Роль мозгового нейтрофического фактора в диагностике пресаркопении у пациентов с сахарным диабетом 2-го типа

Пресаркопения является начальной стадией саркопении, общего процесса старения, связанного с потерей мышечной массы у лиц пожилого и старческого возраста. Как и пресаркопения, сахарный диабет 2-го типа заболевание, ассоциированное с возрастом. Дегенеративные изменения в скелетной мышце — общий патогенетический фактор двух заболеваний. Отражением функционирования мышечной ткани может являться концентрация мозгового нейротрофического фактора (BDNF), экспрессия которого повышается в мышцах после физической активности, а также зависит от объема мышечной массы. Цель исследования. Определить значимость биомаркера BDNF в диагностике пресаркопении у пациентов с сахарным диабетом 2-го типа. Материал и методы. Проведено одномоментное одноцентровое кросс-секционное исследование пациентов старше 60 лет, госпитализированных в эндокринологическое отделение ГКБ им. В.М. Буянова, в связи с декомпенсацией углеводного обмена. При госпитализации для выявления синдрома саркопении использовался опросник SARC-F, пациенты, набравшие более 4 баллов, были включены в основной этап исследования для выявления саркопении согласно консенсусу EWGSOP2. Случайным образом были отобраны по 44 человека в группы с пресаркопенией и без нее. У этих пациентов были получены сыворотки для определения методом ИФА уровня BDNF. Статистическая обработка осуществлялась с использованием пакета программ SPSS Statistics 23. Результаты. За период исследования обследовано 232 пациента, из которых у 147 (63% от общего количества пациентов, мужчин 35 (24%), женщин 112 (76%), средний возраст — 70 ± 8 лет), пресаркопения была выявлена у 87 человек (59% от количества исследуемых). У пациентов с пресаркопенией уровень BDNF был ниже, чем у пациентов без пресаркопении, значения составили 5,4 ± 1,6 и 7,2 ± 1,7 соответственно (р = 0,0001). При проведении корреляционного анализа установлены прямые корреляционные связи уровня BDNF и динамометрии правой руки (rxy = 0,38; p = 0,0001), левой руки (rxy = 0,37; p = 0,003), SPPB-теста (rxy = 0,212; p = 0,048), фазового угла (rxy = 0,407; p = 0,0001), а также обратные корреляционные связи с SARC-F (rxy = –0,222; p = 0,038), ASMM (rxy = –0,236; p = 0,027), iASMM (rxy = –0,246; p = 0,021), СОЭ (rxy = –0,348; p = 0,001). Для определения диагностической значимости уровня ВDNF найдено его разделяющее значение путем метода ROC-кривых, позволяющее диагностировать пресаркопению у пациентов с сахарным диабетом 2-го типа. Площадь под ROC-кривой, соответствующей взаимосвязи прогноза пресаркопении и уровня BDNF, составила 0,826 ± 0,046 с 95% ДИ 0,735–0,917. Полученная прогностическая модель была статистически значимой (р < 0,001). Пороговое значение BDNF в точке сut-off равно 6,71. При BDNF равном или превышающем данное значение прогнозировался высокий риск пресаркопении. Чувствительность и специфичность метода составила 81,8 и 75% соответственно. Выводы. Белок плазмы BDNF связан с риском развития пресаркопении, что показывает возможность его применения для диагностики данного состояния.

1. Izzo A., Massimino E., Riccardi G. et al. A narrative review on sarcopenia in type 2 diabetes mellitis: prevalence and associated factors. Nutrients. 2021;13(1):183. DOI: 10.3390/ni13010183

2. Liccini A., Malmstrom TK.. Frailty and sarcopenia as predictors of adverse health oitcomes in persons with diabetes mellitis. J. Am. Med. Dir. Assoc. 2016;17(9):846-851. DOI: 10.1016/j.jamda.2016.07.007

3. Cruz-Jentoft A.J., Bahat G., Bauer J., Boirie Y., Bruyere O., Cederholm T., Cooper C. et al. Writing Groip for the Eiropean Working Group on Sarcopenia in Older People 2 (EWGSOP2), and the Extended Group for EWGSOP2.

4. Ardeljan A.D., Hurezeanu R. Sarcopenia. [Updated 2023 Jul 4]. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2025 Jan. [Electronic resource]. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK560813/.

5. Cretoiu D., Pavelescu L., Duica F., Radu M., Suciu N., Cretoiu S.M. Myofibers. Adv. Exp. Med. Biol. 2018;1088:23-46. View Article: Google Scholar: PubMed/NCBI.

6. Coelho-Junior H.J., Picca A., Calvani R.., Uchida M.C., Marzetti E. If my muscle could talk: Myokines as a biomarker of frailty. Exp. Gerontol. 2019;127:110715.

7. Briana D.D.; Malamitsi-Puchner A. Developmental origins of adult health and disease: The metabolic role of BDNF from early life to adulthood. Metabolism. 2018;81:45-51.

8. Matthews V.B., Âström M.B., Chan M.H.S., Bruce C.R., Krabbe K.S., Prelovsek O. et al. Brain-derived neurotrophic factor is produced by skeletal muscle cells in response to contraction and enhances fat oxidation via activation of AMP-activated protein kinase. Diabetologia. 2009;52:1409-1418.

9. Levy M.J.F., Boulle F., Steinbusch H.W., van den Hove D.L.A., Kenis G., Lanfumey L. Neurotrophic factors and neuroplasticity pathways in the pathophysiology and treatment of depression. Psychopharmacology. 2018;235:2195-2220.

10. Aarsland D., Sardahaee F.S., Anderssen S., Ballard C. Is physical activity a potential preventive factor for vascular dementia? A systematic review. Aging. Ment. Health. 2010;14:386-395.

11. Yamanaka M, et al. Protective effect of brain-derived neurotrophic factor on pancreatic islets in obese diabetic mice. Metabolism. 2006;55:1286-1292. DOI: 10.1016/j.metabol.2006.04.017

12. Rentflejsz J., Wojszel Z.B. Diabetes mellitus should be considered while analysing sarcopenia-related biomarkers. J. Clin. Med. 2024;13(4):1107. DOI: 10.3390/jcm13041107. PMID: 38398421. PMCID: PMC10889814

13. Miyazaki S., Iino N., Koda R., Narita I., Kaneko Y. Brain-derived neurotrophic factor is associated with sarcopenia and frailty in Japanese hemodialysis patients. Geriatr. Gerontol. Int. 2021;21(1):27-33. DOI: 10.1111/ggi.14089. PMID: 33215785

14. Koito Y., Yanishi M., Kimura Y., Tsukaguchi H., Kinoshita H., Matsuda T. Serum Brain-Derived Neurotrophic Factor and Myostatin Levels Are Associated With Skeletal Muscle Mass in Kidney Transplant Recipients. Transplant. Proc. 2021;53:1939-1944. DOI: 10.1016/j.transproceed.2021.04.021

15. Karim A., Muhammad T., Qaisar R. Prediction of sarcopenia using multiple biomarkers of neuromuscular junction degeneration in chronic obstructive pulmonary disease. J. Pers. Med. 2021;11:919. DOI: 10.3390/jpm11090919

16. Karim A., Iqbal M.S., Muhammad T., Qaisar R. Evaluation of Sarcopenia Using Biomarkers of the Neuromuscular Junction in Parkinson's Disease. J. Mol. Neurosci. 2022;72:820-829. DOI: 10.1007/s12031-022-01970-7

17. Moosaie F., Mohammadi S., Saghazadeh A., Dehghani Firouzabadi F., Rezaei N. Brain-derived neurotrophic factor in diabetes mellitus: A systematic review and meta-analysis. PLoS ONE. 2023;18: e0268816. DOI: 10.1371/journal.pone.0268816