Персонализированная или прецизионная медицина в диетическом подходе к ожирению (PI21/01677)

Основная цель этого проекта — применить подход точной медицины, чтобы попытаться объяснить индивидуальную вариабельность реакции на различные подходы к снижению веса: сбалансированную гипокалорийную диету с макронутриентами (MedDiet), диету с очень низким содержанием углеводов (KetoDiet) и диету с очень низким содержанием углеводов (KetoDiet). интервальное голодание (IF) и попытаться установить в индивидуальном порядке с учетом индивидуальной изменчивости генетики, метаболитов, кишечного микробиома и факторов окружающей среды наилучшую диетическую стратегию для снижения веса. В качестве второстепенных целей исследователи претендуют на O1: проанализировать, определяют ли индивидуальная изменчивость в генетике, эпигенетике, кишечном микробиоме и факторах окружающей среды изменения резистентности к инсулину, артериального давления, уровней липидов и маркеров НАСГ после трех различных диетических вмешательств. O2: проанализировать, определяют ли индивидуальные генетические, эпигенетические, микробиомы кишечника и факторы окружающей среды изменения в составе тела и различное соотношение потери массы свободного жира/жира после трех различных диетических вмешательств. O3: Чтобы определить наиболее эффективное вмешательство для увеличения потери массы жира, сохранения массы свободного жира и улучшения метаболического профиля. O4: Для отслеживания изменений в кишечной микробиоте и метилировании ДНК после каждого перекрестного диетического вмешательства. O5: Оценить транскрипционный ответ жировой ткани и выяснить его прогностическую ценность для изменений состава тела у пациентов, подвергшихся различным диетическим вмешательствам. O6: Оценить влияние D-β-гидроксибутирата, а также других короткоцепочечных метаболитов-предшественников ацил-КоА на липолиз адипоцитов человека с помощью экспериментов in vitro и выяснить влияние модификаций гистонов, чувствительных к метаболитам, на формирование программы транскрипции жировой ткани и чувствительность к липолизу. O7: Разработать алгоритм машинного обучения, основанный на генетике, эпигенетике, кишечном микробиоме и факторах окружающей среды, для индивидуального прогнозирования наилучшего диетического подхода к снижению веса. Чтобы попытаться достичь этих целей, исследователи будут применять две модели: рандомизированное перекрестное исследование, в котором тестируются три различных диетических вмешательства для снижения веса: MedDiet, KetoDiet и IF с периодами вымывания перед каждым вмешательством у пациентов с ожирением; и второй клеточный подход с жировой тканью пациентов, а также с коммерческими клетками.