diaendoСахарный диабетDiabetes mellitus2072-03512072-0378Endocrinology research centre10.14341/DM13023diaendo-13023Research ArticleОригинальные исследованияOriginal StudiesВлияние времени приема пищи на постпрандиальную гликемию у пациентов с сахарным диабетом 2 типа и ожирением, не получающих инсулинEffect of meal time on postprandial glycemia in patients with type 2 diabetes mellitus and obesity not receiving insulinhttps://orcid.org/0000-0003-1668-8711МисниковаИ. В.MisnikovaI. V.

Мисникова Инна Владимировна – доктор медицинских наук.

Москва

Scopus Author ID: 559756

Inna V. Misnikova - MD, PhD.

Moscow

Scopus Author ID: 559756

inna-misnikova@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0000-1680-3236ЗолоеваД. Э.ZoloevaD. E.

Золоева Дзерасса Эльбрусовна.

129110, Москва, ул. Щепкина, д. 61/2

Dzerassa Е. Zoloeva - MD.

Shchepkina street 61/2, 129110, Moscow

zolodz@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6122-0638ГлазковА. А.GlazkovA. A.

Глазков Алексей Андреевич – кандидат медицинских наук.

Москва

Scopus Author ID: 57199329515, Researcher ID: R-7373-2016

Alexey A. Glazkov - MD, PhD.

Moscow

Scopus Author ID: 57199329515, Researcher ID: R-7373-2016

staaglz@gmail.comМосковский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. ВладимирскогоРоссияMoscow Regional Research Clinical Institute named after M.F. VladimirskyRussian Federation202325092023265455463Copyright © Мисникова И.В., Золоева Д.Э., Глазков А.А., 20232023Мисникова И.В., Золоева Д.Э., Глазков А.А.Misnikova I.V., Zoloeva D.E., Glazkov A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.dia-endojournals.ru/jour/article/view/13023ОБОСНОВАНИЕ

ОБОСНОВАНИЕ. Риск развития микро- и макрососудистых заболеваний у пациентов с сахарным диабетом 2 типа (СД2) увеличивается на фоне постпрандиальной гипергликемии (ППГ). Циркадные ритмы могут оказывать влияние на ППГ, которая может определять вариабельность гликемии в течение дня. По данным литературы, у лиц без СД2 ППГ максимальна после ужина. Особенности постпрандиального ответа у пациентов с СД2 недостаточно изучены.

ЦЕЛЬ

ЦЕЛЬ. Изучить вариабельность постпрандиальной гликемии на основании флеш-мониторинга глюкозы в зависимости от времени приема пищи (завтрак, обед, ужин) у пациентов с СД2, не получающих инсулин.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. В открытое проспективное исследование включались пациенты с СД2, не получающие инсулин. Всем были установлены датчики для проведения флеш-мониторирования гликемии (ФМГ) FreeStyleLibre. Каждому пациенту проведено 9 тестов с различными видами пищевых нагрузок (вареной гречкой 250 г, яблоком 200 г и белым хлебом 30 г) в завтрак, обед и ужин.

Проведены статистический анализ ППГ по площади под гликемической кривой глюкозы крови (AUC ГК) и площади под гликемической кривой за вычетом базового уровня гликемии глюкозы крови (delta AUC ГК), анализ гликемии перед приемами пищи (Start_gly). Статистический анализ был выполнен в среде разработки RStudio 2022.02.3 с помощью языка R версии 4.1.2. Для количественных переменных представлены средние арифметические значения и стандартные отклонения (M±SD).

РЕЗУЛЬТАТЫ

РЕЗУЛЬТАТЫ. Всего в исследование включены 48 пациентов с СД2, не получающих инсулин. В окончательный анализ включены данные 35 пациентов, 315 тестов с пищевыми нагрузками. Было показано, что время приема пищи (р=0,003) оказывает значительное влияние на ППГ AUC ГК. Максимальные значения AUC ГК наблюдались после завтрака (р=0,005 по сравнению с ужином, р<0,001 по сравнению с обедом). Для delta AUC ГК также выявлено значимое влияние времени приема пищи (р=0,001).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. У пациентов с СД2, не получающих инсулин, максимальный подъем гликемии в ответ на прием пищи отмечен в утренние часы, тогда как, по имеющимся литературным данным, у лиц с нормогликемией ППГ максимальна после ужина. Это расхождение в постпрандиальном ответе в зависимости от времени приема пищи, возможно, связано с нарушениями циркадных ритмов у пациентов с СД2.

BACKGROUND

BACKGROUND: Postprandial hyperglycemia (PPG) is associated with micro- and macrovascular diseases in patients with T2DM. Severity of postprandial peaks depends on composition and amount of food. Circadian rhythms can influence PPG, which may determine variability of glycemia during day. According to literature, in persons without T2DM, PPG is maximum after dinner. Features of the postprandial response in patients with T2DM are not effective enough.

AIM

AIM: To assess variability of postprandial glycemia based on flash glucose monitoring (FGM) depending on meal times in patients with T2DM not receiving insulin.

MATERIALS AND METHODS

MATERIALS AND METHODS: Open prospective study. T2DM patients were managed on FMG FreeStyle Libre. Each patient carried out 9 tests with three types of food loads: boiled buckwheat (250 grams), apple (200 grams) and white bread (30 grams) for breakfast, lunch and dinner.

Statistical analysis of PPG by area under glycemic curve (AUC) and area under glycemic curve excluding starting glycemia (delta AUC), analysis of glycemia before meals (Start_gly) was carried out. Effect of time of food intake and food type was assessed with a two-way RM ANOVA using R 4.1.2. for quantitative variables, arithmetic means and standard deviations (M±SD) are presented.

RESULTS

RESULTS: A total of 29 patients were included. Data from 17 patients, 153 food loading tests, were included in analysis. Both food type (p=0.037) and time of food intake (p=0.003) were shown to have a significant effect on the AUC. Maximum AUC values were observed after breakfast (p=0.005 vs supper, p<0.001 vs dinner), and buckwheat intake (p=0.01 vs apple).

For the delta AUC only type of food (p=0.003) had significant influence. Delta AUC was higher for buckwheat than for apple (p=0.001) and wheat bread (p=0.012).

CONCLUSION

CONCLUSION: Patients with T2DM who do not receive insulin have higher PCG levels after breakfast compared to lunch and dinner, regardless of the type of food load. Rise in glucose after a food load relative to initial values does not significantly differ from time of a meal, which does not coincide with known data on the maximum rise in glycemia on a food stimulus after dinner, which is observed in individuals without DM2.

флеш-мониторинг глюкозыпостпрандиальная гликемиясахарный диабет 2 типавремя приема пищиflash glucose monitoringpostprandial glycemiatype 2 diabetesmeal timeReferencesДедов И.И., Шестакова М.В., Майоров А.Ю., и др. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом (10-й выпуск) // Сахарный диабет. — 2021. — Т. 24. — №S1. — С. 1-235. doi: https://doi.org/10.14341/DM12802Dedov II, Shestakova MV, Mayorov AYu, et al. Standards of specialized diabetes care (10-th edition). Diabetes Mellitus. 2021;24(S1):1-235 (In Russ.). doi: https://doi.org/10.14341/DM12802Климонтов В.В., Маякина Н.Е. Вариабельность гликемии при сахарном диабете: инструмент для оценки качества гликемического контроля и риска осложнений // Сахарный диабет. — 2014. — Т. 17. — №2. — С. 76-82. doi: https://doi.org/10.14341/DM2014276-82Klimontov VV, Myakina NE. Glycaemic variability in diabetes: a tool for assessing the quality of glycaemic control and the risk of complications. Diabetes Mellitus. 2014;17(2):76-82. (In Russ.). doi: https://doi.org/10.14341/DM2014276-82Суплотова Л.А., Судницына А.С., Романова Н.В., и др. Время нахождения в целевом диапазоне гликемии — инструмент оценки качества гликемического контроля при сахарном диабете // Сахарный диабет. — 2021. — Т. 24. — №3. — С. 282-290. doi: https://doi.org/10.14341/DM12703Suplotova LA, Sudnitsyna AS, Romanova NV, et al. Time in range is a tool for assessing the quality of glycemic control in diabetes. Diabetes Mellitus. 2021;24(3):282-290. (In Russ.). doi: https://doi.org/10.14341/DM12703Петеркова В.А., Аметов А.С., Майоров А.Ю., и др. Резолюция научно-консультативного совета «Применение технологии непрерывного мониторинга глюкозы с периодическим сканированием в достижении гликемического контроля» // Сахарный диабет. — 2021. — Т. 24. — №2. — С. 185-192. doi: https://doi.org/10.14341/DM12753Peterkova VA, Ametov AS, Mayorov AY, et al. The scientific advisory board resolution: implementation of intermittently scanned continuous glucose monitoring in clinical practice to improve glycemic control. Diabetes mellitus. 2021;24(2):185-192. (In Russ.). doi: https://doi.org/10.14341/DM12753Scott ES, Januszewski AS, O'Connell R, et al. Longterm glycemic variability and vascular complications in type 2 diabetes: Post hoc analysis of the FIELD study. J Clin Endocrinol Metab. 2020;105(10):e3638-e3649. doi: https://doi.org/10.1210/clinem/dgaa361Scott ES, Januszewski AS, O'Connell R, et al. Longterm glycemic variability and vascular complications in type 2 diabetes: Post hoc analysis of the FIELD study. J Clin Endocrinol Metab. 2020;105(10):e3638-e3649. doi: https://doi.org/10.1210/clinem/dgaa361Silva FM, Kramer CK, Crispim D, Azevedo MJ. A high-glycemic index, low-fiber breakfast affects the postprandial plasma glucose, insulin, and ghrelin responses of patients with type 2 diabetes in a randomized clinical trial1-3. J Nutr. 2015;145(4):736-741. doi: https://doi.org/10.3945/jn.114.195339Silva FM, Kramer CK, Crispim D, Azevedo MJ. A high-glycemic index, low-fiber breakfast affects the postprandial plasma glucose, insulin, and ghrelin responses of patients with type 2 diabetes in a randomized clinical trial1-3. J Nutr. 2015;145(4):736-741. doi: https://doi.org/10.3945/jn.114.195339Kodama S, Saito K, Tanaka S, et al. Fasting and postchallenge glucose as quantitative cardiovascular risk factors: a meta-analysis. J AtherosclerThromb. 2012;19(4):385-396. doi: https://doi.org/10.5551/jat.10975Kodama S, Saito K, Tanaka S, et al. Fasting and postchallenge glucose as quantitative cardiovascular risk factors: a meta-analysis. J AtherosclerThromb. 2012;19(4):385-396. doi: https://doi.org/10.5551/jat.10975Meessen EC, Warmbrunn MV, Nieuwdorp M, et al. Human postprandial nutrient metabolism and low-grade inflammation: A narrative review. Nutrients. 2019;11(12):3000. doi: https://doi.org/10.3390/nu11123000Meessen EC, Warmbrunn MV, Nieuwdorp M, et al. Human postprandial nutrient metabolism and low-grade inflammation: A narrative review. Nutrients. 2019;11(12):3000. doi: https://doi.org/10.3390/nu11123000Shahim B, De Bacquer D, De Backer G, et al. The prognostic value of fasting plasma glucose, two-hour postload glucose, and HbA1c in patients with coronary artery disease: A report from EUROASPIRE IV. Diabetes Care. 2017;40(9):1233-1240. doi: https://doi.org/10.2337/dc17-0245Shahim B, De Bacquer D, De Backer G, et al. The prognostic value of fasting plasma glucose, two-hour postload glucose, and HbA1c in patients with coronary artery disease: A report from EUROASPIRE IV. Diabetes Care. 2017;40(9):1233-1240. doi: https://doi.org/10.2337/dc17-0245Al-Damry NT, Attia HA, Al-Rasheed NM, et al. Sitagliptin attenuates myocardial apoptosis via activating LKB-1/AMPK/Akt pathway and suppressing the activity of GSK-Зв and p38a/MAPK in a rat model of diabetic cardiomyopathy. Biomed Pharmacother. 2018;107(9):347-358. doi: https://doi.org/10.1016/j.biopha.2018.07.126Al-Damry NT, Attia HA, Al-Rasheed NM, et al. Sitagliptin attenuates myocardial apoptosis via activating LKB-1/AMPK/Akt pathway and suppressing the activity of GSK-Зв and p38a/MAPK in a rat model of diabetic cardiomyopathy. Biomed Pharmacother. 2018;107(9):347-358. doi: https://doi.org/10.1016/j.biopha.2018.07.126Augustin LSA, Kendall CWC, Jenkins DJA, et al. Glycemic index, glycemic load and glycemic response: An International Scientific Consensus Summit from the International Carbohydrate Quality Consortium (ICQC). Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2015;25(9):795-815. doi: https://doi.org/10.1016/j.numecd.2015.05.005Augustin LSA, Kendall CWC, Jenkins DJA, et al. Glycemic index, glycemic load and glycemic response: An International Scientific Consensus Summit from the International Carbohydrate Quality Consortium (ICQC). Nutr Metab Cardiovasc Dis. 2015;25(9):795-815. doi: https://doi.org/10.1016/j.numecd.2015.05.005Nathan DM, Buse JB, Davidson MB, et al. Medical management of hyperglycemia in type 2 diabetes: A consensus algorithm for the initiation and adjustment of therapy. Diabetes Care. 2009;32(1):193-203. doi: https://doi.org/10.2337/dc08-9025Nathan DM, Buse JB, Davidson MB, et al. Medical management of hyperglycemia in type 2 diabetes: A consensus algorithm for the initiation and adjustment of therapy. Diabetes Care. 2009;32(1):193-203. doi: https://doi.org/10.2337/dc08-9025Bell KJ, Smart CE, Steil GM, et al. Impact of fat, protein, and glycemic index on postprandial glucose control in type 1 diabetes: implications for intensive diabetes management in the continuous glucose monitoring era. Diabetes Care. 2015;38(6):1008-1015. doi: https://doi.org/10.2337/dc15-0100Bell KJ, Smart CE, Steil GM, et al. Impact of fat, protein, and glycemic index on postprandial glucose control in type 1 diabetes: implications for intensive diabetes management in the continuous glucose monitoring era. Diabetes Care. 2015;38(6):1008-1015. doi: https://doi.org/10.2337/dc15-0100Walther B, Lett AM, Bordoni A, et al. GutSelf: Interindividual variability in the processing of dietary compounds by the human gastrointestinal tract. Mol Nutr Food Res. 2019;63(21). doi: https://doi.org/10.1002/mnfr.201900677Walther B, Lett AM, Bordoni A, et al. GutSelf: Interindividual variability in the processing of dietary compounds by the human gastrointestinal tract. Mol Nutr Food Res. 2019;63(21). doi: https://doi.org/10.1002/mnfr.201900677Chang CR, Francois ME, Little JP. Restricting carbohydrates at breakfast is sufficient to reduce 24-hour exposure to postprandial hyperglycemia and improve glycemic variability. Am J Clin Nutr. 2019;109(5):1302-1309. doi: https://doi.org/10.1093/ajcn/nqy261Chang CR, Francois ME, Little JP. Restricting carbohydrates at breakfast is sufficient to reduce 24-hour exposure to postprandial hyperglycemia and improve glycemic variability. Am J Clin Nutr. 2019;109(5):1302-1309. doi: https://doi.org/10.1093/ajcn/nqy261Saad A, Dalla Man C, Nandy DK, et al. Diurnal pattern to insulin secretion and insulin action in healthy individuals. Diabetes. 2012;61(11):2691-2700. doi: https://doi.org/10.2337/db11-1478Saad A, Dalla Man C, Nandy DK, et al. Diurnal pattern to insulin secretion and insulin action in healthy individuals. Diabetes. 2012;61(11):2691-2700. doi: https://doi.org/10.2337/db11-1478Yoshino J, Almeda-Valdes P, Patterson BW, et al. Diurnal variation in insulin sensitivity of glucose metabolism is associated with diurnal variations in whole-body and cellular fatty acid metabolism in metabolically normal women. J Clin Endocrinol Metab. 2014;99(9):E1666-E1670. doi: https://doi.org/10.1210/jc.2014-1579Yoshino J, Almeda-Valdes P, Patterson BW, et al. Diurnal variation in insulin sensitivity of glucose metabolism is associated with diurnal variations in whole-body and cellular fatty acid metabolism in metabolically normal women. J Clin Endocrinol Metab. 2014;99(9):E1666-E1670. doi: https://doi.org/10.1210/jc.2014-1579Raza GS, Sodum N, Kaya Y, Herzig K-H. Role of circadian transcription factor rev-erb in metabolism and tissue fibrosis. Int J Mol Sci. 2022;23(21):12954. doi: https://doi.org/10.3390/ijms232112954Raza GS, Sodum N, Kaya Y, Herzig K-H. Role of circadian transcription factor rev-erb in metabolism and tissue fibrosis. Int J Mol Sci. 2022;23(21):12954. doi: https://doi.org/10.3390/ijms232112954Ding G, Li X, Hou X, et al. REV-ERB in GABAergic neurons controls diurnal hepatic insulin sensitivity. Nature. 2021;592(7856):763-767. doi: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03358-wDing G, Li X, Hou X, et al. REV-ERB in GABAergic neurons controls diurnal hepatic insulin sensitivity. Nature. 2021;592(7856):763-767. doi: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03358-wPeng F, Li X, Xiao F, et al. Circadian clock, diurnal glucose metabolic rhythm, and dawn phenomenon. Trends Neurosci. 2022;45(6):471-482. doi: https://doi.org/10.1016/j.tins.2022.03.010Peng F, Li X, Xiao F, et al. Circadian clock, diurnal glucose metabolic rhythm, and dawn phenomenon. Trends Neurosci. 2022;45(6):471-482. doi: https://doi.org/10.1016/j.tins.2022.03.010Matenchuk BA, Mandhane PJ, Kozyrskyj AL. Sleep, circadian rhythm, and gut microbiota. Sleep Med Rev. 2020;53(6):101340. doi: https://doi.org/10.1016/j.smrv.2020.101340Matenchuk BA, Mandhane PJ, Kozyrskyj AL. Sleep, circadian rhythm, and gut microbiota. Sleep Med Rev. 2020;53(6):101340. doi: https://doi.org/10.1016/j.smrv.2020.101340

The authors declare that there are no conflicts of interest present.