รูปแบบของโปรตีนในเลือด และ Potential Signaling Pathways ที่สัมพันธ์กับภาวะก่อนเกิดโรคเบาหวานและโรคเบาหวานชนิดที่ 2 ในกลุ่มผู้สูงอายุ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
โรคเบาหวานชนิดที่ 2 เป็นหนึ่งในปัญหาสุขภาพระดับโลกและพบมากในกลุ่มผู้สูงอายุ ที่มีสาเหตุจากหลายปัจจัย การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาความแตกต่างของการแสดงออกของโปรตีนในเลือดกลุ่มผู้สูงอายุไทยที่ไม่มีและมีภาวะเบาหวาน โดยใช้ข้อมูลและตัวอย่างเลือดจากโครงการ EGAT1/5 (2012) ซึ่งเป็นกลุ่มศึกษาเพศชายที่มีอายุระหว่าง 60-80 ปี จำนวน 2 กลุ่ม ได้แก่กลุ่มควบคุมที่มีสุขภาพดีที่ไม่มีภาวะอ้วนลงพุง (จำนวน 9 คน) และกลุ่มภาวะก่อนเกิดโรคเบาหวานและโรคเบาหวานชนิดที่ 2 (จำนวน 35 คน) การวิเคราะห์รูปแบบของโปรตีนในเลือดใช้เครื่องมือ liquid chromatography-tandem mass spectrometry พบว่ามีโปรตีน จำนวน 19 ชนิดที่พบเฉพาะในกลุ่มภาวะก่อนเกิดโรคเบาหวานและโรคเบาหวานชนิดที่ 2 ที่มีการทำงานเกี่ยวข้องกับกระบวนการ glycosylation การขนส่งโปรตีนและไขมัน การทำงานของ growth factor และการตอบสนองต่อการอักเสบ ในการวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ระหว่างโปรตีนที่มีการแสดงออกมากกว่า 1.5 เท่าของกลุ่มภาวะก่อนเกิดโรคเบาหวานและโรคเบาหวานชนิดที่ 2 เปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุม พบว่า มีความสัมพันธ์กับกลไก PI3K-AKT signaling pathway ส่วนที่มีการแสดงออกของโปรตีนลดลงมากกว่า 1.5 เท่า มีความสัมพันธ์กับกลไก MAPK pathway ซึ่งทั้ง 2 กลไกมีบทบาทสำคัญกับการทำงานของเบต้าเซลล์ของตับอ่อนและการควบคุมการตอบสนองต่อการทำงานของอินซูลิน โดยสรุปพบว่าผลที่ได้จากการศึกษาทางด้านโปรตีโอมิกส์ สามารถนำไปสู่การอธิบายที่ชัดเจนในเรื่องของกลไกที่เกี่ยวข้องการกับโรคเบาหวานชนิดที่ ตลอดจนเป็นข้อมูลที่สำคัญสำหรับการนำไปสู่แนวทางการรักษาขั้นสูงสำหรับโรคเบาหวาน และโรคแทรกซ้อนในกลุ่มผู้ป่วยที่เป็นกลุ่มผู้สูงอายุ
Article Details
References
Sun H, Saeedi P, Karuranga S, et al. IDF Diabetes Atlas: Global, regional and country-level diabetes prevalence estimates for 2021 and projections for 2045. Diabetes Res Clin Pract 2022; 183: 109119.
Aekplakorn W, Stolk RP, Neal B, et al. The prevalence and management of diabetes in Thai adults: the international collaborative study of cardiovascular disease in Asia. Diabetes Care 2003; 26(10): 2758-63.
Viengthong P, Bunloet A. Prevalence and associated factors of poor glycemic control among Type 2 Diabetes elderly patients in a community hospital, Khon Kaen Province. SRIMEDJ 2020; 35(4): 476-83.
Kyrou I, Tsigos C, Mavrogianni C, et al. Sociodemographic and lifestyle-related risk factors for identifying vulnerable groups for type 2 diabetes: a narrative review with emphasis on data from Europe. BMC Endocr Disord 2020; 20(Suppl 1): 134.
Defronzo RA. From the triumvirate to the ominous octet: a new paradigm for the treatment of type 2 diabetes mellitus. Diabetes 2009; 58(4): 773-95.
Muhammad SA, Raza W, Nguyen T, et al. Cellular signaling pathways in insulin resistance-systems biology analyses of microarray dataset reveals new drug target gene signatures of type 2 diabetes mellitus. Front Physiol 2017; 8: 13.
Wright GL Jr, Semmes OJ. Proteomics in health and disease. J Biomed Biotechnol 2003; 2003(4): 215-16.
Elhadad MA, Wilson R, Zaghlool SB, et al. Metabolic syndrome and the plasma proteome: from association to causation. Cardiovasc Diabetol 2021; 20(1): 111.
Elhadad MA, Jonasson C, Huth C, et al. Deciphering the plasma proteome of type 2 diabetes. Diabetes 2020; 69(12): 2766-78.
Liu X, Feng Q, Chen Y, et al. Proteomics-based identification of differentially-expressed proteins including galectin-1 in the blood plasma of type 2 diabetic patients. J Proteome Res 2009; 8(3): 1255-62.
Sleddering MA, Markvoort AJ, Dharuri HK, et al. Proteomic analysis in type 2 diabetes patients before and after a very low calorie diet reveals potential disease state and intervention specific biomarkers. PLoS One 2014; 9(11): e112835.
Vathesatogkit P, Woodward, M, Tanomsup S, et al. Cohort profile: The electricity generating authority of Thailand study. Int. J. Epidemiol 2012: 41; 359-65.
Dunn WB, Broadhurst D, Begley P, et al. Human Serum Metabolome (HUSERMET) Consortium. Procedures for large-scale metabolic profiling of serum and plasma using gas chromatography and liquid chroma-tography coupled to mass spectrometry. Nat Protoc 2011; 6(7): 1060-83.
Huang PL. A comprehensive definition for metabolic syndrome. Dis Model Mech 2009; 2(5-6): 231-7.
Lowery OH, Rosebrough NJ, Farr AL, et al. Protein measurement with the Folin phenol reagent. J Biol Chem 1951; 193(1): 265-75.
Kaewseekhao B, Roytrakul S, Namwat W, et al. Responses of activated THP-1 cells to Mycobacterium Tuberculosis infection during isoniazid and rifampicin in vitro treatment. Srinagarind Med J 2015; 30(5): 422-31.
Johansson C, Samskog J, Sundström L, et al. Differential expression analysis of Escherichia coli proteins using a novel software for relative quantitation of LC-MS/MS data. Proteomics 2006; 6(16): 4475-85.
Bardou P, Mariette J, Escudié F, et al. jvenn: an interactive Venn diagram viewer. BMC Bioinform 2014; 15(1): 293.
Szklarczyk D, Santos A, von Mering C, et al. STITCH 5: augmenting protein-chemical interaction networks with tissue and affinity data. Nucleic Acids Res 2016; 44(D1): D380-4.
Kanehisa M, Furumichi M, Tanabe M, et al. KEGG: new perspectives on genomes, pathways, diseases and drugs. Nucleic Acids Res 2017; 45(D1): D353-61.
Global Burden of Disease Collaborative Network. Global Burden of Disease Study 2019. Results. Institute for Health Metrics and Evaluation, 2020. Available at https://vizhub. healthdata.org/gbd-results/, accessed on April 20, 2023.
Pan WH, Yeh WT. How to define obesity? Evidence-based multiple action points for public awareness, screening, and treatment: an extension of Asian-Pacific recommendations. Asia Pac J Clin Nutr 2008; 17(3): 370-74.
Eckel RH, Grundy SM, Zimmet PZ. The metabolic syndrome. Lancet 2005; 365(9468): 1415-28.
Chang HY, Yeh WT, Chang YH, et al. Prevalence of dyslipidemia and mean blood lipid values in Taiwan: results from the Nutrition and Health Survey in Taiwan (NAHSIT, 1993-1996). Chin J Physiol 2002; 45(4): 187-97.
Bellary S, Kyrou I, Brown JE, et al. Type 2 diabetes mellitus in older adults: clinical considerations and management. Nat Rev Endocrinol 2021; 17(9): 534-48.
Oliveros E, Patel H, Kyung S, et al. Hypertension in older adults: Assessment, management, and challenges. Clin Cardiol 2020; 43(2): 99-107.
Russo VC, Azar WJ, Yau SW, et al. IGFBP-2: The dark horse in metabolism and cancer. Cytokine Growth Factor Rev 2015; 26: 329-46.
Li Z, Wu Z, Ren G, et al. Expression patterns of insulin-like growth factor system members and their correlations with growth and carcass traits in Landrace and Lantang pigs during postnatal development. Mol Biol Rep 2013; 40: 3569-76
Hedbacker K, Birsoy K, Wysocki RW, et al. Antidiabetic effects of IGFBP2, a leptin-regulated gene. Cell Metab 2010; 11(1): 11-22.
Rajpathak SN, He M, Sun Q, et al. Insulin-like growth factor axis and risk of type 2 diabetes in women. Diabetes 2012; 61(9): 2248-54.
Wong HK, Tang F, Cheung TT, et al. Adrenomedullin and diabetes. World J Diabetes 2014; 5(3): 364-71.
Wojtusciszyn A, Armanet M, Morel P, et al. Insulin secretion from human beta cells is heterogeneous and dependent on cell-to-cell contacts. Diabetologia 2008; 51: 1843-52
Parnaud G, Lavallard V, Bedat B, et al. Cadherin engagement improves insulin secretion of single human β-cells. Diabetes 2015; 64(3): 887-96.
Yoder SM, Dineen SL, Wang Z, et al. YES, a Src family kinase, is a proximal glucose-specific activator of cell division cycle control protein 42 (Cdc42) in pancreatic islet β cells. J Biol Chem 2014; 289(16): 11476-87.
Contreras-Ferrat A, Llanos P, Vásquez C, et al. Insulin elicits a ROS-activated and an IP₃-dependent Ca²⁺ release, which both impinge on GLUT4 translocation. J Cell Sci 2014; 127(Pt 9): 1911-23.
Yu L, Wang H, Guo Z, et al. Role of nucleolar protein NOM1 in pancreatic islet β cell apoptosis in diabetes. Exp Ther Med 2016; 12(4): 2275-80.
Kim JJ, Sears DD. TLR4 and insulin resistance. Gastroenterol Res Pract 2010; 2010: 212563.
Iozzo RV, Schaefer L. Proteoglycan form and function: A comprehensive nomenclature of proteoglycans. Matrix Biol 2015; 42: 11-55.
Nahon JE, Hoekstra M, van Harmelen V, et al. Proteoglycan 4 deficiency protects against glucose intolerance and fatty liver disease in diet-induced obese mice. Biochim Biophys Acta Mol Basis Dis 2019; 1865(2): 494-501.
Yun YR, Won JE, Jeon E, et al. Fibroblast growth factors: biology, function, and application for tissue regeneration. J Tissue Eng 2010; 2010: 218142.
Deng J, Liu Y, Liu Y, et al. The multiple roles of fibroblast growth factor in diabetic nephropathy. J Inflamm Res 2021; 14: 5273-90.
Bone RN, Oyebamiji O, Talware S, et al. A computational approach for defining a signature of β-cell golgi stress in diabetes. Diabetes 2020: 2364-76.
Huang X, Liu G, Guo J, et al. The PI3K/AKT pathway in obesity and type 2 diabetes. Int J Biol Sci 2018; 14(11): 1483-96.
Liu S, Marcelin G, Blouet C, et al. A gut-brain axis regulating glucose metabolism mediated by bile acids and competitive fibroblast growth factor actions at the hypothalamus. Mol Metab 2018; 8: 37-50.
Lagarrigue S, Lopez-Mejia IC, Denechaud PD, et al. CDK4 is an essential insulin effector in adipocytes. J Clin Invest 2016; 126(1): 335-48.
Werner H. BRCA1: An endocrine and metabolic regulator. Front Endocrinol (Lausanne) 2022; 13: 844575.
Sidarala V, Kowluru A. The regulatory roles of mitogen-activated protein kinase (MAPK) pathways in health and diabetes: Lessons learned from the pancreatic β-cell. Recent Pat Endocr Metab Immune Drug Discov 2017; 10(2): 76-84.
Lee JH, Lee JH, Rane SG. TGF-β signaling in pancreatic islet β cell development and function. Endocrinology 2021; 162(3): bqaa233.
Li M, Xu X, Su Y, et al. A comprehensive overview of PPM1A: From structure to disease. Exp Biol Med (Maywood) 2022; 247(6): 453-61.
Yoshizaki T, Maegawa H, Egawa K, et al. Protein phosphatase-2C alpha as a positive regulator of insulin sensitivity through direct activation of phosphatidylinositol 3-kinase in 3T3-L1 adipocytes. J Biol Chem 2004; 279(21): 22715-26.
Yang SN, Berggren PO. The role of voltage-gated calcium channels in pancreatic beta-cell physiology and pathophysiology. Endocr Rev 2006; 27(6): 621-76.
Tu C, Rudnick PA, Martinez MY, et al. Depletion of abundant plasma proteins and limitations of plasma proteomics. J Proteome Res 2010; 9(10): 4982-91.