腸脳軸：高齢者の認知改善の目標 (SmartAge)

対象と方法:

縦断的研究:

以前に病院の内分泌・糖尿病・栄養サービス（UDEN）に予定されていた2型糖尿病の患者「Dr. ジローナ（スペイン）のジョセップ・トルエタ」を募集し、研究する。

グループA

この研究は初期段階で構成されており、患者は、エネルギー摂取量を含むバランスの取れた食事の唯一の治療として提出されます。エネルギー摂取量は、患者の体重が正常 (25 Kcal x Kg) か過体重 (20 Kcal x) かに従って個別に計算されます。重量キロ）。

この初期段階の後、バランスの取れた食事療法を継続することに加えて、患者は最初の 15 日間、12 時間ごとに 425 mg/d の初期用量で経口投与されるメトホルミンによる治療を開始し、その後 850 mg/d の用量で継続します。研究の終わりまで。

血糖センサーが 10 日間挿入され、この期間中の身体活動を記録するためのアクティビティおよび睡眠トラッカー デバイス (Fitbit) が挿入されます。 間質皮下グルコース濃度は、ＦＤＡによって検証されたグルコースセンサー（Ｄｅｘｃｏｍ Ｇ６（登録商標））を使用して、外来ベースで連続１０日間モニタリングされる。 センサーは 0 日目に挿入され、10 日目の午前中にリタイアします。

このプロセスは、メトホルミンによる治療開始の 10 日前と、メトホルミンによる 6 か月の研究段階の終了の 10 日前に繰り返されます。 研究中、6回の訪問が行われ、各患者には合計3つの血糖センサーと3つの身体活動モニターが挿入されます。 要約すると、血糖センサーと身体活動の監視は、訪問 1、3、5 で開始され、訪問 2、4、6 で削除されます。

訪問 1 (1 日目): 身体検査、栄養調査、生体インピーダンス、デンシトメトリー、CGM、アクティビティおよび睡眠トラッカー デバイス。 同意書

訪問 2 (10 日目): サンプル: 血液、尿、糞。 食事、神経心理学的検査、CGM 離脱、活動および睡眠追跡装置離脱、MRI。

訪問 3 (170 日目): 健康診断、栄養調査、生体インピーダンス、CGM、アクティビティおよび睡眠トラッカー デバイス

訪問 4 (180 日目): サンプル: 血液、尿、糞。 食事のフォローアップ、神経心理学的検査、CGM の離脱、アクティビティおよび睡眠トラッカー デバイスの離脱。 メトホルミン治療開始。

訪問 5 (350 日目): 身体検査、栄養調査、生体インピーダンス、CGM、活動および睡眠トラッカー装置。

来院 6 (360 日目): サンプル: 血液、尿、糞。 食事のフォローアップ、神経心理学的検査、CGM の離脱、アクティビティおよび睡眠トラッカー デバイスの離脱。 メトホルミン離脱。

グループ B:

研究中、このグループに対して5回の訪問が行われます。

訪問 1 (1 日目): 身体検査、栄養調査、生体インピーダンス、デンシトメトリー、活動および睡眠追跡装置。 同意書。

訪問 2 (10 日目): サンプル: 血液、尿、糞。 食事、神経心理学的検査、アクティビティおよび睡眠トラッカー デバイスの離脱。

訪問 3 (180 日目): 食事のフォローアップ。

訪問 4 (350 日目): 健康診断、栄養調査、生体インピーダンスと活動、および睡眠トラッカー装置。

来院 5 (360 日目): サンプル: 血液、尿、糞。 食事のフォローアップ、神経心理学的検査、活動および睡眠追跡装置の離脱。

被験者の縦断的研究のデータ収集：

1. 補助データ: 年齢、性別、生年月日。

2. 臨床変数:

   • 重さ
   • 身長、
   • ボディ・マス・インデックス
   • ウエストとヒップの周囲
   • ウエストとヒップの比率
   • 血圧（収縮期および拡張期）
   • 脂肪量と脂肪自由量（生体電気インピーダンスとDEXA）
   • 喫煙状況
   • アルコール摂取
   • 通常の薬の登録
   • 輸血および/または献血の個人歴
   • 肥満、心血管イベント、糖尿病の家族歴の記録
   • 精神病と摂食障害の病歴。

3. 実験変数: 絶食した被験者から 15cc の血液を抽出し、臨床実験室の通常のルーチン技術を使用して次の変数を決定します。

   • ヘモグラム
   • グルコース
   • ビリルビン
   • アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ (AST/GOT)
   • アラニンアミノトランスフェラーゼ (ALT/GPT)
   • γ-グルタミルトランスペプチダーゼ (GGT)
   • 尿素
   • クレアチニン
   • 尿酸
   • 総タンパク質、
   • アルブミン
   • 総コレステロール | HDL コレステロール | LDLコレステロール
   • トリグリセリド、
   • 糖化ヘモグロビン (HbA1c)
   • フェリチン |可溶性トランスフェリン受容体
   • 超高感度C反応性タンパク質
   • 赤血球沈降速度
   • リポ多糖結合タンパク質
   • 遊離サイロキシン (遊離 T4) |甲状腺刺激ホルモン (TSH) |ベースラインのコルチゾール - 血漿インスリン
   • 炎症マーカー |インターロイキン 6 (IL-6)。 さらに15ccの血液（血漿-EDTA）をさらに分析するために抽出します。

4. 便サンプルの収集: 各患者から便サンプルが提供されます。 サンプルは自宅または病院で採取し、採取から 4 時間以内に検査室に送付し、断片化して -80ºC で保存する必要があります。

   -便中の腸内細菌叢の分析:

   • 細菌の転座を検出するための、細菌の DNA と mRNA の測定、および血液中の LBP 結合タンパク質の研究。 細菌の転移を検出するための血液中の LBP 結合タンパク質。 Hiseq および Nextseq テクノロジー (qPCR およびタンパク質分析 (WB、ELISA)、OMICS (RNAseq、16S、メタボロミクス、メタゲノミクス))。
   • 炎症性および免疫学的マーカーは、ELISA（酵素結合免疫吸着アッセイ）および免疫組織化学（IHC）機器、定量的リアルタイムPCR検証を使用して決定されます。 qPCR では、トータル RNA がさまざまな組織から分離され、cDNA に転写されます。
   • 代謝プロファイルの決定と代謝物分析。
5. 腸のバリア機能:ラクツロースへの暴露:手術前後のマンニトール試験。 血漿サンプルは、腸透過性マーカーの測定に使用されます: 細菌エンドトキシン、sCD14、LBP、ZO-1、および I-FABP。
6. 尿サンプルの収集: トリプトファン代謝に関与する代謝経路の変化を特定し、これらの代謝変化における腸内微生物叢の役割を特定するために必要です。
7. MRI: BrainAGEバイオマーカーの計算および認知機能に関与するネットワークの特徴付けに必要な配列が取得されます。 取得には、1.5 T スキャナー (Ingenia; Philips Medical Systems) が使用されます。取得には、1.5 T スキャナー (Ingenia; Philips Medical Systems) が使用されます。 まず、回復反転シーケンス (T2-FLAIR) を使用して、既存の脳病変を持つ被験者を除外します。 続いて、構造配列が取得され、配列が取得され、大脳灰白質 (T1 強調)、重み付けされた領域)、白質領域 (DTI)、鉄蓄積 (R2*)、および (R2 *)、および静止状態の機能シーケンス (T2 * 強調エコープラナー イメージング、EPI)。
8. 神経心理学的検査: 認知のさまざまな領域が調査されます: 記憶 (テスト aprendizaje verbal-TAVEC、Rey-Osterrieth Complex Figure) 注意および実行機能 (WAIS-IV、トレイル メイキング テスト (パート A y B)、ストループ テスト)。 さらに、認知障害は Lobo の Mini-Cognitive Exam で評価されます。 これらのテストは、メトホルミンによる薬理学的介入に関連する認知プロファイルの変化を定義するのに役立ちます。

情報はノートに登録されたままになり、研究のデータベースに電子化されます。

静的メソッド:

サンプル サイズ: これはパイロット スタディとして意図されているため、正式なサンプル サイズの計算は必要ありません。 一般的なルールは、パラメーターを推定するために 30 人以上の患者を募集し、グループごとに 15 ～ 20 人の参加者を募集して、中規模から大規模の効果サイズの合理的な推定値を取得することです。

統計分析: 定量的パラメーターの記述的分析 (平均、標準偏差、サンプルサイズ、中央値、最小値、最大値) と、残りのカテゴリーパラメーターの頻度の表示に基づいて行われます。 グループ間の比較は、対応のあるサンプルの t 検定またはカイ 2 乗検定に基づいて行われます。 これらの分析の結果は、患者のベースライン特性の不均衡の可能性を調整するためにさらなる分析が必要かどうかを評価するのに役立つ場合があります。

メトホルミンによる介入後の腸内細菌叢の組成の変化は、ヒートマップ、主成分分析 (PCA)、および PLSDA を使用して分析されます。 多変量統計分析 (PLSDA および階層的クラスタリング) 用。 腸内細菌叢と認知テストの特性を構成する変数は、Metaboanalyst プラットフォームを使用して、対数変換され、四分位範囲推定でフィルター処理され、オートスケール計算 (平均および各変数の標準偏差で除算) によってずらされます。

腸内細菌叢と認知変数で決定された変化は、SPSS の線形回帰分析によって、二次変数 (代謝、メタボローム、炎症パラメーター) の変化に関連して調査されます。 脳画像変数は、専用のプログラム (MATLAB、SPM12) で分析されます。