Az élelmi rostok hatása a mikrobiomra és a jóllakottságra (FEMS)

A magas rosttartalmú táplálkozási szokások a szív- és érrendszeri betegségek [1-3], a magas vérnyomás [4], a 2-es típusú cukorbetegség [5] és a megnövekedett testtömeg kialakulásának kisebb kockázatával függnek össze. A lehetséges biológiai mechanizmusok, amelyek közvetíthetik ezeket a jótékony egészségügyi hatásokat, többek között az étkezési szénhidrát (CHO) felszívódásának lassulása [6-11], a vér lipidszintjének csökkenése [8,12] és a jóllakottság hormonok felszabadulása [10,13]. ]. A PI korábban kimutatta, hogy az alacsony rosttartalmú (LowFi) ételekhez képest a magas rosttartalmú (HiFi) ételek étkezés után 11%-kal csökkentették a vércukorszintet [14]. Egy másik lehetséges mechanizmus a mikrobiális rostok fermentációjának feltételezett szerepe az egészség javításában a rövid szénláncú zsírsavak (SCFA) acetát, propionát és butirát termelésével [15-17]. A vastagbél egészségének elősegítése mellett a butiráttermelés serkentheti a bélhormonok, a glukagonszerű peptid-1 GLP-1 és a YY (PYY) peptid felszabadulását [18], ami javítja az étvágy szabályozását [19]. Gordon 2004-es alapvetô tanulmánya [20] óta számos kutatás tárta fel a bélmikrobák egészségben játszott kritikus szerepét. Fontos, hogy ezen adatok nagy része, beleértve az SCFA jótékony szerepét alátámasztó eredményeket [21-23], állatkísérletekből származik. Humán vizsgálatokra van szükség a rágcsálókkal végzett vizsgálatok transzlációs jelentőségének, valamint a rostok mikrobiális metabolitjaira és a kardiometabolikus egészségre, a glükózszabályozásra, az étvágyra és a jóllakottságra gyakorolt ​​potenciális előnyeinek növelése érdekében. A jelenlegi tanulmány meghatározza az élelmi rostbevitelnek az étvágyra, a bélrendszeri anyagcserére és a mikrobiomára gyakorolt ​​hatását. Feltételezzük, hogy azok a mechanizmusok, amelyek révén az élelmi rostok metabolikus előnyöket biztosítanak, magukban foglalják a direkt fizikai hatásokat a felső gasztrointesztinális (GI) traktusban a tápanyagok felszívódásának lassítására, valamint a táplálékfelvétel csökkentésére irányuló közvetett hatásokat, amelyeket az SCFA által kiváltott GI hormonok szekréciója közvetít, ami fokozott jóllakottságot eredményez. Ennek a hipotézisnek a teszteléséhez randomizált, kontrollált vizsgálatot végzünk 4 hetes HiFi vagy LowFi diétákon 44 alanyon (1. specifikus cél, SA1), és egy szűrő kolonoszkópiát is felhasználunk, hogy standardizáljuk a kiindulási mikrobiális populációkat egy 3 hetes, pre- és HiFi beavatkozás utáni vizsgálat 26 metabolikus szindrómában szenvedő alanyon (SA2). Az etetési beavatkozások kezdetén és végén felmérjük a diéták étvágyra és jóllakottságra, kardiometabolikus kockázatra és bélrendszeri anyagcserére gyakorolt ​​hatását. A választott rost borsóból származik, mivel a legújabb adatok arra utalnak, hogy a hüvelyesek jelentősen javítják a glikémiát [6,24-27], a cukorbetegséget [28,29], a szívbetegségek kockázatát [30] és az elhízás kockázatát [31]. Ezeket a módszereket két konkrét cél eléréséhez alkalmazzuk.

SA1a: Tesztelje a HiFi diéta étvágyra és jóllakottságra gyakorolt ​​hatását, és azt, hogy az SCFA termelés közvetíti-e a jóllakottság javulását a HiFi táplálásban. Hipotézis (H) 1a: Felnőtt férfiaknál és nőknél a HiFi (n=22) a LowFi (n=22) diétához képest jelentősen javítja a jóllakottság markereit (GLP-1, PYY, szubjektív étvágyértékelés) és csökkenti az aktivációt agyi régiók, amelyek szabályozzák a táplálékfelvételt/jutalmat/étvágyat, miközben növelik az aktivációt a végrehajtó kontroll régiókban a funkcionális mágneses rezonancia képalkotás (fMRI) vizuális táplálékjelzései során. Ezek a változások a magasabb étkezés utáni SCFA-koncentrációkkal és a megváltozott mikrobiális populációkkal kapcsolatosak, amint azt a magasabb bifidobaktériumok szintje és az alacsony Firmicutes/Bacteroidetes arány bizonyítja.

SA1b: Határozza meg, hogy a HiFi-diéta javítja-e a kardiometabolikus egészséget. H1b: A HiFi diéta alacsonyabb glikémiát, vérzsírszintet, vérnyomást és derékbőséget eredményez, mint egy LowFi diéta.

SA2: Számszerűsítse a mikrobiális összetételben és a vastagbél SCFA termelési sebességében bekövetkezett változásokat (stabil izotópos infúziós technikák alkalmazásával) HiFi diétás tápláláskor (n=26), és azt, hogy bármilyen változás lehetséges közvetítője-e a jóllakottság és a kardiometabolikus kockázati tényezők megfigyelt előnyeinek. H2: Jelentős mikrobiális fajok csökkenése következik be a kolonoszkópiás bélelőkészítést követően, a HiFi utáni újrapopulációt pedig nagyobb bifidobaktériumok és alacsony Firmicutes/Bacteroidetes arány jellemzi. Az SCFA-fluxus növekedése a HiFi-t követően a mikrobiális összetétel, valamint a jóllakottság, valamint a vér triglicerid- és glükózkirándulási markereinek étkezés utáni javulásával jár együtt.

A minta mérete Saját publikált [14] és nem publikált adataink, valamint mások [32-35] adatai alapján az erőelemzés feltárta, hogy 10-20 alany/csoport mintaméretre van szükség a kulcsváltozók közötti jelentős különbségek kimutatásához. alfa 0,05) és 90%-os teljesítmény (15-18 alany/csoport 80%-os teljesítménnyel). Az 1. konkrét célhoz csoportonként 2 tantárgyat adunk hozzá a 10%-os lemorzsolódáshoz, a 2. konkrét célhoz pedig további 6 tárgyat adunk hozzá a 30%-os lemorzsolódáshoz. Így az 1. konkrét cél esetében 44 alany (22/csoport) és a 2. specifikus cél esetében 26 alanyt elemzünk ismételt mérési tervben. Meggyőződésünk, hogy a korábbi, publikált kezeléseknél kisebb élelmi rostok hatását kiegyenlíti a vastagbél viszonylagos „tiszta” kiindulási pontja a kolonoszkópia után (2. konkrét cél), valamint az a tény, hogy minden tanulmányi étkezést biztosítunk, és így teljes mértékben ellenőrizzük a alany felvétele

Adatelemzés:

A statisztikai elemzés az SPSS szoftverrel (25-ös verzió) történik. Grafikus módszereket használnak a lineáris kapcsolatok feltételezésének megfelelőségének felmérésére, valamint a maradványok normalitásának értékelésére használt hisztogramokat és valószínűségi diagramokat. Szükség szerint transzformációs vagy nem paraméteres módszereket alkalmazunk. Az éhgyomri glükóz- és hormonkoncentrációkat sorozatosan határozzuk meg - mind akutan étkezés után, mind éhgyomri állapotban a diéta előtt és után. A mikrobióm összetételében az idő múlásával (névleges tényezőként kezelve, hogy ne feltételezzünk lineáris trendet) és az étrend hatására bekövetkező változásokat a domináns bakteriális törzsekbe (pl. Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria és Tenericutes) és nemzetség. Az SA1 esetében minden egyes eredményhez kéttényezős ANOVA-t kell használni, a csoport, az idő és a csoportos idő szerinti interakció tényezőivel. A csoportokat illesztett mintás randomizálással hozzuk létre, így az összehasonlíthatóságra számítunk az alapvonalon. Az SA2 esetében egy páros mintás t-próbát használunk a számunkra érdekes eredmények összehasonlítására. Az eredmények csoportátlagként vagy mediánként jelennek meg, a legmegfelelőbb adatok szerint, az összefoglaló statisztikák 95%-os konfidencia intervallumával együtt. A vizuális stimuláció során az fMRI adatok elemzését a Statistical Parametric Mapping 12 szoftverrel (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) végezzük. Az adatok előfeldolgozása megtörténik, kezdve a szelet időzítésével és a képek átigazításával az átlagos képhez. Az anatómiai T1 súlyozott kép az átlagos funkcionális képhez kapcsolódik. Ezután a Montreal Neurological Institute (MNI) térbe történő normalizálása és Gauss-féle térbeli simítása történik. Minden résztvevő esetében (első szintű elemzések) általános lineáris modellt alkalmazunk a magas és alacsony kalóriatartalmú élelmiszerek és nem élelmiszerek képi körülményeire. Minden állapothoz külön regresszort modelleznek egy kanonikus hemodinamikai válaszfüggvény használatával, amely időderiváltákat tartalmaz. A mozgási paraméterek zavaró tényezőként vannak modellezve. A második szintű elemzéshez egy vegyes modell ANOVA-t használnak, a belső faktorral, a képfeltételekkel (magas kalóriatartalmú élelmiszer, alacsony kalóriatartalmú élelmiszer, nem élelmiszer|) és a faktorok közötti csoporttal (HiFi vs LowFi). A priori érdeklődésre számot tartó régiókat (ROI), mint például az insula, az orbitofrontalis kéreg, az amygdala és a prefrontális kéreg, megvizsgálják a lehetséges csoportonkénti képi interakciók szempontjából (a legérdekesebb hatás). Teljes agyi elemzéseket is végeznek (többszöri összehasonlításhoz korrigálva), hogy azonosítsanak más lehetséges ROI-kat.