07 × X1 - 1.16 × X2 + 0.75 × X3 + 12.2 × X4 + 2.09 × X5 + 1.77 × X6 Y = -18.31 + 0.07 × X 1 - 1.16 × X 2 + 0.75 × X 3 + 12.2 × X 4 + 2.09 × X 5 + 1.77 × X 6

X1 - возраст пациента в годах;X 1 - patient's age in years;

X2 - пол пациенты, закодированный как 0 - женский пол, 1 - мужской пол;X 2 - gender of patients, coded as 0 - female, 1 - male;

X3 - ожирение у матери пациента, закодированное как 0 - отсутствие, 1 - наличие;X 3 - obesity in the patient's mother, coded as 0 - no, 1 - presence;

X4 - соотношение ОТ / ОБ;X 4 - ratio FROM / ABOUT;

X5 - генотип KCNJ11 CT, закодированный как 0 - нет, 1 - есть;X 5 - KCNJ11 CT genotype, coded as 0 - no, 1 - yes;

X6 - генотип KCNJ11 TT, закодированный как 0 - нет, 1 - есть.X 6 - KCNJ11 TT genotype, coded as 0 - no, 1 - yes.

При предсказанной вероятности риска 23.7% и выше пациенты относятся к группе высокого риска развития заболевания, ниже 23.7% - к низкому риску.With a predicted risk probability of 23.7% and above, patients are at high risk of developing the disease, below 23.7% - at low risk.

Клинические примеры.Clinical examples.

Пример 1.Example 1

Женщина, 50 лет, Окружность талии = 95см, Окружность бедер = 105см, Ожирение у матери - нет, Полиморфизм гена KCNJ11- генотип CT.Woman, 50 years old, Waist circumference = 95cm, Hip circumference = 105cm, Maternal obesity - no, KCNJ11 gene polymorphism - genotype CT.

Подставив полученные данные в вышеупомянутую формулу (y=-18,31+0,07*50-1,16*0+0,75*0+12,2*0,905+2,09*1+1,77*0=-1,68) получаем, что вероятность риска развития СД 2 типа в течение ближайших 3х лет (р= =1/(1+EXP(-(-1,68))) *100%) составит 15,7%. Данное значение не превышает пороговое значение 23,7%, следовательно, у пациента прогнозируется низкий риск развития СД 2 типа.Substituting the obtained data into the above formula (y=-18.31+0.07*50-1.16*0+0.75*0+12.2*0.905+2.09*1+1.77*0= -1.68), we find that the risk of developing type 2 diabetes over the next 3 years (p= =1/(1+EXP(-(-1.68))) *100%) will be 15.7%. This value does not exceed the threshold value of 23.7%, therefore, the patient is predicted to have a low risk of developing type 2 diabetes.

Рекомендации:Recommendations:

1. Учитывая низкий риск развития СД 2 типа у пациента с ожирением и/или предиабетом в течение 3х лет необходимо назначить немедикаментозное лечение, включающее в себя активное изменение образа жизни (решение о необходимости медикаментозного лечения принимается индивидуально в зависимости от коморбидной патологии).1. Given the low risk of developing type 2 diabetes in a patient with obesity and / or prediabetes for 3 years, it is necessary to prescribe non-drug treatment, including active lifestyle changes (the decision on the need for drug treatment is made individually depending on the comorbid pathology).

2. Провести повторный прием для скрининга нарушений углеводного обмена и рассмотрения вопроса о медикаментозном лечении ожирения или интенсификации назначенной ранее терапии через 1 год.2. Conduct a follow-up appointment to screen for carbohydrate metabolism disorders and consider drug treatment of obesity or intensification of previously prescribed therapy after 1 year.

Пример 2.Example 2

Женщина, 60 лет, Окружность талии = 100см, Окружность бедер = 100см, Ожирение у матери - есть, Полиморфизм гена KCNJ11- генотип ТT.Woman, 60 years old, Waist circumference = 100cm, Hip circumference = 100cm, Maternal obesity - yes, KCNJ11 gene polymorphism - TT genotype.

Подставив полученные данные в вышеупомянутую формулуSubstituting the obtained data into the above formula

(y=-18,31+0,07*60-1,16*0+0,75*1+12,2*1+2,09*0+1,77*1=0,61) получаем, что вероятность риска развития СД 2 типа в течение ближайших 3х лет (р= =1/(1+EXP(-0,61)))*100%) составит 64,8%. Данное значение превышает пороговое значение 23,7%, следовательно, у пациента прогнозируется высокий риск развития СД 2 типа.(y=-18.31+0.07*60-1.16*0+0.75*1+12.2*1+2.09*0+1.77*1=0.61) we get, that the risk of developing type 2 diabetes over the next 3 years (p==1/(1+EXP(-0.61)))*100%) will be 64.8%. This value exceeds the threshold value of 23.7%, therefore, the patient is predicted to have a high risk of developing type 2 diabetes.

Рекомендации:Recommendations:

1. Учитывая высокий риск развития СД 2 типа у пациента с ожирением и/или предиабетом в течение 3х лет приоритетным является назначение медикаментозного лечения ожирения и/или ранних нарушений углеводного обмена при условии изменения образа жизни.1. Given the high risk of developing type 2 diabetes in a patient with obesity and / or prediabetes for 3 years, the priority is to prescribe medication for obesity and / or early disorders of carbohydrate metabolism, subject to lifestyle changes.

2. Провести повторный прием не позднее чем через 3-6 месяцев.2. Conduct a second appointment no later than 3-6 months later.

Таким образом, понимание причин высокого риска развития СД 2 у лиц с уже имеющимися факторами риска (например, избытком массы тела, ожирением или предиабетом), а также идентификация новых молекулярно-генетических маркеров среди определенной этнической группы может дать возможность разработать оптимальную прогностическую шкалу риска развития СД 2 типа и установить оптимальную частоту диспансерного наблюдения за такими пациентами.Thus, understanding the reasons for the high risk of developing type 2 diabetes in individuals with existing risk factors (for example, overweight, obesity, or prediabetes), as well as the identification of new molecular genetic markers among a particular ethnic group, may provide an opportunity to develop an optimal prognostic scale for the development risk. Type 2 diabetes and to establish the optimal frequency of dispensary observation of such patients.

Преимуществом предлагаемого метода является его быстрота, простота и воспроизводимость, а также доступность диагностического оборудования, так как анализ полиморфизма гена KCNJ11 предлагается в большинстве коммерческих лабораторий страны. Полученные результаты будут способствовать своевременному прогнозированию и/или раннему выявлению группы высокого риска развития СД 2 типа, что позволит остановить прогрессирование ранних нарушений углеводного обмена, поможет определить тактику ведения пациентов с уже имеющимися факторами риска.The advantage of the proposed method is its speed, simplicity and reproducibility, as well as the availability of diagnostic equipment, since the analysis of the KCNJ11 gene polymorphism is offered in most commercial laboratories in the country. The results obtained will contribute to timely prediction and/or early detection of a high-risk group for developing type 2 diabetes, which will stop the progression of early disorders of carbohydrate metabolism, and help determine the tactics of managing patients with existing risk factors.

Claims (11)

Способ прогнозирования риска развития сахарного диабета (СД) 2 типа в течение 3 лет у пациентов с ожирением и/или предиабетом, включающий клинико-анамнестическое обследование с уточнением пола, возраста, наличия ожирения у матери и с расчетом соотношения окружности талии к окружности бедер (ОТ/ОБ) и молекулярно-генетическое исследование, где, в случае выявления генотипа CT или TT полиморфизма rs5219 гена KCNJ11, у пациента с ожирением и/или предиабетом определяют вероятность развития СД 2 типа в течение 3 лет по формуле:A method for predicting the risk of developing type 2 diabetes mellitus (DM) for 3 years in patients with obesity and / or prediabetes, including a clinical and anamnestic examination specifying gender, age, obesity in the mother and calculating the ratio of waist circumference to hip circumference (RT /OB) and molecular genetic study, where, in case of detection of the CT or TT genotype of the rs5219 polymorphism of the KCNJ11 gene, in a patient with obesity and / or prediabetes, the probability of developing type 2 diabetes within 3 years is determined by the formula: , где , Where p – вероятность развития СД 2 типа в %; p is the probability of developing type 2 diabetes in%; Y = -18.31 + 0.07 × X1 – 1.16 × X2 + 0.75 × X3 + 12.2 × X4 + 2.09 × X5 + 1.77 × X6; Y = -18.31 + 0.07 × X1 – 1.16 × X2 + 0.75 × X3 + 12.2 × X4 + 2.09 × X5 + 1.77 × X6; X1 – возраст пациента в годах;X1 is the patient's age in years; X2 – пол пациента, закодированный как 0 – женский пол, 1 – мужской пол;X2 is the gender of the patient, coded as 0 is female, 1 is male; X3 – ожирение у матери пациента, закодированное как 0 – отсутствие, 1 – наличие;X3 - obesity in the patient's mother, coded as 0 - absence, 1 - presence; X4 – соотношение ОТ/ОБ; X4 – OT/OB ratio; X5 – генотип KCNJ11 CT, закодированный как 0 – нет, 1 – есть; X5, KCNJ11 CT genotype, coded as 0, no, 1, yes; X6 – генотип KCNJ11 TT, закодированный как 0 – нет, 1 – есть, X6 - KCNJ11 TT genotype, coded as 0 - no, 1 - yes, при значении р, равном или более 23,7%, прогнозируют высокий риск развития СД 2 типа в течение 3 лет, при значении р ниже 23,7% прогнозируют низкий риск развития заболевания.with a p value equal to or more than 23.7%, a high risk of developing type 2 diabetes is predicted for 3 years, with a p value below 23.7%, a low risk of developing the disease is predicted.
RU2022131321A 2022-12-01 Method of predicting the risk of developing type 2 diabetes mellitus in obese and/or pre-diabetic individuals RU2801174C1 (en)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2801174C1 true RU2801174C1 (en) 2023-08-02

Family

ID=

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011004405A1 (en) * 2009-07-10 2011-01-13 Decode Genetics Ehf Genetic markers associated with risk of diabetes mellitus
RU2688208C1 (en) * 2018-04-09 2019-05-21 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Башкирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for prediction of development of type 2 diabetes mellitus in bashkortostan population
RU2716268C1 (en) * 2019-10-08 2020-03-11 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НИИ ОММ" Минздрава России) Method for prediction of risk of gestational diabetes mellitus in pregnant women

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011004405A1 (en) * 2009-07-10 2011-01-13 Decode Genetics Ehf Genetic markers associated with risk of diabetes mellitus
RU2688208C1 (en) * 2018-04-09 2019-05-21 федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Башкирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Method for prediction of development of type 2 diabetes mellitus in bashkortostan population
RU2716268C1 (en) * 2019-10-08 2020-03-11 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НИИ ОММ" Минздрава России) Method for prediction of risk of gestational diabetes mellitus in pregnant women

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
БАТУРИН А.К. и др. Изучение ассоциации полиморфизма rs5219 гена KCNJ11 c ожирением и риском развития сахарного диабета 2 типа у жителей Московского региона. Вопросы питания. 2015; 84(2): 4-9. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20230203573A1 (en) Methods for detection of donor-derived cell-free dna
EP3350345B1 (en) Biomarkers for heart failure
JP2011502537A (en) Diagnosis biomarkers for diabetes
Lin et al. Impact of MCP-1 and CCR-2 gene polymorphisms on coronary artery disease susceptibility
CN115011687A (en) Biomarker group, kit and system for predicting adverse prognosis of ischemic stroke patient
WO2021160978A1 (en) Method for predicting the likelihood of ectopic pregnancy (ep), viable intrauterine pregnancy (viup), or non-viable intrauterine pregnancy (nviup).
US7572576B2 (en) Method of predicting genetic risk for hypertension
KR101536213B1 (en) SNP markers for abdominal obesity and use thereof
RU2801174C1 (en) Method of predicting the risk of developing type 2 diabetes mellitus in obese and/or pre-diabetic individuals
EP2505662B1 (en) Method and apparatus for prediction of pharmacological efficacy of humanized anti-tnf antibody drug on rheumatoid arthritis
KR101532308B1 (en) SNP markers for abdominal obesity and use thereof
CN101809168A (en) Use of CLEC1B for the determination of cardiovascular and thrombotic risk
RU2533286C1 (en) Method for prediction of clinical course and treatment efficacy of type 2 diabetes mellitus
CN107841551B (en) Application of single nucleotide polymorphism site in wound sepsis risk assessment
RU2461005C1 (en) Method for prediction of risk of developing daibetic retinopathy accompanying type 2 diabetes mellitus in yakut females
EP3825418A2 (en) Molecular signatures for distinguishing liver transplant rejections or injuries
RU2580310C1 (en) Method of predicting the risk of developing hypertension in individuals who have family history
CN111560430B (en) Reagent for detecting rs1766 site polymorphism and application thereof
RU2639122C1 (en) Method for prediction of respiratory failure in patients with bronchial asthma
RU2796897C1 (en) Method of predicting the risk of osteoarthritis of the knee joint in women based on molecular genetic testing
CN114427002B (en) Kit for evaluating risk of type 1 diabetes based on 22 SNP susceptibility sites
RU2779085C1 (en) Method for detecting predisposition to the development of metabolic syndrome in the form of obesity in schoolchildren aged 7-10 years
KR101543774B1 (en) SNP markers for abdominal obesity and use thereof
KR102254341B1 (en) methods for diagnosing the high risk group of Diabetes based on Genetic Risk Score
RU2473092C1 (en) Method for prediction of risk of developing diabetic retinopathy accompanying type 2 diabetes mellitus in yakut males