Lipid metabolism in non-alcoholic fatty liver disease in patients with different body weights in mid-mountain conditions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. To study the peculiarities of lipid metabolism disorders in non-alcoholic fatty liver disease in lean and obese patients in medium altitude conditions.

Materials and methods. The study was carried out within the framework of the project “Etiopathogenetic features and rates of development of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) in the conditions of Kyrgyzstan” (№ of state registration MHN/TZ-2020-3). An open comparative study of patients with two forms of NAFLD: fatty liver and non-alcoholic steatohepatitis (n=236) living in low mountains (Bishkek, altitude above sea level – 750–800 m; n=111) and middle mountains (At-Bashy district , Naryn region, height above sea level – 2046–2300 m; n=125) Kyrgyzstan. The average age of the patients was 55.7±0.95 years. Given that genetic factors may play a role in the development of NAFLD, we analyzed a population represented only by ethnic Kyrgyz. Patients in each group were divided into lean (BMI23) and obese (BMI>23) groups. To determine physical activity, a physical activity questionnaire was used, which was compiled on the basis of the materials of the International Physical Activity Prevalence Study www.ipaq.ki.se. Physical examination included measurement of anthropometric parameters (height, body weight, waist circumference), calculation of body mass index (BMI), skeletal muscle mass index (SMM), percentage of body fat. According to the grades of the WHO, the degree of obesity was assessed by BMI for Asians. Blood samples were taken for research in the morning on an empty stomach after at least 12 hours of fasting. The following indicators were determined: glucose, lipid spectrum (total cholesterol, HDL cholesterol, LDL cholesterol, triglycerides), alanine aminotransferase (ALT), aspartate aminotransferase (AST) levels. The BARD scale was used as a predictor for assessing the development of liver fibrosis in patients with NAFLD. The scoring system included three variables: BMI, AST/ALT, and the presence of DM 2. The diagnosis of NAFLD made on the basis of history, laboratory tests, ultrasound examination of the liver, and exclusion of other liver diseases. The results were analyzed using the SPSS 16.0 statistical software package for Windows. A p-value<0.05 was considered statistically significant at the 95% confidence level.

Results. It was found that the inhabitants of the middle mountains with NAFLD are represented by a lower BMI relative to the inhabitants of the low mountains. In women, the levels of SMM and the percentage of fat are significantly and statistically significantly correlated (r=-0.971; p<0.001), while in men these two indicators are not related. Men showed a trend towards higher percentages of fat, regardless of body weight and region of residence. For women, this indicator was within acceptable limits and did not exceed 31%. There was found a statistically significant difference in total cholesterol levels between low and middle mountain people in the group of obese patients (p<0.001) suffering from NAFLD. Statistically significant low ALT indices were revealed in the group of obese patients living in mid-mountain conditions.

Conclusion. Taken together, our results suggest that chronic mid-mountain hypoxia may slow down the course of overweight-induced NAFLD.

About the authors

Nurgul A. Toktogulova

The First President of the Russian Federation Yeltsin Kyrgyz-Russian Slavic University

Email: t.nur30@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8976-1636

канд. мед. наук, доц., зав. каф. терапии №1 специальностей «Педиатрия» и «Стоматология» Кыргызско-Российского Славянского университета им. Б.Н. Ельцина

Kyrgyzstan, Bishkek

Roza B. Sultanalieva

The First President of the Russian Federation Yeltsin Kyrgyz-Russian Slavic University

Email: sultanalieva_r@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4567-4215

д-р мед. наук, проф. каф. терапии №1 специальностей «Педиатрия» и «Стоматология» Кыргызско-Российского Славянского университета им. Б.Н. Ельцина

Kyrgyzstan, Bishkek

Rustam R. Tuhvatshin

Akhunbaev Kyrgyz State Medical Academy

Email: rtuhvatshin@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9329-8568

д-р мед. наук, проф., зав. каф. патологической физиологии КГМА им. И.К. Ахунбаева

Kyrgyzstan, Bishkek

Turarbek K. Kaliev

The First President of the Russian Federation Yeltsin Kyrgyz-Russian Slavic University

Author for correspondence.
Email: akjoltoi100@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5253-8396

доц. каф. терапии №1 специальностей «Педиатрия» и «Стоматология» Кыргызско-Российского Славянского университета им. Б.Н. Ельцина

Kyrgyzstan, Bishkek

References

  1. Fitzpatrick E, Dhawan A. Noninvasive biomarkers in nonalcoholic fatty liver disease: current status and a glimpse of the future. World J Gastroenterol. 2014;20(31):10851-63. doi: 10.3748/wjg.v20.i31.10851
  2. Younossi ZM, Stepanovo M, Fang Y, et al. Changes in the prevalence of the most common causes of chronic liver disease in United States from 1988 to 2008. Clin Gastroenterol Hepatol. 2011;9(6):524-30. doi: 10.4016/32826.01
  3. Sattar N, Forrest E, Preiss D. Non-alcoholic fatty liver disease. BMJ. 2014;349. doi: 10.1136/bmj.g4596
  4. Wei JL, Leung JC, Loong TC, et al. Prevalence and severity of nonalcoholic fatty liver disease in non-obese patients: a population study using proton-magnetic resonance spectroscopy. Am J Gastroenterol. 2015;110(9):1306-14. doi: 10.1038/ajg.2015.235
  5. Fan JG, Kim SU, Wong VW. New trends on obesity and NAFLD in Asia. J Hepatol. 2017;67(4):862-73. doi: 10.1016/j.jhep.2017.06.003
  6. Nishioji K, Sumida Y, Kamaguchi M, et al. Prevalence of and risk factors for non-alcoholic fatty liver disease in a non-obese Japanese population, 2011–2012. J Gastroenterol. 2015;50(1):95-108. doi: 10.1007/s00535-014-0948-9
  7. Madan K, Batra Y, Gupta SD, et al. Non-alcoholic fatty liver disease may not be a severe disease at a presentation among Asian Indians. World J Gastroenterol. 2006;12(21):3400-5. doi: 10.3748/wjg.v12.i21.3400
  8. Singh DK, Sakhuja P, Malhotra V, et al. Independent predictors of steatohepatitis and fibrosis in Asian Indian patients with non-alcoholic steatohepatitis. Dig Dis Sci. 2008;53(7):1967-76. doi: 10.1007/s10620-007-0074-0
  9. Succurro E, Marini MA, Frontoni S, et al. Insulin secretion in metabolically obese, but normal weight, and in metabolically healthy but obese individuals. Obesity. 2008;16(8):1881-6. doi: 10.1038/oby.2008.308
  10. WHO Expert Consultation. Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and intervention strategies. Lancet. 2004;363(9403):157-63. doi: 10.1016/s0140-6736(03)15268-3
  11. Song K, Zhang Y, Ga Q, et al. High-altitude chronic hypoxia ameliorates obesity-induced non-alcoholic fatty liver disease in mice by regulating mitochondrial and AMPK signaling. Life Sci. 2020;252:117633. doi: 10.1016/j.lfs.2020.117633
  12. Анисонян А.В., Сандлер Ю.Г., Хайменова Т.Ю., и др. Неалкогольная жировая болезнь печени и сахарный диабет 2-го типа: вопросы диагностики фиброза печени. Терапевтический архив. 2020;92(8):73-8 [Anisonyan AV, Sandler YG, Khaimenova TY, et al. Non-alcoholic fatty liver disease and type 2 diabetes mellitus: issues of the liver fibrosis diagnostics. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2020;92(8):73-8 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2020.08.000770
  13. Fukuoka Y, Narita T, Fujita H, et al. Importance of physical evaluation using skeletal muscle mass index and body fat percentage to prevent sarcopenia in elderly Japanese diabetes patients. J Diabetes Investig. 2019;10(2):322-30. doi: 10.1111/jdi.12908

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig 1. The structure of obesity in the inhabitants of low and medium mountains according to body mass index.

Download (94KB)
3. Fig 2. Correlation of skeletal muscle mass and body mass index: a – in women; b – in men.

Download (171KB)
4. Fig 3. Correlation of skeletal muscle mass and percentage of fat: a – in women; b – in men.

Download (170KB)
5. Fig. 4. The percentage of fat in patients with low and middle mountains with different body weight.

Download (62KB)
6. Fig. 5. ALT and AST levels in people in low and middle mountains with different body weight.

Download (55KB)

Copyright (c) 2022 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».