Funktionelle proteiner i PCOS

Polycystisk ovariesyndrom (PCOS) er i øjeblikket den mest almindelige endokrine lidelse hos kvinder i reproduktiv alder med en ukendt etiologi. Et fremherskende metabolisk træk ved PCOS er insulinresistens (IR), hvilket bidrager til patogenesen og ekspressionen af ​​andre symptomer på syndromet, såsom hyperandrogenisme. De metaboliske forstyrrelser hos kvinder med PCOS resulterer i en højere forekomst af hjerte -kar -sygdomme og endometriecancer i premenopausal tidsalder. Guldstandarden til vurdering af perifer vævsfølsomhed over for insulin er den hyperinsulinemiske-euglykæmiske klemmeteknik; Imidlertid anvendes denne metode ikke ofte i klinisk praksis på grund af dens kompleksiteter. I stedet anvendes enklere tests, såsom den homeostatiske modelvurdering af insulinresistens (HOMA-IR) og fastende insulinmålinger sammen med glukosetoleranceforsøg. Disse metoder anvendes til diagnosticering af insulinresistens snarere end at identificere dispositioner. Derfor er der et presserende behov for at identificere mere præcise markører af IR, der kunne bruges i rutinemæssige vurderinger i tidlige stadier. I betragtning af de langsigtede komplikationer, der er forbundet med PCOS, som kan forkorte forventet levealder, er tidlig diagnose og behandling af IR afgørende. Endvidere kan sådanne undersøgelser bidrage til at undersøge etiopatogenesen af ​​syndromet. Opdagelsen af ​​"markører", der kan forudsige eller diagnosticere metaboliske abnormiteter på et tidligt tidspunkt, før begyndelsen af ​​kliniske symptomer, ville lette tidlig intervention og behandling og dermed forhindre et fald i livskvaliteten forbundet med PCOS.

Denne undersøgelse vil måle og sammenligne koncentrationerne af lokalt virkende hormoner: ghrelin, kisspeptin og zonulin i tre forskningsgrupper: kvinder med polycystisk ovariesyndrom (PCOS) og insulinresistens (IR), kvinder med PCOS uden IR og kvinder uden PCOS. Målinger udføres ved anvendelse af immunoenzymatiske metoder (ELISA) og ERBA XL -biokemisk analysator. Statistiske beregninger vil blive udført ved hjælp af SPSS Statistics -software.