Вплив функціонального стану нирок на клінічно-лабораторні характеристики за умов наявності або відсутності інсулінорезистентності
PDF

Ключові слова

кардіологія
кардіоренальний метаболічний синдром
ішемічна хвороба серця
індекси інсулінорезистентності
геометрія серця
стеатоз печінки

Як цитувати

Кондратюк, М., Радченко, О., Королюк, О., & Комариця, О. (2026). Вплив функціонального стану нирок на клінічно-лабораторні характеристики за умов наявності або відсутності інсулінорезистентності. Експериментальна і клінічна медицина, 95(1). https://doi.org/10.35339/ekm.2026.95.1.krk

Анотація

In press

Актуальність. Вплив функціонального стану нирок на перебіг кардіологічної патології за умов інсулінорезистентності (ІР) описаний недостатньо.

Мета. Оцінити вплив функціонального стану нирок як стадій кардіоренального метаболічного синдрому на клінічно-лабораторні характеристики за умов наявності або відсутності інсулінорезистентності.

Матеріали та методи. Обстежено 86 пацієнтів з гострими формами ішемічної хвороби серця, які за індексом НОМА-IR поділені на групу А без ІР (n=26) та групу Б з ІР (n=60) з першою (Г1А та Г1Б зі швидкістю клубочкової фільтрації (ШКФ) ≥90мл/хв/1,73 м2) і другою (Г2А та Г2Б з ШКФ 60–89 мл/хв/1,73 м2) стадіями кардіоренального метаболічного синдрому (КРМС). Проведено глюкозотолерантний тест з паралельним визначенням інсуліну та С-протеїну, визначено глікований гемоглобін та тригліцерид-глюкозний індекс (ТГГІ). Обчислювали індекси ІР: QUICKI; %S; McAuley; Gutt; Cederholm; Matsuda; Avignon; Shuster; розподільний DeFronzo; Drivsholm; Stumvoll early та latе; Philips; Wareham. Результати опрацьовано за допомогою програми Statistica 6.0 (StatSoft, США). Величини представлені як середнє арифметичне та стандартна похибка середнього (M±SE). Кореляційний аналіз проведено за Спірменом та Пірсоном, відмінності – за t-критерієм Стьюдента. Значимість рівнів глюкози та інсуліну було перевірено ROC-аналізом (Receiver Operating Characteristic). Дослідження проведено в рамках наукової теми з номером державної реєстрації 0122U00016 (2022–2026).

Етика дослідження. Дослідження проведено з дотриманням положень Гельсінської декларації Всесвітньої медичної асоціації (1964–2024), схвалено комісією з біоетики Львівського національного медичного університету імені Данила Галицького (протокол № 2 від 21.02.2022). Учасники дослідження надали інформовану згоду на участь.

Результати. Незалежно від наявності ІР, за умов вищої стадії КРМС спостерігалося збільшення індексованих відносно поверхні тіла та зросту значень маси міокарда лівого шлуночка та індексованого розміру лівого шлуночка. За умов 1-ї стадії КРМС ІР супроводжувалася вищими значеннями ТГГІ та відношення тригліцеридів до ліпопротеїнів високої щільності, а також показників активності запалення. Погіршення функціонального стану нирок та ІР супроводжувалися нижчою чутливістю периферійних тканин до інсуліну, зменшенням гемоглобіну, активацією запалення, стеатотичним переродженням печінки (за вмістом аланінамінотрансферази), зміною геометрії серця з гіпертрофією стінок.

Висновки. Збільшення стадії кардіоренального метаболічного синдрому та інсулінорезистентність супроводжувались структурними змінами серця та печінки.

Ключові слова: кардіологія, кардіоренальний метаболічний синдром, ішемічна хвороба серця, індекси інсулінорезистентності, геометрія серця, стеатоз печінки.

https://doi.org/10.35339/ekm.2026.95.1.krk
PDF

Посилання

Muniyappa R, Madan R, Varghese RT. Assessing Insulin Sensitivity and Resistance in Humans. 2024 Oct 16. In: Feingold KR, Adler RA, Ahmed SF, Anawalt B, Blackman MR, Chrousos G, et al., editors. Endotext [Internet]. South Dartmouth (MA): MDText.com, Inc.; 2000. PMID: 25905189.

Dong B, Chen Y, Yang X, Chen Z, Zhang H, Gao Y, et al. Estimated glucose disposal rate outperforms other insulin resistance surrogates in predicting incident cardiovascular diseases in cardiovascular-kidney-metabolic syndrome stages 0–3 and the development of a machine learning prediction model: a nationwide prospective cohort study. Cardiovasc Diabetol. 2025;24(1):163. DOI: 10.1186/s12933-025-02729-1. PMID: 40241176.

Sundström J, Bodegard J, Bollmann A, Vervloet MG, Mark PB, Karasik A, et al.; CaReMe CKD Investigators. Prevalence, outcomes, and cost of chronic kidney disease in a contemporary population of 2,4 million patients from 11 countries: The CaReMe CKD study. Lancet Reg Health Eur. 2022;20:100438. DOI: 10.1016/j.lanepe.2022.100438. PMID: 36090671.

Ndumele CE, Neeland IJ, Tuttle KR, Chow SL, Mathew RO, Khan SS, et al. American Heart Association. A Synopsis of the Evidence for the Science and Clinical Management of Cardiovascular-Kidney-Metabolic (CKM) Syndrome: A Scientific Statement from the American Heart Association. Circulation. 2023;148(20):1636-64. DOI: 10.1161/CIR.0000000000001186. PMID: 37807920.

Li W, Shen C, Kong W, Zhou X, Fan H, Zhang Y, et al. Association between the triglyceride glucose-body mass index and future cardiovascular disease risk in a population with Cardiovascular-Kidney-Metabolic syndrome stage 0-3: a nationwide prospective cohort study. Cardiovasc Diabetol. 2024;23(1):292. DOI: 10.1186/s12933-024-02352-6. PMID: 39113004.

Park SY, Gautier JF, Chon S. Assessment of Insulin Secretion and Insulin Resistance in Human. Diabetes Metab J. 2021; 45(5):641-54. DOI: 10.4093/dmj.2021.0220. PMID: 34610719.

Huanan C, Sangsang L, Amoah AN, Yacong B, Xuejiao C, Zhan S, et al. Relationship between triglyceride glucose index and the incidence of non-alcoholic fatty liver disease in the elderly: a retrospective cohort study in China. BMJ Open. 2020;10(11):e039804. DOI: 10.1136/bmjopen-2020-039804. PMID: 33247011.

Kittelson KS, Junior AG, Fillmore N, da Silva Gomes R. Cardiovascular-kidney-metabolic syndrome – An integrative review. Prog Cardiovasc Dis. 2024;87:26-36. DOI: 10.1016/j.pcad.2024.10.012. PMID: 39486671.

Xu X, Shao X, Hou FF. Risk stratification of metabolic disorder-associated kidney disease. Kidney Int. 2025;107(6):1002-10. DOI: 10.1016/j.kint.2025.01.041. PMID: 40157500.

Lay AC, Tran VDT, Nair V, Betin V, Hurcombe JA, Barrington AF, et al.BEAt-DKD consortium. Profiling of insulin-resistant kidney models and human biopsies reveals common and cell-type-specific mechanisms underpinning Diabetic Kidney Disease. Nat Commun. 2024;15(1):10018. DOI: 10.1038/s41467-024-54089-1. PMID: 39562547.

Liu Q, An XF, Li L, Zhang H, Zuo YQ. Relationships Between Insulin Resistance Surrogate Indicators and Chronic Kidney Disease in Non-Diabetic Individuals: A Retrospective Cross-Sectional Study.Diabetes MetabSyndrObes. 2025;18:1967-76. DOI:10.2147/DMSO.S527662.

Scurt FG, Ganz MJ, Herzog C, Bose K, Mertens PR, Chatzikyrkou C. Association of metabolic syndrome and chronic kidney disease. Obes Rev. 2024;25(1):e13649. DOI: 10.1111/obr.13649. PMID: 37783465.

Duan M, Zhao X, Li S, Miao G, Bai L, Zhang Q, et al. Metabolic score for insulin resistance (METS-IR) predicts all-cause and cardiovascular mortality in the general population: evidence from NHANES 2001-2018. Cardiovasc Diabetol. 2024;23(1):243. DOI: 10.1186/s12933-024-02334-8. PMID: 38987779.

Theodorakis N, Nikolaou M. From Cardiovascular-Kidney-Metabolic Syndrome to Cardiovascular-Renal-Hepatic-Metabolic Syndrome: Proposing an Expanded Framework. Biomolecules. 2025;15(2):213. DOI: 10.3390/biom15020213. PMID: 40001516.

Komarytsia О, Radchenko О, Borovets М, Strilchuk L, Stadnik S. Changes in the cytokine profile in patients with a combination of type 2 diabetes mellitus, hypertension, coronary heart disease and hepatic steatosis under conditions of obesity. Rom J Diabetes NutrMetab Dis. 2023;30(4):460-5. Available at: https://www.rjdnmd.org/index.php/RJDNMD/article/view/1373

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.