对膳食成分试验的个性化反应 (PREDICT)
使用代谢组学和微生物组分析预测对具有不同营养成分的膳食的生化和行为反应的个体间差异。
我们吃的食物——我们的饮食——会影响我们在生活中是否患上糖尿病或心脏病等疾病。 这是因为我们吃的食物的数量和类型会影响我们的体重,并且因为不同的食物被身体以不同的方式代谢(加工)。
科学家们还发现,我们肠道中的细菌(肠道微生物组)会影响我们的新陈代谢、体重和健康,并且与一个人的饮食和新陈代谢一起,可以用来预测食欲以及膳食如何影响糖(葡萄糖)水平和进食后血液中发现的脂肪(脂质)。 如果血糖和脂肪经常过高,患上糖尿病等疾病的机会就会增加。
不同人的肠道微生物组是不同的。 在我们的肠道中发现的细菌类型中,只有 10-20% 存在于每个人身上。 这可能意味着预防疾病的最佳饮食需要与一个人的肠道微生物群相匹配,并且有可能找到有助于减少患慢性病和代谢综合征的机会的个性化食物或饮食。
研究调查人员正在从 TwinsUK 队列中招募 18 岁或以上的志愿者参与一项旨在回答上述问题的研究。 参与者将需要进行临床访问,在那里他们将提供血液、粪便、唾液和尿液样本。 参与者还将获得标准化的早餐和午餐,并配备葡萄糖监测仪(雅培自由式 Libre-CE 标记)以监测他们的血糖水平。 访问结束后,参与者将被要求在家里吃标准化的早餐,持续 12 天。 参与者还将被要求定期刺破手指以收集少量血液,并使用应用程序和可穿戴设备不断记录他们的食欲、食物、身体活动和睡眠。
研究概览
详细说明
设计选择:该研究是单臂机械干预研究。
研究人群:双胞胎参与者将从 TwinsUK 数据库中招募,非双胞胎参与者将通过社交媒体平台和广告活动招募。
筛选评估:研究管理团队将根据定义的纳入和排除标准选择潜在参与者。 招募将通过电话、互联网和电子邮件进行,潜在参与者将被预约进行初次预约以获取基线测量结果。
研究持续时间:每位参与者将参加为期长达 3 周的研究。
PREDICT 研究将分为 3 个协议队列,其中所有参与者 (n=2,500) 完成如下所述的基线临床访问。 在这一总数中,队列 1(n=1,150)将完成持续长达 2 周(2018 年 6 月至 2019 年 5 月)的家庭饮食干预。 在这个小组中,100 名参与者将完成额外的持续长达 3 周的家庭饮食干预(2019 年 2 月至 2019 年 5 月)。
第一个队列完成后,队列 2 (n=900) 将完成类似的持续长达 2 周的家庭饮食干预(2019 年 6 月至 2023 年 5 月)。 在这个队列中,50 名参与者还将在他们的临床访问(2019 年 9 月至 2020 年 2 月)中完成深度心脏代谢表型分析。
最后,队列 3 (n=450) 将仅完成基线临床访问(2019 年 6 月至 2023 年 5 月)。
饮食干预:
在第一天(基线访问),参与者将获得标准化的早餐和午餐。 继续进行家庭干预的参与者 (n=2,050) 将在临床就诊后接受长达 12 天的饮食干预。 每个参与者将被指示吃标准化的早餐,这必须是他们一天中的第一顿饭。 在其中的某些日子里,参与者还将被要求吃标准化的午餐。 参与者可以在任何其他时间随意吃任何他们想吃的东西,尽管我们可能会提供一份推荐食物清单。 研究小组将在访问当天向所有参与者提供标准化膳食。 这些膳食中包含的食物将是通常食用的食物,可以由英国超市出售的产品制成。 参与者将放心,食物的数量将被设计为确保在研究过程中稳定的体重。 参与者将被要求食用标准化膳食指示的全部食物,并通过数字应用程序记录任何剩余的食物,在研究开始时将为其提供培训。 在 12 天的饮食干预期后的剩余 2 天里,参与者可以随意吃喝任何他们想吃的或从提供给他们的推荐食物列表中选择的食物。 他们将被要求在他们的数字应用程序上跟踪所有的膳食、零食和饮料。 还将建议参与者在研究过程中不要改变他们的身体活动模式。
基线访问后,将在干预期间通过电话、他们的应用程序和短信与参与者定期联系,以鼓励他们遵守规定并回答任何疑问。
人体测量学:体重、身高、腰围和臀围、血压、体脂将使用标准程序测量,由训练有素的研究人员在所有面对面的约会中一式两份。 使用 Hologic 机器的 DXA 扫描将用于评估所有参与者的身体成分。
饮食和生活方式:参与者将被要求完成一份简单的在线基线调查问卷,并使用数字应用程序记录每日饮食和活动信息。 生活方式信息(如睡眠、运动和心率)将使用数字可穿戴设备进行监测。 饮食信息和心理数据(例如饥饿)将记录在数字手机应用程序中。 所有应用程序和设备的培训都将在基线访问时进行。
数字设备:将要求参与者使用数字应用程序记录日常饮食和活动信息,并使用数字可穿戴设备监控生活方式信息。 连续血糖监测仪(Freestyle Libre,CGM)提供长达 14 天的连续血糖曲线。 CGM 将在护士进行基线访问时插入上臂背面。 CGM 每 15 分钟测量一次皮下间质液葡萄糖浓度,必要时可以在远程设备上显示。 读数将被蒙蔽,以便参与者的行为不受葡萄糖读数的影响。 CGM 将在干预期结束时被移除。 参与者可以在家中拆除葡萄糖监测仪,并且将在他们访问的第 1 天向他们提供关于拆除程序的详细说明。 如果有任何疑问或出现任何问题,将向参与者提供 24 小时联系电话。 将下载来自 CGM 的数据,并根据第 1-14 天收集的数据评估葡萄糖概况。
血液样本:餐后血液将在第一天在诊所收集,并在接下来的几天在家中使用指尖采血来收集。
数字应用程序:参与者将被要求下载专为本研究设计的应用程序,该应用程序提供与广泛使用的现有应用程序(如 MyFitnessPal)类似的饮食和活动记录功能。
参与者将被要求通过数字应用程序和可穿戴设备记录和监控以下信息:
- 每日记录全天食用的食物,包括份量和照片
- 持续的睡眠和身体活动模式
- 定期的饥饿、饱腹感和食欲评级
- 精力和情绪的心理感受
- 每日用药量
在他们的基线访问日,参与者将获得安装和设置方面的协助,并获得有关如何使用该应用程序的说明。 该应用程序将提供适用于 iOS 和 Android 操作系统的版本,并将支持参与者群体预期的各种手机型号。 该应用程序将通过加密和经过身份验证的 API 与后端数据库服务器进行远程同步,并在患者希望在没有网络覆盖的情况下记录条目时支持离线操作。 这种持续的后台同步意味着在研究结束时无需明确地从手机下载数据。
根据先前收集的代谢组学和表型数据,将招募继续进入家庭阶段的来自队列 2 (n=50) 的参与者亚组,以提供额外的心脏代谢测量。 该亚组将在基线访视时接受腹部 XMR 扫描和心血管测试,然后再继续进行家庭干预。
研究类型
注册 (预期的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名:Sarah Berry, PhD
- 电话号码:020 7848 4088
- 邮箱:sarah.e.berry@kcl.ac.uk
学习地点
-
-
England
-
London、England、英国、SE1 7EH
- 招聘中
- King's College London
-
接触:
- Sarah Berry
- 电话号码:020 7848 4088
- 邮箱:sarah.e.berry@kcl.ac.uk
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
描述
纳入标准:
- 参与者资格包括那些年龄 >18 岁且体重指数 (BMI) 在 20 至 49.9 kg/m2 之间的人。
- 接受家庭干预的参与者亚组 (n=1,100) 的资格要求参与者年龄在 18-65 岁之间。
- 接受心脏代谢表型分析的另一亚组参与者(n=50)中的资格要求参与者年龄 >55 岁。
排除标准:
- 拒绝或无法给予参与研究的知情同意
- 患有持续性炎症性疾病,即 RA、SLE、多肌痛和其他结缔组织疾病。
- 在过去三年内患过癌症,不包括皮肤癌。
- 患有长期胃肠道疾病,包括炎症性肠病 (IBD) 或乳糜泻(麸质过敏),但不包括 IBS。
- 最近三个月正在服用以下日常药物:免疫抑制剂、抗生素。
- 是 PPI(如奥美拉唑和泮托拉唑)的长期使用者,除非他们能够在研究开始前两周停用并在研究的两周内保持停用。
- 患有 I 型糖尿病或正在服用治疗 II 型糖尿病的药物。 那些未服用药物但基于 HemoCue 的毛细血管葡萄糖水平 >12 毫摩尔/升的人将被排除在外。 筛查血液结果将在研究结束后与他们的全科医生分享。
- 目前患有急性临床诊断的抑郁症。
- 在过去 6 个月内有过心脏病发作(心肌梗塞)或中风。
- 怀孕了
- 是素食主义者,患有饮食失调症或不愿食用研究中的食物。
对于继续进行家庭干预的参与者 (n=2,000),以下额外排除适用:
- 没有能够运行数字应用程序的手机,或无法使用它来操作该应用程序。
- 对会妨碍连续血糖监测仪正确连接的粘合剂过敏。
对于接受心脏代谢表型分析和 XMRI (n=50) 的参与者,以下额外排除适用:
- <55 岁
- 不是女性
- 身上有 MR 成像不允许的任何类型的不可移动材料。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:基础科学
- 分配:不适用
- 介入模型:单组作业
- 屏蔽:无(打开标签)
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的:饮食干预
使用标准化测试餐进行 2 周的饮食干预
|
使用标准化膳食进行干预性饮食研究,以使用肠道微生物组及其代谢特征预测个体对某些食物的代谢反应。
反应将包括餐后食欲、饱腹感、循环葡萄糖、胰岛素、酮体和血脂水平。
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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肠道微生物组概况
大体时间:1-2天
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评估参与者的肠道微生物组
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1-2天
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脂质
大体时间:1天到2周
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血脂测量
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1天到2周
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葡萄糖
大体时间:2周
|
血糖测量
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2周
|
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睡觉
大体时间:2周
|
使用可穿戴设备记录睡眠模式(即
健身手表)
|
2周
|
|
体力活动
大体时间:2周
|
使用可穿戴设备记录身体活动(即
健身手表)
|
2周
|
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饥饿和食欲评估
大体时间:2周
|
使用数字应用程序记录饥饿和食欲模式
|
2周
|
其他结果措施
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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炎
大体时间:1天
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白细胞介素6
|
1天
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葡萄糖代谢
大体时间:2周
|
C肽
|
2周
|
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代谢组学
大体时间:1天
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一组 220 种代谢物的 NMR 分析
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1天
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收缩压和舒张压
大体时间:6个小时
|
临床收缩压和舒张压
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6个小时
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身体构成
大体时间:1天
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内脏脂肪公斤
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1天
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|
消化酶
大体时间:1天
|
唾液淀粉酶浓度
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1天
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脉搏波传播速度
大体时间:1天
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(子组 n=50)使用颈动脉和股动脉测量脉搏波速度
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1天
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颈动脉内中膜厚度
大体时间:1天
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(亚组 n=50)使用超声测量颈动脉内膜中层厚度
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1天
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脂肪定量
大体时间:1天
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(亚组 n=50)XMR 对肝脏、内脏和皮下脂肪组织的定量
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1天
|
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颈动脉斑块
大体时间:1天
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(亚组 n=50)使用超声对颈动脉斑块进行分级
|
1天
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员:Tim Spector、King's College London
出版物和有用的链接
一般刊物
- Louca P, Berry SE, Bermingham K, Franks PW, Wolf J, Spector TD, Valdes AM, Chowienczyk P, Menni C. Postprandial Responses to a Standardised Meal in Hypertension: The Mediatory Role of Visceral Fat Mass. Nutrients. 2022 Oct 26;14(21):4499. doi: 10.3390/nu14214499.
- Merino J, Linenberg I, Bermingham KM, Ganesh S, Bakker E, Delahanty LM, Chan AT, Capdevila Pujol J, Wolf J, Al Khatib H, Franks PW, Spector TD, Ordovas JM, Berry SE, Valdes AM. Validity of continuous glucose monitoring for categorizing glycemic responses to diet: implications for use in personalized nutrition. Am J Clin Nutr. 2022 Jun 7;115(6):1569-1576. doi: 10.1093/ajcn/nqac026.
- Tsereteli N, Vallat R, Fernandez-Tajes J, Delahanty LM, Ordovas JM, Drew DA, Valdes AM, Segata N, Chan AT, Wolf J, Berry SE, Walker MP, Spector TD, Franks PW. Impact of insufficient sleep on dysregulated blood glucose control under standardised meal conditions. Diabetologia. 2022 Feb;65(2):356-365. doi: 10.1007/s00125-021-05608-y. Epub 2021 Nov 30.
- Mazidi M, Valdes AM, Ordovas JM, Hall WL, Pujol JC, Wolf J, Hadjigeorgiou G, Segata N, Sattar N, Koivula R, Spector TD, Franks PW, Berry SE. Meal-induced inflammation: postprandial insights from the Personalised REsponses to DIetary Composition Trial (PREDICT) study in 1000 participants. Am J Clin Nutr. 2021 Sep 1;114(3):1028-1038. doi: 10.1093/ajcn/nqab132.
- Asnicar F, Leeming ER, Dimidi E, Mazidi M, Franks PW, Al Khatib H, Valdes AM, Davies R, Bakker E, Francis L, Chan A, Gibson R, Hadjigeorgiou G, Wolf J, Spector TD, Segata N, Berry SE. Blue poo: impact of gut transit time on the gut microbiome using a novel marker. Gut. 2021 Sep;70(9):1665-1674. doi: 10.1136/gutjnl-2020-323877. Epub 2021 Mar 15.
- Menni C, Louca P, Berry SE, Vijay A, Astbury S, Leeming ER, Gibson R, Asnicar F, Piccinno G, Wolf J, Davies R, Mangino M, Segata N, Spector TD, Valdes AM. High intake of vegetables is linked to lower white blood cell profile and the effect is mediated by the gut microbiome. BMC Med. 2021 Feb 11;19(1):37. doi: 10.1186/s12916-021-01913-w.
- Berry SE, Valdes AM, Drew DA, Asnicar F, Mazidi M, Wolf J, Capdevila J, Hadjigeorgiou G, Davies R, Al Khatib H, Bonnett C, Ganesh S, Bakker E, Hart D, Mangino M, Merino J, Linenberg I, Wyatt P, Ordovas JM, Gardner CD, Delahanty LM, Chan AT, Segata N, Franks PW, Spector TD. Human postprandial responses to food and potential for precision nutrition. Nat Med. 2020 Jun;26(6):964-973. doi: 10.1038/s41591-020-0934-0. Epub 2020 Jun 11. Erratum In: Nat Med. 2020 Nov;26(11):1802.
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饮食干预的临床试验
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Ege Miray Topcu完全的
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University of North Carolina, Chapel HillEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development (NICHD)尚未招聘
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University of Illinois at ChicagoShirley Ryan AbilityLab; Oakland University; Access Living主动,不招人
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University of Wisconsin, MadisonNational Cancer Institute (NCI); Northwestern University完全的