Yöntem makalesi

Metabolik Disfonksiyonla İlişkili Steatotik Karaciğer Hastalığında Erken Kardiyometabolik Değerlendirme için Standartlaştırılmış Protokol

0 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/70593

⸱

29 Eylül 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Clinical Research Department, Experimental Metabolism and Clinical Research Laboratory, 2Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (ISSSTE), Laboratory of Biochemistry and Experimental Medicine, 3Cardiology Department, Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (ISSSTE), 4Facultad de Enfermería y Nutrición, Universidad Autónoma de San Luis Potosí, 5Centro de Investigación en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada (CICATA), Instituto Politécnico Nacional (IPN)

Bu makalede

Özet

Bu protokol; diyetle ilişkili inflamasyon değerlendirmesi, biyokimyasal biyobelirteçler, ekokardiyografi ve karotis ultrasonografisini entegre ederek, metabolik disfonksiyona bağlı steatotik karaciğer hastalığı (MASLD) olan yetişkinlerde erken kardiyometabolik değerlendirme için standartlaştırılmış bir iş akışının yanı sıra, tekrarlanabilirliği artırmak amacıyla standartlaştırılmış veri toplama, kalite kontrol ve veri doğrulama prosedürlerini açıklamaktadır.

Özet

Metabolik disfonksiyonla ilişkili steatotik karaciğer hastalığı (MASLD), kronik düşük dereceli inflamasyon ve artmış kardiyovasküler hastalık riski ile ilişkilidir. Beslenme yoluyla alınan inflamatuar değerlendirmeyi objektif kardiyovasküler görüntüleme ile entegre eden standardize protokollerin sınırlı olması nedeniyle, subklinik kardiyometabolik değişikliklerin erken dönemde belirlenmesi zor olmaya devam etmektedir. Bu protokol, MASLD tanısı kesinleşmiş yetişkinlerde, beslenmenin inflamatuar potansiyeli ile erken kardiyometabolik değişiklikler arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi için tekrarlanabilir bir iş akışı tanımlamaktadır. Katılımcılar standardize uygunluk kriterlerine göre kaydedilir ve hepatik steatoz ultrasonografi ile doğrulanır. Besin alımı, valide edilmiş yarı kantitatif bir gıda tüketim sıklığı anketi (FFQ) kullanılarak değerlendirilir ve bu verilerden Beslenme İnflamatuar İndeksi (DII), literatür kaynaklı orijinal metodoloji kullanılarak hesaplanır. Kardiyometabolik değerlendirme; antropometrik ölçümleri, açlık biyokimyasal analizlerini, trigliserit/yüksek yoğunluklu lipoprotein kolesterol (TG/HDL-C) oranının ve Plazma Aterojenik İndeksinin (AIP) hesaplanmasını, inflamatuar biyobelirteçlerin enzim bağlı immünosorbent assay (ELISA) ile kantifikasyonunu, doku Doppler kaynaklı E/e′ kullanılarak sol ventrikül diyastolik fonksiyonunun transtorasik ekokardiyografik değerlendirmesini ve karotis intima-media kalınlığının (CIMT) ölçümü için bilateral karotis ultrasonografisini içerir. Metodolojik tutarlılığı ve tekrarlanabilirliği sağlamak için standardize edinme prosedürleri, önceden tanımlanmış kalite kontrol kontrol noktaları ve veri doğrulama adımları sürece dahil edilmiştir. Temsili sonuçlar; DII sınıflandırması, inflamatuar biyobelirteç profilleri, ekokardiyografik indeksler ve CIMT ölçümleri dahil olmak üzere protokol tarafından üretilen standardize verileri göstermekte olup, doğrulayıcı biyolojik ilişkiler ima etmemektedir. Bu protokol, MASLD'li yetişkinlerde beslenmeye bağlı inflamatuar yük ile erken kardiyometabolik değişiklikler arasındaki ilişkiyi araştıran klinik ve translasyonel çalışmalar yürütmek için ayrıntılı ve tekrarlanabilir bir metodolojik çerçeve sunmaktadır.

Giriş

Metabolik disfonksiyonla ilişkili steatotik karaciğer hastalığı (MASLD), dünya çapında yetişkin popülasyonun yaklaşık üçte birini etkileyen en yaygın kronik karaciğer hastalığıdır. MASLD, ilerleyici hepatik hasarın ötesinde, kronik düşük dereceli inflamasyon, insülin direnci, endotelyal disfonksiyon ve hızlanmış ateroskleroz ile karakterizedir1,2. Kardiyovasküler hastalık, MASLD'li bireylerde morbidite ve mortalitenin önde gelen nedenidir; bu durum, klinik olarak belirgin kardiyovasküler hastalık gelişmeden önce erken kardiyometabolik değişiklikleri belirlemek için güvenilir yaklaşımlara duyulan ihtiyacı vurgulamaktadır3,4. Bu protokolün amacı, MASLD'li yetişkinlerde diyetteki inflamatuar yükün, sistemik inflamasyonun ve erken subklinik kardiyovasküler disfonksiyonun entegre değerlendirmesi için standart ve tekrarlanabilir bir iş akışı sağlamaktır. Bu protokol, bu popülasyonda klinik olarak anlamlı kardiyovasküler hastalık öncesindeki erken kardiyometabolik riskleri inceleyen klinik ve translasyonel çalışmalar için tasarlanmıştır.

Biriken kanıtlar, diyetin MASLD başlangıcında ve ilerlemesinde merkezi bir rol oynadığını göstermektedir. Ultra-işlenmiş gıdaların, doymuş yağların, rafine karbonhidratların ve ilave şekerlerin yüksek tüketimi ile karakterize edilen beslenme modelleri; oksidatif stresi, endotelyal disfonksiyonu, immün aktivasyonu ve kronik sistemik inflamasyonu teşvik eder5,6. Buna karşılık, lif, polifenoller, omega-3 yağ asitleri ve antioksidan mikrobesinler açısından zengin beslenme modelleri, metabolik disfonksiyon ve kardiyovasküler hastalıklarla ilişkili inflamatuar yolakları hafifletir6,7.

Beslenmeye Bağlı İnflamatuar İndeks (DII), C-reaktif protein (CRP), interlökin (IL)-1β, IL-4, IL-6, IL-10 ve tümör nekroz faktörü-α (TNF-α) dahil olmak üzere inflamatuar biyobelirteçler üzerindeki 45 beslenme bileşeninin etkilerine dayalı, literatür kaynaklı bir puanlama sistemi kullanarak alışılmış besin alımının inflamatuar potansiyelini tahmin etmek için geliştirilmiştir8. Daha yüksek DII skorları, çeşitli popülasyonlarda dolaşımdaki inflamatuar medyatörlerin artışı, insülin direnci, metabolik sendrom, tip 2 diyabet mellitus ve kardiyovasküler hastalıklarla ilişkilendirilmiştir9,10.

DII olumsuz metabolik sonuçlarla ilişkilendirilmiş olsa da, MASLD'li bireylerde erken kardiyovasküler değişimleri tespit etmek için diyetsel inflamasyon değerlendirmesini objektif kardiyovasküler görüntüleme ile entegre eden nispeten az sayıda çalışma yapılmıştır4,11. Kardiyometabolik hasarın en erken belirtileri arasında; yükselmiş sol ventrikül dolum basıncını yansıtan ve diyabetik ile metabolik kardiyomiyopatinin erken bir özelliği olan, doku Doppler türevli E/e′ oranı ile değerlendirilen subklinik sol ventrikül diyastolik disfonksiyonu12,13 ve gelecekteki kardiyovasküler olayları bağımsız olarak öngören, subklinik aterosklerozun valide edilmiş bir sürrogat belirteci olan karotis intima-media kalınlığı (CIMT)14,15 yer alır.

Öncelikle antropometrik ölçümlere, rutin biyokimyasal testlere ve izole kardiyovasküler risk faktörlerine dayanan geleneksel kardiyometabolik değerlendirme ile karşılaştırıldığında, bu protokol; diyetle alınan inflamatuar değerlendirmeyi, inflamatuar biyobelirteç profillemesini, diyastolik fonksiyonun ekokardiyografik değerlendirmesini ve karotis ultrasonografisini tek bir standardize iş akışında birleştirir. Bu entegre yaklaşım, klinik araştırma ortamlarında yaygın olarak mevcut olan non-invaziv teknikleri kullanarak diyetle maruziyetin, sistemik inflamasyonun ve subklinik kardiyovasküler yeniden şekillenmenin eş zamanlı olarak değerlendirilmesine olanak tanır. Metabolik hastalıklarda erken kardiyovasküler disfonksiyonun karakterizasyonunu iyileştirmek için multimodal yaklaşımlar önerilmiş olsa da, standardize uygulama protokolleri hala sınırlıdır.

Geleneksel lipid profili değerlendirmesini tamamlamak amacıyla bu protokol, trigliserit-yüksek yoğunluklu lipoprotein kolesterol (TG/HDL-C) oranını ve log (TG/HDL-C) olarak hesaplanan Plazma Aterojenik İndeksi'ni (AIP) da içermektedir. AIP, aterojenik ve anti-aterojenik lipoproteinler arasındaki dengeyi yansıtır; küçük, yoğun düşük yoğunluklu lipoprotein (LDL) partiküllerinin, insülin direncinin, endotelyal disfonksiyonun ve rezidüel kardiyovasküler riskin vekil bir belirteci olarak ortaya çıkmıştır. Sonuç olarak AIP, aterojenik dislipideminin daha kapsamlı bir değerlendirmesini sağlar ve özellikle MASLD16,17 gibi metabolik bozuklukları olanlar başta olmak üzere, artmış kardiyovasküler risk altındaki bireylerin belirlenmesinde iyi bir ayırt edici yetenek göstermiştir.

Ek olarak bu protokol, MASLD'de diyete bağlı inflamatuar potansiyel ile kardiyometabolik hasar arasındaki biyolojik mekanizmaları daha ayrıntılı tanımlamak için bir dizi dolaşımdaki inflamatuar biyobelirteci içermektedir. Bu biyobelirteçler; lökosit göçü, doğal bağışıklık aktivasyonu, pro- ve anti-inflamatuar sinyal iletimi, endotel disfonksiyonu ve insülin direncinde merkezi roller oynadıkları için seçilmiştir. Bu mediyatörlerin eş zamanlı değerlendirmesi, sistemik inflamasyonun yalnızca CRP ile yapılan değerlendirmesinden daha kapsamlı bir karakterizasyonunu sağlar ve MASLD'de diyete bağlı inflamatuar yük ile erken kardiyovasküler hasar arasındaki ilişkiye dair mekanistik içgörüyü artırır1,18,19.

Bu nedenle bu protokol; diyet değerlendirmesi, enflamatuar biyobelirteç profillemesi, biyokimyasal analizler, ekokardiyografi ve karotis ultrasonografisini entegre ederek, MASLD'li yetişkinlerde diyetle ilişkili enflamatuar potansiyel ile erken kardiyometabolik değişiklikler arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için standardize edilmiş ve tekrarlanabilir bir metodoloji sunmaktadır. Standardize ölçüm prosedürleri ve önceden tanımlanmış kalite kontrol kontrol noktalarını içeren bu iş akışı, MASLD'deki erken kardiyometabolik risk üzerine yürütülen klinik ve translasyonel araştırmaları desteklerken, araştırmacılar ve çalışma merkezleri arasında tekrarlanabilirliği kolaylaştırmak için tasarlanmıştır.

Protokol

Çalışma protokolü, Mexico City, Meksika'daki National Medical Center "20 de Noviembre," Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (ISSSTE) Kurumsal Araştırma ve Araştırma Etik Kurulları tarafından onaylanmıştır (Onay Kimliği: 04-118-2025). Tüm prosedürleri Helsinki Deklarasyonu'na ve insan katılımcıların yer aldığı araştırmaları düzenleyen ilgili ulusal düzenlemelere uygun olarak gerçekleştirin. Kayıttan önce tüm katılımcılardan yazılı bilgilendirilmiş onam alın. Tüm klinik, laboratuvar, diyet ve görüntüleme verileri için kodlanmış çalışma tanımlayıcıları kullanarak katılımcı gizliliğini koruyun.

1. Katılımcı alımı ve uygunluk değerlendirmesi

  1. Katılımcıların belirlenmesi
    1. 2025 ve 2026 yılları arasında, metabolik disfonksiyonla ilişkili steatozla seyreden karaciğer hastalığı (MASLD) şüphesi olan ≥18 yaşındaki yetişkinleri çalışmaya dahil edin.
    2. Kayıt öncesinde çalışma amaçlarını, prosedürleri, potansiyel riskleri ve gizlilik önlemlerini açıklayın.
    3. Herhangi bir çalışma prosedürü uygulamadan önce her katılımcıdan yazılı bilgilendirilmiş onam alın.
  2. MASLD'nin doğrulanması
    1. Standart kurumsal prosedürleri kullanarak abdominal ultrasonografi yapın.
    2. Renal kortekse göre artmış hepatik ekojenite ve beraberinde posterior akustik atenüasyon tespit ederek hepatik steatozu doğrulayın.
    3. Güncel konsensüs kriterlerine göre hepatik steatozu ve en az bir kardiyometabolik risk faktörünün varlığını doğrulayarak MASLD tanısını koyun.
      NOT: Operatöre bağlı değişkenliği en aza indirmek için tüm ultrasonografik incelemeleri aynı görüntüleme protokolüyle ve mümkün olduğunca aynı deneyimli radyolog tarafından gerçekleştirin.
  3. Uygunluğun değerlendirilmesi
    1. Önceden tanımlanmış tüm uygunluk kriterlerini karşılayan ve yazılı bilgilendirilmiş onam veren katılımcıları çalışmaya dahil edin.
    2. Önemli düzeyde alkol tüketimi olan katılımcıları hariç tutun.
    3. Viral hepatit (HBV veya HCV), otoimmün karaciğer hastalığı, ilaç kaynaklı karaciğer hasarı, kalıtsal karaciğer hastalıkları, gebelik, aktif malignite, dekompanse kalp yetmezliği veya kardiyometabolik değerlendirmeyi etkileyebilecek diğer kronik karaciğer hastalıkları olan katılımcıları hariç tutun.
      NOT: Her katılımcıya kodlanmış bir çalışma kimliği atayarak, isimleri, tıbbi kayıt numaralarını ve diğer kişisel tanımlayıcıları araştırma veri tabanlarından kaldırarak ve ekokardiyografi ile karotis ultrason görüntüsünü güvenli bir kurumsal veri tabanında saklayarak katılımcı gizliliğini koruyun.

2. Gıda tüketim sıklığı anketi

  1. Beslenme değerlendirme aracını seçin
    1. Çalışma popülasyonuna uygun, valide edilmiş yarı kantitatif bir gıda tüketim sıklığı anketi (FFQ) seçin.
      NOT: Tekrarlanan 24 saatlik beslenme hatırlatma yöntemleri veya beslenme kayıtları ile önceden valide edilmiş FFQ'lar kullanın. Bu protokolde, önceki 7 gün boyunca alışılmış alımı değerlendirmek için ENSANUT 140 maddelik yarı kantitatif FFQ kullanılmıştır20,21.
  2. Beslenme değerlendirmesini hazırlayın
    1. Katılımcı alımı öncesinde tüm görüşmecileri standardize edilmiş yazılı talimatlar kullanarak eğitin.
    2. Anket uygulama yöntemini, porsiyon büyüklüğü tahminini, yanıt yorumlamayı ve veri kaydını tüm görüşmeciler arasında standardize edin.
  3. FFQ'yu uygulayın
    1. FFQ'yu yüz yüze mülakat sırasında gerçekleştirin.
    2. Katılımcıları, FFQ tarafından belirtilen referans dönemindeki alışılmış gıda ve içecek alımlarını rapor etmeleri konusunda yönlendirin.
    3. Hem hafta içi hem de hafta sonu tüketilen gıdaları dahil edin.
    4. Akut hastalık, hastaneye yatış veya kısa süreli terapötik müdahalelerle ilişkili geçici beslenme değişikliklerini hariç tutun.
  4. Besin alımını kaydedin
    1. Gıda tüketimini, önceden tanımlanmış FFQ frekans kategorilerini kullanarak kaydedin.
    2. Porsiyon büyüklüklerini standardize edilmiş ev gereçleri, gıda modelleri, fotoğraflar veya referans porsiyon kılavuzları kullanarak tahmin edin.
    3. Katılımcı yanıtlarını etkilemeden, yabancı gıdaları, porsiyon boyutlarını veya frekans kategorilerini açıklığa kavuşturun.
      NOT: Her tamamlanmış FFQ'yu mülakattan hemen sonra gözden geçirerek veri kalitesini doğrulayın. Eksik yanıtları veya tutarsız cevapları belirleyin ve verileri çalışma veri tabanına girmeden önce tutarsızlıkları doğrudan katılımcı ile çözün.
  5. Günlük besin alımını hesaplayın
    1. Rapor edilen tüketim frekanslarını günlük ortalama alıma (porsiyon/gün) dönüştürün.
    2. Porsiyon büyüklüklerini, FFQ kılavuzuna göre günlük gram veya mililitre cinsinden dönüştürün.
    3. Uygun gıda bileşimi veri tabanı ve besinsel analiz yazılımı kullanarak günlük besin öğesi alımını hesaplayın.
    4. Aynı besin hesaplama prosedürünü tüm katılımcılara uygulayın.
      DURAKLAMA NOKTASI: Tamamlanan FFQ'ları kalite doğrulamasından sonra güvenli bir şekilde saklayın ve daha sonra besin analizi ile Besinsel İnflamatuar İndeks (DII) hesaplaması için işleyin.

3. Diyetetik enflamatuar indeks tahmini

NOT: Diyetteki İnflamatuar İndeks (DII), doğrulanmış bir diyet değerlendirme aracı kullanılarak toplanan verilerden, alışkanlık haline gelmiş diyet alımının inflamatuar potansiyelini tahmin eden literatür kaynaklı bir algoritmadır8.

  1. Besin alım verilerini hazırlayın
    1. Standartlaştırılmış bir gıda kompozisyon veri tabanı ve besinsel analiz yazılımı kullanarak tüm FFQ yanıtlarını günlük besin alımlarına dönüştürün.
    2. Aynı besin hesaplama prosedürünü tüm katılımcılara uygulayın.
  2. Beslenme bileşenlerini seçin
    1. DII hesaplaması için mevcut olan beslenme bileşenlerini belirleyin.
    2. DII'yi yalnızca seçilen FFQ ve gıda kompozisyon veri tabanı tarafından güvenilir bir şekilde kaydedilen beslenme bileşenlerini kullanarak hesaplayın.
    3. Aynı beslenme bileşenleri setini tüm katılımcılara uygulayın.
      NOT: Ölçülmeyen beslenme bileşenlerine sıfır değeri atamayın.
  3. Standartlaştırılmış skorları hesaplayın
    1. Her bir beslenme bileşeninin alımını, orijinal DII metodolojisinde tanımlanan ilgili küresel referans ortalaması ve standart sapması ile karşılaştırın8.
    2. Standartlaştırılmış skoru aşağıdaki denklemle hesaplayın:
    3. Standartlaştırılmış skor = (Katılımcı alımı − Küresel referans ortalaması) ÷ Küresel referans standart sapması
  4. Merkezlenmiş yüzdelikleri hesaplayın
    1. Orijinal DII metodolojisine göre her bir standartlaştırılmış skoru merkezlenmiş bir yüzdeliğe dönüştürün.
    2. Merkezlenmiş yüzdeliği aşağıdaki denklemle hesaplayın:
    3. Merkezlenmiş yüzdelik = (Yüzdelik × 2) − 1
  5. Bileşen DII skorlarını hesaplayın
    1. Merkezlenmiş yüzdeliği, orijinal DII veri tabanında her bir beslenme bileşenine atanan enflamatuar etki skoru ile çarpın8.
    2. Hesaplamayı mevcut tüm beslenme bileşenleri için tekrarlayın.
    3. Bileşen DII skoru = Merkezlenmiş yüzdelik × Enflamatuar etki skoru
  6. Genel Beslenme Enflamatuar İndeksi'ni hesaplayın
    1. Her katılımcı için genel DII skorunu elde etmek amacıyla bileşen DII skorlarını toplayın.
    2. Negatif değerleri, daha anti-enflamatuar bir beslenme örüntüsü olarak yorumlayın.
    3. Pozitif değerleri, daha pro-enflamatuar bir beslenme örüntüsü olarak yorumlayın.
  7. Katılımcıları sınıflandırın
    1. Katılımcıları DII skorlarına göre sıralayın.
    2. Katılımcıları, çalışma popülasyonu dağılımına göre kuartillere ayırın.
  8. Kalite kontrolü gerçekleştirin
    1. Tüm katılımcılar için aynı FFQ'yu, gıda kompozisyon veri tabanını, besinsel analiz yazılımını ve DII hesaplama yöntemini kullanın.
    2. Analizden önce tüm beslenme kayıtlarını eksik bilgiler, makul olmayan enerji alımı ve veri girişi hataları açısından inceleyin.
    3. Hesaplama doğruluğunu doğrulamak için rastgele seçilen bir katılımcı örneklemi için DII'yi bağımsız olarak yeniden hesaplayın.
    4. DII hesaplamasına dahil edilen tüm beslenme bileşenlerini belgeleyin ve mevcut olmayan bileşenleri raporlayın.

4. MASLD değerlendirmesi

  1. 1.2.2'de belirtildiği üzere karaciğer steatozunu doğrulayın.
    NOT: Operatöre bağlı değişkenliği minimize etmek için mümkün olduğunca, tüm incelemelerin aynı deneyimli radyolog tarafından özdeş görüntüleme parametreleri kullanılarak gerçekleştirilmesini sağlayın.
  2. Alkol tüketimini değerlendirin
    1. Standart bir klinik görüşme kullanarak alkol tüketimini değerlendirin.
    2. Alkol alımı MASLD için mevcut tanısal eşik değerlerini aşan katılımcıları hariç tutun.
  3. Hepatik steatozun ikincil nedenlerini hariç tutun
    1. Kronik viral hepatiti (HBV veya HCV) olan katılımcıları hariç tutun.
    2. Otoimmün karaciğer hastalığı, ilaçla ilişkili karaciğer hasarı, kalıtsal karaciğer hastalıkları, hamilelik, aktif malignite veyaB kardiyometabolik değerlendirmeyi etkileyebilecek diğer kronik karaciğer bozuklukları olan katılımcıları hariç tutun.
  4. Kardiyometabolik risk faktörlerini değerlendirin
    1. Vücut kitle indeksini (BMI) değerlendirin ve BMI ≥25 kg/m2 durumunu fazla kilo veya obezite olarak sınıflandırın.
    2. Açlık plazma glikozu >125 mg/dL değerini kullanarak tip 2 diyabet mellitusu değerlendirin.
    3. Aşağıdaki kriterlerden en az ikisinin varlığını doğrulayarak metabolik disregülasyonu değerlendirin: artmış bel çevresi, kan basıncı ≥130/85 mmHg, trigliseridler ≥150 mg/dL, erkeklerde HDL-C <40 mg/dL veya kadınlarda <50 mg/dL, açlık plazma glikozu 100–125 mg/dL veya HbA1c 5.7%–6.4%, veya HOMA-IR gibi yükselmiş insülin direnci belirteçleri.
  5. Güncel konsensüs kriterlerine göre, hepatik steatozun en az bir kardiyometabolik risk faktörü ile birlikte doğrulandığı durumlarda MASLD tanısı koyun.

5. Kardiyometabolik riskin değerlendirilmesi

  1. Demografik ve antropometrik ölçümlerin elde edilmesi
    1. Katılımcının yaşı, cinsiyeti, tıbbi öyküsü, mevcut ilaçları ve tip 2 diyabet mellitus ile hipertansiyon dahil olmak üzere tanı konulmuş kardiyometabolik hastalıkları kaydedin.
    2. Kalibre edilmiş ekipman kullanarak boy ve vücut ağırlığını ölçün.
    3. Vücut ağırlığının (kg), boyun karesine (m2) bölünmesiyle vücut kitle indeksini (BMI) hesaplayın.
    4. Esnemeyen bir mezura kullanarak, son kaburganın alt kenarı ile iliak krista arasındaki orta noktadan bel çevresini ölçün.
  2. Rutin otomatik klinik laboratuvar yöntemlerini kullanarak kardiyometabolik riskin biyokimyasal belirteçlerini belirleyin.
    1. Kurumsal laboratuvar prosedürlerine uygun olarak açlık kan örnekleri toplayın.
    2. Rutin otomatik klinik laboratuvar testlerini kullanarak total kolesterol, HDL-C, LDL-C, trigliseridler, açlık plazma glukozu, HbA1c ve açlık insülini dahil olmak üzere biyokimyasal belirteçleri ölçün.
      NOT: Otomatik klinik laboratuvar testleri tipik olarak total kolesterol ve trigliseridleri enzimatik kolorimetrik assay'ler ile; HDL-C ve LDL-C'yi doğrudan homojen enzimatik kolorimetrik assay'ler ile; açlık plazma glukozunu enzimatik heksokinaz yöntemi ile; HbA1c'yi yüksek performanslı sıvı kromatografisi (HPLC) ile ve açlık insülinini kemilüminesans immunoassay ile belirler.
    3. İnsülin direnci için homeostatik model değerlendirmesini (HOMA-IR) hesaplayın.
    4. Trigliserid/HDL kolesterol (TG/HDL-C) oranını hesaplayın.
    5. Plazma aterojenik indeksini (AIP) şu şekilde hesaplayın:
      AIP = log (TG/HDL-C)
  3. Plazma enflamatuar biyobelirteçlerini ölçün
    NOT: İnsan biyolojik örneklerini kurumsal biyogüvenlik düzenlemelerine ve standart önlemlere uygun olarak işleyin. Uygun KKD giyin, steril malzemeler ve aseptik teknikler kullanın, örnekleri sızdırmaz kaplarda taşıyın ve biyolojik atıkları kurumsal düzenlemelere uygun olarak bertaraf edin.
    1. Kan örneklerinin alınması ve işlenmesi
      1. Steril teknik kullanarak, antekubital venden uygun antikoagülan içeren tüplere 15 mL açlık venöz kanı toplayın.
      2. Tüpleri nazikçe 8–10 kez alt üst edin. 4 °C'de 10 dk boyunca 2,000 × g hızında santrifüjleyin.
      3. Plazma süpernatantını etiketli steril bir tüpe aktarın ve gerektiği gibi alikotlayın. Alikotları analiz edilinceye kadar −80 °C'de saklayın.
    2. ELISA'nın gerçekleştirilmesi
      1. Standartları ve örnek dilüsyonlarını hazırlayın. Standartlardan, kontrollerden ve uygun şekilde dilüe edilmiş plazma örneklerinden 100 µL'yi duble olarak belirlenmiş antikor kaplı kuyucuklara ekleyin.
      2. Oda sıcaklığında, hafif ajitasyonla 2,5 sa boyunca inkübe edin. İçeriği aspire edin ve kuyucukları %0,05 polisorbate 20 içeren 300 µL PBS (PBST), pH 7,2–7,4 ile 3 kez yıkayın; son yıkamadan sonra kalıntı sıvıyı uzaklaştırın.
      3. 100 µL deteksiyon antikoru ekleyin ve oda sıcaklığında 1 sa inkübe edin. Plakayı yıkayın, 100 µL streptavidin-HRP ekleyin ve oda sıcaklığında 30–60 dk inkübe edin. Yıkama adımını tekrarlayın.
      4. Renk gelişimi için 100 µL TMB substratı ekleyin. Karanlıkta oda sıcaklığında 20–30 dk inkübe edin. Durdurma solüsyonunu ekleyin.
      5. Bir mikroplaka okuyucu kullanarak 450 nm'de absorbansı ölçün. Analit konsantrasyonlarını standart eğriden hesaplayın.
      6. Her plazma örneğini duble olarak analiz edin ve istatistiksel analiz için ortalama değeri hesaplayın.
      7. Her analitik çalışmaya kalibrasyon standartlarını ve kalite kontrol örneklerini dahil edin.
      8. Duble ölçümlerin önceden tanımlanmış varyasyon katsayısı kriterini karşıladığını doğrulayın. Kriter aşıldığında veya teknik hatalar tespit edildiğinde ölçümleri tekrarlayın.
      9. Final sonuçları kodlanmış katılımcı tanımlayıcılarını kullanarak kaydedin. Laboratuvar analizi boyunca örnek anonimliğini koruyun.
  4. Sol ventrikül diyastolik fonksiyonun ekokardiyografi ile değerlendirilmesi
    1. Katılımcının ve ekipmanın hazırlanması
      1. Görüntü alımı öncesinde katılımcının en az 10 dk boyunca sessizce dinlenmesini sağlayın.
      2. Katılımcıyı sol lateral dekubitus pozisyonuna getirin ve kardiyak siklus senkronizasyonu için EKG lead'lerini takın.
      3. Solunum hareketlerini minimize ederek, tüm görüntüleri sakin solunum sırasında alın.
      4. Atımlı dalga Doppler ve doku Doppler görüntüleme özellikli 2–5 MHz faz dizilimli transdüser ile donatılmış yüksek çözünürlüklü bir ultrason sistemi kullanın.
      5. Mümkün olduğunca çalışma boyunca aynı ultrason ekipmanını, transdüser ayarlarını ve alım parametrelerini koruyun.
        NOT: Tüm incelemeleri American Society of Echocardiography ve European Association of Cardiovascular Imaging'in güncel önerilerine göre gerçekleştirin12,22.
    2. Standart ekokardiyografik görüntülerin alınması
      1. Standart parasternal uzun eksen, parasternal kısa eksen, apikal dört boşluk, apikal iki boşluk ve apikal uzun eksen görünümlerini elde edin.
      2. Doppler alımı öncesinde kazancı, derinliği, sektör genişliğini ve kare hızını optimize edin.
    3. Mitral girişin ölçülmesi
      1. Atımlı dalga Doppler örnek hacmini apikal dört boşluk görünümünde mitral yaprakçık uçları arasına yerleştirin.
      2. Erken (E) ve geç (A) transmitral giriş hızlarını kaydedin.
      3. Analiz için en az üç ardışık kardiyak siklus elde edin.
    4. Doku Doppler görüntülemenin gerçekleştirilmesi
      1. Apikal dört boşluk görünümünde atımlı dalga doku Doppler görüntülemeyi aktifleştirin.
      2. Örnek hacmini sırasıyla septal ve lateral mitral anülusa yerleştirin.
      3. Ultrason demetini miyokardiyal harekete mümkün olduğunca paralel tutun.
      4. Her anüler pozisyonda üç ardışık kardiyak siklus kaydedin.
    5. Anüler hızların hesaplanması
      1. Septal ve lateral e′ hızlarını ölçün.
      2. Her anüler lokasyon için üç kardiyak siklusun ortalamasını alın.
      3. Ortalama anüler e′ hızını hesaplayın.
    6. E/e′ oranının hesaplanması
      1. Mitral E hızının ortalama anüler e′ hızına bölünmesiyle ortalama E/e′ oranını hesaplayın.
      2. Mevcut olduğunda septal ve lateral E/e′ oranlarını ayrı ayrı raporlayın.
        NOT: Kalite kontrol için, stabil solunum sırasında en az üç ardışık kardiyak siklus elde edin ve her ekokardiyografik değişken için üç bağımsız ölçümün ortalamasını alın. Tüm dijital görüntüleri laboratuvar ve diyet verilerine kör olan en az iki eğitimli operatör tarafından çevrimdışı analiz için saklayın ve final veri analizi öncesinde operatörler arası tekrarlanabilirliği değerlendirin.
  5. Karotis intima-media kalınlığının ölçülmesi ile subklinik aterogenezin değerlendirilmesi
    1. Katılımcının ve ekipmanın hazırlanması
      1. 7–15 MHz lineer dizilimli vasküler transdüser ile donatılmış yüksek çözünürlüklü bir ultrason sistemi kullanarak karotis ultrasonografisi gerçekleştirin.
      2. Görüntü alımı öncesinde katılımcının sırt üstü pozisyonda en az 10 dk dinlenmesini sağlayın.
      3. Boynu hafif ekstansiyona getirin ve başı incelenen tarafın tersine yaklaşık 30–45° döndürün.
      4. Damar geometrisini korumak ve görüntü kalitesini optimize etmek için aşırı baş rotasyonundan kaçının.
      5. Mümkün olduğunca tüm katılımcılar için aynı ultrason sistemini, transdüseri, alım ayarlarını ve analiz yazılımını kullanın.
    2. Karotis ultrasonografisinin gerçekleştirilmesi
      1. Sağ ve sol karotis arterlerini bağımsız olarak inceleyin.
      2. Transvers planda common karotis arteri, karotis bulbusu, internal karotis arter ve external karotis arteri belirleyin.
      3. Lümen-intima ve media-adventisya ara yüzeylerinin net tanımlandığı boylamsal bir görüntü elde etmek için transdüseri döndürün.
      4. Ölçümleri almadan önce görüntü derinliğini, odak bölgesini ve genel kazancı optimize edin.
    3. Karotis intima-media kalınlığının ölçülmesi
      1. CIMT'yi, lümen-intima ara yüzeyinin ön kenarı ile media-adventisya ara yüzeyinin ön kenarı arasındaki mesafe olarak tanımlayın.
      2. Karotis bulbusunun yaklaşık 10 mm proksimalinde, distal common karotis arterin uzak duvarından plak içermeyen bir segment seçin.
        NOT: Bu bölgeler önceden tanımlanmış çalışma sonuçları olmadığı sürece, birincil common karotis CIMT ölçümüne karotis bulbusunu veya internal karotis arteri dahil etmeyin.
    4. CIMT'nin hesaplanması
      1. Her karotis arterinden en az üç ölçüm alın.
      2. Sağ ve sol karotis arterleri için ortalama CIMT'yi ayrı ayrı hesaplayın.
      3. Genel ortalama CIMT'yi, sağ ve sol ortalama değerlerin ortalaması olarak hesaplayın.
      4. Her iki taraftaki maksimum plak içermeyen CIMT'yi ikincil bir tanımlayıcı değişken olarak kaydedin.
    5. CIMT'nin yorumlanması
      1. CIMT'yi öncelikle sürekli bir değişken olarak analiz edin.
      2. Uygun olduğunda, yalnızca temsili kategorik analizler için önceden tanımlanmış çalışmaya özgü bir CIMT eşiği (<0.7 mm veya ≥0.7 mm) uygulayın.
      3. Karotis plağını CIMT ölçümlerinden ayrı olarak kaydedin.
        NOT: Temsili analizler için yalnızca ≥0.7 mm'lik bir CIMT eşiği kullanın; mevcut olduğunda yaş ve cinsiyete özgü referans değerleri kullanın. Eğitimli sonograflar, kodlanmış görüntüler ve en az iki araştırmacı tarafından yapılan kör bağımsız analizler ile kalite kontrolü sağlayın. %95 güven aralıkları ile ICC'leri kullanarak gözlemciler arası ve gözlemci içi güvenilirliği değerlendirin ve arteriyel ara yüzeyler yetersiz şekilde görselleştirildiğinde ölçümleri tekrarlayın.

6. İstatistiksel analiz

  1. Örneklem boyutunu tahmin edin
    1. Birincil çalışma amacına ve beklenen etki büyüklüğüne göre gerekli örneklem boyutunu tahmin edin.
    2. 0,05 anlamlılık düzeyi (α) ve en az %80 istatistiksel güç kullanın.
  2. Sürekli değişkenlerin dağılımını, Shapiro–Wilk testi gibi uygun bir normallik testi kullanarak değerlendirin.
  3. İstatistiksel testleri seçin
    1. Normal dağılım gösteren sürekli değişkenleri Student's t-testi ile analiz edin.
    2. Normal dağılım göstermeyen sürekli değişkenleri Mann–Whitney U testi ile analiz edin.
    3. İkiye göre fazla grubu, duruma göre tek yönlü varyans analizi (ANOVA) veya Kruskal–Wallis testi kullanarak karşılaştırın.
    4. Kategorik değişkenleri ki-kare testi veya Fisher'ın kesin testi ile analiz edin.
    5. Normal dağılım gösteren değişkenler arasındaki ilişkileri Pearson korelasyon analizi ile değerlendirin.
    6. Normal dağılım göstermeyen değişkenler arasındaki ilişkileri Spearman sıra korelasyon analizi ile değerlendirin23,24,25.
  4. Karıştırıcı değişkenler için düzeltme yapın
    1. Diyet İnflamatuar İndeksi ile kardiyometabolik sonuçlar arasındaki bağımsız ilişkiyi değerlendirmek için, uygun olduğunda çok değişkenli regresyon analizleri gerçekleştirin.
    2. Regresyon modellerini; yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi, bel çevresi, komorbiditeler, sigara içme durumu, fiziksel aktivite ve inflamatuar biyobelirteçleri etkileyebilecek ilaçlar dahil olmak üzere klinik olarak ilgili karıştırıcı değişkenlere göre düzeltin26.
  5. İki yönlü p değerinin <0,05 olması durumunu istatistiksel olarak anlamlı kabul edin.
  6. İstatistiksel analizleri raporlayın
    1. Sürekli değişkenleri, duruma göre ortalama ± standart sapma veya medyan (çeyrekler arası aralık) olarak sunun.
    2. Kategorik değişkenleri frekanslar ve yüzdeler olarak sunun.
    3. Uygulanabilir olduğu her durumda, etki tahminlerini karşılık gelen %95 güven aralıkları ile birlikte raporlayın.

Sonuçlar

Tüm katılımcıların MASLD tanısı standart hepatik ultrasonografi ile doğrulanmıştır. Çalışma popülasyonu yaş ve cinsiyet açısından eşleştirilmiş olup, en yaygın görülen komorbiditeler Tablo 1'de özetlendiği üzere tip 2 diabetes mellitus, sistemik arteriyel hipertansiyon ve dislipidemidir. Temsili analizlerin temelini oluşturan ham veriler Ek Dosya 1'de sunulmuştur.

Protokolün temsili bir uygulaması olarak, diyetle ilgili inflamatuar potansiyelin bir göstergesi olarak Diyetsel İnflamatuar İndeks (DII) analiz edilmiştir. Keşifsel analizler, DII ile E/e′ oranı arasında orta düzeyde pozitif bir korelasyon gösterirken (Spearman's ρ = 0.50, p < 0.05), DII ile CIMT arasında anlamlı bir korelasyon gözlemlenmemiştir (Spearman's ρ = 0.40, p = 0.81; Şekil 1). Buna göre, DII–CIMT korelasyonu keşifsel, anlamlı olmayan bir bulgu olarak yorumlanmalıdır.

Temsili biyokimyasal analizler, MASLD'li katılımcıların daha yüksek plazma glukozu, HbA1c, trigliserid konsantrasyonları ve yüksek trigliserid/HDL kolesterol (TG/HDL-C) oranları ile Plazma Aterojenik İndeksi'nin yansıttığı daha yüksek kardiyovasküler risk sergilediklerini göstermiştir. Subklinik ateroskleroz, katılımcıların CIMT'ye göre katmanlandırılmasıyla daha ayrıntılı olarak değerlendirilmiştir. Temsili analizler, artmış CIMT'nin vücut ağırlığı, vücut kitle indeksi veya bel çevresi ile ilişkili olmadığını, ancak MASLD varlığı ile ilişkili olduğunu göstermiştir (Tablo 2).

Protokolün uygulanabilirliği, önceden tanımlanmış katılımcı sınıflandırma kriterleri ile daha detaylı şekilde örneklendirilmiştir. En yüksek DII kuartiline (Q4) atanan katılımcılar, en yüksek diyetle ilişkili inflamatuar yüke sahip alt grubu temsil ederken, Q1'e atananlar en düşük inflamatuar maruziyeti temsil etmiştir. Benzer şekilde, CIMT ≥0.7 mm olan katılımcılar artmış subklinik ateroskleroz olarak sınıflandırılırken, E/e′ değerlerinin >14 olması yüksek sol ventrikül dolum basıncı ve diyastolik disfonksiyonu göstermiştir. Bu önceden tanımlanmış eşik değerler; diyetle ilgili, vasküler ve kardiyak bulguların yorumlanması için standart bir çerçeve sunmakta ve katılımcı grupları arasında kardiyometabolik riskin tekrarlanabilir karşılaştırmalarını kolaylaştırmaktadır.

figure-results-1
Şekil 1: Beslenme İnflamatuar İndeksi ile erken kardiyometabolik ölçümler arasındaki temsili ilişkiler. (A) Beslenme İnflamatuar İndeksi (DII) ile sol ventrikül dolum basıncının ekokardiyografik bir göstergesi olan E/e′ oranı arasındaki korelasyon. (B) DII ile sürekli bir değişken olarak analiz edilen karotis intima-media kalınlığı (CIMT) arasındaki korelasyon. Önceden tanımlanmış 0.7 mm CIMT eşiği yalnızca temsili kategorik analizler için kullanılmıştır ve evrensel bir tanısal kesme değeri olarak yorumlanmamalıdır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

MASLD olmaksızınMASLD ilep-değeri
(n = 10)(n = 15)
Yaş (yıl) 42 (37 – 48)41 (39 – 43)0.37
Erkek cinsiyet n (%)4 (40.0)8 (53.3)0.4
Açlık glukozu (mg/dL)88 (83 – 94)105 (98 – 125)0.01
HbA1c5.9 (5.5 - 6.1)6.4 (6.0 – 7.2)0.02
TG (mg/dL)120 (74 – 147)219 (108 – 297)0.02
HDLk (mg/dL)41 (37 – 46)48 (30 – 57)0.43
TG/HDL-C oranı2.5 (1.8 – 4.9)5.1 (2.6 – 6.7)0.04
AIP0.32 (0.24 – 0.41)0.42 (0.35 – 0.62)0.04
CRP (mg/dL)0.8 (0.4 – 1.0)1.1 (0.2 – 1.3)0.23

Tablo 1: MASLD durumuna göre temsili demografik, biyokimyasal ve kardiyometabolik özellikler. MASLD olmayan ve MASLD olan katılımcılardaki başlangıç demografik özellikleri ile temsili biyokimyasal ve kardiyometabolik parametreler. Sürekli değişkenler medyan (çeyrekler arası aralık) olarak ve kategorik değişkenler n (%) olarak sunulmuştur. Grup karşılaştırmaları, sürekli değişkenler için Student's t-testi veya Mann–Whitney U testi ve kategorik değişkenler için Fisher'ın kesin testi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kısaltmalar: MASLD = metabolik disfonksiyonla ilişkili steatotik karaciğer hastalığı; HbA1c = glikozillenmiş hemoglobin; TG = trigliseritler; HDL-C = yüksek yoğunluklu lipoprotein kolesterol; AIP = Plazma Aterojenik İndeksi; CRP = C-reaktif protein.

Erken aterojenezİleri aterogenezp-değeri
Karotis İntima-Media Kalınlığı (KİMK) < 0,7 (n = 18)CIMT ≥ 0,7 (n = 7)
Ağırlık (kg) 73.4 ± 18.070.0 ± 10.60.4
VKİ (kg/m2) 30.0 ± 5.2429.0 ± 4.430.46
Bel çevresi (cm)90.5 ± 7.596.5 ± 2.890.48
MASLD8 (44.4)7 (100)0.01

Tablo 2: Karotis intima-media kalınlığına göre temsili antropometrik özellikler. Karotis intima-media kalınlığına (CIMT) göre katmanlandırılmış temsili antropometrik özellikler ve MASLD prevalansı. Katılımcılar, erken subklinik ateroskleroz (CIMT <0.7 mm) veya artmış subklinik ateroskleroz (CIMT ≥0.7 mm) olarak sınıflandırılmıştır. Sürekli değişkenler ortalama ± standart sapma olarak, kategorik değişkenler ise n (%) olarak sunulmuştur. Grup karşılaştırmaları, uygunluğa göre Student t-testi, Mann–Whitney U testi veya ki-kare testi kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Kısaltmalar: BMI = vücut kitle indeksi; WC = bel çevresi; CIMT = karotis intima-media kalınlığı.

Ek Dosya 1: Bu çalışmada açıklanan analizler için kullanılan ham veriler. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

Burada açıklanan yöntemler, karaciğerle ilişkili metabolik disfonksiyonun erken aterogeneze katkıda bulunduğu hipotezine dayanarak27,28, kardiyometabolik ve aterojenik yükün metabolik disfonksiyonla ilişkili steatotik karaciğer hastalığı (MASLD) ile ilişkili olup olmadığını araştırmak için standartlaştırılmış bir iş akışı sunmaktadır. Önerilen iş akışı; metodolojik tutarlılığı ve tekrarlanabilirliği artırmak amacıyla katılımcı seçimi, diyet değerlendirmesi, biyobelirteç kantifikasyonu, kardiyovasküler görüntüleme, kalite kontrol ve veri doğrulama için standartlaştırılmış prosedürler belirlemektedir. Mümkün olan her durumda, araştırmacılar ve kurumlar arasındaki operatöre bağlı değişkenliği en aza indirmek için tüm ölçümler; özdeş ekipmanlar, standartlaştırılmış edinme parametreleri, eğitimli personel, çiftleme doğrulaması ve körlenmiş görüntü analizi kullanılarak gerçekleştirilir. Yapılandırılmış, görüntü destekli bir gıda tüketim sıklığı anketi (FFQ) kullanılarak yapılan diyet değerlendirmesi kritik bir bileşendir; çünkü DII hesaplaması, kişinin beyan ettiği diyet alımının doğruluğuna bağlıdır. Standartlaştırılmış referans porsiyonların ve görsel yardımcıların kullanımı, hatırlama yanlılığını azaltır ve bireyler arası karşılaştırılabilirliği artırır29,30. Benzer şekilde, 45 diyet parametresinden oluşan küresel referans veri tabanı kullanılarak Diyet İnflamatuar İndeksinin (DII) tahmin edilmesi, farklı popülasyonlar arasında diyetin inflamatuar potansiyelinin standartlaştırılmış değerlendirmesine olanak tanır8,9. Bu aşamada diyet alımının yanlış sınıflandırılması, kardiyometabolik sonuçlarla olan ilişkileri zayıflatabilir. Ayrıca; biyokimyasal belirteçlerin, sol ventrikül diyastolik fonksiyonun ekokardiyografik değerlendirmesinin (E/e′) ve karotis intima-media kalınlığının (CIMT) entegrasyonu, erken kardiyometabolik riskin kapsamlı bir değerlendirmesini sağlar. Kılavuz tarafından önerilen protokollere sıkı sıkıya bağlı kalınması, operatöre bağlı değişkenliği en aza indirir ve güvenilir ve tekrarlanabilir kardiyovasküler ölçümler sağlar12,15,22.

DII'nin, MASLD tanısı koymak veya kardiyometabolik hastalığı bağımsız olarak öngörmekten ziyade, diyetle ilişkili enflamatuar potansiyeldeki bireyler arası değişkenliği karakterize etmeyi amaçladığını vurgulamak önemlidir. Sonuç olarak, MASLD olan tüm bireylerin yüksek DII skorları sergilemesi beklenmez ve yüksek bir DII, mutlaka ileri derece kardiyometabolik anomaliler olduğu anlamına gelmez. Bunun yerine bu protokol, diyetle ilişkili enflamatuar yükteki artışın, MASLD spektrumu boyunca progresif subklinik kardiyovasküler değişikliklerle ilişkili olup olmadığını araştırmak için DII'yi bir stratifikasyon değişkeni olarak kullanmaktadır. Uygulanabilirliği artırmak amacıyla protokol, klinik ortamlarda uygulamayı kolaylaştıran popülasyona uyarlanmış bir FFQ içermektedir. Kapsamlı diyet araçları daha geniş bir besin yelpazesini yakalasa da, basitleştirilmiş FFQ'ların DII ve diyetle ilişkili enflamatuar paternlerin tahmini için kabul edilebilir bir geçerliliğe sahip olduğu gösterilmiştir31.

Protokol, laboratuvar ve görüntüleme değerlendirmeleri sırasında tekrarlanabilirliği artırmak için standartlaştırılmış kalite kontrol prosedürlerini de içermektedir. Standartlaştırılmış kan toplama, zamanında numune işleme, uygun saklama koşulları, kodlanmış numune tanımlama, mükerrer laboratuvar ölçümleri ve kalite kontrol numunelerinin dahil edilmesi analitik değişkenliği en aza indirir. Benzer şekilde; standartlaştırılmış hasta konumlandırma, Doppler hizalaması, alım düzlemleri ve birden fazla kardiyak döngünün ortalamasının alınması ekokardiyografik ölçümlerdeki değişkenliği azaltırken, standartlaştırılmış plak içermeyen uzak duvar ortak karotis segmenti kullanılarak yapılan bilateral CIMT değerlendirmesi ve bağımsız, körlemiş görüntü incelemesi vasküler ölçüm tekrarlanabilirliğini artırır. Bu iş akışı farklı araştırma ortamlarına uyarlanabilir; böylece sınırlı laboratuvar altyapısına sahip merkezler, mevcut kaynaklar ve çalışma hedefleri doğrultusunda, ek moleküler veya enflamatuar biyobelirteçleri dahil etmeden önce diyet değerlendirmesi, antropometrik değerlendirme ve ultrason tabanlı kardiyovasküler değerlendirme uygulamalarını gerçekleştirebilirler.

Bu iş akışının ek bir gücü, diskordan fenotiplere sahip katılımcıları tanımlama yeteneğidir; örneğin, oldukça pro-inflamatuar bir beslenme düzenine sahip olup kardiyometabolik anormallik belirtisi göstermeyen bireyler veya tam tersine, yerleşmiş kardiyometabolik bozukluğa rağmen nispeten düşük DII değerlerine sahip olanlar belirlenebilir. Bu tür bulgular; beslenme düzenleri, insülin duyarlılığı, visseral adipozite, fiziksel aktivite, genetik ve epigenetik faktörler, farmakolojik tedavi, uyku kalitesi ve kardiyometabolik sağlığın diğer çevresel belirleyicileri arasındaki karmaşık etkileşimlere dair içgörü sağlayabilir. Bu standartlaştırılmış protokolü uygulayan boylamsal çalışmalar, diyetle ilişkili inflamatuar yük ile MASLD'deki kardiyometabolik hastalık progresyonu arasındaki ilişkiyi daha da netleştirebilir.

Bu protokolün birkaç sınırlaması göz önünde bulundurulmalıdır. Kesenitsel tasarım, diyetle ilişkili inflamatuar potansiyel ile kardiyometabolik hasar arasındaki ilişkiye dair nedensel çıkarım yapılmasını engellemektedir. Ek olarak, DII akut inflamatuar yanıtlardan ziyade alışılmış diyet modellerini yansıtır ve kendi kendine bildirilen diyet değerlendirmesi hatırlama yanlılığına açıktır32. Sistemik bir inflamatuar belirteç olarak C-reaktif protein (CRP) kullanımına dayanılması, daha geniş sitokin profillemesine kıyasla hafif inflamatuar değişikliklerin olduğundan düşük tahmin edilmesine neden olabilir33. Benzer şekilde, CIMT tekrarlanabilirliği değerlendirilen arter segmentine, duvar seçimine, kardiyak döngü zamanlamasına ve elde edilen ölçüm sayısına bağlıdır. Bu nedenle, sürekli CIMT analizi ve popülasyona özgü persentil tabanlı yorumlama tercih edilirken, temsili sonuçlarda kullanılan ≥0.7 mm eşiği evrensel bir klinik eşikten ziyade önceden tanımlanmış çalışmaya özgü bir analitik kesme noktası olarak değerlendirilmelidir. Önemli bir nokta olarak, bu protokol tanısal veya prognostik bir algoritmadan ziyade erken bir kardiyometabolik risk değerlendirme iş akışı olarak tasarlanmıştır. Kardiyovasküler riski tahmin etmek için öncelikle antropometrik ölçümlere, kan basıncı değerlendirmesine, glisemik duruma, karaciğerle ilgili biyokimyasal testlere ve lipid profillemesine dayanan MASLD'li hastalar için geleneksel kardiyometabolik tarama yaklaşımlarının aksine34,35, bu iş akışı beş tamamlayıcı alanı entegre eder: (i) DII ile nicelleştirilen diyetle ilişkili inflamatuar yük, (ii) biyokimyasal kardiyometabolik profilleme, (iii) dolaşımdaki inflamatuar biyobelirteçler, (iv) E/e′ oranı kullanılarak yapılan sol ventrikül diyastolik fonksiyon ekokardiyografik değerlendirmesi ve (v) erken subklinik aterosklerozun bir belirteci olarak CIMT. Bu tamamlayıcı değerlendirmeler birlikte, geleneksel kardiyometabolik taramanın yerini almak yerine onu tamamlayarak, klinik olarak belirgin kardiyovasküler hastalık gelişmeden önce erken metabolik ve vasküler değişikliklerin belirlenmesi için standartlaştırılmış, non-invaziv ve tekrarlanabilir bir çerçeve sunar1,3,12,15,34,35,36,37,38,39.

Açıklamalar

Yazarların beyan edeceği herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Teşekkürler

Yazarlar, Kurumsal Program E015'ten aldıkları finansal desteği beyan ederler.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
ELISA assay kiti Abcamab65328ELISA Assay Kits, Colorimetric, Abcam for 96-well plates
Absorbans için mikroplaka okuyucu, SunriseTecan 30190079Saptama Modu: Absorbans; Dalga Boyu Aralığı: 340 nm - 750 nm; Filtre Dalga Boyu: 405 nm, 450 nm, 492 nm, 620 nm; Plaka Formatı 96 kuyucuklu plakalar
SfigmomanometreHomecareANEROIDE 1000%100 pamuklu kancalı kendinden ayarlanabilir bileklik, Yetişkin arter gösterge manşeti.
CIMT ölçümü için ultrasonPhilips EPIQ7L12-3 Broadband Linear Array TransducerLineer transduser (Broadband Linear Array Transducer)

Kaynaklar

  1. Rinella ME, et al. A multisociety Delphi consensus statement on new fatty liver disease nomenclature. J Hepatol. 2023;79(6):1542-1556.
  2. Younossi ZM, et al. The global epidemiology of nonalcoholic fatty liver disease and nonalcoholic steatohepatitis: a systematic review. Hepatology. 2023;77(4):1335-1347.
  3. Byrne CD, Targher G. NAFLD: a multisystem disease. J Hepatol. 2015;62(1 Suppl).
  4. Paik JM, et al. Changes in the global burden of chronic liver diseases from 2012 to 2017: the growing impact of NAFLD. Hepatology. 2020;72(5):1605-1616.
  5. Monteiro CA, Cannon G, Lawrence M, Costa Louzada ML. Ultra-processed foods, diet quality, and health using the NOVA classification system. Food and Agriculture Organization of the United Nations; Rome; 2019.
  6. Schwingshackl L, et al. Adherence to healthy dietary patterns and risk of chronic diseases: an updated umbrella review of meta-analyses of prospective cohort studies. Nutrients. 2021;13(10):3395.
  7. Medina-Remón A, et al. Polyphenol intake from a Mediterranean diet decreases inflammatory biomarkers related to atherosclerosis: a substudy of the PREDIMED trial. Br J Clin Pharmacol. 2017;83(1):114-128.
  8. Shivappa N, et al. Designing and developing a literature-derived, population-based Dietary Inflammatory Index. Public Health Nutr. 2014;17(8):1689-1696.
  9. Shivappa N, et al. Dietary inflammatory index and cardiovascular risk and mortality: a meta-analysis. Nutrition. 2019;59:56-64.
  10. Vissers LET, et al. The relationship between the Dietary Inflammatory Index and risk of cardiovascular disease, cardiovascular mortality, and all-cause mortality: a prospective cohort study. Am J Clin Nutr. 2017;105(5):1113-1119.
  11. Mazidi M, et al. Dietary inflammatory index and cardiometabolic risk in US adults. Atherosclerosis. 2018;276:23-27.
  12. Nagueh SF, et al. Recommendations for the evaluation of left ventricular diastolic function by echocardiography: an update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging. J Am Soc Echocardiogr. 2016;29(4):277-314.
  13. Paulus WJ, Tschöpe C. A novel paradigm for heart failure with preserved ejection fraction: comorbidities drive myocardial dysfunction and remodeling through coronary microvascular endothelial inflammation. J Am Coll Cardiol. 2013;62(4):263-271.
  14. Lorenz MW, et al. Prediction of clinical cardiovascular events with carotid intima-media thickness: a systematic review and meta-analysis. Circulation. 2007;115(4):459-467.
  15. Touboul PJ, et al. Mannheim carotid intima-media thickness and plaque consensus (2004-2006-2011): an update on behalf of the Advisory Board of the 3rd, 4th and 5th Watching the Risk Symposia. Cerebrovasc Dis. 2012;34(4):290-296.
  16. Dobiásová M. Atherogenic index of plasma [log(triglycerides/HDL-cholesterol)]: theoretical and practical implications. Clin Chem. 2004;50(7):1113-1115.
  17. Niroumand S, et al. Atherogenic index of plasma: a marker of cardiovascular disease. Med J Islam Repub Iran. 2015;29:240.
  18. Tilg H, Moschen AR. Evolution of inflammation in nonalcoholic fatty liver disease: the multiple parallel hits hypothesis. Hepatology. 2010;52(5):1836-1846.
  19. Francque SM, et al. Non-alcoholic fatty liver disease: a patient guideline. JHEP Rep. 2021;3(5):100322.
  20. Denova-Gutiérrez E, et al. Validity of a food frequency questionnaire to assess food intake in Mexican adolescent and adult population. Salud Publica Mex. 2016;58(6):617-628.
  21. Denova-Gutiérrez E, et al. Relative validity of a food frequency questionnaire to identify dietary patterns in an adult Mexican population. Salud Publica Mex. 2016;58(6):608-616.
  22. Lang RM, et al. Recommendations for cardiac chamber quantification by echocardiography in adults: an update from the American Society of Echocardiography and the European Association of Cardiovascular Imaging. Eur Heart J Cardiovasc Imaging. 2015;16(3):233-270.
  23. Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. 2nd ed. Lawrence Erlbaum Associates; Hillsdale, NJ; 1988.
  24. Shapiro SS, Wilk MB. An analysis of variance test for normality: complete samples. Biometrika. 1965;52(3-4):591-611.
  25. Benjamini Y, Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. J R Stat Soc Series B Stat Methodol. 1995;57(1):289-300.
  26. Greenland S, Pearce N. Statistical foundations for model-based adjustments. Annu Rev Public Health. 2015;36:89-108.
  27. Targher G, et al. Increased prevalence of cardiovascular disease in type 2 diabetic patients with non-alcoholic fatty liver disease. Diabet Med. 2006;23(4):403-409.
  28. Lonardo A, et al. Hypertension, diabetes, atherosclerosis and NASH: Cause or consequence J Hepatol. 2018;68(2):335-352.
  29. Willett W. Nutritional epidemiology. 3rd ed. Oxford University Press; New York; 2013.
  30. Thompson FE, Subar AF. Dietary assessment methodology. In: Coulston AM, Boushey CJ, Ferruzzi MG, Delahanty LM, editors. Nutrition in the prevention and treatment of disease. 4th ed. Academic Press; London; 2017:5-48.
  31. Cavicchia PP, et al. A new dietary inflammatory index predicts interval changes in serum high-sensitivity C-reactive protein. J Nutr. 2009;139(12):2365-2372.
  32. Freedman LS, et al. Pooled results from 5 validation studies of dietary self-report instruments using recovery biomarkers for energy and protein intake. Am J Epidemiol. 2014;180(2):172-188.
  33. Pearson TA, et al. Markers of inflammation and cardiovascular disease: application to clinical and public health practice: a statement for healthcare professionals from the Centers for Disease Control and Prevention and the American Heart Association. Circulation. 2003;107(3):499-511.
  34. European Association for the Study of the Liver, European Association for the Study of Diabetes, European Association for the Study of Obesity. EASL-EASD-EASO clinical practice guidelines on the management of metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease. J Hepatol. 2024;81(3):492-542.
  35. Arnett DK, et al. 2019 ACC/AHA guideline on the primary prevention of cardiovascular disease: a report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Practice Guidelines. Circulation. 2019;140(11).
  36. Ruiz-Canela M, Bes-Rastrollo M, Martínez-González MA. The role of dietary inflammatory index in cardiovascular disease, metabolic syndrome and mortality. Curr Cardiol Rep. 2016;18(7):60.
  37. Targher G, Day CP, Bonora E. Risk of cardiovascular disease in patients with nonalcoholic fatty liver disease. N Engl J Med. 2010;363(14):1341-1350.
  38. Calder PC, et al. Dietary factors and low-grade inflammation in relation to overweight and obesity. Br J Nutr. 2011;106(Suppl 3).
  39. Estruch R, et al. Primary prevention of cardiovascular disease with a Mediterranean diet supplemented with extra-virgin olive oil or nuts. N Engl J Med. 2018;378(25).

Yeniden basım ve izinler

Etiketler

Diyet İnflamatuar İndeksiHepatik SteatozKarotis UltrasonografisiEkokardiyografik Değerlendirmeİnflamatuar BiyobelirteçlerTrigliserid HDL OranıAterojenik İndeks

Bu makale yayımlandı

Video yakında

Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.