Effets des fibres alimentaires sur le microbiome et la satiété (FEMS)

Les régimes alimentaires riches en fibres sont liés à un risque moindre de développement de maladies cardiovasculaires [1-3], d'hypertension [4], de diabète de type 2 [5] et d'augmentation du poids corporel [4]. Les mécanismes biologiques potentiels qui peuvent médier ces effets bénéfiques sur la santé comprennent un ralentissement de l'absorption des glucides des repas (CHO) [6-11], une réduction des lipides sanguins [8,12] et une augmentation de la libération d'hormones de satiété [10,13 ]. L'IP a précédemment montré que, par rapport aux repas faibles en fibres (LowFi), les repas riches en fibres (HiFi) réduisaient les concentrations de glucose dans le sang après les repas de 11 % [14]. Un autre mécanisme potentiel est un rôle postulé de la fermentation des fibres microbiennes pour améliorer la santé grâce à la production d'acétate, de propionate et de butyrate d'acides gras à chaîne courte (AGCC) [15-17]. En plus de favoriser la santé du côlon, la production de butyrate peut stimuler la libération des hormones intestinales, du peptide-1 de type glucagon GLP-1 et du peptide YY (PYY) [18], ce qui améliore la régulation de l'appétit [19]. Depuis l'article fondateur de Gordon en 2004 [20], un grand nombre de recherches ont découvert le rôle critique que jouent les microbes intestinaux dans la santé. Il est important de noter qu'une grande partie de ces données, y compris les résultats soutenant un rôle bénéfique des SCFA [21-23], ont été dérivées d'études animales. Des études humaines sont maintenant nécessaires pour faire progresser la signification translationnelle des études sur les rongeurs et le bénéfice potentiel des fibres sur les métabolites microbiens et la santé cardiométabolique, la régulation du glucose, l'appétit et la satiété. L'étude actuelle déterminera les effets de l'apport en fibres alimentaires sur l'appétit, le métabolisme intestinal et le microbiome. Nous émettons l'hypothèse que les mécanismes par lesquels les fibres alimentaires procurent un bénéfice métabolique comprennent des effets physiques directs dans le tractus gastro-intestinal supérieur (GI) pour ralentir l'absorption des nutriments et des effets indirects pour réduire l'apport alimentaire médié par la sécrétion d'hormones GI induite par les SCFA, entraînant une satiété accrue. Pour tester cette hypothèse, nous mènerons un essai contrôlé randomisé de 4 semaines de régimes HiFi ou LowFi chez 44 sujets (objectif spécifique 1, SA1) et tirerons également parti d'une coloscopie de dépistage pour standardiser les populations microbiennes de base pendant 3 semaines, pré- et étude post-intervention HiFi chez 26 sujets (SA2) atteints du syndrome métabolique. Nous évaluerons les effets des régimes sur l'appétit et la satiété, le risque cardiométabolique et le métabolisme intestinal au début et à la fin des interventions alimentaires. La fibre choisie est dérivée des pois, car des données récentes suggèrent que les légumineuses améliorent significativement la glycémie [6,24-27], le diabète [28,29], le risque de maladie cardiaque [30] et le risque d'obésité [31]. Ces méthodes seront utilisées pour atteindre deux objectifs spécifiques.

SA1a : Testez l'effet d'un régime HiFi sur l'appétit et la satiété et si la production d'AGCC améliore la satiété dans l'alimentation HiFi. Hypothèse (H) 1a : Chez l'homme et la femme adultes, le régime HiFi (n=22) comparé au régime LowFi (n=22) va significativement améliorer les marqueurs de satiété (GLP-1, PYY, indices subjectifs d'appétit) et diminuer l'activation dans régions du cerveau qui contrôlent l'apport alimentaire/la récompense/l'appétit tout en augmentant l'activation dans les régions de contrôle exécutif pendant les signaux alimentaires visuels d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Ces changements seront liés à des concentrations postprandiales plus élevées d'AGCC et à des populations microbiennes altérées, comme en témoignent des niveaux plus élevés de bifidobactéries et un faible rapport Firmicutes/Bacteroidetes.

SA1b : Déterminer si un régime HiFi améliore la santé cardiométabolique. H1b : Un régime HiFi entraînera une baisse de la glycémie, des lipides sanguins, de la tension artérielle et du tour de taille par rapport à un régime LowFi.

SA2 : Quantifier les changements dans la composition microbienne et le taux de production d'AGCC colique (en utilisant des techniques d'infusion isotopique stable) sur l'alimentation avec un régime HiFi (n = 26) et si des changements sont des médiateurs potentiels des avantages observés sur la satiété et les facteurs de risque cardiométabolique. H2 : Une réduction significative des espèces microbiennes suivra la préparation intestinale par coloscopie, et le repeuplement après HiFi sera caractérisé par un plus grand nombre de bifidobactéries et un faible rapport Firmicutes/Bacteroidetes. Une augmentation du flux SCFA après HiFi sera associée à des améliorations de la composition microbienne et des marqueurs postprandiaux de satiété et des triglycérides sanguins et des excursions de glucose.

Taille de l'échantillon Sur la base de nos propres données publiées [14] et non publiées, et de celles d'autres [32-35], une analyse de puissance a révélé qu'une taille d'échantillon comprise entre 10 et 20 sujets/groupe est nécessaire pour détecter des différences significatives dans les variables clés ( alpha 0,05) et une puissance de 90 % (15 à 18 sujets/groupe avec une puissance de 80 %). Pour l'objectif spécifique 1, nous ajouterons 2 sujets/groupe pour tenir compte d'un abandon de sujet de 10 % et pour l'objectif spécifique 2, nous ajouterons 6 sujets supplémentaires pour tenir compte d'un abandon de 30 %. Ainsi, pour l'objectif spécifique 1, 44 sujets (22/groupe) et pour l'objectif spécifique 2, 26 sujets sont analysés dans un plan à mesures répétées. Nous pensons que tout effet des fibres alimentaires plus faible que les traitements publiés par le passé sera contrebalancé par le point de départ « propre » relatif du côlon après la coloscopie (objectif spécifique 2) et également par le fait que nous fournissons tous les repas de l'étude et que nous contrôlons donc entièrement le apport du sujet

L'analyse des données:

L'analyse statistique sera effectuée avec le logiciel SPSS (version 25). Des méthodes graphiques sont utilisées pour évaluer la pertinence de supposer des relations linéaires et des histogrammes et des diagrammes de probabilité utilisés pour évaluer la normalité des résidus. Des méthodes de transformation ou non paramétriques seront employées selon les besoins. Les concentrations de glucose et d'hormones à jeun seront obtenues en série - à la fois de manière aiguë après les repas et à jeun avant et après les régimes. Les changements dans le temps (traités comme un facteur nominal afin de ne pas supposer une tendance linéaire) et par le régime alimentaire dans la composition du microbiome seront évalués en regroupant les phylums bactériens dominants (c'est-à-dire Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria et Tenericutes) et genre. Pour SA1, une ANOVA à deux facteurs sera utilisée pour chaque résultat, les facteurs étant l'interaction Groupe, Temps et Groupe par temps. Les groupes sont construits via une randomisation d'échantillons appariés, nous nous attendons donc à une comparabilité au départ. Pour SA2, un test t pour échantillons appariés sera utilisé pour comparer les résultats d'intérêt. Les résultats seront rapportés sous forme de moyennes ou de médianes de groupe, selon ce qui convient le mieux aux données, avec des intervalles de confiance à 95 % pour les statistiques récapitulatives. Les analyses des données IRMf pendant la stimulation visuelle sont effectuées à l'aide du logiciel Statistical Parametric Mapping 12 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm). Les données sont prétraitées, en commençant par la synchronisation des tranches et le réalignement des images sur l'image moyenne. L'image pondérée T1 anatomique est co-calée à l'image fonctionnelle moyenne. Une normalisation dans l'espace de l'Institut neurologique de Montréal (INM) et un lissage spatial gaussien sont ensuite effectués. Pour chaque participant (analyses de premier niveau), un modèle linéaire général est appliqué pour les conditions d'image alimentaires et non alimentaires à haute et basse calories. Pour chaque condition, un régresseur séparé est modélisé à l'aide d'une fonction de réponse hémodynamique canonique qui inclut des dérivées temporelles. Les paramètres de mouvement sont modélisés comme des facteurs de confusion. Pour l'analyse de deuxième niveau, un modèle mixte ANOVA est utilisé, avec la condition d'image intra-facteur (aliments riches en calories, aliments faibles en calories, non-alimentaire |) et le groupe inter-facteurs (HiFi vs LowFi). Les régions d'intérêt (ROI) a priori telles que l'insula, le cortex orbitofrontal, l'amygdale et le cortex préfrontal sont examinées pour les interactions potentielles d'image groupe par aliment (l'effet le plus intéressant). Des analyses du cerveau entier sont également effectuées (corrigées pour les comparaisons multiples) afin d'identifier d'autres retours sur investissement potentiels.