The Metabolic Profile of Stable Ischemic Heart Disease by Serum 1H NMR


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Ischemic heart disease (IHD) is the most common cause of death in the world. Metabolic profiling is an innovative and reliable new method to detect more sensitive biomarkers identifying altered health conditions specifically among the variety of patients with different risk factors. We evaluated the metabolic profile of filtered serum of stable IHD patients (ICD10 codes I20 and I25.2, ischemic heart disease without or with previous myocardial infarction respectively) using proton nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMR). The filtered venous serum from age- and gender-matched stable IHD patients ICD10 coded I20 (n = 13), I25.2 (n = 6) and control individuals (n = 19) were analyzed using one-dimensional proton nuclear magnetic resonance (1H NMR) spectroscopy. These spectra were used for metabolic profiling and concentration calibration (Chenomx Inc.) followed by statistical analysis using one-way ANOVA and principal component analysis (PCA). Chemometrics analysis showed a significant distinction between the patients and control individuals. The stable IHD patients were exemplified by the increased concentration of acetylacetate, choline, betaine, formate, pyruvate and by the decreased concentration of alanine, creatine, glycine, histidine, lactate, proline, urea and other biomolecules. The major implications found in the serum of IHD patients are related to energy metabolism and potentially altered microbiome. PCA of 1H NMR detected serum metabolites exhibit a significant difference of stable IHD patients and control individuals. These data demonstrate that metabolomics approach may be useful for the early detection of stable IHD, for detection of synergistic pathways involved in the development of altered health conditions, and molecular understanding of particular health condition. The differences of the detected metabolic profile of ischemic patients with or without previous myocardial infarction appear to be minor. This relatively inexpensive, non-invasive and reproducible approach may be useful for the molecular understanding and early prevention of IHD, improvement of surveillance and therapy. The study emerges the need for future investigations using larger cohort and possible longitudinal sight.

Об авторах

Tiina Titma

Department of Health Technologies, School of Information Technologies, Tallinn University of Technology

Автор, ответственный за переписку.
Email: tiina.titma@ttu.ee
ORCID iD: 0000-0002-4935-8914
Эстония, Akadeemia tee 15A, Tallinn, 12618

Min-Ji Shin

Department of Health Technologies, School of Information Technologies, Tallinn University of Technology

Email: tiina.titma@ttu.ee
Эстония, Akadeemia tee 15A, Tallinn, 12618

Christian Ludwig

Institute of Cancer and Genomic Sciences, University of Birmingham

Email: tiina.titma@ttu.ee
Великобритания, Birmingham, B15 2TT

Ulrich Günther

Institute of Cancer and Genomic Sciences, University of Birmingham

Email: tiina.titma@ttu.ee
Великобритания, Birmingham, B15 2TT

Marika Pikta

North Estonia Medical Centre

Email: tiina.titma@ttu.ee
Эстония, J. Sütiste tee 19, Tallinn, 13419

Galina Zemtsovskaja

North Estonia Medical Centre

Email: tiina.titma@ttu.ee
Эстония, J. Sütiste tee 19, Tallinn, 13419

Margus Viigimaa

Department of Health Technologies, School of Information Technologies, Tallinn University of Technology; North Estonia Medical Centre

Email: tiina.titma@ttu.ee
Эстония, Akadeemia tee 15A, Tallinn, 12618; J. Sütiste tee 19, Tallinn, 13419

Risto Tanner

Department of Health Technologies, School of Information Technologies, Tallinn University of Technology

Email: tiina.titma@ttu.ee
Эстония, Akadeemia tee 15A, Tallinn, 12618

Ago Samoson

Department of Health Technologies, School of Information Technologies, Tallinn University of Technology; Department of Physics, University of Warwick

Email: tiina.titma@ttu.ee
Эстония, Akadeemia tee 15A, Tallinn, 12618; Coventry, CV4 7AL

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature, 2018

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».