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女子における思春期早発症の代謝特性と病因: 過フッ素化化合物の役割

Aug 31, 2023

BMC Medicine volume 21、記事番号: 323 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

女児の思春期早発症(PP)は伝統的に、8歳未満で乳房の発育が始まることとして定義されています。 早発性早漏(PT)および中枢性思春期早発症(CPP)の女児に特有のバイオマーカーは不明であり、過フッ素化合物(PFC)によって引き起こされる代謝特性や臨床表現型についてはほとんどわかっていません。 この研究は、PT および CPP の特定のバイオマーカーをスクリーニングし、それらの根底にある病因を解明することを目的としていました。 臨床表現型、血清 PFC、代謝特性の関係も調査され、PFC と PT および CPP の発生および発症との関係が明らかになりました。

核磁気共鳴(NMR)に基づくクロスメタボロミクス戦略は、146人のPP(CPP 30人、PT 40人、不特定のPP 76人を含む)の女児と64人の健康な女児(思春期前36人、思春期の28人を含む)の血清に対して実施された。 特定のバイオマーカーは、単変量および多変量統計分析によってスクリーニングされました。 血清 PFC と臨床表現型の間の関係は、PT および CPP における臨床表現型 - PFC - 代謝特性の関連性を調査するために、相関分析および加重遺伝子共発現ネットワーク分析によって実行されました。

ピルビン酸と酪酸の代謝(ギ酸、エタノール、および 3-ヒドロキシ酪酸としてマッピングされた代謝物)の不規則な傾向は、PT と CPP で共有され、ほぼ一貫性を保っていました。 PT と CPP について、それぞれ 8 つと 11 つの特定のバイオマーカーがスクリーニングされました。 特定のバイオマーカーの組み合わせの曲線下面積は、それぞれ、CPP対思春期前で0.721、PT対思春期前で0.972、CPP対思春期前統合型青年で0.646、PT対思春期前統合型青年で0.822でした。 ペルフルオロ-n-ヘプタン酸とペルフルオロ-n-ヘキサン酸は、PT と CPP の間で統計的に異なりました。 エストラジオールとプロラクチンは、CPP および PT における PFC と有意に相関していました。 臨床表現型と PFC は代謝特性を促進し、CPP と PT の代謝障害を引き起こします。

ギ酸塩、エタノール、および 3-ヒドロキシ酪酸塩の上昇は、女児における PP の早期診断指標として機能する可能性があります。 しかし、PP の層別は、特定のバイオマーカーに基づいてさらに決定する必要があります。 CPP および PT の特定のバイオマーカーは良好な感度を示し、CPP および PT の分類診断を容易にすることができます。 PFC への曝露は内分泌恒常性の不均衡と関連しています。 PFC 曝露および/または内分泌障害は、直接的または間接的に代謝変化を引き起こし、CPP および PT における全体的な代謝ネットワークの混乱を形成します。

査読レポート

思春期のタイミングは通常、遺伝的、環境的、栄養的、エピジェネティックな要因の複雑な相互作用によって調節されます。 したがって、正常な思春期のタイミングの基準、ひいては思春期早発症の定義を決定するのは困難です。 女児の思春期早発症 (PP) は、伝統的に 8 歳未満で乳房の発育が始まることとして定義されています [1]。 その根底にある病態生理学は、中枢性思春期早発症(CPP)女児の場合は性腺刺激ホルモン放出ホルモン(GnRH)依存性であるか、早発性爪蓋(PT)女児の場合はGnRH非依存性である可能性があります。 CPP は主に GnRH の連続パルス分泌によって誘導され、視床下部-下垂体-生殖腺 (HPG) 軸を早期に活性化します。 ただし、正確なメカニズムは不明のままです。 PT 少女の主な臨床症状は、末梢エストロゲン環境への曝露による単純な乳房の発育です。 PT が骨年齢の大幅な進行を伴う場合、二次性 CPP に発展する可能性が高くなります。 CPPは、女子において、成人後の心理社会的苦痛、低身長、肥満、心血管疾患、2型糖尿病のリスク増加など、短期および長期の合併症を引き起こす可能性があります[2]。 したがって、正確な診断と迅速な介入のためには、PT と CPP の病因を理解することが不可欠です。

1 of the metabolite and the p value after age correction (p-adj) < 0.05./p>1 and p-adj < 0.05), a total of 16 metabolites were selected as the potential biomarkers of PP girls when compared with prepubertal girls and adolescent girls as demonstrated in Additional file 1: Table S5./p> 0.1 and p < 0.05, six disturbed metabolic pathways were screened out from CPP, including aminoacyl-tRNA biosynthesis, valine, leucine, and isoleucine biosynthesis, phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis, phenylalanine metabolism, butanoate metabolism, and histidine metabolism (Additional file 1: Figure S6A), while seven metabolic pathways were significantly disordered in PT, including butanoate metabolism, synthesis and degradation of ketone bodies, glyoxylate and dicarboxylate metabolism, glycine, serine, and threonine metabolism, glycerolipid metabolism, histidine metabolism, and aminoacyl-tRNA biosynthesis (Additional file 1: Figure S6B). Furthermore, to better understand the process of diseases, the core metabolic network of CPP and PT were constructed to explain their individual pathogenesis based on the potential biomarkers via integrating the database of KEGG and HMDB. The links between hypothalamic-pituitary-gonadal-adrenal (HPGA) axis initiation and metabolism (including phenylalanine, tyrosine, and tryptophan biosynthesis, glycine, serine and threonine metabolism, glycolysis/gluconeogenesis, alanine, aspartate and glutamate metabolism, pyrimidine metabolism, aminoacyl-tRNA biosynthesis, and pyruvate metabolism and butanoate metabolism) were mainly shown in the core metabolic network of CPP (Fig. 5A). Metabolic pathway interconnections including glycerolipid metabolism, galactose metabolism, amino acid metabolism, pyruvate metabolism, butanoate metabolism, and pyrimidine metabolism were mainly shown in the core metabolic network of PT (Fig. 5B)./p> 0.30 and p < 0.05. In CPP, PFOA, PFNA, and PFDA mainly drive MEyellow, PFDoDA mainly drives MEbrown, DHEAS and VD mainly drive MEblack, FT4 mainly drives MEred, LH and FSH mainly drive MEbrown, and prolactin mainly drives MEblue (Fig. 6b1). In PT, PFOA mainly drives MEblack, TFHSA mainly drives MEpink, PFDoDA mainly drives MEyellow, and PFHpA mainly drives MEred, DHEAS mainly drives MEbrown, FSH mainly drives MEblack, BMISDS and body mass index (BMI) mainly drives MEgreen, FT4 mainly drives MEpink, TSH mainly drives MEturquoise, and estradiol mainly drives MEyellow (Fig. 6b2). The metabolites in each module are shown in Fig. 6C./p>