Relationships between serum lipid composition and acetylator status as markers of energy metabolism in women with coronary heart disease, metabolic syndrome, and type 2 diabetes mellitus


Cite item

Full Text

Abstract

AIM: To study relationships between the indicators of serum lipid composition (SLC) and the markers of acetylator (energy) status (AS) in women with coronary heart disease (CHD), stable exertional angina (SEA), metabolic syndrome (MS), type 2 diabetes mellitus (DM) (according to the data multivariate correlation analysis)/MATERIAL AND METHODS: One hundred and eight women aged 54.9±0.7 years with CHD, Functional Class I-III SEA, MS, and type 2 DM were examined. SLC was studied, by determining the levels of total cholesterol (TC), triglycerides (TG), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), very low-density lipoprotein cholesterol (VLDL-C), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), atherogenic coefficient (AC), triglyceride coefficient (TC) (TC=TG/HDL-C). AS markers, such as blood acetylation degree (BAD) and the total acetylating capacity of the body (TACB), were concurrently determined. Correlations of each individual indicator of a lipidogram (TC, TG, LDL-C, VLDL-C, HDL-C, AC, and TC) and an AS marker (BAD, TACB) were analyzed in tandem/RESULTS: Examination of the relationships between SLC the indicators and AS markers in women with CHD, MS, and type 2 DM could establish that the values of a variant, ≤10th and >90th percentiles of SLC indicators (TC, TG, LDL-C, VLDL-C, HDL-C, AC, and TC) showed a significant strong direct (positive) relationship to those of the variant, ≤10th and >90th percentiles of AS markers (BAD, TACB). A significant inverse (negative) correlation was found between the values of the ≤10th percentile of SLC indicators (TC, TG, LDL-C, VLDL-C, HDL-C, AC, and TC) and those of >90th percentile of AS markers (BAD, TACB), as well as between the values of >90th percentile of SLC indicators (TC, TG, LDL-C, VLDL-C, HDL-C, AC, and TC) and those of ≤10th percentile of AS markers (BAD, TACB)/CONCLUSION: The heterogeneity in the association was ascertained between the values of ≤10th percentile/>90th percentile/variant of SLC and AS markers. The genetic polymorphism of AS - the phenotypes of slow/fast/ intermediate acetylators (a three modal distribution) was stated. Knowledge of the patterns of relationships between BAD/AS and the polymorphism of the phenotypes of slow/fast/intermediate acetylators may contribute to the formation of differentiated groups at risk for cardiovascular and concomitant diseases and to adequate prevention and treatment.

About the authors

S A Matveeva

Медико-психологический центр "СемьЯ", Рязань

Email: svetam62@rambler.ru

References

  1. Диагностика и коррекция нарушений липидного обмена с целью профилактики и лечения атеросклероза. Российские рекомендации. V пересмотр. М 2012; 29.
  2. ESC/EAS Guidelines for the management of dyslipidaemias. Eur Heart J 2011; 32: 1769-1818.
  3. The European Atherosclerosis Society Consensus Panel. Triglyceride-rich lipoprotein and high-density lipoprotein cholesterol in patients at high risk of cardiovascular disease: evidence and guidance for management. Eur Heart J 2011; 32: 1345-1361.
  4. Donahoe S.M., Stewart G.C., McCabe C.H. et al. Diabetes and mortality following acute coronary syndromes. JAMA 2007; 298: 765-775.
  5. Mills E.J., Rachlis B., Wu P. et al. Primary prevention of cardiovascular mortality and events with statin treatments. A network meta-analysis involving more than 65000 patients. J Am Coll Cardiol 2008; 52: 1769-1781.
  6. Goldfine A.B., Fonseca V. Management of diabetes mellitus in patients with cardiovascular disease in the bypass angioplasty revascularization investigation 2 diabetes (BARI 2D) Trial. Circulation 2010; 121: 2447-2449.
  7. Национальные клинические рекомендации "Диагностика и лечение метаболического синдрома" (второй пересмотр). Кардиоваск тер и проф 2009; 8 (6) (приложе­-ние 2).
  8. Liu J., Grundy S.M., Wang W. et al. Ten-year risk of cardiovascular incidence related to diabetes, prediabetes, and the metabolic syndrome. Am Heart J 2007; 153: 552-558.
  9. Lundgren J.D., Battegay M., Behrens G. et al. European AIDS Clinical Society (EACS) guidelines on the prevention and management of metabolic diseases in HIV. HIVMed 2008; 9: 72-81.
  10. Ordovas J.M. Genetic influences on blood lipids and cardiovascular disease risk: tools for primary prevention. Am J Clin Nutr 2009; 89: 1509S-1517S.
  11. Mooradian A.D., Haas M.J., Wong N.C. The effect of select nutrients on serum high-density lipoprotein cholesterol and apolipoprotein A-I levels. Endocr Rev 2006; 27: 2-16.
  12. Rosenson R.S., Brewer H.B., Davidson W.S. Jr. et al. Cholesterol Efflux and Atheroprotection: Advancing the Concept of Reverse Cholesterol Transport. Circulation 2012; 125: 1905-1919.
  13. Wang Q., Zhang Y., Yang C. et al. Acetylation of metabolic enzymes coordinates carbon source utilization and metabolic flux. Science 2010; 327 (5968): 1004-1007.
  14. Hirschey M.D., Shimazu T., Goetzman E. et al. SIRT3 regulates mitochondrial fatty-acid oxidation by reversible enzyme deacetylation. Nature 2010; 464 (1): 121-125.
  15. Bannister A.J., Miska E.A. Regulation of gene expression by transcription factor acetylation. Cellular and Molecular Life Sciences 2000; 57 (8-9): 1184-1192.
  16. Fatland B.L. Reverse genetic characterization of cytosolic acetyl-CoA generation by ATP-citrate lyase in arabidopsis. The Plant Cell Online 2005; 17: 182.
  17. Vatsis K.P., Weber W.W., Bell D.A. et al. Nomenclature for Nacetyltransferases. Pharmacogenetics 1995; 5: 1-17.
  18. Vatsis K.P., Weber W.W. Human N-acetyltransferase. In: Kauffman F.C. (ed.) Conjugation - deconjugation reaction in drug metabolism and toxicity. handbook of experimental pharmacology. Heidelberg: Springer-Verlag 1994: 109-130.
  19. Холодов Л.Е., Яковлев В.П. Клиническая фармакокинетика. М: Медицина 1985.
  20. Диагностика и лечение стабильной стенокардии: национальные клинические рекомендации - 2008. Кардиоваск тер и проф 2008; 7 (6): Приложение 4.
  21. Диагностика и лечение артериальной гипертензии. Российские рекомендации. IV пересмотр. Системные гипертензии 2010; 3: 34.
  22. Alberti K.G., Zimmet P.Z. Definition, diagnosis, and classification of diabetes mellitus and its complications, part I: diagnosis and classification of diabetes mellitus: provisional report of a WHO consultation. Diabet Med 1998; 15 (7): 539-553.
  23. WHO. Report of the Expert Committee on the Diagnosis and Classification of Diabetes Mellitus. Diabetes Care 1999; 23 (1): 4-16.
  24. Global Guideline for type 2 diabetes. International Diabetes Federation; 2005.
  25. International Diabetes Federation. Diabetes Atlas. 5th ed. Brussels: International Diabetes Federation. 2011; 137.
  26. Балаболкин М.И. Диабетология. М 2000.
  27. Тимофеева А.М. Метод определения сульфамидов. Фармакол и токсикол 1944; 2: 61-63.
  28. Полухина Л.М. Методы изучения всасывания, распределения в организме и выделения химиотерапевтических средств. Методы экспериментальной химиотерапии. М 1971.
  29. Barter P., Gotto A.M., La Rosa J.C. et al. HDL cholesterol, very low levels of LDL Cholesterol and cardiovascular events. N Engl J Med 2007; 357: 1301-1310.
  30. Coodley G.O., Jorgensen M., Kirschenbaum J. et al. Сholesterol in adults: a prospective, community-based practice initiative. Am J Med 2008; 121: 604-610.
  31. Mottillo S., Filion K.B., Genest J. et al. The metabolic syndrome and cardiovascular risk. A systematic review and meta-analysis. J Am Coll Cardiol 2010; 56: 1113-1132.
  32. Adiels M., Olofsson S.-O., Taskinen M.-R. et al. Overproduction of very low-density lipoproteins is the hallmark of the dyslipidaemia in the metabolic syndrome. Arterioscler Thromb Vasc Biol 2008; 28: 1225-1236.
  33. Cefalu W.T. Insulin resistance: cellular and clinical concepts. Exp Biol Med (Maywood). 2001; 226 (1): 13-26.
  34. Leclercq I.A., Da Silva Morais A., Schroyen B. et al. Insulin resistance in hepatocytes and sinusoidal liver cells: mechanisms and consequences. J Hepatol 2007; 47 (1): 142-156.
  35. Демидова Т.Ю. Ожирение и инсулинорезистентность. Трудный пациент 2006; 7: 25-28.
  36. Zechner R., Strauss J.G., Haemmerle G. et al. Lipolysis: pathway under construction. Curr Opin Lipidol 2005; 16: 333-340.
  37. Kersten S. Mechanisms of nutritional and hormonal regulation of lipogenesis. EMBO Rep 2001; 2 (4): 282-286.
  38. Elmhurst College. Lipogenesis. Retrieved 2007; 12: 22.
  39. Cholesterol Treatment Trialists (CTT) Collaboration. Efficacy and safety of more intensive lowering of LDL cholesterol: a meta-analysis of data from 170000 participants in 26 randomised trials. Lancet 2010; 376: 1670-1681.
  40. Kantor P.F., Dyck J.R., Lopaschuk G.D. Fatty acid oxidation in the reperfused ischemic heart. Am J Med Sci 1999; 318: 3-4.
  41. Lopaschuk G.D., Ussher J.R.L., Folmes C.D. et al. Myocardial fatty acid metabolism in health and disease. Physiol Rev 2010; 90 (1): 207-258.
  42. Rinaldo P., Matern D. Disorders of fatty acid transport and mitochondrial oxidation: challenges and dilemmas of metabolic evaluation. Genetic Med 2000; 2 (6): 338-344.
  43. Hirschey D., Shimazu T., Goetzman E. et al. SIRT3 regulates mitochondrial fatty-acid oxidation by reversible enzyme deacetylation. Nature 2010; 464 (1): 121-125.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2013 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».