Effetti delle fibre alimentari sul microbioma e sulla sazietà (FEMS)

I modelli dietetici con un alto contenuto di fibre sono collegati a un minor rischio di sviluppo di malattie cardiovascolari [1-3], ipertensione [4], diabete di tipo 2 [5] e aumento del peso corporeo [4]. I potenziali meccanismi biologici che possono mediare questi effetti benefici sulla salute includono un rallentamento dell'assorbimento dei carboidrati del pasto (CHO) [6-11], la riduzione dei lipidi nel sangue [8,12] e un aumento del rilascio degli ormoni della sazietà [10,13 ]. Il PI ha precedentemente dimostrato che rispetto ai pasti a basso contenuto di fibre (LowFi), i pasti ricchi di fibre (HiFi) riducono le concentrazioni di glucosio nel sangue postprandiale dell'11% [14]. Un altro potenziale meccanismo è un ruolo postulato della fermentazione microbica delle fibre per migliorare la salute attraverso la produzione di acidi grassi a catena corta (SCFA) acetato, propionato e butirrato [15-17]. Oltre a promuovere la salute del colon, la produzione di butirrato può stimolare il rilascio degli ormoni intestinali, il peptide-1 GLP-1 simile al glucagone e il peptide YY (PYY) [18] con conseguente miglioramento della regolazione dell'appetito [19]. Dall'articolo fondamentale di Gordon nel 2004 [20], un ampio corpus di ricerche ha scoperto il ruolo fondamentale che i microbi intestinali svolgono nella salute. È importante sottolineare che molti di questi dati, compresi i risultati a sostegno di un ruolo benefico degli SCFA [21-23], sono stati derivati ​​da studi sugli animali. Sono ora necessari studi sull'uomo per far avanzare il significato traslazionale degli studi sui roditori e il potenziale beneficio della fibra sui metaboliti microbici e sulla salute cardiometabolica, sulla regolazione del glucosio, sull'appetito e sulla sazietà. L'attuale studio determinerà gli effetti dell'assunzione di fibre alimentari sull'appetito, sul metabolismo intestinale e sul microbioma. Ipotizziamo che i meccanismi attraverso i quali la fibra alimentare fornisce benefici metabolici includano effetti fisici diretti nel tratto gastrointestinale superiore (GI) per rallentare l'assorbimento dei nutrienti ed effetti indiretti per ridurre l'assunzione di cibo mediata dalla secrezione indotta da SCFA di ormoni gastrointestinali con conseguente aumento della sazietà. Per verificare questa ipotesi, condurremo uno studio controllato randomizzato di 4 settimane di diete HiFi o LowFi in 44 soggetti (obiettivo specifico 1, SA1) e sfrutteremo anche una colonscopia di screening per standardizzare le popolazioni microbiche di base per un periodo di 3 settimane, pre e studio di intervento post HiFi in 26 soggetti (SA2) con sindrome metabolica. Valuteremo gli effetti delle diete su appetito e sazietà, rischio cardiometabolico e metabolismo intestinale all'inizio e alla fine degli interventi alimentari. La fibra scelta deriva dai piselli, poiché dati recenti suggeriscono che i legumi migliorano significativamente la glicemia [6,24-27], il diabete [28,29], il rischio di malattie cardiache [30] e il rischio di obesità [31]. Questi metodi saranno impiegati per raggiungere due obiettivi specifici.

SA1a: testa l'effetto di una dieta HiFi sull'appetito e sulla sazietà e se la produzione di SCFA media il miglioramento della sazietà nell'alimentazione HiFi. Ipotesi (H) 1a: negli uomini e nelle donne adulti, la dieta HiFi (n=22) rispetto alla dieta LowFi (n=22) migliorerà significativamente i marcatori di sazietà (GLP-1, PYY, valutazioni soggettive dell'appetito) e ridurrà l'attivazione in regioni del cervello che controllano l'assunzione di cibo/ricompensa/appetito mentre aumentano l'attivazione nelle regioni di controllo esecutivo durante la risonanza magnetica funzionale (fMRI) segnali alimentari visivi. Questi cambiamenti saranno correlati a concentrazioni postprandiali più elevate di SCFA e popolazioni microbiche alterate, come evidenziato da maggiori livelli di bifidobatteri e basso rapporto Firmicutes/Bacteroidetes.

SA1b: determinare se una dieta HiFi migliora la salute cardiometabolica. H1b: una dieta HiFi si tradurrà in una riduzione della glicemia, dei lipidi nel sangue, della pressione sanguigna e della circonferenza della vita rispetto a una dieta LowFi.

SA2: Quantificare i cambiamenti nella composizione microbica e nel tasso di produzione di SCFA nel colon (utilizzando tecniche di infusione isotopica stabile) sull'alimentazione con dieta HiFi (n=26) e se eventuali cambiamenti sono potenziali mediatori dei benefici osservati sulla sazietà e sui fattori di rischio cardiometabolico. H2: Una significativa riduzione delle specie microbiche seguirà la preparazione dell'intestino alla colonscopia e il ripopolamento dopo l'HiFi sarà caratterizzato da un maggiore rapporto bifidobatterico e basso Firmicutes/Bacteroidetes. Un aumento del flusso di SCFA dopo l'HiFi sarà associato a miglioramenti nella composizione microbica e nei marcatori postprandiali di sazietà e trigliceridi nel sangue e escursioni del glucosio.

Dimensione del campione Sulla base dei nostri dati pubblicati [14] e non pubblicati, e di quelli di altri [32-35], un'analisi di potenza ha rivelato che è necessaria una dimensione del campione compresa tra 10 e 20 soggetti/gruppo per rilevare differenze significative nelle variabili chiave ( alfa 0,05) e una potenza del 90% (da 15 a 18 soggetti/gruppo con potenza dell'80%). Per l'obiettivo specifico 1, aggiungeremo 2 soggetti/gruppo per tenere conto di un abbandono del 10% e per l'obiettivo specifico 2, aggiungeremo altri 6 soggetti per tenere conto del 30% di abbandono. Pertanto, per l'obiettivo specifico 1 44 soggetti (22/gruppo) e per l'obiettivo specifico 2, 26 soggetti vengono analizzati in un disegno a misure ripetute. Riteniamo che qualsiasi effetto delle fibre alimentari inferiore rispetto ai trattamenti pubblicati in passato sarà bilanciato dal relativo punto di partenza "pulito" del colon dopo la colonscopia (obiettivo specifico 2) e anche dal fatto che stiamo fornendo tutti i pasti dello studio e quindi controllando completamente il assunzione del soggetto

Analisi dei dati:

L'analisi statistica sarà eseguita con il software SPSS (versione 25). Vengono utilizzati metodi grafici per valutare l'opportunità di assumere relazioni lineari e istogrammi e grafici di probabilità utilizzati per valutare la normalità dei residui. Saranno impiegati metodi di trasformazione o non parametrici secondo necessità. Le concentrazioni di glucosio e ormoni a digiuno saranno ottenute in serie - sia acutamente dopo i pasti che nello stato di digiuno prima e dopo le diete. I cambiamenti nel tempo (trattati come un fattore nominale in modo da non assumere un andamento lineare) e per dieta nella composizione del microbioma saranno valutati raggruppando nei phyla batterici dominanti (es. Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria e Tenericutes) e genere. Per SA1, verrà utilizzata un'ANOVA a due fattori per ciascun risultato, con i fattori Gruppo, Tempo e Gruppo per interazione temporale. I gruppi sono costruiti tramite randomizzazione di campioni abbinati, quindi ci aspettiamo comparabilità al basale. Per SA2, verrà utilizzato un test t per campioni appaiati per confrontare i risultati di interesse. I risultati verranno riportati come medie di gruppo o mediane, come più appropriato per i dati insieme a intervalli di confidenza al 95% per le statistiche di riepilogo. Le analisi dei dati fMRI durante la stimolazione visiva vengono eseguite utilizzando il software Statistical Parametric Mapping 12 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm). I dati vengono preelaborati, iniziando con la temporizzazione delle sezioni e il riallineamento delle immagini all'immagine media. L'immagine anatomica pesata in T1 è co-registrata all'immagine funzionale media. Viene quindi eseguita la normalizzazione nello spazio del Montreal Neurological Institute (MNI) e il livellamento spaziale gaussiano. Per ogni partecipante (analisi di primo livello), viene applicato un modello lineare generale per le condizioni di immagine alimentare e non alimentare ad alto e basso contenuto calorico. Per ogni condizione, viene modellato un regressore separato utilizzando una funzione di risposta emodinamica canonica che include derivate temporali. I parametri di movimento sono modellati come confondenti. Per l'analisi di secondo livello, viene utilizzato un modello misto ANOVA, con il fattore interno, la condizione dell'immagine (cibo ipercalorico, cibo ipocalorico, non alimentare|) e il gruppo tra fattori (HiFi vs LowFi). Le regioni di interesse a priori (ROI) come l'insula, la corteccia orbitofrontale, l'amigdala e la corteccia prefrontale vengono esaminate per potenziali interazioni immagine gruppo per cibo (l'effetto di maggior interesse). Vengono anche condotte analisi dell'intero cervello (corrette per confronti multipli) per identificare altri potenziali ROI.