Preview

Безопасность и риск фармакотерапии

Расширенный поиск

Циркулирующие микроРНК — перспективные биомаркеры для оценки риска развития антипсихотик-индуцированного метаболического синдрома (обзор): часть 1

https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-478

Резюме

ВВЕДЕНИЕ. Антипсихотик-индуцированный метаболический синдром (АИМетС) является распространенной нежелательной реакцией при фармакотерапии психических расстройств и болезней зависимости. Однако чувствительность и специфичность известных биохимических биомаркеров в крови могут быть недостаточными для оценки безопасности психофармакотерапии и риска развития АИМетС в связи с индивидуальными различиями метаболизма антипсихотиков у пациентов c расстройствами шизофренического спектра. Циркулирующие микроРНК в крови рассматриваются как новые перспективные эпигенетические биомаркеры АИМетС.

ЦЕЛЬ. Оценить возможность использования циркулирующих микроРНК как эпигенетических биомаркеров для прогнозирования и ранней диагностики АИМетС.

ОБСУЖДЕНИЕ. Проведен анализ результатов фундаментальных и клинических исследований роли циркулирующих микроРНК, влияющих на основные звенья патогенеза и прогрессирования АИМетС, опубликованных в период 2012–2024 гг. Представлены новые международные подходы к использованию основных и дополнительных клинических и биохимических биомаркеров АИМетС, показаны преимущества использования микроРНК в качестве эпигенетических биомаркеров АИМетС. Приведены обобщенные данные о роли микроРНК в механизмах развития АИМетС, включая окислительный стресс, системное воспаление, дифференцировку адипоцитов, метаболизм липидов и глюкозы, регуляцию аппетита, изменение экспрессии нейропептида Y, чувствительности к лептину, экспрессии орексина, уровней тестостерона, тиреоидных гормонов и паратиреоидного гормона.

ВЫВОДЫ. Выявление изменений уровня экспрессии циркулирующих микроРНК в доступных образцах (кровь, слюна, моча) перспективно как одна из альтернативных методологий прогнозирования и диагностики АИМетС. Во второй части обзора будет рассмотрена роль циркулирующих микроРНК как эпигенетических биомаркеров развития основных проявлений МетС, АИМетС, а также распределение сигнатур микроРНК в зависимости от риска развития АИМетС.

Об авторах

Н. А. Шнайдер
Институт персонализированной психиатрии и неврологии, Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и неврологии имени В.М. Бехтерева; Центр коллективного пользования «Молекулярные и клеточные технологии», Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого
Россия

Шнайдер Наталья Алексеевна, д-р мед. наук, профессор

ул. Бехтерева, д. 3, Санкт-Петербург, 192019; 
ул. Партизана Железняка, д. 1, г. Красноярск, 660022



Р. Ф. Насырова
Институт персонализированной психиатрии и неврологии, Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и неврологии имени В.М. Бехтерева; Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тульский государственный университет»
Россия

Насырова Регина Фаритовна, д-р мед. наук

ул. Бехтерева, д. 3, Санкт-Петербург, 192019; 
пр. Ленина, д. 92, г. Тула, 300012



Н. А. Пекарец
Институт персонализированной психиатрии и неврологии, Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и неврологии имени В.М. Бехтерева
Россия

Пекарец Николай Александрович

ул. Бехтерева, д. 3, Санкт-Петербург, 192019



В. В. Гречкина
Институт персонализированной психиатрии и неврологии, Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и неврологии имени В.М. Бехтерева
Россия

Гречкина Виолетта Владимировна

ул. Бехтерева, д. 3, Санкт-Петербург, 192019



М. М. Петрова
Центр коллективного пользования «Молекулярные и клеточные технологии», Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого
Россия

Петрова Марина Михайловна, д-р мед. наук, профессор

ул. Партизана Железняка, д. 1, г. Красноярск, 660022



Список литературы

1. Pillinger T, McCutcheon RA, Vano L, Mizuno Y, Arumuham A, Hindley G, et al. Comparative effects of 18 antipsychotics on metabolic function in patients with schizophrenia, predictors of metabolic dysregulation, and association with psychopathology: A systematic review and network meta-analysis. Lancet Psychiatry. 2020;7(1):64–77. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(19)30416-X

2. Шпилевская ЮР, Штонда МВ. Метаболический синдром: современные аспекты диагностики и лечения. Медицинские новости. 2021;(5):4–8. EDN: HCJBZE

3. Ferrari CKB. Chapter 6. Epidemiology of metabolic syndrome: Global scenario. In: Mukhopadhyay S, Mondal S, eds. Metabolic syndrome: From mechanisms to interventions. Academic Press; 2024. P. 59–71. https://www.doi.org/10.1016/B978-0-323-85732-1.00038-4

4. Li W, Qiu X, Ma H, Geng Q. Incidence and long-term specific mortality trends of metabolic syndrome in the United States. Front Endocrinol (Lausanne). 2023;13:1029736. https://www.doi.org/10.3389/fendo.2022.1029736

5. Chong KS, Chang YH, Yang CT, Chou CK, Ou HT, Kuo S. Longitudinal economic burden of incident complications among metabolic syndrome populations. Cardiovasc Diabetol. 2024;23(1):246.

6. Akinola PS, Tardif I, Leclerc J. Antipsychotic-induced metabolic syndrome: A review. Metab Syndr Relat Disord. 2023;21(6):294–305. https://doi.org/10.1089/met.2023.0003

7. Penninx BWJH, Lange SMM. Metabolic syndrome in psychiatric patients: Overview, mechanisms, and implications. Dialog Clin Neurosci. 2018;20(1):63–73. https://doi.org/10.31887/DCNS.2018.20.1/bpenninx

8. Libowitz MR, Nurmi EL. The burden of antipsychotic-induced weight gain and metabolic syndrome in children. Front Psychiatry. 2021;12:623681. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.623681

9. Correll CU, Manu P, Olshanskiy V, Napolitano B, Kane JM, Malhotra AK. Cardiometabolic risk of second-generation antipsychotic medications during first-time use in children and adolescents. JAMA. 2009;302(16):1765–73. https://doi.org/10.1001/jama.2009.1549

10. Keepers GA, Fochtmann LJ, Anzia JM, Benjamin S, Lyness JM, Mojtabai R, et al. The American Psychiatric Association Practice Guideline for the treatment of patients with schizophrenia. Am J Psychiatry. 2020;177(9):868–72. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2020.177901

11. Bernardo M, Rico-Villademoros F, García-Rizo C, Rojo R, Gómez-Huelgas R. Real-world data on the adverse metabolic effects of second-generation antipsychotics and their potential determinants in adult patients: A systematic review of population-based studies. Adv Ther. 2021;38(5):2491–512. https://doi.org/10.1007/s12325-021-01689-8

12. Limankin OV. Personalized psychiatry: Achievements and prospects. Personalized Psychiatry and Neurology. 2021;1(2):126–7. https://doi.org/10.52667/2712-9179-2021-1-2-126-127

13. Castellani LN, Costa-Dookhan KA, McIntyre W B, Wright DC, Flowers SA, Hahn MK, Ward KM. Preclinical and clinical sex differences in antipsychotic-induced metabolic disturbances: A narrative review of adiposity and glucose metabolism. J Psychiatr Brain Sci. 2019;4:e190013. https://doi.org/10.20900/jpbs.20190013

14. Khasanova AK, Dobrodeeva VS, Shnayder NA, Petrova MM, Pronina EA, Bochanova EN, et al. Blood and urinary biomarkers of anti psychotic-induced metabolic syndrome. Metabolites. 2022;12(8):726. https://doi.org/10.3390/metabo12080726

15. Миронова ОЮ, Бердышева МВ, Елфимова ЕМ. МикроРНК: взгляд клинициста на состояние проблемы. Часть 2. МикроРНК в качестве биомаркера. Евразийский кардиологический журнал. 2023;(2):64–71. https://doi.org/10.38109/2225-1685-2023-2-64-71

16. Dexheimer PJ, Cochella L. MicroRNAs: From mechanism to orga nism. Front Cell Dev Biol. 2020;8:409. https://www.doi.org/10.3389/fcell.2020.00409

17. Pozniak T, Shcharbin D, Bryszewska M. Circulating microRNAs in medicine. Int J Mol Sci. 2022;23(7):3996. https://www.doi.org/10.3390/ijms23073996

18. Gayoso-Diz P, Otero-González A, Rodriguez-Alvarez MX, Gude F, García F, De Francisco A, Quintela AG. Insulin resistance (HOMA-IR) cut-off values and the metabolic syndrome in a general adult population: Effect of gender and age: EPIRCE cross-sectional study. BMC Endocr Disord. 2013;13:47. https://doi.org/10.1186/1472-6823-13-47

19. Карпельев ВА, Филиппов ЮИ, Тарасов ЮВ, Боярский МД, Майоров АЮ, Шестакова МВ, Дедов ИИ. Математическое моделирование системы регуляции гликемии у пациентов с сахарным диабетом. Вестник Российской академии медицинских наук. 2015;70(5):549–60. https://doi.org/10.15690/vramn.v70.i5.1441

20. Bethesda M. Biomarkers Definitions Working Group. Biomarkers and surrogate endpoints: Preferred definitions and conceptual framework. Clin Pharmacol Ther. 2001;69(3):89–95. https://doi.org/10.1067/mcp.2001.113989

21. Вульф МА, Шунькина (Скуратовская) ДА, Ву Х, Комар АА, Затолокин ПА, Кириенкова ЕВ и др. Химерин участвует в регуляции контроля качества митохондрий у больных ожирением. Медицинская иммунология. 2021;23(4):881–6. https://doi.org/10.15789/1563-0625-CAA-2227

22. Behnoush AH, Shobeiri P, Bahiraie P, Amirkhani N, Khalaji A, Peiman S. Chemerin levels in chronic kidney disease: A systematic review and meta-analysis. Front Endocrinol (Lausanne). 2023;14:1120774. https://www.doi.org/10.3389/fendo.2023.1120774

23. Алиева АМ, Теплова НВ, Резник ЕВ, Байкова ИЕ, Макеева ЛМ, Котикова ИА и др. Диагностические и прогностические аспекты оментина при сердечно-сосудистой патологии. Кардиологический вестник. 2024;19(1):16–22. https://doi.org/10.17116/Cardiobulletin20241901116

24. Побожева ИА, Пантелеева АА, Полякова ЕА, Драчева КВ, Разгильдина НД, Галкина ОВ и др. Оментин-1 подкожной жировой ткани при ишемической болезни сердца. Медицинская генетика. 2020;19(11):21–30. https://doi.org/10.25557/2073-7998.2020.11.21-30

25. Lorente L, Martín MM, Varo N, Borreguero-León JM, Solé-Violán J, Blanquer J, et al. Association between serum soluble CD40 ligand levels and mortality in patients with severe sepsis. Crit Care. 2011;15(2):R97. https://www.doi.org/10.1186/cc10104

26. Wang MN, Han YB, Li Q, Guo L, Yang YM, Wang W, Zhang JC. Higher serum retinol binding protein 4 may be a predictor of weak metabolic control in Chinese patients with type 2 diabetes mellitus. J Int Med Res. 2012;40(4):1317–24. https://www.doi.org/10.1177/147323001204000410

27. Brandão-Lima PN, de Carvalho GB, Payolla TB, Sarti FM, Fisberg RM, Malcomson FC, et al. Circulating microRNAs showed specific responses according to metabolic syndrome components and sex of adults from a population-based study. Metabolites. 2022;13(1):2. https://www.doi.org/10.3390/metabo13010002

28. Solís-Toro D, Mosquera Escudero M, García-Perdomo HA. Association between circulating microRNAs and the metabolic syndrome in adult populations: A systematic review. Diabetes Metab Syndr. 2022;16(1):102376. https://www.doi.org/10.1016/j.dsx.2021.102376

29. Xavier G, Mauer J, Ota VK, Santoro ML, Belangero SI. Influence of antipsychotic drugs on microRNA expression in schizophrenia patients — a systematic review. J Psychiatr Res. 2024;176:163–72. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2024.06.010

30. García-Giménez JL, Seco-Cervera M, Tollefsbol TO, Romá-Mateo C, Peiró-Chova L, Lapunzina P, Pallardó FV. Epigenetic biomarkers: Current strategies and future challenges for their use in the clinical laboratory. Crit Rev Clin Lab Sci. 2017;54(7–8):529–50. https://doi.org/10.1080/10408363.2017.1410520

31. Neznanov NG. A paradigm shift to treat psychoneurological disorders. Personalized Psychiatry and Neurology. 2021;1(1):1–2.

32. O’Brien J, Hayder H, Zayed Y, Peng C. Overview of MicroRNA biogenesis, mechanisms of actions, and circulation. Front Endocrinol (Lausanne). 2018;9:402. https://www.doi.org/10.3389/fendo.2018.00402

33. Saha S. Role of microRNA in oxidative stress. Stresses. 2024;4(2):269–81. https://doi.org/10.3390/stresses4020016

34. Włodarski A, Strycharz J, Wróblewski A, Kasznicki J, Drzewoski J, Śliwińska A. The role of microRNAs in metabolic syndrome-related oxidative stress. Int J Mol Sci. 2020;21(18):6902. https://www.doi.org/10.3390/ijms21186902

35. Carvalho GB, Brandão-Lima PN, Payolla TB, Lucena SEF, Sarti FM, Fisberg RM, Rogero MM. Circulating miRNAs are associated with low-grade systemic inflammation and leptin levels in older adults. Inflammation. 2023;46(6):2132–46. https://www.doi.org/10.1007/s10753-023-01867-6

36. Das K, Rao LVM. The role of microRNAs in inflammation. Int J Mol Sci. 2022;23(24):15479. https://www.doi.org/10.3390/ijms232415479

37. Engin AB, Engin A. Adipogenesis-related microRNAs in obesity. ExRNA. 2022;4:16. https://www.doi.org/10.21037/exrna-22-4

38. Agbu P, Carthew RW. MicroRNA-mediated regulation of glucose and lipid metabolism. Nat Rev Mol Cell Biol. 2021;22(6):425–38. https://www.doi.org/10.1038/s41580-021-00354-w

39. Dong M, Ye Y, Chen Z, Xiao T, Liu W, Hu F. MicroRNA 182 is a novel negative regulator of adipogenesis by targeting CCAAT/enhancer-binding protein α. Obesity (Silver Spring). 2020;28(8):1467–76. https://doi.org/10.1002/oby.22863

40. Wagschal A, Najafi-Shoushtari SH, Wang L, Goedeke L, Sinha S, deLemos AS, et al. Genome-wide identification of microRNAs regulating cholesterol and triglyceride homeostasis. Nat Med. 2015;21(11):1290–7. https://www.doi.org/10.1038/nm.3980

41. Cheng J, Cheng A, Clifford BL, Wu X, Hedin U, Maegdefessel L, et al. MicroRNA-144 silencing protects against atherosclerosis in male, but not female mice. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2020;40(2):412–25. https://www.doi.org/10.1161/ATVBAHA.119.313633

42. Irani S, Iqbal J, Antoni WJ, Ijaz L, Hussain MM. MicroRNA-30c reduces plasma cholesterol in homozygous familial hypercholesterolemic and type 2 diabetic mouse models. J Lipid Res. 2018;59(1):144–54. https://doi.org/10.1194/jlr.M081299

43. Trajkovski M, Hausser J, Soutschek J, Bhat B, Akin A, Zavolan M, et al. MicroRNAs 103 and 107 regulate insulin sensitivity. Nature. 2011;474(7353):649–53. https://doi.org/10.1038/nature10112

44. Liu W, Cao H, Ye C, Chang C, Lu M, Jing Y, et al. Hepatic miR-378 targets p110α and controls glucose and lipid homeostasis by modulating hepatic insulin signalling. Nat Commun. 2014;5:5684. https://doi.org/10.1038/ncomms6684

45. Kornfeld JW, Baitzel C, Könner AC, Nicholls HT, Vogt MC, Herrmanns K, et al. Obesity-induced overexpression of miR-802 impairs glucose metabolism through silencing of Hnf1b. Nature. 2013;494(7435):111–5. https://doi.org/10.1038/nature11793

46. Xu H, Du X, Xu J, Zhang Y, Tian Y, Liu G, et al. Pancreatic β cell microRNA-26a alleviates type 2 diabetes by improving peripheral insulin sensitivity and preserving β cell function. PLoS Biol. 2020;18(2):e3000603. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3000603

47. Ofori JK, Salunkhe VA, Bagge A, Vishnu N, Nagao M, Mulder H, et al. Elevated miR-130a/miR130b/miR-152 expression reduces intracellular ATP levels in the pancreatic beta cell. Sci Rep. 2017;7:44986. https://doi.org/10.1038/srep44986

48. Belgardt BF, Ahmed K, Spranger M, Latreille M, Denzler R, Kondratiuk N, et al. The microRNA-200 family regulates pancreatic beta cell survival in type 2 diabetes. Nat Med. 2015;21(6):619–27. https://doi.org/10.1038/nm.3862

49. Zhang F, Ma D, Zhao W, Wang D, Liu T, Liu Y, et al. Obesity-induced overexpression of miR-802 impairs insulin transcription and secretion. Nat Commun. 2020;11(1):1822. https://doi.org/10.1038/s41467-020-15529-w

50. Melkman-Zehavi T, Oren R, Kredo-Russo S, Shapira T, Mandelbaum AD, Rivkin N, et al. miRNAs control insulin content in pancreatic β-cells via downregulation of transcriptional repressors. EMBO J. 2011;30(5):835–45. https://doi.org/10.1038/emboj.2010.361

51. Price NL, Fernández-Tussy P, Varela L, Cardelo MP, Shanabrough M, Aryal B, et al. microRNA-33 controls hunger signaling in hypothalamic AgRP neurons. Nat Commun. 2024;15(1):2131. https://www.doi.org/10.1038/s41467-024-46427-0

52. Taouis M. MicroRNAs in the hypothalamus. Best Pract Res Clin Endocrinol Metab. 2016;30(5):641–51. https://www.doi.org/10.1016/j.beem.2016.11.006

53. Zhang D, Yamaguchi S, Zhang X, Yang B, Kurooka N, Sugawara R, et al. Upregulation of mir342 in diet-induced obesity mouse and the hypothalamic appetite control. Front Endocrinol (Lausanne). 2021;12:727915. https://www.doi.org/10.3389/fendo.2021.727915

54. Sangiao-Alvarellos S, Pena-Bello L, Manfredi-Lozano M, Tena-Sempere M, Cordido F. Perturbation of hypothalamic microRNA expression patterns in male rats after metabolic distress: Impact of obesity and conditions of negative energy balance. Endocrinology. 2014;155(5):1838–50. https://www.doi.org/10.1210/en.2013-1770

55. Mak KWY, He W, Loganathan N, Belsham DD. Bisphenol A alters the levels of miRNAs that directly and/or indirectly target neuropeptide Y in murine hypothalamic neurons. Genes (Basel). 2023;14(9):1773. https://www.doi.org/10.3390/genes14091773

56. Derghal A, Djelloul M, Azzarelli M, Degonon S, Tourniaire F, Landrier JF, et al. MicroRNAs are involved in the hypothalamic leptin sensitivity. Epigenetics. 2018;13(10–11):1127–40. https://doi.org/10.1080/15592294.2018.1543507

57. Dobrodeeva VS, Abdyrahmanova AK, Nasyrova RF. Personalized approach to antipsychotic-induced weight gain prognosis. Personalized Psychiatry and Neurology. 2021;1(1):3–10. https://doi.org/10.52667/2712-9179-2021-1-1-3-10

58. Holm A, Possovre ML, Bandarabadi M, Moseholm KF, Justinussen JL, Bozic I, et al. The evolutionarily conserved miRNA-137 targets the neuropeptide hypocretin/orexin and modulates the wake to sleep ratio. Proc Natl Acad Sci USA. 2022;119(17):e2112225119. https://www.doi.org/10.1073/pnas.2112225119

59. Siegert S, Seo J, Kwon EJ, Rudenko A, Cho S, Wang W, et al. The schizophrenia risk gene product miR-137 alters presynaptic plasticity. Nat Neurosci. 2015;18(7):1008–16. https://www.doi.org/10.1038/nn.4023

60. Azhar S, Dong D, Shen WJ, Hu Z, Kraemer FB. The role of miRNAs in regulating adrenal and gonadal steroidogenesis. J Mol Endocrinol. 2020;64(1):R21–R43. https://www.doi.org/10.1530/JME-19-0105

61. Aranda A. MicroRNAs and thyroid hormone action. Mol Cell Endocrinol. 2021;525:111175. https://www.doi.org/10.1016/j.mce.2021.111175

62. Vaira V, Verdelli C, Forno I, Corbetta S. MicroRNAs in parathyroid physiopathology. Mol Cell Endocrinol. 2017;456:9–15. https://www.doi.org/10.1016/j.mce.2016.10.035

63. Martinez B, Peplow PV. MicroRNAs as potential biomarkers for diagnosis of schizophrenia and influence of antipsychotic treatment. Neural Regen Res. 2024;19(7):1523–31. https://doi.org/10.4103/1673-5374.387966

64. Zhang HC, Du Y, Chen L, Yuan ZQ, Cheng Y. MicroRNA schizophrenia: Etiology, biomarkers and therapeutic targets. Neurosci Biobehav Rev. 2023;146:105064. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2023.105064

65. Zaki MB, Abulsoud AI, Ashraf A, Abdelmaksoud NM, Sallam AM, Aly SH, et al. The potential role of miRNAs in the pathogenesis of schizophrenia — a focus on signaling pathways interplay. Pathol Res Pract. 2024;254:155102. https://doi.org/10.1016/j.prp.2024.155102

66. Chan YL, Ho CSH, Tay GWN, Tan TWK, Tang TB. MicroRNA classification and discovery for major depressive disorder diagnosis: Towards a robust and interpretable machine learning approach. J Affect Disord. 2024;360:326–35. https://doi.org/10.1016/j.jad.2024.05.066

67. Ding R, Su D, Zhao Q, Wang Y, Wang JY, Lv S, Ji X. The role of microRNAs in depression. Front Pharmacol. 2023;14:1129186. https://doi.org/10.3389/fphar.2023.1129186

68. Elfaki I, Mir R, Mir MM, AbuDuhier FM, Babakr AT, Barnawi J. Potential impact of microRNA gene polymorphisms in the pathogenesis of diabetes and atherosclerotic cardiovascular disease. J Pers Med. 2019;9(4):51. https://doi.org/10.3390/jpm9040051

69. Gottmann P, Ouni M, Zellner L, Jähnert M, Rittig K, Walther D, et al. Polymorphisms in miRNA binding sites involved in metabolic diseases in mice and humans. Sci Rep 2020;10:7202. https://doi.org/10.1038/s41598-020-64326-4

70. Villanova F, Di Meglio P, Nestle FO. Biomarkers in psoriasis and psoriatic arthritis. Ann Rheum Dis. 2013;72(S2):ii104–10. https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2012-203037


Дополнительные файлы

1. Таблицы 1 и 2
Тема
Тип Исследовательские инструменты
Скачать (187KB)    
Метаданные ▾

Рецензия

Для цитирования:


Шнайдер Н.А., Насырова Р.Ф., Пекарец Н.А., Гречкина В.В., Петрова М.М. Циркулирующие микроРНК — перспективные биомаркеры для оценки риска развития антипсихотик-индуцированного метаболического синдрома (обзор): часть 1. Безопасность и риск фармакотерапии. https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-478

For citation:


Shnayder N.A., Nasyrova R.F., Pekarets N.A., Grechkina V.V., Petrova M.M. Circulating MicroRNAs Are Promising Biomarkers for Assessing the Risk of Antipsychotic-Induced Metabolic Syndrome (Review): Part 1. Safety and Risk of Pharmacotherapy. (In Russ.) https://doi.org/10.30895/2312-7821-2025-478

Просмотров: 144


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2312-7821 (Print)
ISSN 2619-1164 (Online)