Glukose, Gehirn und Mikrobiota (IRONMET+CGM)

Fächer und Methoden:

A. Querschnittsstudie:

Patienten mit Adipositas, die zuvor beim Dienst für Endokrinologie, Diabetes und Ernährung (UDEN) des Krankenhauses "Dr. Josep Trueta" aus Girona (Spanien) rekrutiert und studiert werden. Probanden ohne Adipositas werden ebenfalls durch eine öffentliche Bekanntmachung rekrutiert.

Ein Blutzuckersensor wird für zehn Tage implantiert, sowie ein Aktivitäts- und Schlaftracker, um die körperliche Aktivität in diesem Zeitraum aufzuzeichnen. Die interstitiellen subkutanen Glukosekonzentrationen werden ambulant über einen Zeitraum von 10 aufeinanderfolgenden Tagen mit einem von der FDA validierten Glukosesensor (Dexcom G6 ® ) überwacht. Der Sensor wird am Tag 0 implantiert und am 10. Tag am Vormittag ausgemustert. Glukoseaufzeichnungen werden vorzugsweise an den Tagen 2 bis 9 ausgewertet, um die durch das Einsetzen und Entfernen des Sensors verursachte Verzerrung zu vermeiden, die eine ausreichende Stabilisierung des Überwachungssystems verhindert. Das charakteristische glykämische Muster jedes Patienten wird im Durchschnitt aus den an den Tagen 2 bis 9 erhaltenen Profilen berechnet.

Am Ende der Woche wird eine Magnetresonanztomographie durchgeführt, um den Eisengehalt im Gehirn und Parameter des "Diffusion Tensor Imaging" in verschiedenen Gehirnterritorien zu evaluieren.

Es werden kognitive Tests durchgeführt und Kot für die Untersuchung der Mikrobiota gesammelt.

Das Projekt wird an Probanden mit Adipositas (20 Männer, 20 Frauen vor der Menopause und 20 Frauen nach der Menopause, BMI > = 30 kg/m2) und Probanden ohne Adipositas durchgeführt, die in Bezug auf Alter, Geschlecht und Wechseljahrsstatus ähnlich sind (20 Männer, 20 Frauen vor der Menopause und 20 postmenopausale Frauen, BMI <30kg/m2).

B. Längsschnittstudie:

Nach einem Jahr der Nachsorge, in der die Patienten mit Adipositas einer konventionellen Behandlung (Hypokalorische Ernährung und Empfehlungen zu körperlicher Aktivität) oder einer bariatrischen Operation zur Gewichtsreduktion unterzogen werden, wird ein zweiter Besuch durchgeführt.

Zum Vergleich wird das gleiche Protokoll der Querschnittsstudie noch einmal durchgeführt. Siehe Informationen oben.

Datenerhebung von Probanden von Querschnitts- und Längsschnittstudien:

• Nebendaten: Alter, Geschlecht und Geburtsdatum.
• Klinische Variablen: Gewicht, Größe, Body-Mass-Index, Taillen- und Hüftumfang, Taille-Hüft-Verhältnis, Blutdruck (systolisch und diastolisch), Fettmasse und freie Fettmasse (bioelektrische Impedanz und DEXA), Raucherstatus, Alkoholkonsum , Register der gebräuchlichen Medikamente und Register der Verwandten mit Adipositas, Diabetes und Komorbiditäten.
• Laborvariablen: 15 ml Blut werden nüchternen Probanden entnommen, um die folgenden Variablen unter Verwendung der üblichen Routinetechniken des klinischen Labors zu bestimmen (Hämogramm, Glukose, Bilirubin, Aspartat-Aminotransferase (AST/GOT), Alanin-Aminotransferase (ALT/GPT), Gamma -Glutamyltranspeptidase (GGT), Harnstoff, Kreatinin, Harnsäure, Gesamtproteine, Albumin, Gesamtcholesterin, HDL-Cholesterin, LDL-Cholesterin, Triglyceride, glykiertes Hämoglobin (HbA1c), Ferritin, löslicher Transferrinrezeptor, ultrasensitives C-reaktives Protein, Sedimentationsrate der Erythrozyten , Lipopolysaccharid-bindendes Protein, freies Thyroxin (freies T4), Schilddrüsen-stimulierendes Hormon (TSH) und Cortisol-Basiswert). Weitere 15 ml Blut (Plasma-EDTA) werden für weitere Analysen entnommen.
• Stuhlprobenentnahme: Von jedem Patienten wird eine Stuhlprobe zur Verfügung gestellt. Die Probe sollte zu Hause oder im Krankenhaus entnommen, innerhalb von 4 Stunden nach der Entnahme an das Labor geschickt, fragmentiert und bei -80 °C gelagert werden.
• Magnetresonanztomographie: Alle MRT-Untersuchungen werden auf einem 1,5-T-Scanner (Ingenia ®; Philips Medical Systems) durchgeführt. Zunächst wird die FLAIR-Sequenz (Fluid Attenuated Inversion Recovery) verwendet, um Personen mit bereits bestehenden Hirnläsionen auszuschließen. Die Eisenbelastung des Gehirns wird anhand von R2*-Werten bewertet. T2*-Relaxationsdaten werden mit einer Multi-Echo-Gradientenecho-Sequenz mit 10 gleichmäßig beabstandeten Echos erfasst (erstes Echo = 4,6 ms; Echoabstand = 4,6 ms; Wiederholungszeit = 1300 ms). T2* wird berechnet, indem die einzelnen Exponentialterme an die Signalabfallkurven der jeweiligen Multiechodaten angepasst werden. R2*-Werte werden als R2*=1/T2* berechnet und in Hz ausgedrückt. Darüber hinaus werden die R2*-Werte in μmol Fe/g-Einheiten umgerechnet, wie zuvor anhand von Phantomtests validiert. Gehirn-Eisen-Bilder von Kontrollpersonen werden zu diesem Zweck unter Verwendung eines Vorlagenbildes (EPI-MNI-Vorlage) auf einen Standardraum normalisiert. Anschließend werden alle normalisierten Bilder zur Bestimmung des normalen Eisengehalts gemittelt. Normalwerte (Mittelwert und SD) werden auch für anatomische Regionen von Interesse unter Verwendung verschiedener Atlasmasken berechnet, wobei mögliche Unterschiede zwischen Geschlecht und Alter berücksichtigt werden. Der Gehirn-Eisen-Vergleich zwischen Kontroll- und fettleibigen Probanden wird unter Verwendung einer voxelbasierten Analyse durchgeführt. Bilder von übergewichtigen Personen werden auf einen Standardraum normalisiert. Das normalisierte Bild wird unter Verwendung einer t-Test-Analyse mit Alter und Geschlecht als Co-Variablen mit einer normalen Bevölkerung verglichen. Als Ergebnis zeigt eine parametrische Karte individuelle Unterschiede in der Eisenablagerung. Basierend auf früheren Beobachtungsstudien, die eine erhöhte Eisenbelastung des Gehirns in einigen spezifischen Regionen und den Hinweisen auf Veränderungen des Hippocampus und des Hypothalamus in Verbindung mit Fettleibigkeit und Insulinresistenz zeigen, werden sich die statistischen Analysen und Bildanalysen auf Eisenunterschiede am Caudat, Lentikular, Thalamus und Hypothalamus konzentrieren , Hippocampus und Amygdala.
• Neuropsychologische Untersuchung: Die allgemeine kognitive Funktion wird mit den Subtests Vokabular und Ähnlichkeiten der Wechsler Adult Intelligence Scale-III (WAIS-III) gemessen; Aufmerksamkeit und Arbeitsgedächtnis durch den Forward and Backward Digit Span Subtest des WAIS-II; Gedächtnis mit dem California Verbal Learning Test II; exekutive Funktionen durch den Trail Making Test, den Color-Word Stroop Test und die Sprachflüssigkeit; Stimmung mit dem Patient Health Questionnaire-9 und impulsives Verhalten mit der Iowa Gambling Task.
• Mikrobiota-Zusammensetzung: Die Mikrobiota-Zusammensetzung wird gemäß einem zuvor beschriebenen Protokoll analysiert. 16s rRNA qPCR und LPS-bindendes Protein in Blutproben werden zum Nachweis bakterieller Translokation verwendet.

Die Informationen bleiben in einem Notizbuch registriert und werden in der Datenbank der Studie computerisiert.

Statistische Methoden:

Stichprobengröße: Es gibt keine früheren Daten, die erwartete Unterschiede bei der Schätzung der Stichprobengröße in Bezug auf Glukosevariabilität, körperliche Aktivität, Zusammensetzung der Darmmikrobiota und kognitive Funktion zeigen. In einer früheren Studie wurden Unterschiede im Eisengehalt des Gehirns bei 20 übergewichtigen gegenüber 20 nicht übergewichtigen Probanden beobachtet. Daher beträgt die vorgeschlagene Stichprobengröße mindestens 20 Personen pro Gruppe mit einer ausgewogenen Repräsentation von Alter und Geschlecht (Frauen vor und nach der Menopause).

Statistische Analysen: Zunächst werden Normalverteilung und Varianzhomogenität getestet. Um Unterschiede zwischen Studiengruppen zu bestimmen, wird χ2 für kategoriale Variablen, der ungepaarte Student-t-Test bei normalen quantitativen und der Mann-Whitney-U-Test für nicht-normale quantitative Variablen verwendet. Die nichtparametrische Spearman-Analyse wird verwendet, um die Korrelation zwischen quantitativen Variablen zu bestimmen. Dieselben Tests werden auch verwendet, um Unterschiede vor und nach der Nachsorge zu untersuchen. Die signifikanten Assoziationen, ob positiv oder negativ, werden vertieft untersucht (einfache und multivariate lineare Regressionsanalysen).

Die Mikrobiota-Zusammensetzung wird mit HeatMaps, Hauptkomponentenanalyse (PCA) und PLSDA analysiert und verglichen. Für multivariate Statistiken (PLSDA und hierarchisches Clustering) werden Variablen, die morphologische Gewebemerkmale, Darmmikrobiota und Funktionstest umfassen, logarithmisch transformiert, mithilfe einer Interquartilbereichsschätzung gefiltert und mithilfe einer automatischen Skalierungsberechnung skaliert (mittelwertzentriert und dividiert durch die jeweilige Standardabweichung). variable) mit der Metaboanalyst ® -Plattform, dem R ® -Paket ropls und MATLAB ® -Skripten. Alpha- und Beta-Biodiversität werden nach Fettleibigkeit, Insulinresistenz und Eisenstatus verglichen. Es werden auch die Statistiksoftware SPSS ® und Minitab ® verwendet.