Моделирование возраст-зависимых заболеваний: связь нервной и эндокринной систем

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Возраст-зависимые заболевания – острейшая проблема современного общества. К числу наиболее значимых возраст-зависимых заболеваний относятся болезнь Альцгеймера (БА), сахарный диабет, метаболический синдром и др., причем эти состояния могут сочетаться и иметь, по крайней мере частично, взаимообусловленный характер. Экспериментальная модель БА, индуцированная внутрижелудочковым введением стрептозоцина, воспроизводит ряд ключевых характеристик спорадической формы БА, нарушая метаболизм инсулина. Целью работы явилось изучение углеводного обмена у крыс на разных сроках после внутрижелудочкового введения стрептозоцина. Для получения модели БА крысам билатерально во время стереотаксических операций вводили стрептозоцин в 0,9% растворе NaCl в дозе 3 мг/кг в 10 мкл в боковые желудочки мозга. Через 2 и 7 недель после введение определяли вес животных, а также уровни глюкозы в цельной крови в хвостовой вене крыс после внутрибрюшинного введения глюкозы в дозе 1,5 г/кг. Выполнялся стандартный глюкозотолерантный тест, а также рассчитывались гипергликемический и постгликемический коэффициенты. В результате впервые было обнаружено нарушение углеводного обмена у крыс через 7 недель после внутрижелудочкового введения STZ. Выявленная на данной модели тесная связь между нейродегенеративными изменениями альцгеймеровского типа и углеводным обменом позволяет использовать ее для более глубокой оценки взаимоотношений нервной и эндокринной система, в том числе в трансляционных исследованиях новых терапевтический стратегий.

Об авторах

Алла Вадимовна Ставровская

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Автор, ответственный за переписку.
Email: alla_stav@mail.ru
Россия, Москва

Дмитрий Николаевич Воронков

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: alla_stav@mail.ru
Россия, Москва

Екатерина Алексеевна Шестакова

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии» Минздрава России

Email: alla_stav@mail.ru
Россия, Москва

Артем Сергеевич Ольшанский

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: alla_stav@mail.ru
Россия, Москва

Нина Гавриловна Ямщикова

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: alla_stav@mail.ru
Россия, Москва

Анастасия Сергеевна Гущина

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: alla_stav@mail.ru
Россия, Москва

Сергей Николаевич Иллариошкин

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: alla_stav@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Chen Y., Liang Z., Blanchard J. et al. A non-transgenic mouse model (icv-STZ mouse) of Alzheimer’s disease: similarities to and differences from the transgenic model (3xTg-AD mouse). Mol Neurobiol 2013; 47(2): 711-725. doi: 10.1007/s12035-012-8375-5. PMID: 23150171.
  2. Hoyer S., Lee S.K., Löffler T., Schliebs R. Inhibition of the neuronal insulin receptor. An in vivo model for sporadic Alzheimer disease? Ann N YAcad Sci 2000; 920: 256–258. doi: 10.1111/j.1749-6632.2000.tb06932.x. PMID: 11193160.
  3. Hau J. Animal models of human diseases. In: Conn PM (ed) An overview. (in:) Sourcebook of Models for Biomedical Research, Humana Press, Totowa, 2008; 1: 15–20. DOI: org/10.1007/978-1-59745-285-4_1.
  4. Iqbal K., Bolognin S., Wang X. et al. Animal models of the sporadic form of Alzheimer’s disease: Focus on the disease and not just the lesions. J Alzheimers Dis 2013; 37: 469–474. doi: 10.3233/JAD-130827. PMID: 23948903.
  5. Shineman D.W., Basi G.S., Bizon J.L. et al Accelerating drug discovery for Alzheimer’s disease: best practices for preclinical animal studies. Alzheimers Res Ther 2011; 3: 28. doi: 10.1186/alzrt90. PMID: 21943025.
  6. Ganda O.P., Rossini A.A., Like A.A. Studies on streptozotocin diabetes. Diabetes 1976; 25: 595–603. doi: 10.2337/diab.25.7.595. PMID: 132382.
  7. Degenhardt T.P., Alderson N.L., Arrington D.D. et al. Pyridoxamine inhibits early renal disease and dyslipidemia in the streptozotocindiabetic rat. Kidney Int 2002; 61: 939–950 doi: 10.1046/j.1523-1755.2002.00207.x. PMID: 11849448.
  8. Srinivasan K., Viswanad B., Asrat L. et al. Combination of high-fat diet-fed and low-dose streptozotocin-treated rat: a model for type 2 diabetes and pharmacological screening. Pharmacol Res 2005; 52: 313–320. DOI: 10.1016/j. phrs.2005.05.004. PMID: 15979893.
  9. Reaven G.M. Banting lecture 1988. Role of insulin resistance in human disease. Diabetes 1988; 37(12): 1595–1607. doi: 10.1016/0899-9007(97)90878-9. PMID: 3056758.
  10. Grundy S.M. Metabolic Syndrome update. Trends Cardiovasc Med 2016; 26: 364–373 doi: 10.1016/j.tcm.2015.10.004. PMID: 26654259.
  11. Танашян М.М., Лагода О.В., Антонова К.В. Хронические цереброваскулярные заболевания на фоне метаболического синдрома: новые подходы к лечению. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова 2012; 112(11): 21-26.
  12. Du L.L., Chai D.M., Zhao L.N. et al. AMPK activation ameliorates Alzheimer’s disease-like pathology and spatial memory impairment in a streptozotocin induced Alzheimer’s disease model in rats. J Alzheimers Dis 2015; 43(3): 775-784. doi: 10.3233/JAD-140564. PMID: 25114075.
  13. Yang W., Ma J., Liu Z. et al. Effect of naringenin on brain insulin signaling and cognitive functions in ICV-STZ induced dementia model of rats. Neurol Sci 2014; 35(5): 741-751. doi: 10.1007/s10072-013-1594-3. PMID: 24337945.
  14. Prakash A., Kalra J.K., Kumar A. Neuroprotective effect of N-acetyl cysteine against streptozotocin-induced memory dysfunction and oxidative damage in rats. J Basic Clin Physiol Pharmacol 2015; 26(1): 13-23. doi: 10.1515/jbcpp-2013-0150. PMID:: 24756058.
  15. Salkovic-Petrisic M., Knezovic A., Hoyer S. et al. What have we learned from the streptozotocin-induced animal model of sporadic Alzheimer’s disease, about the therapeutic strategies in Alzheimer’s research. J Neural Transm 2013; 120: 233–252. doi: 10.1007/s00702-012-0877-9. PMID: 22886150.
  16. Correia S.C., Santos R.X., Santos M.S. et al. Mitochondrial abnormalities in a streptozotocin-induced rat model of sporadic Alzheimer’s disease. Curr Alzheimer Res 2013; 10: 406–419. PMID: 23061885.
  17. Ishrat T., Hoda M.N., Khan M.B. et al. Amelioration of cognitive deficits and neurodegeneration by curcumin in rat model of sporadic dementia of Alzheimer’s type (SDAT). Eur Neuropsychopharmacol 2009; 19: 636–647. doi: 10.1016/j.euroneuro.2009.02.002. PMID: 19329286.
  18. Paxinos G., Watson Ch. The rat brain in stereotaxic coordinates. 4th edition. Acafemic Press, 1998.
  19. Горячева М.А., Макарова М.Н. Особенности проведения глюкозотолерантного теста у мелких лабораторных грызунов (мыши и крысы). Международный вестник ветеринарии 2016; 3: 155-159.
  20. Назаренко Г.И., Кишкун А.А. Клиническая оценка результатов лабораторных исследований. М.: Медицина, 2000. 544 с.
  21. Junod A., Lambert A.E., Stauffacher W. et al. Diabetogenic action of streptozotocin: relationship of dose to metabolic response. J Clin Invest 1969; 48:2129–2139. doi: 10.1172/JCI106180. PMID: 4241908.
  22. Lanfray D., Arthaud S., Ouellet J. et al. Gliotransmission and brain glucose sensing: critical role of endozepines. Diabetes 2013; 62: 801–810. DOI: 10.2337/ db11-0785. PMID: 23160530.
  23. Grünblatt E., Salkovic-Petrisic M., Osmanovic J. et al. Brain insulin system dysfunction in streptozotocin intracerebroventricularly treated rats generates hyperphosphorylatedtau protein. J Neurochem 2007; 101: 757–770. doi: 10.1111/j.1471-4159.2006.04368.x. PMID: 17448147.
  24. Knezovic А., Loncar A., Homolak J. et al. Rat brain glucose transporter-2, insulin receptor and glial expression are acute targets of intracerebroventricular streptozotocin: risk factors for sporadic Alzheimer’s disease? J Neural Transm 2017; 124(6): 695–708. doi: 10.1007/s00702-017-1727-6. PMID: 28470423.
  25. de la Monte S.M. Type 3 diabetes is sporadic Alzheimer s disease: Mini-review. Eur Neuropsychopharmacol 2014; 24: 1954–1960. doi: 10.1016/j.euroneuro.2014.06.008. PMID: 25088942.
  26. de la Monte S.M., Tong M. Brain metabolic dysfunction at the core of Alzheimer’s disease. Biochem Pharmacol 2014; 88: 548–559. doi: 10.1016/j.bcp.2013.12.012. PMID: 24380887.
  27. Lester-Coll N., Rivera E.J., Soscia S.J. et al. Intracerebral streptozotocin model of type 3 diabetes: relevance to sporadic Alzheimer’s disease. J Alzheimers Dis 2006; 9: 13–33. doi: 10.3233/JAD-2006-9102. PMID: 16627931.
  28. de la Monte S.M., Tong M., Lester-Coll N. et al. Therapeutic rescue of neurodegeneration in experimental type 3 diabetes: relevance to Alzheimer’s disease. J Alzheimers Dis 2006; 10: 89–109. doi: 10.3233/JAD-2006-10113. PMID: 16988486.
  29. Iliff J.J., Wang M., Liao Y. et al. A paravascular pathway facilitates CSF flow through the brain parenchyma and the clearance of interstitial solutes, including amyloid β. Sci Transl Med 2012; 4: 147. doi: 10.1126/scitranslmed.3003748. PMID: 22896675.
  30. Blondel O., Portha B. Early appearance of in vivo insulin resistance in adult streptozotocin-injected rats. Diabete Metab 1989; 15: 382–387. PMID: 2697607.
  31. Ju C., Yue W., Yang Z. et al. Antidiabetic effect and mechanism of chitooligosaccharides. Biol Pharm Bull 2010; 33(9): 1511–1516. doi: 10.1248/bpb.33.1511. PMID: 20823566.
  32. Panchal S.K., Poudyal H., Iyer A. et al. High-carbohydrate, high-fat diet-induced metabolic syndrome and cardiovascular remodeling in rats. J Cardiovasc Pharmacol 2011; 57(5): 611–624. doi: 10.1097/FJC.0b013e3181feb90a. PMID: 21572266.
  33. Fine J.M., Forsberg A.C., Stroebel B.M. et al. Intranasal deferoxamine affects memory loss, oxidation, and the insulin pathway in the streptozotocin rat model of Alzheimer’s disease. J Neurol Sci 2017; 380: 164-171. DOI: 10.1016/j. jns.2017.07.028. PMID: 28870559.
  34. Ayala J.E., Bracy D.P., McGuinness O.P. et al. Considerations in the design of hyperinsulinemic-euglycemic clamps in the conscious mouse. Diabetes 2006;55: 390–397. doi: 10.2337/diabetes.55.02.06.db05-0686. PMID: 16443772.
  35. Muniyappa R., Lee S., Chen H. et al. Current approaches for assessing insulin sensitivity and resistance in vivo: advantages, limitations, and appropriate usage. Am J Physiol Endocrinol Metab 2008; 294: 15–26. doi: 10.1152/ajpendo. 00645.2007. PMID: 17957034.
  36. Бутакова С.С., Ноздрачёв А.Д. Влияние кальцитонина на характер алиментарной гипергликемии у крыс разного возраста и пола Успехи геронтологии 2010; 23(2): 213-220.
  37. Knezovic A., Osmanovic-Barilar J., Curlin M. et al. Staging of cognitive deficits and neuropathological and ultrastructural changes in streptozotocin-induced rat model of Alzheimer’s disease. J Neural Transm 2015; 122(4): 577-592. doi: 10.1007/s00702-015-1394-4. PMID: 25808906.
  38. Morales R., Duran-Aniotz C., Castilla J. et al. De novo induction of amyloid-β deposition in vivo. Mol Psychiatry 2012; 17(12): 1347-1353. doi: 10.1038/mp.2011.120. PMID: 21968933.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Stavrovskaya A.V., Voronkov D.N., Shestakova E.A., Ol’shansky A.S., Yamshchikova N.G., Gushchina A.S., Illarioshkin S.N., 2018

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 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».