代謝健康のための大豆治療評価 (STEM) 試験

理論的根拠:

大豆は栄養上の「岐路」に立っています。 一方で、植物ベースの食事パターンを摂取するという現在の食事アドバイスと一致しており[1-6]、利点が証明されています[7-9]。 その一方で、CHD リスク低減に関する健康強調表示が取り消される恐れがあり [10]、代謝健康のための公衆衛生介入において乳製品の影に隠れがちです。 砂糖入り飲料 (SSB) を削減する戦略は、肥満と糖尿病の蔓延に対処するための主要な公衆衛生目標の 1 つとなっています [10-22]。 国の食料、栄養、健康に関する政策とプログラムは、低脂肪乳を SSB の優先代替戦略として位置づけています [23-27]。 この戦略は、前向きコホート研究 [28,29] において、SSB を低脂肪乳に置き換えることが体重の減少と糖尿病の発症に関連しており、肝脂肪 (肥満と糖尿病を結び付ける重要な初期代謝病変) も減少させるという証拠に基づいている。ランダム化試験におけるトリグリセリドと血圧として[30]。 これらの利点が豆乳代替品にも当てはまるかどうかは不明ですが、豆乳代替品は中間代謝結果において牛乳よりも明らかな利点を示しています[7、31-33]。 牛乳の代替品としての豆乳の代謝上の利点を明らかにするための研究が緊急に必要とされています。

客観的：

私たちの最も重要な目的は、肥満と糖尿病、そして全体的な代謝の健康という二重の流行に対処するための「公衆衛生介入」としての大豆の使用を知らせる、質の高い臨床証拠を生み出すことです。 この目的を達成するために、我々は、2% 豆乳 (大豆タンパク質ビヒクル) と 2% 牛乳の使用の効果を評価する大規模で実用的なランダム化比較試験である、代謝的健康のための大豆治療評価 (STEM) 試験を実施することを提案します (タンパク質と量が一致したカゼインとホエービヒクル）を「公衆衛生介入」として、リスクのある集団における肝脂肪および主要な心臓代謝メディエーター/指標に対するSSBを置き換えます。

デザイン：

この試験は、SSB を 2% 豆乳と 2% 牛乳に置き換えることによる健康への影響を評価する、6 か月の 2 相 3 群非劣性非盲検並行群ランダム化比較試験です。 SSBを1日3錠以上摂取しているメタボリックシンドローム（MetS）の過体重/肥満の参加者における主要アウトカムの肝脂肪と二次アウトカムの筋肉脂肪、インスリン感受性、ベータ細胞機能、耐糖能、確立された心臓代謝危険因子。 試験はGood Clinical Practiceに従って実施され、CONSORTおよび非劣性試験のCOSORT拡張に従って報告される[34]。 3 アーム設計には、対照 (SSB) に対する実薬 (2% 豆乳) および参照 (2% 牛乳) 治療の優位性をテストできるため、優越性試験と非劣性試験を組み合わせられるという利点があります。 ）と、参照治療（2%牛乳）と比較した活性治療薬（2%豆乳）の非劣性を同時に示します。 我々が24週間という治療期間を選択したのは、これがSSBの代わりに牛乳が肝脂肪を減少させることが示されている期間であり[30]、公衆衛生政策に有意義な影響を与える期間であるためである[35、36]。

参加者：

修正されたIDF/NHLBI/AHA/WHF/IAAS/IASO [37]基準に基づいて、過体重または肥満（BMI、27～40kg/m2）の成人（18～75歳）男性およびMetSの非妊娠女性186名を対象とします（ウエスト周囲径が高い[女性88cm以上、男性102cm以上]+4つの血糖異常のうち2つ以上[FPG5.6mmol/L以上]、高トリグリセリド[1.7mmol/L以上]、HDL-Cが低い[男性1.0mmol/L未満、男性<1.0mmol/L] 1.3 mmol/L 女性]、または高血圧 [≥130/85mmHg]) で、SSB を 1 日あたり 3 以上摂取している。 我々は、サンプルに NAFLD (1H-MRS ≥5.0% による脂肪肝/肝細胞内脂質 [IHCL] として定義される) の参加者が豊富に含まれていることを確認するために、高い WC を必要とするように MetS の定義を変更しました [38]。 私たちのエントリー基準に基づいて、サンプルの > 50% が NAFLD を有すると予想されます [38,39]。 糖尿病や重篤な疾患のある方は除外させていただきます。

ランダム化:

Applied Health Research Center (AHRC) は、Research Electronic Data Capture (REDCap) プログラムを通じて、割り当ての隠蔽を伴うブロックのランダム化を実行します。 慣らしフェーズが正常に完了した後、参加者は、サイズが等しくないランダムに並べ替えられたブロックを使用して、各層から 3 つのグループにランダムに割り当てられます。

プロトコル：

この試験は、CFIが資金提供するトロント3D臨床研究センターとMRI研究ユニット、およびセントマイケルズ病院の臨床栄養・危険因子修正センターで実施される。 適格な参加者は、無作為化の前に 4 週間の慣らし運転フェーズを受けます。 継続を希望する参加者は、その後 24 週間の介入フェーズを受け、3 つの介入のうち 1 つに無作為に割り当てられます (上記参照): (1) 2% 豆乳 (試験治療)、(2) 2% 豆乳 3 回分以上牛乳 (参照処理/陽性対照) または (3) 通常の SSB (陰性対照)。 すべての研究飲料には、バックグラウンドダイエットを維持しながら通常の SSB 摂取を置き換える指示が提供されます。 参加者は、飲料記録の確認、研究食品の収集、体重、腹囲 [40]、血圧の臨床評価のために 4 週間ごとにクリニックを訪れます。 -30、0、30、60、90、および 120 分の血液サンプルによる 1H-MRS 測定および 75g 経口ブドウ糖負荷試験 (75g-OGTT; 世界保健機関プロトコル [41]) は、0 週目と 24 週目に実施されます。ハーバード大学ウィレット FFQ)、血液および糞便サンプルの収集。 接着性バイオマーカーのサンプルは、0、12、および 24 週間目に収集されます。

介入:

3 つの介入は、(1) 2% 豆乳 (Alpro Soya、250mL の一回分保存可能なパック、250mL あたり 8g の大豆タンパク質を含む 100Kcal)、(2) 2% 牛乳 (Organic Meadows®) の 3 回分以上で構成されます。 、250mL、シングルサーブの保存可能なパック、250mLあたり8gのカゼイン/ホエイプロテインを含む130Kcal）、または（3）通常のSSB（355mLのシングルサーブ缶、355mLあたり130〜140kcal）。 参加者の通常の SSB 摂取レベルによって用量 (1 食分の数) が決定され、用量反応分析用の用量範囲 (つまり、豆乳と牛乳の場合は 3 食分以上、またはタンパク質 24 g 以上) が提供されます。 豆乳と牛乳の介入はタンパク質と一食分の大きさを一致させますが、目標は「現実世界」の製品代替品を使用することであったため、意図的に 3 つの介入を等カロリーにしませんでした。

結果:

すべての結果評価は盲検化され、24 週目の最終値として評価されます。 主要アウトカムは、1H-MRS による肝脂肪 (肝細胞内脂質 [IHCL]) です。 二次アウトカムには、75g-OGTT 由来のインスリン感受性の変化 (松田インスリン感受性指数 [ISI] [42])、ベータ細胞機能 (インスリン分泌感受性指数 2 [ISSI-2]) の 24 週目のベースラインからの変化が含まれます。 [43,44]、および耐糖能 (2hPG、iAUC)。 探索的結果には、異所性筋脂肪 (筋細胞内脂質 [IMCL])、継続的 MetS 基準 (腹囲 [WC]、FPG、中性脂肪 [TG]、HDL-C、血圧 [BP])、MetS の復帰 (次のように定義される) が含まれます。 IDF/NHLBI/AHA/WHF/IAAS/IASO 基準の 5 つのうち 3 つ未満への復帰 [37]、糖尿病の発生率 (カナダ糖尿病 2018 FPG、2h-PG (75g-OGTT)、または HbA1c 基準)、および体重、消化管マイクロバイオームの多様性（16S rRNA配列決定）、NAFLDのマーカー（肝酵素[ALT、AST、GGT、ALP]、脂肪肝指数（FLI）[45]）、肝インスリン抵抗性（HOMA-IR）、炎症（hs-CRP） 、尿酸、確立された脂質目標（LDL-C、非HDL-C）、および食事の質（ハーバード・ウィレットFFQを使用した代替健康食事指数[AHEI][46]）。 遵守結果には、研究の飲料記録と、豆乳（尿中イソフラボノイド排泄 [UIE][47]）、牛乳（乳由来血清脂肪酸 [15:0、17:0、CLA、トランスパルミトレイン酸]）の摂取量の客観的バイオマーカーが含まれます。酸][48])、および SSB (血清脂肪酸中の 13C/12C の同位体比 [49])。その他の事後の探索的成果は、資金の利用可能性に基づいて決定されます。

データ管理：

セント マイケルズ病院の応用医療研究センター (AHRC) は、デジタル データベース (REDCap) を安全に管理し、データの整合性を確保します。 この独立した第三者によるデータ管理は重要な強みとなり、研究に高い信頼性をもたらします。

力：

合計 186 人の参加者がランダムに割り当てられます。 グループあたり N=62 により、有効成分 (2% 豆乳) の非劣性を、参照 (2% 牛乳) 治療と比較して、効果の 75% の非劣性マージン (δ) でテストすることができます。 1H-MRSによる主要アウトカムの肝細胞内脂質（IHCL）に関する参照治療（IHCLの予想される2%の絶対差の75%に基づくIHCLの絶対差1.5%）、平均の差による[57]、 SD が 3%、α=0.05、検出力が 80% (β=0.20)、消耗率が 20% であると仮定します。 IHCL の 2% 絶対差は、下流の血糖コントロール、インスリン感受性、血圧、および/または血中脂質の臨床的に意味のある変化に関連する最小平均差であるため、選択されました [51-56]。 食品医薬品局 (FDA) および欧州医薬品庁のガイダンスに基づいて、75% の非劣性マージン (δ) が選択されました [58-60]。 このサンプルサイズは、IHCL、SD の絶対差が同じ 2% であると仮定して、対照 (SSB) 治療と比較した実薬 (2% 豆乳) および参照 (2% 牛乳) 治療の優位性をテストするのに十分な力を提供します。 3%、α=0.05、80% のパワー (β=0.20)、および 20% の消耗。 また、二次的な結果の優位性をテストするのに十分な力も提供します。

統計分析：

すべての統計分析は、STATA 14 (StataCorp、テキサス州、米国) または 24 週目の最終値に関する適切な統計ソフトウェア パッケージを使用して実行されます。 試験の 3 群デザインは、対照治療 (SSB) と比較した実薬治療 (2% 豆乳) および参照治療 (2% 牛乳) の優位性および実薬治療 (2% の非劣性) をテストすることを目的としています。豆乳) を参照処理 (2% 牛乳) と比較しました。

主要結果のテストは、家族ごとのエラー率を下げるために段階的に行われます。 まず、対照治療法 (SSB) と比較した、実薬治療法 (2% 豆乳) と参照治療法 (2% 牛乳) の優越性試験を実施します。 一次分析は、欠損値を考慮して、逆確率重み付け (IPW) [https://www.bmj.com/content/370/bmj.m2215] を使用した治療意図 (ITT) 原則に従って実行されます。 データは、有意性を p < 0.05 に設定した ANCOVA モデルを使用して分析されます。 年齢、性別、NAFLD の状態、薬物使用、介入用量 (1 回分/日)、およびベースライン レベルによって調整が行われます。 感度分析には、プロトコルごとのコンプリーター、および複数の代入 (MI) を伴う ITT が含まれます。 一次分析で優位性が確立された場合（「アッセイ感度」の確認）、プロトコールごとの分析を使用して、参照（2% 牛乳）治療と比較した有効成分（2% 豆乳）の非劣性試験を実施します。 90% CI の上限が平均値の差により 1.5% の非劣性マージン [δ] 未満である場合、実薬治療 (2% 豆乳) は参照治療 (2% 豆乳) に対して非劣性であるとみなされます。牛乳）。 平均値の差の 90% CI の上限が 1.5% の非劣性マージン [δ] と 0 値 (単一性) の両方より小さい場合、積極的治療 (2% 豆乳) が優れていると見なされます。基準処理 (2% 牛乳) に。 非劣性に関する主な分析は、プロトコルごとの分析になります。 年齢、性別、NAFLD の状態、薬物使用、介入用量 (1 回分/日)、およびベースライン レベルによって調整が行われます。 感度分析には、コンプリーター、IPW を使用した ITT、および MI を使用した ITT が含まれます。

二次的、探索的、および遵守の結果は、積極的治療法 (2% 豆乳)、参照治療法 (2% 牛乳)、および対照治療法 (SSB) の間の優越性試験によって評価されます。すべての推定効果と信頼区間を p で報告することにより、 -値、統計的証拠を適切に解釈するために必要なコンテキストが提供されます [https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00031305.2016.1154108]。 将来の規制当局への提出に必要な場合、二次結果は誤った発見に合わせて調整されます。 アプローチは主な結果の結果によって異なります。 一次結果の優位性テストが重要な場合は、誤った発見を補正するために開始アルファ値 0.05 の Benjamini-Hochberg 誤発見率制御法を使用して二次的な結果を分析します [80]。 サンプル サイズは、この分析アプローチに十分な検出力が得られるように選択されました。 一次分析は、欠損値を考慮して、IPW を使用した治療意図 (ITT) 原則に従って実行されます。 データは、連続データの ANCOVA モデル (95% CI の平均差) とカテゴリデータのロジスティック回帰モデル (MetS 復帰の 95% CI のオッズ比および糖尿病発生率の 95% CI の相対リスク) を使用して分析されます。 調整は、年齢、性別、NAFLD の状態、薬物使用、介入用量 (1 回分/日)、および最終値のベースライン レベルによって行われます。 感度分析には、プロトコル分析ごとのコンプリーター、および MI を使用した ITT が含まれます。

事前に指定されたサブグループ分析は、カイ二乗検定を使用して、年齢、性別、NAFLD 状態、カフェイン入り飲料の使用 (コーラと非コーラ摂取者)、介入用量 (1 日あたりのサービング)、およびベースライン腹囲、FPG、2hPG、トリグリセリド、 HDL-C、BP。 連続線形 (用量反応勾配) および非線形 (用量反応閾値) の用量反応分析は、多重線形回帰分析および区分回帰分析によって、自然用量反応範囲 (1 日あたり 3、4、5、または 6 回分) にわたって行われます。 、 それぞれ。

知識の翻訳:

私たちは、セント マイケルズ大学との共同研究であるキーナン研究センター - 知識翻訳の共同プログラムからの指導を受けながら、知識翻訳のオタワ モデル (http://www.nccmt.ca/registry/resource/pdf/65.pdf) に従います。トロントの病院と大学。