Bu çalışma, NHANES verileri ve transkriptomik analizleri kullanarak diyetteki vitamin B12 alımı ile diyabetik böbrek hastalığı arasındaki ilişkiyi araştırmaktadır. Daha yüksek vitamin B12 alımı, diyabetik böbrek hastalığı olasılığının daha düşük olmasıyla ilişkilendirilmiş ve P2RY14, hipotez oluşturucu bir aday olarak tanımlanmıştır.
Araştırma makalesi
Vitamin B12 Alımı ve Diyabetik Böbrek Hastalığı: P2RY14'ün Transkriptomik Tanımlaması ile NHANES Tabanlı Kesitsel Bir Çalışma
Bu makalede
Özet
Özet
Diyabetik böbrek hastalığı (DBH), önemli bir diyabet komplikasyonudur ve vitamin B12 alımı ile DBH arasındaki ilişki belirsizliğini korumaktadır. Bu kesitsel çalışmaya, Ulusal Sağlık ve Beslenme İnceleme Anketi'nden (NHANES) 2011–2018 yılları arasında 8.218 katılımcı dahil edilmiştir. Çok değişkenli lojistik regresyon, en yüksek vitamin B12 alım kuartilindeki katılımcıların, en düşük kuartildekilere göre DBH olasılığının daha düşük olduğunu göstermiştir (Oran (OR): 0,70; %95 güven aralığı (CI): 0,50–0,97). Kısıtlı kübik spline analizi, vitamin B12 alımı ile DBH arasında anlamlı, lineer olmayan bir ilişki olduğunu belirtmiştir. Transkriptomik analiz, 493 farklı ekspresyona sahip gen (DEG) belirlemiş ve bunlardan 20 tanesinin kobalamin ile ilişkili genlerle örtüştüğü görülmüştür. P2RY14, DBH'de anlamlı şekilde yukarı regüle edilmiş olup GSE30528, GSE30529 ve GSE142025 veri setleri genelinde öncül ayırıcı yetenek göstermiştir. Fonksiyonel zenginleştirme analizleri, P2RY14 ile hücre dışı matris-reseptör etkileşimi, fokal adezyon ve böbrek gelişimi arasında ilişkiler olduğunu ortaya koymuştur. Keşifsel moleküler kenetlenme, MC-1 ve P2RY14 arasında −6,0 kcal/mol Vina skoru ile potansiyel bir bağlanma modu öngörmüştür. Genel olarak, bu bulgular vitamin B12 alımı ile DBH arasındaki ilişkiyi desteklemekte ve P2RY14'ü daha ileri araştırmalar için hipotez oluşturucu bir aday olarak tanımlamaktadır.
Giriş
Diabetes mellitus (DM), insülin salgılanmasındaki ve/veya insülin aktivitesindeki mutlak veya göreceli eksikliklerden kaynaklanan kronik hiperglisemi ile karakterize metabolik bir bozukluktur. Dünya genelinde yaklaşık 537 milyon kişiyi etkilemektedir1. Son otuz yılda, DM'nin küresel prevalansı yaklaşık dört kat artmış olup, her on bir yetişkinden yaklaşık birine tanı konulmuştur ve bunların %90'ı tip 2 diabetes mellitus'tan (T2DM) etkilenmektedir2. T2DM sıklıkla kardiyovasküler hastalık, inme, nefropati, nöropati ve retinopati dahil olmak üzere çok sayıda mikrovasküler ve makrovasküler komplikasyona yol açar3. Bu komplikasyonlar; artan engellilik oranlarına, azalan yaşam kalitesine ve düşen yaşam beklentisine önemli ölçüde katkıda bulunur4,5. Özellikle endişe verici olan, DM'li hastaların yaklaşık %20'sinde gelişen, diyabetin yaygın bir mikrovasküler komplikasyonu olan diyabetik böbrek hastalığıdır (DKD)6. DKD, kalıcı albüminüri ve glomerüler filtrasyon hızında (GFR) progresif bir düşüş ile karakterizedir. Kontrol altına alınmadığı takdirde DKD, nihayetinde renal fonksiyonların ciddi şekilde bozulduğu ve hayatta kalmak için diyaliz veya böbrek transplantasyonunun gerekli olduğu son evre böbrek hastalığına (ESKD) yol açabilir7,8. Ayrıca, DKD'li hastalar erken evrelerde bile kardiyovasküler hastalık geliştirme konusunda yüksek risk altındadır ve bu komorbidite, artmış mortalite riski ile ilişkilendirilerek sağlık sistemleri üzerinde önemli bir yük oluşturmaktadır9,10,11. Bu nedenle, DKD progresyonuna katkıda bulunan faktörlerin derinlemesine araştırılması kritik öneme sahiptir. Bu faktörlerin daha iyi anlaşılması, klinik uygulamada DKD'nin hem başlangıcını hem de progresyonunu önlemek için etkili terapötik stratejiler geliştirmek açısından esastır.
Suda çözünen vitaminler grubu olan B grubu vitaminleri, fizyolojik dengenin, antioksidan savunmanın ve kırmızı kan hücresi sentezinin sürdürülmesinde, hücresel metabolizma ve homeostazda kritik bir rol oynarlar12. B vitaminlerinin temel kaynağı diyetsel alımdır. Suda çözünür doğaları gereği, bu vitaminlerin insan vücudunda depolanması genellikle zordur12. Fazla B vitamini kolaylıkla idrarla atılır; ancak bireysel emilim, kullanım ve metabolizma önemli ölçüde farklılık gösterebilir13. B vitamini eksikliği, hücresel fonksiyonu ve bağışıklık sistemini belirgin şekilde bozarak hiperhomosisteinemi ile ilişkili inflamasyona yol açabilir14. B vitamini eksikliği gibi faktörler, böbrek fonksiyon bozukluğu ve böbrek dokusu patolojisi ile ilişkili inflamatuar ve oksidatif stres süreçlerini etkileyerek kronik böbrek hastalığının (CKD) ilerlemesine katkıda bulunabilir15. B vitaminleri arasında, kobalamin olarak da bilinen vitamin B12, özellikle DNA sentezi, metilasyon ve mitokondriyal metabolizmada önemli rol oynayan, temel bir suda çözünen vitamindir15. CKD ve son evre böbrek yetmezliği olan hastalarda; asidoz, sistemik inflamasyon ve hormonal dengesizlikler dahil çeşitli metabolik değişikliklerin yanı sıra komorbiditeler ve polifarmasi, malnütrisyona ve sonuç olarak vitamin B12 eksikliğine yol açabilir16. Çok sayıda çalışma, düşük serum vitamin B12 konsantrasyonları ile yüksek vücut kitle indeksi (BMI), insülin direnci, T2DM, dislipidemi ve kardiyovasküler hastalıklar gibi durumlar arasında bir korelasyon olduğunu ortaya koymuştur17. Aksine, aşırı vitamin B12 ile ilişkili potansiyel toksisite, CKD hastalarındaki durumları kötüleştirebilir18. Ayrıca, yakın tarihli bir çalışma, yüksek vitamin B12 konsantrasyonlarının hemodiyaliz gören hastalarda tüm nedenlere bağlı mortalite artışı ile ilişkili olduğunu göstermiştir19. Ancak, vitamin B12 alımı ile DKD oluşumu arasındaki ilişki kapsamlı bir şekilde araştırılmamıştır. Dahası, vitamin B12 ile ilişkili biyolojik süreçları DKD'ye potansiyel olarak bağlayan moleküler özellikler yetersiz şekilde tanımlanmış durumdadır. Bu nedenle, popülasyon tabanlı epidemiyolojik kanıtların transkriptomik verilerle entegre edilmesi, gözlemlenen ilişkiyle ilgili aday moleküler özelliklerin belirlenmesi ve sonraki deneysel araştırmalar için hedeflerin önceliklendirilmesi adına tamamlayıcı bir strateji sağlayabilir.
Mevcut bilgi eksikliği göz önüne alındığında, geniş bir potansiyel karıştırıcı faktör grubunu kontrol ederek, vitamin B12 alımı ile DKD arasındaki ilişkiyi araştırmak amacıyla NHANES veri tabanı verilerini kullananle kesitsel bir çalışma yürüttük. Buna paralel olarak, farklı şekilde ekspresyon gösteren genleri belirlemek için DKD transkriptomik veri setleri analiz edilmiş ve ardından DKD ile potansiyel olarak ilgili aday molekülleri taramak için bu genler vitamin B12 ile ilişkili genlerle karşılaştırılmıştır. Bu entegre yaklaşım, vitamin B12 ve DKD arasındaki ilişkiye dair daha derin bilgiler sağlayabilir.
Protokol
Mevcut çalışma, halka açık ve kimliksizleştirilmiş NHANES verilerinin ikincil bir analizi olup yeni katılımcı alımı, müdahale veya kişisel tanımlanabilir bilgi toplaması içermemiştir. Bu nedenle, mevcut analiz için ek bir bilgilendirilmiş onama gerekmemiştir.
Çalışma popülasyonu ve katılımcı seçimi
Ulusal Sağlık ve Beslenme İnceleme Anketi (NHANES), ABD popülasyonundan ulusal düzeyde temsili sağlık ve beslenme verileri toplamak için karmaşık, çok aşamalı bir olasılıklı örnekleme deseni kullanır.
Başlangıçta dört NHANES döngüsünden (2011–2012, 2013–2014, 2015–2016 ve 2017–2018) 39.156 katılımcıya ait veriler değerlendirildi. Katılımcılar, aşağıdaki kriterlerden herhangi birini karşılamaları durumunda çalışma dışı bırakıldı: (1) yaş < 18 yıl; (2) diyetteki vitamin B12 alımı verilerinin eksik olması; (3) beyan edilen diyabet öyküsü, glikozillenmiş hemoglobin (HbA1c) veya açlık plazma glukozu (FPG) dahil olmak üzere diyabet değerlendirmesi için gerekli bilgilerin eksik olması; veya (4) idrar albümin-kreatinin oranı (ACR) veya tahmini glomerüler filtrasyon hızı (eGFR) dahil olmak üzere böbrek hastalığı değerlendirmesi için gerekli bilgilerin eksik olması (Şekil 1). Bu dışlamaların ardından, mevcut analiz için gerekli tüm verilere sahip 8.218 katılımcı çalışmaya dahil edildi.
DM, CKD ve DKD Tanımları
Amerikan Diyabet Derneği tarafından belirlenen kriterlere ve önceki çalışmalara göre, DM şu bulgulara dayanarak teşhis edilmiştir: (1) önceki bir tıbbi tanı, (2) ≥ 7.0 mmol/L FPG seviyeleri, (3) ≥ %6.5 HbA1c seviyeleri veya (4) kişinin bildirdiği insülin veya anti-diyabetik ilaç kullanımı. CKD, ACR ≥ 30 mg/g olan veya eGFR (eGFR = 175 × (mg/dL cinsinden serum kreatinin)-1.154 × (yıl cinsinden yaş)-0.203 x (kadın ise 0.742) x (siyahi ise 1.21)) < 60 mL/min/1.73 m2 olan katılımcılarda tespit edilmiştir20,21. DKD, hem DM hem de CKD varlığı olarak tanımlanmıştır20. Hem DM hem de CKD kriterlerini karşılayan katılımcılar DKD grubuna, her iki kriteri aynı anda karşılamayanlar ise Non-DKD grubuna dahil edilmiştir. Bu nedenle Non-DKD grubu; DM'si olan ancak CKD'si olmayan, CKD'si olan ancak DM'si olmayan ve ne DM'si ne de CKD'si olan katılımcıları içermektedir.
Kovaryatlar
Bu çalışmada, vitamin B12 ve DKD arasındaki ilişkiyi etkileyebilecek ortak değişkenler değerlendirilmiştir. Demografik değişkenler arasında yaş, cinsiyet, ırk/etnisite, eğitim düzeyi, yoksulluk-gelir oranı (PIR), medeni durum, alkol tüketimi, sigara kullanımı, BMI, fiziksel aktivite (PA) ile hipertansiyon ve hiperlipidemi varlığı yer almıştır. 18 yaş ve üzeri katılımcılar bu analize dahil edilmiş ve iki yaş grubuna ayrılmıştır: genç ve orta yaştaki yetişkinler (18– < 60 yaş) ve yaşlı yetişkinler (≥ 60 yaş). Cinsiyet, erkek veya kadın olarak sınıflandırılmıştır. Etnik sınıflandırmalar arasında Meksika kökenli Amerikalı, Diğer Hispanik, Hispanik olmayan Beyaz, Hispanik olmayan Siyah ve Diğer/Çok Irklı kategorileri bulunmuştur. Eğitim düzeyi üç seviyeye ayrılmıştır: lise altı, lise mezunu ve üniversite veya üstü. PIR üç kategoriye ayrılmıştır: < 1.5, 1.5–3.49 ve ≥ 3.521. Medeni durum; evli/partneriyle birlikte yaşayan, hiç evlenmemiş veya dul/boşanmış olarak belirtilmiştir. Sigara kullanımı durumu üç gruba ayrılmıştır: aktif içiciler (günlük ve ara sıra içenler), eski içiciler (yaşamları boyunca > 100 sigara içmiş ancak artık içmeyenler) ve hiç içmeyenler (yaşamları boyunca < 100 sigara içmiş olanlar). Alkol kullanım durumu üç kategoriye ayrılmıştır: Ağır içicilik (kadınlar: günde > 3 içki; erkekler: günde > 4 içki), orta düzey içicilik (kadınlar: günde 2 içki; erkekler: günde 3 içki), hafif içicilik (kadınlar: günde < 2 içki; erkekler: günde < 3 içki)22. BMI şu şekilde atanmıştır: < 25 kg/m2, 25–29.9 kg/m2 ve ≥ 30 kg/m2. PA seviyeleri düşük (< 600 MET-min/hafta), orta (600 ile < 3000 MET-min/hafta) ve yüksek (≥ 3000 MET-min/hafta) olarak kategorize edilmiştir. Hiperlipidemi aşağıdaki kriterlerle (şu kriterlerden birini karşılama) onaylanmıştır: (1) toplam kolesterol (TC) seviyeleri ≥ 200 mg/dL; (2) toplam trigliserid (TG) seviyeleri ≥ 150 mg/dL; (3) erkekler: yüksek yoğunluklu lipoprotein (HDL) seviyeleri < 40 mg/dL; kadınlar: HDL seviyeleri < 50 mg/dL; (4) düşük yoğunluklu lipoprotein (LDL) seviyeleri ≥ 130 mg/dL; veya (5) antihiperlipidemi ilacı kullanımı.
Ek olarak, idrar albümin-kreatinin oranı (ACR), serum ürik asit (μmol/L), eGFR (mL/min/1.73m2), serum kreatinin (Scr), kan üre azotu (BUN), serum TC, TG, serum alanin aminotransferaz (ALT), serum aspartat aminotransferaz (AST) dahil olmak üzere biyokimyasal göstergeler ile enerji alımı (kcal), protein (g), karbonhidrat (g), toplam yağ (g), sodyum (mg), potasyum (mg) vb. gibi diyet alımları da dikkate alınmıştır.
Bağımsız değişken
Birincil maruziyet değişkeni olarak diyetteki vitamin B12 alımı kullanılmıştır. Besin alım verileri, gıdalardan ve içeceklerden elde edilen günlük besin alımını özetleyen NHANES Toplam Besin Alımı dosyalarından alınmıştır. Diyet takviyelerinden gelen vitamin B12 alımı dahil edilmemiştir. Yalnızca her iki gün için geçerli besin hatırlama verileri olan katılımcılar dahil edilmiş ve iki hatırlama günü boyunca ortalama vitamin B12 alımı hesaplanarak μg/gün şeklinde ifade edilmiştir. Elde edilen diyetteki vitamin B12 alımı, birincil çok değişkenli analizler için kuartillere (Q1–Q4) ayrılmıştır.
Veri kaynakları ve gen seti koleksiyonu
GSE30528 ve GSE30529 DKD ekspresyon veri setleri, Gene Expression Omnibus (GEO) veri tabanından elde edilmiştir. Her iki veri seti de GPL571 platformunda oluşturulmuştur. GSE30528, 9 DKD glomerüler örneği ve 13 normal kontrol glomerüler örneğinden oluşurken; GSE30529, 10 DKD tübüler örneği ve 12 normal kontrol tübüler örneğinden oluşmuştur. Her iki mikroarray veri seti için RMA-normalize edilmiş, log2-transforme ekspresyon verileri doğrudan GEO'dan alınmıştır. Prob tanımlayıcıları, GPL571 platform anotasyon dosyasına göre gen sembolleri ile eşleştirilmiştir. Birden fazla prob aynı gene eşleştiğinde, gen düzeyindeki ekspresyonu temsil etmek için bu probların ortalama ekspresyon değeri kullanılmıştır.
Aday gen doğrulama için ek olarak bir RNA-seq veri seti olan GSE142025 dahil edilmiştir. TPM ekspresyon verileri GEO'dan alınmış ve sonraki analizlerden önce log2 dönüşümü uygulanmıştır. Gen anotasyonu, hg19 referans genom anotasyonu kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Her bir veri seti bağımsız olarak analiz edildiği ve farklı veri setlerinden gelen ekspresyon matrisleri doğrudan birleştirilmediği için, veri setleri arası grup etkisi (batch-effect) düzeltmesi uygulanmamıştır.
13 Mart 2026 tarihinde GeneCards veri tabanından “COBALAMIN” anahtar kelimesi kullanılarak toplam 716 kobalamin (vitamin B12)-ilişkili gen elde edilmiştir. Herhangi bir alaka puanı kesme değeri veya ek filtreleme kriteri uygulanmamış olup, elde edilen 716 genin tamamı vitamin B12-ilişkili gen seti olarak tutulmuştur.
Diferansiyel ekspresyon ve fonksiyonel zenginleştirme analizi
DKD ve normal örnekler arasındaki diferansiyel ekspresyon analizi, |log2FC| > 1 ve yanlış keşif oranı (FDR) < 0.05 kriterlerine göre diferansiyel eksprese olan genlerin (DEG'ler) belirlenmesi amacıyla 'limma' R paketi (versiyon 3.56.2)23 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Vitamin B12 metabolizması ile ilişkili aday genleri belirlemek için, belirlenen DEG'ler ile GeneCards veri tabanından elde edilen vitamin B12-ilişkili gen seti arasında bir kesişim analizi yapmak üzere ggvenn R paketi (versiyon 0.1.19) kullanılmıştır. Kesişen genler bir Venn diyagramı ile görselleştirilmiş ve sonraki analizler için aday genler olarak tutulmuştur. Ardından, DEG'lerin fonksiyonel zenginleştirme analizi, Gen Ontolojisi (GO) terimlerini (biyolojik süreç, moleküler fonksiyon ve hücresel bileşen) ve Kyoto Gen ve Genom Ansiklopedisi (KEGG) yolaklarını kapsayacak şekilde 'clusterProfiler' R paketi (versiyon 4.8.3)24 kullanılarak yürütülmüştür. Düzeltilmiş p-değeri < 0.05 olan zenginleştirme terimleri istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir.
Gen seti zenginleştirme analizi (GSEA)
GSE30528 veri setinde, örnekler medyan P2RY14 ekspresyon düzeyine göre P2RY14-yüksek ve P2RY14-düşük gruplara ayrılmıştır. Ardından iki grup arasında diferansiyel ekspresyon analizi gerçekleştirilmiş ve tüm genler, elde edilen logFC değerlerine göre azalan sırada sıralanmıştır. Sonrasında, clusterProfiler R paketi (versiyon 4.8.3) kullanılarak GSEA uygulanmıştır24. GO ve KEGG gen setleri, MSigDB veri tabanındaki (versiyon v2025.1.Hs) msigdbr paketi kullanılarak elde edilmiştir. Ayarlanmış p-değeri < 0.05 olan zenginleşmiş gen setleri istatistiksel olarak anlamlı kabul edilmiştir.
Protein-protein etkileşim (PPI) ağları
Protein fonksiyonel ilişkileri ve PPI ağları, organizma olarak Homo sapiens seçilerek ve minimum etkileşim güven puanı 0.4 belirlenerek STRING veri tabanı (sürüm 11.0) (https://string-db.org/)25 kullanılarak analiz edildi. Elde edilen PPI ağı Cytoscape26 ile görselleştirildi. Ayrıca, fonksiyonel ilişkilerini daha detaylı tanımlamak amacıyla aynı 20 örtüşen aday gen GeneMANIA çevrimiçi platformuna gönderildi. GeneMANIA; organizma olarak Homo sapiens seçilip diğer parametreler varsayılan değerlerde bırakılarak gen ko-ekspresyonu, fiziksel etkileşimler, genetik etkileşimler, ortak protein domainleri ve yolak bilgileri dahil olmak üzere birden fazla kanıt türünü entegre etti.
İlaç-hedef taraması
P2RY14 ile ilişkili potansiyel bileşikleri belirlemek için GeneCards veri tabanından ilaç-hedef bilgileri alınmış ve beş aday bileşik elde edilmiştir. Bu adaylar daha sonra DGIdb veri tabanı ile çapraz referanslanmıştır. Her iki veri tabanında da tespit edilen MC-1 (DrugBank ID: DB05315; PubChem CID: 1051), sonraki keşifsel moleküler kenetleme analizi için seçilmiştir.
Moleküler kenetlenme analizi
MC-1 ve P2RY14 arasındaki potansiyel bağlanma modunu araştırmak için, boşluk tespiti ile AutoDock Vina docking motorunu entegre eden CB-Dock2 çevrimiçi platformu kullanılarak moleküler docking gerçekleştirilmiştir. MC-1'in (PubChem CID: 1051) üç boyutlu yapısı PubChem'den, P2RY14'nün öngörülen üç boyutlu modeli ise AlphaFold Protein Yapı Veritabanı'ndan (AF-Q15391-F1-model_v4) elde edilmiştir. P2RY14 modelinin ortalama pLDDT puanı 87,12 iken, öngörülen bağlanma cebi bölgesinin yerel pLDDT puanı > 90 olarak belirlenmiş olup bu durum, yerel öngörülen yapının yüksek güvenilirliğe sahip olduğunu göstermektedir. Boşluk kılavuzlu bir kör docking stratejisi uygulanmıştır. Aday bağlanma boşlukları tüm P2RY14 yapısı boyunca aranmış ve öngörülen hacimleri en büyük olan beş boşluk değerlendirilmiştir. Fizyolojik koşullar altındaki (yaklaşık pH 7,4) protonasyon durumlarını yaklaştırmak için reseptör ve ligand hazırlama aşamasında hidrojen atomları eklenmiştir. Reseptör rijit olarak ele alınırken, ligand dönebilir bağlara izin verilerek fleksibl olarak değerlendirilmiştir. Sekiz bağımsız docking çalışması gerçekleştirilmiştir. En düşük Vina puanına sahip poz, temsili öngörülen bağlanma modu olarak seçilmiştir. Elde edilen reseptör-ligand kompleksi Discovery Studio (versiyon 4.5) kullanılarak görselleştirilmiş ve analiz edilmiştir.
İstatistiksel analiz
NHANES'in karmaşık, çok aşamalı ve tabakalı olasılıklı örnekleme tasarımından dolayı, NHANES tabanlı tüm analizlere uygun anket ağırlıkları, tabakalar ve birincil örnekleme birimleri (PSU'lar) dahil edilmiştir. Vitamin B12 Alım miktarı iki günlük beslenme hatırlatma gününden hesaplanmış ve iki günlük beslenme örneklem ağırlığı (WTDR2D) kullanılmıştır. Birleştirilmiş dört NHANES döngüsü (2011–2018) için 8 yıllık beslenme örneklem ağırlığı, tabakalaştırma ve kümelenmeyi hesaba katmak amacıyla SDMVSTRA ve SDMVPSU dahil edilerek WTDR2D/4 şeklinde hesaplanmıştır. Sürekli değişkenler ortalama olarak ifade edilmiştir ± standart sapma (SD) ve kategorik değişkenler sayı ve yüzdeler olarak ifade edilmiştir. Gruplar arası farklar, ağırlıklı t-testleri ve ağırlıklı ki-kare testleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Vitamin B ile olan ilişkiyi değerlendirmek için çok değişkenli lojistik regresyon kullanılmıştır.12 alım ve DKD. Model 1 düzeltilmemişti; Model 2 yaş, cinsiyet, ırk/etnik köken, medeni durum ve eğitim düzeyi için düzeltilmişti; Model 3 ise toplam enerji alımı ve diğer beslenmeyle ilgili kovaryantlar dahil tüm kovaryantlar için düzeltilmişti. Tüm regresyon analizleri WTDR2D/4, SDMVSTRA ve SDMVPSU'yu içermiştir. Vitamin B12 birincil maruziyet olarak alım kartilleri (Q1–Q4) kullanılmış olup, vitamin B sürekli değişken olarak12 Alım, ek olarak tamamlayıcı bir maruziyet olarak analiz edilmiştir. Alt grup analizleri yaş, cinsiyet, BMI, eGFR, ACR, hipertansiyon ve hiperlipidemiye göre yürütülmüştür. Olası doğrusal olmayan ilişkileri değerlendirmek için tam düzeltilmiş Model 3 kullanılarak kısıtlanmış kübik spline (RCS) analizi yapılmıştır. Vitamin B'nin 5., 35., 65. ve 95. persentillerine dört düğüm yerleştirilmiştir.12 alış, ile 3.24 μg/day grafiksel sunum için referans değer olarak kullanılmıştır. Bu referans değer, sonraki keşifsel kırılma noktası analizinden elde edilmiştir ve klinik olarak önerilen bir alım düzeyi olarak yorumlanmamıştır. RCS analizlerine WTDR2D/4, SDMVSTRA ve SDMVPSU da dahil edilmiş ve lineer olmama durumu Wald testi kullanılarak değerlendirilmiştir. Anlamlı bir lineer olmama durumu saptandığında, potansiyel kırılma noktaları, minimum Akaike bilgi kriteri (AIC) ile birleştirilmiş özyinelemeli bir arama prosedürü kullanılarak belirlenmiş ve ardından üç segmentli parçalı regresyon analizi uygulanmıştır. Duyarlılık analizleri, üç ve beş düğümlü alternatif RCS spesifikasyonları kullanılarak gerçekleştirilmiştir.27... discriminatory yeteneğini ön değerlendirme amacıyla ROC eğrisi analizi gerçekleştirilmiştir. P2RY14, AUC'ler için %95 güven aralıkları raporlanmıştır. A p-değeri < 0,05 değeri istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi. Tüm istatistiksel analizler R yazılımı (versiyon 4.4.1) kullanılarak gerçekleştirildi.
Sonuçlar
Bazal özellikler
NHANES 2011–2018'den toplam 8.218 katılımcı dahil edilmiş olup, bunlardan 623'ü DKD olan ve 7.595'i Non-DKD olarak sınıflandırılmıştır. DKD ve Non-DKD grupları arasında yaş, cinsiyet, ırk/etnisite, medeni durum, eğitim düzeyi, PIR, BMI, kan basıncı, hipertansiyon, alkol tüketimi, sigara kullanımı, vitamin B12 alımı ve diyetle alım açısından anlamlı farklar gözlemlenmiştir (tüm p < 0.05). Ayrıca ACR, eGFR, Scr, BUN, TC ve TG değerlerinde de anlamlı farklar saptanmıştır (Tablo 1).
Vitamin B12 alımı kuartilleri arasında eğitim düzeyi, hipertansiyon, DKD durumu ve enerji alımı açısından anlamlı farklılıklar gözlemlenmiştir. Buna karşın; yaş, medeni durum, BMI, kan basıncı, alkol tüketimi, eGFR, ACR, serum ürik asit, Scr veya TG değerleri açısından kuartiller arasında anlamlı bir fark görülmemiştir (Tablo 2).
Vitamin B12 ile DKD arasındaki ilişki
Vitamin B12 alımı kuartillere (Q1–Q4) ayrılmış olup, çok değişkenli lojistik regresyon analizlerinin sonuçları Tablo 3'te sunulmuştur. Tam olarak düzeltilmiş Model 3'te, en yüksek vitamin B12 alımı kuartilindeki (Q4) katılımcıların DKD olasılığı, en düşük kuartildeki (Q1) katılımcılara göre anlamlı derecede daha düşüktü (OR = 0.70, 95% CI: 0.50–0.97, p = 0.034); buna karşın Q2 (OR = 1.14, 95% CI: 0.85–1.53, p = 0.386) veya Q3 (OR = 0.94, 95% CI: 0.69–1.28, p = 0.684) için anlamlı bir ilişki gözlemlenmemiştir. Ayrıca, ilişkinin genel yönü ters olsa da, tam olarak düzeltilmiş modeldeki doğrusal eğilim istatistiksel anlamlılığa ulaşmamıştır (p for trend = 0.086). Bu bulgular, özellikle en yüksek kuartildeki daha yüksek vitamin B12 alımının daha düşük DKD olasılığı ile ilişkili olduğunu ancak sonuçların vitamin B12 alımı ile DKD arasında sabit bir doğrusal doz-yanıt ilişkisini desteklemediğini göstermektedir.
Vitamin B12 ile DKD arasındaki ilişkinin alt grup analizleri
Vitamin B12 alımı ile DKD arasındaki ilişkinin farklı katılımcı özellikleri genelinde tutarlı olup olmadığını incelemek için alt grup analizleri yapılmıştır. Model 1'de, en yüksek vitamin B12 alımı kuartilindeki (Q4) katılımcıların, hem erkek hem de kadın alt gruplarında Q1'dekilere göre DKD olasılıkları anlamlı derecede daha düşük bulunmuştur (p < 0.05; Tablo 4). ACR alt grupları arasındaki ilişkiler daha heterojen seyretmiştir. ACR < 30 mg/g olan katılımcılar arasında, bazı orta düzey vitamin B12 alımı kuartilleri için anlamlı ilişkiler gözlemlenirken, daha yüksek ACR seviyelerine göre tabakalaştırma yapıldığında bu örüntü zayıflamıştır. eGFR alt grupları genelinde anlamlı bir ilişme gözlemlenmemiştir.
Vitamin B12 ile DKD arasındaki doğrusal olmayan ilişki
Tam düzeltilmiş RCS analizi, vitamin B ile arasında anlamlı, doğrusal olmayan bir ilişki olduğunu göstermiştir12 alımı ve DKD (Şekil 2, p doğrusallık dışı değer = 0,037). RCS modeli; vitamin B'nin 5., 35., 65. ve 95. persentillerinde yer alan dört düğüm kullanmıştır12 giriş dağılımı, ile 3.24 μg/day referans değer olarak kullanılmıştır. Sonraki kırılma noktası analizi, şu noktalarda veri güdümlü iki kırılma noktası belirlemiştir: 3.24 μg/day (%95 GA: 2,86–3,62) ve 8.36 μg/day (%95 GA: 7,52–9,20), vitamin B'yi bölen12 üç aralığa ayrılmıştır. B vitamini için12 alım < 3.24 μg/day, DKD ile anlamlı bir ilişki gözlemlenmemiştir (OR = 1,07, p = 0,575). 3,24– aralığında8.36 μg/day, vitamin B12 alım, DKD ile ters ilişkiliydi (OR = 0,87, p = 0,025). Alım için > 8.36 μg/day, anlamlı bir ilişki gözlemlenmemiştir (OR = 1.00, p = 0.995) (Tablo 5). Bu bulgular, yalnızca orta düzeydeki alım aralığında anlamlı bir ters ilişkiyle gözlemlenen doğrusal olmayan bir örüntü ile tutarlıdır. Bu bulguların sağlamlığını değerlendirmek için üç ve beş düğümlü alternatif RCS spesifikasyonları kullanılarak duyarlılık analizleri gerçekleştirilmiştir. Her iki düğüm spesifikasyonu altında Model 1–3 genelinde istatistiksel olarak anlamlı genel ilişkilerle birlikte benzer genel ilişki örüntüleri gözlemlenmiş; beş düğümlü modeller ise doğrusal olmayan bir ilişkiyi daha fazla desteklemiştir (Ek Şekil 1).
DKD'de aday vitamin B12-ilişkili genlerin belirlenmesi
GSE30528 veri setinde, DKD ve normal örnekler arasında 126'sı yukarı yönlü ve 367'si aşağı yönlü düzenlenen genlerden oluşan 493 DEG saptadık (|log₂FC| > 1, FDR < 0.05; Şekil 3A,B, Ek Tablo 1). KEGG yolak analizi, bu DEG'lerin hücre dışı matris (ECM)-reseptör etkileşimi, fokal adezyon, integrin sinyalizasyonu ve aktin hücre iskeleti düzenlemesi yolaklarında anlamlı şekilde zenginleştiğini ortaya koydu (Şekil 3C, Ek Tablo 2). GO zenginleştirme analizi, DEG'lerin ağırlıklı olarak kolajen içeren ECM, glomerulus gelişimi, fokal adezyon ve nefron gelişimi ile ilişkili olduğunu gösterdi (Şekil 3D, Ek Tablo 2).
DEGs ile vitamin B12 ilişkili gen setinin kesişim analizi, örtüşen 20 aday gen belirledi (Şekil 3E). Bu genler, daha sonra etkileşimleri minimum 0,4 güven puanına göre filtrelenerek STRING veritabanı kullanılarak bir PPI ağı oluşturmak için kullanıldı. Ortaya çıkan ağ, sırasıyla proteinleri ve etkileşimlerini temsil eden 11 düğüm ve 20 kenardan oluşmuştur (Şekil 3F). 20 aday gen arasındaki ilişkiler GeneMANIA kullanılarak ayrıca görselleştirilmiştir (Şekil 3G).
DKD'de aday bir vitamin B12 ilişkili gen olarak P2RY14'nin keşifsel karakterizasyonu
Vitamin B ile gözlemlenen ilişkiye dayanarak12 alım ve DKD durumuyla birlikte, bir sonraki adımda temel B vitamini12transkriptomik analiz kullanarak DKD patogenezinde rol oynayan -ilişkili genler belirlenmiştir. Örtüşen 20 aday gen arasından, bu genlerin farklı DKD veri setlerindeki ekspresyon modelleri ayrıca karşılaştırılmıştır. GSE30528 ve GSE30529 veri setlerinde, P2RY14 ekspresyonu, normal kontrollerle karşılaştırıldığında DKD örneklerinde anlamlı düzeyde artmıştır (Şekil 4A,B). P2RY14 bir G proteini kenetli reseptörü kodlar; immün hücre kemotaksisi, hücre iskeleti yeniden düzenlenmesi, inflamatuar yanıtlar ve oksidatif stres ile ilişkili olduğu bildirilmiştir28,29Ancak, DKD üzerindeki rolü henüz doğrudan araştırılmamıştır. Bağımsız DKD veri setleri genelindeki tutarlı artışı ve potansiyel biyolojik önemi göz önüne alındığında, P2RY14 sonraki doğrulama ve fonksiyonel analizler için önceliklendirildi. Ardından, ...'nın ayırt edici yeteneğini ön değerlendirmek amacıyla ROC eğrisi analizi gerçekleştirildi. P2RY14GSE30528 keşif veri setinde AUC 0,923 (%95 GA: 0,807–1,000) iken, GSE30529 ön dış doğrulama veri setinde AUC 0,883 (%95 GA: 0,744–1,000) idi. GSE142025 ek doğrulama veri setinde ise AUC 0,663 (%95 GA: 0,478–0,847) olarak belirlendi ve bu durum sınırlı bir ayırt edici yeteneğe işaret etti (Şekil 4C–E). Bir bütün olarak bu bulgular, ...'nın potansiyel ayırıcı değerine ilişkin ön kanıtlar sunmaktadır P2RY14ancak tanısal performansının daha büyük bağımsız kohortlarda ayrıca doğrulanması gerekmektedir.
DKD'deki P2RY14 ekspresyonu ile ilişkili biyolojik fonksiyonları ve yolakları araştırmak için, GSE30528 örnekleri P2RY14'nin medyan ekspresyon düzeyine göre P2RY14-yüksek ve P2RY14-düşük gruplarına ayrılmıştır. İki grup arasında diferansiyel ekspresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Ardından, P2RY14 ekspresyonu ile ilişkili biyolojik fonksiyonları ve yolakları karakterize etmek için GO ve KEGG zenginleştirme analizleri yürütülmüştür. GO zenginleştirme analizi, P2RY14'nün kolajen içeren ECM, glomerulus gelişimi, ECM yapısal bileşeni ve böbrek gelişimi ile ilişkili olduğunu ortaya koymuştur (Şekil 4F, Ek Tablo 3). KEGG analizi, P2RY14'nün ECM-reseptör etkileşimi, fokal adezyon ile kompleman ve koagülasyon kaskadlarında rol oynadığını daha ileri düzeyde göstermiştir (Şekil 4G, Ek Tablo 3).
Ek olarak, GSEA, NF-κB sinyal yolunun ve TNF sinyal yolunun P2RY14-yüksek grubunda anlamlı şekilde zenginleştiğini göstermiştir; bu durum, yüksek P2RY14 ekspresyonunun DKD'deki enflamatuar sinyalizasyon ile ilişkili olabileceğini düşündürmektedir (Şekil 4H, Ek Tablo 3).
MC-1'in P2RY14 ile keşifsel moleküler kı husbandırması
GeneCards ve DGIdb taramaları aracılığıyla P2RY14 ile ilişkili beş aday bileşik tanımlanmış ve keşif amaçlı moleküler docking analizi için MC-1 seçilmiştir (Şekil 5A). Ligand olarak MC-1 ve reseptör olarak P2RY14 kullanılarak yapılan docking analizi, MC-1'in P2RY14'nin bir aday cebi içinde −6.0 kcal/mol Vina skoru ile potansiyel bir bağlanma pozuna sahip olduğunu öngörmüştür. Öngörülen poz; Tyr, Lys, Asn, Asp ve Glu kalıntıları ile etkileşimleri ve yedi hidrojen bağının oluşumunu içermektedir (Şekil 5B–D).
Veri Kullanılabilirliği Beyanı
Bu çalışmada kullanılan veriler halka açıktır. 2011–2018 anket döngülerine ait NHANES verilerine Ulusal Sağlık İstatistikleri Merkezi'nden (National Center for Health Statistics) ulaşılabilir. GSE30528, GSE142025 ve GSE30529 transkriptomik veri setleri Gene Expression Omnibus (GEO) veri tabanında halka açık olarak sunulmaktadır. Bu çalışmada oluşturulan işlenmiş diferansiyel ekspresyon, fonksiyonel zenginleştirme ve GSEA sonuçları Ek Dosyalarda sunulmuştur.
Şekil 1: NHANES analizi için katılımcı seçim akış şeması. Akış şeması, 2011–2018 NHANES döngülerindeki katılımcılara uygulanan ardışık dışlama kriterlerini ve analize dahil edilen nihai çalışma popülasyonunu göstermektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayınız.
Şekil 2: Kısıtlanmış kübik spline modeli kullanılarak vitamin B12 alımı ile DKD arasındaki doğrusal olmayan ilişki. Düz çizgi, diyetle alınan vitamin B12 miktarına göre DKD için tahmin edilen olasılık oranını, gölgeli alan ise %95 güven aralığını temsil etmektedir. Model, Model 3'te yer alan kovaryantlar kullanılarak düzeltilmiştir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 3: DKD'de aday vitamin B12-ilişkili genlerin tanımlanması.(A,B) GSE30528 veri setindeki diyabetik böbrek hastalığı (DKD) ve normal örnekler arasındaki DEG'lerin ekspresyon profillerini gösteren yanardağ grafiği ve ısı haritası. (C,D) DEG'lerin en zenginleşmiş ilk 15 KEGG yolu ve GO terimleri. (E) DEG'ler ve vitamin B12-ilişkili genler arasındaki çapraz analiz. (F) Protein-protein etkileşim (PPI) ağı. (G) 20 vitamin B12‑ilişkili genin GeneMANIA ağı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 4: DKD'de aday vitamin B12-ilişkili bir gen olarak P2RY14'ün keşifsel karakterizasyonu. (A,B) Sırasıyla GSE30528 ve GSE30529 veri setlerindeki DKD örneklerinde ve normal kontrollerde örtüşen aday genlerin ekspresyon seviyelerini gösteren kutu grafikleri. (C–E) Sırasıyla GSE30528, GSE30529 ve GSE142025 veri setlerinde P2RY14'ün alıcı işletim karakteristik (ROC) eğrisi analizleri. (F) Gen Ontolojisi (GO) zenginleştirme analizi. (G) Kyoto Gen ve Genom Ansiklopedisi (KEGG) yolak zenginleştirme analizi. (H) GSE30528'de NF-κB ve TNF sinyalizasyon yolaklarının zenginleşmesini gösteren P2RY14-yüksek ve P2RY14-düşük gruplarının GSEA'sı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 5: P2RY14'nin ilaç-hedef taraması ve keşifsel moleküler docking analizi. (A) P2RY14 ile ilişkili ilaçların ilaç-hedef etkileşim ağı. (B–D) MC-1'in P2RY14 proteini ile moleküler docking çalışması. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Tablo 1: Çalışma popülasyonunun temel özellikleri. Katılımcıların DKD durumuna göre demografik, klinik, biyokimyasal ve diyetsel özellikleri sunulmuştur. Sürekli ve kategorik değişkenler, ankete göre ağırlıklandırılmış analiz kullanılarak özetlenmiştir. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Tablo 2: Vitamin B12 alımı kuartillerine göre katılımcıların temel özellikleri. Çalışma popülasyonunun demografik, klinik, biyokimyasal ve diyetle ilgili özellikleri, diyetle alınan vitamin B12 kuartillerine göre sunulmuştur. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Tablo 3: Vitamin B ile ilişki12 ABD'li yetişkinlerde alım ve DKD durumu. Diyetle alınan vitamin B ile ilişki için olasılık oranları (OR'lar) ve %95 güven aralıkları (GA'lar)12 alım miktarları ve DKD durumu, en düşük vitamin B ile başlayan ve kademeli olarak düzeltilmiş lojistik regresyon modelleri üzerinden sunulmaktadır12 referans grup olarak alım çeyreği (Q1). Lütfen bu Tabloyu indirmek için buraya tıklayın.
Tablo 4: Alt grup analizlerinde vitamin B12 alımı ile DKD durumu arasındaki ilişki. DKD için odds oranları (OR'lar) ve %95 güven aralıkları (GA'lar); yaş, cinsiyet, BMI, eGFR, ACR, hipertansiyon ve hiperlipidemi alt gruplarına göre stratifiye edilmiş vitamin B12 alım kuartilleri üzerinden ve belirtilen modeller için ayarlanmış olarak sunulmuştur. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Tablo 5: Vitamin B12 alımı ile DKD arasındaki ilişkiye dair üç segmentli parçalı regresyon analizi. Diyetsel vitamin B12 alımı ile DKD arasındaki ilişkiler, 3,24 ve 8,36 μg/gün değerlerindeki iki veri tabanlı kırılma noktasıyla tanımlanan üç alım aralığı için sunulmuştur. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 1: Diyetteki vitamin B ile olan ilişkiye dair duyarlılık analizleri12 kısıtlanmış kübik spline modelleri kullanılarak alım ve DKD. (A–C) Üç düğümlü modeller. (D–F) Beş düğümlü modeller. Düz çizgi tahmini OR'yi, gölgeli alan %95 GA'yı ve kesikli çizgi OR = 1'i temsil etmektedir. p genel ilişki ve doğrusal olmama değerleri her bir panelde gösterilmiştir.Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.
Ek Tablo 1: GSE30528 veri setindeki diyabetik böbrek hastalığı (DKD) ve normal örnekler arasındaki diferansiyel ekspresyon gösteren genler. |log₂FC| > 1 ve FDR < 0.05 değerlerine göre belirlenen genlerin diferansiyel ekspresyon sonuçları, aday gen taraması için kullanılan kobalamin ilişkili gen setiyle birlikte sunulmuştur.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Tablo 2: DKD'de diferansiyel ekspresyon gösteren genlerin fonksiyonel zenginleştirme analizi. GSE30528 veri setinde tanımlanan diferansiyel ekspresyon gösteren genlere ait Gen Ontolojisi (GO) ve Kyoto Gen ve Genom Ansiklopedisi (KEGG) zenginleştirme sonuçları sunulmuştur.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Tablo 3: GSE30528 veri setinde P2RY14 ile ilişkili fonksiyonel zenginleştirme ve gen seti zenginleştirme analizi sonuçları. P2RY14 ile ilişkili biyolojik fonksiyonları ve yolakları tanımlamak için kullanılan GO, KEGG ve GSEA sonuçları sunulmuştur.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.
Tartışma
8.218 ABD'li yetişkinin dahil olduğu bu ulusal temsili kesitsel analizde, daha yüksek vitamin B12 alımı daha düşük DKD olasılığı ile ilişkilendirilmiştir, ancak bu ilişki basit bir doğrusal doz-yanıt örüntüsü izlememiştir. Daha yüksek vitamin B12 alımına sahip katılımcıların ayrıca daha yüksek eğitim düzeyine, daha düşük hipertansiyon ve DKD prevalansına ve daha fazla enerji alımına sahip olma eğiliminde oldukları görülmüştür. Bu farklılıklar, vitamin B12 alımına daha geniş demografik, sağlık ve diyet özelliklerinin eşlik edebileceğini göstermekte olup, gözlemlenen ilişki yorumlanırken bunlar dikkate alınmalıdır. Genel olarak bulgularımız, vitamin B12 alımı ile DKD durumu arasındaki bir ilişkiyi desteklemektedir.
Kuartil tabanlı analiz, Q4'teki katılımcıların DKD olasılığının Q1'tekilere göre anlamlı derecede daha düşük olduğunu göstermiş, buna karşın Q2 veya Q3 için anlamlı bir ilişki gözlemlenmemiştir. Kuartiller arasındaki doğrusal trend de istatistiksel olarak anlamlı bulunmamış (p trend = 0.086), bu durum ilişkinin basit bir doğrusal doz-yanıt modelini izlemeyebileceğini düşündürmüştür. Bu bulguyla uyumlu olarak, RCS analizi anlamlı bir doğrusal olmayan ilişki ortaya koymuştur (p doğrusal olmama = 0.037). Sonrasındaki kırılma noktası analizi, 3.24 ve 8.36 μg/gün değerlerinde veri odaklı iki kırılma noktası belirlemiştir. Anlamlı bir ters ilişki yalnızca 3.24–8.36 μg/gün arasındaki orta aralıkta gözlemlenmiş, bu aralığın altında veya üstünde ise anlamlı bir ilişki görülmemiştir. Önemle belirtmek gerekir ki, bu kırılma noktaları mevcut veri setinden türetilmiştir ve klinik olarak belirlenmiş eşikler yerine keşifsel istatistiksel değerler olarak kabul edilmelidir. Buna göre, 3.24–8.36 μg/gün aralığı, dış doğrulama yapılmadan optimal veya önerilen bir alım aralığı olarak yorumlanmamalıdır. Genel olarak bu bulgular, vitamin B12 alımı ile DKD arasında stabil bir doğrusal doz-yanıt ilişkisinden ziyade, potansiyel olarak doğrusal olmayan bir ilişkinin varlığını desteklemektedir.
Vitaminler, birçok metabolik süreçte yer alan temel mikro besinlerdir ve kardiyometabolik sağlıkla ilişkilendirilmişlerdir30,31. Önceki çalışmalar, bazı vitaminlerin diyabet ve komplikasyonlarıyla ilgili olabileceğini de öne sürmüştür. Örneğin, vitamin B6 durumu diyabet ve diyabetik komplikasyonlarla ters orantılı ilişkilendirilmişken31, DKD ve diyabetik nefropatide değişmiş vitamin D seviyeleri bildirilmiştir32,33. Bu bulgular, diyabetle ilişkili metabolik ve renal anomalilerde mikro besin durumunun potansiyel önemini vurgulamakta ve vitamin B12 alımı ile DKD arasındaki ilişkinin daha detaylı incelenmesi için temel bir gerekçe sunmaktadır.
Epidemiyolojik çalışmalar, vitamin B12 durumu veya alımı ile diyabete bağlı sonuçlar arasındaki ilişkiye dair tutarsız bulgular rapor etmiştir. Yakın tarihli bir NHANES analizi, diyabet süresi ile serum vitamin B12 seviyeleri arasında pozitif bir ilişki bildirmiştir34. Buna karşılık, Uganda'da yürütülen bir çalışma, T2DM'li hastalarda ilerleyen böbrek hastalığının daha düşük vitamin B12 alımı ve daha yüksek homosistein konsantrasyonları ile birlikte seyrettiğini bulmuştur35. Wu ve arkadaşları ayrıca, diyabet ve diyabetik nefropatisi olan hastalarda folik asit ve vitamin B12 kombinasyon takviyesinin serum homosistein ve malondialdehit seviyelerini düşürdüğünü, nitrik oksit ve süperoksit dismutaz aktivitesini artırdığını ve idrarla mikroalbümin atılımını azalttığını bildirmiştir36. Diğer çalışmalar, T2DM'li hastalar arasında vitamin B12 eksikliğinin nispeten yüksek bir prevalansa sahip olduğunu da rapor etmiştir37,38,39,40,41. Vitamin B12 durumunun diyabetik komplikasyonlarla ilgili olabileceği olasılığıyla uyumlu olarak, çalışmamız daha yüksekle diyetsel vitamin B12 alımının daha düşük DKD riskleri ile ilişkili olduğunu bulmuştur.
Vitamin B12'nin homosistein metabolizması, oksidatif stres düzenlemesi, inflamatuar yanıtlar ve hücresel enerji metabolizmasındaki rolleri göz önüne alındığında, vitamin B12 alımı ile DKD arasındaki gözlemlenen ters ilişki biyolojik olarak makul olabilir42,43. Vitamin B12 eksikliği aynı zamanda metabolik anomalilerle ilişkilendirilmiştir ve aşırı folat alımı ile birlikte seyreden vitamin B12 eksikliği ile karakterize bir dengesizlik, bozulmuş glukoz metabolizmasına ve T2DM'ye katkıda bulunabilir44,45. Bu gözlemler, metabolik sağlıkta yeterli ve dengeli mikrobesin alımını sürdürmenin önemini vurgulamaktadır. Bu arka planla uyumlu olarak, çalışmamız daha yüksek diyetsel vitamin B12 alımının daha düşük DKD olasılığı ile ilişkili olduğunu bulmuştur. Diyabetli bireylerde vitamin B12 alımı ile böbrek sağlığı arasındaki doz-yanıt ilişkisini açıklığa kavuşturmak, mevcut çalışmada gözlemlenen alım aralıklarını bağımsız popülasyonlarda doğrulamak ve vitamin B12 takviyesinin bu popülasyonda klinik olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır.
Transkriptomik analizler, P2RY14'yi DKD ile ilişkili bir aday gen olarak belirlemiştir. P2RY14, GSE30528 ve GSE30529'da nispeten yüksek AUC değerleri göstermişken, GSE142025'teki ayırt edici yeteneği daha sınırlı kalmıştır. Örneklem boyutlarının kısıtlı olması nedeniyle, bu bulgular ön çalışma olarak değerlendirilmeli ve daha geniş bağımsız kohortlarda doğrulanmalıdır. Ayrıca, fonksiyonel zenginleştirme analizleri, P2RY14'nin ECM organizasyonu, fokal adezyon ve böbrek gelişimi ile ilişkili olabileceğini göstermiş ve DKD'deki potansiyel rolünün daha detaylı araştırılmasını desteklemiştir.
Daha genel anlamda, popülasyon tabanlı beslenme epidemiyolojisinin transkriptomik analizle entegrasyonu, diyete bağlı maruziyetlerin hastalıkla ilişkili moleküler özelliklerle ilişkilendirilmesi için tamamlayıcı bir çerçeve sunar. Böyle bir yaklaşım, beslenme epidemiyolojisi ve DKD araştırmalarında hipotez oluşturulmasını kolaylaştırabilir ve sonraki deneysel doğrulamalar için aday moleküler hedeflerin önceliklendirilmesine yardımcı olabilir. Ancak, bu bulgular keşifsel düzeydedir ve klinik, tanısal veya terapötik bir yarar tanımlamamaktadır.
Bu çalışmanın temel bir kısıtlılığı, sadece CKD olmayan DM'li bireylerle sınırlandırılmak yerine, farklı DM ve CKD durumlarına sahip katılımcıları içeren Non-DKD grubunun heterojen bileşimidir. Bu nedenle, diyabet durumu, böbrek fonksiyonu ve genel sağlıktaki kalıntı farklılıklar gözlemlenen ilişkileri etkilemiş olabilir. Ek olarak, kesitsel tasarım, zamansal veya nedensel ilişkiler hakkında çıkarım yapılmasını engellemektedir. Buna göre, epidemiyolojik bulgular DKD durumu ile popülasyon düzeyindeki ilişkiler olarak yorumlanmalı ve diyabetli bireylere odaklanan gelecekteki prospektif çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Ayrıca, diyetsel vitamin B12 Alım, günden güne değişen beslenme farklılıklarından ve hatırlama hatalarından etkilenebilen iki adet 24 saatlik beslenme hatırlatma formu ile tahmin edilmiştir; bu nedenle, alışılmış uzun süreli vitamin B alımını tam olarak yansıtmayabilir.12 alımı. Bu durum, maruziyet ölçümünde bir dereceye kadar hataya yol açmış olabilir. Transkriptomik ve moleküler kenetlenme analizlerinin bazı kısıtlılıkları da kabul edilmelidir. NHANES ve GEO verileri bağımsız popülasyonlardan elde edilmiştir ve doğrudan düzenleme... P2RY14 vitamin B tarafından12 deneysel olarak değerlendirilmemiştir. DKD ile ilişkili DEG'ler ile kobalaminle ilişkili genler arasındaki örtüşme, keşifsel aday taraması için kullanılmış ve bunun rastgele beklentinin ötesindeki zenginleşmesi resmi olarak test edilmemiştir. Bu nedenle, P2RY14 biyolojik uygunluğunun daha fazla doğrulanması gereken, hipotez oluşturucu bir aday olarak değerlendirilmelidir. Ayrıca, MC-1 ile [X] arasındaki öngörülen etkileşim... P2RY14 yalnızca moleküler kenetlemeye dayalıdır ve keşifsel olarak değerlendirilmelidir. Vitamin B içeren gelecek çalışmalar12 müdahale, P2RY14 bu öngörülen ilişkileri daha ayrıntılı değerlendirmek için fonksiyonel analizler ile yüzey plazmon rezonansı veya mikroölçekli termofores gibi doğrudan bağlanma veya reseptör fonksiyonel assay'leri gereklidir.
Sonuç
Sonuç olarak, çalışmamız vitamin B12 alımı ile DKD durumu arasındaki ilişkiyi desteklemekte; daha yüksek vitamin B12 alımı, daha düşük DKD olasılığı ile ilişkili görünmekte ve potansiyel olarak doğrusal olmayan bir ilişki sergilemektedir. Transkriptomik analiz, DKD ile ilişkili, hipotez oluşturmaya yönelik bir aday olarak P2RY14'yi tanımlarken, keşifsel moleküler kenetleme P2RY14 ile MC-1 arasında potansiyel bir bağlanma biçimi öngörmüştür. Bu bulgular, vitamin B12 alımı ile DKD arasındaki ilişkinin yanı sıra P2RY14'nin potansiyel biyolojik ilgisinin daha fazla araştırılması için bir temel oluşturmaktadır.
Açıklamalar
Yazarların beyan edilecek herhangi bir çıkar çatışması yoktur.
Yazar Katkıları:
A.Z. ana metni yazdı. G.Z. ve J.D. şekilleri ve tabloları hazırladı. J.L. taslağı inceledi ve düzenledi. Tüm yazarlar taslağı gözden geçirdi.
Malzemeler
| Ad | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
|---|---|---|---|
| Affymetrix İnsan Genomu U133A 2.0 Dizisi | Affymetrix; NCBI GEO tarafından indekslenmiştir | **Platform: Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array** **Özet** Bu platform, insan genomu için tasarlanmış bir Affymetrix mikroarray platformudur. **Detaylar** - **Platform Adı:** Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array - **Platform Kimliği:** GPL571 - **Tür:** Homo sapiens - **Sondalar:** 42,000'den fazla prob içeren bu diziler, geni geniş bir yelpazede kapsar ve hem bilinen genleri hem de yeni keşfedilen transkriptleri analiz etmek için kullanılır. - **Uygulama:** Gen ifadesi analizi, diferansiyel gen ifadesi çalışmaları ve biyobelirteç keşfi. **Özellikler** Bu platform, yüksek yoğunluklu bir mikroarray formatıdır ve transkriptom düzeyinde kapsamlı bir profil çıkarma imkanı sunar. Prob tasarımları, spesifiteyi artırmak ve çapraz hibritleşmeyi minimuma indirmek için optimize edilmiştir. | GPL571 (HG-U133A_2) |
| AlphaFold | Google DeepMind / EMBL-EBI | https://alphafold.ebi.ac.uk/ | / |
| AutoDock | Olson Laboratuvarı, The Scripps Research Institute | https://autodock.scripps.edu/ | Sürüm 4.2.6 (AutoDock 4.2.6) |
| otoReg | R paketi | Versiyon 0.3.3 (autoReg) | |
| CB-dock2 | / | http://183.56.231.194:8001/cb-dock2/index.php | CB-dock2 |
| clusterProfiler | Bioconductor; Yu ve ark. | Sürüm 4.8.3 (PMID: 22455463) | |
| Cytoscape | Cytoscape Konsorsiyumu | https://cytoscape.org/ | Versiyon 3.7.2 (PMID: 14597658) |
| DGldb | / | https://dgib.org/ | DGldb |
| GeneMANIA | GeneMANIA ekibi | http://genemania.org/ | GeneMANIA |
| Gen Ekspresyonu Omnibus (GEO) | Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi (NCBI), ABD Ulusal Tıp Kütüphanesi | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/ | GEO |
| GSE30528 | NCBI GEO | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE30528 | Kamuya açık GEO serisi (GSE30528; BioProject PRJNA154757) |
| GSE30529 | NCBI GEO | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE30529 | Kamuya açık GEO serisi (GSE30529) |
| GeneCards – İnsan Gen Veritabanı | Weizmann Bilim Enstitüsü / LifeMap Sciences | https://www.genecards.org/ | GeneCards |
| GSEA / MSigDB | / | https://www.gsea-msigdb.org/gsea/index.jsp | v2025.1.Hs (GSEA / MSigDB) |
| Gen Ontolojisi (GO) | Gen Ontolojisi Konsorsiyumu | https://geneontology.org/ | Lütfen çevrilecek kaynak metni sağlayın. |
| Kyoto Genler ve Genomlar Ansiklopedisi (KEGG) | Kanehisa Laboratuvarları | https://www.kegg.jp/ | KEGG |
| limma | Bioconductor; Ritchie ve ark. | Versiyon 3.56.2 (PMID: 25605792) | |
| Ulusal Sağlık ve Beslenme İnceleme Anketi (NHANES) | Ulusal Sağlık İstatistikleri Merkezi (NCHS), Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri (CDC) | http://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm | 2011–2018 (dört döngü 2011–2012; 2013–2014; 2015–2016; 2017–2018) |
| nhanesA | R paketi | Versiyon 1.0 (nhanesA) | |
| pROC | R paketi | Sürüm 1.18.5 (pROC) | |
| PubChem | NCBI, ABD Ulusal Tıp Kütüphanesi | https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ | PubChem |
| Kök Ortalama Kare (RMS) | R paketi | Versiyon 8.1-0 (rms) | |
| R yazılımı | R Foundation for Statistical Computing | https://www.r-project.org/ | Sürüm 4.4.1 |
| segmentli | R paketi | Sürüm 2.1-4 (segmentlere ayrılmış) | |
| Lütfen çevrilmesini istediğiniz metni (STRING) buraya giriniz. | STRING Konsorsiyumu | https://string-db.org/ | Sürüm 11.0 (PMID: 30476243) |
| anket | R paketi | Sürüm 4.4-8 (anket; svydesign(); svyglm()) | |
| tablo bir | R paketi | tableone; svyCreateTableOne() |
Kaynaklar
- Forst T, et al. New strategies to improve clinical outcomes for diabetic kidney disease. BMC Med. 2022;20(1):337.
- Zheng Y, Ley SH, Hu FB. Global aetiology and epidemiology of type 2 diabetes mellitus and its complications. Nat Rev Endocrinol. 2018;14(2):88-98.
- Zhang Y, Sun X, Icli B, Feinberg MW. Emerging Roles for MicroRNAs in Diabetic Microvascular Disease: Novel Targets for Therapy. Endocr Rev. 2017;38(2):145-68.
- Lyssenko V, Vaag A. Genetics of diabetes-associated microvascular complications. Diabetologia. 2023;66(9):1601-13.
- Valencia WM, Florez H. How to prevent the microvascular complications of type 2 diabetes beyond glucose control. BMJ. 2017;356:i6505.
- Hung PH, Hsu YC, Chen TH, Lin CL. Recent Advances in Diabetic Kidney Diseases: From Kidney Injury to Kidney Fibrosis. Int J Mol Sci. 2021;22(21).
- McGrath K, Edi R. Diabetic Kidney Disease: Diagnosis, Treatment, and Prevention. Am Fam Physician. 2019;99(12):751-9.
- Lin YC, Chang YH, Yang SY, Wu KD, Chu TS. Update of pathophysiology and management of diabetic kidney disease. J Formos Med Assoc. 2018;117(8):662-75.
- Sabanayagam C, et al. Association of Diabetic Retinopathy and Diabetic Kidney Disease With All-Cause and Cardiovascular Mortality in a Multiethnic Asian Population. JAMA Netw Open. 2019;2(3):e191540.
- Saran R, et al. US Renal Data System 2018 Annual Data Report: Epidemiology of Kidney Disease in the United States. Am J Kidney Dis. 2019;73(3 Suppl 1):A7-A8.
- Miller RG, et al. Contemporary Estimate of Total Mortality and Cardiovascular Disease Risk in Young Adults With Type 1 Diabetes: The Pittsburgh Epidemiology of Diabetes Complications Study. Diabetes Care. 2016;39(12):2296-303.
- Lyon P, Strippoli V, Fang B, Cimmino L. B Vitamins and One-Carbon Metabolism: Implications in Human Health and Disease. Nutrients. 2020;12(9).
- Chazot C, Steiber AL, Kopple JD. Chapter 26 - Vitamin metabolism and requirements in chronic kidney disease and kidney failure. In: Kopple JD, Massry SG, Kalantar-Zadeh K, Fouque D, editors. Nutritional Management of Renal Disease (Fourth Edition): Academic Press; 2022. p. 413-65.
- Shakoor H, et al. Be well: A potential role for vitamin B in COVID-19. Maturitas. 2021;144:108-11.
- Green R, et al. Vitamin B(12) deficiency. Nat Rev Dis Primers. 2017;3:17040.
- Capelli I, et al. Folic Acid and Vitamin B12 Administration in CKD, Why Not Nutrients. 2019;11(2).
- Bamonti-Catena F, et al. Folate measurements in patients on regular hemodialysis treatment. Am J Kidney Dis. 1999;33(3):492-7.
- Andres E, Serraj K, Zhu J, Vermorken AJ. The pathophysiology of elevated vitamin B12 in clinical practice. QJM. 2013;106(6):505-15.
- Soohoo M, et al. Association of serum vitamin B12 and folate with mortality in incident hemodialysis patients. Nephrol Dial Transplant. 2017;32(6):1024-32.
- Zhang H, Liu N, Dang H. Association of the Controlling Nutritional Status (CONUT) score with all-cause and cause-specific mortality in patients with diabetic kidney disease: evidence from the NHANES 2009-2018. BMJ Open. 2024;14(4):e079992.
- Rahman HH, Niemann D, Munson-McGee SH. Association of albumin to creatinine ratio with urinary arsenic and metal exposure: evidence from NHANES 2015-2016. Int Urol Nephrol. 2022;54(6):1343-53.
- Phillips JA. Dietary Guidelines for Americans, 2020-2025. Workplace Health Saf. 2021;69(8):395.
- Ritchie ME, et al. limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies. Nucleic Acids Res. 2015;43(7):e47.
- Yu G, Wang LG, Han Y, He QY. clusterProfiler: an R package for comparing biological themes among gene clusters. Omics : a journal of integrative biology. 2012;16(5):284-7.
- Szklarczyk D, et al. STRING v11: protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D607-D13.
- Shannon P, et al. Cytoscape: a software environment for integrated models of biomolecular interaction networks. Genome research. 2003;13(11):2498-504.
- Zhao L, et al. Non-linear association between composite dietary antioxidant index and depression. Front Public Health. 2022;10:988727.
- da Silva Ebone R, Doleski PH, Jantsch MH, da Silveira RP, Leal DBR. P2Y14 receptor activation and neutrophil signaling: linking inflammation to systemic pathophysiology. Purinergic Signal. 2026;22(1):5.
- Lazarowski ER, Harden TK. UDP-Sugars as Extracellular Signaling Molecules: Cellular and Physiologic Consequences of P2Y14 Receptor Activation. Mol Pharmacol. 2015;88(1):151-60.
- Survase S, Bajaj I, Singhal R. Biotechnological Production of Vitamins. Food Technology and Biotechnology. 2006;44.
- Mascolo E, Verni F. Vitamin B6 and Diabetes: Relationship and Molecular Mechanisms. Int J Mol Sci. 2020;21(10).
- Delrue C, Speeckaert R, Delanghe JR, Speeckaert MM. The Role of Vitamin D in Diabetic Nephropathy: A Translational Approach. Int J Mol Sci. 2022;23(2).
- Wang H, et al. In vitro and in vivo inhibition of mTOR by 1,25-dihydroxyvitamin D(3) to improve early diabetic nephropathy via the DDIT4/TSC2/mTOR pathway. Endocrine. 2016;54(2):348-59.
- Raizada N, Jyotsna VP, Sreenivas V, Tandon N. Serum Vitamin B12 Levels in Type 2 Diabetes Patients on Metformin Compared to those Never on Metformin: A Cross-sectional Study. Indian J Endocrinol Metab. 2017;21(3):424-8.
- Kibirige D, Mwebaze R. Vitamin B12 deficiency among patients with diabetes mellitus: is routine screening and supplementation justified J Diabetes Metab Disord. 2013;12(1):17.
- Wu HHL, Wang AY. Vitamin B12 and chronic kidney disease. Vitam Horm. 2022;119:325-53.
- Kumthekar AA, Gidwani HV, Kumthekar AB. Metformin associated B12 deficiency. J Assoc Physicians India. 2012;60:58-60.
- Nervo M, et al. Vitamin B12 in metformin-treated diabetic patients: a cross-sectional study in Brazil. Rev Assoc Med Bras (1992). 2011;57(1):46-9.
- Bell DS. Metformin-induced vitamin B12 deficiency presenting as a peripheral neuropathy. South Med J. 2010;103(3):265-7.
- Pflipsen MC, et al. The prevalence of vitamin B(12) deficiency in patients with type 2 diabetes: a cross-sectional study. J Am Board Fam Med. 2009;22(5):528-34.
- Liu KW, Dai LK, Jean W. Metformin-related vitamin B12 deficiency. Age Ageing. 2006;35(2):200-1.
- Halczuk K, Kazmierczak-Baranska J, Karwowski BT, Karmanska A, Cieslak M. Vitamin B12-Multifaceted In Vivo Functions and In Vitro Applications. Nutrients. 2023;15(12).
- Mohan A, Kumar R, Kumar V, Yadav M. Homocysteine, Vitamin B12 and Folate Level: Possible Risk Factors in the Progression of Chronic Heart and Kidney Disorders. Curr Cardiol Rev. 2023;19(4):e090223213539.
- Krishnaveni GV, Veena SR, Karat SC, Yajnik CS, Fall CH. Association between maternal folate concentrations during pregnancy and insulin resistance in Indian children. Diabetologia. 2014;57(1):110-21.
- Yajnik CS, et al. Vitamin B12 and folate concentrations during pregnancy and insulin resistance in the offspring: the Pune Maternal Nutrition Study. Diabetologia. 2008;51(1):29-38.