식단의 질과 심혈관 건강을 개선하기 위한 개별화된 식단 조언의 효능

연구 설계: 아일랜드(북부 및 남부)에 거주하는 CVD 위험이 높은 참가자를 대상으로 6개월 동안 무작위 통제 병렬 그룹 식이 개입을 실시하여 식이 품질 및 심장대사 결과 개선에 있어 바이오마커 프로필을 통합한 개별화된 식이 조언의 효능을 평가합니다.

인구 및 모집

인구 특성: 참가자는 CVD 발병 위험이 높습니다(10년 동안 >20%). 일반 진료, 병원 외래 환자 클리닉 및 일반 인구(보도 자료, 라디오 인터뷰, 포스터 배치를 통해)에서 이전 및 진행 중인 여러 식이 개입 연구에서 사용된 확립된 모집 메커니즘이 활용됩니다. 모집은 18개월 동안 진행됩니다. 기간.

포함 기준: 참가자는 과체중(BMI >27 및 ≤ 45kg/m2)이고, 낮은 프라임 다이어트 품질 점수(PDQS <15)27 및 위험 요인이 조합된 경우 연구에 등록할 수 있는 것으로 간주됩니다. 처음으로 죽상동맥경화성 CVD가 발생할 높은 전체 위험(추정된 다인성 CVD 위험 ≥ 10년 동안 20%).

제외 기준: 참가자는 당뇨병, CVD 또는 연구 요구 사항을 완료하는 능력을 실질적으로 제한하는 의학적 상태 또는 식이 제한이 있거나 과도한 알코올 소비(>28)가 있는 경우 연구에 등록할 수 없습니다. 남성의 경우 주당 단위 ​​또는 여성의 경우 >21 단위/주), 식습관을 바꿀 가능성이 낮거나 정보에 입각한 동의를 제공할 수 없습니다.

무작위화: 개인 건강 및 병력 설문지, Joint British Societies CVD 위험 예측 차트 및 42개 항목 설문지를 사용한 참가자의 기준선 PDQS 평가가 적격성을 평가하는 데 사용됩니다. 이 설문지는 미국에서 검증되었지만 아일랜드 인구에서도 검증될 것입니다. 참여 자격이 있고 참여할 의향이 있는 사람은 정보에 입각한 서면 동의를 제공하고 무작위로 배정됩니다(www.randomization.com을 사용하여 생성된 무작위 체계 무작위 블록 크기 및 연구 직원이 무작위화를 관리하거나 맹검으로 종료점 평가를 수행) 교육 전용 개입 또는 개별적으로 맞춤화된 식품 마커 기반 식이 조언.

개입은 6개월에 걸쳐 이루어집니다. 참가자는 중재가 끝날 무렵(개별적으로 맞춤화된 지원 암을 사용하는 경우) 또는 탈락 시(중단한 모든 참가자의 경우) 인터뷰를 통해 중재에 대한 견해를 도출합니다.

식이 중재: 참가자는 다음 두 그룹 중 하나로 무작위 배정됩니다.

1. 제어 - 참가자는 더 나은 품질의 식단을 향한 식단 변화를 장려하기 위해 서면 교육 자료를 받게 됩니다. 교육 자료는 이전 식이 중재 연구에서 사용된 자료에서 채택됩니다.
2. 개인화된 식단 조언 - 참가자들에게도 교육 자료가 제공되지만 고품질 식단의 특정 구성 요소에 대한 식품 마커를 통합한 개별화된 권장 사항을 사용하여 식단을 변경하도록 권장됩니다. 다이어트 품질의 식품 마커는 개인화된 다이어트 조언을 제공하는 알고리즘을 개발하는 데 사용됩니다. 바이오마커 데이터를 기반으로 바이오마커 상태의 분류 시스템이 이 바이오마커 분류와 관련된 식이 조언과 함께 개발될 것이며 이전에 Food4Me 연구에서 설명한 대로 생성된 의사 결정 트리를 통해 이 중재 부문 내에서 표준화된 조언 전달을 보장할 것입니다.

식이 조언은 이메일과 온라인을 통해 전달되며 월별 연락과 결과 평가를 위해 연구 팀과 직접 접촉할 때마다 메시지가 강화됩니다. 따라서 접촉 빈도와 기간은 두 개입 그룹에서 유사합니다.

결과 측정: 결과는 0, 3, 6개월에 클리닉 방문 중에 평가되며 식이 섭취, 인체 측정, 기타 생활 방식 행동, 혈압, 영양 상태 바이오마커 및 건강 바이오마커 분석을 위한 생물학적 샘플 수집, 대변을 포함합니다. metagenomic 및 transcriptomic 프로파일링을 위한 샘플. 결과 데이터는 다음 방법론을 사용하여 수집됩니다.

• 인구 통계/생활 방식 정보(예: 알코올 소비, 약물 사용).
• PDQS의 온라인 버전을 사용한 식이 섭취. 이것은 또한 개입이 더 나은 품질의 식단에 대한 장기적인 준수에 영향을 미치는지 여부를 결정하기 위해 개입이 완료된 후 6개월 후에 평가됩니다.
• 객관적인 신체 활동 모니터를 사용한 신체 활동.
• 인체 측정 데이터(각각 보정된 저울 및 신장계를 사용하여 측정한 체중 및 신장, 허리 및 엉덩이 둘레); 생체 전기 임피던스에 의한 체성분(Bodystat 1500).
• 참가자가 최소 5분 동안 조용히 앉아 있는 상태에서 자동화된 Omron 혈압계를 사용하여 오른쪽 팔에서 혈압을 두 번 측정합니다.
• 금식 혈액 샘플은 전주정맥에서 채취하여 아래에 자세히 설명된 제안된 분석을 위해 혈장/혈청으로 즉시 분리됩니다. 분석 전까지 -70°C에서 보관됩니다.
• 분석할 때까지 -70ºC에 보관된 공복 아침 소변 샘플.
• 참가자의 하위 집합(n=70, 각 팔에 35명)에서 이전에 설명한 대로 장내 미생물 구성 및 기능의 변화를 분석하기 위해 기준선과 중재 종료 시점에 대변 샘플을 수집합니다.

실험실 방법론: 모든 방법은 참여 실험실에서 일상적으로 사용되며 품질 관리에 주의를 기울이고 가능한 경우 외부 품질 관리 계획에 참여하여 수행됩니다. 모든 실험실 분석은 블라인드로 수행됩니다. 즉, 분석가는 참가자가 어떤 개입에 할당되었는지 알 수 없습니다.

심혈관 대사 위험의 바이오마커: 혈청 지질(총 콜레스테롤, HDL-C 및 TG) 및 전혈 HbA1c는 I-Lab 600 자동에서 효소 분석(Randox Ltd, Crumlin, NI 및 Glen Bio, Antrim, NI)으로 평가됩니다. - 분석기. LDL-C가 계산됩니다.

식이 품질의 바이오마커: 다음 바이오마커는 식이 개입에 대한 영양 상태 반응을 평가하는 데 사용됩니다: 붉은 육류 - 메틸히스티딘 및 카르노신; 흰 살코기 - TMAO, 구아니도아세테이트, 안세린; 과일 및 채소 -- 프롤린 베타인, 이소티오시아네이트, S-메틸-L-시스테인 설폭사이드 및 타르타르산; 통곡물 - 알킬레조르시놀; 커피 - 페놀산, N-메틸피리디늄, 트리고넬린, 2-푸로일글리신; SSB -- 포름산염, 시트룰린, 타우린 및 이소시트레이트) 붉은 육류-메틸히스티딘; 기름기 많은 생선-오메가-3 지수; 과일 및 채소 - 총 카로티노이드 및 프롤린 베타인; wholegrain-alkylresorcinols.

장내 미생물 구성 및 기능: 샘플 처리 및 핵산 정제는 확립된 프로토콜에 따라 수행됩니다.166 ~300 bp의 조각 길이를 가진 Illumina DNA-seq 라이브러리가 생성되고 Pippen prep 크기 선택이 있습니다. RNA-seq의 경우, 5ug의 RNA가 mRNA에 대해 농축되고 확립된 프로토콜을 사용하여 가닥 특이적 cDNA 합성에 적용됩니다. 페어드 엔드 시퀀싱(예: 150x150 nt)는 Illumina HiSeq 플랫폼에서 수행됩니다.

주요 결과: 프라임 다이어트 품질 점수의 변화.

이차 결과:

1. 혈압, 지질 프로필, HbA1c, 체중을 포함한 심장 대사 위험 지표의 변화.
2. 식이 품질의 바이오마커 변화
3. 장내 미생물 구성 및 기능(하위 집합에서 수행됨).

검정력 계산: 샘플 크기 계산은 아일랜드 인구 내에서 PDQS를 검증하는 동안 확인됩니다. 그러나 공개된 미국 데이터를 기반으로 PDQS의 표준 편차(SD)가 2.3이고 개인화된 식이 조언과 통제 그룹 간의 PDQS 증가 차이가 5라고 가정하면 각 그룹에 60명의 참가자가 있는 경우 , 연구는 평균 PDQS의 이러한 차이를 α=0.05 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 감지할 수 있는 90% 이상의 검정력을 갖게 됩니다. 총 134명의 참가자를 모집하여 약 10%의 탈락률을 허용합니다. 건강 결과의 경우, 그리고 각 그룹에 60명의 참가자가 있는 경우 유사한 고 CVD 위험 참가자의 식이 품질 개선에 기반한 식이 중재에서 관찰된 내용을 기반으로 (i) 변화의 SD는 다음과 같이 가정합니다. 확장기 혈압(DBP)은 연구가 끝날 때 9mmHg입니다. (ii) 개별화된 식이 조언 그룹과 대조군 사이의 DBP 차이 4.5mmHg; 그러면 연구는 두 그룹 간의 평균 변화의 이러한 차이를 5% 수준에서 통계적으로 유의하게 감지할 수 있는 80%의 검정력을 갖게 됩니다. 조사자들은 총 콜레스테롤, HbA1c 및 체중에서 유사한 크기의 효과 크기를 감지할 수 있는 유사한 수준의 검정력(~80%)을 갖게 됩니다. 장내 미생물 구성 및 기능에 대한 분석은 본질적으로 탐구적일 ​​것입니다.

데이터 분석 전략: Stata 릴리스 11(College Station, TX)에서 사용할 수 있는 xt 패널 연구 절차를 사용하여 종적 데이터에 적합한 기술로 연구 설계에 의해 생성된 반복 종료점 측정을 분석합니다. 반복 측정의 상관 관계 구조에 대한 초기 검사는 모델 피팅을 안내하는 데 도움이 됩니다. 연구 중인 식이 중재의 영향은 기준선에서 6개월까지 바이오마커 기반 개별 맞춤형 조언 그룹과 교육 전용 그룹 간의 측정 변화 평균을 비교하여 평가됩니다. 이 평균 차이는 개입 효과의 추정치를 제공하고 정확도를 나타내기 위해 95% 신뢰 한계를 계산합니다. 적절한 경우 측정은 분석 전에 대수적으로 변환되며 해석은 원래 척도의 비율 항으로 이루어집니다.