Preview

Бюллетень сибирской медицины

Расширенный поиск

Липидомные маркеры ожирения и их динамика после бариатрических операций

https://doi.org/10.20538/1682-0363-2023-4-174-187

Аннотация

Ожирение рассматривается как хроническое прогрессирующее заболевание, гетерогенное по своей этиологии и клиническим проявлениям, характеризующееся избыточным и отложением жировой массы в организме. Под термином «морбидное ожирение» понимают избыточное отложение жировой ткани с индексом массы тела (ИМТ) ≥ 40 кг/м2 или с ИМТ ≥ 35 кг/м2 при наличии серьезных осложнений, связанных с ожирением. Одновременно с ожирением возросла частота тесно ассоциированных с ним сахарного диабета второго типа и сердечно-сосудистых заболеваний, представляющих собой итог прогрессирования метаболических нарушений, в том числе инсулинорезистентности, которая неразрывно связана с накоплением висцерального жира и играет ключевую роль в патогенезе сопряженных с ожирением заболеваний.

Исследование липидомных сигнатур при ожирении и ассоциированных с ним состояний – перспективный раздел фундаментальной медицины, позволяющий существенно и на новом понятийном уровне стратифицировать когорту пациентов с ожирением на различные фенотипы, в том числе на метаболически здоровый и нездоровый фенотип. Динамические изменения липидома, как на фоне диетических воздействий, медикаментозного лечения, так и после различных бариатрических операций, также интересны с точки зрения разработки персонализированных стратегий лечения данного заболевания. Имеющиеся на данный момент исследования и их результаты позволяют считать, что мы находимся только в самом начале этого перспективного биомедицинского направления.

Об авторах

Т. В. Саприна
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ)
Россия

Саприна Татьяна Владимировна – д-р мед. наук, профессор кафедры факультетской терапии с курсом клинической фармакологии, зав. эндокринологической клиникой 

634050, г. Томск, Московский тракт, 2



А. С. Баширова
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ)
Россия

Баширова Анжелика Сергеевна – студентка, лечебный факультет

634050, г. Томск, Московский тракт, 2



В. В. Иванов
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ)
Россия

Иванов Владимир Владимирович – канд. биол. наук, руководитель Центра доклинических исследований

634050, г. Томск, Московский тракт, 2



С. И. Пеков
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ); Сколковский институт науки и технологий; Московский физико-технический институт (МФТИ)
Россия

Пеков Станислав Игоревич – канд. хим. наук, ст. науч. сотрудник, лаборатория молекулярной медицинской диагностики, МФТИ

634050, г. Томск, Московский тракт, 2,

121205, г. Москва, Большой бульвар 30, стр. 1,

115184, г. Москва, Климентовский пер., 1 стр. 1



И. А. Попов
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ); Московский физико-технический институт (МФТИ)
Россия

Попов Игорь Алексеевич – канд. физ.-мат. наук, зав. лабораторией молекулярной медицинской диагностики, МФТИ

634050, г. Томск, Московский тракт, 2,

115184, г. Москва, Климентовский пер., 1 стр. 1



С. Р. Баширов
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ)
Россия

Баширов Сергей Рафаэльевич – д-р мед. наук, зав. кафедрой общей хирургии

634050, г. Томск, Московский тракт, 2



Е. А. Васильева
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ)
Россия

Васильева Елизавета Алексеевна – аспирант, кафедра общей хирургии

634050, г. Томск, Московский тракт, 2



О. А. Павленко
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ)
Россия

Павленко Ольга Алексеевна – д-р мед. наук, профессор кафедры факультетской терапии с курсом клинический фармакологии

634050, г. Томск, Московский тракт, 2



Д. В. Криницкий
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ)
Россия

Криницкий Даниил Вадимович – студент, лечебный факультет

634050, г. Томск, Московский тракт, 2



М. Чэнь
Сибирский государственный медицинский университет (СибГМУ)
Россия

Чэнь Максим – ординатор, кафедра факультетской терапии с курсом клинической фармакологии

634050, г. Томск, Московский тракт, 2



Список литературы

1. WHO. Fact Sheet–Obesity and Overweight. updated 2021.6.9 (2021). URL: from: https://www.who.int/news-room/factsheets/detail/obesity-and-overweight (Accessed September 3, 2020).

2. Stevens V.L., Carter B.D., McCullough M.L., Campbell P.T., Wang Y. Metabolomic profiles associated with BMI, waist circumference, and diabetes and inflammation biomarkers in women. Obesity (Silver Spring). 2020 Jan.;28(1):187–196. DOI: 10.1002/oby.22670.

3. Kliemann N., Viallon V., Murphy N., Beeken R.J., Rothwell J.A., Rinaldi S. et al. Metabolic signatures of greater body size and their associations with risk of colorectal and endometrial cancers in the european prospective investigation into cancer and nutrition. BMC Med. 2021Apr.30;19(1):101. DOI: 10.1186/s12916-021-01970-1.

4. Wang C., Wang M., Han X. Applications of mass spectrometry for cellular lipid analysis. Mol. Biosyst. 2015;11(3):698–713. DOI: 10.1039/C4MB00586D.

5. Pekov S.I., Sorokin A.A., Kuzin A.A., Bocharov K.V., Bormotov D.S., Shivalin A.S. et al. Analysis of phosphatidylcholines alterations in human glioblastomas ex vivo. Biochem. Suppl. Ser. B Biomed. Chem. 2021;15(3):241–247. DOI: 10.1134/S1990750821030070.

6. Liebisch G., Fahy E., Aoki J., Dennis E.A., Durand T., Ejsing C.S. et al. Update on LIPID MAPS classification, nomenclature, and shorthand notation for MS-derived lipid structures. J. Lipid Res. 2020Dec.;61(12):1539–1555. DOI: 10.1194/jlr.S120001025.

7. Lytrivi M., Castell A.L., Poitout V., Cnop M. Recent insights into mechanisms of β-cell lipo- and glucolipotoxicity in type 2 diabetes. J. Mol. Biol. 2020March;432(5):1514–1534. DOI: 10.1016/j.jmb.2019.09.016.

8. Yoon H., Shaw J.L., Haigis M.C., Greka A. Lipid metabolism in sickness and in health: Emerging regulators of lipotoxicity. Mol. Cell. 2021Sept.16;81(18):3708–3730. DOI: 10.1016/j.molcel.2021.08.027.

9. Felix J.B., Cox A.R., Hartig S.M. Acetyl-coa and metabolite fluxes regulate white adipose tissue expansion. Trends Endocrinol. Metab. 2021May;32(5):320–332. DOI: 10.1016/j.tem.2021.02.008.

10. Rahman M.N., Diantini A., Fattah M., Barliana M.I., Wijaya A. A highly sensitive, simple, and fast gas chromatography-mass spectrometry method for the quantification of serum shortchain fatty acids and their potential features in central obesity. Anal. Bioanal. Chem. 2021Nov.;413(27):6837–6844. DOI: 10.1007/s00216-021-03639-3.

11. Rangel-Huerta O.D., Pastor-Villaescusa B., Gil A. Are we close to defining a metabolomic signature of human obesity? A systematic review of metabolomics studies. Metabolomics. 2019;June13;15(6):93. DOI: 10.1007/s11306-019-1553-y.

12. Park S., Sadanala K.C., Kim E.K. A Metabolomic approach to understanding the metabolic link between obesity and diabetes. Mol. Cells. 2015July;38(7):587–596. DOI: 10.14348/molcells.2015.0126.

13. Ho J.E., Larson M.G., Ghorbani A., Cheng S., Chen M.H., Keyes M. et al. Metabolomic Profiles of Body Mass Index in the Framingham Heart Study Reveal Distinct Cardiometabolic Phenotypes. PLoS One. 2016Feb.10;11(2):e0148361. DOI: 10.1371/journal.pone.0148361.

14. Lope V., Del Pozo M.D.P., Lope V., Criado-Navarro I., Pastor-Barriuso R., Fernández de Larrea N. et al. Serum phospholipid fatty acids levels, anthropometric variables and adiposity in spanish premenopausal women. Nutrients. 2020June25;12(6):1895. DOI: 10.3390/nu12061895.

15. Yamazaki Y., Kondo K., Maeba R., Nishimukai M., Nezu T., Hara H. Proportion of nervonic acid in serum lipids is associated with serum plasmalogen levels and metabolic syndrome. J. Oleo Sci. 2014;63(5):527–537. DOI: 10.5650/jos.ess13226.

16. Gogna N., Krishna M., Oommen A.M., Dorai K. Investigating correlations in the altered metabolic profiles of obese and diabetic subjects in a South Indian Asian population using an NMR-based metabolomic approach. Mol. Biosyst. 2015Feb.;11(2):595–606. DOI: 10.1039/c4mb00507d.

17. Choromańska B., Myśliwiec P., Razak Hady H., Dadan J., Myśliwiec H., Chabowski A. et al. Metabolic syndrome is associated with ceramide accumulation in visceral adipose tissue of women with morbid obesity. Obesity (Silver Spring). 2019March;27(3):444–453. DOI: 10.1002/oby.22405.

18. Ma Y., Xiong J., Zhang X., Qiu T., Pang H., Li X. et al. Potential biomarker in serum for predicting susceptibility to type 2 diabetes mellitus: Free fatty acid 22:6. J. Diabetes Investig. 2021June;12(6):950–962. DOI: 10.1111/jdi.13443.

19. Fretts A.M., Imamura F., Marklund M., Micha R., Wu J.H.Y., Murphy R.A. et al. Associations of circulating very-long-chain saturated fatty acids and incident type 2 diabetes: a pooled analysis of prospective cohort studies. Am. J. Clin. Nutr. 2019Apr.1;109(4):1216–1223. DOI: 10.1093/ajcn/nqz005.

20. Murphy M.P. Mitochondrial dysfunction indirectly elevates ROS production by the endoplasmic reticulum. Cell Metab. 2013;18(2):145–146. DOI: 10.1016/j.cmet.2013.07.006.

21. Mihalik S.J., Goodpaster B.H., Kelley D.E., Chace D.H., Vockley J., Toledo F.G. et al. Increased levels of plasma acylcarnitines in obesity and type 2 diabetes and identification of a marker of glucolipotoxicity. Obesity (Silver Spring). 2010Sept.;18(9):1695–1700. DOI: 10.1038/oby.2009.510.

22. Koves T.R., Ussher J.R., Noland R.C., Slentz D., Mosedale M., Ilkayeva O. et al. Mitochondrial overload and incomplete fatty acid oxidation contribute to skeletal muscle insulin resistance. Cell Metab. 2008;7(1):45–56. DOI: 10.1016/j.cmet.2007.10.013.

23. Sharma S., Black S.M. Carnitine homeostasis, mitochondrial function, and cardiovascular disease. Drug Discov. Today Dis. Mech. 2009;6(1-4):e31–e39. DOI: 10.1016/j.ddmec.2009.02.001.

24. Beyene H.B., Olshansky G., Giles C., Huynh K., Cinel M., Mellett N.A. et al. Lipidomic Signatures of Changes in Adiposity: A Large Prospective Study of 5849 Adults from the Australian Diabetes, Obesity and Lifestyle Study. Metabolites. 2021Sept.21;11(9):646. DOI: 10.3390/metabo11090646.

25. Zhao S., Feng X.F., Huang T., Luo H.H., Chen J.X., Zeng J. et al. The association between acylcarnitine metabolites and cardiovascular disease in chinese patients with type 2 diabetes mellitus. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2020May5;11:212. DOI: 10.3389/fendo.2020.00212.

26. Schooneman M.G., Vaz F.M., Houten S.M., Soeters M.R. Acylcarnitines: reflecting or inflicting insulin resistance? Diabetes. 2013Jan.;62(1):1–8. DOI: 10.2337/db12-0466.

27. Taghizadeh H., Emamgholipour S., Hosseinkhani S., Arjmand B., Rezaei N., Dilmaghani-Marand A. et al. The association between acylcarnitine and amino acids profile and metabolic syndrome and its components in Iranian adults: Data from STEPs 2016. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2023Feb.27;14:1058952. DOI: 10.3389/fendo.2023.1058952.

28. Beyene H.B., Olshansky G.T., Smith A.A., Giles C., Huynh K., Cinel M. et al. High-coverage plasma lipidomics reveals novel sex-specific lipidomic fingerprints of age and BMI: Evidence from two large population cohort studies. PLoS Biol. 2020Sept.28;18(9):e3000870. DOI: 10.1371/journal.pbio.3000870.

29. Fikri A.M., Smyth R., Kumar V., Al-Abadla Z., Abusnana S., Munday M.R. Pre-diagnostic biomarkers of type 2 diabetes identified in the UAE’s obese national population using targeted metabolomics. Sci. Rep. 2020Oct.19;10(1):17616. DOI: 10.1038/s41598-020-73384-7.

30. Telle-Hansen V.H., Christensen J.J., Formo G.A., Holven K.B., Ulven S.M. A comprehensive metabolic profiling of the metabolically healthy obesity phenotype. Lipids Health Dis. 2020May9;19(1):90. DOI: 10.1186/s12944-020-01273-z.

31. Дылева Ю.А., Груздева О.В., Белик Е.В. Церамиды: фокус на ожирение. Ожирение и метаболизм. 2020;17(3):307– 315. DOI: 10.14341/omet12565.

32. Green C.D., Maceyka M., Cowart L.A., Spiegel S. Sphingolipids in metabolic disease: The good, the bad, and the unknown. Cell Metab. 2021July6;33(7):1293–1306. DOI: 10.1016/j.cmet.2021.06.006.

33. Chew W.S., Torta F., Ji S., Choi H., Begum H., Sim X. et al. Large-scale lipidomics identifies associations between plasma sphingolipids and T2DM incidence. JCI Insight. 2019June4;5(13):e126925. DOI: 10.1172/jci.insight.126925.

34. Lind L., Ahmad S., Elmståhl S., Fall T. The metabolic profile of waist to hip ratio-A multi-cohort study. PLoS One. 2023Feb.27;18(2):e0282433. DOI: 10.1371/journal.pone.0282433.

35. Ahmad S., Hammar U., Kennedy B., Salihovic S., Ganna A., Lind L. et al. Effect of General Adiposity and Central Body Fat Distribution on the Circulating Metabolome: A Multicohort Nontargeted Metabolomics Observational and Mendelian Randomization Study. Diabetes. 2022Feb.1;71(2):329–339. DOI: 10.2337/db20-1120.

36. Weir J.M., Wong G., Barlow C.K., Greeve M.A., Kowalczyk A., Almasy L. et al. Plasma lipid profiling in a large population-based cohort. J. Lipid Res. 2013Oct.;54(10):2898– 2908. DOI: 10.1194/jlr.P035808.

37. Liang X., Tang X., Xi B., Qu P., Ren Y., Hao G. Abdominal obesity-related lipid metabolites may mediate the association between obesity and glucose dysregulation. Pediatr. Res. 2023Jan.;93(1):183–188. DOI: 10.1038/s41390-022-02074-z.

38. Tulipani S., Palau-Rodriguez M., Miñarro Alonso A., Cardona F., Marco-Ramell A., Zonja B. et al. Biomarkers of morbid obesity and prediabetes by metabolomic profiling of human discordant phenotypes. Clin. Chim. Acta. 2016Dec.1;463:53– 61. DOI: 10.1016/j.cca.2016.10.005.

39. Wang Y., Jiang C.T., Song J.Y., Song Q.Y., Ma J., Wang H.J. Lipidomic profile revealed the association of plasma lysophosphatidylcholines with adolescent obesity. Biomed. Res. Int. 2019Dec.13;2019:1382418. DOI: 10.1155/2019/1382418.

40. Yin R., Wang X., Li K., Yu K., Yang L. Lipidomic profiling reveals distinct differences in plasma lipid composition in overweight or obese adolescent students. BMC Endocr. Disord. 2021Oct.3;21(1):201. DOI: 10.1186/s12902-021-00859-7.

41. Pikó P., Pál L., Szűcs S., Kósa Z., Sándor J., Ádány R. Obesity-related changes in human plasma lipidome determined by the lipidyzer platform. Biomolecules. 2021Feb.21;11(2):326. DOI: 10.3390/biom11020326.

42. Bagheri M., Djazayery A., Farzadfar F., Qi L., Yekaninejad M.S., Aslibekyan S. et al. Plasma metabolomic profiling of amino acids and polar lipids in Iranian obese adults. Lipids Health Dis. 2019Apr.9;18(1):94. DOI: 10.1186/s12944-019-1037-0.

43. Werner E.R., Keller M.A., Sailer S., Lackner K., Koch J., Hermann M. et al. The TMEM189 gene encodes plasmanylethanolamine desaturase which introduces the characteristic vinyl ether double bond into plasmalogens. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2020Apr.7;117(14):7792–7798. DOI: 10.1073/pnas.1917461117

44. Huynh K., Barlow C.K., Jayawardana K.S., Weir J.M., Mellett N.A., Cinel M. et al. High-throughput plasma lipidomics: detailed mapping of the associations with cardiometabolic risk factors. Cell Chem. Biol. 2019Jan.17;26(1):71–84.e4. DOI: 10.1016/j.chembiol.2018.10.008.

45. Bagheri M., Farzadfar F., Qi L., Yekaninejad M.S., Chamari M., Zeleznik O.A. et al. Obesity-related metabolomic profiles and discrimination of metabolically unhealthy obesity. J. Proteome Res. 2018Apr.6;17(4):1452–1462. DOI: 10.1021/acs.jproteome.7b00802.

46. Nishida Y., Nishijima K., Yamada Y., Tanaka H., Matsumoto A., Fan J. et al. Whole-body insulin resistance and energy expenditure indices, serum lipids, and skeletal muscle metabolome in a state of lipoprotein lipaseoverexpression. Metabolomics. 2021Feb.16;17(3):26. DOI: 10.1007/s11306-021-01777-4.

47. Ferrara P.J., Rong X., Maschek J.A., Verkerke A.R., Siripoksup P., Song H. et al. Lysophospholipid acylation modulates plasma membrane lipid organization and insulin sensitivity in skeletal muscle. J. Clin. Invest. 2021Apr.15;131(8):e135963. DOI: 10.1172/JCI135963.

48. Lange M., Angelidou G., Ni Z., Criscuolo A., Schiller J., Blüher M. et al. AdipoAtlas: A reference lipidome for human white adipose tissue. Cell Rep. Med. 2021Sept.22;2(10): 100407. DOI: 10.1016/j.xcrm.2021.100407.

49. Kotronen A., Seppänen-Laakso T., Westerbacka J., Kiviluoto T., Arola J., Ruskeepää A.L. et al. Comparison of lipid and fatty acid composition of the liver, subcutaneous and intra-abdominal adipose tissue, and serum. Obesity (Silver Spring). 2010May;18(5):937–944. DOI: 10.1038/oby.2009.326.

50. Lahelma M., Qadri S., Ahlholm N., Porthan K., Ruuth M., Juuti A. et al. The human liver lipidome is significantly related to the lipid composition and aggregation susceptibility of low-density lipoprotein (LDL) particles. Atherosclerosis. 2022Dec.;363:22–29. DOI: 10.1016/j.atherosclerosis.2022.11.018.

51. Lytle K.A., Chung J.O., Bush N.C., Triay J.M., Jensen M.D. Ceramide concentrations in liver, plasma, and very low-density lipoproteins of humans with severe obesity. Lipids. 2023Feb.27. DOI: 10.1002/lipd.12367.

52. Leandro A.C., Michael L.F., Almeida M., Kuokkanen M., Huynh K., Giles C. et al. influence of the human lipidome on epicardial fat volume in Mexican American individuals. Front. Cardiovasc. Med. 2022June;9:889985. DOI: 10.3389/fcvm.2022.889985.

53. Błachnio-Zabielska A.U., Baranowski M., Hirnle T., Zabielski P., Lewczuk A., Dmitruk I. et al. Increased bioactive lipids content in human subcutaneous and epicardial fat tissue correlates with insulin resistance. Lipids. 2012Dec.;47(12):1131– 1141. DOI: 10.1007/s11745-012-3722-x.

54. Tomášová P., Čermáková M., Pelantová H., Vecka M., Kratochvílová H., Lipš M. et al. Lipid profiling in epicardial and subcutaneous adipose tissue of patients with coronary artery disease. J. Proteome Res. 2020Oct.2;19(10):3993–4003. DOI: 10.1021/acs.jproteome.0c00269.

55. Al-Sari N., Suvitaival T., Mattila I., Ali A., Ahonen L., Trost K. et al. Lipidomics of human adipose tissue reveals diversity between body areas. PLoS One. 2020June16;15(6): e0228521. DOI: 10.1371/journal.pone.0228521.

56. Hannich J.T., Loizides-Mangold U., Sinturel F., Harayama T., Vandereycken B., Saini C. et al. Ether lipids, sphingolipids and toxic 1-deoxyceramides as hallmarks for lean and obese type 2 diabetic patients. Acta Physiol. (Oxford). 2021May;232(1):e13610. DOI: 10.1111/apha.13610.

57. Kolak M., Westerbacka J., Velagapudi V.R., Wågsäter D., Yetukuri L., Makkonen J. et al. Adipose tissue inflammation and increased ceramide content characterize subjects with high liver fat content independent of obesity. Diabetes. 2007Aug.;56(8):1960–1968. DOI: 10.2337/db07-0111.

58. Chaurasia B., Kaddai V.A., Lancaster G.I., Henstridge D.C., Sriram S., Galam D.L. et al. Adipocyte ceramides regulate subcutaneous adipose browning, inflammation, and metabolism. Cell Metab. 2016Dec.13;24(6):820–834. doi: 10.1016/j.cmet.2016.10.002.

59. Chathoth S., Ismail M.H., Alghamdi H.M., Zakaria H.M., Hassan K.A., Alshomimi S. et al. Insulin resistance induced by de novo pathway-generated C16-ceramide is associated with type 2 diabetes in an obese population. Lipids Health Dis. 2022Feb.20;21(1):24. DOI: 10.1186/s12944-022-01634-w.

60. Brusatori M., Wood M.H., Tucker S.C., Maddipati K.R., Koya S.K., Auner G.W. et al. Ceramide changes in abdominal subcutaneous and visceral adipose tissue among diabetic and nondiabetic patients. J. Diabetes. 2022Apr.;14(4):271–281. DOI: 10.1111/1753-0407.13262.

61. Walker C.G., Browning L.M., Stecher L., West A.L., Madden J., Jebb S.A. et al. Fatty acid profile of plasma NEFA does not reflect adipose tissue fatty acid profile. Br. J. Nutr. 2015Sept.14;114(5):756–762. DOI: 10.1017/S0007114515002251.

62. Baila-Rueda L., Cenarro A., Lamiquiz-Moneo I., Marco-Benedi V., Gracia-Rubio I., Casamayor-Franco M.C. et al. Association of cholesterol and oxysterols in adipose tissue with obesity and metabolic syndrome traits. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2022Aug.18;107(9):e3929–e3936. DOI: 10.1210/clinem/dgac188.

63. Wu Z.E., Kruger M.C., Cooper G.J.S., Sequeira I.R., McGill A.T., Poppitt S.D. et al. Dissecting the relationship between plasma and tissue metabolome in a cohort of women with obesity: Analysis of subcutaneous and visceral adipose, muscle, and liver. FASEB J. 2022July;36(7):e22371. DOI: 10.1096/fj.202101812R.

64. Lanzon B., Martin-Taboada M., Castro-Alves V., VilaBedmar R., González de Pablos I., Duberg D. et al. Lipidomic and metabolomic signature of progression of chronic kidney disease in patients with severe obesity. Metabolites. 2021Dec.3;11(12):836. DOI: 10.3390/metabo11120836.

65. Wu Z.E., Fraser K., Kruger M.C., Sequeira I.R., Yip W., Lu L.W. et al. Untargeted metabolomics reveals plasma metabolites predictive of ectopic fat in pancreas and liver as assessed by magnetic resonance imaging: the TOFI_Asia study. Int. J. Obes. (London). 2021Aug.;45(8):1844–1854. DOI: 10.1038/s41366-021-00854-x.

66. Mayo R., Crespo J., Martínez-Arranz I., Banales J.M., Arias M., Mincholé I. et al. Metabolomic-based noninvasive serum test to diagnose nonalcoholic steatohepatitis: Results from discovery and validation cohorts. Hepatol. Commun. 2018May4;2(7):807–820. DOI: 10.1002/hep4.1188.

67. Stegemann C., Pechlaner R., Willeit P., Langley S.R., Mangino M., Mayr U. et al. Lipidomics profiling and risk of cardiovascular disease in the prospective population-based Bruneck study. Circulation. 2014May6;129(18):1821–1831. DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.113.002500.

68. Rhee E.P., Cheng S., Larson M.G., Walford G.A., Lewis G.D., McCabe E. et al. Lipid profiling identifies a triacylglycerol signature of insulin resistance and improves diabetes prediction in humans. J. Clin .Invest. 2011Apr.;121(4):1402–1411. DOI: 10.1172/JCI44442.

69. Afshinnia F., Nair V., Lin J., Rajendiran T.M., Soni T., Byun J. et al. Increased lipogenesis and impaired β-oxidation predict type 2 diabetic kidney disease progression in American Indians. JCI Insight. 2019Nov.1;4(21):e130317. DOI: 10.1172/jci.insight.130317.

70. Guo K., Savelieff M.G., Rumora A.E., Alakwaa F.M., Callaghan B.C., Hur J. et al. Plasma Metabolomics and lipidomics differentiate obese individuals by peripheral neuropathy status. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2022March24;107(4):1091–1109. DOI: 10.1210/clinem/dgab844.

71. Rumora A.E., Guo K., Alakwaa F.M., Andersen S.T., Reynolds E.L., Jørgensen M.E. et al. Plasma lipid metabolites associate with diabetic polyneuropathy in a cohort with type 2 diabetes. Ann. Clin. Transl. Neurol. 2021June;8(6):1292–1307. DOI: 10.1002/acn3.51367.

72. Afshinnia F., Reynolds E.L., Rajendiran T.M., Soni T., Byun J., Savelieff M.G. et al. Serum lipidomic determinants of human diabetic neuropathy in type 2 diabetes. Ann. Clin. Transl. Neurol. 2022Sept.;9(9):1392–1404. DOI: 10.1002/acn3.51639.

73. Bihlmeyer N.A., Kwee L.C., Clish C.B., Deik A.A., Gerszten R.E., Pagidipati N.J. et al. Metabolomic profiling identifies complex lipid species and amino acid analogues associated with response to weight loss interventions. PLoS One. 2021May27;16(5):e0240764. DOI: 10.1371/journal.pone.0240764.

74. Heidari Almasi M., Barzin M., Mahdavi M., Khalaj A., Ebrahimi D., Valizadeh M. et al. Comparing Effects of Bariatric Surgery on Body Composition Changes in Metabolically Healthy and Metabolically Unhealthy Severely Obese Patients: Tehran Obesity Treatment Study (TOTS). World J. Surg. 2023Jan.;47(1):209–216. DOI: 10.1007/s00268-022-06769-6.

75. Martínez-Sánchez M.A., Balaguer-Román A., FernándezRuiz V.E., Almansa-Saura S., García-Zafra V., Ferrer-Gómez M. et al. Plasma short-chain fatty acid changes after bariatric surgery in patients with severe obesity. Surg. Obes. Relat. Dis. 2023;19(7):727–734. DOI: 10.1016/j.soard.2022.12.041.

76. Trivedi N., Erickson H.E., Bala V., Chhonker Y.S., Murry D.J. A Concise Review of Liquid Chromatography-Mass Spectrometry-Based Quantification Methods for Short Chain Fatty Acids as Endogenous Biomarkers. Int. J. Mol. Sci. 2022Nov.3;23(21):13486. DOI: 10.3390/ijms232113486.

77. Liakh I., Proczko-Stepaniak M., Sledzinski M., Mika A. Serum free fatty acid levels and insulin resistance in patients undergoing one-anastomosis gastric bypass. Wideochir inne tech maloinwazyjne. 2022March;17(1):194–198. DOI: 10.5114/wiitm.2021.107754.

78. Balonov I., Kurlbaum M., Koschker A.C., Stier C., Fassnacht M., Dischinger U. Changes in Plasma Metabolomic Profile Following Bariatric Surgery, Lifestyle Intervention or Diet Restriction-Insights from Human and Rat Studies. Int. J. Mol. Sci. 2023Jan.25;24(3):2354. DOI: 10.3390/ijms24032354.

79. Pakiet A., Haliński Ł.P., Rostkowska O., Kaska Ł., ProczkoStepaniak M., Śledziński T. et al. The effects of one-anastomosis gastric bypass on fatty acids in the serum of patients with morbid obesity. Obes. Surg. 2021Oct.;31(10):4264–4271. DOI: 10.1007/s11695-021-05531-

80. Lin C., Våge V., Mjøs S.A., Kvalheim O.M. Changes in serum fatty acid levels during the first year after bariatric surgery. Obes. Surg. 2016Aug.;26(8):1735–1742. DOI: 10.1007/s11695-015-1980-4.

81. Mika A., Wilczynski M., Pakiet A., Kaska L., Proczko-Stepaniak M., Stankiewicz M. et al. Short-term effect of one-anastomosis gastric bypass on essential fatty acids in the serum of obese patients. Nutrients. 2020Jan.9;12(1):187. DOI: 10.3390/nu12010187.

82. Ahlin S., Cefalo C., Bondia-Pons I., Trošt K., Capristo E., Marini L. et al. Metabolite changes after metabolic surgery – associations to parameters reflecting glucose homeostasis and lipid levels. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2021Dec.16; 12:786952. DOI: 10.3389/fendo.2021.786952.

83. Yoshida N., Kitahama S., Yamashita T., Hirono Y., Tabata T., Saito Y. et al. Metabolic alterations in plasma after laparoscopic sleeve gastrectomy. J. Diabetes Investig. 2021Jan.;12(1):123–129. DOI: 10.1111/jdi.13328.

84. Lanzon B., Martin-Taboada M., Castro-Alves V., Vila-Bedmar R., González de Pablos I., Duberg D. et al. Lipidomic and metabolomic signature of progression of chronic kidney disease in patients with severe obesity. Metabolites. 2021Dec.3;11(12):836. DOI: 10.3390/metabo11120836.


Рецензия

Для цитирования:


Саприна Т.В., Баширова А.С., Иванов В.В., Пеков С.И., Попов И.А., Баширов С.Р., Васильева Е.А., Павленко О.А., Криницкий Д.В., Чэнь М. Липидомные маркеры ожирения и их динамика после бариатрических операций. Бюллетень сибирской медицины. 2023;22(4):174-187. https://doi.org/10.20538/1682-0363-2023-4-174-187

For citation:


Saprina T.V., Bashirova A.S., Ivanov V.V., Pekov S.I., Popov I.A., Bashirov S.R., Vasilyeva E.A., Pavlenko O.A., Krinitskii D.V., Chen M. Lipidomic markers of obesity and their dynamics after bariatric surgery. Bulletin of Siberian Medicine. 2023;22(4):174-187. https://doi.org/10.20538/1682-0363-2023-4-174-187

Просмотров: 557


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1682-0363 (Print)
ISSN 1819-3684 (Online)