マイクロバイオームと満腹感に対する食物繊維の影響 (FEMS)

繊維含有量の多い食事パターンは、心血管疾患 [1-3]、高血圧 [4]、2 型糖尿病 [5]、および体重増加 [4] の発症リスクの低下に関連しています。 これらの有益な健康効果を媒介する潜在的な生物学的メカニズムには、食事炭水化物 (CHO) の吸収の遅延 [6-11]、血中脂質の減少 [8,12]、および満腹ホルモンの放出の増加 [10,13] が含まれます。 ]。 PI は以前、低繊維 (LowFi) の食事と比較して、高繊維 (HiFi) の食事は食後の血糖値を 11% 低下させることを示しました [14]。 別の潜在的なメカニズムは、短鎖脂肪酸 (SCFA) の酢酸、プロピオン酸、および酪酸の生成を通じて健康を改善するための微生物繊維発酵の仮定された役割です [15-17]。 結腸の健康を促進することに加えて、酪酸の産生は、消化管ホルモン、グルカゴン様ペプチド-1 GLP-1 およびペプチド YY (PYY) [18] の放出を刺激し、食欲調節の改善をもたらす可能性があります [19]。 2004 年の Gordon の画期的な論文 [20] 以来、多くの研究によって、腸内微生物が健康に果たす重要な役割が明らかになりました。 重要なことに、SCFA の有益な役割を裏付ける調査結果 [21-23] を含むこれらのデータの多くは、動物実験から得られたものです。 げっ歯類研究の翻訳的重要性と、微生物代謝産物および心臓代謝の健康、グルコース調節、食欲および満腹に対する繊維の潜在的な利点を前進させるために、ヒト研究が現在必要とされています。 現在の研究では、食物繊維の摂取が食欲、腸の代謝、およびマイクロバイオームに及ぼす影響を判断します。 食物繊維が代謝効果をもたらすメカニズムには、栄養吸収を遅らせる上部消化管 (GI) 管での直接的な物理的効果と、満腹感をもたらす SCFA 誘発性 GI ホルモンの分泌によって仲介される食物摂取量を減らす間接的効果が含まれると仮定します。 この仮説を検証するために、44 人​​の被験者 (特定の目的 1、SA1) を対象に 4 週間の HiFi または LowFi ダイエットのランダム化比較試験を実施し、スクリーニング結腸内視鏡検査を活用して、3 週間、投与前および投与前のベースラインの微生物集団を標準化します。メタボリック シンドロームの 26 人の被験者 (SA2) におけるポスト HiFi 介入研究。 摂食介入の開始時と終了時に、食欲と満腹感、心臓代謝リスク、腸代謝に対する食事の影響を評価します。 最近のデータでは、マメ科植物が血糖 [6,24-27]、糖尿病 [28,29]、心臓病のリスク [30]、および肥満のリスク [31] を大幅に改善することが示唆されているため、選択された繊維はエンドウ豆に由来します。 これらの方法は、2 つの特定の目的を達成するために採用されます。

SA1a: HiFi ダイエットが食欲と満腹感に及ぼす影響と、SCFA 産生が HiFi 給餌における満腹感の改善を仲介するかどうかをテストします。 仮説 (H) 1a: 成人男性および女性において、HiFi (n=22) は LowFi (n=22) ダイエットと比較して、満腹マーカー (GLP-1、PYY、主観的食欲評価) を大幅に改善し、活性化を低下させます。機能的磁気共鳴画像法（fMRI）の視覚的な食物の手がかりの間に実行制御領域の活性化を増加させながら、食物摂取/報酬/食欲を制御する脳領域。 これらの変化は、より高いビフィズス菌レベルと低い Firmicutes 対 Bacteroidetes 比によって証明されるように、より高い食後の SCFA 濃度と変更された微生物集団に関連します。

SA1b: HiFi ダイエットが心血管代謝の健康を改善するかどうかを判断します。 H1b: HiFi ダイエットは、LowFi ダイエットと比較して、血糖値、血中脂質、血圧、および胴囲が低くなります。

SA2: HiFi ダイエット (n = 26) での微生物組成と結腸 SCFA 産生率の変化 (安定同位体注入技術を使用) を定量化し、いずれかの変化が満腹感と心臓代謝の危険因子に対して観察された利点の潜在的なメディエーターであるかどうかを定量化します。 H2: 大幅な微生物種の減少は大腸内視鏡検査の腸の準備に続き、HiFi 後の再増殖は、より多くのビフィズス菌と低い Firmicutes/Bacteroidetes 比によって特徴付けられます。 HiFi 後の SCFA フラックスの増加は、微生物組成の改善と、満腹感の食後のマーカー、血中トリグリセリド、およびグルコース エクスカーションに関連付けられます。

サンプルサイズ 私たち自身の公開された[14]および未公開のデータ、および他の[32-35]からのデータに基づいて、検出力分析は、主要な変数の有意差を検出するために10〜20人の被験者/グループのサンプルサイズが必要であることを明らかにしました( alpha 0.05) および 90% の検出力 (80% の検出力を持つ 15 ～ 18 人の被験者/グループ)。 特定の目的 1 では、10% のドロップアウトを考慮して 2 人の被験者/グループを追加し、特定の目的 2 では、30% のドロップアウトを考慮してさらに 6 つの被験者を追加します。 したがって、特定の目的 1 の場合は 44 人の被験者 (22/グループ)、特定の目的 2 の場合は 26 人の被験者が反復測定デザインで分析されます。 過去に発表された治療法よりも小さい食物繊維の影響は、結腸内視鏡検査後の結腸の相対的な「クリーン」な開始点 (特定の目的 2) と、すべての研究用食事を提供しているため完全に制御しているという事実によってバランスが取れていると考えています。被験者の摂取量

データ分析：

統計分析は、SPSS ソフトウェア (バージョン 25) を使用して実行されます。 線形関係を仮定することの妥当性を評価するためにグラフィカルな方法が使用され、残差の正規性を評価するために使用されるヒストグラムと確率プロットが使用されます。 必要に応じて、変換またはノンパラメトリック法が採用されます。 絶食時のグルコースとホルモンの濃度は、連続して得られます - 食事の直後と食事の前後の絶食状態の両方で。 時間の経過に伴う変化 (直線的な傾向を仮定しないように名目上の要因として扱われる) およびマイクロバイオームの組成における食事による変化は、優勢な細菌門 (すなわち、 放線菌、バクテロイデス、ファーミキューテス、プロテオバクテリア、テネリキューテス）および属。 SA1 では、各結果に対して 2 因子 ANOVA が使用されます。因子は、グループ、時間、および時間ごとのグループの交互作用です。 グループは、一致したサンプルの無作為化によって構築されるため、ベースラインでの比較可能性が期待されます。 SA2 では、対応のあるサンプル t 検定を使用して、関心のある結果を比較します。 結果は、要約統計量の 95% 信頼区間とともに、データに最も適したグループ平均または中央値として報告されます。 視覚刺激中の fMRI データの分析は、Statistical Parametric Mapping 12 ソフトウェア (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) を使用して実行されます。 データは、スライスのタイミングと平均画像への画像の再調整から始まる前処理されます。 解剖学的 T1 強調画像は、平均機能画像に同時登録されます。 その後、モントリオール神経学研究所 (MNI) 空間への正規化とガウス空間平滑化が実行されます。 各参加者 (第 1 レベルの分析) について、高カロリー食品と低カロリー食品および非食品の画像条件に一般的な線形モデルが適用されます。 条件ごとに、時間導関数を含む正規の血行力学的応答関数を使用して、個別のリグレッサーがモデル化されます。 運動パラメータは、交絡因子としてモデル化されています。 第 2 レベルの分析では、因子内、画像条件 (高カロリー食品、低カロリー食品、非食品|) および因子間グループ (HiFi 対 LowFi) を使用した混合モデル ANOVA が使用されます。 島、眼窩前頭皮質、扁桃体、および前頭前野皮質などの先験的な関心領域 (ROI) は、潜在的なグループごとの食品画像相互作用 (最も関心のある効果) について調べられます。 他の潜在的なROIを特定するために、全脳分析も実施されます(複数の比較のために修正されます)。