ヒスパニック系と非ヒスパニック系の子供の腸内細菌叢の構成。
肥満のあるヒスパニック系白人と非ヒスパニック系白人の子供の腸内細菌叢組成の比較
調査の概要
詳細な説明
I. 具体的な目的 人間の消化管 (GI) には、細菌、真菌、原生動物微生物など、膨大な数の微生物が存在し、それらがすべて集まってマイクロバイオームを構成しています。 ここ数年、消化管マイクロバイオームが肥満リスクを含む私たちの健康全体と関連していることが証拠によって示されています。 消化管微生物叢は、食事からのエネルギー利用に影響を与える因子と、宿主遺伝子に影響を与えてエネルギー消費と貯蔵の調節に役割を果たす因子を含むエネルギーバランスの両面に影響を与える可能性があります(1、2)。 研究では、米国のヒスパニック系の子供たちの過体重と肥満率が最も高いものの一つであることが実証されました。 米国では、ヒスパニック系の子供の 47% が過体重で、31% が肥満であるのに対し、ヒスパニック系以外の白人の子供の場合はそれぞれ 35% と 21% であると推定されています。 文献によると、親の影響、スクリーンタイム、身体活動行動、社会経済的地位/食料安全保障、睡眠時間などの環境要因がヒスパニック系の子どもの小児肥満に関連していることが示されています(3,4)。 これまでのところ、ヒスパニック系の子供の腸内微生物叢に有意な違いがあるかどうかを調査した研究はありません。さらに、これらの違い(分類学または遺伝子発現)が他の民族グループと比較して肥満を発症するリスクが高いかどうか。
研究者らは、白人の非ヒスパニック系の子供とヒスパニック系の子供の間には消化管マイクロバイオームに大きな違いがあると予測している。
目的: このパイロット研究では、白人の非ヒスパニック系の子供 (肥満の有無) とヒスパニック系の子供 (肥満の有無) の間のマイクロバイオームの違いを確認します。
仮説: ヒスパニック系の子供は非ヒスパニック系白人の子供と比べて糞便細菌の多様性が低く、これはより全体的な肥満とグルコース恒常性の障害に関連しており、これは以下によって決定されます。
A) 肥満のあるヒスパニック系の子供、肥満のないヒスパニック系の子供、肥満のある白人の非ヒスパニック系の子供、および肥満のない白人の非ヒスパニック系の子供を含むコホートの糞便サンプルからのDNAの次世代メタゲノム「全ゲノム/ショットガン」配列決定。
B) ベータ多様性 (相対分類学的) 存在量を決定するために 4 つのグループを比較するバイオインフォマティクス計算分析。
II.背景と意義 米国では肥満は深刻な健康リスクです。 小児肥満の有病率は過去 20 年間で増加しました。 米国保健福祉省によると、最近のデータによると、2~5歳の子供と比較して、6~11歳の青少年と12~19歳の青少年の肥満有病率が高いことが示されています。 ヒスパニック系人口は、米国で最も影響を受けている民族グループの 1 つです。 ヒスパニック系の子どもの約 47% が過体重で、31% が肥満です。 ヒスパニック系の子どもの小児肥満の発症には、親の影響、テレビを見る時間、身体活動行動、社会経済的地位/食料安全保障、睡眠時間など、複数の要因が関与していることがわかっています。
ここ数年、肥満の発症と病因を理解することに研究の関心が集まっています。 最近の研究では、腸内細菌叢が肥満の誘発と進行に重要な役割を果たしていることが判明しました。 消化管微生物叢は、食事からのエネルギー利用に影響を与える因子と、宿主遺伝子に影響を与えてエネルギー消費と貯蔵の調節に役割を果たす因子を含むエネルギーバランスの両面に影響を与える可能性があります。 Hou氏の研究では、彼らは肥満の子供と健康な対照コホートの16S rRNA遺伝子、腸内微生物叢のエンテロタイプと量を評価した。 この研究では、腸内細菌叢の組成が肥満の子供と健康な対照者との間で有意な差を示していることを発見した。 その結果、ファーミクテス門とバクテロイデス門が両コホートの主要な糞便微生物叢であるが、肥満コホートにおけるファーミクテス門とバクテロイデス門の相対存在比(F/B)は健康対照群よりも有意に高かったことが示された。 ファーミクテス属は炭水化物の異化に関与する遺伝子と関連しており、肥満の人に多く含まれていますが、バクテロイデス属は体重の減少と関連しています。
現時点では、ヒスパニック系の子供の腸内微生物叢に大きな違いがあるかどうかを調査した研究はありません。さらに、これらの違い(分類学または遺伝子発現)が他の民族グループと比較して肥満を発症するリスクが高いかどうか。 研究チームは、ヒスパニック系人口における小児肥満のリスクを高める可能性のあるマイクロバイオームの違いを特定することが重要だと考えている。
Ⅲ.統計分析を含む研究デザインと方法 研究対象/実験デザイン 研究者は、肥満のあるヒスパニック系の子供6名、肥満のないヒスパニック系の子供6名、肥満のある非ヒスパニック系の白人の子供6名、肥満のない非ヒスパニック系の白人の子供6名を含む4つのコホートを募集して登録します。 。 肥満は、BMI >95% として定義されます。 入学対象年齢は6歳~12歳となります。 研究者は登録時に、人体測定値(体重、身長、BMI)、食事歴(24 時間の思い出日記や食事頻度アンケートを含む)、身体活動履歴(身体活動アンケート)などのベースライン特性を取得します。 研究者は、抗生物質、ステロイド、プロバイオティクスの使用歴を含む薬歴を入手します。
食事および身体活動の測定 糞便収集時に、研究者は、30 の食品項目の食事頻度アンケートと 24 時間の食事想起日記を使用して、患者の食事情報を入手します。 食事記録は、Nutrient Data System for Research ソフトウェア (ミネソタ州ミネアポリス) を使用して分析されます。 研究者らは、潜在クラス分析(個人中心のアプローチ)および因子分析(データベースのアプローチ)を使用して、多量栄養素および微量栄養素の摂取量、ならびに食事摂取パターンを決定します。
研究者は、年長児のための身体活動アンケート(PAQ-C)を使用して患者の身体活動データを収集し、スピアマン相関係数を使用して分析します。 臨床データ管理は、主任研究者および GI フェロー/共同研究者の責任となり、Nemours の REDCap システムを通じて安全なデータベース REDCap を使用します。
糞便サンプルの収集 親/保護者の許可を得て、滅菌容器に収集された糞便は、排便後 12 時間以内に自宅または外来診療所から別の臨床検査室に運ばれ、そこで FLOQswab ブラシ x 3 (コパン) を使用して糞便が収集されます。 Diagnostics、カリフォルニア州マリエタ)綿棒には、患者番号、サンプル番号、日付を反映した匿名化コードが事前にラベル付けされ、サンプルはドライアイスに入れられ、その後、検査機関が回収するまで摂氏 -80 度の冷凍庫に移されます。 CHOPマイクロバイオームセンターへの転勤のための研究スタッフ。
細菌 DNA の単離 メーカー (Qiagen、メリーランド州ジャーマンタウン) の指示に従い、DNeasy PowerSoil キットを使用してサンプルから DNA を抽出します。 ショットガン ライブラリは、NexteraXT キット (Illumina、サンディエゴ、カリフォルニア州、米国) を使用して 1 ng の DNA から生成されます。 ライブラリーは、高出力モードで 2x125bp 化学反応を使用して Illumina HiSeq 2500 でシーケンスされます。
バイオインフォマティクス処理と統計分析 栄養食事記録またはその他の結果に関連する体重増加、HgbA1c、身体活動の差は、共変量を調整して t 検定またはマンホイットニー U 検定を使用して評価されます。 栄養記録とアウトカムの関係は、主要な身体活動や食事の変数の影響を調整しながら、混合効果モデルを使用してさらに調査されます。
FASTQ ファイルは、Nemours で開発された確立された計算パイプラインを使用して分析されます。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Delaware
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Wilmington、Delaware、アメリカ、19803
- Nemours/AI duPont Hospital for Children
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 肥満の有無にかかわらず、白人の非ヒスパニック系およびヒスパニック系の子供。
除外基準:
- 対象者が現在または最近(過去14日以内)の胃腸感染症(ウイルス、細菌、または真菌)を患っている場合
- 胃腸粘膜疾患があるか、臨床的に重大な便秘があることが知られています。
- プロバイオティクスを摂取する子供たち。
- 採用時に過去6か月以内の抗生物質の使用歴。
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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肥満のヒスパニック系の子供たち
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親/保護者の許可を得て、滅菌容器に収集された便は、排便後 12 時間以内に自宅または外来診療所から別の臨床検査室に運ばれ、そこで FLOQswab ブラシ x 3 (Copan Diagnostics、Murrieta) を使用して糞便が収集されます。 、カリフォルニア州)綿棒には、患者番号、サンプル番号、日付を反映する匿名化コードが事前にラベル付けされ、サンプルはドライアイスに入れられ、研究スタッフが回収するまで-80℃の冷凍庫に移されます。 CHOPマイクロバイオームセンターに転送します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が対象者と保護者とともに身体活動アンケート(年長児向けの身体活動アンケート)を記入します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が、対象者と親との食事頻度アンケートに記入します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が、対象者と親の24時間の食事想起日記を記入します。
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肥満のないヒスパニック系の子供たち
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親/保護者の許可を得て、滅菌容器に収集された便は、排便後 12 時間以内に自宅または外来診療所から別の臨床検査室に運ばれ、そこで FLOQswab ブラシ x 3 (Copan Diagnostics、Murrieta) を使用して糞便が収集されます。 、カリフォルニア州)綿棒には、患者番号、サンプル番号、日付を反映する匿名化コードが事前にラベル付けされ、サンプルはドライアイスに入れられ、研究スタッフが回収するまで-80℃の冷凍庫に移されます。 CHOPマイクロバイオームセンターに転送します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が対象者と保護者とともに身体活動アンケート(年長児向けの身体活動アンケート)を記入します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が、対象者と親との食事頻度アンケートに記入します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が、対象者と親の24時間の食事想起日記を記入します。
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肥満のある白人の非ヒスパニック系の子供
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親/保護者の許可を得て、滅菌容器に収集された便は、排便後 12 時間以内に自宅または外来診療所から別の臨床検査室に運ばれ、そこで FLOQswab ブラシ x 3 (Copan Diagnostics、Murrieta) を使用して糞便が収集されます。 、カリフォルニア州)綿棒には、患者番号、サンプル番号、日付を反映する匿名化コードが事前にラベル付けされ、サンプルはドライアイスに入れられ、研究スタッフが回収するまで-80℃の冷凍庫に移されます。 CHOPマイクロバイオームセンターに転送します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が対象者と保護者とともに身体活動アンケート(年長児向けの身体活動アンケート)を記入します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が、対象者と親との食事頻度アンケートに記入します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が、対象者と親の24時間の食事想起日記を記入します。
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肥満のない非ヒスパニック系白人の子供
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親/保護者の許可を得て、滅菌容器に収集された便は、排便後 12 時間以内に自宅または外来診療所から別の臨床検査室に運ばれ、そこで FLOQswab ブラシ x 3 (Copan Diagnostics、Murrieta) を使用して糞便が収集されます。 、カリフォルニア州)綿棒には、患者番号、サンプル番号、日付を反映する匿名化コードが事前にラベル付けされ、サンプルはドライアイスに入れられ、研究スタッフが回収するまで-80℃の冷凍庫に移されます。 CHOPマイクロバイオームセンターに転送します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が対象者と保護者とともに身体活動アンケート(年長児向けの身体活動アンケート)を記入します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が、対象者と親との食事頻度アンケートに記入します。
最初の面会時に、認定スペイン語翻訳者である共同研究者のデビッド・ガルシア博士が、対象者と親の24時間の食事想起日記を記入します。
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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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各患者の糞便サンプルのメタゲノム
時間枠:学習完了まで、平均9か月
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サンプル中のすべての細菌 DNA および他の生物の DNA の配列
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学習完了まで、平均9か月
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身体活動
時間枠:学習完了まで、平均9か月
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検証済みの身体活動アンケートを実施する
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学習完了まで、平均9か月
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食事頻度アンケート
時間枠:学習完了まで、平均9か月
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検証済みの食事頻度アンケートを実施する
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学習完了まで、平均9か月
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者:Matthew D Di Guglielmo, MD PhD、Nemours
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Bolger AM, Lohse M, Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics. 2014 Aug 1;30(15):2114-20. doi: 10.1093/bioinformatics/btu170. Epub 2014 Apr 1.
- Davis CD. The Gut Microbiome and Its Role in Obesity. Nutr Today. 2016 Jul-Aug;51(4):167-174. doi: 10.1097/NT.0000000000000167.
- Dobin A, Davis CA, Schlesinger F, Drenkow J, Zaleski C, Jha S, Batut P, Chaisson M, Gingeras TR. STAR: ultrafast universal RNA-seq aligner. Bioinformatics. 2013 Jan 1;29(1):15-21. doi: 10.1093/bioinformatics/bts635. Epub 2012 Oct 25.
- Carrera-Quintanar L, Ortuno-Sahagun D, Franco-Arroyo NN, Viveros-Paredes JM, Zepeda-Morales AS, Lopez-Roa RI. The Human Microbiota and Obesity: A Literature Systematic Review of In Vivo Models and Technical Approaches. Int J Mol Sci. 2018 Nov 30;19(12):3827. doi: 10.3390/ijms19123827.
- Ochoa A, Berge JM. Home Environmental Influences on Childhood Obesity in the Latino Population: A Decade Review of Literature. J Immigr Minor Health. 2017 Apr;19(2):430-447. doi: 10.1007/s10903-016-0539-3.
- Lindsay AC, Wallington SF, Lees FD, Greaney ML. Exploring How the Home Environment Influences Eating and Physical Activity Habits of Low-Income, Latino Children of Predominantly Immigrant Families: A Qualitative Study. Int J Environ Res Public Health. 2018 May 14;15(5):978. doi: 10.3390/ijerph15050978.
- Hales CM, Carroll MD, Fryar CD, Ogden CL. Prevalence of Obesity Among Adults and Youth: United States, 2015-2016. NCHS Data Brief. 2017 Oct;(288):1-8.
- Del Chierico F, Abbatini F, Russo A, Quagliariello A, Reddel S, Capoccia D, Caccamo R, Ginanni Corradini S, Nobili V, De Peppo F, Dallapiccola B, Leonetti F, Silecchia G, Putignani L. Gut Microbiota Markers in Obese Adolescent and Adult Patients: Age-Dependent Differential Patterns. Front Microbiol. 2018 Jun 5;9:1210. doi: 10.3389/fmicb.2018.01210. eCollection 2018.
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- Wood DE, Salzberg SL. Kraken: ultrafast metagenomic sequence classification using exact alignments. Genome Biol. 2014 Mar 3;15(3):R46. doi: 10.1186/gb-2014-15-3-r46.
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- Hyatt D, LoCascio PF, Hauser LJ, Uberbacher EC. Gene and translation initiation site prediction in metagenomic sequences. Bioinformatics. 2012 Sep 1;28(17):2223-30. doi: 10.1093/bioinformatics/bts429. Epub 2012 Jul 12.
- Tatusov RL, Koonin EV, Lipman DJ. A genomic perspective on protein families. Science. 1997 Oct 24;278(5338):631-7. doi: 10.1126/science.278.5338.631.
- Li B, Dewey CN. RSEM: Accurate transcript quantification from RNA-seq data with or without a reference genome. Bioinforma Impact Accurate Quantif Proteomic Genet Anal Res. 2014;41-74.
- Vera-Becerra LE, Lopez ML, Kaiser LL. Relative validity of a tool to measure food acculturation in children of Mexican descent. Appetite. 2016 Feb 1;97:87-93. doi: 10.1016/j.appet.2015.11.014. Epub 2015 Nov 19.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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糞便サンプルの採取の臨床試験
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Cliniques universitaires Saint-Luc- Université...Université de Liège募集
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