広州栄養健康研究 (GNHS) (GNHS)

目的: 広州栄養健康研究 (GNHS) は、代謝性疾患のリスクの決定要因と関連指標の変化を評価することを目的としています (例: 骨粗鬆症、アテローム性動脈硬化症、2 型糖尿病、高血圧、メタボリック シンドローム、非アルコール性脂肪肝疾患、心血管疾患、慢性腎臓病、体組成、肺機能、認知機能など）、栄養面、およびその他の環境的および遺伝的要因。

研究デザイン: GNHS は、コミュニティ ベースの前向きコホート研究です。 参加者: このコホートでは、元の GNHS と別のコホート研究 (股関節骨折の症例対照研究、CCFH の対照) が 1 つの GNHS プロジェクトに統合されています。 2008 年から 2013 年の間に元の GNHS の約 4048 人の明らかに健康な居住者 (40 歳から 80 歳) が募集され、CCFH ベースラインの 1070 人の参加者 (52 歳から 83 歳) が 2009 年から 2015 年にかけて募集され、全員が広州市に住んでいます (華南）5年以上。 ベースライン試験を完了した後、2008 年から 2015 年の間に合計 5118 人の参加者が GNHS プロジェクトに採用されました。

訪問とデータ収集: 参加者は、中山大学公衆衛生学部に招待されて 3 年ごとに訪問されました。 訪問ごとに、対面インタビュー、検体採取、人体測定、DXA スキャン、超音波検査評価、血管内皮機能評価、心肺運動検査、MRI、14 日間のリアルタイム連続血糖モニタリング検査、臨床検査、およびマルチ-オミクスデータが実施された/実施される予定である。 2022 年 12 月までに、3442 名と 2895 名の被験者が 2 回目と 3 回目の訪問を完了しました。 2017 年に 4 回目の訪問を開始し、現在までに 2243 人の参加者が再訪問されています。 2020年～現在、5回目の訪問で約1500名の参加者から回答がありました。 少なくとも15年間、参加者を直接追跡することが計画されています。

主な変数:

1. 質問票によるインタビュー: 構造化された質問票を使用して、参加者の社会人口統計学的特徴 (年齢、性別、世帯収入など)、ライフスタイル要因 (喫煙、受動喫煙、飲酒、お茶の摂取、身体活動)、月経、生殖歴（女性のみ）、睡眠の質（ピッツバーグ睡眠の質指数、PSQI）、家族歴、精神的健康（自己評価不安尺度、SAS）、簡易老年うつ病尺度（GDS）、社会的支援と参加、認知機能（ミニ- 精神状態検査 (MMSE)、およびアデンブルックの認知検査 (ACE))、習慣的な食事摂取量 (検証済みの 79 項目の定量的食物摂取頻度アンケート)、サプリメントの使用、および慢性疾患の病歴。
2. 身体検査: 人体測定 (体重、身長、ウエスト、ヒップ、首周りなど)、血圧テスト、握力、筋肉機能、ブレスレットの動きのモニタリング。
3. DXA スキャニング: 二重エネルギー X 線吸収法 (DXA、Discovery W; Hologic Inc.) を使用して、全身、腰椎 (L1-L4)、左股関節部位の骨密度および骨ミネラル含有量を決定しました。 、腰の骨の形状情報、体全体とそのサブ領域の脂肪量と筋肉量。
4. 超音波検査評価: 頸動脈および上腹部臓器 (肝臓や腎臓など) の超音波検査評価を実施して、頸動脈内膜 - 中膜の厚さおよびプラーク、脂肪肝を測定しました。
5. 血管内皮機能評価：血流媒介血管拡張。
6. 心肺機能検査：肺機能。
7. MRI: 脳の磁気共鳴画像法は、脳組織の微細構造を研究し、脳機能を調査するために使用されました/使用される予定です。 上腹部 MRI は、肝臓の脂肪と鉄の構造と含有量、脂肪と筋肉量、および脊椎骨髄脂肪を評価し、腎血管筋脂肪腫と悪性腎腫瘍の特定に役立てるために実施されました/実施される予定です。
8. 14-d リアルタイム連続グルコースモニタリング試験: 14-d 連続グルコースモニタリングを使用して、3 種類の標準的な朝食を内部キャリブレータとして使用して、さまざまな通常の毎日の食品に対する血糖反応を (7-d 画像ベースの食事日記によって) 決定しました。 .
9. 検体採取: 一晩絶食した血液サンプルを採取し、2 時間以内に血清、血漿、赤血球、白血球に分離します。 早朝の最初の排尿、顔、および唾液のサンプルを収集し、分離し、テストまで-80°Cで保存します。

10. 実験室試験:

    1. 空腹時血清脂質プロファイル。
    2. 糖尿病関連指標;空腹時血糖、インスリン、HbA1c、フルクトサミン。
    3. 尿酸。
    4. 栄養指数：脂肪酸、ビタミン、ミネラル、アルカロイド、カロテノイド、フラボノイド、含硫黄アミノ酸など。
    5. 炎症性サイトカイン。
    6. 酸化ストレスの指標。
    7. 脂肪細胞。
    8. 性ホルモン。
    9. 肝機能および腎機能関連マーカー。
    10. 定期的な血液検査。

11. マルチオミクスデータ:

    1. ジェノタイピング データ (Illumina Asian Screening-750000 アレイ)。
    2. 腸内細菌叢: 16S リボソーム RNA、メタゲノム、および内部転写スペーサー 2 (ITS2) シーケンス。
    3. 非標的血清および糞便プロテオミクス: 血清中の約 430 のユニークなヒトタンパク質群、糞便中の 1253 のヒトタンパク質および 83683 の微生物タンパク質。
    4. ターゲット血清および糞便メタボロミクス: アミノ酸、ベンゼノイド、胆汁酸、炭水化物、カルニチン、脂肪酸、インドール、ヌクレオシド、有機酸、有機酸素化合物、フェニルプロパン酸、ピリジンなど。 これまでに約 200 の代謝物が定量化されています。
12. 罹患率と死亡率: 関連するデータは、ローカルの複数の健康情報システムを介して取得された/取得される予定です。
13. その他：将来のニーズとリソースに応じて、他の多くの実験室試験または機器試験が開発されます。

データ分析: 分散と共分散の分析、または混合効果モデルを使用して、四分位数間の連続結果 (例: 骨塩密度、体脂肪量、または内膜 - 中膜の厚さの変化) の平均差を比較します。 Cox 比例ハザードまたはロジスティック回帰モデルを使用して、カテゴリ別の結果に対する暴露 (栄養摂取や身体活動など) のリスクを評価しました。 パス分析は、曝露と結果の間の因果経路における潜在的な媒介効果を評価するために使用された/使用される予定です。