Obesity without diabetes: the role of hormonal regulation

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim. Obese patients without diabetes present an interesting phenotype to explore protective mechanisms against type 2 diabetes (T2D) development. In our study we looked for specific hormonal features of obese patients without T2D.

Materials and methods. We included 6 groups of patients with different metabolic profiles (n=212): controls with BMI<25 kg/m2, HbA1c<6%, age <30 years; patients with 25≤BMI<30 kg/m2 and HbA1c<6%; patients with 25≤BMI<30 kg/m2 and HbA1c≥6%; patients with BMI≥30 kg/m2 and HbA1c<6% (“+ Obesity - T2D”) – obese patients without T2D or prediabetes; patients with BMI≥30 kg/m2 and newly-diagnosed T2D/prediabetes, HbA1c≥6%; patients with known history of T2D on glucose-lowering drugs with BMI≥30 kg/m2. Insulin, GLP-1, GIP were measured during glucose-tolerance test at 0, 30 and 120 minutes; insulin resistance (IR) was assessed by HOMA-IR.

Results. Waist circumference was bigger in patients with obesity despite their metabolic profile comparing to patients without obesity (p<0.001). Waist-to-hip ratio was similar in patients with different metabolic status. According to IR “+ Obesity - T2D” group had intermediate position: IR was higher in that group comparing to people without obesity, but was less that in patients with obesity and HbA1c≥6% (p<0.001). “+ Obesity - T2D” group had the most potent baseline insulin secretion, assessed by НОМА-%b and the highest postprandial secretion, measured by insulinogenic index among all patient groups with obesity (p<0.001). There was no significant difference in GLP-1 secretion; GIP secretion was higher in patients with BMI≥30 kg/m2 comparing to people with BMI<30 kg/m2 (p<0.01).

About the authors

E. A. Shestakova

Endocrinology Research Centre

Author for correspondence.
Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6612-6851

к.м.н., вед. науч. сотр.

Russian Federation, Moscow

I. A. Sklyanik

Endocrinology Research Centre

Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7768-4717

науч. сотр.

Russian Federation, Moscow

A. S. Panevina

Endocrinology Research Centre

Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2744-7550

к.м.н., науч. сотр.

Russian Federation, Moscow

L. V. Nikankina

Endocrinology Research Centre

Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8303-3825

к.м.н., зав. клинико-диагностической лаб.

Russian Federation, Moscow

M. V. Shestakova

Endocrinology Research Centre

Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5057-127X

акад. РАН, д.м.н., проф., дир. Института диабета

Russian Federation, Moscow

I. I. Dedov

Endocrinology Research Centre

Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8175-7886

акад. РАН, д.м.н., проф., президент ФГБУ «НМИЦ эндокринологии»

Russian Federation, Moscow

References

  1. Шестакова Е.А., Лунина Е.Ю., Галстян Г.Р. и др. Распространенность нарушений углеводного обмена у лиц с различными сочетаниями факторов риска сахарного диабета 2 типа в когорте пациентов исследования NATION. Сахарный диабет. 2020;23(1):4-11 [Shestakova EA, Lunina EY, Galstyan GR, et al. Type 2 diabetes and prediabetes prevalence in patients with different risk factor combinations in the NATION study. Diabetes Mellitus. 2020;23(1):4-11 (In Russ.)]. doi: 10.14341/DM12286
  2. Muñoz-Garach A, Cornejo-Pareja I, Tinahones FJ. Does Metabolically Healthy Obesity Exist? Nutrients. 2016;8(6):320. doi: 10.3390/nu8060320
  3. Ortega FB, Cadenas-Sanchez C, Migueles JH, et al. Role of Physical Activity and Fitness in the Characterization and Prognosis of the Metabolically Healthy Obesity Phenotype: A Systematic Review and Meta-analysis. Prog Cardiovasc Dis. 2018;61(2):190-205. doi: 10.1016/j.pcad.2018.07.008
  4. Nilsson PM, Korduner J, Magnusson M. Metabolically Healthy Obesity (MHO)-New Research Directions for Personalised Medicine in Cardiovascular Prevention. Curr Hypertens Rep. 2020;22(2):18. doi: 10.1007/s11906-020-1027-7
  5. Дедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю. и др. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. Сахарный диабет. 2019;22(S1) [Dedov II, Shestakova MV, Mayorov AYu, et al. Standards of specialized diabetes care. 9th edition. Diabetes mellitus. 2019;22(S1) (In Russ)]. doi: 10.14341/DM221S1144
  6. Rotar O, Boyarinova M, Orlov A, et al. Metabolically healthy obese and metabolically unhealthy non-obese phenotypes in a Russian population. Eur J Epidemiol. 2017;32(3):251-4. doi: 10.1007/s10654-016-0221-z
  7. Островская Е.В., Романцова Т.И., Герасимов А.Н., Новоселова Т.Е. Распространенность метаболически здорового ожирения по данным выборки Московского региона. Ожирение и метаболизм. 2017;14(4):51-6 [Ostrovskaya EV, Romantsova TI, Gerasimov AN, Novoselova TE. The prevalence of metabolically healthy obesity according to the sample of the Moscow region. Obesity and metabolism. 2017;14(4):51-6 (In Russ.)]. doi: 10.14341/OMET2017451-56
  8. Мустафина C.В., Щербакова Л.В., Козупеева Д.А. и др. Распространенность метаболически здорового ожирения по данным эпидемиологического обследования выборки 45–69 лет г. Новосибирска. Ожирение и метаболизм. 2018;15(4):31-7 [Mustafina SV, Shcherbakova LV, Kozupeeva DA, et al. Тhe prevalence of metabolically healthy obesity: data from the epidemiological survey in of Novosibirsk. Obesity and metabolism. 2018;15(4):31-7 (In Russ.)]. doi: 10.14341/OMET9615
  9. de Mutsert R, Gast K, Widya R, et al. Associations of Abdominal Subcutaneous and Visceral Fat with Insulin Resistance and Secretion Differ Between Men and Women: The Netherlands Epidemiology of Obesity Study. Metab Syndr Relat Disord. 2018;16(1):54-63. doi: 10.1089/met.2017.0128
  10. Bays H. Central obesity as a clinical marker of adiposopathy; increased visceral adiposity as a surrogate marker for global fat dysfunction. Curr Opin Endocrinol Diabetes Obes. 2014;21(5):345-51. doi: 10.1097/MED.0000000000000093
  11. Титов В.Н., Ширинский В.П. Резистентность к инсулину – конфликт между биологическими настройками энергетического метаболизма и образом жизни человека (взгляд на проблему с эволюционных позиций). Сахарный диабет. 2016;19(4):286-94 [Titov VN, Shirinsky VP. Insulin resistance: the conflict between biological settings of energy metabolism and human lifestyle (a glance at the problem from evolutionary viewpoint). Diabetes mellitus. 2016;19(4):286-94 (In Russ.)]. doi: 10.14341/DM7959
  12. Fang H, Berg E, Cheng X, Shen W. How to best assess abdominal obesity. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. 2018;21(5):360-5. doi: 10.1097/MCO.0000000000000485
  13. Брель Н.К., Коков А.Н., Груздева О.В. Достоинства и ограничения различных методов диагностики висцерального ожирения. Ожирение и метаболизм. 2018;15(4):3-8 [Brel NK, Kokov AN, Gruzdeva OV. Advantages and disadvantages of different methods for diagnosis of visceral obesity. Obesity and metabolism. 2018;15(4):3-8 (In Russ.)]. doi: 10.14341/OMET9510
  14. Маркова Т.Н., Кичигин В.А., Диомидова В.Н. и др. Оценка объема жировой ткани антропометрическими и лучевыми методами и его связь с компонентами метаболического синдрома. Ожирение и метаболизм. 2013;2:23-7 [Markova TN, Kichigin VA, Diomidova VN, et al. Evaluation of adipose tissue mass with anthropometric and visualization methods; its relation to the components of the metabolic syndrome. Obesity and metabolism. 2013;2:23-7 (In Russ.)].
  15. Pieńkowska J, Brzeska B, Kaszubowski M, et al. The correlation between the MRI-evaluated ectopic fat accumulation and the incidence of diabetes mellitus and hypertension depends on body mass index and waist circumference ratio. PLoS One. 2020;15(1):e0226889. doi: 10.1371/journal.pone.0226889
  16. Thondam SK, Cuthbertson DJ, Wilding JPH. The influence of Glucose-dependent Insulinotropic Polypeptide (GIP) on human adipose tissue and fat metabolism: Implications for obesity, type 2 diabetes and Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD). Peptides. 2020;125:170208. doi: 10.1016/j.peptides.2019.170208
  17. Færch K, Torekov SS, Vistisen D, et al. GLP-1 Response to Oral Glucose Is Reduced in Prediabetes, Screen-Detected Type 2 Diabetes, and Obesity and Influenced by Sex: The ADDITION-PRO Study. Diabetes. 2015;64(7):2513-25. doi: 10.2337/db14-1751
  18. European Association for the Study of the Liver (EASL); European Association for the Study of Diabetes (EASD); European Association for the Study of Obesity (EASO). EASL-EASD-EASO Clinical Practice Guidelines for the management of non-alcoholic fatty liver disease. Diabetologia. 2016;59(6):1121-40. doi: 10.1007/s00125-016-3902-y
  19. Руяткина Л.А., Руяткин Д.С., Исхакова И.С. Возможности и варианты суррогатной оценки инсулинорезистентности. Ожирение и метаболизм. 2019;16(1):27-32 [Ruyatkina LA, Ruyatkin DS, Iskhakova IS. Opportunities and options for surrogate assessment of insulin resistance. Obesity and metabolism. 2019;16(1):27-32 (In Russ.)]. doi: 10.14341/omet10082

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Comparison of indicators of OT and OT / O in the study groups (statistical differences are indicated for the group "+ obesity-DM " in comparison with other groups).

Download (88KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Comparison of the HOMA-IR indicator in the study groups (statistical differences are indicated for the group "+ obesity-DM " in comparison with other groups).

Download (44KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Comparison of HOMA-%a and AI indicators in the study groups (statistical differences are indicated for the group "+ obesity-DM " in comparison with other groups).

Download (50KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. Comparison of GIP secretion in the study groups (statistical differences are indicated for the group "+ obesity-DM " in comparison with other groups).

Download (25KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2020 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».