Динамика инсулинорезистентности и микроэкологический статус желудочно-кишечного тракта при травматической болезни

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Обоснование. Известно, что один из базовых процессов, развивающихся в ответ на травму, — это инсулинорезистентность. Механизмы развития инсулинорезистентности на современном этапе раскрыты не полностью. Появляется все больше данных, указывающих на роль в возникновении инсулинорезистентности микробиоты желудочно-кишечного тракта.

Цель исследования — оценить динамику триглицерид-глюкозного индекса во взаимосвязи с таксономическим составом микробиоты желудочно-кишечного тракта и крови у раненых с сочетанной травмой опорно-двигательного аппарата.

Материалы и методы. Обследованы 44 раненых с сочетанной травмой опорно-двигательного аппарата, находившихся на лечении в клинике военно-полевой хирургии Военно-медицинской академии им. С.М. Кирова. Пациентам проведено стандартное обследование с расчетом косвенного показателя инсулинорезистентности — триглицерид-глюкозного индекса. Микробиоту кала и крови исследовали способом секвенирования 16S рибосомальной рибонуклеиновой кислоты.

Результаты и обсуждение. Среднее значение триглицерид-глюкозного индекса у пострадавших составило 4,61 ± 0,22 усл. ед. У 79,5% пациентов значение триглицерид-глюкозного индекса превышало 4,49 усл. ед., что свидетельствует о наличии у них признаков инсулинорезистентности. Были выявлены прямые связи триглицерид-глюкозного индекса с уровнем общего холестерина, амилазы в сыворотке крови, наличием хронического панкреатита, рядом ультразвуковых параметров печени, желчного пузыря, поджелудочной железы. Наиболее значимые прямые связи триглицерид-глюкозного индекса установлены с наличием в кишечной микробиоте Pseudoscardovia, Pyramidobacter, Pediococcus, в сыворотке крови — с бактериями родов Bacillus и Pseudomonas. Выявлены умеренной силы обратные связи триглицерид-глюкозного индекса с представленностью в кале бактерий родов Scardovia, Actinomyces, Allofournierella (синоним: Fournierella), Butyricicoccaceae UCG-009, видов Scardovia wiggsiae и Lactobacillus crispatus, в сыворотке крови — бактерий родов Bifidobacterium, Phascolarctobacterium, Hydrogenophilus, видов Escherichia albertii и Phascolarctobacterium faecium.

Заключение. Установленные тренды характера изменений инсулинорезистентности в зависимости от сроков получения боевой травмы свидетельствуют о динамике инсулинорезистентности, ассоциированной с течением травматической болезни. Инсулинорезистентность в ранний период травматической болезни, развивающуюся в ответ на стресс, кровопотерю, повреждение тканей, можно рассматривать как компенсаторно-приспособительную реакцию в рамках концепции общего адаптационного синдрома, направленную прежде всего на ликвидацию энергодефицита. Следовательно, необходимо проведение дальнейших исследований, способных расширить представления о роли бактериальной микробиоты как важного компонента биототканевого комплекса желудочно-кишечного тракта в развитии метаболических сдвигов у пациентов с травмами, а также методиках их коррекции.

Об авторах

Евгений Владимирович Крюков

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0002-8396-1936
SPIN-код: 3900-3441

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Светлана Петровна Саликова

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Автор, ответственный за переписку.
Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0003-4839-9578
SPIN-код: 2012-8481

д-р мед. наук, доцент

Россия, Санкт-Петербург

Владимир Борисович Гриневич

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0002-1095-8787
SPIN-код: 1178-0242

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Юрий Алексеевич Кравчук

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0001-8347-0531
SPIN-код: 6767-5189

д-р мед. наук, доцент

Россия, Санкт-Петербург

Людмила Саварбековна Орешко

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0002-2726-9996
SPIN-код: 3158-7425

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Денис Владимирович Егоров

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0002-3247-0600
SPIN-код: 6248-2023

канд. мед. наук

Россия, Санкт-Петербург

Юлия Анатольевна Макаренко

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0009-0000-6386-5739
Россия, Санкт-Петербург

Игорь Маркелович Самохвалов

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0003-1398-3467
SPIN-код: 4590-8088

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Вадим Измайлович Бадалов

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0002-8461-2252
SPIN-код: 9314-5608

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Станислав Игоревич Ситкин

Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова; Институт экспериментальной медицины; Северо-Западный государственный медицинский университет имени И.И. Мечникова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0003-0331-0963
SPIN-код: 3961-8815

канд. мед. наук, доцент

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Арсений Николаевич Сорокин

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0000-0001-7921-667X
SPIN-код: 4620-7390

соискатель

Россия, Санкт-Петербург

Сергей Николаевич Петруков

Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
ORCID iD: 0009-0009-2354-2885
SPIN-код: 4237-1913

врач-психотерапевт

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Eryukhin IA. Traumatic disease - general pathological concept or nosological category? N.N. Priorov Journal of Traumatology and Orthopedics. 1994;1(1):12–15. doi: 10.17816/vto63779 EDN: JLZUKB
  2. Samokhvalov IM, Sosyukin AE, Nemchenko NS, et al. Systemic inflammatory response is the body's adaptive response to injury. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2009;4(28):91–95. EDN: KYKNBV
  3. Şimşek T, Şimşek HU, Cantürk NZ. Response to trauma and metabolic changes: posttraumatic metabolism. Ulus Cerrahi Derg. 2014;30(3):153–159. doi: 10.5152/UCD.2014.2653
  4. Belik EV, Gruzdeva OV. Insulin resistance: Unsolved issues of harm and use. Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine. 2019;34(4): 39–48. doi: 10.29001/2073-8552-2019-34-4-39-48 EDN: RTMGBK
  5. Tarasova IA, Shestakov AL, Nikoda VV. Post-operative insulin resistance. Diabetes mellitus. 2017;20(2):119–125. doi: 10.14341/7637 EDN: YRXACD
  6. Vieira-Lara MA, Reijne AC, Koshian S, et al. Age and diet modulate the insulin-sensitizing effects of exercise: A tracer-based oral glucose tolerance test. Diabetes. 2023;72(7):872–883. doi: 10.2337/db22-0746
  7. Grinevich VB, Tkacheva ON, Egshatyan LV, et al. Contribution of the gut microbiota to the pathogenesis of insulin resistance (literature review). Russian Journal of Preventive Medicine. 2015;18(1):54–58. doi: 10.17116/profmed201518154-58 EDN: TZIUWF
  8. Simental-Mendía LE, Rodríguez-Morán M, Guerrero-Romero F. The product of fasting glucose and triglycerides as surrogate for identifying insulin resistance in apparently healthy subjects. Metab Syndr Relat Disord. 2008;6(4):299–304. doi: 10.1089/met.2008.0034
  9. Salazar J, Bermúdez V, Calvo M, et al. Optimal cutoff for the evaluation of insulin resistance through triglyceride-glucose index: A cross-sectional study in a Venezuelan population. F1000Res. 2017;6:1337. doi: 10.12688/f1000research.12170.3
  10. Ding X, Wang X, Wu J, et al. Triglyceride-glucose index and the incidence of atherosclerotic cardiovascular diseases: a meta-analysis of cohort studies. Cardiovasc Diabetol. 2021;20(1):76. doi: 10.1186/s12933-021-01268-9
  11. Zhou Z, Liu Q, Zheng M, et al. Comparative study on the predictive value of TG/HDL-C, TyG and TyG-BMI indices for 5-year mortality in critically ill patients with chronic heart failure: a retrospective study. Cardiovasc Diabetol. 2024;23(1):213. doi: 10.1186/s12933-024-02308-w
  12. Liu X, Tan Z, Huang Y, et al. Relationship between the triglyceride-glucose index and risk of cardiovascular diseases and mortality in the general population: a systematic review and meta-analysis. Cardiovasc Diabetol. 2022;21(1):124. doi: 10.1186/s12933-022-01546-0
  13. Gounden V, Devaraj S, Jialal I. The role of the triglyceride-glucose index as a biomarker of cardio-metabolic syndromes. Lipids Health Dis. 2024;23(1):416. doi: 10.1186/s12944-024-02412-6
  14. Avagimyan A, Pogosova N, Fogacci F, et al. Triglyceride-glucose index (TyG) as a novel biomarker in the era of cardiometabolic medicine. Int J Cardiol. 2025;418:132663. doi: 10.1016/j.ijcard.2024.132663
  15. Liu D, Ren B, Tian Y, et al. Association of the TyG index with prognosis in surgical intensive care patients: data from the MIMIC-IV. Cardiovasc Diabetol. 2024;23(1):193. doi: 10.1186/s12933-024-02293-0
  16. Grinevich VB, Bunenkova GF, Salikova SP, et al. Visualize correlations using heat maps in R. Vrach (The Doctor). 2024;35(10):34–36. doi: 10.29296/25877305-2024-10-07 EDN: LKLBGC
  17. Zhang S, Fan T, Wang L, et al. Impact of the triglyceride-glucose index on 28-day mortality in non-diabetic critically Ill patients with sepsis: a retrospective cohort analysis. BMC Infect Dis. 2024;24(1):785. doi: 10.1186/s12879-024-09711-4
  18. Boos CJ, Schofield S, Bull AMJ, et al. ADVANCE Study. The relationship between combat-related traumatic amputation and subclinical cardiovascular risk. Int J Cardiol. 2023;390:131227. doi: 10.1016/j.ijcard.2023.131227
  19. Liu L, Zhang J, Cheng Y, et al. Gut microbiota: A new target for T2DM prevention and treatment. Front Endocrinol. 2022;13:958218. doi: 10.3389/fendo.2022.958218
  20. Gong J, Zhang Q, Hu R, et al. Effects of Prevotella copri on insulin, gut microbiota and bile acids. Gut Microbes. 2024;16(1):2340487. doi: 10.1080/19490976.2024.2340487
  21. Semo D, Reinecke H, Godfrey R. Gut microbiome regulates inflammation and insulin resistance: a novel therapeutic target to improve insulin sensitivity. Signal Transduct Target Ther. 2024;9(1):35. doi: 10.1038/s41392-024-01746-y
  22. Takeuchi T, Kubota T, Nakanishi Y, et al. Gut microbial carbohydrate metabolism contributes to insulin resistance. Nature. 2023;621(7978): 389–395. doi: 10.1038/s41586-023-06466-x
  23. Patangia DV, Anthony Ryan C, Dempsey E, et al. Impact of antibiotics on the human microbiome and consequences for host health. Microbiologyopen. 2022;11(1):e1260. doi: 10.1002/mbo3.1260
  24. Howard BM, Kornblith LZ, Christie SA, et al. Characterizing the gut microbiome in trauma: Significant changes in microbial diversity occur early after severe injury. Trauma Surg Acute Care Open. 2017;2(1):e000108. doi: 10.1136/tsaco-2017-000108
  25. Munley JA, Kirkpatrick SL, Gillies GS, et al. The Intestinal Microbiome after Traumatic Injury. Microorganisms. 2023;11(8):1990. doi: 10.3390/microorganisms11081990
  26. Munley JA, Park G, Kelly LS, et al. Persistence and sexual dimorphism of gut dysbiosis and pathobiome after sepsis and trauma. Ann Surg. 2024;280(3):491–503. doi: 10.1097/SLA.0000000000006385
  27. Kameda M, Abiko Y, Washio J, et al. Sugar metabolism of Scardovia wiggsiae, a novel caries-associated bacterium. Front Microbiol. 2020;11:479. doi: 10.3389/fmicb.2020.00479
  28. Zhao F, Dong T, Yuan K-Y, et al. Shifts in the bacterial community of supragingival plaque associated with metabolic-associated fatty liver disease. Front Cell Infect Microbiol. 2020;10:581888. doi: 10.3389/fcimb.2020.581888
  29. Pan L-L, Ren Z-N, Yang J, et al. Gut microbiota controls the development of chronic pancreatitis: A critical role of short-chain fatty acids-producing Gram-positive bacteria. Acta Pharm Sin B. 2023;13(10):4202–4216. doi: 10.1016/j.apsb.2023.08.002
  30. Gurung M, Li Z, You H, et al. Role of gut microbiota in type 2 diabetes pathophysiology. EBioMedicine. 2020;51:102590. doi: 10.1016/j.ebiom.2019.11.051
  31. Memarrast F, Ghafouri-Fard S, Kolivand S, et al. Comparative evaluation of probiotics effects on plasma glucose, lipid, and insulin levels in streptozotocin-induced diabetic rats. Diabetes Metab Res Rev. 2017;33(7)e2912. doi: 10.1002/dmrr.2912
  32. Sciarra F, Franceschini E, Campolo F, et al. The diagnostic potential of the human blood microbiome: Are we dreaming or awake? Int J Mol Sci. 2023;24(13):10422. doi: 10.3390/ ijms241310422
  33. Nikitenko VI, Stadnikov AA, Kopylov VA. Bacterial translocation from the gastrointestinal tract in healthy and injured rats. J Wound Care. 2011;20(3):114–122. doi: 10.12968/jowc.2011.20.3.114
  34. Tan CCS, Ko KKK, Chen H, et al. No evidence for a common blood microbiome based on a population study of 9,770 healthy humans. Nat Microbiol. 2023;8(5):973–985. doi: 10.1038/s41564-023-01350-w
  35. Massier L, Musat N, Stumvoll M, et al. Tissue-resident bacteria in metabolic diseases: emerging evidence and challenges. Nat Metab. 2024;6(7):1209–1224. doi: 10.1038/s42255-024-01065-0
  36. Ehling-Schulz M, Lereclus D, Koehler TM. The Bacillus cereus group: Bacillus species with pathogenic potential. Microbiol Spectr. 2019;7(3): gpp3-0032-2018. doi: 10.1128/microbiolspec.GPP3-0032-2018
  37. Amar J, Serino M, Lange C, et al. Involvement of tissue bacteria in the onset of diabetes in humans: evidence for a concept. Diabetologia. 2011;54(12):3055–3061. doi: 10.1007/s00125-011-2329-8
  38. Velmurugan G, Dinakaran V, Rajendhran J, Swaminathan K. Blood microbiota and circulating microbial metabolites in diabetes and cardiovascular disease. Trends Endocrinol Metab. 2020;31(11):835–847. doi: 10.1016/j.tem.2020.01.013

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Зависимость ТГИ от: а — уровня глюкозы; b — момента получения травмы; с — количества выполненных операций; d — курсов антибиотикотерапии.

Скачать (605KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Тепловая карта представленности бактериальных филумов в образцах кала пациентов с сочетанными травмами опорно-двигательного аппарата.

Скачать (1MB)
Метаданные
4. Рис. 3. Относительная численность основных филумов фекальной микробиоты пациентов с сочетанными травмами опорно-двигательного аппарата.

Скачать (162KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Относительная численность основных филумов микробиоты в сыворотке крови пациентов с сочетанными травмами опорно-двигательного аппарата.

Скачать (192KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».