УДК 577.125.8

К.С. ЛУГОВЫХ¹, С.Ю. ЗАХАРОВА¹, Л.А. ПЕСТРЯЕВА¹, Т.Б. ТРЕТЬЯКОВА^1, 2, Е.Г. ДЕРЯБИНА^1, 2

 ¹Уральский научно-исследовательский институт охраны материнства и младенчества МЗ РФ, г. Екатеринбург

²Уральский государственный медицинский университет МЗ РФ, г. Екатеринбург

 Контактная информация:

Луговых Карина Сергеевна — врач-неонатолог отделения патологии новорожденных и недоношенных детей

Адрес: 620028, г. Екатеринбург, ул. Репина, 1, тел.: +7-908-906-68-78, е-mail: karina01.00@mail.ru

 Дети от женщин с гестационным сахарным диабетом (ГСД) относятся к группе риска по развитию метаболического синдрома, формированию ожирения, инсулинорезистентности и дислипидемии, что может быть связано с генетическими особенностями, включая полиморфизмы генов, регулирующих липидный обмен.

Цель исследования — выявить особенности липидного обмена и генетических маркеров его регуляции у детей первого года жизни, рожденных у женщин с ГСД.

Материал и методы. Проведено проспективное сравнительное исследование 125 детей гестационного возраста 34/0–40/0 недель (основная группа — 95 детей от матерей с ГСД; контрольная — 30 детей от матерей без нарушений углеводного обмена). Клинический осмотр детей проводился в периоде новорожденности, в возрасте 6 и 12 месяцев жизни.

Всем детям был выполнен анализ липидного спектра крови: общий холестерин (ХС), триглицериды, холестерин липопротеинов высокой и низкой плотности (ЛПНП), неэтерифицированные жирные кислоты, аполипопротеины А1 и В; проведено генотипирование полиморфизмов генов: липопротеинлипазы LPL (rs328), белка-переносчика эфиров холестерина CETP (rs5882) и аполипопротеина Е ApoE (rs429358) методом полимеразной цепной реакции в реальном времени. Статистический анализ (IBM SPSS Statistics 27.0) включал оценку распределения (критерий Колмогорова — Смирнова), использование критериев Пирсона и Фишера, расчет отношения шансов (OR; 95% CI) и проверку равновесия Харди — Вайнберга. Критический уровень значимости р < 0,05.

Результаты. У детей, рожденных женщинами с ГСД, выявлены менее благоприятные показатели физического развития при рождении и в возрасте 12 месяцев, а также признаки дислипидемии. К 12-месячному возрасту в основной группе зафиксировано значимое повышение уровней ХС (p = 0,01) и ЛПНП (p = 0,0007) по сравнению с контрольной группой. Установлена ассоциация нарушений липидного обмена с полиморфизмом гена LPL 447 C>G (rs328). Аллель LPL 447 C был ассоциирован с повышенным риском метаболических нарушений (OR = 4,36), в то время как аллель LPL 447 G продемонстрировал протективный эффект. Полиморфизм CETP 1264 G>A показал различия в распределении аллелей между группами. Полиморфизм гена 388 T>C не оказал значимого влияния на липидный профиль в данной когорте.

Выводы. Установлено, что дети первого года жизни от матерей с ГСД склонны к дислипидемии, при этом генетическая детерминанта нарушений связана с полиморфизмом гена LPL 447 C>G (протективная роль аллеля G), в то время как варианты генов CETP и ApoE не продемонстрировали значимого влияния на липидный профиль в данной когорте.

Ключевые слова: гестационный сахарный диабет, новорожденный, липидный обмен, липидо-транспортная система, генетические полиморфизмы

 

K.S. LUGOVYKH¹, S.YU. ZAKHAROVA¹, L.A. PESTRYAEVA¹, T.B. TRETYAKOVA^1, 2, E.G. DERYABINA^1, 2

 ¹Ural Scientific Research Institute of Maternity and Child Care, Yekaterinburg

²Urals State Medical University, Yekaterinburg

 Clinical and genetic characteristics of lipid metabolism in infants born to mothers with gestational diabetes mellitus

 Contact details:

Lugovykh K.S. — neonatologist of the Department of Pathology of Newborns and Premature Babies

Address: 1 Repin St., 1620028 Yekaterinburg, Russian Federation, tel.: +7-908-906-68-78, е-mail: karina01.00@mail.ru

Children born to mothers with gestational diabetes mellitus (GDM) are at a high risk for metabolic syndrome, obesity, insulin resistance, and dyslipidemia. These outcomes may be associated with genetic characteristics, including polymorphisms in genes regulating lipid metabolism.

The purpose — to identify the features of lipid metabolism and genetic markers of its regulation in infants during the first year of life born to women with GDM.

Material and methods. We conducted a prospective comparative study of 125 infants of 34/0–40/0 weeks gestational age (main group — 95 children born to mothers with GDM; control group — 30 children born to mothers without glucose metabolism disorders). The clinical examination of children was carried out in the neonatal period, at the age of 6 and 12 months of life.

All children underwent blood lipid profile analysis, including total cholesterol (TC), triglycerides, high- and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), non-esterified fatty acids, and apolipoproteins A1 and B. Genotyping of lipoprotein lipase LPL (rs328), cholesteryl ester transfer protein CETP (rs5882), and apolipoprotein E ApoE (rs429358) gene polymorphisms was performed. Statistical analysis (IBM SPSS Statistics 27.0) included assessment of distribution (Kolmogorov — Smirnov test), Pearson’s and Fisher’s tests, odds ratio calculation (OR; 95% CI), and Hardy — Weinberg equilibrium verification. The critical significance level was set at p < 0.05.

Results. Infants born to women with GDM exhibited less favorable physical development indicators at birth and at 12 months of age, as well as signs of dyslipidemia. By the age of 12 months, the main group showed a significant increase in TC (p = 0.01) and LDL-C (p = 0.0007) levels compared to the control group. An association between lipid metabolism disorders and the LPL 447 C>G (rs328) gene polymorphism was established. The LPL 447 C allele was associated with an increased risk of metabolic disturbances (OR = 4.36), whereas the LPL 447 G allele demonstrated a protective effect. The CETP 1264 G>A polymorphism showed differences in allele distribution between groups. The ApoE 388 T>C gene polymorphism did not significantly influence the lipid profile in this cohort.

Conclusion. It was established that infants in their first year of life born to mothers with GDM are prone to dyslipidemia. The genetic determinant of these disturbances is linked to the LPL 447 C>G polymorphism (highlighting the protective role of the G allele), while the CETP and ApoE gene variants demonstrated no significant impact on the lipid profile in this cohort.

Key words: gestational diabetes mellitus, newborn, lipid metabolism, lipid transport system, genetic polymorphisms

 

 Гестационный сахарный диабет (ГСД) является одним из наиболее распространенных метаболических нарушений беременности и ассоциирован с повышенным риском неблагоприятных исходов как для матери, так и для плода [1–3]. Метаболические нарушения, развивающиеся при ГСД, оказывают влияние на процессы внутриутробного программирования, формируя повышенный риск развития ожирения, инсулинорезистентности и сердечно-сосудистых заболеваний у потомства в более поздние периоды жизни [4–6].

Одним из ключевых компонентов метаболического программирования является липидный обмен. Липиды играют важнейшую роль в обеспечении энергетических потребностей, формировании клеточных мембран и развитии центральной нервной системы ребенка в раннем постнатальном периоде [7]. При гестационном сахарном диабете у матери наблюдаются изменения липидного профиля, включая гипертриглицеридемию и повышение уровня атерогенных липопротеинов, что может способствовать нарушению плацентарного транспорта жирных кислот и липидов к плоду [8–10]. Ряд исследований указывает на наличие изменений липидного спектра крови у новорожденных от матерей с ГСД, характеризующихся повышением уровней общего холестерина, триглицеридов и липопротеинов низкой плотности [11–13]. Однако большинство работ ограничивается оценкой показателей в раннем неонатальном периоде, тогда как состояние липидного обмена у детей первого года жизни остается недостаточно изученным. Между тем именно этот период является критически важным для формирования долгосрочного метаболического здоровья [14]. Поэтому представляется актуальным изучение особенностей липидного спектра крови у детей первого года жизни, рожденных от матерей с гестационным сахарным диабетом. Полученные данные могут способствовать раннему выявлению факторов риска метаболических нарушений и разработке профилактических стратегий, направленных на снижение вероятности развития сердечно-сосудистых и эндокринных заболеваний в дальнейшем.

Кроме того, существенную роль в регуляции липидного обмена могут играть генетические факторы, в частности полиморфизмы генов липопротеинлипазы LPL 447 С>G (rs328), белка-переносчика эфиров холестерина CETP 1264 G>A (rs5882), аполипоротеина Е ApoE 388 T>C (rs429358). Наиболее изученным среди них является ген липопротеинлипазы. Липопротеинлипаза высвобождает жирные кислоты из хиломикронов и ЛПОНП и отвечает за катаболизм триглицеридов. Фермент локализован в клетках эндотелия, образующих внутренний слой кровеносных капилляров.

По данным проекта TOPMED частота полиморфизма LPL 447 G (rs328) — 9 на 100 человек в мире. Данных о частоте встречаемости в России не найдено. В англоязычной литературе существует не менее 128 публикаций об этой мутации [15–17].

Материал и методы

Выполнено проспективное когортное сравнительное исследование с участием 125 детей первого года жизни. Все участники были распределены на две группы: в первую вошли 95 (76%) детей, рожденных матерями с гестационным сахарным диабетом, во вторую — 30 (24%) детей, появившихся на свет у женщин без нарушений углеводного обмена.

Клинико-лабораторная оценка предусматривала анализ показателей физического развития с использованием шкал Intergrowth-21 и стандартов роста детей (ВОЗ, 2006), а также исследование липидного профиля крови [18, 19]. Определяли уровень общего холестерина (ХС), триглицеридов (ТГ), холестерина липопротеинов высокой (ЛПВП) и низкой плотности (ЛПНП), неэтерифицированных жирных кислот (НЭЖК), а также аполипопротеинов A1 (АроА) и B (АроВ). Биохимический анализ сыворотки венозной крови проводился на автоматическом анализаторе Sapphire 400 (Япония) с применением реагентов Randox (Великобритания). Полученные данные сопоставляли с рекомендованными референсными значениями [20].

Осмотр детей осуществлялся в неонатальном периоде, а также в возрасте 6 и 12 месяцев. Основной контрольной точкой исследования являлся возраст 12 месяцев.

Молекулярно-генетический этап включал типирование полиморфизмов генов, регулирующих липидный обмен: LPL 447 C>G (rs328), кодирующего липопротеинлипазу; CETP 1264 G>A (rs5882), связанного с белком-переносчиком эфиров холестерина; и ApoE 388 T>C (rs429358), кодирующего аполипопротеин E. Для генотипирования использовали венозную кровь. ДНК выделяли из 0,5 мл крови, собранной в пробирки с ЭДТА (этилендиаминтетраацетатом), с применением реагентов «Проба Рапид Генетика» (ООО «НПО ДНК-Технология»). В реакцию включали не менее 1,0 нг геномной ДНК. Далее выполняли полимеразную цепную реакцию в реальном времени с использованием наборов реагентов и протоколов ООО «Синтол» (Россия). Регистрацию флуоресцентного сигнала проводили по кривым плавления согласно протоколу амплификатора ДТ-96 (НПО «ДНК-Технология», Россия). Обработка результатов осуществлялась в соответствии с инструкцией по применению наборов для генотипирования полиморфных маркеров ООО «Синтол» [21].

Статистическая обработка данных проводилась с использованием программ IBM SPSS Statistics 27.0 и Microsoft Excel 2010. Проверку распределения количественных показателей выполняли с помощью критерия Колмогорова — Смирнова. При нормальном распределении данные представляли как среднее значение и стандартное отклонение (M ± σ), при ненормальном — в виде медианы и квартилей (Me [Q1; Q3]). Оценку различий качественных признаков проводили с использованием критерия χ² Пирсона, а при малых ожидаемых частотах применяли точный критерий Фишера. Для анализа клинических ассоциаций рассчитывали отношение шансов (OR) с 95% доверительным интервалом. Соответствие распределения генотипов равновесию Харди — Вайнберга проверяли с помощью χ²-критерия в программе Hardy-Weinberg Equilibrium [22–25]. Связь генетических полиморфизмов с фенотипическими характеристиками анализировали в рамках общей, мультипликативной и доминантной моделей наследования. Уровень статистической значимости принимался равным p < 0,05.

Результаты и их обсуждение

Из числа обследованных детей 95 (76%) были доношенными, 30 детей (24%) — поздними недоношенными (гестационный возраст 34–36 недель). Средняя оценка по шкале Апгар у детей основной группы была достоверно ниже, чем у детей из группы сравнения, и составила на 1-й минуте 5,2 ± 2,05 против 6,45 ± 0,92, р = 0,0006 и на 5-й минуте 6,52 ± 1,67 против 7,64 ± 0,6, р = 0,0001.

Средние показатели физического развития имели 33,6% детей основной группы (против 66,6% детей группы сравнения), макросомию при рождении имели 43,1% детей основной группы (против 13,3% детей группы сравнения). Задержку внутриутробного развития имели 9,4% детей основной группы против 6,6% детей группы сравнения.

На протяжении первого года жизни наблюдаемые пациенты получали рациональное вскармливание в соответствии с «Национальной программой оптимизации вскармливания детей первого года жизни в Российской Федерации» (Москва, 2019) [26].

Медианные значения антропометрических показателей наблюдаемых детей в возрасте 12 месяцев жизни представлены в табл. 1. Сравнительная оценка не продемонстрировала существенность различий антропометрических параметров у детей обеих групп. При оценке индивидуальных параметров физического развития установлено, что среди детей основной группы только 22,4% пациентов имели среднее гармоничное физическое развитие. Отставали в физическом развитии в виде дефицита массы тела — 17,84% детей, а 58,92% пациентов имели избыточную массу (+1 SD, +2SD, +3SD).

Таблица 1. Средние антропометрические показатели детей, родившихся у женщин с гестационным сахарным диабетом в возрасте 12 месяцев жизни. Me [Q1; Q3]

Table 1. Average anthropometric indicators of children born to women with gestational diabetes mellitus at the age of 12 months. Me [Q1; Q3]

Показатель	Основная группа, n = 95	Группа сравнения, n = 30	р
Масса тела, г	10,387 [9600; 10,542]	10,103 [9650; 10000]	0,18
Длина тела, см	76,24 [75; 76]	75,73 [74; 76]	0,25
ИМТ, кг/м2	17,66 [16,44; 17,5]	17,48 [17,32; 17,55]	0,36
Пондеральный индекс, кг/м3	23,55 [21,68; 23,53]	23,18 [22,18; 23,31]		0,31

В группе сравнения 42,11% детей имели среднее гармоничное физическое развитие, только 5,4% детей отставали в физическом развитии в виде дефицита массы тела. 52,4% детей имели избыточную массу (+1 SD, +2SD).

Таким образом, при рождении дети от матерей с ГСД достоверно чаще имели макросомию (43,1 против 13,3% в контроле) и более низкую оценку по шкале Апгар. К 12 месяцам средние антропометрические показатели в группах сравнялись, однако в основной группе лишь 22,4% детей имели гармоничное развитие, в то время как 58,92% страдали избыточной массой тела.

Показатели липидного спектра плазмы крови в возрасте 12 месяцев у детей, родившихся у женщин с гестационным сахарным диабетом, представлены в табл. 2. По результатам проведенного исследования было установлено достоверное повышение ХС и ЛПНП у детей основной группы по сравнению с группой сравнения (p = 0,01 и p = 0,0007 соответственно). Медианы содержания атерогенной фракции ЛПОНП и триглицеридов у детей основной группы также были выше, чем в группе сравнения, хотя и не имели достоверных отличий (p = 0,06 и p = 0,05 соответственно).

Таблица 2. Показатели липидного спектра плазмы крови у детей 12 месяцев жизни, родившихся у женщин с гестационным сахарным диабетом. Me [Q1; Q3]

Table 2. Plasma lipid spectrum indicators in 12-month-old children born to women with gestational diabetes mellitus. Me [Q1; Q3]

Показатель	Основная группа, n = 95	Группа сравнения, n = 30	р
Холестерин, ммоль/л	4,15 [3,72; 4,61]	3,5 [3,16; 3,55]	0,01
Триглицериды, ммоль/л	1,09 [0,7; 1,2]	0,79 [0,61; 0,98]	0,05
ЛПВП, ммоль/л	1,2 [1,01; 1,43]	1,36 [1,1; 1,65]	0,09
ЛПНП, ммоль/л	2,58 [2,25; 3,11]	1,78 [1,5; 1,91]	0,0007
ЛПОНП, ммоль/л	0,49 [0,32; 0,54]	0,35 [0,27; 0,44]	0,06
Индекс атерогенности	2,65 [1,88; 3,44]	1,72 [0,95; 2,27]	0,03
НЭЖК, мкмоль/л	0,73 [0,64; 0,81]	0,69 [0,56; 0,78]	0,3
АроА, г/л	1,83 [1,38; 1,93]	1,68 [1,09; 1,86]	0,05
АроВ, г/л	0,83 [0,69; 0,97]	0,91 [0,63; 1,18]	0,2
АроВ/АроА	0,63 [0,43; 0,76]	0,59 [0,39; 0,72]	0,33

Индекс атерогенности у детей обеих групп оставался в пределах нормы (менее 3,5), однако в основной группе был достоверно выше, чем в группе сравнения (p = 0,03).

Медиана содержания белка АроА1, обеспечивающего захват, растворимость и транспортировку ХС в печень (в составе антиатерогенных ЛПВП), была выше в основной группе (р = 0,05). По соотношению ApoB/ApoA1 достоверных отличий получено не было.

Ранее было показано, что гипергликемия и дислипидемия у матери в период беременности оказывают влияние на формирование метаболического профиля плода, способствуя развитию атерогенных изменений уже на ранних этапах постнатального развития [7]. Полученные нами результаты подтверждают эти данные и демонстрируют сохранение неблагоприятного липидного профиля к возрасту 12 месяцев.

Распределение частот генотипов и аллелей по полиморфизмам генов, регулирующих липидный обмен, представлены в табл. 3–5. Распределение частот аллелей и генотипов по всем исследованным полиморфизмам соответствовало равновесию Харди — Вайнберга.

Таблица 3. Распределение частот генотипов и аллелей по полиморфизмам гена LPL 447 C>G [rs328] у наблюдаемых детей

Table 3. Distribution of genotype and allele frequencies for LPL 447 C>G [rs328] gene polymorphisms in the observed children

Генотипы	Частоты			X2	р	OR	95%СI
LPL 447	Основная группа		Группа сравнения
LPL 447 СС	0,806		0,412	11,04	0,004	5,92	2,04–17,14
LPL 447 СG	0,167		0,417			0,23	0,55–0,09
LPL 447 GG	0,028		0,118			0,21	0,54–0,09
LPL 447 C	0,889		0,647	12,13	0,0005	4,36	1,89–10,05
LPL 447 G	0,111		0,353			0,23	0,53–0,1
LPL 447 CC	0,806		0,412	10,83	0,001	5,92	2,02–17,32
LPL 447 CG+GG	0,194	0,588				0,17	0,49–0,06

Таблица 4. Распределение частот генотипов и аллелей по полиморфизмам гена CETP 1264 G>A [rs5882]

Table 4. Distribution of genotype and allele frequencies for the CETP 1264 G>A [rs5882] polymorphism

Генотипы	Частоты			X2	р	OR	95%СI
CEPT 1264 GG	Основная группа		Группа сравнения
CETP AA	0,333		0,529	3,06	0,217	0,44	1,12–0,18
CETP GA	0,375		0,353			1,1	0,99–1,23
CETP AA	0,292		0,118			3,09	0,86–11,13
CETP G	0,521		0,706	3,82	0,0508	0,45	1,01–1,22
CETP A	0,479		0,294			2,21	1,09–4,92
CETP GG	0,333		0,529	2,27	0,1322	0,44	1,01–0,2
CETP GA+AA	0,667	0,471				2,25	0,99–4,92

Таблица 5. Распределение частот генотипов и аллелей по полиморфизмам гена ApoE 388 T>C [rs429358]

Table 5. Distribution of genotype and allele frequencies for ApoE 388 T>C [rs429358] gene polymorphisms

Генотипы	Частоты			X2	р	OR	95%СI
ApoE 388 T	Основная группа		Группа сравнения
ApoE TT	0,583		0,412	3,24	0,1983	2,00	0,93–4,3
ApoE TC	0,250		0,471			0,38	1,11–0,13
ApoE CC	0,167		0,118			1,50	0,96–2,35
ApoE T	0,708		0,647	0,49	0,4845	1,32	0,60–2,93
ApoE C	0,292		0,353			0,75	1,67–0,34
ApoE TT	0,583		0,412	1,64	0,2009	2,0	0,68–5,87
ApoE CT+TT	0,417	0,588				0,5	1,47–0,17

Особый интерес представляет выявленная ассоциация между полиморфизмом гена LPL 447 C>G и показателями липидного обмена. Установлено, что аллель LPL 447 C и генотип LPL 447 CC достоверно чаще встречаются у детей с признаками дислипидемии, что позволяет рассматривать данный вариант как фактор риска. В то же время наличие аллеля LPL 447 G ассоциировано со снижением вероятности нарушений липидного обмена, что указывает на его протективную роль. Аллель LPL 447 G (rs328) функционально является мутацией, которая повышает активность липопротеинлипазы, что объясняет его протективный эффект (снижение уровня ТГ и ХС), выявленный в нашем исследовании. Это подтверждает гипотезу о том, что носительство аллеля С делает детей от матерей с ГСД более уязвимыми к метаболическому программированию.

Полученные нами данные согласуются с результатами ранее опубликованных исследований, в которых показано, что вариант G полиморфизма rs328 связан с повышенной активностью липопротеинлипазы, снижением уровня триглицеридов и уменьшением сердечно-сосудистого риска [11–13]. Таким образом, выявленные генетические особенности могут рассматриваться как один из механизмов индивидуальной вариабельности метаболического ответа у детей, рожденных от матерей с ГСД.

В отношении полиморфизма CETP 1264 G>A установлены различия в распределении аллелей между группами, однако отсутствие значимых различий по генотипам ограничивает интерпретацию полученных результатов. Вероятно, влияние данного полиморфизма носит менее выраженный характер и требует дальнейшего изучения на более крупных выборках.

Полиморфизм ApoE 388 T>C в нашем исследовании не продемонстрировал статистически значимой связи с показателями липидного обмена, что может свидетельствовать о его ограниченной роли в формировании метаболических нарушений в раннем возрасте.

Выводы

• У детей первого года жизни, рожденных у женщин с ГСД, выявляются признаки дислипидемии, характеризующиеся повышением уровней общего холестерина, триглицеридов и липопротеинов низкой плотности.
• Полиморфизм гена LPL 447 C>G (rs328) оказывает значимое влияние на липидный обмен. Аллель LPL 447 C ассоциирован с повышенным риском нарушений, тогда как аллель LPL 447 G обладает протективным эффектом.
• Полиморфизм CETP 1264 G>A демонстрирует различия в распределении аллелей между группами, однако его вклад требует дальнейшего изучения.
• Полиморфизм ApoE 388 T>C не оказывает значимого влияния на липидный обмен в исследуемой группе.

Литература

1. Клинические рекомендации: Гестационный сахарный диабет. 2024. [Clinical guidelines Gestational diabetes mellitus. 2024. (In Russ).] — URL: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/ HYPERLINK «https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/841_1″841 HYPERLINK «https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/841_1″_ HYPERLINK «https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/841_1″1
2. Diagnostic Criteria and Classification of Hyperglycaemia First Detected in Pregnancy. Geneva: World Health Organization; 2013.
3. HAPO Study Cooperative Research Group; Metzger B.E., Lowe L.P., Dyer A.R., Trimble E.R., Chaovarindr U., Coustan D.R. et al. Hyperglycemia and adverse pregnancy outcomes // N. Engl. J. Med. — 2008. — V. 358 (19). — P. 1991–2002. DOI: 10.1056/NEJMoa0707943
4. Barker D.J.P. Sir Richard Doll Lecture. Developmental origins of chronic disease // Public Health. — 2012. — V. 126 (3). — P. 185–189. DOI: 10.1016/j.puhe.2011.11.014
5. Catalano P.M., Shankar K. Obesity and pregnancy: mechanisms of short term and long-term adverse consequences for mother and child // BMJ. — 2017. — V. 356. — P. j1. DOI: 10.1136/bmj.j1
6. Scholtens D.M., Kuang A., Lowe L.P. et al. Hyperglycemia and adverse pregnancy outcome follow-up study (HAPO FUS): maternal glycemia and childhood glucose metabolism // Diabetes Care. — 2019. — V. 42 (3). — P. 381–392. DOI: 10.2337/dc18-2021
7. Innis S.M. Dietary lipids in early development: relevance to obesity, immune and inflammatory disorders // Curr. Opin. Endocrinol. Diabetes Obes. — 2007. — V. 14 (5). — P. 359–364. DOI: 10.1097/MED.0b013e3282be90b9
8. Herrera E., Ortega-Senovilla H. Lipid metabolism during pregnancy and its implications for fetal growth // Curr. Pharm. Biotechnol. — 2014. — V. 15 (1). — P. 24–31. DOI: 10.2174/1389201015666140330192345
9. Segura M.T., Demmelmair H., Krauss-Etschmann S., Nathan P., Dehmel S., Padilla M.C. et al. Maternal BMI and gestational diabetes alter placental lipid transporters and fatty acid composition // Placenta. — 2017. — V. 57. — P. 144–151. DOI: 10.1016/j.placenta.2017.07.001
10. Uhl O., Demmelmair H., Segura M.T., Florido J., Rueda R., Campoy C., Koletzko B. Effects of obesity and gestational diabetes mellitus on placental phospholipids // Diabetes Res. Clin. Pract. — 2015. — V. 109 (2). — P. 364–371. DOI: 10.1016/j.diabres.2015.05.032
11. Schaefer-Graf U.M., Graf K., Kulbacka I., Kjos S.L., Dudenhausen J., Vetter K., Herrera E. Maternal lipids as strong determinants of fetal environment and growth in pregnancies with gestational diabetes mellitus // Diabetes Care. — 2008. — V. 31 (9). — P. 1858–1863. DOI: 10.2337/dc08-0039
12. Thomas B.A., Ghebremeskel K., Lowy C., Offley-Shore B., Crawford M.A. Plasma fatty acids of neonates born to mothers with and without gestational diabetes // Prostaglandins Leukot Essent Fatty Acids. — 2005. — V. 72 (5). — P. 335–341. DOI: 10.1016/j.plefa.2005.01.001
13. Barbour L.A., Hernandez T.L. Maternal non-glycemic contributors to fetal growth in obesity and gestational diabetes: spotlight on lipids // Curr. Diab. Rep. — 2018. — V. 18 (6). — P. 37. DOI: 10.1007/s11892-018-1008-2
14. Koletzko B., Brands B., Poston L., Godfrey K., Demmelmair H.; Early Nutrition Project. Early nutrition programming of long-term health // Proc. Nutr. Soc. — 2012. — V. 71 (3). — P. 371–378. DOI: 10.1017/S0029665112000596
15. Alves M., Laranjera F., Correia-da-Silva G. Understanding hypertriglyceridemia: integrating genetic data // Genes (Basel). — 2024. — V. 15 (2). — P. 190. DOI: 10.3390/genes15020190
16. Rip J., Nierman M.C., Ross C.J., Jukema J.W., Hayden M.R., Kastelein J.J. et al. Lipoprotein lipase S447X: a naturally occurring gain-of-function mutation // Arterioscler. Thromb. Vasc. Biol. — 2006. — V. 26 (6). — P. 1236–1245. DOI: 10.1161/01.ATV.0000219283.10832.43
17. Wang H., Eckel R.H. Lipoprotein lipase: from gene to obesity // Am. J. Physiol. Endocrinol. Metab. — 2009. — V. 297 (2). — P. E271-88. DOI: 10.1152/ajpendo.90920.2008
18. Turktan I., Erdeve O., Kostekci E., Okulu E., Atasay B., Arsan S. Comparison between INTERGROWTH-21ST and Fenton charts for extrauterine growth in very low birth weigth infants // Ital. J. Pediatr. — 2025. — V. 51 (1). — P. 176. DOI: 10.1186/s13052-025-01939-3
19. Перепелица С.А. Нарушение липидного обмена у новорожденных в раннем неонатальном периоде // Общая реаниматология. — 2018. — № 2.
20. Клинические рекомендации Ожирение у детей, 2024. — URL: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/ HYPERLINK «https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/229_3″229 HYPERLINK «https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/229_3″_ HYPERLINK «https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/229_3″3
21. Мелкозерова О.А., Окулова Е.О., Михельсон А.А., Третьякова Т.Б. Молекулярно-генетические предикторы и состояние овариального резерва при глубоком инфильтративном эндометриозе // Акушерство и гинекология. — 2021. — № 11. — С. 175–186.
22. Власов В.В. Введение в доказательную медицину. — М.: Медиа Сфера, 2001. — 392 с., ил.
23. Гланц С. Медико-биологическая статистика: Пер. с англ. — М., Практика, 1998. — 459с.
24. Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины / Пер. с англ. — М.: Медиа Сфера, 1998. — 352 с., ил.
25. Юнкеров В.И., Григорьев С.Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. — СПб.: ВМедФ, 2002. — 266 с.
26. Национальная программа оптимизации вскармливания детей первого года жизни в Российской Федерации. 2019. — URL: https://www.pediatr-russia.ru/information/dokumenty/other-docs/nacprog HYPERLINK «https://www.pediatr-russia.ru/information/dokumenty/other-docs/nacprog1year_2019.pdf»1 HYPERLINK «https://www.pediatr-russia.ru/information/dokumenty/other-docs/nacprog1year_2019.pdf»year_ HYPERLINK «https://www.pediatr-russia.ru/information/dokumenty/other-docs/nacprog1year_2019.pdf»2019 HYPERLINK «https://www.pediatr-russia.ru/information/dokumenty/other-docs/nacprog1year_2019.pdf».pdf

REFERENCES

1. Klinicheskiye rekomendatsii: Gestatsionnyy sakharnyy diabet, 2024. [Clinical guidelines: Gestational diabetes mellitus. 2024], available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/1.8411._1.1
2. Diagnostic Criteria and Classification of Hyperglycaemia First Detected in Pregnancy. Geneva: World Health Organization; 2013.
3. HAPO Study Cooperative Research Group; Metzger B.E., Lowe L.P., Dyer A.R., Trimble E.R., Chaovarindr U., Coustan D.R. et al. Hyperglycemia and adverse pregnancy outcomes. N. Engl. J. Med, 2008, vol. 358 (19), pp. 1991–2002. DOI: 10.1056/NEJMoa0707943
4. Barker D.J.P. Sir Richard Doll Lecture. Developmental origins of chronic disease. Public Health, 2012, vol. 126 (3), pp. 185–189. DOI: 10.1016/j.puhe.2011.11.014
5. Catalano P.M., Shankar K. Obesity and pregnancy: mechanisms of short term and long-term adverse consequences for mother and child. BMJ, 2017, vol. 356, p. j1. DOI: 10.1136/bmj.j1
6. Scholtens D.M., Kuang A., Lowe L.P. et al. Hyperglycemia and adverse pregnancy outcome follow-up study (HAPO FUS): maternal glycemia and childhood glucose metabolism. Diabetes Care, 2019, vol. 42 (3), pp. 381–392. DOI: 10.2337/dc18-2021
7. Innis S.M. Dietary lipids in early development: relevance to obesity, immune and inflammatory disorders. Curr. Opin. Endocrinol. Diabetes Obes, 2007, vol. 14 (5), pp. 359–364. DOI: 10.1097/MED.0b013e3282be90b9
8. Herrera E., Ortega-Senovilla H. Lipid metabolism during pregnancy and its implications for fetal growth. Curr. Pharm. Biotechnol, 2014, vol. 15 (1), pp. 24–31. DOI: 10.2174/1389201015666140330192345
9. Segura M.T., Demmelmair H., Krauss-Etschmann S., Nathan P., Dehmel S., Padilla M.C. et al. Maternal BMI and gestational diabetes alter placental lipid transporters and fatty acid composition. Placenta, 2017, vol. 57, pp. 144–151. DOI: 10.1016/j.placenta.2017.07.001
10. Uhl O., Demmelmair H., Segura M.T., Florido J., Rueda R., Campoy C., Koletzko B. Effects of obesity and gestational diabetes mellitus on placental phospholipids. Diabetes Res. Clin. Pract, 2015, vol. 109 (2), pp. 364–371. DOI: 10.1016/j.diabres.2015.05.032
11. Schaefer-Graf U.M., Graf K., Kulbacka I., Kjos S.L., Dudenhausen J., Vetter K., Herrera E. Maternal lipids as strong determinants of fetal environment and growth in pregnancies with gestational diabetes mellitus. Diabetes Care, 2008, vol. 31 (9), pp. 1858–1863. DOI: 10.2337/dc08-0039
12. Thomas B.A., Ghebremeskel K., Lowy C., Offley-Shore B., Crawford M.A. Plasma fatty acids of neonates born to mothers with and without gestational diabetes. Prostaglandins Leukot Essent Fatty Acids, 2005, vol. 72 (5), pp. 335–341. DOI: 10.1016/j.plefa.2005.01.001
13. Barbour L.A., Hernandez T.L. Maternal non-glycemic contributors to fetal growth in obesity and gestational diabetes: spotlight on lipids. Curr. Diab. Rep, 2018, vol. 18 (6), p. 37. DOI: 10.1007/s11892-018-1008-2
14. Koletzko B., Brands B., Poston L., Godfrey K., Demmelmair H.; Early Nutrition Project. Early nutrition programming of long-term health. Proc. Nutr. Soc, 2012, vol. 71 (3), pp. 371–378. DOI: 10.1017/S0029665112000596
15. Alves M., Laranjera F., Correia-da-Silva G. Understanding hypertriglyceridemia: integrating genetic data. Genes (Basel), 2024, vol. 15 (2), p. 190. DOI: 10.3390/genes15020190
16. Rip J., Nierman M.C., Ross C.J., Jukema J.W., Hayden M.R., Kastelein J.J. et al. Lipoprotein lipase S447X: a naturally occurring gain-of-function mutation. Arterioscler. Thromb. Vasc. Biol, 2006, vol. 26 (6), pp. 1236–1245. DOI: 10.1161/01.ATV.0000219283.10832.43
17. Wang H., Eckel R.H. Lipoprotein lipase: from gene to obesity. Am. J. Physiol. Endocrinol. Metab, 2009, vol. 297 (2), pp. E271-88. DOI: 10.1152/ajpendo.90920.2008
18. Turktan I., Erdeve O., Kostekci E., Okulu E., Atasay B., Arsan S. Comparison between INTERGROWTH-21ST and Fenton charts for extrauterine growth in very low birth weigth infants. Ital. J. Pediatr, 2025, vol. 51 (1), p. 176. DOI: 10.1186/s13052-025-01939-3
19. Perepelitsa S.A. Lipid metabolism disorders in newborns in the early neonatal period. Obshchaya reanimatologiya, 2018, no. 2 (in Russ.).
20. Klinicheskiye rekomendatsii Ozhireniye u detey, 2024 [Clinical guidelines Obesity in children, 2024], available at: https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/HYPERLINK «https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/229_3″229HYPERLINK «https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/229_3″_HYPERLINK «https://cr.minzdrav.gov.ru/preview-cr/229_3″3
21. Melkozerova O.A., Okulova E.O., Mikhel′son A.A., Tret′yakova T.B. Molecular genetic predictors and the state of ovarian reserve in deep infiltrating endometriosis. Akusherstvo i ginekologiya, 2021, no. 11, pp. 175–186 (in Russ.).
22. Vlasov V.V. Vvedeniye v dokazatel′nuyu meditsinu [Introduction to evidence-based medicine]. Moscow: Media Sfera, 2001. 392 p., il.
23. Glants S. Mediko-biologicheskaya statistika [Medical and Biological Statistics]. Moscow, Praktika, 1998. 459 p.
24. Fletcher R., Fletcher S., Vagner E. Klinicheskaya epidemiologiya. Osnovy dokazatel′noy meditsiny [Clinical Epidemiology. Fundamentals of Evidence-Based Medicine]. Moscow: Media Sfera, 1998. 352 p., il.
25. Yunkerov V.I., Grigor′yev S.G. Matematiko-statisticheskaya obrabotka dannykh meditsinskikh issledovaniy [Mathematical and statistical processing of medical research data]. Saint Petersburg: VMedF, 2002. 266 p.
26. Natsional′naya programma optimizatsii vskarmlivaniya detey pervogo goda zhizni v Rossiyskoy Federatsii, 2019 [National program for optimizing infant feeding in the Russian Federation. 2019], available at: https://www.pediatr-russia.ru/information/dokumenty/other-docs/nacprog1year_2019.pdf