Účinky dietní vlákniny na mikrobiom a sytost (FEMS)

Dietní režimy s vysokým obsahem vlákniny jsou spojeny s nižším rizikem rozvoje kardiovaskulárních onemocnění [1–3], hypertenze [4], diabetu 2. typu [5] a zvýšené tělesné hmotnosti [4]. Mezi potenciální biologické mechanismy, které mohou zprostředkovat tyto příznivé účinky na zdraví, patří zpomalení absorpce sacharidů z jídla (CHO) [6-11], snížení krevních lipidů [8,12] a zvýšení uvolňování hormonů sytosti [10,13 ]. PI již dříve prokázal, že ve srovnání s jídly s nízkým obsahem vlákniny (LowFi) jídla s vysokým obsahem vlákniny (HiFi) snížila postprandiálně koncentraci glukózy v krvi o 11 % [14]. Dalším potenciálním mechanismem je postulovaná úloha fermentace mikrobiálních vláken ke zlepšení zdraví prostřednictvím produkce acetátu, propionátu a butyrátu s krátkým řetězcem mastných kyselin (SCFA) [15-17]. Kromě podpory zdraví tlustého střeva může produkce butyrátu stimulovat uvolňování střevních hormonů, glukagonu podobného peptidu-1 GLP-1 a peptidu YY (PYY) [18], což vede ke zlepšení regulace chuti k jídlu [19]. Od klíčového článku Gordona v roce 2004 [20] odhalilo velké množství výzkumů zásadní roli, kterou hrají střevní mikrobi ve zdraví. Důležité je, že mnoho z těchto údajů, včetně zjištění podporujících prospěšnou roli SCFA [21–23], bylo odvozeno ze studií na zvířatech. Nyní jsou zapotřebí studie na lidech, aby se posouval translační význam studií na hlodavcích a potenciální přínos vlákniny na mikrobiální metabolity a kardiometabolické zdraví, regulaci glukózy, chuť k jídlu a sytost. Současná studie určí účinky příjmu vlákniny na chuť k jídlu, střevní metabolismus a mikrobiom. Předpokládáme, že mechanismy, kterými dietní vláknina poskytuje metabolický přínos, zahrnují přímé fyzické účinky v horním gastrointestinálním traktu (GI) ke zpomalení vstřebávání živin a nepřímé účinky ke snížení příjmu potravy zprostředkované SCFA-indukovanou sekrecí GI hormonů vedoucí ke zvýšené sytosti. Abychom tuto hypotézu ověřili, provedeme randomizovanou kontrolovanou studii 4 týdnů HiFi nebo LowFi diet u 44 subjektů (specifický cíl 1, SA1) a také využijeme screeningovou kolonoskopii ke standardizaci výchozích mikrobiálních populací po dobu 3 týdnů, před a post HiFi intervenční studie u 26 subjektů (SA2) s metabolickým syndromem. Posoudíme účinky diet na chuť k jídlu a sytost, kardiometabolické riziko a střevní metabolismus na začátku a na konci krmných intervencí. Zvolená vláknina pochází z hrachu, protože nedávné údaje naznačují, že luštěniny významně zlepšují glykémii [6,24–27], diabetes [28,29], riziko srdečních onemocnění [30] a riziko obezity [31]. Tyto metody budou použity k dosažení dvou specifických cílů.

SA1a: Otestujte účinek HiFi stravy na chuť k jídlu a sytost a zda produkce SCFA zprostředkovává zlepšení sytosti při HiFi krmení. Hypotéza (H) 1a: U dospělých mužů a žen HiFi (n=22) ve srovnání s LowFi (n=22) dietou významně zlepší markery sytosti (GLP-1, PYY, subjektivní hodnocení chuti k jídlu) a sníží aktivaci v oblasti mozku, které kontrolují příjem potravy/odměnu/chuť k jídlu a zároveň zvyšují aktivaci v oblastech výkonné kontroly během vizuálních potravních podnětů pomocí funkčního zobrazování magnetickou rezonancí (fMRI). Tyto změny budou souviset s vyššími postprandiálními koncentracemi SCFA a změněnými mikrobiálními populacemi, o čemž svědčí vyšší hladiny bifidobakterií a nízký poměr Firmicutes k Bacteroidetes.

SA1b: Zjistěte, zda HiFi dieta zlepšuje kardiometabolické zdraví. H1b: HiFi dieta bude mít za následek nižší glykémii, krevní lipidy, krevní tlak a obvod pasu ve srovnání s LowFi dietou.

SA2: Kvantifikujte změny v mikrobiálním složení a rychlosti produkce SCFA v tlustém střevě (za použití stabilních izotopových infuzních technik) při krmení HiFi dietou (n=26) a zda jsou nějaké změny potenciálními mediátory pozorovaných přínosů na sytost a kardiometabolické rizikové faktory. H2: Významné snížení mikrobiálních druhů bude následovat po kolonoskopické přípravě střeva a repopulace po HiFi bude charakterizována větším počtem bifidobakterií a nízkým poměrem Firmicutes/Bacteroidetes. Zvýšení toku SCFA po HiFi bude spojeno se zlepšením mikrobiálního složení a postprandiálních markerů sytosti a krevních triglyceridů a odchylek glukózy.

Velikost vzorku Na základě našich vlastních publikovaných [14] a nepublikovaných dat a dat z jiných [32-35] analýza síly odhalila, že k detekci významných rozdílů v klíčových proměnných je potřeba velikost vzorku 10 až 20 subjektů/skupina ( alfa 0,05) a síla 90 % (15 až 18 subjektů/skupina s 80% silou). U specifického cíle 1 přidáme 2 předměty/skupinu, abychom odpovídali 10% vynechání předmětu, a u specifického cíle 2 přidáme dalších 6 předmětů, abychom započítali 30% vypadnutí. Pro specifický cíl 1 je tedy analyzováno 44 subjektů (22/skupina) a pro specifický cíl 2 26 subjektů v designu opakovaných měření. Věříme, že jakýkoli efekt dietní vlákniny menší než v minulosti publikované léčby bude vyvážen relativním „čistým“ výchozím bodem tlustého střeva po kolonoskopii (specifický cíl 2) a také skutečností, že poskytujeme všechna studijní jídla, a tudíž plně kontrolujeme příjem subjektu

Analýza dat:

Statistická analýza bude provedena pomocí softwaru SPSS (verze 25). K posouzení vhodnosti předpokladu lineárních vztahů a histogramů a pravděpodobnostních grafů používaných k posouzení normality reziduí se používají grafické metody. Podle potřeby budou použity transformační nebo neparametrické metody. Koncentrace glukózy a hormonů nalačno budou získávány sériově - jak akutně po jídle, tak ve stavu nalačno před a po dietě. Změny v průběhu času (zacházeno jako nominální faktor, aby se nepředpokládal lineární trend) a podle stravy ve složení mikrobiomu budou posuzovány seskupením do dominantní bakteriální kmeny (tj. Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria a Tenericutes) a rod. Pro SA1 bude pro každý výsledek použita dvoufaktorová ANOVA, přičemž faktory jsou skupina, čas a interakce skupiny podle času. Skupiny jsou konstruovány pomocí randomizace shodného vzorku, takže očekáváme srovnatelnost na začátku. Pro SA2 bude k porovnání sledovaných výsledků použit párový výběrový t-test. Výsledky budou uvedeny jako skupinové průměry nebo mediány, jak je pro data nejvhodnější, spolu s 95% intervaly spolehlivosti pro souhrnné statistiky. Analýzy dat fMRI během vizuální stimulace se provádějí pomocí softwaru Statistical Parametric Mapping 12 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm). Data jsou předzpracována, počínaje časováním řezu a přerovnáním snímků na střední snímek. Anatomický T1-vážený obraz je registrován společně se středním funkčním obrazem. Poté je provedena normalizace do prostoru Montrealského neurologického institutu (MNI) a Gaussovo prostorové vyhlazování. Pro každého účastníka (analýzy první úrovně) je aplikován obecný lineární model pro podmínky zobrazení vysoce a nízkokalorických potravin a nepotravin. Pro každý stav je modelován samostatný regresor pomocí funkce kanonické hemodynamické odezvy, která zahrnuje časové derivace. Parametry pohybu jsou modelovány jako conundery. Pro analýzu druhé úrovně se používá smíšený model ANOVA s vnitrofaktorovým, obrazovým stavem (vysokokalorické jídlo, nízkokalorické jídlo, nepotravinářské|) a mezifaktorovou skupinou (HiFi vs LowFi). Apriorní oblasti zájmu (ROI), jako je insula, orbitofrontální kůra, amygdala a prefrontální kůra, jsou zkoumány na potenciální interakce mezi skupinami potravin (účinek, který nás nejvíce zajímá). Provádějí se také analýzy celého mozku (opravené pro vícenásobná srovnání), aby se identifikovaly další potenciální ROI.