T2DMの長老におけるイヌリン + L.アシドフィルスの補給

研究タイプ：原因と効果の方向性を備えた探索研究デザイン：2段階、クロスオーバー、事前テスト/ポストテストによる実験的無作為化臨床試験。 実験：クロスオーバーグループのテスト前/テスト後の設計研究集団：50〜65歳の2型糖尿病の診断患者。

因果効果の方向を伴う探索的研究は、クロスオーバーの事前テストとテスト後の設計を伴うランダム化臨床試験の実験的設計で実施されます。 現在のプロトコルは、同じ特性を持つ予備研究の継続であり、完了時に治療群が対照群になり（治療なしで）、対照群が実験グループになります（治療付き）。

モントリオール認知評価（MOCA）と記憶変化テストを使用して認知機能評価にさらされた50〜65歳の年齢範囲のDM2と診断されたメキシコシティと大都市圏の男女の研究集団患者（マット）。 採用は、ソーシャルネットワークでの昇進、診療所や病院に投稿された広告、および研究基準に一致する特徴を持つ患者を持つ可能性のある一般開業医や専門家との連絡によって行われます。

サンプルサイズの計算これは探索的研究であるため、サンプルサイズを計算する必要はありません。 ただし、最低12人の患者が推奨されるため、この研究では、対照群に最低12人の患者、実験群に12人の患者を含めることが決定されました。 12人の患者のうち、6人は各グループの女性と6人の男性になります。

フェーズの第一段階（介入の8週間）。

• 実験グループ：8週間、1日あたり8 gのイヌリン + 1x10⁹CFUで構成される共生を受け取ります。 コントロールグループ：アーモンドベースのプラセボドリンクを8週間消費します。
• 評価：
• 介入前後の認知検査（MMSE、MOCA）。 セカンドステージ（クロスグループ、8週間の介入）
• グループの交差：
• 最初の段階でコントロールしていたグループは実験的になります。
• 第一段階で実験的だったグループはコントロールになります。
• 評価：
• 8週間の介入後および治療なしの8週間の追跡後の認知検査（MMSE、MOCA）。

最終評価

f18-fdgのpet-ct：

• F18-FDGをマーカーとして使用して、脳代謝の変化を分析し、認知テストとの相関を評価するためのマーカーとして両方の段階の終わりに実行されます。

  2。スツール微生物叢シーケンス：

• 両方の段階の終わりにおける腸内微生物叢組成の評価。 3。酪酸測定：
• 認知的および代謝転帰と相関する糞便サンプルにおける酪酸レベルの測定。

選択基準の包含基準は、スケールで評価されたある程度の認知障害を提示するDM2の診断を受けた60〜90歳の患者。 インフォームドコンセントフォームに署名する患者。

非インクルージョン基準。 認知障害、アルツハイマー病、脳虚血、以前のCVE、以前の頭蓋脳外傷、腎疾患グレードIIIB以上。 DSM Vによって診断された全身性動脈高血圧、脂質異常およびうつ病の不十分な制御。インフォームドコンセントに署名しない患者c）除外基準研究で認知障害に影響を与える併存疾患を提示する患者。 補給に悪影響を与える患者。 研究を放棄するか、インフォームドコンセントを撤回することを決定した患者。 共生を3回連続で服用しない患者。

変数の測定のための機器ミニメンタル（MMSE）これは、より高い精神的能力の評価のための手段であり、特に即時の記憶、注意、数学の計算、言語を評価します。 10分間続き、最大スコアは30です。 次のスコアが取得されます：通常（27〜30ポイント）：27以上のスコアは通常の認知機能を示唆しています。 ただし、スコアは年齢と教育レベルによって異なる場合があります。 軽度の認知障害（21-26ポイント）：この範囲は軽度の認知障害を示しています。この範囲では、その人は認知タスクの困難を示すかもしれませんが、ほとんどの日常活動で独立して機能することができます。 中程度の認知障害（10〜20ポイント）：この範囲のスコアは、より重大な認知障害を示唆しています。 その人は、認知機能に顕著な困難を抱えている可能性があり、日常生活の支援が必要な場合があります。 重度の認知障害（10ポイント未満）：10未満のスコアは、重度の認知障害を示しています。この場合、その人は日常活動を行うのが大幅に困難である可能性があり、絶え間ない注意が必要になる可能性があります。

モントリオール認知評価（MOCA）モントリオール認知評価は、認知障害を評価するために設計されたテストです。 MOCAの最大スコアは30ポイントで、解釈は次の範囲に基づいています。通常のスコア（26〜30ポイント）：無傷または通常の認知機能を示します。 ただし、この範囲は、評価されている個人の年齢、教育レベル、言語によって異なる場合があることに注意する必要があります。 軽度の認知障害（18-25ポイント）：その人が軽度の認知困難を抱えている可能性があることを示唆しています。これは初期認知障害を示している可能性があります。 中程度から重度の認知障害（18ポイント未満）：18ポイント未満のスコアは、中程度から重度の認知障害を示し、認知症またはより高度な認知障害に関連している可能性があり、その人は毎日のタスクの実行に大きな困難を抱えている可能性があります。

MOCAは、初期の認知障害の検出に敏感になるように設計されており、アルツハイマー病や他の形態の認知症などの状態の診断に役立ちます。 他の認知検査と同様に、結果は、患者の年齢、教育レベル、一般的な健康状態などの要因を考慮して、他の臨床研究や検査と併せて解釈する必要があります。

F18-FDG PET-CTを備えたF18-FDG（フッ素-18標識フルオロデオキシオキシオキシオキシトロン放出断層撮影）を備えたPET-CTは、組織、特に脳のグルコース代謝を測定するためのイメージング技術です。 F18-FDGはグルコース類似体分子であり、放射性同位体フッ素-18に標識すると、PETスキャナーが検出可能な放射線を放出します。

操作の原則

1. 患者へのF18-FDGの注射。
2. 代謝的に活性な細胞は、特により多くのグルコース（ニューロンなど）を必要とするF18-FDGを占有します。
3. PETは、フッ素-18の崩壊によって放出される放射線を検出し、グルコースの分布を示す画像を生成します。

4. CT（コンピューター断層撮影）は、PETからの代謝データと組み合わされた詳細な解剖学的画像を、より正確に提供します。

   認知障害への応用

   - 2型糖尿病患者やアルツハイマー病患者など、認知障害に関連する脳低形質症の領域の同定を可能にします。 共生の使用など、脳代謝活動に対する治療的介入の効果を評価します。

   利点 - 機能的評価と解剖学的評価を組み合わせて提供します。 - それは、他のイメージング技術に見える構造変化が現れる前に、代謝変化を検出するためのデリケートなツールです。

   定量的測定内で測定できます。

   SUV（標準化された取り込み値）：

   - 定義：脳の特定の領域でのグルコース取り込みの標準値。

   • 式：SUV =測定活動（MBQ/mL）/注入用量（MBQ）/患者体重（kg）SUV =注入用量（MBQ）/患者体重（kg）測定活動（MB Q/mL）。
   • 通常の範囲：
   • 通常、患者の領域と年齢に応じて、通常の脳SUV範囲は4〜8の間です。

   CMRGlu（グルコースの脳代謝率）：

   - 定義：単位時間ごとに脳によって消費されるグルコースの量の測定。

   • ユニット：umol/100 g/min。
   • 通常の値：健康な人では、通常、脳領域に応じて20〜40 umol/100 g/minです。

   Zスコア：

   - 定義：脳領域のF18-FDG取り込みを参照値と比較するスコア。

   - 解釈：

   -Z> +2：参照（高代謝症）よりも高い取り込み。 Z <-2：参照（低形状）よりも低い取り込み。

   関心のある地域：

   - 次のような特定の領域が評価されます。

   - 海馬

   - 前頭前野

   • 側頭葉

   • 頭頂葉微生物叢シーケンス。 微生物叢シーケンスは、人間の腸内の微生物の組成と機能を研究するためのツールです。 DNAシーケンス（16S IRNAやショットガンメタゲノミクスなど）を使用して、人間の腸に存在する微生物の多様性、豊かさ、および機能的特性を分析することができます。

     16S rRNAアンプリコンシーケンス：16S rRNA遺伝子はすべての細菌に見られ、ゲノムの特定の領域である16S rRNA遺伝子を配列決定することにより、細菌の分類群を特定するために使用されます。 細菌の多様性を特定し、サンプルの微生物学的組成を決定するために、迅速かつ正確かつ比較的安価に実行されます。 制限は、バクテリアのみを識別できることであり、ウイルスや真菌などの他のタイプの微生物ではありません。

   ショットガンメタゲノミクス：ショットガンアプローチは、サンプルのすべてのDNA（細菌、ウイルス、真菌など）をシーケンスし、微生物叢とその潜在的な代謝機能をより完全に見ています。 代謝機能や微生物間の相互作用を含む、微生物叢のより深くより詳細な特性評価を可能にします。 より高価で、より複雑なバイオインフォマティクス分析を必要とします糞便ガスクロマトグラフィーの酪酸は、質量分析（GC-MS）に結合したGC-MSに結合しています。 この方法により、サンプルに存在する揮発性脂肪酸の分離と定量化が可能になります。 手順は以下で構成されています。酪酸抽出：有機溶媒（例えばヘキサン）を使用して便から脂肪酸が抽出されます。 誘導体化：化合物の揮発性を改善するために、酪酸はより揮発性の誘導体に変換されます（例えば エステル）。 分析では、誘導体は、分離と定量化のために質量分析計に結合されたガスクロマトグラフに導入されます。 他の関連代謝産物を識別する高感度と能力を持っています。 しかし;結果を解釈するために、高価な機器と訓練を受けた人員が必要です。