Disturbances in dynamics of glucose, insulin and C-peptide in blood after a normalized intake of mixed meal in obesity and type 2 diabetes mellitus

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The aim of the study is to investigate the dynamics of venous blood glucose, insulin, and C-peptide in response to intake a meal normalized to body mass in obese patients without and with type 2 diabetes mellitus. Venous blood samples were taken from 7 healthy subjects, 9 obese patients, and 10 obese patients with type 2 diabetes mellitus (mean period of diagnosed diabetes 7 years) before and 30, 60, 90, 120, and 180 min after a mixed meal (6 kcal/kg of body mass); additionally, 9 patients with obesity and type 2 diabetes mellitus and 3 healthy volunteers completed a hyperinsulinemic euglycemic clamp test. In patient groups the energy content of food did not differ, but was 1.8 times higher than in the control. An increase in glucose level one hour after a meal was maximal in patients with type 2 diabetes, but an increase in insulin and C-peptide — in obese patients, that related to impairment of insulin-dependent glucose uptake by tissues and of the rate of insulin secretion (dysfunction of â-cells) in patients. At the same time, an increase in the total area under the curve “C-peptide–time” shows that the maximum secretory response of â-cells is comparable in obese patients without and with type 2 diabetes mellitus. The absolute blood glucose level 90 minutes after a meal was closely correlated with the M-index — the marker of systemic sensitivity to insulin (rs = –0.82, p = 0.002). Our results characterize the features in the regulation of carbohydrate metabolism after intake a mixed meal, normalized to body mass, in people with the varying severity of metabolic disorders, and open up prospects for a wider application of this test in practice.

Full Text

Restricted Access

About the authors

E. M. Lednev

Institute of Biomedical Problems of the RAS; National Medical Research Center for Endocrinology

Author for correspondence.
Email: danil-popov@yandex.ru
Russian Federation, Moscow; Moscow

A. O. Gavrilova

National Medical Research Center for Endocrinology

Email: danil-popov@yandex.ru
Russian Federation, Moscow

T. F. Vepkhvadze

Institute of Biomedical Problems of the RAS; Moscow State University

Email: danil-popov@yandex.ru
Russian Federation, Moscow; Moscow

P. A. Makhnovskii

Institute of Biomedical Problems of the RAS

Email: danil-popov@yandex.ru
Russian Federation, Moscow

M. V. Shestakova

National Medical Research Center for Endocrinology

Email: danil-popov@yandex.ru
Russian Federation, Moscow

D. V. Popova

Institute of Biomedical Problems of the RAS; Moscow State University

Email: danil-popov@yandex.ru
Russian Federation, Moscow; Moscow

References

  1. Dedov I.I., Shestakova M.V., Vikulova O.K. et al. Epidemiological characteristics of diabetes mellitus in the Russian Federation: clinical and statistical analysis according to the Federal diabetes register data of 01.01.2021 // Diabetes Mellitus. 2021. V. 24. № 3. P. 204.
  2. Wang Q., Jokelainen J., Auvinen J. et al. Insulin resistance and systemic metabolic changes in oral glucose tolerance test in 5340 individuals: an interventional study 2 // BMC Med. 2019. V. 17. № 1. P. 217.
  3. Shankar S.S., Vella A., Raymond R.H. et al. Standardized Mixed-Meal Tolerance and Arginine Stimulation Tests Provide Reproducible and Complementary Measures of beta-Cell Function: Results From the Foundation for the National Institutes of Health Biomarkers Consortium Investigative Series // Diabetes Care. 2016. V. 39. № 9. P. 1602.
  4. Tura A., Morbiducci U., Sbrignadello S. et al. Shape of glucose, insulin, C-peptide curves during a 3-h oral glucose tolerance test: any relationship with the degree of glucose tolerance? // Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 2011. V. 300. № 4. P. R941.
  5. Draznin B., Aroda V.R., Bakris G. et al. 2. Classification and Diagnosis of Diabetes: Standards of Medical Care in Diabetes-2022 // Diabetes Care. 2022. V. 45. № 1. P. S17.
  6. Rijkelijkhuizen J.M., Girman C.J., Mari A. et al. Classical and model-based estimates of beta-cell function during a mixed meal vs. an OGTT in a population-based cohort // Diabetes Res. Clin. Pract. 2009. V. 83. № 2. P. 280.
  7. van Bussel I.P.G., Fazelzadeh P., Frost G.S. et al. Measuring phenotypic flexibility by transcriptome time-course analyses during challenge tests before and after energy restriction // FASEB J. 2019. V. 33. № 9. P. 10280.
  8. Vorotnikov A.V., Popov D.V., Makhnovskii P.A. Signaling and Gene Expression in Skeletal Muscles in Type 2 Diabetes: Current Results and OMICS Perspectives // Biochemistry (Moscow). 2022. V. 87. № 9. P. 1021.
  9. McQuaid S.E., Hodson L., Neville M.J. et al. Downregulation of adipose tissue fatty acid trafficking in obesity: a driver for ectopic fat deposition? // Diabetes. 2011. V. 60. № 1. P. 47.
  10. Bastarrachea R.A., Laviada-Molina H.A., Nava-Gonzalez E.J. et al. Deep Multi-OMICs and Multi-Tissue Characterization in a Pre- and Postprandial State in Human Volunteers: The GEMM Family Study Research Design // Genes (Basel). 2018. V. 9. № 11. P. 532.
  11. Small L., Brandon A.E., Parker B.L. et al. Reduced insulin action in muscle of high fat diet rats over the diurnal cycle is not associated with defective insulin signaling // Mol. Metab. 2019. V. 25. P. 107.
  12. Ware J., Jr., Kosinski M., Keller S.D. A 12-Item Short-Form Health Survey: construction of scales and preliminary tests of reliability and validity // Med. Care. 1996. V. 34. № 3. P. 220.
  13. DeFronzo R.A., Tobin J.D., Andres R. Glucose clamp technique: a method for quantifying insulin secretion and resistance // Am. J. Physiol. 1979. V. 237. № 3. P. E214.
  14. Cerf M.E. Beta cell dysfunction and insulin resistance // Front. Endocrinol. (Lausanne). 2013. V. 4. P. 37.
  15. Kossler T., Bobrov P., Strassburger K. et al. Impact of mixed meal tolerance test composition on measures of beta-cell function in type 2 diabetes // Nutr. Metab. (Lond). 2021. V. 18. № 1. P. 47.
  16. Paglialunga S., Guerrero A., Roessig J.M. et al. Adding to the spectrum of insulin sensitive populations for mixed meal tolerance test glucose reliability assessment // J. Diabetes Metab. Disord. 2016. V. 15. P. 57.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Dynamics of glucose, insulin and C-peptide in the blood after ingestion of a mixed meal (6 kcal/kg body weight) in lean volunteers (N), non-obese patients (Ob) and with type 2 diabetes mellitus (Ob + T2D ). The median and interquartile range are presented; ×, ×× and ××× – difference from the initial level at p ≤ 0.05, ≤ 0.01 and ≤ 0.001, respectively.

Download (213KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Increase in glucose, insulin and C-peptide in the blood after ingestion of a mixed meal (6 kcal/kg body weight) in lean volunteers (H), non-obese patients (Ob) and with type 2 diabetes mellitus (Ob + T2D ). Median, interquartile range, and individual values ​​are presented; * – difference from control, # – difference from Ob; one, two and three characters - p ≤ 0.05, ≤ 0.01 and ≤ 0.001, respectively.

Download (327KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. The relationship between the blood glucose level 90 minutes after eating a mixed meal (6 kcal/kg body weight) and the M-index - a systemic indicator of insulin sensitivity. Gradation of insulin resistance according to the M-index: ≤2 – severe, >2–4 – moderate; >4–6 – mild, >6 – no insulin resistance (vertical dotted line).

Download (49KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».