スタチンを服用している高脂血症患者におけるn-3脂肪酸補給の効果

この研究は、トルコのイスタンブールで実施された並行ランダム化二重盲検プラセボ対照試験です。

バックグラウンド

心血管疾患（CVD）は、これまでも、そして今も世界中で第 1 位の死亡原因となっています。 世界保健機関 (WHO) によると、2012 年の死亡の 3 人に 1 人は CVD が原因でした。 米国心臓協会によると、心臓病と脳卒中は世界中で死亡原因の第1位と第2位となっている。 トルコではさらに悪く、全死亡者の40%がCVDによるものでした。 このような高い有病率は当然ながら多大な疾患負担をもたらし、多くの国で CVD リスクを軽減するための研究が進行中です。

CVD は単一の疾患ではなく、実際には主に「アテローム性動脈硬化」という一般的な病理によって引き起こされる一連の疾患であることを強調することが重要です。 アテローム性動脈硬化症は、動脈壁におけるプラーク形成であり、これにより内腔直径が減少し、臓器損傷や、心筋梗塞（MI）、狭心症、脳卒中などの臨床事象を引き起こします。 動脈硬化の2つの原因のうちの1つは高脂血症であり、これが今回の研究のテーマです。 アテローム性動脈硬化症と脂質が関連していることは明らかです。循環 LDL コレステロール値の上昇は、脂肪プラークの形成を引き起こすという事実を考慮すると、アテローム発生において中心的な役割を果たします。 したがって、すべての臨床ガイドラインでは、LDL レベルがアテローム性動脈硬化を予防するための主な目標とされています。しかし、より最近の研究では、LDL はそのサイズと密度に基づいて構造的に不均一であることが明らかになりました。 大きくて浮力のある LDL 粒子と、よりアテローム生成性が高いと考えられている小さくて密度の高い LDL 粒子が存在します。 小さくて高密度の LDL 粒子を大量に持つ人は、総 LDL レベルに関係なく、CV イベントのリスクが高くなります。 研究では、小さくて密度の高い LDL プロファイルは、以下の理由から CVD のリスクの 3 倍から 7 倍の増加と関連しています。1- 動脈壁を貫通する能力が増加します。 2-酸化されやすい。

小型で高密度の LDL を治療するための主な治療アプローチは、血清トリグリセリド (TG) レベルを低下させる薬剤を使用することです。これは、薬剤によって LDL サイズ プロファイルがより大きく、より密度が低く、したがってアテローム発生が少ない種に変化するためです。 最も一般的に使用されるそのような薬剤はスタチンです。 スタチンとは別に、オメガ 3 脂肪酸も TG を低下させる有益な効果があるという強力な証拠があります。 しかし、小さくて密な LDL に対するそれらの影響はまだ十分に研究されていません。 オメガ 3 脂肪酸が LDL プロファイルを密度の低いより大きな粒子に変化させる有益な効果を持っている場合、オメガ 3 の補給は高脂血症患者にとって非常に効果的です。 スタチンの使用がすべての臨床ガイドラインのゴールドスタンダードであるという事実を考慮して、この研究ではスタチンとオメガ-3 脂肪酸を比較せず、代わりにスタチン単独療法とスタチンとオメガ-3 サプリメントの併用を比較し、オメガ-3 脂肪酸の有無を調査します。脂肪酸はスタチンを補助する役割を果たします。

採用とサンプリング:

適格な参加者は、最初のスクリーニング前の少なくとも8週間、LDL-Cレベルの制御のために安定した用量のアトルバスタチンの投与を受けていた50歳から79歳までのトルコのイスタンブール在住の男性または女性でした。

100 人の患者が初期スクリーニングのために選択され、44 人​​が包含/除外基準に一致し、www.randomization.com を使用して介入にランダムに割り付けられました。

参加者はまず電話で非公式に説明を受け、その後患者招待状によってクリニックに招待されました。 クリニックでは各参加者に対して体系的な 1 対 1 の説明セッションが実施され、参加者には参加者情報シートが渡されました。 参加者は、参加者同意フォームに署名することで書面によるインフォームドコンセントを提供しました。

サンプルサイズ

合計サンプルサイズは 44 で、22 人の被験者からなる 2 つのグループ (対照グループと介入グループ) で構成されています。

目標サンプルサイズ 36 人の被験者 (各腕あたり 18 人) は、プラセボと比較した場合、主要結果の非 HDL-C および LDL-C III 粒子濃度の 5% 以上の差を検出する少なくとも 80% の検出力を提供すると予想されました ( α=0.05) 。 被験者の減少および研究中止のその他の潜在的な原因を最大 20% 考慮するため、サンプル サイズは 44 に割り当てられました。

検出力の計算は、この研究と同じデザインを持つ最大のランダム化プラセボ対照試験である以前の COMBOS 試験の非 HDL-C 測定値の平均変化に基づいていました。 COMBOS トライアルのデータは次のように要約されます。

介入グループ:

ベースライン非 HDL 平均 + 標準偏差 (SD): 135.8 mg/dL + 24.5 mg/dL 最終非 HDL 平均 + SD: 124.1 mg/dL + 24.7 mg/dL 変化率: -7.9%

プラセボグループ:

ベースライン非 HDL 平均 +SD: 141.3 mg/dL + 29.3 mg/dL 最終非 HDL 平均 + SD: 138.8 mg/dL + 32.0 mg/dL 変化率: -1.5%

方法

無作為化、二重盲検、プラセボ対照、並行群間研究が実施されました。 研究の介入段階に入る前に、8週間の食事導入が実施されました。 研究参加者は介入前の8週間、英国国立ヘルスケアエクセレンス研究所（NICE）のガイドライン（2014年）で構築された心臓の健康に良い食事に基づいた食事カウンセリングを受け、この食事療法を期間中維持するよう指示された。勉強。 食事指導の順守は、第 4 週目に 3 日間の体重測定された摂取食事日記によっても測定されました。食物摂取量を評価するために家庭の測定値が使用されました。 食事の栄養素含有量は、英国:栄養科学諮問委員会 (SACN) 2015 食品成分表を使用して、Nutritics ソフトウェア (Nutritics Ltd、アイルランド) を使用して推定されました。

食事導入後、空腹時血中トリグリセリド (TG)、総コレステロール (TC)、高密度リポタンパク質コレステロール (HDL-C)、低密度リポタンパク質コレステロール (LDL-C)、および LDL-C サブのベースライン測定群（LDL-C I、LDL-C II、LDL-C III、LDL-C IV、LDL-C V）の評価は、2 つのクリニックで 1 週間隔てて全被験者に対して実施され、その平均値がベースライン値として使用されました。 非高密度リポタンパク質コレステロール (非 HDL-C) は、TC から HDL-C を差し引くことによって計算されました。

ベースライン測定後、すべての参加者は同数で無作為に割り付けられ、EPA (75%) および DHA (25%) エチルエステル 4g/日、または同じ用量のアトルバスタチンと組み合わせて 1 日あたり 4g のオリーブオイル (プラセボ) を 8 週間摂取しました。それらは処方されていたのです。 すべての被験者について、アトルバスタチンの投与量は試験期間中一定に保たれました。

両グループとも、1000mg カプセル 4 個を 1 日 4 回経口摂取し、コンプライアンスは推定摂取数に対する摂取カプセル数で測定しました。

ベースライン測定は第 8 週の終わりに繰り返されました。研究参加者と研究者は、分析が完了するまですべての検査結果を知らされませんでした。

生化学測定

臨床検査分析は、e-Lab Laboratories (イスタンブール、トルコ) によって、12 時間絶食した血液サンプルの血清または血漿に対して行われました。 LDL-C、VLDL-C、およびHDL-Cは、Roche Diagnostics (USA)の均一酵素比色アッセイを用いて測定した。 ＴＧおよびＴＣは、Ｒｏｃｈｅ Ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ（米国）の酵素比色アッセイを用いて測定した。 LDL-C サブグループは、Lipoprint (Quantimetrix、米国) による電気泳動で分析されました。

統計分析

統計分析は、Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) バージョン 24 (IBM、米国) を使用して実行されました。

人口統計およびベースライン分析はすべての研究参加者に対して実行されましたが、有効性分析は8週間の研究プロトコールを正常に完了した被験者に対してのみ実行されました。 主要な有効性エンドポイントは、非 HDL および LDL-C III 粒子濃度のベースラインからの変化率です。二次有効性エンドポイントは、TG、TC、LDL-C、VLDL-C、および HDL-C の変化です。

サンプルの正規分布はシャピロウィルク検定でチェックされました。 混合モデル ANOVA 検定を実行して、ベースラインから治療終了までのアウトカムパラメータの変化を介入群と対照群間で比較しました。

対応のある t 検定を実行して、各結果パラメータのベースラインから 8 週目までの変化を分析し、複数の独立 t 検定を実行して、複数の時点にわたるグループ間の有意差を分析しました。 P 値 < 0.05 は統計的有意性を決定します。