食事の質と心臓血管の健康を改善するための個別化された食事アドバイスの有効性

研究デザイン：アイルランド（北と南）に住む CVD のリスクが高い参加者を対象に、6 か月にわたって無作為化された並行群の食事介入を実施し、食事の質と心血管代謝の改善におけるバイオマーカープロファイルを組み込んだ個別の食事アドバイスの有効性を評価します。

人口と募集

母集団の特徴: 参加者は CVD を発症するリスクが高くなります (10 年間で 20% 以上)。 以前および進行中のいくつかの食事介入研究で使用された、一般診療、病院の外来診療所、および一般集団からの確立された募集メカニズムが利用されます（プレスリリース、ラジオインタビュー、ポスターの配置を介して）。募集は18か月にわたって行われます。期間。

包含基準: 参加者は、過体重 (BMI > 27 かつ ≤ 45 kg/m2) であり、プライム ダイエットの品質スコアが低く (PDQS < 15)27、およびそれらを配置する危険因子の組み合わせがある場合、研究に登録する資格があると見なされます。初めてアテローム性動脈硬化性 CVD を発症する総リスクが高い (推定多因子 CVD リスクが 10 年間で 20% 以上)。

除外基準: 参加者は、研究要件を完了する能力を実質的に制限する真性糖尿病、CVD、または病状または食事制限を確立している場合、研究に登録する資格がありません。男性の場合は 1 週間あたりの単位または女性の場合は 21 単位/週を超える）、食習慣を変える可能性が低いと予測されるか、インフォームド コンセントを提供できない。

無作為化: 個人の健康と病歴に関するアンケート、共同英国協会の CVD リスク予測チャート、および 42 項目のアンケートを使用した参加者のベースライン PDQS の評価を使用して、適格性を評価します。 このアンケートは米国で検証されていますが、アイルランドの人口で検証されます。 資格があり、参加を希望する者は、書面によるインフォームド コンセントを提供し、無作為化されます (www.randomization.com を使用して生成された無作為化スキーム)。 無作為なブロックサイズと無作為化を管理するか、エンドポイント評価を盲検化して実施する研究スタッフを使用して、教育のみの介入または個別に調整された食品マーカーに基づく食事アドバイスのいずれかを行います。

介入は 6 か月にわたって行われます。 参加者は、介入の終了時 (個別に調整されたサポート アームの場合)、または脱落時 (脱落したすべての参加者の場合) にインタビューを受け、介入に関する意見を引き出します。

食事介入: 参加者は次の 2 つのグループのいずれかに無作為に割り付けられます。

1. コントロール - 参加者には、より質の高い食事に向けた食事の変更を促すための書面による教育資料が提供されます。 教育資料は、以前の食事介入研究で使用されたリソースから適応されます。
2. パーソナライズされた食事のアドバイス - 参加者には教育資料も提供されますが、高品質の食事の特定の成分の食品マーカーを組み込んだ個別の推奨事項を使用して、食事の変更を行うことが奨励されます. 食事の質の食品マーカーを使用して、パーソナライズされた食事アドバイスを提供するアルゴリズムを開発します。 バイオマーカー データに基づいて、バイオマーカー ステータスの分類システムが開発され、このバイオマーカー分類に関連する食事アドバイス、および作成された意思決定ツリーが、Food4Me 研究で以前に説明されているように、この介入アーム内でのアドバイスの標準化された配信を確実にします。

食事に関するアドバイスは、電子メールとオンラインで配信され、毎月連絡があり、結果評価のために研究チームと直接連絡するたびにメッセージが強化されます。 したがって、接触の頻度と期間は、両方の介入グループで類似しています。

結果の測定：結果は、0、3、および6か月のクリニック訪問中に評価され、食事摂取、人体測定、その他のライフスタイル行動、血圧、栄養状態バイオマーカーおよび健康バイオマーカー分析のための生物学的サンプル収集、ならびに糞便が含まれますメタゲノムおよびトランスクリプトーム プロファイリング用のサンプル。 結果データは、次の方法を使用して収集されます。

• 人口統計/ライフスタイル情報 (例: アルコール消費、薬の使用)。
• PDQS のオンライン バージョンを使用した食事摂取量。 これは、介入が完了してから6か月後に評価され、介入がより質の高い食事への長期的な順守に影響を与えるかどうかを判断します.
• 客観的な身体活動モニターを使用した身体活動。
• 人体測定データ (それぞれ校正済みの体重計とスタディオメーターを使用して測定された体重と身長、ウエストとヒップの周囲);生体電気インピーダンスによる身体組成 (Bodystat 1500)。
• 血圧は、自動化されたオムロン血圧計を使用して、参加者が少なくとも 5 分間静かに座った状態で、右腕から 2 回測定されます。
• 空腹時血液サンプルは前肘静脈から採取され、以下に詳述する提案されたアッセイのために血漿/血清に直ちに分離されます。 分析まで-70°Cで保存されます。
• 分析まで-70ºCで保存された空腹時の朝の尿サンプル。
• 参加者のサブセット (n = 70、各アームで 35 人) では、前述のように、腸内微生物叢の組成と機能の変化を分析するために、ベースラインと介入の終了時に糞便サンプルが収集されます。

実験室の方法論: すべての方法は、参加している実験室で日常的に使用されており、品質管理に細心の注意を払い、利用可能な場合は外部の品質管理スキームに参加して実行されます。 すべての実験室分析はブラインドで行われます。つまり、分析者は参加者がどの介入に割り当てられているかわかりません。

心臓代謝リスクのバイオマーカー：血清脂質（総コレステロール、HDL-C、およびTG）および全血HbA1cは、I-Lab 600 autoで酵素アッセイ（Randox Ltd、Crumlin、NIおよびGlen Bio、Antrim、NI）によって評価されます。 -アナライザ。 LDL-Cが計算されます。

食事の質のバイオマーカー：次のバイオマーカーを使用して、食事介入に対する栄養状態の反応を評価します。赤身肉 - メチルヒスチジンとカルノシン。白身肉 - TMAO、グアニド酢酸、アンセリン;果物と野菜 -- プロリン ベタイン、イソチオシアネート、S-メチル-L-システイン スルホキシド、および酒石酸。全粒穀物 - アルキルレゾルシノール;コーヒー - フェノール酸、N-メチルピリジニウム、トリゴネリン、2-フロイルグリシン; SSB - ギ酸、シトルリン、タウリン、およびイソクエン酸）赤身肉 - メチルヒスチジン;脂っこい魚 - オメガ3指数;果物と野菜 - 総カロテノイドとプロリンベタイン;全粒アルキルレゾルシノール。

腸内微生物叢の構成と機能: サンプルの取り扱いと核酸の精製は、確立されたプロトコルに従って行われます.166 ピッペンプレップサイズ選択により、フラグメント長が約 300 bp のイルミナ DNA-seq ライブラリが生成されます。 RNA-seq の場合、5ug の RNA を mRNA 用に濃縮し、確立されたプロトコルを使用して鎖特異的な cDNA 合成を行います。 ペアエンド シーケンス (例: 150x150 nt) は、イルミナ HiSeq プラットフォームで実行されます。

主な結果: プライム ダイエットの品質スコアの変化。

副次的結果:

1. 血圧、脂質プロファイル、HbA1c、体重など、心臓代謝リスクのマーカーの変化。
2. 食事の質のバイオマーカーの変化
3. 腸内細菌叢の構成と機能 (サブセットで実施)。

検出力の計算: サンプル サイズの計算は、アイルランドの母集団内での PDQS の検証中に確認されます。 ただし、公開された米国のデータに基づくと、PDQS の標準偏差 (SD) は 2.3 であり、個別化された食事のアドバイスと対照群の間の PDQS の増加の差が 5 であると仮定すると、各グループに 60 人の参加者がいる場合、α= 0.05レベルで、平均PDQSのこの差を統計的に有意であると検出するために、研究は90％を超える検出力を持っています。 約 10% のドロップアウトを考慮して、合計 134 人の参加者が募集されます。 健康転帰については、各グループに 60 人の参加者がいる場合、同様の CVD リスクの高い参加者の食事の質の改善に基づく食事介入で観察されたことに基づいて、(i) 変化の SD研究終了時の拡張期血圧（DBP）は9 mmHgです。 (ii) 個別化された食事アドバイス群と対照群の間で 4.5 mmHg の DBP の差。 5% レベルで統計的に有意な 2 つのグループ間の平均変化の差を 80% の検出力で検出できます。 研究者は、総コレステロール、HbA1c、および体重において同様の大きさの効果サイズを検出するために、同様のレベルの検出力 (~80%) を持っています。 腸内微生物叢の組成と機能の分析は、本質的に探索的です。

データ分析戦略: スタタ リリース 11 (College Station, TX) で利用可能な xt パネル研究手順を使用して、長期データに適した手法で、研究デザインによって生成された反復エンドポイント測定値を分析します。 反復測定の相関構造の最初の検査は、モデルのフィッティングをガイドするのに役立ちます。 研究中の食事介入の影響は、バイオマーカーベースの個別に調整されたアドバイスと教育のみのグループの間で、ベースラインから6か月までの測定値の変化の平均を比較することによって評価されます。 この平均の差は、介入の効果の推定値を提供し、その精度を示すために 95% 信頼限界が計算されます。 必要に応じて、測定値は分析前に対数変換され、解釈は元のスケールの比率で行われます。