Ожирение у детей и подростков — проблема здравоохранения XXI века

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье представлен обзор литературных источников, посвящённых одной из важных проблем современного здравоохранения — ожирению у детей и подростков. Подробно описаны последствия ожирения в детском возрасте, методы определения и патофизиология ожирения. Рассмотрены влияние генетических факторов формирования ожирения и влияние микробиоты кишечника в патогенезе данной патологии. Поиск литературы проведён по базам данных NCBI, PubMed, PubMed Central, Elibrary и др. Ожирение среди детей и подростков в современном мире представляет собой одну из важнейших проблем для жителей большинства стран мира. Во всём мире распространённость данной патологии возросла за последние три десятилетия. Ожирение у детей и подростков — сложное многофакторное состояние, в котором можно выделить генетические и негенетические факторы. Хотя в подавляющем большинстве случаев детское ожирение бывает экзогенным, небольшая доля может иметь эндогенные причины. В настоящее время особое значение придают исследованию наследственных предикторов ожирения и его основных осложнений. Будучи сложным и наследуемым признаком (заболеванием), ожирение является следствием взаимодействия генетической восприимчивости, эпигенетики, метагеномики и окружающей среды. Также последние экспериментальные и клинические данные показывают важную роль кишечной микробиоты, которая может стать причиной развития избыточного веса и ожирения у некоторых пациентов. Молекулярно-генетическими исследованиями подтверждено изменение кишечного биоценоза с развитием ожирения у детей и подростков. Ожирение, начавшееся в детском возрасте, влечёт за собой краткосрочные и долгосрочные неблагоприятные последствия для физического и психосоциального здоровья и во многом становится фактором риска развития различных метаболических нарушений и сердечно-сосудистой патологии. Понимание мультифакториальных механизмов, участвующих в формировании ожирения у детей и подростков, предоставляет перспективы для ранней профилактики ожирения и его осложнений.

Об авторах

Ольга Владимировна Бочарова

Детская городская поликлиника №4

Автор, ответственный за переписку.
Email: bocharova.olga.vl@gmail.com
SPIN-код: 9653-5880
Россия, г. Ростов-на-Дону, Россия

Елена Дмитриевна Теплякова

Ростовский государственный медицинский университет;
Управление здравоохранения

Email: bocharova.olga.vl@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3585-7026
SPIN-код: 5864-9883

doctor of medical Sciences Professor; Deputy head of the health Department

Россия, г. Ростов-на-Дону, Россия; г. Ростов-на-Дону, Россия

Список литературы

  1. Gregg E.W., Shaw J.E. Global health effects of overweight and obesity. N. Engl. J. Med. 2017; 377 (1): 80–81. doi: 10.1056/NEJMe1706095.
  2. Ogden C.L., Carroll M.D., Lawman H.G. et al. Trends in obesity prevalence among children and adolescents in the United States, 1988–1994 through 2013–2014. JAMA. 2016; 315: 2292–2299. doi: 10.1001/jama.2016.6361.
  3. Abarca-Gómez L., Abdeen Z.A., Hamid Z.A. et al. Worldwide trends in body-mass index, underweight, overweight, and obesity from 1975 to 2016: a pooled analysis of 2416 population-based measurement studies in 1289 million children, adolescents, and adults. Lancet. 2017; 390: 2627–2642. doi: 10.1016/S0140-6736(17)32129-3.
  4. Weihrauch-Blüher S., Wiegand S. Risk factors and implications of childhood obesity. Curr. Obes. Rep. 2018; 7: 254–259. doi: 10.1007/s13679-018-0320-0.
  5. Simmonds M., Burch J., Llewellyn A. et al. The use of measures of obesity in childhood for predicting obesity and the development of obesity-related diseases in adulthood: a syste­matic review and meta-analysis. Health Technol. Assess. 2015; 19: 1–336. doi: 10.3310/hta19430.
  6. Лир Д.Н., Козлов А.И., Вершубская Г.Г. и др. Избыточная масса тела и ожирение у детей 7–17 лет северо-запада РФ и Приуралья. Вестн. Московского ун-та. Серия XXIII. Антропология. 2018; (3): 55–60. doi: 10.32521/2074-8132.2018.3.055-060.
  7. Тутельян В.Л., Батурин А.К., Конь И.Я. и др. Распространённость ожирения и избыточной массы тела среди детского населения РФ: мультицентровое исследование. Педиатрия. 2014; (5): 28–31.
  8. GBD 2015 Obesity Collaborators, Afshin A., Forouzanfar M.H., Reitsma M.B. et al. Health effects of overweight and obesity in 195 countries over 25 years. N. Engl. J. Med. 2017; 377: 13–27. doi: 10.1056/NEJMoa1614362.
  9. Ward Z.J., Long M.W., Resch S.C. et al. Simulation of growth trajectories of childhood obesity into adulthood. N. Engl. J. Med. 2017; 377 (22): 2145–2153. doi: 10.1056/NEJMoa1703860.
  10. Llewellyn A., Simmonds M., Owen C.G. et al. Childhood obesity as a predictor of morbidity in adulthood: a systematic review and meta-analysis. Obes. Rev. 2016; 17 (1): 56–67. doi: 10.1111/obr.12316.
  11. Mirza N.M., Yanovski J.A. Prevalence and Consequen­ces of Pediatric Obesity. In: Handbook of obesity: Epi­demiology, etio­logy, and physiopathology. Taylor & Francis Ltd.; Boca Raton, FL, USA. 2014; 55–74.
  12. Kelsey M.M., Zaepfel A., Bjornstad P. et al. Age-­related consequences of childhood obesity. Gerontology. 2014; 60: 222–228. doi: 10.1159/000356023.
  13. Güngör N. Overweight and obesity in children and adolescents. J. Clin. Res. Pediatr. Endocrinol. 2014; 6 (3): 129–143. doi: 10.4274/Jcrpe.1471.
  14. Bout-Tabaku S., Shults J., Zemel B.S. et al. Obesity is associated with greater valgus knee alignment in pubertal children, and higher body mass index is associated with greater variability in knee alignment in girls. J. Rheumatol. 2015; 42: 126–133. doi: 10.3899/jrheum.131349.
  15. Gregory J.W. Prevention of obesity and metabo­lic syndrome in children. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2019; 10: 669. doi: 10.3389/fendo.2019.00669.
  16. Horan M., Gibney E., Molloy E. et al. Methodo­logies to assess paediatric adiposity. Ir. J. Med. Sci. 2015; 184: 53–68. doi: 10.1007/s11845-014-1124-1.
  17. Сорокман Т.В. Антропометрические стандарты и клинические особенности ожирения у детей. Международ. эндокринол. ж. 2014; (8): 25–28.
  18. Cornier M.A., Després J.P., Davis N. et al. Asses­sing adi­posity: a scientific statement from the American Heart Asso­ciation. Circulation. 2011; 124 (18): 1996–2019. doi: 10.1161/CIR.0b013e318233bc6a.
  19. Shumei X.U., Ying Xue. Pediatric obesity: Causes, symptoms, prevention and treatment. Exp. Ther. Med. 2016; 11 (1): 15–20. doi: 10.3892/etm.2015.2853.
  20. Campbell M.K. Biological, environmental and social influences on childhood obesity. Pediatr. Res. 2016; 79 (1–2): 205–211. doi: 10.1038/pr.2015.208.
  21. Seburg E.M., Olson-Bullis B.A., Bredeson D.M. et al. A review of primary care-based childhood obesity prevention and treatment interventions. Curr. Obes. Rep. 2015; 4 (2): 157–173. doi: 10.1007/s13679-015-0160-0.
  22. Tagi V.M., Giannini C., Chiarelli F. Insulin resistance in children. Front. Endocrinol. 2019; 10: 342. doi: 10.3389/fendo.2019.00342.
  23. Hosseini-Esfahani F., Mirmiran P., Daneshpour M.S. et al. Western dietary pattern interaction with APOC3 polymorphism in the risk of metabolic syndrome: tehran Lipid and Glucose Study. J. Nutrigenet. Nutrigenom. 2014; 7: 105–117. doi: 10.1159/000365445.
  24. Hosseini-Esfahani F., Hosseinpour-Niazi S., Asgha­ri G. et al. Nutrition and cardio-metabolic risk factors: findings from 20 years of the tehran lipid and glucose study. Int. J. Endocrinol. Metab. 2018; 16: e84772. doi: 10.5812/ijem.84791.
  25. Fairbrother U., Kidd E., Malagawuma T. et al. Genetics of severe obesity. Curr. Diab. Rep. 2018; 18: 1–9. doi: 10.1007/s11892-018-1053-x.
  26. Haws R.M., Fletty K.L., McIntee T.J. Obesity and hyperphagia therapy in Bardet Biedl syndrome with a melanocortin-4 receptor agonist. Obesity Week 2017. https://2017.obesityweek.com/abstract/obesity-and-hyperphagia-therapy-in-bardet-biedl-syndrome-with-a-melanocortin-4-receptor-­agonist/index.html (access date: 15.02.2020).
  27. Locke A.E., Kahali B., Berndt S.I. et al. Genetic stu­dies of body mass index yield new insights for obesity bio­logy. Nature. 2015; 518: 197–206. doi: 10.1038/nature14177.
  28. Yengo L., Sidorenko J., Kemper K.E. et al. Meta-­analysis of genome-wide association studies for height and body mass index in ~700,000 individuals of Euro­pean ancestry. Hum. Mol. Genet. 2018; 27: 3641–3649. doi: 10.1093/hmg/ddy271.
  29. Goodarzi M.O. Genetics of obesity: what genetic association studies have taught us about the biology of obesity and its complications. Lancet Diabetes Endocrinol. 2018; 6: 223–236. doi: 10.1016/S2213-8587(17)30200-0.
  30. Turcot V., Lu Y., Highland H.M. et al. Protein-­altering variants associated with body mass index implicate pathways that control energy intake and expenditure underpinning obesity. Nat. Genet. 2018; 50: 26–41. doi: 10.1038/s41588-017-0011-x.
  31. Stryjecki C., Alyass A., Meyre D. Ethnic and popu­lation differences in the genetic predisposition to human obesity. Obesity Rev. 2018; 19: 62–80. doi: 10.1111/obr.12604.
  32. Baskin B., Choufani S., Chen Y.A. et al. High frequency of copy number variations (CNVs) in the chromosome 11p15 region in patients with Beckwith–Wiedemann syndrome. Hum. Genet. 2014; 133: 321–330. doi: 10.1007/s00439-013-1379-z.
  33. Selvanayagam T., Walker S., Gazzellone M.J. et al. Genome-wide copy number variation analysis identifies novel candidate loci associated with pediatric obesity. Eur. J. Hum. Genet. 2018; 26: 1588–1596. doi: 10.1038/s41431-018-0189-0.
  34. Quan L.L., Wang H., Tian Y. et al. Association of fat-mass and obesity-associated gene FTO rs9939609 polymorphism with the risk of obesity among children and adoles­cents: a meta-analysis. Eur. Rev. Med. Pharmacol. Sci. 2015; 19 (4): 614–623. PMID: 25753879.
  35. Reuter C.P., de Mello E.D., da Silva P.T. et al. Overweight and obesity in schoolchildren: ­Hierarchical ana­lysis of associated demographic, behavioral, and biolo­gical factors. J. Obes. 2018; 2018: 6128034. doi: 10.1155/2018/6128034.
  36. Schwartz M.W., Seeley R.J., Zeltser L.M. et al. Obesity pathogenesis: An Endocrine Society Scientific Statement. ­Endocr. Rev. 2017; 38 (4): 267–296. doi: 10.1210/er.2017-00111.
  37. Varnaccia G., Zeiher J. Factors influencing childhood obesity — the establishment of a population-wide monito­ring system in Germany. J. Heal. Monit. 2017; 2 (2): 85–97.
  38. Demerath E.W., Guan W., Grove M.L. et al. Epi­genome-wide association study (EWAS) of BMI, BMI change, and waist circumference in African American adults identifies multiple replicated loci. Hum. Mol. Genet. 2015; 24: 4464–4479. doi: 10.1093/hmg/ddv161.
  39. Stols-Gonçalves D., Schiliro Tristao L., Henne­man P. et al. Epigenetic markers and microbiota/metabolite-induced epigenetic modifications in the pathogenesis of obesity, metabolic syndrome, type 2 diabetes, and non-­alcoholic fatty liver disease. Curr. Diab. Rep. 2019; 19: 1–9. doi: 10.1007/s11892-019-1151-4.
  40. Boyland E.J., Kavanagh-Safran M., Halford J.C.G. Exposure to ‘healthy’ fast food meal bundles in television promotes liking for fast food but not healthier choices in children. Br. J. Nut. 2015; 113: 1012–1018. doi: 10.1017/S0007114515000082.
  41. Cameron A.J., Spence A.C., Laws R. et al. A review of the relationship between socioeconomic position and the early-life predictors of obesity. Curr. Obes. Rep. 2015; 4 (3): 350–362. doi: 10.1007/s13679-015-0168-5.
  42. Riva A., Borgo F., Lassandro C. et al. Pediatric obesity is associated with an altered gut microbiota and discordant shifts in Firmicutes populations. Environ. Microbiol. 2017; 19: 95–105. doi: 10.1111/1462-2920.13463.
  43. Del Chierico F., Nobili V., Vernocchi P. et al. Gut microbiota profiling of pediatric nonalcoholic fatty ­liver disease and obese patients unveiled by an integrated ­meta-omics-based approach. Hepatology. 2017; 65: 451–464. doi: 10.1002/hep.28572.
  44. Hollister E.B., Riehle K., Luna R.A. et al. Structure and function of the healthy pre-adolescent pediatric gut microbiome. Microbiome. 2015; 3: 36. doi: 10.1186/s40168-015-0101-x.
  45. Del Chierico F., Abbatini F., Russo A. et al. Gut micro­biota markers in obese adolescent and adult patients: Age-dependent differential patterns. Front. Microbiol. 2018; 9: 1210. doi: 10.3389/fmicb.2018.01210.
  46. Le Chatelier E., Nielsen T., Qin J. et al. Richness of human gut microbiome correlates with metabolic markers. Nature. 2013; 500: 541–546. doi: 10.1038/nature12506.
  47. Ignacio A., Fernandes M., Rodrigues V. et al. Correlation between body mass index and fecal microbiota from children. Clin. Microbiol. Infect. 2016; 22: 258. doi: 10.1016/j.cmi.2015.10.031.
  48. Murugesan S., Nirmalkar K., Hoyo-Vadillo C. et al. Gut microbiome production of short-chain fatty acids and obesity in children. Eur. J. Clin. Microbiol. Infect. Dis. 2018; 37: 621–625. doi: 10.1007/s10096-017-3143-0.
  49. Nicolucci A.C., Hume M.P., Martinez I. et al. Pre­biotics reduce body fat and alter intestinal microbiota in children who are overweight or with obesity. Gastroentero­logy. 2017; 153: 711–722. doi: 10.1053/j.gastro.2017.05.055.
  50. Barengolts E. Gut microbiota, prebiotics, probio­tics, and synbiotics in management of obesity and prediabetes: Review of randomized controlled trials. Endocr. Pract. 2016; 22: 1224–1234. doi: 10.4158/EP151157.RA.
  51. Marotz C.A., Zarrinpar A. Treating obesity and metabo­lic syndrome with fecal microbiota transplantation. Yale J. Biol. Med. 2016; 89: 383–388. PMID: 27698622.
  52. Bai J., Hu Y., Bruner D.W. Composition of gut microbiota and its association with body mass index and lifestyle factors in a cohort of 7–18 years old children from the American Gut Pro­ject. Pediatr. Obes. 2019; 14 (4): e12480. doi: 10.1111/ijpo.12480.
  53. Rampelli S., Guenther K., Turroni S. et al. Pre-obese children’s dysbiotic gut microbiome and unhealthy diets may predict the development of obesity. Commun. Biol. 2018; 1: 222. doi: 10.1038/s42003-018-0221-5.
  54. Gerard P. Gut microbiota and obesity. Cell. Mol. Life Sci. 2016; 73: 147–162. doi: 10.1007/s00018-015-2061-5.
  55. Yanovski J.A. Pediatric obesity. An introduction. Appetite. 2015; 93: 3–12. doi: 10.1016/j.appet.2015.03.028.
  56. Chung S.T., Onuzuruike A.U., Magge S.N. Cardiometabolic risk in obese children. Ann. NY Acad. Sci. 2018; 1411 (1): 166–183. doi: 10.1111/nyas.13602.
  57. Muscogiuri G., Cantone E., Cassarano S. et al. Gut microbiota: a new path to treat obesity. Int. J. Obes. Suppl. 2019; 9 (1): 10–19. doi: 10.1038/s41367-019-0011-7.
  58. Farpour-Lambert N.J., Baker J.L., Hassapidou M. et al. Childhood obesity is a chronic disease demanding specific health care — a position statement from the Childhood Obesity Task Force (COTF) of the European Association for the Study of Obesity (EASO). Obes. Facts. 2015; 8 (5): 342–349. doi: 10.1159/000441483.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© 2020 Бочарова О.В., Теплякова Е.Д.

Creative Commons License

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