Изучение возможностей 3D-моделирования поверхности тела для проведения клинической антропометрии и определения состава тела у людей с высоким метаболическим риском

ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

изучение возможностей Вй-молелирования поверхности тела лля проведения клинической антропометрии и определения состава тела у люлей с высоким метаболическим риском

Мисникова И.В., Ковалева Ю.А., Губкина В.А.

Полякова Е.Ю.

Государственное бюджетное учреждение здравоохранения Московской области «Московский областной научно-исследовательский клинический институт имени М.Ф. Владимирского», 125373, г. Москва, Российская Федерация

Цель исследования - изучение возможностей 3D-сканирования для проведения клинической антропометрии и косвенного определения состава тела у людей с избыточной массой тела и ожирением в сравнении сденситометрией.

Материал и методы. Обследованы 32 пациента старше 45 лет с сахарным диабетом 2-го типа (СД2) и индексом массы тела (ИМТ) >25 кг/м2, имевших 2 критерия метаболического синдрома и более. Данные 3D-сканирования проанализированы у 10 практически здоровых добровольца 18-30 лет, составивших контрольную группу. Всем участникам исследования проводили 3Э-моделирование тела с помощью 3Э-сканера поверхности тела с определением окружностей, объемов и поверхности различных частей тела, их соотношения, а также денситометрию с определением состава тела (тощей и жировой массы). Для оценки жировой массы рассчитывали индекс жировой массы (ИЖМ). Проводили сравнение степени ожирения по ИМТ и ИЖМ, корреляции между показателями денситометрии и 3Э-сканирования.

Результаты. Доля пациентов с ожирением, диагностированным по ИМТ (75%), больше, чем при оценке по ИЖМ (50%). Отмечены прямые, статистически значимые корреляции между показателями, измеренными посредством денситометрии и отражающими количество жировой ткани (общая жировая масса, жировая масса тела, жировая масса правой конечности), и объемами, полученными в результате 3Э-сканирования (объем живота, туловища, правого бедра), а также отношениями объема живота к объему бедра. Индекс аппендикулярной тощей массы, отражающий состав мышечной массы, прямо коррелировал с объемом туловища.

Заключение. ИЖМ более точно отражает степень ожирения, чем ИМТ. 3Э-сканирование тела можно использовать для антропометрического анализа конституциональных особенностей, косвенного определения состава тела и определения метаболических рисков у людей с ожирением.

Финансирование. Работа выполнена в рамках госзадания НИР в ГБУЗ МО «МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского». Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Вклад авторов. Все авторы внесли значимый вклад в проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию статьи перед публикацией. Концепция и дизайн исследования и статьи, анализ литературы, написание и редактирование текста статьи - Мисникова И.В.; набор больных, 3Э-сканирование, создание базы данных, анализ базы данных, написание текста статьи, оформление таблиц - Ковалева Ю.А.; набор больных, проведение 3Э-сканирования, написание текста статьи, оформление таблиц - | Губкина В.А. |; проведение денситометрии, написание текста статьи - Полякова Е.Ю.

Для цитирования: Мисникова И.В., Ковалева Ю.А., Губкина В.А., Полякова Е.Ю. Изучение возможностей 3Э-моделиро-вания поверхности тела для проведения клинической антропометрии и определения состава тела у людей с высоким метаболическим риском // Эндокринология: новости, мнения, обучение. 2023. Т. 12, № 4. С. 42-49. Э01: https://doi. огд/10.33029/2304-9529-2023-12-4-42-49

Статья поступила в редакцию 13.09.2023. Принята в печать 16.10.2023.

Ключевые слова:

3D-сканирование тела;

денситометрии; состав тела

Мисникова И.В., Ковалева Ю.А., Губкина В.А. , Полякова Е.Ю.

изучение возможностей 3D-мoдЕлиpoвАния поверхности тела для проведения клинической антропометрии

и определения состава тела у людей с высоким метаболическим риском

Exploring the possibilities of 3D body scanning for clinical anthropometry and body composition measurement in persons with a high metabolic risk

MisnikovaI.V., Kovaleva Yu.A., Moscow Regional Research and Clinical Institute named after | Gubkina VA], Polyakova E.Yu. M.F. Vladimirsky, 125373, Moscow, Russian Federation

Purpose. To investigate the possibilities of 3D-scanning for clinical anthropometry and indirect determination of body composition in overweight and obese individuals in comparison with Dual-energy X-ray absorptiometry (DXA).

Material and methods. We examined 32 patients over the age of 45 with type 2 diabetes mellitus (T2DM) and body mass index (BMI) >25 kg/m2 with two or more metabolic syndrome criteria. We analyzed 3D-scanning data from the control group of 10 apparently healthy people aged 18-30. All patients underwent 3D body scanning using a 3D-scanner with measurement of circumferences, volumes and surfaces of various parts of the body with ratio, and DXA with determination of body composition (lean and fat body mass). Fat mass index (FMI) was calculated to estimate fat mass. We compared the degree of obesity in terms of BMI and FMI, assessed the correlations between DXA and 3D-scan data.

Results. The percentage of obese patients diagnosed by BMI (75%) is higher than by FMI (50.0%). Direct, statistically significant correlations were noted between the indicators measured by DXA and reflecting the amount of adipose tissue (total fat mass, body fat mass, right limb fat mass) and the indicators obtained as a result of 3D-scanning (abdominal, trunk and right thigh volume), as well as abdomen to thigh volume ratio. The appendicular lean mass index, which reflects the composition of muscle mass, directly correlated with the trunk volume.

Conclusion. FMI reflects the degree of obesity more accurately than BMI. 3D body scanning can be used for anthropometric analysis of constitutional features, indirect determination of body composition and assessment of metabolic risks in obese individuals.

Funding. The work was carried out within the framework of the State Research Assignment at the Moscow Regional Clinical Research

Institute named after M.F. Vladimirsky (MONIKI).

Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.

Contribution. All authors made significant contributions to the research and preparation of the article, read and approved the final version before publication. Concept and design of the study and article, literature analysis, writing and editing the text of the article - Misnikova I.V.; recruiting patients, conducting 3D scanning, creating a database, analyzing the database, writing the text of the article, designing tables - Kovaleva Yu.A.; recruitment of patients, conducting 3D-scanning, writing the text of the article, designing tables - |Gubkina V.A.; carrying out densitometry, writing the text of the article - Polyakova E.Yu.

For citation: Misnikova I.V., Kovaleva Yu.A., Gubkina V.A., Polyakova E.Yu. Exploring the possibilities of 3D body scanning for clinical anthropometry and body composition measurement in persons with a high metabolic risk. Endokrinologiya: novosti, mneniya, obuchenie [Endocrinology: News, Opinions, Training]. 2023; 12 (4): 42-9. DOI: https://doi.org/10.33029/2304-9529-2023-12-4-42-49 (in Russian) Received 13.09.2023. Accepted 16.10.2023.

Keywords:

3D body scan; absorptiometry; body composition

Ожирение - глобальная проблема здравоохранения. Социальная значимость ожирения определяется угрозой инвалидизации пациентов и снижением общей продолжительности жизни в связи с частым развитием тяжелых сопутствующих заболеваний [1]. Высокую актуальность имеет выявление антропометрических маркеров ожирения, а также изменений в составе тела, свидетельствующих о высоком метаболическом риске [2]. Как показывает ряд исследований, индекс массы тела (ИМТ) не всегда служит надежным критерием высокого метаболического риска. По данным В. Goodpaster и соавт., у мужчин с нормальным ИМТ и повышенным содержанием висцерального жира риск метаболического синдрома увеличен в 2 раза [3]. Вместе с тем существует феномен метаболически здорового ожирения (ИМТ >30 кг/м2, но без признаков метаболических нарушений).

От 10 до 40% пациентов с ожирением имеют сохранные показатели углеводного обмена, липидного профиля, артериального давления [4]. В ряде случаев это можно объяснить топографическими особенностями отложения жира и достаточным развитием мышечной массы. Пациенты с сахарным

диабетом 2-го типа (СД2) в большинстве случаев имеют избыточную массу тела и ожирение [5]. Особенности состава тела и распределения жировой массы у больных СД2 могут оказывать влияние на выраженность факторов риска со стороны сердечно-сосудистой системы. Риск метаболических нарушений повышается у людей, имеющих абдоминальное (висцеральное) ожирение [6].

Высокоточными методами для диагностики висцерального ожирения служат магнитно-резонансная томография (МРТ) и компьютерная томография (КТ), позволяющие оценить состав тела с определением соотношения жировой и мышечной массы [7]. В последние годы к «золотому стандарту» оценки массы тела относят и денситометрию [8]. Однако доступность высокоточных методов оценки состава тела ограничена из-за высокой стоимости, трудоемкости и лучевой нагрузки. Продолжают использовать для оценки состава тела биоим-педансометрию, данные которой по некоторым показателям коррелируют с МРТ и денситометрией [9]. Все перечисленные методы не дают пространственной оценки распределения мышечной и жировой массы.

К антропометрическим методам оценки можно отнести и метод 3D-сканирования тела, позволяющий рассчитать пространственные размеры тела: линейные (длина тела, периметр грудной клетки), объемные (объем тела) и поверхностные (площадь поверхности тела) [10]. Несомненные преимущества этого метода - быстрота (одновременно определяется большое количество параметров) и точность измерения. Основу технологии 3й-сканирования тела составляют широкоформатные 30-сканеры и автоматическая программа для обработки данных. Сканеры фиксируют все особенности формы тела.

Получение точных параметров тела позволяет создать модель тела человека и рассчитать все необходимые окружности и площади тела.

В настоящее время проводятся работы по созданию моделей прогнозирования ожирения и регионарного перераспределения жира (в области туловища, ног) с помощью параметров, измеренных посредством стереовизуальной системы 3й-ска-нирования в сравнении с двухэнергетической рентгеновской абсорбциометрией (ДРА) [11].

Однако до сих пор не разработаны алгоритмы проведения и анализа 3й-сканирования для оценки конституциональных особенностей и косвенного определения состава тела у людей с ожирением. В настоящее время этот метод используют у спортсменов для оценки роста мышечной массы в динамике, есть единичные публикации об использовании 30-сканирования по сравнению с другими методами оценки состава тела [12, 13].

Цель исследования - изучить возможности 3й-сканера поверхности тела в сравнении с денситометрией для косвенного определения состава тела (соотношение жировой и тощей массы) и проведения клинической антропометрии (окружности различных частей тела) в сравнении с рутинными методами антропометрии у людей с избыточной массой тела/ ожирением при СД2.

Материал и методы

Пациенты, включенные в исследование, проходили лечение в отделении терапевтической эндокринологии ГБУЗ МО «МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского» (Москва). 30-сканирование практически здоровых добровольцев выполнено в фитнес-цен-тре и предоставлено исследователям в ослепленном варианте.

Время исследования. Набор пациентов в исследование осуществлялся в течение 6 мес с апреля по июль 2017 г.

Изучали 2 популяции - пациентов с СД2 и здоровых участников исследования.

Популяция пациентов с СД2. Критерии включения: мужчины и женщины в возрасте 45 лет и старше с ИМТ >25 кг/м2, имеющие два критерия метаболического синдрома и более, подписавшие информированное согласие на участие в исследовании.

Критерии исключения: беременность, отсутствие конечности, несъемный металл в теле (например, эндопротезиро-ванные суставы), исследование с бария сульфатом за 2 нед до включения в настоящее исследование, масса тела более 120 кг (ограничение для проведения денситометрии), волосы на голове, которые нельзя убрать под шапочку.

Популяция здоровых людей. Критерии включения: мужчины и женщины в возрасте 18-30 лет, регулярно посещающие фитнес-зал.

Критерии исключения: профессиональные спортсмены, метаболические нарушения в анамнезе, избыточная масса тела и ожирение по ИМТ, беременность.

Выборка сформирована путем сплошного включения наблюдений.

Дизайн исследования. Проведено интервенционное од-ноцентровое одномоментное сравнительное двухвыборочное исследование.

Описание медицинского вмешательства. Всем больным проводили 3D-моделирование тела с помощью 3D-сканера поверхности тела и денситометрию с определением состава тела (тощей и жировой массы) [14]. Предварительно осуществляли подготовку пациента к 3й-сканированию тела. В местах измерения окружностей исследователь накладывал ленты с выступающими метками, которые видны на созданной компьютерной модели, что снижает вероятность ошибки при последующем расчете окружностей и объемов (приложение 1). ДРА выполнена всем пациентам исследуемой группы, ее выполняли в тот же день, что и BD-сканирование, в одном и том же пищевом статусе.

Методы. 3D-сканирование тела проводили с помощью системы трехмерного сканирования тела человека на аппарате DUBLLIK модели R 1000. 30-сканер оснащен поворотным столом и специально предназначен для сканирования тела человека. В результате трехмерного сканирования тела пациента была получена его цифровая 3D-модель, позволяющая оценить окружности, объемы и поверхности различных частей тела в форматах, представленных разработчиком сканера - Standard Template Library (STL) и Polygon File Format - Stanford Triangle Format (PLY). Измерения проводили по протоколу, представленному в приложении 1.

ИМТ рассчитывали по формуле: масса тела (кг) / рост2 (м2) [15].

Объемы частей тела рассчитывали по программе Dubllik -в приложении, позволяющем осуществить расчет параметров 3-мерных моделей, получаемых в результате сканирования [16].

Рассчитывали следующие объемы и окружности:

объем выступающей части живота - объем живота, выступающий кпереди от плоскости, проходящей через реберные дуги сверху и переднюю верхнюю ость подвздошной кости снизу;

окружности шеи (ОШ), окружности грудной клетки, груди, талии, окружность на уровне лобкового симфиза, окружности бедер, колена, голени, голеностопного сустава, плеча, локтевого сустава, предплечья и запястья.

Для определения типа телосложения использовали индекс Пинье:

ИП = L(p + T) [17],

где ИП - индекс Пинье; L - рост, см; p - масса тела, кг; T -окружность грудной клетки, см.

Тип телосложения определяли по окружности запястья рабочей руки. Для женщин астенический тип - обхват <16 см, нормостенический - 16-18 см, >18 см - гиперстенический. Для мужчин астенический тип - обхват <17 см, нормостенический - 17-20 см, >20 см - гиперстенический. Рассчитывали отношение окружности талии к правому бедру, отношение талии к росту, отношение объема выступающей части живота

Мисникова И.В., Ковалева Ю.А., | Губкина ВЛ| , Полякова Е.Ю. ИЗУЧЕНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ 3D-MОДЕЛИРОВАHИЯ ПОВЕРХНОСТИ ТЕЛА ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ КЛИНИЧЕСКОЙ АНТРОПОМЕТРИИ

И ОПРЕДЕЛЕНИЯ СОСТАВА ТЕЛА У ЛЮДЕЙ С ВЫСОКИМ МЕТАБОЛИЧЕСКИМ РИСКОМ

к каждому из бедер и их сумме, а также их корреляции с индексом жировой массы (ИЖМ).

ДРА проводили на аппарате HoLogic Discoveri A по протоколу определения состава тела. На основании данных ДРА определяли следующие показатели:

общую жировую массу, кг;

общую тощую (сухую) массу, кг;

аппендикулярную тощую массу;

тощую массу туловища и головы;

процентное содержание жира и тощей массы тела в целом, тела и конечностей.

Для оценки жировой массы рассчитывали ИЖМ: масса жира (кг) / рост (м2).

Для оценки нормальной массы тела и степени ожирения была использована классификация по ИЖМ, предложенная T. KeLLy и соавт. [18].

Рассчитаны корреляции между показателями ДРА и 3D-сканирования: между общей жировой массой (г) и объемом живота (л), объемом туловища (л), объемом правого бедра (л), отношением объема живота на оба бедра. Изучали также корреляции жировой массы тела (г) с объемами живота (л), двух бедер (л), а также отношение объема живота к объему одного бедра, отношение объема живота к двум бедрам; корреляции жировой массы правой ноги и объема живота (л), жировой массы правой ноги и объема правого бедра (л), объема двух бедер (л). Исследовали корреляции ИЖМ, определенной с помощью ДРА, с объемом живота (л), а также с объемом правого бедра (л), с отношением объема живота к объему одного бедра и с отношением объема живота к двум бедрам, полученным при помощи 30-сканирования; корреляцию индекса аппендикулярной тощей массы и объема туловища (л) (приложение 4).

Сравнивали объемы живота (л), правого бедра (л), двух бедер (л), полученные при 30-сканировании, а также отношение объема живота к объему одного бедра и отношение объема живота к двум бедрам у исследуемых больных и группы контроля.

Этическая экспертиза. Исследование было одобрено независимым комитетом по этике при ГБУЗ МО «МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского» (протокол № 3 от 16.03.2017). Все пациенты подписали информированное согласие.

Статистический анализ. Статистический анализ проведен с использованием программы SPSS версии 22.0 для Windows с применением стандартных методов вариационной статистики. Данные представлены в виде медианы и интерквартильного интервала [25%; 75%]. Для выявления корреляции между показателями применялся критерий Спирмена. Критический уровень значимости (р) при проверке статистических гипотез принимали равным 0,05 (95% уровень значимости), тенденцию определяли при уровне р=0,05-0,08. Поскольку данное исследование выполняли как пилотный проект, расчет размера выборки заранее не проводили.

Результаты

Объекты (участники) исследования. Обследованы 32 пациента с СД2, имевшие избыточную массу тела или ожирение, в их числе 25 (78,13%) женщин и 7 (21,88%) мужчин, средний возраст в общей группе составил 63,59±7,93 года, медиана 63,5 [57,3; 69,0] года. Средняя масса тела пациентов составила

91,81±13,8 кг, медиана - 92,0 [82,3; 102,3] кг, средний ИМТ -33,56+4,41 кг/м2, медиана - 33,4 [29,9; 37,2] кг/м2.

Основные результаты. В результате 3D-сканирования были проведены измерения 23 окружностей тела, часть которых потом была использована для корреляционного анализа с данными ДРА. Подробно результаты измерений окружностей отражены в приложении 1. При определении соматотипа по окружности запястья большинство пациентов соответствовали гиперстеническому типу - 19 (59,4%) человек, 13 (40,6%) участников исследования - нормостеническому типу. Ни один пациент не соответствовал астеническому типу. При расчете индекса Пинье все пациенты, как мужчины, так и женщины, имели крепкое телосложение. В исследуемой группе все имели абдоминальное ожирение, средняя окружность талии у мужчин - 112,7+10,3 см, у женщин - 111,8+10,8 см, отношение окружности талии к окружности бедер у мужчин - 1,1+0,02, у женщин - 0,96+0,1. Средняя ОШ в исследовании у мужчин -48,4+4,3 см, у женщин - 45,1+3,7 см.

По результатам 3D-сканирования в исследуемой группе были рассчитаны объемы тела, проведено их сравнение с объемами у участников контрольной группы (приложение 2). Объем выступающей части живота (по данным 3D-сканирования) достоверно был больше у пациентов исследуемой группы, как у мужчин, так и у женщин, по сравнению с контрольной группой. При этом объем живота у женщин был больше, чем у мужчин, что связано с более выраженным ожирением у женщин исследуемой группы. У них же по сравнению с контрольной группой отмечено статистически значимое различие в объемах как одного, так и двух бедер, тогда как у обследуемых мужчин и мужчин группы контроля эти показатели практически не различаются.

Данные ДРА подтверждают результаты 3D-сканирования в плане наличия избытка жировой массы живота у женщин, что обусловливает высокие метаболические риски. При этом у женщин процентное содержание мышечной массы менее выражено по сравнению с мужчинами (приложение 3).

Доля пациентов с ожирением различалась в зависимости от использованного критерия диагностики: при оценке по ИМТ она составила 75%, по ИЖМ - 50,0%. Как у мужчин, так и у женщин частота ожирения по ИМТ была практически в 2 раза чаще, чем по ИЖМ (см. таблицу).

Отмечены прямые, статистически значимые корреляции между показателями, измеренными посредством ДРА и отражающими количество жировой ткани (общая жировая масса, жировая масса тела, жировая масса правой конечности) и объемами, полученными в результате 3й-сканирования (объемом живота, туловища, правого бедра), а также отношениями объема живота к объему бедра. Индекс аппендикулярной тощей массы, измеренный посредством ДРА, прямо коррелировал с объемом туловища, оцененного на основании 3D-сканиро-вания (приложение 4).

Нежелательных явлений на фоне проводимого исследования не отмечено.

Обсуждение

Данное исследование было пилотным в плане изучения возможностей 3й-сканирования тела для проведения клинической

Распределение пациентов группы исследования в зависимости от классификации ожирения: по индексу жировой массы

Критерий ожирения Класс ожирения

Пол норма избыточная масса тела ожирение I степени ожирение II степени ожирение III степени

Мужчины По ИЖМ 0 5 (71,4) 1 (14,3) 1 (14,3) 0

По ИМТ 0 4 (57,1) 2 (28,6) 1 (14,3) 0

Женщины По ИЖМ 0 11

По ИМТ 0 4

Всего По ИЖМ 0 16

По ИМТ 0 8

антропометрии и определения состава тела у людей с высоким метаболическим риском. В настоящее время в доступной литературе найдены единичные исследования на эту тему. B.K. Ng и соавт. изучали возможности 3D-сканирования в сравнении с денситометрией и импедансометрией у 39 здоровых людей и 37 посетителей фитнес-центров. Было установлено, что результаты 3D-сканирования коррелируют с общепринятыми методами антропометрических измерений и определения состава тела, однако необходимы дальнейшие исследования, изучающие возможности данного метода в особых группах: при ожирении и метаболических нарушениях [12]. Наше исследование подтвердило наличие прямых корреляций между показателями, измеренными посредством ДРА и отражающими количество жировой ткани (общая жировая масса, жировая масса тела, жировая масса правой конечности), и объемами, полученными в результате 30-сканирования (объемом живота, туловища, правого бедра).

ИМТ не всегда служит надежным маркером в оценке развития метаболических нарушений и сердечно-сосудистой патологии. Методы оценки состава тела (МРТ, КТ и ДРА) помогают создать дополнительные критерии риска СД2 и сердечно-сосудистых заболеваний. Так, исследование J. Wilson и соавт. показало, что увеличение отношения объема тела к объему левой ноги может быть маркером развития СД2, повышенного уровня триглицеридов, высокого артериального давления и метаболического синдрома [19]. Причем увеличение отношения объема тела к объему ноги оставалось независимым фактором риска СД2, даже после стандартизации по ИМТ и окружности талии.

Продолжается поиск более доступных методов оценки конституции и состава тела пациентов, так как ДРА и КТ имеют лучевую нагрузку и не всегда доступны для рутинного обследования пациентов с ожирением. Ряд исследований показал, что вариант распределения жировой ткани оказывает существенное влияние на риск заболеваний, связанных с ожирением. Так, перераспределение жира в область верхней части тела - андроидное ожирение связано с повышением риска, тогда как отложение жировой ткани в области нижней части тела, гиноидное ожирение, ассоциировано со сниженными факторами риска [20]. Андроидное ожирение положительно коррелировало с метаболическими факторами риска, в то время как гиноидное распределение жира снижало метаболические риски [20]. Возможность прогнозировать регионарное распределение жира с помощью недорогого и достаточно простого метода будет полезна для оценки риска заболеваний, связанных

с ожирением, в больших группах населения.

Наше исследование показало, что результаты измерений 23 окружностей тела по данным 3D-сканирования дают наглядное представление о превышении размеров различных частей тела, что важно для определения типа телосложения в целом, диагностики абдоминального ожирения и оценки факторов риска различной патологии. В зависимости от особенностей строения тела и выраженности основных функций и метаболических процессов выделяют 3 основных типа телосложения (соматотипа) [21]:

1) астенический (эктоморфы);

2) нормостенический (мезоморфы);

3) гиперстенический (эндоморфы).

Соматотип определяют на основании антропометрических измерений (ряда окружностей тела, величины кожных складок), а также функциональных тестов на переносимость физической активности. В упрощенном варианте он может быть определен на основании измерения только окружностей и объемов тела.

Учет типа телосложения у пациентов с ожирением позволяет оптимизировать рекомендации по питанию и физической активности, выбрав диетический режим, вид физической активности, наиболее эффективно способствующие снижению жировой массы и сохранению/набору мышечной массы. С возрастом люди с любым соматотипом могут набрать массу тела. Состав тела при этом у них может значительно отличаться. Поскольку у астеников исходно плохое развитие мышечной массы, то при наборе массы тела у них может быть очень существенный перекос в доле жировой массы. Это повышает риск развития саркопенического ожирения. У нормо- и гиперстеников при наборе массы тела может сохраняться относительно нормальное соотношение мышечной и жировой массы. Гиперстеники предрасположены к избыточной массе тела, поэтому, как правило, испытывают особые трудности с ее снижением.

Исходя из этого учет соматотипа позволяет скорректировать программу по снижению массы тела и коррекции пропорций тела, разработав индивидуальный план физических нагрузок и режима питания. У гиперстеников занятия направлены на уменьшение жировой массы. Для астеников физическая нагрузка направлена на увеличение мышечной массы. Это обеспечивается целенаправленной мышечной работой силового характера, индивидуальным рационом и режимом питания. Для нормостеников цель занятий - поддержание имеющегося

Мисникова И.В., Ковалева Ю.А., | Губкина ВЛ| , Полякова Е.Ю.

изучение возможностей зо-моделирования поверхности тела для проведения клинической антропометрии

и определения состава тела у людей с высоким метаболическим риском

уровня пропорций тела [22]. Таким образом, зная свой сома-тотип, можно добиться оптимальных результатов тренировок. По размеру запястья в нашем исследовании пациенты разделились на гиперстеников (59,4%) и нормостеников (40,6%).

На основании проведенного исследования создан протокол проведения 3D-сканирования тела для пациентов с избыточной массой тела и ожирением с перечнем измерений, которые представляется целесообразным использовать при выполнении 3D-сканирования (приложение 5).

Измерение ОШ дает возможность оценить риск апноэ сна. Так, в исследовании с участием 836 мужчин в возрасте от 19 до 83 лет с ОШ от 30 до 62 см была обнаружена корреляция между ОШ и индексом апноэ-гипопноэ. У мужчин с ОШ >41 см вероятность возникновения синдрома обструктивного апноэ во сне возрастает более чем в 1,5 раза [23]. По данным А. Gami и соавт., ОШ 37-40 см у женщин и более 43 см у мужчин свидетельствует о высоком риске возникновения синдрома обструктивного апноэ во сне [24]. Корреляция между ОШ и этим синдромом была подтверждена и на азиатской популяции [25]. В нашем исследовании 6 (85,7%) мужчин имели ОШ более 43 см; у 21 (84%) женщины зарегистрирован ОШ более 40 см, что свидетельствует о повышении риска синдрома обструктивного апноэ во сне и необходимости обследования для исключения нарушений дыхания во сне. По данным ряда исследований, ОШ может быть лучшим маркером висцерального ожирения, чем другие антропометрические показатели [26]. Так, на результат измерения окружности талии могут влиять увеличение живота после приема пищи и колебания вследствие дыхательных движений. Центральное ожирение вероятно при ОШ >32 см у женщин и >38 см у мужчин [27].

Ограничения исследования и его безопасность

Данная работа была пилотным исследованием использования 3D-сканирования у пациентов с избыточной массой тела или ожирением и СД2. Оно имеет сравнительно небольшой объем выборки, что предполагает дальнейшую разработку проблемы использования 30-сканеров в оценке особенностей телосложения пациентов и его роли в профилактике формирования метаболических нарушений.

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ

3й-сканеры не используют рентгеновское излучение. При исследовании применяют оптические и лазерные 30-сканеры, которые не представляют опасности для глаз. Точность измерения составляет 1 мм, что исключает ошибки подсчетов и позволяет достоверно рассчитать длину окружностей, площади поверхностей тела и объемы жировой и тощей массы тела.

Выводы

1. Моделирование поверхности тела с помощью 3D-сканера у пациентов с избыточной массой тела и ожирением можно рассматривать в качестве метода клинической антропометрии для измерения окружностей различных частей тела и косвенной оценки его состава. Это может найти применение для более точного прогноза тяжести метаболических нарушений у пациентов с метаболическим синдромом и СД2, персонификации рекомендаций по питанию и физической активности и контроля эффективности терапевтических мероприятий по снижению массы тела.

2. Протокол проведения 3D-сканирования тела для пациентов с избыточной массой тела и ожирением может найти клиническое применение для оценки соматотипа, определения типа ожирения и риска синдрома обструктивного апноэ во сне.

Приложения

Приложение 1. Показатели, полученные в результате 3D-сканирования.

https://disk.yandex.rU/i/g9ZzNxQCzjHhgw Приложение 2. Сравнение объемов, полученных при 3D-сканировании у пациентов исследуемой группы и представителей группы контроля.

https://disk.yandex.rU/i/LfgPIyc_mt3MfA Приложение 3. Показатели, рассчитанные на основании результатов денситометрии.

https://disk.yandex.rU/i/GIkEXXnXkiovXw Приложение 4. Взаимосвязь показателей, полученных в результате 3D-сканирования и денситометрии. https://disk.yandex.rU/i/kZJ7u9Lfvx3AoQ Приложение 5. Протокол проведения 3D-сканирования тела для пациентов с избыточной массой тела и ожирением. https://disk.yandex.rU/i/uZh7D8fzfeJBNg

Мисникова Инна Владимировна (Inna V. Misnikova) - доктор медицинских наук, ведущий научный сотрудник, профессор кафедры эндокринологии ФУВ ГБУЗ МО «МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского», Москва, Российская Федерация E-mail: inna-misnikova@maiL.ru http://orcid.org/0000-0003-1668-8711

Ковалева Юлия Александровна (Yulia A. Kovaleva)* - кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник ГБУЗ МО «МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского», Москва, Российская Федерация E-mail: yulia.kovaleva@mail.ru http://orcid.org/0000-0001-7327-2486

Губкина Валерия Алексеевна (Valeriya A. Gubkina) - кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник ГБУЗ МО

«МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского», Москва, Российская Федерация E-mail: gubkinava@mail.ru http://orcid.org/0000-0002-7813-8013

* Автор для корреспонденции.

Полякова Елена Юрьевна (Elena Yu. Poljakova) - кандидат медицинских наук, научный сотрудник ГБУЗ МО «МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского», Москва, Российская Федерация E-mail: polyakova_eu@mail.ru http://orcid.org/0000-0002-1389-0271

ЛИТЕРАТУРА

1. Лескова И.В., Ершова Е.В., Никитина Е.А., Красниковский В.Я., Ершова Ю.А., Адамская Л.В. Ожирение в России: современный взгляд под углом социальных проблем // Ожирение и метаболизм. 2019. Т. 16, № 1. С. 20-26. DOI: https://doi.org/10.14341/omet9988

2. Zhang R., Dong S., Wang F. et al. Associations between body composition indices and metabolic disorders in Chinese adults: a cross-sectional observational study // Chin. Med. J. (Engl.). 2018. Vol. 131, N 4. Р. 379-388. DOI: https://doi. org/10.4103/0366-6999.225059

3. Goodpaster B., Krishnaswami S., Harris T. et al. Obesity, regional body fat distribution, and the metabolic syndrome in older men and women // Arch. Intern. Med. 2005. Vol. 165, N 7. Р. 777-783. DOI: https://doi.org/10.1001/ archinte.165.7.777

4. Романцова Т.И., Островская Е.В. Метаболически здоровое ожирение: дефиниции, протективные факторы, клиническая значимость // Альманах клинической медицины. 2015. Т. 13, № 21. С. 75-87. DOI: https://doi.org/10.18508/ endo1810

5. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Prevalence of overweight and obesity among adults with diagnosed diabetes - United States, 1988-1994 and 1999-2002 // MMWR Morb. Mortal. Wkly Rep. 2004. Vol. 53. Р. 1066-1068.

6. Chait A., den Hartigh L. Adipose tissue distribution, inflammation and its metabolic consequences, including diabetes and cardiovascular disease // Front. Cardio-vasc. Med. 2020. Vol. 7. P. 22. DOI: https://doi.org/10.3389/fcvm.2020.00022

7. Lemos T., Gallagher D. Current body composition measurement techniques // Curr. Opin. Endocrinol. Diabetes Obes. 2017. Vol. 24, N 5. Р. 310-314. DOI: https://doi.org/10.1097/MED0000000000000360

8. Buckinx F., Landi F., Cesari M. et al. Pitfalls in the measurement of muscle mass: a need for a reference standard // J. Cachexia Sarcopenia Muscle. 2018. Vol. 9, N 2. Р. 269-278. DOI: https://doi.org/10.1002/jcsm.12268

9. Pietilainen K., Kaye S., Karmi A. et al. Agreement of bioelectrical impedance with dual-energy X-ray absorptiometry and MRI to estimate changes in body fat, skeletal muscle and visceral fat during a 12-month weight loss intervention // Br.J. Nutr. 2013. Vol. 109, N 10. Р. 1910-1916. DOI: https://doi.org/10.1017/ S0007114512003698

10. Medina-Inojosa J., Somers V., Jenkins S. et al. Validation of a white-light 3D body volume scanner to assess body composition // Obes. Open Access. 2017. Vol. 3, N 1. Р. 1-10. DOI: https://doi.org/10.16966/2380-5528.127

11. Lee J., Freeland-Graves J., Pepper M. et al. Prediction of android and gynoid body adiposity via a three-dimensional stereovision body imaging system and dual-energy X-ray absorptiometry // J. Am. Coll. Nutr. 2015. Vol. 34, N 5. Р. 367-377. DOI: https://doi.org/10.1080/07315724.2014.966396

12. Ng B., Hinton B., Fan B. et al. Clinical anthropometrics and body composition from 3D whole-body surface scans // Eur. J. Clin. Nutr. 2016. Vol. 70, N 11. Р. 12651270. DOI: https://doi.org/10.1038/ejcn.2016.109

13. Alotaibi M., Alotybie A., Alotaibi H. Clinical role of 3D body scanners in presenting direct anthropometrics for estimation of body composition // Endo-

crinol. Res. Pract. 2023. Vol. 27, N 2. Р. 59-64. DOI: https://doi.org/10.5152/ erp.2023.22135185

14. Kendler D., Borges J., Fielding R. et al. The official positions of the International Society for Clinical Densitometry: indications of use and reporting of DXA for body composition // J. Clin. Densitom. 2013. Vol. 16. P. 496-507. DOI: https://doi. org/10.1016/j.jocd.2013.08.020

15. WHO Working Group. Use and interpretation of anthropometric indicators of nutritional status // Bull. World Health Organ. 1986. Vol. 64. Р. 929-941.

16. Кошеков К.Т., Астапенко Н.В. Метод и алгоритм вычисления объема заданной дискретно 3D поверхности с помощью полиномов Лагранжа // Математические структуры и моделирование. 2016. Т. 3, № 39. С. 86-92.

17. Черноруцкий М.В. Диагностика внутренних болезней: учебник для медицинских институтов. 4-е изд. Ленинрад : Медгиз, 1954. 660 с.

18. Kelly T., Wilson K., Heymsfield S. Dual energy X-ray absorptiometry body composition reference values from NHANES // PLoS One. 2009. Vol. 4, N 9. Article ID e7038. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0007038

19. Wilson J., Kanaya A., Fan B. et al. Ratio of trunk to leg volume as a new body shape metric for diabetes and mortality // PLoS One. 2013. Vol. 8, N 7. Article ID e68716. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0068716

20. Fu X., Song A., Zhou Y. et al. Association of regional body fat with metabolic risks in Chinese women // Public Health Nutr. 2014. Vol. 17, N 10. Р. 2316-2324. DOI: https://doi.org/10.1017/S1368980013002668

21. Петренко В.М. Общая конституция человека и ее типы. Вазогемальный аспект проблемы // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. Т. 11, № 2. С. 291-294.

22. Романова Л.А., Еганов В.А. Особенности индивидуальной коррекции пропорций тела студенческой молодежи, имеющих разные соматические типы, средствами физических упражнений // Вестник ЮУрГУ. 2010. № 37. С. 128-131.

23. Ardelean C., Dimitriu D., Frent S. et. al. Sensitivity and specificity of neck circumference in obstructive sleep apnea syndrome // Eur. Respir. J. 2014. Vol. 44. Р. 2293.

24. Gami A., Caples S., Somers V. Obesity and obstructive sleep apnea // Endocrinol. Metab. Clin. North Am. 2003. Vol. 32. Р. 869-894. DOI: https://doi.org/10.1016/s0889-8529(03)00069-0

25. Kim S., Park B., Park S. et al. Predictors for presence and severity of obstructive sleep apnea in snoring patients: significance of neck circumference // J. Sleep Med. 2015. Vol. 12, N 2. Р. 34-38. DOI: https://doi.org/10.13078/jsm.15007

26. Luo Y., Ma X., Shen Y. et al. Neck circumference as an effective measure for identifying cardio-metabolic syndrome: a comparison with waist circumference // Rev. Assoc. Med. Bras. (1992). 2018. Vol. 64, N 1. Р. 54-62. DOI: https://doi. org/10.1590/1806-9282.64.01.5

27. Anothaisintawee T., Sansanayudh N., Thamakaison S. et al. Neck circumference as an anthropometric indicator of central obesity in patients with prediabetes: a cross-sectional study // Biomed. Res. Int. 2019. Vol. 2019. Article ID 4808541. DOI: https://doi.org/10.1155/2019/4808541

REFERENCES

1. Leskova I.V., Ershova E.V., Nikitina E.A., et al. Obesity in Russia: modern view in the light of a social problems. Ozhirenie i metabolism [Obesity and Metabolism]. 2019; 16

2. Zhang R., Dong S., Wang F., et al. Associations between body composition indices and metabolic disorders in Chinese adults: a cross-sectional observational study. Chin Med J (Engl). 2018; 131 (4): 379-88. DOI: https://doi.org/10.4103/0366-6999.225059

3. Goodpaster B., Krishnaswami S., Harris T., et al. Obesity, regional body fat distribution, and the metabolic syndrome in older men and women. Arch Intern Med. 2005; 165 (7): 777-83. DOI: https://doi.org/10.1001/archinte.165.7777

4. Romantsova T.I., Ostrovskaya E.V. Metabolically healthy obesity: definitions, protective factors, clinical relevance. Al'manakh klinicheskoy meditsiny [Almanac of Clinical Medicine]. 2015; 13

5. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Prevalence of overweight and obesity among adults with diagnosed diabetes - United States, 1988-1994 and 1999-2002. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2004; 53: 1066-8.

6. Chait A., den Hartigh L. Adipose tissue distribution, inflammation and its metabolic consequences, including diabetes and cardiovascular disease. Front Cardiovasc Med. 2020; 7: 22. DOI: https://doi.org/10.3389/fcvm.2020.00022

7. Lemos T., Gallagher D. Current body composition measurement techniques. Curr Opin Endocrinol Diabetes Obes. 2017; 24 (5): 310-4. DOI: https://doi. org/10.1097/MED 0000000000000360

8. Buckinx F., Landi F., Cesari M., et al. Pitfalls in the measurement of muscle mass: a need for a reference standard. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2018; 9 (2): 269-78. DOI: https://doi.org/10.1002/jcsm.12268

9. Pietilainen K., Kaye S., Karmi A., et al. Agreement of bioelectrical impedance with dual-energy X-ray absorptiometry and MRI to estimate changes in body fat, skeletal muscle and visceral fat during a 12-month weight loss intervention. Br J Nutr. 2013; 109 (10): 1910-6. DOI: https://doi.org/10.1017/ S0007114512003698

10. Medina-Inojosa J., Somers V., Jenkins S., et al. Validation of a white-light 3D body volume scanner to assess body composition. Obes Open Access. 2017; 3 (1): 1-10. DOI: https://doi.org/10.16966/2380-5528.127

11. Lee J., Freeland-Graves J., Pepper M., et al. Prediction of android and gynoid body adiposity via a three-dimensional stereovision body imaging system and dual-energy X-ray absorptiometry. J Am Coll Nutr. 2015; 34 (5): 367-77. DOI: https://doi.or g/10.1080/07315724.2014.966396

12. Ng B., Hinton B., Fan B., et al. Clinical anthropometrics and body composition from 3D whole-body surface scans. Eur J Clin Nutr. 2016; 70 (11): 1265-70. DOI: https://doi.org/10.1038/ejcn.2016.109

13. Alotaibi M., Alotybie A., Alotaibi H. Clinical role of 3D body scanners in presenting direct anthropometrics for estimation of body composition. Endocrinol Res Pract. 2023; 27 (2): 59-64. DOI: https://doi.org/10.5152/erp.2023.22135185

14. Kendler D., Borges J., Fielding R., et al. The official positions of the International Society for Clinical Densitometry: indications of use and reporting of

Мисникова И.В., Ковалева Ю.А., | Губкина ВЛ| , Полякова Е.Ю.

изучение возможностей эо-модеаирования поверхности тела для проведения клинической антропометрии

и определения состава тела у людей с высоким метаболическим риском

DXA for body composition. J Clin Densitom. 2013; 16: 496-507. DOI: https://doi. org/10.1016/j.jocd.2013.08.020

15. WHO Working Group. Use and interpretation of anthropometric indicators of nutritional status. Bull World Health Organ. 1986; 64: 929-41.

16. Koshekov K.T., Astapenko N.V. Method and algorithm for calculating the volume of determined discrete 3D surface using Lagrange polynomials. Matematicheskie srtuktury i modelirovanie [Mathematical Structures and Modeling]. 2016; 3

17. Chernorutsky M.V. Diagnostics of internal diseases. Textbook for medical institutes. 4th ed. Leningrad: Medgiz, 1954: 660 p.

18. Kelly T., Wilson K., Heymsfield S. Dual energy X-ray absorptiometry body composition reference values from NHANES. PLoS One. 2009; 4 (9): e7038. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0007038

19. Wilson J., Kanaya A., Fan B., et al. Ratio of trunk to leg volume as a new body shape metric for diabetes and mortality. PLoS One. 2013; 8 (7): e68716. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0068716

20. Fu X., Song A., Zhou Y., et al. Association of regional body fat with metabolic risks in Chinese women. Public Health Nutr. 2014; 17 (10): 2316-24. DOI: https://doi. org/10.1017/S1368980013002668

21. Petrenko V.M. The general human constitution and its types. The vasorenal aspect of the problem. Mezhdunarodniy zhurnal prikladnykh i fundamental'nykh issle-

dovaniy [International Journal of Applied and Fundamental Research]. 2014; 11

22. Romanova L.A., Eganov V.A. Features of individual correction of body proportions of students with different somatic types by means of physical exercises Vestnik YuUrGU [YuUrGU Bulletin]. 2010;

23. Ardelean C., Dimitriu D., Frent S., et. al. Sensitivity and specificity of neck circumference in obstructive sleep apnea syndrome. Eur Respir J. 2014; 44: 2293.

24. Gami A., Caples S., Somers V. Obesity and obstructive sleep apnea. Endocrinol Metab Clin North Am. 2003; 32: 869-94. DOI: https://doi.org/10.1016/s0889-8529(03)00069-0

25. Kim S., Park B., Park S., et al. Predictors for presence and severity of obstructive sleep apnea in snoring patients: significance of neck circumference. J Sleep Med. 2015; 12 (2): 34-8. DOI: https://doi.org/10.13078/jsm.15007

26. Luo Y., Ma X., Shen Y., et al. Neck circumference as an effective measure for identifying cardio-metabolic syndrome: a comparison with waist circumference. Rev Assoc Med Bras. (1992). 2018; 64 (1): 54-62. DOI: https://doi.org/10.1590/1806-9282.64.01.5

27. Anothaisintawee T., Sansanayudh N., Thamakaison S., et al. Neck circumference as an anthropometric indicator of central obesity in patients with prediabetes: a cross-sectional study. Biomed Res Int. 2019; 2019: 4808541. DOI: https://doi. org/10.1155/2019/4808541