NUTRIPROTECT - 保護因子または健康リスク因子としての子供の栄養 (My-Milk-2)

栄養は、一連の非感染性疾患の発症におけるリスク要因または保護要因として機能する可能性があります。 このような影響はライフサイクル全体にわたって確立されていますが、幼少期の栄養は、その後の人生の健康に対する長期的な影響に特に関連している可能性があります。 代表的なサンプル集団の食事摂取量と栄養状態に関する信頼できる科学データは、特定の栄養因子が人間の健康に及ぼす役割を解明するための基礎として役立ちます。 提案されている応用研究プロジェクトの科学的背景は、初期の栄養、初期の腸内細菌叢、および子供の発達の間の関係を長期間にわたって追跡する研究は限られているという事実に基づいています。 したがって、取り組む主要な科学的課題は、参加する子供の成長と健康に対する幼少期の栄養の影響と、健康のさまざまなマーカー間の関係を調査することに焦点を当てています。

この学際的な応用前向き研究の作業プログラムは子供たちに焦点を当てているが、以前の「My-Milk」プロジェクト（SRA J43606; 2013年に終了）と密接に関連している。母乳で育てられた子供と生後1年間の腸内細菌叢が調査されました。 この研究は、最初の「My-Milk」研究に含まれる6〜7歳の集団内で実施されます。 この研究では、参加者の幼少期における重要な変化因子（母親の変数（妊娠前のBMI、妊娠中の体重増加、妊娠中および授乳中の栄養、母乳の脂肪酸組成、血清中のビタミンD濃度）および乳児の変数によって定義される）を特徴づける予定です。 （母乳育児と抗生物質治療の期間、生後1ヶ月の糞便微生物叢、新生児期の人体計測および骨密度））6〜7歳の参加者の栄養状態。 現在の栄養状態は、参加者の食事摂取量、人体計測学、体組成（骨密度、脂肪と筋肉組織の割合）、健康状態（血圧、血中コレステロール、感染症の頻度と重症度）、および糞便微生物叢によって定義されます。

参加するよう招待された研究集団には、子供の1歳の時点でMy-Milk研究の詳細部分を完了した母親を持つすべての独身の子供が含まれます(N=147)。 My-Milk 研究の最初の詳細部分における脱落率が非常に低いこと (185 人中 33 人の参加母親、約 18%) を考慮すると、研究者らは招待された参加者の少なくとも 70 ～ 75 パーセントが反応すると予想しています。 100 ～ 110 人の子供が研究に参加する可能性があります。 この人口は、2011 年に生まれた子どもの 0.5 パーセントに相当します (21,947 人の子ども - スロベニアの統計データ)。

以下のパラメーターが測定および評価されます: 欧州食品安全機関ガイダンス (EFSA) で規定されている、子供および成人/高齢者向けの標準的な食事評価方法を使用した子供の栄養。 すなわち、食料消費調査は、24時間の食事日記とコンピュータ支援個人/電話面接法（CAPI/CATI）を繰り返し、PANCAKEによる一般質問票と食物傾向質問票（FPQ）をサポートすることにより、個人レベルで実施されます。 - ヨーロッパの子供たちの栄養摂取量と食物消費量を評価するためのパイロット研究。 24 時間構造化食事想起インタビューは、栄養評価に使用される定量的研究方法です。 訓練を受けた栄養士の研究者は、親または世話人に、研究中の 2 つの異なる時点 (2 つの記録の間の少なくとも 8 ～ 20 日間の非連続日) で、過去 24 時間に参加した子供が摂取したすべての食べ物と飲み物を思い出すように依頼します。習慣的な食品摂取に関する正しい情報を得る。 24 時間のリコールによって得られたデータから、研究者は集団サブグループの栄養摂取量を評価する予定です。 さらに、子供の栄養と体組成および健康マーカーとの関連性も研究されます。 FPQ を使用すると、関連性があり、あまり消費されない特定の食品グループの推定が可能になります。 データは、コンピューター支援のデータ収集方法と処理を使用した検証済みのアンケートを使用して収集されます。 食事摂取データの評価は、Jozef Stefan Institute (IJS) の食事ソフトウェア Open Platform for Clinical Nutrition (OPEN) によって実行されます。 OPEN は、食事の評価と治療のための Web ベースのアプリケーションであり、EU メニューとしても知られる EFSA の汎ヨーロッパ食品消費調査の方法論に沿った 24 時間リコール/食事日記法と FPQ をサポートするようにアップグレードされています。 OPEN は、地元の食材に基づいて食事評価を行うための、スロベニア初の効率的な Web ベースのツールです。 OPEN では、栄養士が各参加者の食事と量を入力できます。 食品の品目、量、調理方法を OPEN に入力すると、プログラムは栄養情報の内訳を含む分析を作成します。

6 ～ 7 歳の参加者の成長、発達、健康状態の評価は、実施された臨床検査と医療記録から得られたデータに基づいて行われます。 臨床検査には、臨床状態の評価、身体測定、骨密度の定量的超音波測定、および血圧の測定が含まれます。

臨床検査は大学小児病院で行われ、小児科専門医と生物学的研究者が実施します。 これには、臨床状態の評価、身体計測測定、および骨密度の定量的超音波測定が含まれます。 骨塩密度は、(QUS) Sunlight Omnisense (Sunlight Medical Ltd、イスラエル、テルアビブ) を使用して右脛骨で測定されます。これは、簡単で痛みがなく、放射線を使用しない検査であり、骨密度と微細構造に関する情報が得られます。 QUS は、超音波信号がプローブ内に含まれる 2 つの送信機と 2 つの受信機の間を移動するのにかかる時間を測定します。 これらの伝播時間は、メートル/秒 (m/s) で表される骨音速 (SOS) を決定するために独自のアルゴリズムによって使用されます。 ソフトウェアは、最も一貫性のある 3 つの測定値を使用して結果を計算します。 結果は、SOS スコアおよび Z スコア (年齢と性別を一致させた母集団基準値の平均に対する標準偏差の単位) として取得されます。 子供の場合とは異なり、大人の場合は半径で測定されます。 身体測定の場合: 身長 [cm] と体重 [kg] は、認定された医療体重計を使用し、裸足で最小限の衣服を着て測定されます。 高さ測定の精度は 0.1 cm、質量測定の精度は 0.1 kg です。 6 つの標準位置における皮下脂肪の厚さ [mm] は、標準化された方法論に従って、校正済み認定皮下脂肪キャリパー (Harpenden、英国) によって 0.1 mm の精度で測定されます。 周囲 [cm] は、胴体または体の右側で、伸縮性のない細いメジャー (グラスファイバーテープ、中国) を使用して 0.1 cm の精度で 1 回測定されます。 体組成の推定値は、取得した栄養データと関連付けられます。

現在の健康状態（血中コレステロールを含む）および子供の発育に関するその他の情報は、医療文書から取得されます。 この目的のために、研究者は小児科医に参加者の医療記録へのアクセスを求めます。 通常の身体的発達の最終的な混乱に関するデータ（成長の加速、成長の鈍化、過体重または肥満の低体重およびBMI）、およびアレルギーおよび新たな慢性疾患の存在に関するデータが分析されます。 感染症、薬物摂取（抗生物質治療）、慢性疾患にも重点が置かれます。

小児の糞便微生物叢の研究は、イルミナを使用したリボソームリボ核酸 (rRNA) 遺伝子アンプリコンの 16 沈降係数 (16S) サブユニットの定量的リアルタイム PCR (qPCR) や次世代シーケンス (NGS) シーケンスなどの分子アプローチに基づいて行われます。テクノロジー。 臨床検査では、一見健康な子供の糞便サンプルが 1 つ採取されます。 事前に、保護者には、蓋にスプーンが取り付けられたコード化された滅菌サンプリング容器とサンプリングの指示が郵送および電子メールで提供されます。 参加者は、小児科クリニックへの訪問予定日または前日に、参加している子供の糞便を約 2 g (スプーン 2 杯) 採取するように求められます。 サンプルは来院まで冷蔵/冷却され、医療従事者がクリニックに到着したら直ちに-20℃で凍結されます。 収集後 1 か月以内に、-20 °C で凍結された糞便サンプルは研究室に移送され、微生物分析が行われるまで -80 °C で保管されます。 QPCR および 16S rRNA アンプリコン配列決定法は、My-Milk プロジェクトの最初の部分でも適用されており、細菌群集全体の生物多様性と糞便微生物叢の組成の評価、および特定の微生物叢の量的変動の評価に適しています。消化管などの複雑な微生物生態系のターゲットグループ。

6～7歳の参加者の栄養に関するデータは、体組成（骨密度、脂肪率、筋肉組織）、健康マーカー（血圧、血中コレステロール）、および糞便微生物叢と関連して研究されます。 シーケンスされたリードの品質管理後、糞便マイクロバイオームの生物多様性と細菌分類群の相対存在量が取得され、Chao1 スコアやシャノン多様性指数などの生物多様性の尺度が計算されます。

その後、すべてのデータは、My-Milk 研究の最初の部分ですでに取得されたデータとともに中央データベースに保管されます。 現在6～7歳の参加者のその後の成長、栄養状態、健康状態、糞便微生物叢に対する幼少期の曝露の影響を調査する際に、適切な統計分析が適用される。 中央データベースにより、(a) すでに収集された情報への保護されたアクセスが可能になります。 (b) 新しい属性の追加、および (c) 統計分析を目的としたデータのエクスポート。 データベースには個人識別情報は含まれません (被験者は識別番号のみでコード化されます)。 My-Milk 研究で収集されたデータの大部分は、すでに電子形式に変換されています。 統計的方法論は 2 つのステップで構成されます。最初の探索ステップは、データのチェック、グラフィック表示、および主成分分析や多変量スケーリングなどの多変量統計手法による高次元空間の低次元空間への縮小で構成されます。 2 番目のステップは統計的推論に専念します。 適切な統計テストが使用され、研究仮説を考慮して回帰モデルが導出されます。 テストの検出力が計算され、モデルは最新のシミュレーション技術 (ブートストラップ アプローチなど) によって批判的に評価されます。