- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04642482
Synbiotische Therapie auf Darmmikrobiota und Insulinresistenz bei Adipositas
Die Wirkung von Synbiotika auf Darmmikrobiota und HOMA-IR (homöostatische Modellbewertung der Insulinresistenz) auf Fettleibigkeit
Hintergrund :
Es gibt eine plausible Beziehung zwischen mikrobiellem Darm und Insulinresistenz. Eine Intervention zur Verhinderung einer Insulinresistenz durch Modifikation des mikrobiellen Darms wurde vorgeschlagen, aber begrenzte Studien zeigen die erwarteten Auswirkungen. Eine Möglichkeit, den mikrobiellen Darm zu manipulieren, ist die Verabreichung von Synbiotika (Präbiotika und Probiotika).
Zielsetzung :
Diese Studie zielt darauf ab, die Auswirkungen der Verabreichung von Synbiotika auf den mikrobiellen Darm und die Insulinresistenz zu untersuchen.
Kurze Methodik:
Eine quasi-experimentelle Studie mit mehreren Armen wird an gesunden Teilnehmern durchgeführt. Alle Probanden werden einer mikrobiellen taxonomischen Darmanalyse unter Verwendung von Kotproben und Blutuntersuchungen unterzogen, um den Status der Insulinresistenz zu bestimmen (unter Verwendung des homöostatischen Modells zur Bewertung der Insulinresistenz/HOMA-IR-Ansatz). Dem Interventionsarm wird ein Synbiotikum verabreicht, und das aktive Vergleichspräparat verwendet Maltodextrin. Wiederholungsmessungen werden nach 8 Wochen und 12 Wochen ab dem Tag der Verabreichung durchgeführt.
Hypothese: Es wird eine Überlegenheitsversuchshypothese angewendet, wobei angenommen wird, dass die synbiotische Gruppe eine höhere Vielfalt an mikrobiellen Darm und einen niedrigeren HOMA-IR-Level aufweist
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Studienort:
Diese Studie wird die gesunden Teilnehmer von der Universität rekrutieren
Zielbevölkerung:
Gesunde Teilnehmer
Allgemeines Studiendesign:
Quasi Experimentelle Studie mit einem Komparator
Berechnung der Stichprobengröße:
Die Differenz zwischen zwei Mittelwerten von HOMA IR aus Pilotdaten (7) und einer Standardabweichung von 2,9, mit 5 % Typ-I-Fehler und 80 % Leistung ergab insgesamt 16 Teilnehmer für zwei Arme
Verwaltung der Probe:
Umgang mit Kotproben
- Der Patient sollte vor der Stuhluntersuchung 8 Stunden nüchtern bleiben
- DNA-Extraktion
- Lysat-Vorbereitung und Zentrifugation der Stuhlprobe
- Lysat mit Probe mischen
- Säulenwäsche
- DNA-Elution
- DNA-Speicherung
- DNA-Sequenzierung und -Analyse
- taxonomische Analyse
Blutzucker nüchtern
- Der Patient sollte vor dem Nüchternblutzucker 8 Stunden nüchtern sein
- Blut wird aus der Kubitalvene entnommen
- Die Spektrometrie wird basierend auf der NADPH-Bildung aus der nachstehenden Gleichung durchgeführt
D-Glucose+ATP -----> Glucose-6-phosphat+ADP Glucose-6-phosphat+NAD ---- G-6-PDH ---> D-Gluconat-6-phosphat+NADH+H
Insulinspiegel
- Zentrifugieren Sie das Blut, um das Serum zu erhalten
- Der monoklonale Anti-Insulin-Antikörper wird dem Serum zugesetzt
- Der Nachweis basiert auf der Bildung von Anti-Insulin-Antikörpern und Insulinkomplexen
- Bewertung des homöostatischen Modells für Insulinresistenz/HOMA-IR-Wert wird aus dem Glukosespiegel multipliziert mit dem Insulinspiegel und geteilt durch 405 berechnet.
Schutz vor unerwünschten Ereignissen
- Alle Probanden erhalten die Zustimmung bezüglich des potenziellen Schadens der synbiotischen Verabreichung
- Alle Probanden befolgen das Protokoll zur Meldung von unerwünschten Ereignissen (höchstwahrscheinlich schwere Verstopfung).
- Alle Probanden werden entsprechend behandelt und bei Bedarf ins Krankenhaus eingeliefert.
Statistische Analyse
- Allgemeine Analyse: Behandlungsabsicht (ITT)
- Vor der Intervention wird ein Propensity Score Matching durchgeführt
- Eine ANOVA mit wiederholten Messungen wird durchgeführt, während ein verallgemeinertes lineares gemischtes Modell, das die Intervention als Dummy-Variable behandelt, durchgeführt wird, wenn die ANOVA-Annahmen nicht erfüllt werden können.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Phase 4
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
South Sulawesi
-
Makassar, South Sulawesi, Indonesien, 90221
- Faculty of Medicine, Muhammadiyah University
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter über 18 Jahre alt
- In den letzten 6 Monaten kein Antibiotikum erhalten
Ausschlusskriterien
- Einnahme von Medikamenten, die den Blutzucker verändern
- Einnahme von probiotischen oder synbiotischen Produkten (z. B. Joghurt)
- Teilnehmer, die die synbiotische Intervention nicht länger als 3 Tage hintereinander einnehmen
- unvollständige Nachuntersuchungsergebnisse
- Nachteilige Wirkung entwickeln
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Behandlung
- Zuteilung: Nicht randomisiert
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Vervierfachen
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Experimental: Synbiotisch
Ein feines Pulver zur oralen Einnahme besteht aus Lebenszelle 1,0 x 10^9 Koloniebildende Einheit von :
|
Die Teilnehmer dieser Gruppe erhalten ein feines Pulver einer synbiotischen Formel und sollten ohne Verdünnung mit Wasser oral eingenommen werden.
Andere Namen:
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Aktiver Komparator: Placebo
Als aktives Vergleichsmittel wird ein Pulver von 5 Gramm Maltodextrin gegeben, das oral eingenommen wird.
|
Die Teilnehmer dieser Gruppe erhalten ein feines Maltodextrin-Pulver, das oral ohne Verdünnung mit Wasser eingenommen werden sollte.
Andere Namen:
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Bewertung des homöostatischen Modells für Insulinresistenz (HOMA-IR)
Zeitfenster: Änderungen des HOMA-IR-Werts vom Ausgangswert bis 8 Wochen
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ein Wert, der die Insulinresistenz darstellt, die sich ergibt, indem der Blutzuckerwert und der Insulinwert multipliziert und dann durch 405 dividiert werden (unter Berücksichtigung der Einheit der Werte in mg/dL und nicht in mmol)
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Änderungen des HOMA-IR-Werts vom Ausgangswert bis 8 Wochen
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Andere Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Abundance-based Coverage Estimator (ACE) Index der Kotprobe
Zeitfenster: Vor dem Eingriff (Zeit 0), 8 Wochen nach Zeit 0 und 12 Wochen nach Zeit 0
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Dieser Index ist definiert als die Summe der Wahrscheinlichkeiten der beobachteten Arten.
Die ACE-Methode unterteilt beobachtete Häufigkeiten in häufig vorkommende und seltene Gruppen.
Die häufig vorkommenden Arten sind diejenigen mit mehr als 10 Individuen in der Probe, und die seltenen Arten sind diejenigen mit weniger als 10 Individuen
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Vor dem Eingriff (Zeit 0), 8 Wochen nach Zeit 0 und 12 Wochen nach Zeit 0
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Shannon-Index der Kotprobe
Zeitfenster: Vor dem Eingriff (Zeit 0), 8 Wochen nach Zeit 0 und 12 Wochen nach Zeit 0
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Der Shannon-Diversitätsindex auf einen Wert zwischen 0 und 1. Niedrigere Werte weisen auf eine größere Diversität des mikrobiellen Darms hin, während höhere Werte auf eine geringere Diversität hinweisen.
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Vor dem Eingriff (Zeit 0), 8 Wochen nach Zeit 0 und 12 Wochen nach Zeit 0
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Andi Anggeraini, Hasanuddin University
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Cani PD, Neyrinck AM, Fava F, Knauf C, Burcelin RG, Tuohy KM, Gibson GR, Delzenne NM. Selective increases of bifidobacteria in gut microflora improve high-fat-diet-induced diabetes in mice through a mechanism associated with endotoxaemia. Diabetologia. 2007 Nov;50(11):2374-83. doi: 10.1007/s00125-007-0791-0. Epub 2007 Sep 6.
- Andreasen AS, Larsen N, Pedersen-Skovsgaard T, Berg RM, Moller K, Svendsen KD, Jakobsen M, Pedersen BK. Effects of Lactobacillus acidophilus NCFM on insulin sensitivity and the systemic inflammatory response in human subjects. Br J Nutr. 2010 Dec;104(12):1831-8. doi: 10.1017/S0007114510002874. Epub 2010 Sep 6.
- Hagerty SL, Hutchison KE, Lowry CA, Bryan AD. An empirically derived method for measuring human gut microbiome alpha diversity: Demonstrated utility in predicting health-related outcomes among a human clinical sample. PLoS One. 2020 Mar 2;15(3):e0229204. doi: 10.1371/journal.pone.0229204. eCollection 2020.
- Brahe LK, Astrup A, Larsen LH. Is butyrate the link between diet, intestinal microbiota and obesity-related metabolic diseases? Obes Rev. 2013 Dec;14(12):950-9. doi: 10.1111/obr.12068. Epub 2013 Aug 16.
- Bermudez-Brito M, Plaza-Diaz J, Munoz-Quezada S, Gomez-Llorente C, Gil A. Probiotic mechanisms of action. Ann Nutr Metab. 2012;61(2):160-74. doi: 10.1159/000342079. Epub 2012 Oct 2.
- Cani PD, Delzenne NM. The role of the gut microbiota in energy metabolism and metabolic disease. Curr Pharm Des. 2009;15(13):1546-58. Review.
- Chakraborti CK. New-found link between microbiota and obesity. World J Gastrointest Pathophysiol. 2015 Nov 15;6(4):110-9. doi: 10.4291/wjgp.v6.i4.110.
- Le Chatelier E, Nielsen T, Qin J, Prifti E, Hildebrand F, Falony G, Almeida M, Arumugam M, Batto JM, Kennedy S, Leonard P, Li J, Burgdorf K, Grarup N, Jorgensen T, Brandslund I, Nielsen HB, Juncker AS, Bertalan M, Levenez F, Pons N, Rasmussen S, Sunagawa S, Tap J, Tims S, Zoetendal EG, Brunak S, Clement K, Dore J, Kleerebezem M, Kristiansen K, Renault P, Sicheritz-Ponten T, de Vos WM, Zucker JD, Raes J, Hansen T; MetaHIT consortium, Bork P, Wang J, Ehrlich SD, Pedersen O. Richness of human gut microbiome correlates with metabolic markers. Nature. 2013 Aug 29;500(7464):541-6. doi: 10.1038/nature12506.
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- Griffiths EA, Duffy LC, Schanbacher FL, Qiao H, Dryja D, Leavens A, Rossman J, Rich G, Dirienzo D, Ogra PL. In vivo effects of bifidobacteria and lactoferrin on gut endotoxin concentration and mucosal immunity in Balb/c mice. Dig Dis Sci. 2004 Apr;49(4):579-89. doi: 10.1023/b:ddas.0000026302.92898.ae.
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- Kassaian N, Feizi A, Aminorroaya A, Jafari P, Ebrahimi MT, Amini M. The effects of probiotics and synbiotic supplementation on glucose and insulin metabolism in adults with prediabetes: a double-blind randomized clinical trial. Acta Diabetol. 2018 Oct;55(10):1019-1028. doi: 10.1007/s00592-018-1175-2. Epub 2018 Jun 22.
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- Kootte RS, Vrieze A, Holleman F, Dallinga-Thie GM, Zoetendal EG, de Vos WM, Groen AK, Hoekstra JB, Stroes ES, Nieuwdorp M. The therapeutic potential of manipulating gut microbiota in obesity and type 2 diabetes mellitus. Diabetes Obes Metab. 2012 Feb;14(2):112-20. doi: 10.1111/j.1463-1326.2011.01483.x. Epub 2011 Nov 22.
- Larsen N, Vogensen FK, van den Berg FW, Nielsen DS, Andreasen AS, Pedersen BK, Al-Soud WA, Sorensen SJ, Hansen LH, Jakobsen M. Gut microbiota in human adults with type 2 diabetes differs from non-diabetic adults. PLoS One. 2010 Feb 5;5(2):e9085. doi: 10.1371/journal.pone.0009085.
- Naito E, Yoshida Y, Makino K, Kounoshi Y, Kunihiro S, Takahashi R, Matsuzaki T, Miyazaki K, Ishikawa F. Beneficial effect of oral administration of Lactobacillus casei strain Shirota on insulin resistance in diet-induced obesity mice. J Appl Microbiol. 2011 Mar;110(3):650-7. doi: 10.1111/j.1365-2672.2010.04922.x. Epub 2011 Feb 1.
- Saad MJ, Santos A, Prada PO. Linking Gut Microbiota and Inflammation to Obesity and Insulin Resistance. Physiology (Bethesda). 2016 Jul;31(4):283-93. doi: 10.1152/physiol.00041.2015.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
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Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
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Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
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