A bariatrikus műtét hatása a vizelet metabolizmusára - PDF ingyenes letöltés
A Greifswaldi Ernst-Moritz-Arndt-Egyetem Orvostudományi Egyetem Klinikai Kémiai és Laboratóriumi Orvostudományi Intézetétől (Univ.- Prof. Dr. Med. M. Nauck). A bariatrikus műtét hatása a vizelet metabolomára. Orvostudományok doktora (Dr. med.) A Greifswald Ernst-Moritz-Arndt-Egyetem Orvostudományi Egyetem orvosa, Arne Jungnickel, született 1983. november 17-én, Halle/Saale-ben.
Dean: Prof. Dr. med. horpadás. R. Biffar 1. bíráló: Prof. Dr. med. H. Wallaschofski 2. bíráló: Prof. Dr. med. W. Gronwald (Regensburg) Hely, helyiség: Belgyógyászati Klinika és Poliklinika A, Ferdinand-Sauerbruch-Straße, 17475 Greifswald, O0.65 szemináriumi terem. A vita napja: 2013. június 25., kedd 2
Tartalom 1. BEVEZETÉS 5 1.1. Elhízás és bariatrikus műtét 5 1.2. Metabolomika 11 2. MÓDSZEREK 13 2.1. Betegcsoport 13 2.2. A metabolitprofilok meghatározása a vizelet NMR-spektrometriájával 15 2.3. Statisztikai módszerek 16 3. EREDMÉNYEK 21 3.1. Leíró statisztikák 21 3.2. Metabolomika 25 4. MEGBESZÉLÉS 33 4.1. Leíró statisztikák 33 4.2. Metabolomika 33 4.3. A vizsgálat erősségei és korlátai 39 5. ÖSSZEFOGLALÓ ÉS KILÁTÁS 42 6. IRODALOMJEGYZÉKLISTA 44 7. FÜGGELÉK 50 7.1. Nyilatkozat 50 7.2. Köszönetnyilvánítás 51 3
Az alkalmazott rövidítések listája BMI BPD DModX FID GDM GIP GLP-1 HOMA-IR NMR OPLS OPLS-DA PC PCA PLS PLS-DA ppm RD TSP VIP-Plot WHO testtömeg-index Biliopankreatikus eltérítés távolsága a modelltől Az időtől függő jel felvétele A fogadó tekercs (Free Induction Decay) genetikailag meghatározott metabotípus Gyomor-gátló peptid Glükagon-szerű peptid-1 Az inzulinrezisztencia homeosztatikus modelljének értékelése Nukleáris mágneses rezonancia spektroszkópia Ortogonális részleges legkisebb négyzetek Ortogonális részleges legkisebb négyzetek diszkriminancia elemzés Főkomponens-elemzés) Részleges legkisebb négyzetek Részleges legkisebb négyzetek diszkriminancia-analízis Millió részek Relaxációs késleltetés (relaxációs késleltetés) Nátrium-trimetil-szilil-propionát
1. Bevezetés 1.1. Elhízás és bariatrikus műtétek Az elhízás egy multifaktoriális eredetű krónikus betegség. A genetikai tényezők, valamint az étkezési szokások és a fizikai aktivitás, valamint a társadalmi és kulturális tényezők megtalálhatók a felelősségben (1). Németországban a vizsgálatok azt mutatják, hogy a 3–17 éves gyermekek 6,3% -a (2) és a 18 évesnél idősebbek 12,9% -a elhízott (3). Becslések szerint körülbelül 500 millió ember érintett világszerte, bár az utóbbi három évtizedben megfigyelhető, hogy ez a tendencia növekszik (4). A nőket nagyobb valószínűséggel érinti ez a járvány, mint a férfiakat. Az 1. ábra az I. fokú elhízás becsült prevalenciáját mutatja a nők körében 2010-ben világszerte. 1. ábra: Az I. fokú elhízás becsült prevalenciája (BMI 30 kg/m²), nők, 15 éves kor felett, 2010 Forrás: WHO Global Infobase: Nemzetközi összehasonlítások a betegség súlyosságát az Egészségügyi Világszervezet [WHO] szerint végzik el, az 1. táblázat szerinti testtömeg-indexet (BMI) kg/m²-ben felhasználva. 5
Hagyjon 30 ml-t (gyomortáska). A nagyobb 10, kizárva az élelmiszer-átjáróból
A relaxációs késleltetést (RD), a t m keverési időt és az elsajátítási időt 4, 100 ms és 3,96 s értékre állítjuk be. Ez körülbelül 8 másodperc ciklusidőt eredményez. Négy dummy vizsgálat rögzítése után 32 FID pásztázás halmozódik fel 32k adatpont spektrumméretében (td), 20,689 ppm spektrumszélességgel (sw) A FID-ek lb = 0,3 Hz exponenciális szorzást alkalmaztak. Az összes spektrumot a TOPSPIN2.1 programmal (Bruker Biospin) dolgoztuk fel, majd a MATLAB-ba helyeztük statisztikai elemzés céljából. 2.3. Statisztikai módszerek Leíró statisztika 53 53 Betegek kizárása: N = = 2; 2; Hiányos adatkészlet Adatkészlet 51 51 beteg 13 13 férfi 38 38 nő nő N = 2 Roux-en-Y gyomor bypass N = 29 29 gyomor hüvely N = 11 11 gyomor hüvely N = 9 Roux-en-Y gyomor bypass 4. ábra: A betegek antropometriai adatainak diagramja Tartalmazza a leíró statisztikákat A 4. ábrához hasonlóan a betegcsoportból 51 beteg adatai áramlottak a leíró statisztikákba. A súly alakulása kilogrammokban, a testtömegindex tendenciája, a 16. trend tendenciája
A PLS-DA/OPLS-DA modelleket 70 spektrum alapján határoztuk meg. A modellek előrejelzési teljesítményét háromszoros keresztellenőrzéssel becsültük meg. A fennmaradó spektrumokat használták a modellek validálásához. 20
3. Eredmények 3.1. Leíró statisztikák Súlytörténet kilogrammokban A műtét előtt az átlagos súly 143,44 ± 26,68 kg volt, a műtét után folyamatosan csökkent, átlagosan 96,93 ± 17,93 kg-ra., nagyobb a kiindulási súly. A 6. ábra a férfi és a női betegek abszolút súlyprofilját és egészét szemlélteti. 180 férfi nő összesen kg 160 140 120 100 80 N = 13 N = 51 N = 38 pre-op N = 12 N = 34 N = 46 post-op 1-13 N = 8 N = 21 N = 13 post-op 70-120 N = 10 N = 36 N = 26 utáni OP 150-240 N = 9 N = 18 N = 27 utáni OP 326-410 nap 6. ábra: Súlytörténet testtömeg-kilogrammokban, átlagértékként feltüntetve. Kék: férfi súlytörténet, piros: női súlytörténet, zöld: teljes súlytörténet. N jelzi a betegek számát, akiket megvizsgáltak az adott adatponton. 21.
Súlygörbe Százalék százalékban, a fogyás is folyamatosan látható, ezt mutatja a 7. ábra. 326–410 nap elteltével a betegek súlya átlagosan eredeti súlyuk 68,88 ± 6,11 százaléka. Ez 31,12 ± 6,11 százalékos fogyásnak felel meg egy éven belül. Itt látható, hogy a férfiak és a nők ugyanolyan mértékben fogynak. Az egyértelműség kedvéért a csoport méretét a 7. ábra nem tünteti fel. Ez azonban megtalálható a 3. táblázatban. Férfiak Nők Összesen 100 95 90 százalék 85 80 75 70 65 pre op ut op 1-13 post op 70-120 post op 150-240 post op 326-410 days 7. ábra: A súly trendje százalékban, átlagértékként jelenik meg. Kék: férfi súly trend, piros: női súly trend, zöld: általános súly trend. 3. táblázat: A vizsgálati alany adatkészleteinek száma az adott időszakban Időszak Nők száma Férfiak száma Az összes OP-előtti szám 38 13 51 OP OP utáni 1-13 nap 34 12 46 OP 70-120 nap 13 8 21 OP 150-240 nap 26 10 36 Post OP 326-410 nap 18 9 27 22
A testtömeg-index lefutása A műtét előtti BMI átlagosan 49,78 ± 8,39 kg/m² volt a teljes betegcsoport esetében. A már említett időszakokban átlagosan 33,36 ± 5,54 kg/m² értékre csökken. Ez egy év alatt átlagosan 16,42 ± 5,54 kg/m² csökkenésnek felel meg. A 8. ábra ezt szemlélteti. 55 férfi nő összesen 50 kg/m² 45 40 35 30 pre op ut op 1-13 post op 70-120 post op 150-240 post op 326-410 days 8. ábra: BMI kg/m², az adatok átlagértékként vannak feltüntetve . Kék: BMI trend férfiak, piros: BMI trend nők, zöld: BMI trend összesen. A túlsúlyveszteség százalékban A 9. ábra mutatja az egyes csoportok túlsúlyvesztését az idő múlásával, a műtét után 326-410 nap elteltével látható, hogy a betegek átlagosan 67,22 ± 16,74 százalékot vesztettek túlsúlyuktól. Ismét nem lehet különbséget tenni a férfiak és a nők között. A 4. táblázat a négy említett kategória tanfolyamait összegzi numerikus értékként. 23.
DModX [7] (Norm) 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 2x D-Crit (0,05) D-Crit (0,05) 89 90 0,5 0,0 T2 tartomány [1 -7] 100 80 60 40 20 11 12 19 20 18 30 78 T 2 kritikus (99%) T 2 kritikus (95%) 100 0 1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Spektrum 11. ábra: Fent: Távolság a modell (DModX) plot. A kritikus érték () kétszeresét meghaladó értékek kiugró értékek. Alul: Hotellings T 2 telek. A metabolitprofil és az operatív állapot közötti kapcsolat rögzítése. A modellek kiszámításához 70, a meghatározott modellek értékeléséhez pedig 20 spektrumot használtunk. 1,0 R2Y (cum) Q2 (cum) 600 OP-előtti OP-utáni (1-13T) 0,8 400 0,6 0,4 t [2] 200 0 0,2-200 0,0 [1] [2] [3] [4] Komp. -400-600 -400-200 0 200 t [1] 12. ábra: Balra: PLS-DA modell áttekintés. R2: az Y mátrix varianciájának elmagyarázott része; Q2: a modell által megjósolt Y-mátrix varianciájának magyarázata a háromszoros keresztellenőrzés után. Jobbra: PLS-DA T1/T2 pontszámdiagram az operáció előtti és utáni mintákhoz. Az ellipszis a Hotellings T 2 tartományt képviseli a szignifikancia szinten 0,05. A két osztály közötti elválasztás irányát a zöld nyíl jelzi. 26-án
5,0 4,0 VIP [4] 3,0 2,0 1,0 0,0 0,001 CoeffCS [2] 0,000-0,001-0,002-0,003 b250 b240 b230 b220 b210 b200 b190 b180 b170 b160 b150 b140 b130 b110 b100 b90 b80 b70 b60 b50 b40 b30 b20 b10 b1 Kanalak 14. ábra: Fent: PLS-DA VIP (változó fontosságú a vetítésben) diagram. Alul: PLS-DA együttható diagram. A VIP-cselekmény összefoglalja a vödrök fontosságát az X és Y magyarázatának képessége szempontjából. A> 1 értékű VIP értékek jelentős csoportokat jeleznek, míg a VIP értékeket tartalmazó csoportok