Cerebrovascular disorders and glucolipotoxicity


Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Rapid progression of atherosclerosis and, consequently, an increase in the risk of stroke and myocardial infarction are associated with the presence of diabetes mellitus (DM). There is a search for new biomarkers of these pathological conditions, including their preclinical forms, primarily associated with insulin resistance (IR), which underlies these metabolic disorders. Development of the glucose and lipid toxicity is considered as one of the decisive factors in the development of IR and atherosclerotic cardiovascular disease in the presence of disturbances in carbohydrate and lipid metabolism. The negative consequences of isolated glucose- and/or lipid toxicity are less than the presence of both conditions simultaneously, known as glucolipotoxicity. The triglyceride glucose (TyG) index, initially developed to assess such combined changes, is of great interest to researchers as a marker or predictor of diseases associated with IR.

Aim: to investigate the effect of glucolipotoxicity in patients with ischaemic stroke and to determine the diagnostic value of the TyG index.

Materials and methods. The study included 251 people: group 1 (n = 145) — patients with acute ischaemic stroke, and group 2 (n = 120) — patients with carotid atherosclerosis and chronic cardiovascular disease but without stroke or acute coronary disease in the medical history. The control group (n = 86) consisted of people without atherosclerosis or cardiovascular disease. All patients underwent comprehensive clinical, laboratory and imaging tests, including biochemical tests measuring the TyG index.

Results. Insulin resistance was found in all patient subgroups after acute stroke (irrespective of the ischaemic stroke subtype), and it was greater in patients with Type 2 DM (T2DM). The median TyG index value in patients with stroke and T2DM was 5 [4.8; 5.2], compared with 4.7 [4.6; 4.9] in patients with stroke but without T2DM. The TyG index was elevated in all patients with carotid atherosclerosis (median 4.9 [4.7; 5.2]), TyG index was statistically lower in people without atherosclerosis (median 4.6 [4.45; 4.7], p = 0.000).

When the TyG index values were evaluated using ROC curves as a predictor of significant carotid artery stenosis (lumen narrowing of 60% or greater), the area under the curve was 0.821 and the TyG threshold value was 5.3 for patients with T2DM, while these values were 0.9153 and 4.71 for people without T2DM, respectively.

Conclusion. The new method of glucolipotoxicity evaluation by calculating the TyG index has an important diagnostic and predictive role in identifying carotid atherosclerosis, IR, and metabolic syndrome in patients with cerebrovascular disease. This may allow us to stratify the patient categories that require vascular wall investigations, as well as to monitor treatment adequacy.

About the authors

Marine M. Tanashyan

Research Center of Neurology

Email: ksenia.antonova@mail.ru
Russian Federation, Moscow

Kseniya V. Antonova

Research Center of Neurology

Author for correspondence.
Email: kseniya.antonova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2373-2231

D. Sci. (Med.), leading researcher, 1st Neurological department

Russian Federation, 125367 Moscow, Volokolamskoye shosse, 80

Anton A. Raskurazhev

Research Center of Neurology

Email: ksenia.antonova@mail.ru
Russian Federation, Moscow

Olga V. Lagoda

Research Center of Neurology

Email: ksenia.antonova@mail.ru
Russian Federation, Moscow

Alla A. Shabalina

Research Center of Neurology

Email: ksenia.antonova@mail.ru
Russian Federation, Moscow

Tatyana I. Romantsova

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Email: ksenia.antonova@mail.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Global Health Estimates 2016: Deaths by Cause, Age, Sex, by Country and by Region, 2000-2016. Geneva, World Health Organization; 2018. URL: https://www.who.int/ru/news-room/fact-sheets/detail/the-top-10-causes-of-death
  2. Khoury J.C., Kleindorfer D., Alwell K. et al. Diabetes mellitus: a risk factor for ischemic stroke in a large biracial population. Stroke 2013; 44: 1500–1504. doi: 10.1161/STROKEAHA.113.001318. PMID: 23619130.
  3. American Diabetes Association. Cardiovascular disease and risk management: standards of medical care in diabetes-2018. Diabetes Care 2018; 41(Suppl 1): S86–S104. doi: 10.2337/dc18-S009. PMID: 29222380.
  4. Arnett D.K., Blumenthal R.S., Albert M.A., et al. 2019 ACC/AHA Guideline on the primary prevention of cardiovascular disease. J Am Coll Cardiol 2019; 74: 177–232. doi: 10.1161/CIR.0000000000000678. PMID: 30879355.
  5. Dedov I.I., Shestakova M.V., Vikulova O.K. et al. [Diabetes mellitus in the Russian Federation: prevalence, incidence, mortality, carbohydrate metabolism parameters and structure of hypoglycemic therapy according to the Federal Register of Diabetes Mellitus, status 2017]. Sakharny diabet 2018; 21: 144–159. (In Russ.)
  6. Reaven G.M. Insulin resistance, the insulin resistance syndrome, and cardiovascular disease. Panminerva Med 2005; 47: 201–210. PMID: 16489319.
  7. Conde S.V., Ribeiro M.J., Melo B.F. et al. Insulin resistance: a new consequence of altered carotid body chemoreflex? J Physiol 2017; 595: 31–41. doi: 10.1113/JP271684. PMID: 27027507.
  8. Ruyatkina L.A., Ruyatkin D.S., Zemlyanukhina S.A. [«Pain» points of diabetic angiopathy: focus on hypertriglyceridemia and the possibility of fenofibrate]. Farmateka 2016; (5): 14–21. (In Russ.)
  9. Ametov A.S., Kamynina L.A., Akhmedova Z.A. [Glucose and lipotoxicity are mutually aggravating factors in the combination of type 2 diabetes and obesity] Аметов А.С., Камынина Л.А., Ахмедова З.А. Глюкозо- и липотоксичность — взаимоотягощающие факторы при сочетании сахарного диабета типа 2 и ожирения. Endokrinologiya: novosti, mneniya, obucheniye 2014; 4: 20–23. (In Russ.)
  10. Lim S., Mora-Pinzon M., Park T. et al. Medical therapy does not confer stroke prevention for all patients; identification of high-risk patients with asymptomatic carotid stenosis is still needed. Int Angiol 2019; 38: 375–380. doi: 10.23736/S0392-9590.19.04143-9. PMID: 31345008.
  11. LeFevre M.L.; U.S. Preventive Services Task Force. Screening for asymptomatic carotid artery stenosis: U.S. Preventive Services Task Force recommendation statement. Ann Intern Med 2014; 161: 356–362. doi: 10.7326/M14-1333. PMID: 25003392.
  12. Helfre M., Grange C., Riche B. et al. Usefulness of a systematic screening of carotid atherosclerosis in asymptomatic people with type 2 diabetes for cardiovascular risk reclassification. Ann Endocrinol (Paris) 2017; 78: 14–19. doi: 10.1016/j.ando.2016.12.001. PMID: 28185650.
  13. Dedov I.I., Shestakova M.V., Mayorov A.Yu. et al. [Algorithms for specialized medical care for patients with diabetes]. Sakharny diabet 2019; 22: 1–144. doi: 10.14341/DM221S1. (In Russ.)
  14. Guerrero-Romero F., Simental-Mendía L.E., González-Ortiz M. et al. The product of triglycerides and glucose, a simple measure of insulin sensitivity. Comparison with the euglycemic-hyperinsulinemic clamp. J Clin Endocrinol Metab 2010; 95: 3347–3351. doi: 10.1210/jc.2010-0288. PMID: 20484475.
  15. Simental-Mendía L.E., 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: 299–304. doi: 10.1089/met.2008.0034. PMID: 19067533.
  16. Khan S.H., Sobia F., Niazi N.K. et al. Metabolic clustering of risk factors: evaluation of Triglyceride-glucose index (TyG index) for evaluation of insulin resistance. Diabetol Metab Syndr 2018; 10: 74. doi: 10.1186/s13098-018-0376-8. PMID: 30323862.
  17. Tanashyan M.M., Lagoda O.V., Antonova K.V. [Chronic cerebrovascular disease on the background of metabolic syndrome: new approaches to treatment]. Zhurnal nevrologii i psikhiatrii im. S.S. Korsakova 2012; 112: 21–26. (In Russ.)
  18. Salazar J., Bermúdez V., Olivar L.C. et al. Insulin resistance indices and coronary risk in adults from Maracaibo city, Venezuela: A cross sectional study. F1000Res 2018; 7: 44. doi: 10.12688/f1000research.13610.2. PMID: 30210784.
  19. Lambrinoudaki I., Kazani M.V., Armeni E. et al. The TyG Index as a marker of subclinical atherosclerosis and arterial stiffness in lean and overweight postmenopausal women. Heart Lung Circ 2018; 27: 716–724. doi: 10.1016/j.hlc.2017.05.142. PMID: 28690023.
  20. Su W.Y., Chen S.C., Huang Y.T. et al. Comparison of the effects of fasting glucose, hemoglobin a1c, and triglyceride-glucose index on cardiovascular events in type 2 diabetes mellitus. Nutrients 2019; 11: E2838. doi: 10.3390/nu11112838. PMID: 31752391.
  21. Ruyatkina L.A., Ruyatkin D.S., Iskhakova I.S. [Opportunities and options for surrogate insulin resistance assessment]. Ozhireniye i metabolizm 2019; 16(1): 27–32. doi: 10.14341/omet10082. (In Russ.)
  22. Tanashyan M.M. [Hemostasis, hemorheology and atrombogenic activity of the vascular wall in angioneurology]. Annals of clinical and experimental neurology 2007; 1(2): 29–33. (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2020 Tanashyan M.M., Antonova K.V., Raskurazhev A.A., Lagoda O.V., Shabalina A.A., Romantsova T.I.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».