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龙鑫科技文献导读
来源:www.longx-tech.com发表时间:2017-11-22

龙鑫科技文献导读

一、导读前言:
本期重点介绍一种新的观念:相比肥胖而言,慢性肾病可能与胰岛素敏感性更为相关。

背景介绍:2017年3月9日是第12个世界肾病日,今年的主题是“肾脏病与肥胖:健康生活方式,维系肾脏健康”。在世界范围内,目前慢性肾病患者(CKD)超过10%,并且在几个国家的比例正在升高,其增长与肥胖症增长率相平行*。肥胖一直以来都被认为是导致CKD患病率增加的重要原因之一。然而澳大利亚莫纳什大学公共卫生与预防医学学院健康研究中心的研究人员近期发现评估CKD的肾小球滤过率相比肥胖而言,与胰岛素敏感性更为相关,并存在性别差异。文章发表在2017年4月的SCIENTIFICREPORTS杂志上。

*CamaraNO,IsekiK,KramerH,LiuZH,SharmaK.Kidneydiseaseandobesity:epidemiology,mechanismsandtreatment.NatRevNephrol.2017Mar;13(3):181-190.doi:10.1038/nrneph.2016.191.

二、文章部分中文译文:www.nature.com/sxientificreports

肥胖人群占绝大多数的非糖尿病组,高肾小球滤过率与胰岛素抵抗相关而不是肥胖

一直以来,肾小球高滤过被认为与肥胖、胰岛素抵抗和收缩压(SBP)相关。然而前期的所有研究由于受各种因素影响存在一定的局限性,例如研究人群本身患有糖尿病或高血压或采用间接方法测量肥胖和胰岛素敏感性(IS)。因此,我们的研究是在没有接受药物治疗的健康人群采用高胰岛素-正糖钳夹技术测量胰岛素敏感性,并探讨其与估算肾小球滤过率(eGFR)之间的关系。我们对104例研究对象(男:60例,女:44例)进行了口服糖耐量试验(OGTT),并测量了体脂率(DEXA)、体重指数(BMI)、血压和M值(高胰岛素-正糖钳夹技术测IS)。按照BMI标准分类,研究人群中大部分(n=89,85.6%)归为超重或肥胖。eGFR与年龄、BMI、M值(IS)、OGTT检测2小时血糖水平和白细胞计数(WBC)均相关(allp?0.05),与收缩压(p=0.1)和空腹血糖水平(p=0.2)无关。校正性别、BMI、收缩压和WBC后,eGFR与M值(p=0.001)及OGTT检测2小时血糖水平(p=0.02)仍存在负相关。结论:尽管前期各项研究报道eGFR与BMI和血压相关,但我们的健康人群研究显示eGFR与糖代谢指标(IS和OGTT检测2小时血糖水平)更加密切相关。

据报道肾小球高滤过即肾小球滤过率异常升高,能预测糖尿病发病率及慢性肾病进程1-3。据估算多达70%的I型及40%的II型糖尿病患者在疾病确诊时或疾病的早期阶段就已存在肾小球高滤过4。糖尿病患者肾小球高滤过会增高蛋白尿风险,加快糖尿病肾病进程1,4,5。II型糖尿病的两个关键风险因子肥胖和胰岛素抵抗也同高滤过相关3,6-9。此外,高血压普遍存在于肥胖和胰岛素抵抗人群中,同样引起肾小球高滤过1。因此,肾小球高滤过早于II型糖尿病被发现也不足为奇2,10。在大范围社区人群中,肾小球高滤过发生率随着前驱糖尿病人群空腹血糖水平增高而增高2。目前高滤过的机制并未完全清楚,但主要是因为入/出球小动脉失衡,肾血流增高而引起的肾小球高滤过及肾脏血流动力学改变1。重要的是,已有研究报道对II型糖尿病患者肾小球高滤过的改善能提高其对胰岛素的敏感性,减慢肾功能下降的速度5。同时患者性别差异也成为影响胰岛素抵抗以及肾功能,慢性肾病进程的影响因素11-14。性激素,机体组成,体脂分布的差异都可能是潜在因素12,14。

到目前为止,已有各式各样的不同研究人群,不同方法学探讨肾小球滤过率和胰岛素敏感性之间相关性的观察研究。但他们的研究对象中通常包括一些多个相关疾病并存的患者,例如肥胖、糖尿病、高血压等,肾小球滤过率也归属于不同组,因此很难完全区分每个因素对肾功能的影响15。此外,不同研究中测量肾功能和胰岛素敏感性的方法各异,通常也不是金标准检测法。所以干扰研究结果的因素太多,不适用于大范围人群。我们的研究目的是在非糖尿病、血压正常、未服药的人群中采用慢性肾病流行病学合作研究(CKD-EPI)公式16估算肾小球滤过率(eGFR),金标准测量法高胰岛素-正糖钳夹试验17测量胰岛素敏感性,探讨eGFR与肥胖、胰岛素敏感性三者之间的关系。应用多元线性回归模型评估他们之间的相互关系,判断预测eGFR的其它重要因子。我们同时也检测了性别差异对eGFR的影响。

方法
研究对象:从墨尔本市社区我们正在进行的心血管代谢病危险因子调查研究的健康人群中经过严格筛选的104名(男:60例,女:44例)年龄在18岁~57岁(中位值±四分位差:29±14)肥胖健康志愿者。该人群所有成员均经严格检查方法测量肥胖,肥胖症及胰岛素敏感性。通过BMI来确定超重或肥胖是其中一项研究的纳入标准。首先通过标准的问卷调查方式进行电话筛选,以确保所有志愿者没有并发症,未服用任何治疗药物或违禁药,不吸烟。此外,所有志愿者在第一次就诊时都进行口服糖尿量试验(OGTT)【世界卫生组织2006年标准18】检查,以确保没有糖尿病,同时行常规体格及血常规检测。实验方案经阿尔弗雷德医院和莫纳什大学伦理委员会批准并遵守2004赫尔辛基(Helsinki)宣言。所有志愿者参与实验前均签署了的知情同意书。

对受试者做人体测量、身体组成、糖耐量、胰岛素敏感性、血压、白细胞计数以及eGFR各项检测。

试验设计和测量方法:所有的受试者都经过筛选,包括病史询问,体格检查含测量血压,基础实验室项目检测包括空腹血脂水平、肝功能检测、尿素、肌酐、eGFR及电解质。上述检测结果为正常者,再进行进一步人体测量评估,OGTT和高胰岛素-正糖钳夹试验检测。代谢检测前,受检者要求避免咖啡因及剧烈运动至少24小时。所有的代谢检测在隔夜空腹12小时后进行。

人体测量检测方法:体重,腰臀围测量后,按腰臀比(WHR=腰围(cm)/臀围(cm))计算体脂分布。身体组成通过双能X射线吸收骨密度仪(DEXA)(LunarRadiatonCorp.,Madison,WI,USA)进行评估。体重指数(BMI)计算方法是以体重的千克数除以身高的平方(米为单位),即BMI=体重(kg)/身高(m)2。BMI分类:过轻或正常BMI?25kg/m2,超重BMI=25~29.99kg/m2,肥胖BMI≥30kg/m2.

代谢研究:利用全自动血压计(M6AutomaticBPmonitor,Omron,Japan)测量所有受试者收缩压(SBP)和舒张压(DBP),重复测量三次,每次间隔至少5分钟,最后取平均值。平均动脉压计算方法:2×DBP+SBP/3.隔夜空腹12小时后进行口服葡萄糖耐量试验,即口服75g葡萄糖后2小时检测血糖值,结果根据世界卫生组织标准进行分类18。血浆葡萄糖浓度检测方法为葡萄糖氧化法(ELM105RadiometerandYSI2300StatGlucoseAnalyser)。

胰岛素敏感性测量方法为高胰岛素-正糖钳夹试验,是严格按照我们以前发表的操作规范进行19。简单的说就是隔夜空腹后,首先采集血液检测0min时血糖水平,作为基线。然后先一次性静脉推注胰岛素(9mU/kg)启动钳夹试验,随后按每分钟40mU/m2(体表面积)持续静脉给药至少120分钟。给药期间,每隔5分钟测量一次血糖水平,并通过调节葡萄糖的输入量使血浆葡萄糖维持在5mmol/L.血浆胰岛素浓度达到稳态后,计算灌注期间最后30min胰岛素诱导葡萄糖利用率(M值)。我们将M?4.7mg/kg/min定义为胰岛素抵抗20。在基线时采集的血液用于白细胞和肌酐分析。肾小球滤过率利用慢性肾病流行病学合作研究(CKD-EPI)公式估算16。

数据分析:利用STATA(version14)软件进行数据分析。受试者所有的特征按总的及性别不同进行分类,以平均值±标准差(SD),或中位数【四分位差】方式呈现,独立样本t检验法分析连续的正态分布变量,曼-惠特尼检验(Mann-WhitneyU)分析法分析非正态分布变量。夏皮罗-威尔克(Shapiro-Wilk)法检验数据正态性和观察频率分布直方图。卡方检验用于探讨各类BMI在不同性别之间的分布是否存在明显差异。皮尔逊相关分析用于分析每个变量与eGFR之间相关程度。多变量线性回归分析用于分析eGFR作为胰岛素敏感性依从性变量和作为非依从性变量之间的关系,并决定其他协变量的作用。我们最开始分析了eGFR与胰岛素敏感性之间的关系,后又证实了线性变化趋势。多变量回归模型,我们根据皮尔逊相关分析结果调整了与eGFR显著相关的变量以及在以往研究中已经得出的与eGFR相关的变量包括收缩压。双测p值?0.05认为两者之间有显著性差异。单因素方差分析及事后检验Tukey检验(One-wayANOVAfollowedbyposthocTukeytest)用于检测胰岛素敏感性人群中各类BMI的eGFR平均值以及胰岛素敏感性和胰岛素抵抗的肥胖人群中的eGFR平均值。我们同时将胰岛素敏感性和OGTT检测2小时血糖水平进行三分位分组,利用单因素方差分析法分析各组中eGFR平均值之间的差异。胰岛素敏感性,第一组定义为M值为1.24-5.69mg/kg/min(平均值±标准差:4.05±1.0,N=35),第二组定义为M值为5.86-8.83mg/kg/min(7.5±0.9,N=35),第三组定义为M值为8.84-17.41mg/kg/min(11.8±2.7,N=34)。OGTT检测2小时后血糖水平,第一组定义为血糖值2.5-4.6mmol/L(平均值±标准差:3.9±0.5,N=35),第二组定义为血糖值4.6-5.8mmol/L(5.2±0.4,N=35),第三组定义为血糖值5.9-10.6mmol/L(7.0±1.2,N=34)。我们进行趋势分析来探讨eGFR与胰岛素敏感性及OGTT检测2小时葡萄糖水平之间的关系。事后分析,我们采用校正后模型通过Wald检验检测彼此之间的相互影响,进行二次多变量分析,我们发现相互之间存在显著影响。

结果

表1显示了受试者所有特征。根据世界卫生组织BMI分类21,受试者中大多数(n=89,85.6%)为超重或肥胖人群(38.5%为超重,47.1%为肥胖)。27个受试者(26%)有胰岛素抵抗(M?4.7mg/kg/min)(表2)。男性相比女性而言,平均收缩压,动脉血压,空腹血糖水平,去脂体重(fatfreemass),血浆肌酐水平,腰臀比中位值均较高(表1),女性体脂率(percentbodyfat)则比男性高。但是,两者BMI和IS之间没有明显区别。血脂分析表明男性平均总胆固醇和甘油三酯水平高于与女性,而高密度脂蛋白胆固醇水平则低于女性(表1)。单因素分析,eGFR与年龄呈负相关(表3)。血浆肌酐水平在各类BMI中没有明显差异(p=0.4),在胰岛素抵抗和胰岛素敏感性组之间也未见明显区别(p=0.08)。

eGFR与体格检测之间的关系:eGFR与BMI(r=0.23,p=0.02)及腰围(r=0.23,p=0.02)均呈正向相关,但与体脂率(r=0.1,p=0.3)、去脂体重(r=0.11,p=0.3)、腰臀比(r=0.1,p=0.3)均无明显相关性。在额外对胰岛素敏感性校正后,没有任何一种体格检测与eGFR独立相关(p值均>0.05)。图1显示各类BMI中,特别是超重组中,eGFR与胰岛素敏感性之间的关系趋势。但是,这种相互作用趋势还未达到统计学上有显著性差异(p=0.07)。利用事后Tukey检测,根据IS分类,平均eGFR在偏瘦及正常人群、超重、肥胖人群中在胰岛素敏感组(M≥4.7mg/kg/min)(p=0.3)和抵抗组(M?4.7mg/kg/min)(p=0.4)中均没有显著性差异。

表1.人体测量及代谢图。*为非正态分布变量。数据显示:正态分布变量以平均值±标准差;非正态分布以中位数(四分位数)形式。

2.各类BMI的胰岛素敏感性。

表3.校正协变量后多重回归分析eGFR(因变量)和胰岛素敏感性(自变量)。eGFR:估测肾小球滤过率;BMI:体重指数;β:非标准化系数;CI:可信区间;M:胰岛素敏感性;p:p值;SBP:收缩压;WBC:白细胞计数。

图1.各类BMI中eGFR与胰岛素敏感性(M)之间的关系。

eGFR与血压、血脂之间的关系:eGFR与收缩压(r=0.15,p=0.1)、舒张压(r=0.14,p=0.1)及平均动脉压(r=0.16,p=0.1)均没有明显相关性。校正肥胖因素影响后,相关性仍不明显(p>0.1)。对于血脂而言,eGFR与HDL-C(r=-0.2,p=0.04)水平相关,但与总胆固醇(r=-0.05,p=0.6),LDL-C(r=-0.03,p=0.7)及甘油三脂(r=0.14,p=0.2)水平并无明显相关性。校正肥胖因素影响后,eGFR与血浆中任一一项血脂水平均无明显相关性(p值均>0.2)。

eGFR与白细胞计数之间的关系:eGFR与白细胞计数相关(r=0.21,p=0.04),但校正肥胖因素影响后,则无明显相关性(p>0.1)。

eGFR与血糖指数,胰岛素敏感性之间的关系:eGFR与OGTT检测2小时血糖水平呈正相关(r=0.24,p=0.01),与胰岛素敏感性呈负相关(r=-0.42,p?0.001),但与空腹血糖水平无关(r=0.13,p=0.2)。此外,我们还发现在不同胰岛素敏感性分组中,eGFR值有明显差异(在胰岛素敏感性最低组,eGFR平均值为122.94±11.4mL/min/1.73m2;在胰岛素敏感性中间组,eGFR平均值为110.26±12.4mL/min/1.73m2;在胰岛素敏感性最高组,eGFR平均值为109.44±15.3mL/min/1.73m2;p?0.0001)。同样的,我们还发现在OGTT检测2小时血糖水平分组中,eGFR值也有明显差异(在血糖值最高组,eGFR平均值为120.74±13.3mL/min/1.73m2;在血糖值中间组,eGFR平均值为111.69±14.8mL/min/1.73m2;在血糖值最低组,eGFR平均值为110.54±13.2mL/min/1.73m2)。多因素变量分析,校正BMI,SBP及WBC因素后,eGFR与IS仍有显著相关性(表3),与OGTT检测2小时血糖水平也仍存在显著相关性(p?0.01)。当同一模型中校正BMI和SBP因素影响后,IS与OGTT检测2小时血糖水平两者中,仅IS与eGFR有显著相关性(p=0.009)。用腰围、WHR、去脂体重或体脂率替代BMI,得到相似的结果,eGFR与IS仍有显著相关性(p?0.05)。然而进一步的分析表明,eGFR与IS之间的相关性在不同性别人群中有显著差异(p=0.02)。因此,在不同性别的人群中单独进行单因素及多因素回归分析应(表4&5)。我们利用模型1,校正潜在的共同影响因子BMI,SBP和WBC后评估eGFR与IS之间的关系。模型2中,我们校正了模型1中的协变量如OGTT检测2小时血糖水平。利用事后比较Tukey检验,在肥胖人群类(BMI≥30),eGFR平均值在胰岛素敏感(M≥4.7mg/kg/min)和胰岛素抵抗(M?4.7mg/kg/min)人群中有明显差异(p=0.0001)。按性别分类,我们发现在女性中eGFR与IS有显著相关性(校正R2=0.38,p=0.005),但在男性中则没有(校正R2=0.38,p=0.9)(表4&5,图2)。在男性中,回归分析显示OGTT检测2小时血糖水平与eGFR具有相关性(表4)。将BMI替换成体脂率、去脂体重、腰围或腰臀比,利用回归模型分析,按性别分类,结果类似(数据未显示)。

讨论
我们的研究结果显示,在绝大多数为肥胖但健康成年人中,肥胖与eGFR阳性相关性不太明显,但IS却独立于肥胖和收缩压与eGFR却有显著的负相关。此外我们的发现显示IS与eGFR之间的相关性存在明显性别差异。对于女性而言,IS是eGFR的强有力预测因子。而在男性中,eGFR则与IS和β细胞功能22预测因子OGTT检测2小时血糖水平相关性最高。

在我们的研究中,校正年龄和性别后,肥胖相关指数(BMI,腰围,体脂率)与eGFR呈正相关。但如果进一步校正IS后,与eGFR相关的则是IS,而不是肥胖。与之一致的是,在各类BMI组中受试者按M值划分为胰岛素敏感或抵抗,eGFR平均值在各组之间并没有显著性差异。这提示可能是胰岛素抵抗而不是肥胖肾小球高滤过形成的主要驱动因素。肾小球高滤过证实是蛋白尿、慢性肾病和肾衰竭的早期预测因子4,5,23。已经有许多研究报道了肥胖与肾小球高滤过高度相关。据观察即使在非肥胖健康人群中,肾小球滤过率会随着BMI增高而增高9。研究数据显示BMI会直接影响肾血流动力学,改变入/出球小动脉平衡,从而导致肾小球性高压,高滤过率,最终导致肾损伤9,23。然而,这些研究中eGFR与BMI之间的相关性分析没有进行胰岛素抵抗校正9,24-26。更进一步说,肥胖与高血压、胰岛素抵抗、脂代谢异常均相关,而这些又恰好都是已知

表4.多重回归分析在男性中eGFR和胰岛素敏感性。模式1:校正BMI,SBP,WBC,IS(M).模式2:校正BMI,SBP,WBC,IS(M),OGTT检测2小时血糖水平


的肾疾病风险因子,很难将其分开作为肾小球高滤过的一个独立风险因子。然而也有一些研究报道,肾小球滤过率和肾血流降低与BMI增高有关,特别是对于中心肥胖人群27。肥胖人群中内脏脂肪含量增多,腰臀比增加,腹内压增高导致肾静脉受压,肾静脉流出减少从而使下腔静脉压力升高6,8。这可能引起肾血流减慢以及肾小球滤过率降低。

我们的结果与另外一个横断面研究一致,1572例年轻健康男性利用稳态模型评估(HOMA)计算胰岛素抵抗,肾小球高滤过男性胰岛素抵抗明显高于非高滤过者3。本研究中GFR通过Cockcroft-Gault等式计算而来。其他研究报道显示GFR和胰岛素抵抗之间无关或正相关。一项574例非糖尿病人群研究中发现,通过慢性肾病流行病合作研究公式计算eGFR与胰岛素抑制实验量化的胰岛素抵抗之间无相关性28。这项研究的受试人群相比我们研究的受试人群年龄大(非代谢综合征受试者平均年龄为50岁,代谢综合征受试者平均年龄为53岁,我们研究中受试者平均年龄为31.2岁),eGFR平均值也相对低(非代谢综合征受试者eGFR平均值为89.3mL/min/1.73m2,eGFR平均值为87.5mL/min/1.73m2,我们研究中受试者eGFR平均值为114.3mL/min/1.73m2)。另外一项研究是864例非糖尿病受试者,通过肾病膳食改良实验(MDRD)公式计算肾小球滤过

图2.不同性别eGFR与胰岛素敏感性(M)之间的关系。

率,多样本静脉葡萄糖耐量试验并利用数学模型方法测量胰岛素敏感指数29。这项研究并未发现IS指数与GFR之间的相关性。除去MDRD公式计算肾小球滤过率的局限性16,这项研究的受试人群平均年龄也远远高于我们的(平均年龄为52.6±1.0)。尤其需要指出的是,这两项研究中均有部分受试者正在服用抗高血压药物(血管紧张素转换酶抑制剂(ACEI)或血管紧张素受体阻断剂)或他汀类药物,这会对研究结果的分析造成一定影响28,29。在前面的结论为IS与GFR之间为正向相关所有横断面研究中报道中,仅有一项研究是利用高胰岛素-正糖钳夹技术检测IS7.这项研究受试者主要是老年男性(平均年龄为71±0.59岁)。与预想的一样,即使在肾功能正常的人群中其平均GFR也远远低于我们研究中的平均GFR(65.3±10.4vs114.3±14.4ml/min/1.73m2),其中大部分还患有高血压(>66%),血脂异常(>85%)或两者均有,需要药物治疗。因此这项研究的结果并不具有代表性,不适用于年轻或健康人群7。我们的实验研究,受试者年轻健康人群,由胰岛素抵抗引起的肾功能改变多由GFR增高表现出来。然而在患有代谢综合征的年长人群中,胰岛素抵抗多是引起的GFR下降。此外,抗高血压治疗因其在某种程度上保护了肾功能,所以是上述多项研究中一个极其重要的干扰因素。其他研究结果为IS与GFR之间有正向相关性的横断面研究,都是利用替代指标评估IS包括空腹胰岛素水平和HOMA-IR,受试人群还包括了已患有肾病及合并症例如高血压,血脂异常或平均肾小球滤过率较低的老年人群,其中一项研究的受试人群还包括糖尿病患者30-33。

我们研究观察到现象的病理生理机制可能较为复杂,我们认为主要与高胰岛素血症其次与胰岛素抵抗相关。动物和人类实验研究表明高胰岛素血症诱导肾入球小动脉血管舒张,从而增加了钠盐重吸收,激活肾素血管紧张素系统使GFR增加34-38。同时,胰岛素促进类胰岛素生长因子生成,后者会使肾血流增加,GFR增加39,40。更进一步,受损的胰岛素敏感性和代偿性的高胰岛素血症引起交感神经活动增强,脂肪细胞因子增加。后者例如白细胞介素6,肿瘤坏死因子α,瘦素、抵抗素引起慢性水平炎症和内皮功能紊乱8,41。这些影响因素综合作用引起肾血液动力学改变,最终可能导致肾小球高滤过。肾小球高滤过使血管通透性增高,从而引起蛋白尿41。值得注意的是,肾小球高滤过能通过干预治疗例如限制钠盐的摄入量、控制体重得到改善42,43。因此合理筛查和早期干预治疗能改善胰岛素敏感性从而逆转肾小球高滤过阻止蛋白尿进程和进一步肾损伤,特别是在非超重或肥胖的高风险受损的胰岛素敏感性人群中也许有着极其重要的临床应用价值。

据我们所知到目前为止还没有其他报道发现在相对年轻的非糖尿病成年人中,eGFR的代谢预测因子在不同性别中存在差异。男女之间性激素和脂肪分布的区别可能对肾小球高滤过形成有影响,同时也与其他作用因子共同作用影响肾功能。通过动物和人体试验已有研究报道证实肾血流动力学功能、肾脏对血糖和血管紧张素转化酶抑制剂、微量白蛋白尿模式存在性别差异12,13,44。男性更容易发展成为慢性肾病,到达肾病终末期进程也更快14,45。我们的数据显示胰岛素抵抗可能在女性中增加了肾小球高滤过,但在男性中,高滤过仅在葡萄糖不耐受后发生,这或许促成了快速的肾功能下降及葡萄糖耐受进一步恶化。这个假设需要前瞻性和干预实验研究进行验证。

我们实验研究样本量小,而且主要是超重和肥胖人群,从而限制了我们发现的普遍适用性。此外,观察到相关性的方向性和因果关系在横断面研究分析中不能得出定论。我们也没有利用肾功能检测金标准的胰岛素清除实验进行检测46。计算得到的GFR也许低于在正常和高值到正常范围真实GFR,特别是在肥胖人群,尽管CKD-EPI公式似乎比普遍使用的MDRD公式更为准确16。此外,没有监控受试者饮食中钠盐和蛋白质的摄入,缺少肾功能尿路检测包括24小时尿钠,使得无法进行全面评估其他可能已经影响了eGFR的因素。进一步研究发现肾血流动力学例如肾内钠摄入,肾素血管紧张素系统激活,肾小管肾小球反馈,另外肾损伤因子例如KIM-1、肝脂肪酸结合蛋白和白细胞介素1847都将影响我们对胰岛素抵抗引起的肾小球高滤过机制的理解。最后,我们并未发现eGFR与SBP之间的相关性。这可能是由于我们研究中的所有受试人群血压均正常,血压范围太窄。然而,就我们所知,我们是第一个通过高胰岛素-正糖钳夹试验在健康肥胖人群中检测eGFR与肥胖、胰岛素敏感性之间关系并且探讨eGFR在不同性别中的预测因子的实验研究。我们也通过DEXA法检测体脂率校正肥胖,据我们所知,这以前也并未报到过。

通过证实eGFR增高,相比肥胖而言同胰岛素抵抗更为紧密,我们提高了对这个领域的认识。此外,我们提出了eGFR预测在性别上的差异。性别差异性分析揭露了IS在女性是eGFR主要预测因子;然而在男性则主要是OGTT检测2小时血糖水平。我们的研究发现受损的胰岛素敏感性,通过增加肾小球滤过率和潜在的高滤过,可能在肾损伤病理生理过程中起着独立作用,特别是在女性中。本实验也存在一定的局限性,随机临床实验需要建立因果因素并检测逆转肾小球高滤过率和阻止肾损伤,改善胰岛素敏感性后的效果。

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三、原文内容:

Higherglomerularfiltrationrateisrelatedtoinsulinresistancebutnottoobesityinapredominantlyobesenon-diabeticcohort

四、原文出处、下载链接:

<https://www-nature-com.ezp-prod1.hul.harvard.edu/articles/srep45522>

五、小结:

从上述可以如果慢性肾病与胰岛素敏感性更为相关,并存在性别差异。今后我们可以在健康人群中进行胰岛素敏感性检测,作为早期慢性肾病筛查的一项重要参考指标,并在不同性别人群中选取不同的检测方式。如何寻找到一种无创性快速有效检测胰岛素敏感性的方法成为我们未来工作的一个关注点。

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