Aim. To identify phenotypic clusters of patients with various types of obesity and to study their gender, clinical, laboratory and genetic characteristics.
Materials and methods. 100 patients (47 men and 53 women, median age 58.5 [50; 69] years) were included in the cross-sectional study. All patients underwent chest and retroperitoneal space computed tomography with the calculation of pericardial, perivascular adipose tissue volumes and the thickness of perirenal fat. Alleles and genotypes of the peroxisome proliferator activated receptor gamma (PPARG) rs1801282 polymorphism, angiotensin II receptor type 1 (AGTR1) rs5186 polymorphism, and vascular endothelial growth factor A (VEGF-A) rs699947 polymorphism were identified in all patients. Cluster analysis was performed with python version 3.11. using the k-means algorithm. Silhouette value 0.2.
Results. Cluster 1 (n=36) consisted of middle-aged patients (men – 38.9%) with hypertension (HTN) – 100%, combined obesity [general obesity (GO) – 61%, abdominal obesity (AO) – 100%, ectopic obesity – 80.5%] and dyslipidaemia (77.8%). Cluster 2 included 14 patients: elderly (77.8%) men (71.4%) with HTN (100%), combined obesity (GO – 92.8%, AO – 85.7%, ectopic obesity – 100%), high incidence of dyslipidaemia (92.8%) and target organ damage. Cluster 3 consisted of 21 patients, mostly elderly (87.5%) women (76.2%) with HTN (90.1%), AO (80.9%), without GO (0%) and perirenal obesity (0%). Cluster 4 consisted of 29 patients, mostly young men without HTN (0%) with isolated AO (72.4%). The highest prevalence of risky alleles of the studied polymorphisms was found in cluster 2 (25, 32.1, 64.3%). The frequency of risky alleles was low 10.3, 20.7 and 43.1% in the most metabolically favourable cluster 4 compared to cluster 2.
Conclusion. We identified 4 clusters of obese patients in our study. Among them, the most unfavorable from a metabolic and genetic point of view was cluster 2, and the most favourable was cluster 4.
Цель. Выделить фенотипические кластеры пациентов с различными вариантами ожирения и изучить их гендерные, клинико-лабораторные и генетические характеристики.
Материалы и методы. В кросс-секционное исследование включены 100 пациентов (47 мужчин и 53 женщины, медиана возраста 58,5 [50; 69] лет). Всем пациентам выполнена компьютерная томография грудной клетки и забрюшинного пространства с расчетом объемов перикардиальной, периваскулярной жировой ткани и толщины паранефральной жировой ткани. У всех пациентов выделены аллели и генотипы полиморфизмов rs1801282 гена рецептора, активируемого пролифераторами пероксисом (PPARG), rs5186 гена рецептора 1-го типа ангиотензина 2 (AGTR1), rs699947 гена фактора роста эндотелия сосудов (VEGF-A). Кластерный анализ выполнен на языке программирования Python версии 3.11. с использованием алгоритма k-средних. Силуэтная мера связывания 0,2.
Результаты. Кластер 1 (n=36) состоял из лиц среднего возраста (мужчины – 38,9%) с артериальной гипертензией (АГ) – 100%, комбинированным ожирением [общее ожирение (ОО) – 61%, абдоминальное ожирение (АО) – 100%, эктопическое ожирение – 80,5%] и дислипидемией (77,8%). Кластер 2 (n=14) представлен преимущественно пожилыми людьми (мужчины – 71,4%) с АГ (100%), комбинированным ожирением (ОО – 92,8%, АО – 85,7%, эктопическое ожирение – 100%), высокой частотой дислипидемии (92,8%) и поражения органов-мишеней. Кластер 3 (n=21) состоял из преимущественно пожилых пациентов (мужчины – 23,8%) с АГ (90,1%), АО (80,9%), без ОО (0%) и паранефрального ожирения (0%). Кластер 4 (n=29) представлен преимущественно молодыми мужчинами без АГ (0%) с изолированным АО (72,4%). Самая высокая распространенность рисковых аллелей исследуемых полиморфизмов выявлена в кластере 2 (25, 32,1, 64,3%). В наиболее благоприятном кластере 4 частота рисковых аллелей низкая: 10,3, 20,7 и 43,1% по сравнению с кластером 2.
Заключение. Выделено 4 кластера пациентов с ожирением, из которых кластер 2 отличался наиболее тяжелыми, а кластер 4 – наиболее благоприятными метаболическими и генетическими характеристиками.