Інформація призначена тільки для фахівців сфери охорони здоров'я, осіб,
які мають вищу або середню спеціальну медичну освіту.

Підтвердіть, що Ви є фахівцем у сфері охорони здоров'я.

Мобильная версия

Регистрация Забыли пароль?

Архив офтальмологии Украины Том 13, №3, 2025

Вернуться к номеру

Прогнозування діабетичної ретинопатії на підставі визначення факторів ендотеліальної дисфункції

Прогнозування діабетичної ретинопатії на підставі визначення факторів ендотеліальної дисфункції

Авторы: Сердюк А.В. (1), Могілевський С.Ю. (2), Сердюк В.Н. (1), Гуліда А.О. (2), Зябліцев С.В. (3)
(1) - Дніпровський державний медичний університет, м. Дніпро, Україна
(2) - Національний університет охорони здоров’я України імені П.Л. Шупика, м. Київ, Україна
(3) - Національний медичний університет імені О.О. Богомольця, м. Київ, Україна

Рубрики: Офтальмология

Разделы: Клинические исследования

Версия для печати


Резюме

Актуальність. Одним з основних патогенетичних механізмів виникнення та прогресування діабетичної ретинопатії (ДР) є ендотеліальна дисфункція, яка погіршує очну гемодинаміку. Показники ендотеліальної дисфункції добре корелюють з тяжкістю ДР та можуть бути біомаркерами її прогресування. Мета: визначити вміст маркерів ендотеліальної дисфункції: високочутливого С-реактивного протеїну (вч-СРП), ендотеліального моноцит-активуючого поліпептиду II (EMAP-II), ендотеліну-1 (ET-1), метаболітів оксиду азоту (NOx), ендотеліальної NO-синтази (eNOS), інтерлейкіну-1β (IL-1β) і IL-6 при різних стадіях ДР та можливість їх використання як діагностичних та прогностичних маркерів. Матеріали та методи. Обстежено 136 пацієнтів з цукровим діабетом 2-го типу, яких розподілили на групи: 1-ша — з непроліферативною ДР (НПДР; 60 очей), 2-га — з препроліферативною ДР (ППДР; 42 ока) та 3-тя — з проліферативною ДР (ПДР; 34 ока). Уміст у крові NOx визначали із застосуванням реактиву Гріса. Визначення у сироватці крові інших маркерів проводили імуноферментним методом. Аналіз результатів проводився в пакеті EZR v.1.54 (Австрія). Результати. Уміст у крові вивчених маркерів суттєво зростав, що відповідало стадіям ДР. Уміст eNOS відповідно до стадій ДР значно зменшувався. Між рівнями всіх маркерів та стадіями ДР існувала сильна кореляція (r = ‒0,75 для eNOS і r = від +0,52 до +0,93 для інших; p < 0,0001). Шляхом побудови багатофакторних GLM-моделей було виділено 5 показників (вч-СРП, ET-1, NOx, IL-1β і IL-6), які мали дуже сильний зв’язок результуючої змінної Y, що характеризувала стадію ДР (корегований коефіцієнт детермінації R2adj = 0,94). Для величини Y отримані межові значення, що дозволяли прогнозувати стадію ДР (точність прогнозу 96,3 %). Найбільший звʼязок з результуючою змінною Y мали вміст у крові ЕТ-1 та IL-6 (корегований коефіцієнт детермінації R2adj = 0,91). Застосування цієї моделі дозволяло прогнозувати стадію ДР за розрахованим показником Y із точністю 92,5 %. Висновки. Отримані результати відповідали сучасним уявленням про роль ендотеліальної дисфункції у розвитку та прогресуванні ДР; встановлено можливість використання показників, що вивчалися, як її біомаркерів. Наведена 2-факторна математична модель дозволяє впровадити визначення порогів вмісту ЕТ-1 та IL-6 для діагностики стадій ДР.

Background. One of the main pathogenetic mechanisms of the onset and progression of diabetic retinopathy (DR) is endothelial dysfunction, which worsens ocular hemodynamics. Indicators of endothelial dysfunction correlate well with the seve­rity of DR and can be biomarkers of its progression. The purpose was to determine the content of endothelial dysfunction markers: high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), endothelial monocyte-activating polypeptide-II (EMAP-II), endothelin-1 (ET-1), nitric oxide (NOx) metabolites, endothelial NO synthase (eNOS), interleukin-1β (IL-1β) and IL-6 at different stages of DR and the possibility of their use as diagnostic and prognostic markers. Materials and methods. One hundred and thirty-six patients with type 2 diabetes mellitus were examined and divided into groups: 1st one — with non-proliferative DR (60 eyes), 2nd one — with preproliferative DR (42 eyes) and 3rd one — with proliferative DR (34 eyes). The content of NOx in the blood was determined using the Gries reagent. Assessment of other markers in the serum was performed by the enzyme-linked immunoassay. The results were analyzed using the EZR v.1.54 package (Austria). Results. The blood content of the markers studied increased significantly that corresponded to the DR stages. The level of eNOS decreased significantly according to the DR stages. There was a strong correlation between all markers’ levels and the DR stages (r = –0.75 for eNOS and r = +0.52… +0.93 for the others; p < 0.0001). By constructing multivariate general linear models, 5 indicators were identified (hs-CRP, ET-1, NOx, IL-1β and IL-6), which had a very strong relationship with the resulting Y variable that characterized the DR stage (adjusted coefficient of determination R2adj = 0.94). For the Y variable, the cut-off values were obtained, which allowed predic­ting the DR stage (prediction accuracy was 96.3 %). The content of ET-1 and IL-6 in the blood (adjusted coefficient of determination R2adj = 0.91) had the greatest relationship with the resulting variable Y. The use of this model allowed predicting the stage of DR by the calculated indicator Y with an accuracy of 92.5 %. Conclusions. The indicators obtained corresponded to modern ideas about the role of endothelial dysfunction in the development and progression of DR; the possibility of their use as its biomarkers was established. The presented two-factor mathematical model allows implemen­ting the evaluation of ET-1 and IL-6 content thresholds to diagnose the DR stages.


Ключевые слова

цукровий діабет 2-го типу; діабетична ретинопатія; прогноз; біомаркери; високочутливий С-реактивний протеїн; ендотелін-1; EMAP-II; NO; eNOS; IL-1β; IL-6

type 2 diabetes mellitus; diabetic retinopathy; prognosis; biomarkers; high-sensitivity C-reactive protein; endothelin-1; endothelial monocyte-activating polypeptide-II; nitric oxide; endothelial nitric oxide synthase; interleukin-1β; interleukin-6

doi: http://dx.doi.org/10.22141/2309-8147.13.3.2025.424

Для ознакомления с полным содержанием статьи необходимо оформить подписку на журнал.


Список литературы

  1. Schiborn C, Schulze MB. Precision prognostics for the development of complications in diabetes. Diabetologia. 2022 Nov;65(11):1867-1882. doi: 10.1007/s00125-022-05731-4.
  2. Dai L, Wu L, Li H, Cai C, Wu Q, Kong H, et al. A deep learning system for detecting diabetic retinopathy across the disease spectrum. Nat Commun. 2021 May 28;12(1):3242. doi: 10.1038/s41467-021-23458-5.
  3. Ghamdi AHA. Clinical predictors of diabetic retinopathy progression; A systematic review. Curr Diabetes Rev. 2020;16(3):242-247. doi: 10.2174/1573399815666190215120435.
  4. Serdiuk AV. Glycated hemoglobin as a prognostic factor for the progression of non-proliferative diabetic retinopathy in type 2 diabetes. Archives of Ophthalmology of Ukraine. 2024;2(12):26-30. [Ukrainian]. https://doi.org/10.22141/2309-8147.12.2.2024.377.
  5. Gui F, You Z, Fu S, Wu H, Zhang Y. Endothelial Dysfunction in Diabetic Retinopathy. Front Endocrinol (Lausanne). 2020 Sep 4;11:591. doi: 10.3389/fendo.2020.00591.
  6. Hein TW, Omae T, Xu W, Yoshida A, Kuo L. Role of Arginase in Selective Impairment of Endothelium-Dependent Nitric Oxide Synthase-Mediated Dilation of Retinal Arterioles during Early Diabetes. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2020 May 11;61(5):36. doi: 10.1167/iovs.61.5.36.
  7. Opatrilova R, Kubatka P, Caprnda M, Büsselberg D, Krasnik V, Vesely P, et al. Nitric oxide in the pathophysiology of retinopathy: evidences from preclinical and clinical researches. Acta Ophthalmol. 2018 May;96(3):222-231. doi: 10.1111/aos.13384.
  8. Bhutia CU, Kaur P, Singh K, Kaur S. Evaluating peripheral blood inflammatory and metabolic biomarkers as predictors in diabetic retinopathy and diabetic macular edema. Indian J Ophthalmol. 2023 Jun;71(6):2521-2525. doi: 10.4103/IJO.IJO_345_23.
  9. Sproston NR, Ashworth JJ. Role of C-Reactive Protein at Sites of Inflammation and Infection. Front Immunol. 2018 Apr 13;9:754. doi: 10.3389/fimmu.2018.00754.
  10. Tang L, Xu GT, Zhang JF. Inflammation in diabetic retinopathy: possible roles in pathogenesis and potential implications for therapy. Neural Regen Res. 2023 May;18(5):976-982. doi: 10.4103/1673-5374.355743.
  11. Campagno KE, Lu W, Sripinun P, Albalawi F, Cenaj A, Mitchell CH. Priming and release of cytokine IL-1β in microglial cells from the retina. Exp Eye Res. 2025 Mar;252:110246. doi: 10.1016/j.exer.2025.110246.
  12. Kostov K. The Causal Relationship between Endothelin-1 and Hypertension: Focusing on Endothelial Dysfunction, Arterial Stiffness, Vascular Remodeling, and Blood Pressure Regulation. Life (Basel). 2021 Sep 20;11(9):986. doi: 10.3390/life11090986.
  13. Mogylnytska LA. [Endothelial monocyte-activating polypeptide-II: properties, functions, and pathogenetic significance]. Fiziol Zh (1994). 2015;61(1):102-111. Ukrainian. https://doi.org/10.15407/fz61.01.102.
  14. Rykov SO, Korobov KV, Mogilevskyy SYu, Ziablitsev DS. Progression of diabetic non-proliferative retinopathy in type 2 diabetes mellitus: the connection with the blood endothelial monocyte-activating polypeptide-ІІ level. Medical Science of Ukraine. 2020;16(4):15-21. https://doi.org/10.32345/2664-4738.4.2020.03.
  15. Mogilevskii SI, Serdiuk AV, Zyablitsev SV. Prognostic biomarkers of non-proliferative diabetic retinopathy progression in type 2 diabetes mellitus. J. Оphthalmol. (Ukraine). 2024;(4):38-45. https://doi.org/10.31288/oftalmolzh202443845.
  16. Miranda KM, Espey MG, Wink DA. A rapid, simple spectrophotometric method for simultaneous detection of nitrate and nitrite. Nitric Oxide. 2001;5(1):62-71. doi: 10.1006/niox.2000.0319.
  17. Kanda Y. Investigation of the freely available easy-to-use software ‘EZR’ for medical statistics. Bone Marrow Transplant. 2013;48:452-8.
  18. Gurʼyanov VG, Lyakh YuE, Parii VD, Korotky OV, Chalyy OV, Chalyy KO, Tsekhmister YaV. Handbook of biostatistics. Analysis of the results of medical research in the EZR (R-statistics) package. Kyiv: Vistka, 2018. 208 р. [Ukrainian].
  19. Brownlee J. One-vs-Rest and One-vs-One for Multi-Class Classification [Internet]. Machine Learning Mastery; 2021 [cited 2025 May 28]. Available from: https://machinelearningmastery.com/one-vs-rest-and-one-vs-one-for-multi-class-classification.
  20. Robin X, Turck N, Hainard A, Tiberti N, Lisacek F, San–chez J-C, et al. pROC: an open-source package for R and S+ to ana–lyze and compare ROC curves. BMC Bioinformatics. 2011;12(77):1-8. https://doi.org/10.1186/1471-2105-12-77.
  21. Ergul A. Endothelin-1 and diabetic complications: focus on the vasculature. Pharmacol Res. 2011 Jun;63(6):477-82. doi: 10.1016/j.phrs.2011.01.012.
  22. Cheung SS, Leung JW, Lam AK, Lam KS, Chung SS, Lo AC, et al. Selective over-expression of endothelin-1 in endothelial cells exa–cerbates inner retinal edema and neuronal death in ischemic retina. PLoS One. 2011;6(10):e26184. doi: 10.1371/journal.pone.0026184.
  23. Khuu LA, Tayyari F, Sivak JM, Flanagan JG, Singer S, Brent MH, et al. Aqueous humor endothelin-1 and total retinal blood flow in patients with non-proliferative diabetic retinopathy. Eye (Lond). 2017 Oct;31(10):1443-1450. doi: 10.1038/eye.2017.74.
  24. Hoffman JM, Robinson R, Greenway G, Glass J, Budkin S, Sharma S. Blockade of interleukin-6 trans-signaling prevents mitochondrial dysfunction and cellular senescence in retinal endothelial cells. Exp Eye Res. 2023 Dec;237:109721. doi: 10.1016/j.exer.2023.109721.
  25. Quevedo-Martínez JU, Garfias Y, Jimenez J, Garcia O, Venegas D, Bautista de Lucio VM. Pro-inflammatory cytokine profile is present in the serum of Mexican patients with different stages of diabetic retinopathy secondary to type 2 diabetes. BMJ Open Ophthalmol. 2021 Jun 30;6(1):e000717. doi: 10.1136/bmjophth-2021-000717.
  26. Reeh H, Rudolph N, Billing U, Christen H, Streif S, Bullin–ger E, et al. Response to IL-6 trans- and IL-6 classic signalling is determined by the ratio of the IL-6 receptor α to gp130 expression: fusing experimental insights and dynamic modelling. Cell Commun Signal. 2019 May 17;17(1):46. doi: 10.1186/s12964-019-0356-0.

Вернуться к номеру