Efectos de la fibra dietética en el microbioma y la saciedad (FEMS)

Los patrones dietéticos con alto contenido de fibra están relacionados con un menor riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares [1-3], hipertensión [4], diabetes tipo 2 [5] y aumento de peso corporal [4]. Los posibles mecanismos biológicos que pueden mediar estos efectos beneficiosos para la salud incluyen una ralentización de la absorción de los carbohidratos de las comidas (CHO) [6-11], una reducción de los lípidos en la sangre [8,12] y un aumento de la liberación de hormonas de la saciedad [10,13]. ]. El PI ha demostrado previamente que, en comparación con las comidas bajas en fibra (LowFi), las comidas ricas en fibra (HiFi) redujeron las concentraciones de glucosa en sangre posprandiales en un 11 % [14]. Otro mecanismo potencial es un papel postulado para la fermentación de fibra microbiana para mejorar la salud a través de la producción de acetato, propionato y butirato de ácidos grasos de cadena corta (AGCC) [15-17]. Además de promover la salud del colon, la producción de butirato puede estimular la liberación de hormonas intestinales, el péptido-1 GLP-1 similar al glucagón y el péptido YY (PYY) [18], lo que resulta en una mejor regulación del apetito [19]. Desde el artículo seminal de Gordon en 2004 [20], una gran cantidad de investigaciones han descubierto el papel fundamental que desempeñan los microbios intestinales en la salud. Es importante destacar que gran parte de estos datos, incluidos los hallazgos que respaldan un papel beneficioso de SCFA [21-23], se derivan de estudios en animales. Ahora se necesitan estudios en humanos para avanzar en la importancia traslacional de los estudios con roedores y el beneficio potencial de la fibra en los metabolitos microbianos y la salud cardiometabólica, la regulación de la glucosa, el apetito y la saciedad. El estudio actual determinará los efectos de la ingesta de fibra dietética sobre el apetito, el metabolismo intestinal y el microbioma. Nuestra hipótesis es que los mecanismos por los cuales la fibra dietética proporciona un beneficio metabólico incluyen efectos físicos directos en el tracto gastrointestinal (GI) superior para retardar la absorción de nutrientes y efectos indirectos para reducir la ingesta de alimentos mediada por la secreción de hormonas GI inducida por SCFA que produce una mayor saciedad. Para probar esta hipótesis, realizaremos un ensayo controlado aleatorizado de 4 semanas de dietas HiFi o LowFi en 44 sujetos (objetivo específico 1, SA1) y también aprovecharemos una colonoscopia de detección para estandarizar las poblaciones microbianas de referencia para un estudio de 3 semanas, pre y estudio post intervención HiFi en 26 sujetos (SA2) con síndrome metabólico. Evaluaremos los efectos de las dietas sobre el apetito y la saciedad, el riesgo cardiometabólico y el metabolismo intestinal al inicio y al final de las intervenciones alimentarias. La fibra elegida se deriva de los guisantes, ya que datos recientes sugieren que las legumbres mejoran significativamente la glucemia [6,24-27], la diabetes [28,29], el riesgo de enfermedad cardíaca [30] y el riesgo de obesidad [31]. Estos métodos se emplearán para lograr dos objetivos específicos.

SA1a: Probar el efecto de una dieta HiFi sobre el apetito y la saciedad y si la producción de SCFA media en la mejora de la saciedad en la alimentación HiFi. Hipótesis (H) 1a: En hombres y mujeres adultos, la dieta HiFi (n=22) en comparación con la dieta LowFi (n=22) mejorará significativamente los marcadores de saciedad (GLP-1, PYY, índices subjetivos de apetito) y menor activación en Regiones del cerebro que controlan la ingesta de alimentos/recompensa/apetito mientras aumentan la activación en las regiones de control ejecutivo durante las señales visuales de alimentos de imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI). Estos cambios estarán relacionados con concentraciones más altas de SCFA posprandiales y poblaciones microbianas alteradas, como lo demuestran los mayores niveles de bifidobacterias y la baja proporción de Firmicutes a Bacteroidetes.

SA1b: Determinar si una dieta HiFi mejora la salud cardiometabólica. H1b: una dieta HiFi dará como resultado una menor glucemia, lípidos en sangre, presión arterial y circunferencia de la cintura en comparación con una dieta LowFi.

SA2: Cuantificar los cambios en la composición microbiana y la tasa de producción de SCFA colónicos (utilizando técnicas de infusión de isótopos estables) en la alimentación con dieta HiFi (n=26) y si los cambios son mediadores potenciales de los beneficios observados en la saciedad y los factores de riesgo cardiometabólicos. H2: Una reducción significativa de especies microbianas seguirá a la preparación intestinal por colonoscopia, y la repoblación después de HiFi se caracterizará por una mayor cantidad de bifidobacterias y una proporción más baja de Firmicutes/Bacteroidetes. Un aumento en el flujo de SCFA después de HiFi se asociará con mejoras en la composición microbiana y los marcadores posprandiales de saciedad y triglicéridos en sangre y excursiones de glucosa.

Tamaño de la muestra Basado en nuestros propios datos publicados [14] y no publicados, y en los de otros [32-35], un análisis de potencia reveló que se necesita un tamaño de muestra de entre 10 y 20 sujetos/grupo para detectar diferencias significativas en variables clave ( alpha 0.05) y una potencia del 90% (15 a 18 sujetos/grupo con 80% de potencia). Para el objetivo específico 1, agregaremos 2 asignaturas/grupo para dar cuenta de un 10 % de abandono de asignaturas y para el objetivo específico 2, agregaremos 6 asignaturas adicionales para dar cuenta de un 30 % de abandono. Así, para el objetivo específico 1 se analizan 44 sujetos (22/grupo) y para el objetivo específico 2, 26 sujetos en un diseño de medidas repetidas. Creemos que cualquier efecto de fibra dietética más pequeño que los tratamientos publicados en el pasado se equilibrará con el punto de partida relativamente "limpio" del colon después de la colonoscopia (objetivo específico 2) y también por el hecho de que estamos proporcionando todas las comidas del estudio y, por lo tanto, controlando completamente el ingesta del sujeto

Análisis de los datos:

El análisis estadístico se realizará con el software SPSS (versión 25). Se utilizan métodos gráficos para evaluar la idoneidad de asumir relaciones lineales e histogramas y diagramas de probabilidad para evaluar la normalidad de los residuos. Se emplearán métodos de transformación o no paramétricos, según sea necesario. Las concentraciones de glucosa y hormonas en ayunas se obtendrán en serie, tanto de forma aguda después de las comidas como en ayunas antes y después de las dietas. Los cambios en el tiempo (tratados como un factor nominal para no asumir una tendencia lineal) y por dieta en la composición del microbioma se evaluarán agrupando en los filos bacterianos dominantes (es decir, Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria y Tenericutes) y género. Para SA1, se utilizará un ANOVA de dos factores para cada resultado, siendo los factores Grupo, Tiempo y la interacción Grupo por tiempo. Los grupos se construyen a través de la aleatorización de muestras emparejadas, por lo que esperamos comparabilidad al inicio del estudio. Para SA2, se utilizará una prueba t de muestra pareada para comparar los resultados de interés. Los resultados se informarán como medias o medianas de grupo, según sea más apropiado para los datos, junto con intervalos de confianza del 95 % para las estadísticas de resumen. Los análisis de los datos de fMRI durante la estimulación visual se realizan utilizando el software Statistical Parametric Mapping 12 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm). Los datos se procesan previamente, comenzando con el tiempo de corte y la realineación de las imágenes a la imagen media. La imagen anatómica ponderada en T1 se co-registra con la imagen funcional media. A continuación, se realiza la normalización en el espacio del Instituto Neurológico de Montreal (MNI) y el suavizado espacial gaussiano. Para cada participante (análisis de primer nivel), se aplica un modelo lineal general para las condiciones de imagen de alimentos y no alimentos de alto y bajo contenido calórico. Para cada condición, se modela un regresor separado usando una función de respuesta hemodinámica canónica que incluye derivadas de tiempo. Los parámetros de movimiento se modelan como factores de confusión. Para el análisis de segundo nivel, se utiliza un ANOVA de modelo mixto, con la condición de imagen intrafactorial (alimento alto en calorías, alimento bajo en calorías, no alimentario|) y el grupo entre factores (HiFi vs LowFi). Las regiones de interés (ROI) a priori, como la ínsula, la corteza orbitofrontal, la amígdala y la corteza prefrontal, se examinan en busca de posibles interacciones de imagen de grupo por alimento (el efecto de mayor interés). También se realizan análisis de todo el cerebro (corregidos para comparaciones múltiples) para identificar otros ROI potenciales.