title: Phenotypes in patients with type 2 Diabetes Mellitus
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ковлен Денис Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kovlen Denis Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Косарева Ева Альбертовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kosareva Eva Albertovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Хмельницкий Олег Константинович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Hmelnickij Oleg Konstantinovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:35:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:35:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 061518
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42518
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Введение. Сахарный диабет 2 типа (СД2) - скорее гетерогенная группа заболеваний, каждое со своими патогенезом, факторами риска, клинической картиной, течением (прогрессией), исходами и ответом на терапию. Попытки выделить однородные субгруппы в популяции больных СД2 оформились в создание концепции фенотипов СД2.
  Цель исследования. Изучить клинические особенности фенотипических вариантов СД 2 типа.
  Материалы и методы. В ретроспективное одноцентровое обсервационное когортное исследование вошли 70 пациентов с диагнозом СД2. Для выделения субгрупп (кластеров) в структуре исследуемой совокупности пациентов с СД на основании сходства и различий пациентов по изучаемым признакам нами использовался двухэтапный кластерный анализ. В анализ нами были включены следующие переменные:
  •	Количественные: возраст на момент постановки диагноза, индекс массы тела на момент постановки диагноза, уровень HbA1c на момент постановки диагноза, СКФ (CKD-EPI) на момент установки диагноза, самое низкое значение СКФ (CKD-EPI) в течение пяти лет с момента постановки диагноза (за исключением случаев острого повреждения почек [ОПП]), индекс HOMA-IR на момент постановки диагноза
  •	Категориальные: наличие осложнений как до постановки диагноза, так и возникшие в течение пяти лет с момента постановки диагноза; наличие дислипидемии 2б типа.
  В качестве меры расстояния в двухэтапном кластерном анализе мы использовали Log-правдоподобия. Байесовский информационный критерий использовали как критерий кластеризации. Критический уровень достоверности нулевой статистической гипотезы (об отсутствии значимых различий или факторных влияний) принимали равным 0,05.
  Результаты. На основе данных литературы и результатов проведенного нами исследования можно сделать вывод о существовании как минимум четырех фенотипов СД 2 типа: 
  1.	инсулинорезистентный 
  2.	легкий диабет связанный с ожирением 
  3.	диабет связанный с возрастом 
  4.	инсулинопенический 
  Силуэтная мера связности и разделения составила 0,4, что соответствует среднему качеству кластеров.
  Ключевыми клиническими признаками инсулинорезистентного фенотипа являются высокий индекс HOMA-IR, наиболее частая ассоциация с дислипидемией 2 б типа. 
  Легкого диабета, связанного с ожирением - ожирения с легкими метаболическими нарушениями (при этом инсулинорезистентность либо отсутствует, что встречается в большинстве случаев, либо не достигает таких высоких значений, как у 1 фенотипа). 
  Диабета, связанного с возрастом - большой возраст на момент постановки диагноза и легкие метаболические нарушения.
  Инсулинопениченического - молодой возраст на момент постановки диагноза, высокий базальный гликированный гемоглобин, отсутствие инсулинорезистентности.
  Мы выявили связь между фенотипами и темпами прогрессии заболевания и профилем развиваемых осложнений. 
  Для 1 фенотипа характерно самое выраженное снижение СКФ в течении заболевания, высоким риском развития диабетической нефропатии (ДНП) (при этом 1 фенотип отличился большой долей А3-А4 альбуминурии в структуре диабетической нефропатии), высоким риском развития диабетической ретинопатии (ДРП) (преимущественно непролиферативной) и диабетической сенсорной полинейропатии (ДПП). 
  4 фенотип так же характеризуется выраженным снижением функции почек и развитием ДНП, однако он имеет самый высокий риск развития ДРП, в том числе пролиферативной, и сенсорной ДПП; также следует отметить, что у этих пациентов чаще всего встречался кетоацидоз. 
  2 и 3 фенотипы примечательны тем, что в течении 5-летнего периода наблюдения у них не развились значительные хронические осложнения СД 2 типа.
  Заключение. В нашем исследовании нам удалось выделить схожие с данными мировой литературы кластеры (фенотипы). Однако оценить индивидуальные риски сердечно-сосудистых осложнений и ответ на терапию в полной мере – в рамках проспективных исследований – по-прежнему не представляется возможным. Для этого сначала необходимо подтвердить валидность существующих систем фенотипов, выбрать универсальную и подтвердить ее клиническую значимость. Подтверждение того, что система фенотипов реализуется в различных географических популяциях – является одним из важных этапов ее валидизации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Introduction. Type 2 diabetes mellitus (DM2) is rather a heterogeneous group of diseases, each with its own pathogenesis, risk factors, clinical presentation, course of the disease, outcomes and response to therapy. Attempts to identify homogeneous subgroups in the population of patients with DM2 created the concept of DM2 phenotypes.
  The purpose of the study. To investigate the clinical features of DM2 phenotypes.
  Materials and methods. A retrospective single-center observational cohort study included 70 patients diagnosed with DM2. To identify subgroups (clusters) in the structure of the studied population of patients with DM based on the similarity and differences of patients according to the studied characteristics, we used a two-stage cluster analysis. The following variables were included in our analysis:
  Quantitative: age at the time of diagnosis, body mass index at the time of diagnosis, HbA1c level at the time of diagnosis, GFR (CKD-EPI) at the time of diagnosis, the lowest value of GFR (CKD-EPI) for five years from the time of diagnosis (except for the cases of acute kidney injury), HOMA-IR index at the time of diagnosis.
  Categorical: the presence of complications both before diagnosis and those that occurred within five years from the moment of diagnosis; the presence of type 2b dyslipidemia.
  As a measure of distance in a two-stage cluster analysis, we used Log likelihood. The Bayesian information criterion was used as a clustering criterion. The critical level of reliability of the null statistical hypothesis (about the absence of significant differences or factor influences) was assumed to be 0.05.
  Results. Based on the literature data and the results of our research, we can conclude that there are at least four phenotypes of type 2 diabetes:
  1. insulin resistant
  2. mild obesity-related diabetes
  3. age-related diabetes
  4. insulinopenic
  The silhouette measure of connectivity and separation was 0.4, which corresponds to the average quality of clusters.
  The key clinical features of the insulin-resistant phenotype are a high HOMA-IR index and the most frequent association with type 2 b dyslipidemia.
  Mild obesity-related diabetes - obesity with mild metabolic derangements (insulin resistance is either absent, which occurs in most cases, or does not reach such high values as in phenotype 1).
  Age-related diabetes - high age at the time of diagnosis and mild metabolic derangements.
  Insulinopenic - young age at the time of diagnosis, high basal glycated hemoglobin, lack of insulin resistance.
  We have identified a link between the phenotypes and the rate of disease progression and the profile of complications developed.
  Phenotype 1 is characterized by the most pronounced decrease in GFR during the course of the disease, a high risk of diabetic nephropathy (phenotype 1 was distinguished by a large proportion of A3-A4 albuminuria in the structure of diabetic nephropathy), a high risk of diabetic retinopathy (mainly non-proliferative) and diabetic sensory polyneuropathy.
  4 phenotype is also characterized by a marked decrease in renal function and the development of diabetic nephropathy, however, it has the highest risk of developing diabetic retinopathy, including proliferative, and diabetic sensory polyneuropathy; ketoacidosis was most common in these patients.
  Phenotypes 2 and 3 are notable for the fact that during the 5-year follow-up period they did not develop significant chronic complications of type 2 diabetes.
  Conclusion. In our study, we were able to identify clusters (phenotypes) similar to the data of the world literature. However, it is still not possible to fully assess the individual risks of cardiovascular complications and the response to therapy, since this requires the prospective studies. For this purpose, it is necessary to confirm the validity of existing phenotype systems, choose a universal one and confirm its clinical significance. Confirmation that the phenotype system works in various geographical populations is one of the important stages of its validation.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сахарный диабет 2 типа
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фенотипы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластеры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: type 2 diabetes mellitus
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: phenotypes
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cluster analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Phenotypes in patients with type 2 Diabetes Mellitus
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Фенотипы сахарного диабета 2 типа
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kosareva_E.A._Fenotipy_SD2.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42518/2/Kosareva_E.A._Fenotipy_SD2.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,1 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Kosareva_E.A._1_.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42518/3/reviewSV_otzyv_Kosareva_E.A._1_.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 10,46 kB
resources.filename: reviewSV_st061518_Kosareva_Eva_Albertovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42518/4/reviewSV_st061518_Kosareva_Eva_Albertovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,14 kB