代謝綜合征患者早期血管病變與晚期糖基化終產物及其受體的相關研究.pdf

1、【研究背景】
　　流行病學調查顯示,隨著人們生活水平的提高,代謝綜合征(metabolic syndrome,MS)的發(fā)病率呈逐年增長的趨勢。MS是由于胰島素抵抗引發(fā)機體多種物質代謝失常的綜合征,主要包括肥胖、高血壓、脂代謝異常、糖代謝異常等,是多種心血管疾病的高危因素在同一個體異常聚集的表現。大量研究表明MS患者機體內各種物質代謝紊亂,導致了晚期糖基化終產物(advanced glycation endproducts,AGEs

2、)、尿酸及脂質等有害物質的積累,其中AGEs是導致血管內皮功能障礙、動脈僵硬度增加等早期血管病變的重要因素之一。目前AGEs與早期血管病變的關系已成為血管相關性疾病研究的熱點。AGEs主要沉積于血管內皮及其它組織內,可直接或通過與其受體RAGE(receptor of advanced glycation endproducts,RAGE)結合的方式參與血管內皮細胞損害、炎癥及動脈粥樣硬化的發(fā)生發(fā)展。sRAGE(soluble RAGE

3、)作為AGEs的誘餌受體,被認為是判斷機體內AGEs-RAGE信號通道激活程度及AGEs水平的重要生物學指標之一,是內源性抗動脈硬化的保護因子之一。目前雖然有大量研究顯示AGEs可直接或與RAGE結合參與血管病變過程,但其作用機制及sRAGE的抗動脈粥樣硬化作用尚未完全闡明,仍需進一步研究。近年來研究的人群主要局限于糖尿病患者,對于MS患者,特別是非糖尿病MS(metabolic syndrome without diabetes me

4、llitus,NDMMS)患者體內AGEs參與血管病變的相關研究甚少。因此本研究采用病例對照的方法比較國人不同類型MS患者機體內AGEs及sRAGE的水平,分析其與血管內皮功能及動脈僵硬度的關系,進一步佐證AGEs與血管病變之間的聯系,從一個新的角度闡明MS患者發(fā)生心血管疾病的機理,為藥物預防和治療早期血管病變提供新的研究靶點。
　　【研究目的】
　　本研究通過檢測不同組別MS患者血漿中AGEs及sRAGE的水平,以及探討其

5、與血管內皮功能及動脈僵硬度之間的關系,為預防、延緩及治療早期血管病變提供理論基礎及治療靶點。
　　【研究方法】
　　從廣州市海珠區(qū)龍鳳社區(qū)和素社社區(qū)隨訪人群中選取180例隨訪者作為研究對象,按照2004年中華醫(yī)學會糖尿病分會(CDS)提出的國人代謝綜合征診斷標準將調查對象分為三組:其中非糖尿病MS患者60例,糖尿病MS患者60例,非MS患者60例。采用問卷調查的方式了解其一般臨床資料及相關疾病史(包括性別、年齡、職業(yè)、文化程

6、度、吸煙飲酒史、家族遺傳病史及女性月經史等)。由經過培訓并認證合格的調查員應用標準方法測量身高、體重、腰圍、臀圍、心率及血壓。按照體重(kg)/身高的平方(m2)計算體重指數(BMI),并于清晨空腹采血,分別測定空腹血糖(fasting plasma glucose,FPG)、總膽固醇(total cholesterol,TC)、甘油三酯(triglyceride,TG)、高密度脂蛋白膽固醇(high density lipoprote

7、in cholesterol,HDL-C)、低密度脂蛋白膽固醇(low density lipoprotein cholesterol,LDL-C)、血常規(guī)、尿酸及肝腎功能,葡萄糖餐后2小時采血測定服糖后2小時血糖(2 hour postprandial plasma glucose, 2hPG)。經簽署知情同意書后采用飛利浦IE33超聲機測定血流介導內皮依賴性血管舒張功能(flow-mediated vasodilatation,FM

8、D)、硝酸甘油介導血管內皮功能(nitroglycerin-mediated vasodilatation,NMD),作為評價血管內皮功能的指標;采用法國康普樂動脈硬化測量儀測量頸股脈搏波傳導速度(carotid-femoral pulse wave velocity,CFPWV),作為反映外周大動脈彈性及動脈僵硬度的指標。ELISA法檢測受試者血漿中AGEs、sRAGE含量。采用SPSS15.0軟件進行統計分析。
　　【研究結果

9、】
　　1.三組間一般臨床資料比較
　　三組人群相比較,其中年齡、性別、血壓、TC、TG、LDL-C、2hPBG這七個參數間無統計學意義(P>0.05);糖尿病MS組及非糖尿病MS組BMI大于非MS組(P<0.05),且糖尿病MS組BMI較非糖尿病MS組高(P<0.05);糖尿病MS組及非糖尿病MS組HDL-C明顯低于非MS組(P<0.05);糖尿病MS組FPG高于非糖尿病MS組及非MS組(P<0.05);糖尿病MS組及非糖

10、尿病MS組服糖后2hBG高于非MS組(P<0.05),且糖尿病MS組服糖后2hBG高于非糖尿病MS組(P<0.05)。
　　2.三組間AGEs、sRAGE相比較
　　糖尿病MS組AGEs水平高于非糖尿病MS組及非MS組(P<0.05),糖尿病MS組與非糖尿病MS組無統計學差異(P>0.05);糖尿病MS組及非糖尿病MS組sRAGE水平明顯低于非MS組(P<0.05),糖尿病MS組與非糖尿病MS組間無統計學差異(P<0.05)

11、。
　　3.三組間FMD、NMD相比較
　　糖尿病MS組FMD低于非糖尿病MS組與非MS組(P<0.05),非糖尿病MS組與非MS組組間無統計學差異(P>0.05);非糖尿病MS組及糖尿病MS組NMD低于非MS組(P<0.05),且糖尿病MS組低于非糖尿病MS組(P<0.05)。
　　4.三組間CFPWV相比較
　　糖尿病MS組CFPWV明顯高于非糖尿病MS組與非MS組(P<0.05),而非糖尿病MS組與非MS組

12、組間無統計學差異(P>0.05)。
　　5.AGEs、sRAGE與FMD、CFPWV間相關分析
　　AGEs與FMD呈負相關(r=-0.23,P<0.05);AGEs與CFPWV呈正相關(r=0.197,P<0.05);sRAGE與FMD呈正相關(r=0.164,P<0.05);sRAGE與CFPWV呈負相關(r=-0.278,P<0.05);sRAGE與AGEs呈負相關(r=-0.212,P<0.05)。
　　6.F

13、MD與各參數多元線性逐步回歸分析
　　以FMD為因變量,年齡、血壓、TC、TG、LDL-C、HDL-C、AGEs、sRAGE等參數為自變量進行多元回歸分析,結果顯示年齡、sRAGE、AGEs及HDL-C對FMD有明顯影響(P<0.05)。
　　7.CFPWV與各參數多元線性逐步回歸分析
　　以CFPWV為因變量,年齡、血壓、TC、TG、LDL-C、HDL-C、AGEs、sRAGE等參數為自變量進行多元回歸分析,結果顯示