Background: Chronic low-grade inflammatory profile (CLIP) is one of the pathways involved in type 2 diabetes (T2D). Currently, there is limited evidence for ameliorating effects of combined lifestyle interventions on CLIP in type 2 diabetes. We investigated whether a 13-week combined lifestyle intervention, using hypocaloric diet and resistance exercise plus high-intensity interval training with or without consumption of a protein drink, affected CLIP in older adults with T2D. Methods: In this post-hoc analysis of the PROBE study 114 adults (≥55 years) with obesity and type 2 (pre-)diabetes had measurements of C-reactive protein (CRP), pro-inflammatory cytokines interleukin (IL)-6, tumor-necrosis-factor (TNF)-α, and monocyte chemoattractant protein (MCP)-1, anti-inflammatory cytokines IL-10, IL-1 receptor antagonist (RA), and soluble tumor-necrosis-factor receptor (sTNFR)1, adipokines leptin and adiponectin, and glycation biomarkers carboxymethyl-lysine (CML) and soluble receptor for advanced glycation end products (sRAGE) from fasting blood samples. A linear mixed model was used to evaluate change in inflammatory biomarkers after lifestyle intervention and effect of the protein drink. Linear regression analysis was performed with parameters of body composition (by dual-energy X-ray absorptiometry) and parameters of insulin resistance (by oral glucose tolerance test). Results: There were no significant differences in CLIP responses between the protein and the control groups. For all participants combined, IL-1RA, leptin and adiponectin decreased after 13 weeks (p = 0.002, p < 0.001 and p < 0.001), while ratios TNF-α/IL-10 and TNF-α/IL-1RA increased (p = 0.003 and p = 0.035). CRP increased by 12 % in participants with low to average CLIP (pre 1.91 ± 0.39 mg/L, post 2.13 ± 1.16 mg/L, p = 0.006) and decreased by 36 % in those with high CLIP (pre 5.14 mg/L ± 1.20, post 3.30 ± 2.29 mg/L, p < 0.001). Change in leptin and IL-1RA was positively associated with change in fat mass (β = 0.133, p < 0.001; β = 0.017, p < 0.001) and insulin resistance (β = 0.095, p = 0.024; β = 0.020, p = 0.001). Change in lean mass was not associated with any of the biomarkers. Conclusion: 13 weeks of combined lifestyle intervention, either with or without protein drink, reduced circulating adipokines and anti-inflammatory cytokine IL-1RA, and increased inflammatory ratios TNF-α/IL-10 and TNF-α/IL-1RA in older adults with obesity and T2D. Effect on CLIP was inversely related to baseline inflammatory status.
Background: Glucocorticoids are potent anti-inflammatory agents used for the treatment of diseases such as rheumatoid arthritis, asthma, inflammatory bowel disease and psoriasis. Unfortunately, usage is limited because of metabolic side-effects, e.g. insulin resistance, glucose intolerance and diabetes. To gain more insight into the mechanisms behind glucocorticoid induced insulin resistance, it is important to understand which genes play a role in the development of insulin resistance and which genes are affected by glucocorticoids. Medline abstracts contain many studies about insulin resistance and the molecular effects of glucocorticoids and thus are a good resource to study these effects. Results: We developed CoPubGene a method to automatically identify gene-disease associations in Medline abstracts. We used this method to create a literature network of genes related to insulin resistance and to evaluate the importance of the genes in this network for glucocorticoid induced metabolic side effects and anti-inflammatory processes. With this approach we found several genes that already are considered markers of GC induced IR, such as phosphoenolpyruvate carboxykinase (PCK) and glucose-6-phosphatase, catalytic subunit (G6PC). In addition, we found genes involved in steroid synthesis that have not yet been recognized as mediators of GC induced IR. Conclusions: With this approach we are able to construct a robust informative literature network of insulin resistance related genes that gave new insights to better understand the mechanisms behind GC induced IR. The method has been set up in a generic way so it can be applied to a wide variety of disease networks. © 2013 Fleuren et al.; licensee BioMed Central Ltd.
MULTIFILE
Background: The emergence of smartphones and wearable sensor technologies enables easy and unobtrusive monitoring of physiological and psychological data related to an individual’s resilience. Heart rate variability (HRV) is a promising biomarker for resilience based on between-subject population studies, but observational studies that apply a within-subject design and use wearable sensors in order to observe HRV in a naturalistic real-life context are needed. Objective: This study aims to explore whether resting HRV and total sleep time (TST) are indicative and predictive of the within-day accumulation of the negative consequences of stress and mental exhaustion. The tested hypotheses are that demands are positively associated with stress and resting HRV buffers against this association, stress is positively associated with mental exhaustion and resting HRV buffers against this association, stress negatively impacts subsequent-night TST, and previous-evening mental exhaustion negatively impacts resting HRV, while previous-night TST buffers against this association. Methods: In total, 26 interns used consumer-available wearables (Fitbit Charge 2 and Polar H7), a consumer-available smartphone app (Elite HRV), and an ecological momentary assessment smartphone app to collect resilience-related data on resting HRV, TST, and perceived demands, stress, and mental exhaustion on a daily basis for 15 weeks. Results: Multiple linear regression analysis of within-subject standardized data collected on 2379 unique person-days showed that having a high resting HRV buffered against the positive association between demands and stress (hypothesis 1) and between stress and mental exhaustion (hypothesis 2). Stress did not affect TST (hypothesis 3). Finally, mental exhaustion negatively predicted resting HRV in the subsequent morning but TST did not buffer against this (hypothesis 4). Conclusions: To our knowledge, this study provides first evidence that having a low within-subject resting HRV may be both indicative and predictive of the short-term accumulation of the negative effects of stress and mental exhaustion, potentially forming a negative feedback loop. If these findings can be replicated and expanded upon in future studies, they may contribute to the development of automated resilience interventions that monitor daily resting HRV and aim to provide users with an early warning signal when a negative feedback loop forms, to prevent the negative impact of stress on long-term health outcomes.
MULTIFILE
Cell-based production processes in bioreactors and fermenters need to be carefully monitored due to the complexity of the biological systems and the growth processes of the cells. Critical parameters are identified and monitored over time to guarantee product quality and consistency and to minimize over-processing and batch rejections. Sensors are already available for monitoring parameters such as temperature, glucose, pH, and CO2, but not yet for low-concentration substances like proteins and nucleic acids (DNA). An interesting critical parameter to monitor is host cell DNA (HCD), as it is considered an impurity in the final product (downstream process) and its concentration indicates the cell status (upstream process). The Molecular Biosensing group at the Eindhoven University of Technology and Helia Biomonitoring are developing a sensor for continuous biomarker monitoring, based on Biosensing by Particle Motion. With this consortium, we want to explore whether the sensor is suitable for the continuous measurement of HCD. Therefore, we need to set-up a joint laboratory infrastructure to develop HCD assays. Knowledge of how cells respond to environmental changes and how this is reflected in the DNA concentration profile in the cell medium needs to be explored. This KIEM study will enable us to set the first steps towards continuous HCD sensing from cell culture conditions controlling cell production processes. It eventually generates input for machine learning to be able to automate processes in bioreactors and fermenters e.g. for the production of biopharmaceuticals. The project entails collaboration with new partners and will set a strong basis for subsequent research projects leading to scientific and economic growth, and will also contribute to the human capital agenda.
Urineweginfecties behoren tot de meest voorkomende infecties waarvoor de huisarts wordt bezocht. Bij de diagnostiek van urineweginfecties wordt uitgegaan van een anamnese van klachten en vervolgens kunnen verschillende point-of-care testen worden ingezet. Deze testen zijn echter niet geschikt om de diagnose urineweginfectie te bevestigen, maar alleen (indien negatief) om de diagnose uit te sluiten. Daarnaast is het op basis van deze testen niet mogelijk om direct een gerichte therapie in te zetten. Er wordt regelmatig gestart met een antibioticumkuur zonder dat de verwekker bekend is, hetgeen kan leiden tot toename van de antibioticaresistentie. Er is grote behoefte aan nieuwe diagnostische benaderingen voor urineweginfecties. In het RAAK publiek project “Sneldiagnostiek van urineweginfecties in de eerstelijn” (RAAK.PUB04.050) is de inzet van single-cell MALDI-TOF massaspectrometrie onderzocht. Deze technologie blijkt in staat om zeer snel (in enkele minuten) de verwekker van een potentiële urineweginfectie te identificeren. De massaspectrometer levert unieke eiwitspectra van de bacteriecellen op. Regelmatig werd ook een additioneel laagmoleculair eiwitpatroon gevonden in de urine van patiënten met een urineweginfectie. Om die reden werd het onderzoek uitgebreid met de analyse van ruim 250 controlemonsters, urines van mensen zonder verdenking op een urineweginfectie. Uit dit onderzoek bleek dat de gevonden laag moleculaire peptiden in urine mogelijk gebruikt kunnen worden als biomarker voor een urineweginfectie. In het kader van het Top-up project willen we meer bekendheid geven aan de potentiële biomarker door middel van een wetenschappelijke publicatie. Daarnaast willen we nagaan of het mogelijk is om een pointof- care test te ontwikkelen op basis van de biomarker. Voor de klinische validatie van deze test wordt het netwerk gevormd en een onderzoeksplan voor een vervolgproject opgesteld.
Achtergrond: Chronische pijn is een veelvoorkomend probleem. Hulpverleners hebben behoefte aan handvatten om de hulp aan mensen met chronische pjjn te verbeteren. Huidige behandelingen sorteren beperkt effect en de waardering van mensen over de ontvangen zorg is matig. Het faciliteren van betrokkenheid en eigen regie zijn voorwaardelijk voor effectieve hulp. EHealth toepassingen inclusief het monitoren van objectieve biomarkers voor pijn kunnen hierbij behulpzaam zijn. Een bestaande EHealth toepassing gericht op het informeren van mensen met een chronische aandoening en het faciliteren van zelfmanagement is beschikbaar. Doelstelling: 1)Het doorontwikkelen van een bestaande EHealth toepassing specifiek voor mensen met chronische pijn en het evalueren van biomarkers. 2)De ontwikkelde EHealth toepassing inclusief biomarkeranalyse te implementeren bij een beperkte groep van mensen met chronische musculoskeletale pijn om eerste effecten te evalueren en gebruikerservaringen te inventariseren en 3)op basis van de verkregen resultaten een vervolg onderzoeksaanvraag te schrijven om de effecten van deze nieuwe behandelwijze te onderzoeken en nieuwe biomarker-testen te ontwikkelen. Vraagstellingen: 1)Hoe ziet de doorontwikkeling (op basis van co-creatie) van de EHealth toepassing er concreet uit? 2)Is de biomarker α-amylase een objectieve maat voor pijnintensiteit? 3)Wat zijn de eerste effecten van deze EHealth applicatie? (uitkomstmaten zijn pijn, α-amylase concentratie, dagelijks functioneren en kwaliteit van leven) 4)Wat zijn de ervaringen van gebruikers (patiënten en hulpverleners)? Aanpak: Het onderzoek wordt uitgevoerd door een consortium van deskundigen op het gebied van niet-farmaceutische behandeling van mensen met chronische pijn en zelfmanagement, de ontwikkeling en het gebruik van biomarkers voor chronische pijn, een EHealth ontwikkelaar en behandelaren van mensen met chronische pijn en patiënten. Een EHealth toepassing wordt ontwikkeld, biomarkers waaronder α-amylase worden geëvalueerd en de eerste effecten en gebruikerservaringen van deze interventie inclusief biomarkerbepaling worden gemonitord in een populatie van mensen met chronische lage rug en/of nekpijn.
