非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是代谢综合征在肝脏的一种表现,其病理特征是肝脏脂肪异常大量积聚,不包括饮酒和病毒性肝炎等其他病因。在过去的几十年中,NAFLD 已迅速成为最常见的肝脏疾病,影响到世界约三分之一的人口,是肝脏相关疾病高发病率和高死亡率的主要原因,给患者带来了严重的健康问题和经济负担 ( 1 )。2 型糖尿病 (T2DM) 是一种以高血糖、高胰岛素血症和胰岛素抵抗 (IR) 为特征的代谢性疾病,影响着全球数亿人,NAFLD 与 T2DM 之间的关联已得到充分证实 ( 2 , 3 )。一项对501 022名个体进行中位随访期为5年的荟萃分析显示,NAFLD可导致罹患2型糖尿病的风险增加约2.2倍(4)。Kanwalet等的研究显示,合并2型糖尿病的NAFLD患者罹患肝细胞癌或肝硬化的风险是非糖尿病患者的2倍以上(5)。在临床诊断2型糖尿病之前,很大一部分患者存在空腹血糖或糖耐量受损,即所谓的糖尿病前期,而这种状态也被认为与NAFLD密切相关(6),有进展为2型糖尿病的潜力(7)。因此,NAFLD患者早期糖代谢管理在临床上尤为重要,但目前尚无合适指标能有效揭示NAFLD患者的糖代谢,研发一种便捷的预测异常糖代谢生物代谢物的指标已势在必行。脂质代谢异常是 NAFLD 与糖代谢异常之间的纽带,而 NAFLD 与脂质异常密切相关(8),表现为甘油三酯 (TG) 水平升高和高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 水平降低。此外,NAFLD 患者的总胆固醇 (TC) 代谢发生显著改变,表现为胆固醇合成增加和吸收减少(9),胆固醇过量积聚会导致胰腺 b 细胞
增加饱和脂肪酸与磷脂的相对结合。因此,利用脂肪酸进行磷脂生物合成的步骤之一是温度控制的。在体内观察到的 3H-油酸和“C-棕榈酸混合物的温度效应可以通过使用这些脂肪酸的辅酶 A 衍生物的混合物将 a-甘油磷酸酰化为溶血磷脂和磷脂酸来在体外证实。在大肠杆菌提取物中,棕榈酰和油酰辅酶 A 的相对转酰速率随孵育温度而变化,其方式模拟体内观察到的温度控制。体外合成的磷脂酸在 d 位显示出油酸的显著富集,类似于体内合成的磷脂中观察到的位置特异性。
抽象脂质体是可以封装各种药物的多功能载体。但是,要向大脑传递,必须通过靶向配体或其他修饰进行修饰,以提供血脑屏障(BBB)的渗透性,同时避免通过聚乙烯甘油(PEG)修饰通过网状内皮系统快速清除。BBB渗透肽充当脑靶向配体。在这项研究中,为了实现脂质体有效的大脑递送,我们基于使用体外BBB通透性评估系统的高通量定量评估方法,筛选了先前报道的八个BBB渗透肽的功能,该方法使用Transwell,在原位脑灌注系统等。For apolipoprotein E mimetic tandem dimer peptide (ApoEdp), which showed the best brain-targeting and BBB permeability in the comparative evaluation of eight peptides, its lipid conjugate with serine–glycine (SG) 5 spacer (ApoEdp-SG-lipid) was newly synthesized and ApoEdp-modified PEGylated liposomes were准备。apoEDP修饰的卵子脂质体有效地与人脑毛细血管内皮细胞通过ApoEDP序列有效相关,并在体外BBB模型中渗透了膜。此外,在大脑中积累的apoEDP修饰的卵形脂质体比小鼠中的脂肪体高3.9倍。此外,通过三维成像和组织清除,证明了apoEDP修饰的pe乙型脂质体在小鼠中局部将BBB局部局部到脑实质中的能力。这些结果表明,ApoEDP-SG脂质修饰是一种有效的方法,它可以赋予具有脑靶向能力和BBB渗透性的质脂质体。
在1型糖尿病(T1D)会议的儿童和青少年中,微血管并发症的发展很少见:在发达国家(1,2)中报道了血管并发症发生率的下降(1,2),而在发展中国家仍然是一个问题(3)。2023年ADA医疗保健标准和2022年T1D儿童和青少年的ISPAD临床实践(4,5)仍然表明,对糖尿病相关并发症的危险因素(例如血脂异常和蛋白尿)进行筛查的年龄限制。尽管如此,几项研究表明,动脉粥样硬化过程始于童年时期,并且在青春期之前可能发生心血管风险的第一个亚临床迹象(6)。脂质,并确定心血管并发症的危险因素在糖尿病诊断后早期开始(7,8)。同样,在2至18岁之间的T1D儿童中报道了估计的肾小球效果率降低(9)。总的来说,这些过去的研究没有对属于不同年龄段的T1D受试者之间的脂质和肾脏异常的患病率进行比较。因此,在这项研究中,我们分析了ADA和ISPAD指南开始筛查的儿童和青少年中的脂质功能和肾脏功能,无论对年龄和疾病的持续时间而言,他们的筛查具有基本重要性。此外,我们还分析了与脂质和肾脏标记相关的人口统计学和临床因素。
1 Department of Graduate School, Wannan Medical College, Wuhu, An Hui, China, 2 Student Health Center, Wannan Medical College, Wuhu, An Hui, China, 3 Department of Surgical Nursing, School of Nursing, Jinzhou Medical University, Linghe District, Jinzhou, Liaoning, China, 4 Department of Occupational and Environmental Health, Key Laboratory of Occupational Health and Safety for Coal Industry in Hebei中国北中国科学技术大学公共卫生学院,坦山,赫比,中国,5个妇产科护理,护理学院,瓦南医学院,瓦州,瓦伊,瓦伊,一个紧急护理护理系,沃南医学院,瓦纳医学院,北部医学院,北部医学院,北部医学院,北部医学院。武豪(Wuhu),华盛公司,中国,武氏8位儿科护理系,瓦南医学院,武豪学院,瓦州,瓦伊,hui,中国,9号手术护理系,护理学院,护理学院,Wannan医学院,22 Wenchang West路22 Wuhu,hui,中国
Charlotte Gehin, 1 Museer A. Lone, 2 Winston Lee, 3,4 Laura Capolupo, 1 Sylvia Ho, 1 Adekemi M. Adeyemi, 5 Erica H. Gerkes, 6 Alexander PA Stegmann, 7 Estrella López-Martín, 8 Eva Bermejo-Sánchez, 8 Martínez, Martínez, Dzierz , 9,10 Cornelia Kraus, 9 Bernt Popp, 11,12 Vincent Strehlow, 11 Daniel Gräfe, 13 Ina Knerr, 14,15 Eppie R. Jones, 16 Stefano Zamuner, 17 Luciano A. Abriata, 18 Vidya Kunnathully, 1 19 Anthony Eller, Samuel Anthony, 1. 21 Jean-Philippe Bocquete, 21 Evelyne Ruchti, 22 Greta Limoni, 22 Marine Van Campenhoudt, 22 Samuel Bourgeat, 22 Petra Henklein, 23 Christian Gilissen, 24,25 Bregje W. van Bon, 24 Rolph Pfundt, 25 Landa, 24 Jole, H. H. Schemjole. 26 Emanuela Leonardi, 27,28 Fiorenza Soli, 29 Alessandra Murgia, 28 Hui Guo, 30 Qiumeng Zhang, 30 Kun Xia, 30 Christina R. Fagerberg, 31 Christoph P. Beier, 31 Martin J. Larsen, 31 Irene Xienzu, 32 Fernando Valyinda , 33 Robert Śmigiel, 34 Vanesa López-González, 35 Lluís Armengol, 36 Manuela Morleo, 37,38 Angelo Selicorni, 39 Annalaura Torella, 37,38 Moira Blyth, 40 Nicola S. Cooper, 41 Vare Wilson, 44, 434 ore Garde, 45,46 Ange-Line Bruel, 46,47 Frederic Tran Mau-Them, 46,47 Alexis BR Maddocks, 48 Jennifer M. Bain, 49 Musadiq A. Bhat, 50 Gregory Costain, 51 Peter Kannu, 52 Ashish Marwaha, 51 Michael E. E. Friegne, 35 B. Richardson, 53 Vykuntaraju K. Gowda, 54 Varunvenkat M. Srinivasan, 54 Yask Gupta, 55 Tze Y. Lim, 55 Simone Sanna-Cherchi, 55 Bruno Lemaitre, 21 Toshiyuki Yamaji, 56 Kentaro Hanada, 56 John E. Burke, 2017, Ana Briš , D. McCa . abe, 22 Paolo De Los Rios, 1,17 Thorsten Hornemann, 2 Giovanni D'Angelo, 1,19,21 and Vincenzo A. Gennarino 3,58,59,60,61
这是一项在尼泊尔加德满都市Chhauni的Shree Birendra医院生物化学系从2022年11月至2023年进行的横断面研究。这项研究是在获得尼泊尔陆军卫生科学研究所(NAIHS)机构研究委员会(Regd No.665)。书面同意是从120名参与者那里获得的,表达了他们参加研究的意愿。在EDTA小瓶和血清分离器管中至少八个小时禁食后收集静脉血液样本。HBA1C。使用COBAS C 311(美国Roche Diagnostics,USA)分析了血清的空腹血糖(FBG),总胆固醇,甘油三酸酯(TG),高密度胆固醇(HDL)和低密度胆固醇(LDL)。通过
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勃起功能障碍(ED)被定义为阴茎持续无法实现和/或保持勃起的性生活,是泌尿科中最常见的疾病之一(1)。尽管Ed不会对生命构成威胁,但它对社会构成了重大的安全隐患。 它不仅会影响患者的身心健康,而且会给性伴侣带来极大的困扰,从而导致患者及其伴侣的生活质量下降,家庭中的不和谐,更认真地,工作生产力的下降,家庭暴力的提高以及医疗负担的增加。 与心血管危险因素高度相关,例如高脂血症,糖尿病和血压异常。 先前的研究发现,ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的,均以血管内皮功能障碍为中心,最终导致血管性动脉粥样硬化(2-4)。 因此,ED和心血管疾病具有共同的危险因素。 脂质,包括总胆固醇(TC),甘油三酸酯(TG),低密度脂蛋白(LDL)和高密度脂蛋白(HDL),在此过程中起着至关重要的作用。 烟酸,他汀类药物,纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症(5-8)。 有临床证据表明,降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能(9,10)。 几个荟萃分析也显示了相似的结论(11,12)。 近年来,药物靶标MR分析已成为有效的工具。尽管Ed不会对生命构成威胁,但它对社会构成了重大的安全隐患。它不仅会影响患者的身心健康,而且会给性伴侣带来极大的困扰,从而导致患者及其伴侣的生活质量下降,家庭中的不和谐,更认真地,工作生产力的下降,家庭暴力的提高以及医疗负担的增加。与心血管危险因素高度相关,例如高脂血症,糖尿病和血压异常。 先前的研究发现,ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的,均以血管内皮功能障碍为中心,最终导致血管性动脉粥样硬化(2-4)。 因此,ED和心血管疾病具有共同的危险因素。 脂质,包括总胆固醇(TC),甘油三酸酯(TG),低密度脂蛋白(LDL)和高密度脂蛋白(HDL),在此过程中起着至关重要的作用。 烟酸,他汀类药物,纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症(5-8)。 有临床证据表明,降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能(9,10)。 几个荟萃分析也显示了相似的结论(11,12)。 近年来,药物靶标MR分析已成为有效的工具。与心血管危险因素高度相关,例如高脂血症,糖尿病和血压异常。先前的研究发现,ED和心血管疾病的发病机理基本上是相同的,均以血管内皮功能障碍为中心,最终导致血管性动脉粥样硬化(2-4)。因此,ED和心血管疾病具有共同的危险因素。脂质,包括总胆固醇(TC),甘油三酸酯(TG),低密度脂蛋白(LDL)和高密度脂蛋白(HDL),在此过程中起着至关重要的作用。烟酸,他汀类药物,纤维和新型脂质降低药物通常用于治疗高脂血症(5-8)。有临床证据表明,降脂药物疗法可以显着改善由高脂血症引起的有机ED患者的勃起功能(9,10)。几个荟萃分析也显示了相似的结论(11,12)。近年来,药物靶标MR分析已成为有效的工具。但是,一些学者发现,高脂血症的患者在使用降低脂质药物期间可能会降低睾丸激素水平,这反过来又可能导致ED发生。此外,一些研究表明他汀类药物可能通过影响自主神经功能或心理因素而间接导致ED的发生(13)。随机对照试验(RCT)是确定药物效率和不良反应的标准方法。但是,目前缺乏降脂药物和ED之间的大规模随机对照试验。降低脂质药物对ED和性激素水平的发生的影响尚不清楚,需要进一步探索。随着全基因组关联研究(GWAS)的日益普及,门德尔随机化(MR)可能是用于解决问题的RCT研究的有效替代方法。由于遗传变异(等位基因)是在减数分裂过程中随机分配的,因此MR研究的参与者根据等位基因的存在“随机”。这类似于随机对照试验,该试验将参与者随机分配到实验治疗组或对照组(14、15)。因此,MR分析的优点是,与其他研究方法相比,MR分析不易受到混杂因素的影响。它用于推断针对蛋白质编码基因,拮抗剂,激动剂或抑制剂对疾病风险的药物的影响(16)。该工具对破译药物治疗的潜力和促进药物开发非常有帮助。
熟悉,癌症(%),n = 837 53.4 52.6 54.9 0.5662熟悉度,pca(%),n = 823 12.6 11.6 11.3 15.2 0.1367心血管疾病(%),n = 875 13.6 9.1 21.1 21.5 <0.00001糖尿病(0.00001糖尿病),n = 882. 882. 0. 05.05.05.05.052.052.055 2. 055.052。 (%),n = 881 44.6 37.97 56.3 <0.00001药物(%),n = 880 67.3 60.4 79.4 <0.00001 BMI(中位数,范围),n = 832 25.6(14.9-48.2)