Metabolismo energético postprandial y su relación con el síndrome metabólico en pacientes con enfermedad coronaria

Abstract

INTRODUCTION Postprandial lipemia (PPL) influences the development of atherosclerosis. However, there are still significant gaps to fully understanding of postprandial metabolism and its regulating factors. OBJECTIVES Main objective: To determine whether metabolic syndrome (MetS) traits influence the PPL of coronary patients, and whether this influence depends on the number of MetS criteria. Secondary objectives: 1) To investigate whether the number of criteria of metabolic syndrome may predict the degree of postprandial response in patients with normal fasting triglycerides (TGs); 2) To determine the exact contribution of the presence of MetS to age-associated enlarged PPL; 3) To explore the phenotypic flexibility of high risk patients, measured with an oral fat tolerance test (OFTT), according to different cardio-metabolic abnormalities and body mass index (BMI). METHODS We developed two independent studies: A first one where we compared the PPL response to a rich fatty meal of 88 healthy young men (<30 years old) and 97 older participants (77 MetS patients aged > 40; and 20 healthy people > 65) (all ApoE3/E3), at fasting state and at 2nd and 4th postprandial hours; and a second one where 1002 coronary artery disease patients from the CORDIOPREV study were submitted at the beginning of the study to an OFTT with 0.7 g fat/kg body weight and serial blood test analyzing lipid fractions were drawn at 0, 1, 2, 3 and 4 hours during the postprandial state. Patients were classified according to the presence of MetS and the number of its traits. We also explored in that cohort the dynamic response according to six body size phenotypes: (i) normal weight, metabolically healthy; (ii) normal weight, metabolically abnormal; (iii) overweight, metabolically healthy; (iv) overweight, metabolically abnormal; (v) obese, metabolically healthy; and (vi) obese, metabolically abnormal. RESULTS In the first study, we didn’t find differences between the healthy young men and the healthy elderly. MetS patients displayed a higher postprandial TG area below the curve than the other two cohorts p < 0.001. In the CORDIOPREV study, PPL response was directly related to the presence of MetS. We found a positive association between the number of MetS criteria and the response of postprandial plasma TGs (p= 0.001), area under the curve (AUC) of TGs (p= 0.001) and incremental AUC of TGs (p= 0.001). However, the influence of them on postprandial TGs remained statistically significant only in those patients without basal hypertriglyceridemia. Only fasting TGs, fasting glucose and waist circumference appeared as significant independent contributors (p < 0.05). Metabolically healthy patients displayed lower PPL compared with those metabolically abnormal, independently whether or not they were obese (p < 0.001 and p < 0.01, respectively). CONCLUSIONS MetS may account for the differences in PPL that have been attributed to age. Fasting TGs are the major contributors to the postprandial TGs levels. MetS influences the PPL in patients with coronary heart disease, particularly in non-hypertriglyceridemic patients. Finally, our findings showed that certain types of the metabolic phenotypes of obesity are more favorable modulating their response to a fat load test. To identify these phenotypes may be the best strategy for personalized treatment of obesity.

INTRODUCCIÓN La lipemia postprandial (LPP) influye en el desarrollo de arteriosclerosis. Sin embargo, existen importantes áreas de incertidumbre para comprender completamente el metabolismo energético postprandial y sus factores reguladores. OBJETIVOS Objetivo principal: Determinar si los rasgos de síndrome metabólico (SMet) influyen en la LPP en pacientes coronarios, y si esta influencia depende del número de criterios presentes de SMet. Objetivos secundarios: 1) investigar si el número de criterios de SMet puede predecir el grado de respuesta postprandial en pacientes con triglicéridos (TGs) plasmáticos en ayunas normales; 2) determinar la contribución exacta de la presencia de SMet en la respuesta anormal de LPP asociada a la edad; y 3) explorar la flexibilidad fenotípica de pacientes de alto riesgo, medida a través de un test de sobrecarga oral de grasa (TSOG), de acuerdo a diferentes anormalidades cardiometabólicas y al índice de masa corporal (IMC). MÉTODOS Se han desarrollado dos estudios independientes: un primer estudio comparando la respuesta en la LPP a una comida rica en grasa en 88 hombres jóvenes sanos (<30 años) y 97 participantes mayores (77 pacientes con SMet >40 años, y 20 sanos >65 años) (todos ApoE3/E3), en ayunas y a las 2 y 4 horas tras la sobrecarga; y un segundo estudio donde 1002 pacientes con enfermedad coronaria pertenecientes al estudio CORDIOPREV completaron al inicio del mismo un TSOG con 0.7 g de grasa/kg, con extracciones sanguíneas a las 0, 1, 2, 3 y 4 horas durante el estado postprandial. Los pacientes fueron clasificados según la presencia de SMet y el número de sus criterios. También se exploró en esta cohorte de pacientes coronarios su respuesta dinámica de acuerdo a seis fenotipos diferentes corporales: (i) normopeso, metabólicamente sano; (ii) normopeso, metabólicamente enfermo; (iii) sobrepeso, metabólicamente sano; (iv) sobrepeso, metabólicamente enfermo; (v) obeso, metabólicamente sano; y (vi) obeso, metabólicamente enfermo. RESULTADOS En nuestro primer estudio, no encontramos diferencias entre los varones sanos jóvenes y los mayores sanos. Los pacientes con SMet mostraron mayor magnitud en la respuesta de TGs postprandiales que los otros dos grupos (p < 0.001). En el estudio CORDIOPREV, la magnitud en la respuesta de la LPP se relacionó directamente con la presencia de SMet. Encontramos una asociación positiva entre el número de criterios de SMet y la respuesta de TGs plasmáticos postprandiales (p= 0.0001), ABC de TGs (p= 0.0001) y el incremento del area bajo la curva (AUC) de TGs plasmáticos (p= 0.001). La influencia de estos criterios sobre los TGs postprandiales sólo se mantuvo significativa en aquellos pacientes sin hipertrigliceridemia basal. Tan sólo la cifras de TGs y glucosa en ayunas, así como el perímetro de cintura se mantuvieron como predictores independientes significativos de LPP (p < 0.05). Los pacientes metabólicamente sanos mostraron menor LPP comparados con aquellos metabólicamente enfermos, independientemente de si eran obesos o no (p< 0.001). CONCLUSIONES La presencia de SMet puede modular las diferencias en LPP que han sido atribuidas a la edad. Las cifras de TG en ayunas son el factor que más influye en el grado de respuesta de TGs plasmáticos postprandiales. El SMet influye en la magnitud de la LPP de pacientes coronarios, especialmente en aquellos sin hipertrigliceridemia basal. Finalmente, nuestros hallazgos muestran que ciertos fenotipos metabólicos de obesidad son más favorables modulando su respuesta a un TSOG. Identificar estos fenotipos podría constituir la mejor estrategia para un tratamiento personalizado de la obesidad.