肥満糖尿病女性におけるナッツの急性摂取の影響に関する研究 (REACT-NUT)

肥満は多因子疾患であり、過剰な体脂肪の蓄積が健康への悪影響をもたらします。 これは、主に他の非伝染性慢性疾患 (NCD) の発症リスク増加との関連性により、世界的な公衆衛生問題と考えられています。 ブラジルでは、人口の 4 分の 1 が肥満であると推定されており、肥満は病的老化の重要な危険因子となっています。

肥満の主な原因は、摂取カロリーと消費カロリーの間のエネルギーの不均衡であり、その蔓延の高さは、身体活動の不足や座りっぱなしの行動と関連しています。 自然食品と最小限の加工食品からなるバランスの取れた食事は、体重管理に不可欠であることが知られています。 しかし、現在のシナリオでは、超加工食品の消費量が大幅に増加し、自然食品や最小限の加工食品の摂取量が減少し、その結果、肥満の有病率に大きな影響を与えています。

肥満は、2 型糖尿病の最も関連性の高い危険因子の 1 つです。2 型糖尿病は、世界中でますます蔓延しており、21 世紀の健康上の緊急事態の 1 つと考えられています。 糖尿病は罹患率と死亡率に影響を与え、脳卒中、腎機能障害、心血管疾患、視力喪失、神経障害の主要な危険因子です。 糖尿病を制御するための非薬理学的戦略には、通常、栄養介入、定期的な身体活動、禁煙、健康的な体重の維持などが含まれます。

主要栄養素の急激な摂取は、健康な人であっても有害な反応を誘発する可能性があり、時間が経つと慢性的な影響を引き起こす可能性があります。 これに関連して、高飽和脂肪食（HSFM）の摂取は重要な役割を果たします。HSFMの慢性的な摂取は、肥満、2型糖尿病、がん、心血管疾患の発症に寄与するだけでなく、悪化させることが知られているからです。インスリン抵抗性と過剰な体重によって引き起こされる慢性炎症。 さらに、HSFM が代謝性エンドトキシン血症を誘発し、循環マイクロ RNA のプロファイルを調節する可能性があることも研究で示されています。 マイクロRNAは、mRNAを分解したり標的遺伝子の翻訳を阻害したりすることにより、転写後レベルで遺伝子発現を調節する約22ヌクレオチド長の非コードRNA分子です。 したがって、マイクロRNAはHSFMの悪影響に寄与している可能性があります。

HSFM が健康に悪影響を与えることを考慮して、不健康な食事による悪影響を最小限に抑えるために、オレンジジュースや緑茶などの抗炎症作用と抗酸化作用を持つ食品を積極的に補給する研究が行われています。 私たちの研究グループが行った研究では、緑茶の急性補給がHSFM摂取によって誘導される62種類のマイクロRNAの発現を阻害することが示されました。 バイオインフォマティクス分析により、これらのマイクロRNAがTGF-β、CARM1、RSK、およびBMP経路に関連する遺伝子を制御していることが明らかになりました。 これらの miRNA とその分子経路を特定することで、健康と病気における食事性化合物の利点についての理解が深まる可能性があります。

クルミ (Juglans regia) を定期的に摂取すると、心血管の健康とインスリン反応の改善に関連しています。これは、炭水化物消化酵素の活性を低下させることによるインスリン反応の制御による可能性があります。 しかし、炎症反応や抗酸化反応に対するクルミの影響に関する文献は依然として限られており、決定的なものではありません。 さらに、クルミの急性効果を調査した研究の数は限られており、肯定的な反応の証拠もいくつかあります。 これに関して、食後のインスリン抵抗性の軽減、内皮機能の改善、酸化ストレス、満腹感がいくつかの研究で実証されていますが、すべての研究では実証されていません。 興味深いことに、Torabian ら。クルミを急激に摂取すると、ポリフェノールの血漿濃度が増加し、総抗酸化能力が向上し、血漿脂質の過酸化が減少することが観察されました。

クルミの急性作用に関する限られた証拠に加えて、HSFMと組み合わせたクルミのメタボロームおよびマイクロRNAプロファイルに対する影響はまだ研究されていません。 メタボロミクスは当初、生理病理学的刺激または遺伝子改変に対する生体システムの動的多パラメータ代謝応答の定量的測定として定義されました。 したがって、分子代謝レベルで特定の生物学的システムの表現型を直接反映し、これまで知られていない、特徴づけられていない、またはほとんど報告されていない代謝物の変化の検出を可能にします。 したがって、メタボロミクスは、病気の予防と治療におけるクルミのメカニズムについて重要な知識を生み出すことができます。 同じことがマイクロRNAの研究にも当てはまり、クルミ摂取の有益な効果に関連する細胞内経路の特定に役立ちます。

これを踏まえ、この研究はHSFMの悪影響を軽減するクルミの急性効果に関する新たな証拠を生み出すことになるだろう。 さらに、HSFM の副作用を軽減することは、特に肥満や糖尿病などのインスリン抵抗性のある患者にとって、大きな利益をもたらす可能性があります。

クルミの急性補給（Juglans regia）が、肥満および糖尿病の女性においてHSFMによって誘発される炎症マーカー、酸化ストレス、メタボロミクス、および循環マイクロRNAを軽減するかどうかを評価する。

このプロジェクトはボトゥカトゥ医学部の倫理委員会によって承認されています。 この研究は、ボトゥカトゥ医学部の外来診療中に募集された、肥満（体格指数［BMI］≧30）およびインスリン非依存性糖尿病を患う18歳以上の女性を含む、無作為化かつクロスオーバーで実施される。 除外基準には、栄養補助食品の使用、過去 3 か月間のコルチコステロイドの使用、癌、心不全、腎臓病、肝疾患、肺疾患、神経疾患、HSFM またはクルミの成分に対するアレルギー、習慣的なクルミの摂取が含まれます。過去 1 か月間 (週に 3 回以内)

サンプルサイズは、対照群（オレンジジュースなし）と比較して、オレンジジュースを伴うHSFM食事後のIL-6レベルが60％減少することを示した以前の研究に基づいて推定されました。 この減少、5% のタイプ 1 エラー、および 90% の検出力を考慮すると、この研究には 15 人の個人が含まれることになります。

インフォームド・コンセントフォーム（ICF）に署名した患者は、最低1週間のウォッシュアウト期間を挟んだ2つの時点で評価されます。 最初のミーティングでは、10時間の絶食後にHSFMがクルミ30gの有無にかかわらず提供されます。 2 番目では、条件が交換されます。 このくるみの摂取量は、さまざまな食事ガイドラインで提案されているナッツの1日あたりの摂取推奨量を指します。 単純な無作為化は研究に関与していない看護師によって行われます。 HSFMは病院の外来診療所で提供され、患者は食事全体とクルミをすべて摂取する必要がある。 研究プロトコール中、患者は最初の研究来院前の2週間はクルミの摂取を避けるようアドバイスされます。

血液サンプルは介入後 0 (食事の直前)、15 分、30 分、60 分、および 150 分の時点で収集されます。 血清インスリンとグルコースは 0 ～ 60 分の時点で測定され、炎症、酸化ストレス、循環マイクロ RNA、およびメタボロミクスの血清バイオマーカーは 0 分と 150 分の時点で測定されます。 さらに、研究者は、食後のすべての時点でビジュアルアナログスケール（VAS）を使用して満腹度を評価します。

メタボローム分析 分析は、ポジティブ分析モードとネガティブ分析モードの両方で動作するエレクトロスプレー イオン化機能を備えた高分解能で正確な質量 Thermo QExactive Plus 質量分析計と組み合わせた Thermo Dionex Ultimate 3000 システム上の液体クロマトグラフィーを使用して行われます。

循環マイクロRNAの分析 RNAの抽出後、研究者は製造業者の指示に従ってヒトmiRNAアレイ4.0 Affymetrix GeneChip® (ThermoFisher Scientific)を利用します。 このアレイには、成熟ヒト miRNA 用の 2,578 セットのプローブと、ヒト pre-miRNA 用の 2,025 セットのプローブ (ステムループ) が含まれています。 snoRNA と scaRNA の存在を検出するプローブ (合計 1,996) もこのアレイに含まれています。 GeneChip は、miRNA のシグナル強度を捕捉するように設定された Affymetrix GeneChip G3000 7G スキャナーを使用してスキャンされます。 生の強度データは Affymetrix Expression Console (v1.4.1.46) にインポートされます。 シグナルの前処理には、堅牢なマルチアレイ平均 (RMA) アルゴリズムを使用したバックグラウンド補正、シグナル値を取得するためのプローブのメディアン研磨要約、および複数のアレイにわたる分位点正規化が含まれます。 miRNA シグナルの強度の検出呼び出しは、Affymetrix の「バックグラウンド以上の検出」(DABG) アルゴリズムを使用して実行され、バックグラウンド確率を上回る各シグナルの p 値が生成されます。 この方法は、製造元が推奨するプロトコルに従います。 分析はハドソンゲノミクスのモナシュで行われます。

統計分析 データは、正規分布している場合は平均値と標準偏差、正規分布していない場合は中央値と 25 ～ 75% のパーセンタイル、またはパーセンテージとして表示されます。 2 つのグループ (ナッツの有無) を比較するために、研究者は正規分布データにはスチューデントの t 検定を、非正規分布データにはマンホイットニー検定を、カテゴリ変数の比較にはカイ二乗検定を使用します。 さらに、研究者は一般化推定方程式 (GEE) を適用して、反復測定を評価します。 データ分析は JAMOVI v 2.3.21 を使用して実行され、有意水準は 5% に設定されます。