Auswirkungen von Ballaststoffen auf das Mikrobiom und das Sättigungsgefühl (FEMS)

Ernährungsmuster mit hohem Ballaststoffgehalt sind mit einem geringeren Risiko für die Entwicklung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen [1-3], Bluthochdruck [4], Typ-2-Diabetes [5] und erhöhtem Körpergewicht [4] verbunden. Zu den möglichen biologischen Mechanismen, die diese positiven Auswirkungen auf die Gesundheit vermitteln können, gehören eine Verlangsamung der Aufnahme von Kohlenhydraten aus Mahlzeiten (CHO) [6-11], eine Verringerung der Blutfette [8,12] und eine Erhöhung der Freisetzung von Sättigungshormonen [10,13 ]. Der PI hat zuvor gezeigt, dass ballaststoffreiche (HiFi) Mahlzeiten im Vergleich zu ballaststoffarmen (LowFi) Mahlzeiten die Blutzuckerkonzentrationen postprandial um 11 % senkten [14]. Ein weiterer möglicher Mechanismus ist eine postulierte Rolle der mikrobiellen Faserfermentation zur Verbesserung der Gesundheit durch die Produktion der kurzkettigen Fettsäuren (SCFA) Acetat, Propionat und Butyrat [15-17]. Neben der Förderung der Dickdarmgesundheit kann die Butyratproduktion die Freisetzung der Darmhormone, des Glucagon-ähnlichen Peptids-1 GLP-1 und des Peptids YY (PYY) [18] stimulieren, was zu einer verbesserten Appetitregulierung führt [19]. Seit der bahnbrechenden Arbeit von Gordon im Jahr 2004 [20] hat eine große Anzahl von Forschungsarbeiten die entscheidende Rolle aufgedeckt, die Darmmikroben für die Gesundheit spielen. Wichtig ist, dass viele dieser Daten, einschließlich der Ergebnisse, die eine vorteilhafte Rolle von SCFA [21-23] belegen, aus Tierversuchen stammen. Humanstudien sind jetzt erforderlich, um die translationale Bedeutung von Nagetierstudien und den potenziellen Nutzen von Ballaststoffen für mikrobielle Metaboliten und die kardiometabolische Gesundheit, Glukoseregulation, Appetit und Sättigung voranzutreiben. In der aktuellen Studie werden die Auswirkungen der Ballaststoffzufuhr auf den Appetit, den Darmstoffwechsel und das Mikrobiom untersucht. Wir gehen davon aus, dass die Mechanismen, durch die Ballaststoffe metabolische Vorteile bieten, direkte physikalische Effekte im oberen Gastrointestinaltrakt (GI) zur Verlangsamung der Nährstoffaufnahme und indirekte Effekte zur Verringerung der Nahrungsaufnahme umfassen, die durch SCFA-induzierte Sekretion von GI-Hormonen vermittelt werden, was zu einem erhöhten Sättigungsgefühl führt. Um diese Hypothese zu testen, werden wir eine randomisierte kontrollierte Studie mit 44 Probanden (spezifisches Ziel 1, SA1) über 4 Wochen mit HiFi- oder LowFi-Diäten durchführen und auch eine Screening-Koloskopie nutzen, um die mikrobiellen Ausgangspopulationen für 3 Wochen vor und zu standardisieren Post-HiFi-Interventionsstudie an 26 Probanden (SA2) mit metabolischem Syndrom. Wir werden die Auswirkungen der Diäten auf Appetit und Sättigung, das kardiometabolische Risiko und den Darmstoffwechsel zu Beginn und am Ende der Fütterungsinterventionen bewerten. Die gewählte Faser stammt aus Erbsen, da neuere Daten darauf hindeuten, dass Hülsenfrüchte den Blutzuckerspiegel [6,24-27], Diabetes [28,29], das Risiko für Herzerkrankungen [30] und das Risiko für Fettleibigkeit [31] signifikant verbessern. Diese Methoden werden eingesetzt, um zwei spezifische Ziele zu erreichen.

SA1a: Testen Sie die Wirkung einer HiFi-Diät auf Appetit und Sättigung und ob die SCFA-Produktion eine verbesserte Sättigung bei der HiFi-Fütterung vermittelt. Hypothese (H) 1a: Bei erwachsenen Männern und Frauen wird die HiFi- (n=22) im Vergleich zur LowFi-Diät (n=22) die Sättigungsmarker (GLP-1, PYY, subjektive Appetitbewertungen) signifikant verbessern und die Aktivierung in Gehirnregionen, die Nahrungsaufnahme/Belohnung/Appetit kontrollieren, während sie die Aktivierung in exekutiven Kontrollregionen während visueller Nahrungshinweise der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) erhöhen. Diese Veränderungen hängen mit höheren postprandialen SCFA-Konzentrationen und veränderten mikrobiellen Populationen zusammen, wie durch höhere Bifidobakterienkonzentrationen und ein niedriges Verhältnis von Firmicutes zu Bacteroidetes belegt wird.

SA1b: Bestimmen Sie, ob eine HiFi-Diät die kardiometabolische Gesundheit verbessert. H1b: Eine HiFi-Diät führt im Vergleich zu einer LowFi-Diät zu niedrigeren Blutzuckerwerten, Blutfetten, Blutdruck und Taillenumfang.

SA2: Quantifizierung der Veränderungen in der mikrobiellen Zusammensetzung und der SCFA-Produktionsrate im Dickdarm (unter Verwendung stabiler Isotopeninfusionstechniken) bei HiFi-Diätfütterung (n = 26) und ob irgendwelche Veränderungen potenzielle Mediatoren der beobachteten Vorteile für Sättigung und kardiometabolische Risikofaktoren sind. H2: Eine signifikante Reduzierung mikrobieller Arten wird nach der Darmspiegelung durch die Koloskopie erfolgen, und die Repopulation nach HiFi wird durch größere Bifidobakterien und ein niedriges Firmicutes/Bacteroides-Verhältnis gekennzeichnet sein. Ein Anstieg des SCFA-Flusses nach HiFi wird mit Verbesserungen der mikrobiellen Zusammensetzung und postprandialen Markern für Sättigung und Bluttriglyceriden und Glukoseausschlägen in Verbindung gebracht.

Stichprobengröße Basierend auf unseren eigenen veröffentlichten [14] und unveröffentlichten Daten und denen von anderen [32-35] ergab eine Power-Analyse, dass eine Stichprobengröße zwischen 10 und 20 Probanden/Gruppe erforderlich ist, um signifikante Unterschiede in Schlüsselvariablen zu erkennen ( alpha 0,05) und einer Power von 90 % (15 bis 18 Probanden/Gruppe mit 80 % Power). Für spezifisches Ziel 1 werden wir 2 Fächer/Gruppe hinzufügen, um einen 10%igen Schulabbruch zu berücksichtigen, und für spezifisches Ziel 2 werden wir weitere 6 Fächer hinzufügen, um 30% Schulabbrecher zu berücksichtigen. So werden für das spezifische Ziel 1 44 Probanden (22/Gruppe) und für das spezifische Ziel 2 26 Probanden in einem Messwiederholungsdesign analysiert. Wir glauben, dass jeder Ballaststoffeffekt, der geringer ist als bei früheren, veröffentlichten Behandlungen, durch den relativ „sauberen“ Ausgangspunkt des Dickdarms nach der Koloskopie (spezifisches Ziel 2) und auch durch die Tatsache ausgeglichen wird, dass wir alle Studienmahlzeiten bereitstellen und somit vollständig kontrollieren Aufnahme des Subjekts

Datenanalyse:

Die statistische Analyse wird mit der SPSS-Software (Version 25) durchgeführt. Grafische Methoden werden verwendet, um die Angemessenheit der Annahme linearer Beziehungen zu beurteilen, und Histogramme und Wahrscheinlichkeitsnetze werden verwendet, um die Normalverteilung von Residuen zu beurteilen. Transformations- oder nicht-parametrische Methoden werden je nach Bedarf eingesetzt. Nüchternglukose- und Hormonkonzentrationen werden seriell erfasst – sowohl akut nach den Mahlzeiten als auch im nüchternen Zustand vor und nach den Diäten. Änderungen in der Zusammensetzung des Mikrobioms im Laufe der Zeit (als nominaler Faktor behandelt, um keinen linearen Trend anzunehmen) und durch die Ernährung werden durch Gruppierung in die dominanten Bakterienstämme (d. h. Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria und Tenericutes) und Gattung. Für SA1 wird eine Zwei-Faktor-ANOVA für jedes Ergebnis verwendet, wobei die Faktoren Gruppe, Zeit und die Wechselwirkung Gruppieren nach Zeit sind. Die Gruppen werden über Matched-Sample-Randomisierung konstruiert, daher erwarten wir eine Vergleichbarkeit zu Studienbeginn. Für SA2 wird ein gepaarter Stichproben-t-Test verwendet, um die interessierenden Ergebnisse zu vergleichen. Die Ergebnisse werden als Gruppenmittelwerte oder Mediane angegeben, je nachdem, was für die Daten am besten geeignet ist, zusammen mit 95 %-Konfidenzintervallen für die zusammenfassenden Statistiken. Analysen der fMRI-Daten während der visuellen Stimulation werden mit der Software Statistical Parametric Mapping 12 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) durchgeführt. Die Daten werden vorverarbeitet, beginnend mit dem Slice-Timing und der Neuausrichtung der Bilder auf das mittlere Bild. Das anatomische T1-gewichtete Bild wird mit dem mittleren Funktionsbild koregistriert. Dann wird eine Normalisierung in den Raum des Montreal Neurological Institute (MNI) und eine Gaußsche räumliche Glättung durchgeführt. Für jeden Teilnehmer (First-Level-Analysen) wird ein allgemeines lineares Modell für die hoch- und kalorienarmen Food- und Non-Food-Imagebedingungen angewendet. Für jede Bedingung wird ein separater Regressor modelliert, indem eine kanonische hämodynamische Reaktionsfunktion verwendet wird, die Zeitableitungen enthält. Bewegungsparameter werden als Confounder modelliert. Für die Analyse auf zweiter Ebene wird eine ANOVA mit gemischtem Modell verwendet, mit der Innerhalb-Faktor-Bildbedingung (kalorienreiche Nahrung, kalorienarme Nahrung, Non-Food|) und der Zwischenfaktor-Gruppe (HiFi vs. LowFi). A priori interessierende Regionen (ROIs) wie Insula, orbitofrontaler Kortex, Amygdala und präfrontaler Kortex werden auf potenzielle Gruppen-nach-Lebensmittel-Bildwechselwirkungen (der Effekt von größtem Interesse) untersucht. Es werden auch Ganzhirnanalysen durchgeführt (um Mehrfachvergleiche korrigiert), um andere potenzielle ROIs zu identifizieren.