Hintergrund: Die Prävalenz des Metabolischen Syndroms (MetS) als kardiovaskuläres Risikocluster basierend auf einem chronisch inflammatorischen Status steigt weltweit an. Regelmäßiges physisches Training zeigte positive Effekte auf das kardiovaskuläre Outcome. Indes ist nicht hinreichend geklärt, welche Trainingsprotokolle zu empfehlen sind und wie dadurch das immunometabolische Profil beeinflusst wird. Methodik: Bei 24 Patient:innen mit MetS, die im Rahmen der Studie ExMET für vier Monate drei verschiedene Trainingsprogramme absolvierten, erfolgte die vergleichende Charakterisierung des immunometabolischen Profils. Randomisiert in drei Gruppen wurde entweder ein Protokoll mit moderatem kontinuierlichen Training mit hohem Volumen (MCT), Training hoher Intensität und niedrigem Volumen (loHIIT) oder hoher Intensität und hohem Volumen (hiHIIT) befolgt. MetS-definierende Kriterien wie Taillenumfang, Blutdruck, Triglyzeride (TG), High-density Lipoprotein (HDL) und Nüchternplasmaglucose (NPG) sowie die physische Fitness wurden zu Beginn und nach 16 Wochen Training gemessen. Der inflammatorische Status wurde durch die durchflusszytometrische Messung der Anzahl und Morphologie der Leukozyten sowie Markern ihrer Aktivität beurteilt. Plasmaproteine mit kardiometabolischer Relevanz wurden mittels Proximity Extension Assay bestimmt. Die statistischen Analysen des klinischen Outcomes erfolgten anhand einer erweiterten Studienpopulation durch 38 Patient:innen mit MetS der Studie OptimEx, die entweder 12 Wochen MCT oder hiHIIT absolvierten. Ergebnisse: Physische Fitness, nicht aber zentrale Adipositas oder andere MetS-definierende Faktoren, zeigte eine signifikante Verbesserung nach der 4-monatigen Trainingsperiode der ExMET-Kohorte ohne Unterschiede durch die Trainingsprotokolle. In der OptimEx-Kohorte verbesserten sich zusätzlich NPG, TG, HDL und der Taillenumfang. Die Verbesserung der VO2peak im Laufe des Trainings war nicht mit kardio-metabolischen Verbesserungen assoziiert und kann so nicht als Indikator zur Verbesserung des MetS dienen. Vielmehr zeigte sich, dass individuelle Verbesserungen der klinischen Faktoren des MetS mit Anzahl und Aktivierungsstatus von Leukozyten sowie Plasmakonzentrationen kardiometabolisch relevanter Proteine assoziiert sind. Die Anzahl und der Aktivierungsstatus der Immunzellen war nach der Trainingsperiode verändert. Die Antwort der erweiterten MetS-Kohorte erlaubte die Identifikation von drei Clustern, die sich durch immunometabolische Profile definieren: Cluster 1 mit der geringsten Krankheitslast, Cluster 2 als hyperlipidämisches und Cluster 3 als hyperglykämisches Cluster. In jedem Cluster wurden verschiedene Antwortmuster identifiziert. Schlussfolgerung: Individuelle immunometabolische Profile könnten die Antwort auf physisches Training determinieren. Die identifizierten Muster betonen die Bedeutung einer genauen Einschätzung der Patient:innen, um optimierte personalisierte Therapien empfehlen zu können.
Background: The prevalence of Metabolic Syndrome (MetS) as a cluster of cardiovascular risk factors based on a chronic inflammatory status keeps increasing worldwide. Regular physical exercise training has shown positive effects on the cardiovascular outcome. However, which training protocols should be recommended and how they influence the immunometabolic profile is not clear. Methods: In 24 patients with MetS participating in the ExMET study, who performed 4 months of 3 different exercise training programmes, the comparing characterisation of immunometabolic profiles was conducted. Randomised into one of three groups patients followed either a moderate continuous training protocol (MCT), low volume-high intensity interval training (loHIIT) or high volume high intensity interval training (hiHIIT) protocols. MetS-defining criteria including waist circumference, blood pressure, triglycerides (TG), high-density-lipoprotein (HDL) and fasting glucose as well as physical fitness were assessed at baseline and after 16 weeks of training. The inflammatory status was assessed by flow cytometric measurements of leucocyte counts, morphology and markers of activation. Plasma proteins with cardiometabolic relevance were measured by proximity extension assay. Statistical analysis of the clinical outcome was performed using an extended population including 38 patients with MetS from the OptimEx study, who performed either MCT or hiHIIT for 12 weeks. Results: Physical fitness, but not central obesity or other MetS-defining characteristics significantly improved during the 4-months exercise period in the ExMET cohort. In the OptimEx cohort, also fasting glucose, TG, HDL and the waist circumference improved. Training-associated improvement of VO2peak was not associated with cardiometabolic improvements, so it cannot be used as an indicator for the improvement of MetS. In fact, individual improvements of MetS-criteria were associated with the count and status of activation of leucocytes as well as plasma concentrations of proteins with cardiometabolic relevance. However, the count and status of activation of leucocytes was changed after the exercise training period. Responses within the expanded MetS cohort allowed the identification of three clusters: Cluster 1 with the lowest disease burden, cluster 2 as a hyperlipidemic and cluster 3 as hyperglycemic cluster. Within each cluster, different response patterns were identified. Conclusion: Individual immunometabolic profiles might determine the response to exercise training. The identified patterns underline the importance of a profound patient assessment to recommend optimised personalised therapies.
