Reklama

Reklama

Insulinooporność - problem poważny, powszechny i obrośnięty mitami.

Czy właśnie ta przypadłość sprawia, że mieszkańcy krajów rozwiniętych są coraz grubsi?

Artykuł sponsorowany

Na czym polega problem w przypadku insulinooporności?

Otóż, jest to stan (nie choroba!), w którym tkanki nie reagują tak jak powinny na insulinę, która jest  głównym graczem w walce o utrzymanie prawidłowego poziomu cukru we krwi. Gdy cokolwiek zjadany (cukierka, razowca, pączka)  jest to  rozkładane w przewodzie pokarmowym na czynniki pierwsze, m.in. na glukozę, która przeskakuje do krwi i jest  podstawowym paliwem dla komórek.

Krew nie może być za słodka, ponieważ wtedy uszkadza ciało, "oblepia" nasze białka, powoduje zawały, udary, ślepotę, niewydolność nerek i starzenie. Ekstremalnie wysoki poziom cukru  może doprowadzić do śpiączki i zgonu.  Zresztą, za niski też jest niebezpieczny. Powoduje bóle, zawroty głowy, napady wilczego głodu, drżenie rąk, pocenie się, osłabienie albo pobudzenie. Może uszkadzać komórki nerwowe.

Reklama

Insulina łącząc  się ze swoim receptorem na powierzchni komórek  "otwiera" je dla cukru. Przeciętny dorosły człowiek ma 30 miliardów komórek tłuszczowych (mowa o białej tkance tłuszczowej). Kiedy tyjemy, nasze komóreczki tłuszczowe rosną jak pompowane baloniki. Chudnięcie zaś sprawia, że się kurczą (1-5).

W  otyłości brzusznej (czyli, gdy obwód talii kobiety przekracza 80cm, u mężczyzny -94cm) komórki tłuszczowe są już niczym pełna zapasów spiżarka i nie chcą wpuszczać więcej glukozy do swojego  środka. Obojętnieją wobec działania insuliny.  Cukier nie może swobodnie wchodzić do komórek, podnosi się jego poziom we krwi.  To  prowokuje trzustkę do produkcji większej ilości insuliny. I mamy sytuację jak w japońskim metrze, gdzie można spotkać zawodowych "upychaczy", których zadaniem jest wciskanie ludzi do pociągów w czasie porannego i wieczornego szczytu komunikacyjnego. Insulina w przypadku insulinooporności  jest jak upychacz japońskiego metra, wpychający do wagonów (komórki tkanki tłuszczowej ) o wiele więcej pasażerów (glukozy), niż jest miejsc.  Jeśli ktoś ma wysoką wrażliwość na insulinę, potrzebuje jej  dużo mniej, żeby utrzymać prawidłowy poziom cukru we krwi. W wypadku  insulinooporności, potrzeba nawet 5 razy więcej insuliny, aby utrzymać prawidłowy poziom cukru  we krwi (21). Początkowo poziom cukru w JEST w normie, choć stężenie insuliny na czczo jest wyższe. Trzustka sobie jeszcze nieźle radzi.  Do czasu. Praca na pełnych obrotach ją kiedyś wyczerpuje.  Cukier we krwi staje się za wysoki. Pojawia się stan przedcukrzycowy i jakimś czasie  cukrzyca II typu.

Podwyższony poziom insuliny  jest mocną zapowiedzią cukrzycy typu II (6,7), sam w sobie zwiększa też ryzyko nadciśnienia, zawału, chorób tarczycy,  m.in. raka tarczycy, piersi, macicy, jelita grubego, i trzustki ponieważ za dużo insuliny "zachęca"  komórki nowotworowe do podziałów (11-20). Podwyższony poziom insuliny powoduje obniżenie poziomu odmładzającego hormonu wzrostu i poziomu  testosteronu (24,40).

Czy insulinooporność powoduje tycie i/lub zapobiega utracie wagi?

Mamy dwie strony medalu. Poziom insuliny na czczo mówi najczęściej o ilości tkanki tłuszczowej, "obsłużenie" większej tkanki tłuszczowej wymaga po prostu większej ilości insuliny.

Badania wykazały, że  osoby z insulinoopornością, jeśli doprowadzą do ujemnego bilansu kalorycznego, czyli ograniczą ilość kalorii, więcej się zaczną ruszać - schudną (8-10). Z chudnięciem nie ma cudów. Jeśli ilość spalonych kalorii będzie przewyższać ilość kalorii wchłoniętych przez przewód pokarmowy, to ciało (niechętnie, ale jednak) sięgnie do zgromadzonych zapasów, zacznie spalać tłuszcz.

W miarę rozwoju obwodowej insulinooporności, mózg zaczyna być też insulinooporny (94). Paradoksalnie, insuliny jest wtedy za dużo we krwi, za to w mózgu zaczyna brakować, bo insulinooporny mózg nie wpuszcza insuliny do swego wnętrza tak jak zdrowy. Poziom  insuliny w płynie mózgowo-rdzeniowym jest obniżony w otyłości i insulinooporności (23). To nie wróży nic dobrego. Działanie insuliny w mózgu polega na  zmniejszaniu apetytu i motywacji do szukania tuczących przekąsek (46-51). W insulinoopornym mózgu regulacja apetytu zostaje zepsuta (22). Insulinooporny mózg krzyczy ciągle "JEŚĆ!!!  Chcę tego, co słodkie i tłuste" (24). Jedzenie wysokokalorycznych potraw u osób z insulinoopornością mózgu daje większą przyjemność, nawet nadmierne uczucie komfortu (42-59). Insulinooporność mózgu zaburza działanie  dopaminy prowadząc do lęku i zaburzeń depresyjnych, może prowadzić do nadwrażliwości na sygnały pokarmowe i większego apetytu (39-41). Co gorsza, mniej insuliny w mózgu zwiększa jeszcze bardziej insulinooporność obwodową (34-36) .  Błędne koło.

W badaniach podaje się insulinę donosowo. Działa wtedy tylko bezpośrednio na mózg, nie przenika do krwi (dlatego nie można jej zastosować w leczeniu cukrzycy I typu) , nasila uczucie sytości, daje większą redukcję tkanki tłuszczowej podczas odchudzania i zmniejsza apetyt na tuczące łakocie, poprawia pamięć, uwagę, nastrój, pewność siebie (25-27). Zmniejszenie obwodowej oporności na insulinę może poprawić też insulinowrażliwość  mózgu (60). Np. regularne ćwiczenia zwiększają wrażliwość mózgu na insulinę i motywację do jedzenia warzyw i owoców. Ale już tłuste, słodkie pokarmy mogą zmniejszać przenikanie insuliny przez barierę krew-mózg (61-65). Do tego wszystkiego, podwyższony poziom insuliny strzeże tłuszczu w naszym ciele (68-72).

Jak można zmierzyć insulinooporność? Czy w ogóle warto?

Jedyne wiarygodne badanie, które jest złotym standardem w pomiarze insulinooporności to metoda klamry euglikemicznej. Polega na jednoczesnym dożylnym wlewie insuliny i glukozy. Wlew glukozy jest tak modyfikowany, aby osiągnąć prawidłowy i stabilny poziom cukru we krwi i na tej podstawie ocenia się wrażliwość tkanek (21). W codziennym życiu praktycznie niewykonalne.

W celu oszacowania insulinooporności można obliczyć  stosunek trójglicerydów do cholesterolu HDL. I w naszej populacji  jeśli jest >3, to  wiąże się z insulinoopornością (>2,5 u kobiet i >3,5 u mężczyzn) (73). Bada się również poziom insuliny na czczo. Za normę uznaje się 3-25 mikrojednostek/ml. (21) Wbrew temu co powszechnie zlecają niektórzy dietetycy czy nawet lekarze, nie ma norm dla stężenia insuliny po godzinie  czy dwóch po spożyciu glukozy. Nie można na ich podstawie wyciągnąć żadnego wniosku! Bez sensu więc kłuć i jeszcze słono za to płacić (21).  Pojedynczy pomiar poziomu insuliny na czczo jest niewiarygodny. Należy wykonać 3- 4 pomiary i obliczyć średnią. Nie jeden, jak to powszechnie się czyni. Poziom insuliny zależy od innych hormonów, a to się ciągle zmienia. Zależy  od stanu emocjonalnego.  W stresie dochodzi do zwiększenia wydzielania kortyzolu i adrenaliny, co gwałtownie nasila insulinooporność. Poziom insuliny zależy od wysiłku fizycznego wykonywanego w danej chwili lub w minionych kilku godzinach. Aktywność fizyczna zmniejsza insulinooporność, nasila działanie insuliny na komórki mięśni szkieletowych nawet 10-krotnie.

Często w celu oceny insulinooporności oblicza się  wskaźnik HOMA-IR (korzystając ze wzoru uwzględniającego stężenia  insuliny i glukozy na czczo). Wskaźnik ten nigdy nie był badany w badaniach klinicznych, nie istnieją wartości referencyjne. Może służyć do badań naukowych. Autorzy wskaźnika HOMA-IR wprowadzili go jako uproszczenie klamry metabolicznej, jako  narzędzie, do stosowania w badaniach naukowych. HOMA-IR nie powstał po to, by go stosować w codziennej praktyce klinicznej. Sam twórca HOMA-IR  (Wallace)  napisał artykuł: "stosowanie i  nadużywanie wskaźnika HOMA". Wzór stosowany  do obliczania HOMA-IR jest już nieaktualny.  W 1998 roku J. Levy i wsp. opublikowali zaktualizowany, poprawiony  model matematyczny HOMA (HOMA2) (74-76)

Więcej o insulinooporności w książce "Mity medyczne 4".

Książka do nabycia w księgarni internetowej xlm.pl - kup teraz

Autorka artykułu - lek. Katarzyna Świątkowska

Bibliografia:

1. Stenkula KG, Erlanson-Albertsson C. Adipose cell size: importance in health and disease. Am J Physiol Regul Integr Comp Physiol. 2018 Aug 1;315(2):R284-R295.

2. Bernstein RS, Grant N, Kipnis DM. Hyperinsulinemia and enlarged adipocytes in patients with endogenous hyperlipoproteinemia without obesity or diabetes mellitus. Diabetes 24: 207-213, 1975.

3. Björntorp P, Grimby G, Sanne H, Sjöström L, Tibblin G, Wilhelmsen L. Adipose tissue fat cell size in relation to metabolism in weight-stabile, physically active men. Horm Metab Res 4: 182-186, 1972.

4. Lundgren M, Svensson M, Lindmark S, Renström F, Ruge T, Eriksson JW. Fat cell enlargement is an independent marker of insulin resistance and ‘hyperleptinaemia’. Diabetologia 50: 625-633, 2007.

5. Smith SR, Alfonso A, Ravussin E. Effect of calorie restriction with or without exercise on insulin sensitivity, beta-cell function, fat cell size, and ectopic lipid in overweight subjects. Diabetes Care 29: 1337-1344, 2006.

6. Dankner R, Chetrit A, Shanik MH, Raz I, Roth J. Basal-state hyperinsulinemia in healthy normoglycemic adults is predictive of type 2 diabetes over a 24-year follow-up: a preliminary report. Diabetes Care. 2009;32(8):1464-1466.

7. Dankner R, Chetrit A, Shanik MH, Raz I, Roth J. Basal state hyperinsulinemia in healthy normoglycemic adults heralds dysglycemia after more than two decades of follow up. Diabetes Metab Res Rev. 2012;28(7):618-624.

8. McLaughlin T, Abbasi F, Carantoni M, Schaaf P, Reaven G. Differences in insulin resistance do not predict weight loss in response to hypocaloric diets in healthy obese women. J Clin Endocrinol Metab. 1999;84:578-581.

9. Ost McLaughlin T, Abbasi F, Lamendola C, Kim HS, Reaven GM. Metabolic changes following sibutramine-assisted weight loss in obese individuals: role of plasma free fatty acids in the insulin resistance of obesity. Metabolism. 2001;50:819-824.

10. Gardner CD, Trepanowski JF, Del Gobbo LC, Hauser ME, Rigdon J, Ioannidis JPA, et al. Effect of low-fat vs low-carbohydrate diet on 12-month weight loss in overweight adults and the association with genotype pattern or insulin secretion: the DIETFITS randomized clinical trial. JAMA. 2018;319:667-679.

11. Gallagher EJ, LeRoith D. The proliferating role of insulin and insulin-like growth factors in cancer. Trends Endocrinol Metab 2010;21:610-8. 10.1016/j.tem.2010.06.007

12. Pisani P. Hyper-insulinaemia and cancer, meta-analyses of epidemiological studies. Arch Physiol Biochem 2008;114:63-70. 10.1080/13813450801954451

13. Qiang JK, Lipscombe LL, Lega IC. Association between diabetes, obesity, aging, and cancer: review of recent literature. Transl Cancer Res. 2020;9(9):5743-5759.

14. Hernandez A.V., Pasupuleti V., Benites-Zapata V.A. i wsp.: Insulin resistance and endometrial cancer risk: A systematic review and meta-analysis. Eur. J. Cancer, 2015; 51: 2747-2758

15. Xu J., Ye Y., Wu H. i wsp.: Association between markers of glucose metabolism and risk of colorectal cancer. BMJ Open, 2016; 6: e011 430

16. Carreras-Torres R., Johansson M., Gaborieau V. i wsp.: The role of obesity, type 2 diabetes, and metabolic factors in pancreatic cancer: a mendelian randomization study. J. Natl. Cancer Inst., 2017; 109: djx012

17. Saboori S., Rad E.Y., Birjandi M. i wsp.: Serum insulin level, HOMA-IR and prostate cancer risk: A systematic review and meta-analysis. Diabetes Metab. Syndr., 2019; 13: 110-115

18. Pan K., Chlebowski R.T., Mortimer J.E. i wsp.: Insulin resistance and breast cancer incidence and mortality in postmenopausal women in the Women's Health Initiative. Cancer, 2020; 126: 3638-3647

19. Ghanavati M, Rahmani J, Rinaldi G i wsp.: Fasting insulin and risk of cancer related mortality in non-diabetic adults: a dose-response meta-analysis of cohort studies. Curr. Diabetes Rev., 2020; 16: 357-363

20. Xun P., Wu Y., He Q. i wsp.: Fasting insulin concentrations and incidence of hypertension, stroke, and coronary heart disease: a meta-analysis of prospective cohort studies. Am. J. Clin. Nutr., 2013; 98: 1543-1554

21. Czupryniak L., Szymańska-Garbacz E., Szczepanek-Parulska E., Ruchała M., Płaczkiewicz-Jankowska E.: Insulinooporność w pytaniach i odpowiedziach. Insulinooporność jako pseudochoroba - powszechny problem w gabinecie diabetologa i endokrynologa. Med. Prakt., 2022; 1: 88-100

22. Anthony K, Reed LJ, Dunn JT, Bingham E, Hopkins D, Marsden PK, Amiel SA. Attenuation of insulin-evoked responses in brain networks controlling appetite and reward in insulin resistance: the cerebral basis for impaired control of food intake in metabolic syndrome? Diabetes. 2006 Nov;55(11):2986-92.

23. Kothari V., Luo Y., Tornabene T., O’Neill A. M., Greene M. W., Geetha T., et al. . (2017). High fat diet induces brain insulin resistance and cognitive impairment in mice. Biochim. Biophys. Acta Mol. Basis Dis. 1863, 499-508. 10.1016/j.bbadis.2016.10.006

24. Nelly Pitteloud, Megan Hardin, Andrew A. Dwyer, Elena Valassi, Maria Yialamas, Dariush Elahi, Frances J. Hayes, Increasing Insulin Resistance Is Associated with a Decrease in Leydig Cell Testosterone Secretion in Men, The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, Volume 90, Issue 5, 1 May 2005, Pages 2636-2641,Taouis M, Torres-Aleman I. Editorial: Insulin and The Brain. Front Endocrinol (Lausanne). 2019;10:299. Published 2019 May 10.

25. Hallschmid M, Higgs S, Thienel M, Ott V, Lehnert H. Postprandial administration of intranasal insulin intensifies satiety and reduces intake of palatable snacks in women. Diabetes. 2012;61:782-789.

26. Benedict C, Kern W, Schultes B, Born J, Hallschmid M. Differential sensitivity of men and women to anorexigenic and memory-improving effects of intranasal insulin. J Clin Endocrinol Metab. (2008) 93:1339-44. 10.1210/jc.2007-2606

27. Benedic C, Hallschmid M, Hatke A, Schultes B, Fehm HL, Born J, et al. Intranasal insulin improves memory in humans. Psychoneuroendocrinology. (2004) 29:1326-34. 10.1016/j.psyneuen.2004.04.00

28. Sipols AJ, Stuber GD, Klein SN, Higgins MS, Figlewicz DP. Insulin and raclopride combine to decrease short-term intake of sucrose solutions. Peptides 2000;21:1361-1367

29. Figlewicz DP, Bennett J, Evans SB, Kaiyala K, Sipols AJ, Benoit SC. Intraventricular insulin and leptin reverse place preference conditioned with high-fat diet in rats. Behav Neurosci 2004;118:479-487

30. Figlewicz DP, Benoit SC. Insulin, leptin, and food reward: update 2008. Am J Physiol Regul Integr Comp Physiol 2009;296:R9-R19

31. Woods SC, Lotter EC, McKay LD, Porte D Jr. Chronic intracerebroventricular infusion of insulin reduces food intake and body weight of baboons. Nature 282: 503-505, 1979.

32. Rebelos E, Nummenmaa L, Dadson P, Latva-Rasku A, Nuutila P. Brain insulin sensitivity is linked to body fat distribution-the positron emission tomography perspective. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2021 Apr;48(4):966-968. doi: 10.1007/s00259-020-05064-7. Epub 2020 Oct 7. PMID: 33029655; PMCID: PMC8041695.

33. Kullmann S, Valenta V, Wagner R, et al. Brain insulin sensitivity is linked to adiposity and body fat distribution. Nat Commun. 2020;11(1):1841. Published 2020 Apr 15. doi:10.1038/s41467-020-15686-y

34. Kleinridders A, Ferris HA, Cai W, Kahn CR. Insulin action in brain regulates systemic metabolism and brain function. Diabetes. 2014;63:2232-2243.

35. Kullmann S, et al. Brain insulin resistance at the crossroads of metabolic and cognitive disorders in humans. Physiol. Rev. 2016;96:1169-1209.

36. Brüning JC, et al. Role of brain insulin receptor in control of body weight and reproduction. Science. 2000;289:2122-2125.

37. Jauch-Chara K, et al. Intranasal Insulin suppresses food intake via enhancement of brain energy levels in humans. Diabetes. 2012;61:2261-2268.

38. Kuusisto J, Koivisto K, Mykkanen L, Helkala EL, Vanhanen M, Hanninen T, Kesaniemi A, Riekkinen PJ, Laakso M: Association between features of the insulin resistance syndrome and Alzheimer’s: cross-sectional population-based study. BMJ 315: 1045-1050,1997

39. Krug R, Mohwinkel L, Drotleff B, Born J, Hallschmid M. Insulin and estrogen independently and differentially reduce macronutrient intake in healthy men. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2018;103:1393-1401.

40. Janssen JAMJL. Hyperinsulinemia and Its Pivotal Role in Aging, Obesity, Type 2 Diabetes, Cardiovascular Disease and Cancer. Int J Mol Sci. 2021;22(15):7797.

41. Kleinridders A, Cai W, Cappellucci L, et al. Insulin resistance in brain alters dopamine turnover and causes behavioral disorders. Proc Natl Acad Sci U S A. 2015;112(11):3463-3468.

42. Woods, S. C., M. W. Schwartz, D. G. Baskin & R. J. Seeley: Food intake and the regulation of body weight. Annu. Rev. Psychol. 2000, 51, 255-277.

43. Woods, S. C., R. J. Seeley, D. G. Baskin & M. W. Schwartz: Insulin and the blood-brain barrier. Curr. Pharm. Des. 2003, 9, 795-800.

44. Kantonen T, Pekkarinen L, Karjalainen T, et al. Obesity risk is associated with altered cerebral glucose metabolism and decreased μ-opioid and CB1 receptor availability. Int J Obes (Lond). 2022;46(2):400-407. doi:10.1038/s41366-021-00996-y

45. Figlewicz DP, Benoit SC. Insulin, leptin, and food reward: update 2008. Am J Physiol Regul Integr Comp Physiol. 2009;296(1):R9-R19.

46. Banks W, DiPalma C, Farrell C. Impaired transport of leptin across the blood-brain barrier in obesity. Peptides 20: 1341-1345, 1999.

47. Banks W, King B, Rossiter K, Olson R, Olson G, Kastin A. Obesity-inducing lesions of the central nervous system alter leptin uptake by the blood-brain barrier. Life Sci 69: 2765-2773, 2001.

48. Kaiyala KJ, Prigeon RL, Kahn SE, Woods SC, Schwartz MW. Obesity induced by a high-fat diet is associated with reduced brain insulin transport in dogs. Diabetes 49: 1525-1533, 2000.

49. Schwartz M, Figlewicz D, Kahn S, Baskin D, Greenwood M, Porte D Jr. Insulin binding to brain capillaries is reduced in genetically obese, hyperinsulinemic Zucker rats. Peptides 11: 467-472, 1990.

50. Stein LJ, Dorsa DM, Baskin DG, Figlewicz DP, Porte D Jr, Woods SC. Reduced effect of experimental peripheral hyperinsulinemia to elevate cerebrospinal fluid insulin concentrations of obese Zucker rats. Endocrinology 121: 1611-1615, 1987.

51. Mathijs Drummen, Elke Dorenbos, Anita C E Vreugdenhil, Anne Raben, Margriet S Westerterp-Plantenga, Tanja C Adam, Insulin resistance, weight, and behavioral variables as determinants of brain reactivity to food cues: a Prevention of Diabetes through Lifestyle Intervention and Population Studies in Europe and around the World - a PREVIEW study, The American Journal of Clinical Nutrition, Volume 109, Issue 2, February 2019,

52. Stice E, Spoor S, Bohon C, Veldhuizen MG, Small DM. Relation of reward from food intake and anticipated food intake to obesity: a functional magnetic resonance imaging study. J Abnorm Psychol. 2008;117(4):924-35.

53. Martens MJ, Born JM, Lemmens SG, Karhunen L, Heinecke A, Goebel R, Adam TC, Westerterp-Plantenga MS. Increased sensitivity to food cues in the fasted state and decreased inhibitory control in the satiated state in the overweight. Am J Clin Nutr. 2013;97(3):471-9.

54. M, Rotshtein P, Klamer S, Porubska K, Higgs S, Booth D, Fritsche A, Preissl H, Abele H, Birbaumer N et al. . Diabetes dietary management alters responses to food pictures in brain regions associated with motivation and emotion: a functional magnetic resonance imaging study. Diabetologia. 2009;52(3):524-33.

55. Figlewicz DP, Evans SB, Murphy J, Hoen M, Baskin DG. Expression of receptors for insulin and leptin in the ventral tegmental area/substantia nigra (VTA/SN) of the rat. Brain Res. 2003;964(1):107-15.

56. Guthoff M, Grichisch Y, Canova C, Tschritter O, Veit R, Hallschmid M, Haring HU, Preissl H, Hennige AM, Fritsche A. Insulin modulates food-related activity in the central nervous system. J Clin Endocrinol Metab. 2010;95(2):748-55.

57. Adam TC, Tsao S, Page KA, Hu H, Hasson RE, Goran MI. Insulin sensitivity and brain reward activation in overweight Hispanic girls: a pilot study. Pediatr Obesity. 2015;10(1):30-6.

58. Luo S, Romero A, Adam TC, Hu HH, Monterosso J, Page KA. Abdominal fat is associated with a greater brain reward response to high-calorie food cues in Hispanic women. Obesity (Silver Spring). 2013;21(10):2029-36.

59. Mebel DM, Wong JC, Dong YJ, Borgland SL. Insulin in the ventral tegmental area reduces hedonic feeding and suppresses dopamine concentration via increased reuptake. Eur J Neurosci. 2012;36(3):2336-46.

60. Cetinkalp S, Simsir IY, Ertek S. Insulin resistance in brain and possible therapeutic approaches. Curr Vasc Pharmacol. 2014;12(4):553-64. doi: 10.2174/1570161112999140206130426. PMID: 23627981.

61. Cornier MA, Melanson EL, Salzberg AK, Bechtell JL, Tregellas JR. The effects of exercise on the neuronal response to food cues. Physiol Behav. 2012;105(4):1028-34.

62. Oppert JM, Thomas F, Charles MA, Benetos A, Basdevant A, Simon C. Leisure-time and occupational physical activity in relation to cardiovascular risk factors and eating habits in French adults. Public Health Nutr. 2006;9(6):746-54.

63. Burguera, B., M. E. Couce, G. L. Curran, M. D. Jensen, R. V. Lloyd, M. P. Cleary & J. F. Poduslo: Obesity is associated with a decreased leptin transport across the blood-brain barrier in rats. Diabetes 2000, 49, 1219-1223.

64. Bowden Davies KA, Sprung VS, Norman JA, Thompson A, Mitchell KL, Halford JCG, Harrold JA, Wilding JPH, Kemp GJ, Cuthbertson DJ. Short-term decreased physical activity with increased sedentary behaviour causes metabolic derangements and altered body composition: effects in individuals with and without a first-degree relative with type 2 diabetes. Diabetologia. 2018 Jun;61(6):1282-1294.

65. Breen L, Stokes KA, Churchward-Venne TA, Moore DR, Baker SK, Smith K, Atherton PJ, Phillips SM. Two weeks of reduced activity decreases leg lean mass and induces "anabolic resistance" of myofibrillar protein synthesis in healthy elderly. J Clin Endocrinol Metab. 2013 Jun;98(6):2604-12.

66. Kurinami, Noboru et al. “Body Muscle-to-Fat Ratio, Rather Than Fat-to-Muscle Ratio, Significantly Correlates With Measured Insulin Resistance in Patients With Type 2 Diabetes Mellitus." Journal of clinical medicine research vol. 13,7 (2021): 387-391.

67. Odeleye OE, de Courten M, Pettitt DJ, Ravussin E. Fasting hyperinsulinemia is a predictor of increased body weight gain and obesity in Pima Indian children. Diabetes. 1997;46:1341-1345. doi: 10.2337/diab.46.8.1341.

68. . Morrison JA, Glueck CJ, Horn PS, Schreiber GB, Wang P. Pre-teen insulin resistance predicts weight gain, impaired fasting glucose, and type 2 diabetes at age 18-19 y: a 10-y prospective study of black and white girls. Am J Clin Nutr. 2008;88:778-788.

69. Adam TC, Toledo-Corral C, Lane CJ, Weigensberg MJ, Spruijt-Metz D, Davies JN, et al. Insulin sensitivity as an independent predictor of fat mass gain in Hispanic adolescents. Diabetes Care. 2009;32:2114-2115. doi: 10.2337/dc09-0833.

70. Labayen I, Ruiz JR, Ortega FB, Harro J, Merenakk L, Oja L, et al. Insulin sensitivity at childhood predicts changes in total and central adiposity over a 6-year period. Int J Obes. 2011;35:1284-1288.

71.  Chen YY, Wang JP, Jiang YY, Li H, Hu YH, Lee KO, et al. Fasting plasma insulin at 5 years of age predicted subsequent weight increase in early childhood over a 5-year period - the Da Qing Children Cohort Study. PLoS One. 2015;10:e0127389. Kolb H, Stumvoll M, Kramer W, Kempf K, Martin S. Insulin translates unfavourable lifestyle into obesity. BMC Med. 2018;16(1):232. Published 2018 Dec 13. doi:10.1186/s12916-018-1225-1

72. Calcaterra V, Verduci E, Cena H, et al. Polycystic Ovary Syndrome in Insulin-Resistant Adolescents with Obesity: The Role of Nutrition Therapy and Food Supplements as a Strategy to Protect Fertility. Nutrients. 2021;13(6):1848. Published 2021 May 28.

73. Pantoja-Torres B, Toro-Huamanchumo CJ, Urrunaga-Pastor D, Guarnizo-Poma M, Lazaro-Alcantara H, Paico-Palacios S, Del Carmen Ranilla-Seguin V, Benites-Zapata VA; Insulin Resistance and Metabolic Syndrome Research Group. High triglycerides to HDL-cholesterol ratio is associated with insulin resistance in normal-weight healthy adults. Diabetes Metab Syndr. 2019 Jan-Feb;13(1):382-388.

74. Wallace T.M., Levy J.C., Matthews D.R.: Use and abuse of HOMA modeling. Diabetes Care, 2004; 27: 1487-1495

75.  Levy J.C., Matthews D.R., Hermans M.P.: Correct homeostasis model assessment (HOMA) evaluation uses the computer program. Diabetes Care, 1998; 21: 2191-2192

76. Hill N.R., Levy J.C., Matthews D.R.: Expansion of the homeostasis model assessment of β-cell function and insulin resistance to enable clinical trial outcome modeling through the interactive adjustment of physiology and treatment effects: iHOMA2. Diabetes Care, 2013; 36: 2324-2330

Artykuł sponsorowany

materiały promocyjne

Reklama

Reklama

Reklama

Reklama

Reklama

Strona główna INTERIA.PL

Polecamy