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【学术速递】饮食代谢模型预测个人对饮食干预的回应

Updated: Sep 27, 2020

Nature  Food

作者:Isabel Garcia-Perez, et al.

编译:海外食品人 | 席慕瑶


编者荐语:

海外食品人的"学术速递专栏"和食品加合作推出,侧重海外尤其是北欧食品行业的新研究。北欧食品营养科技和产业非常发达,很多研究领域都走在世界前列,成果产业转化也做得非常好。因此希望借此平台和大家分享它们的最新成果。



习惯性食用低质量的饮食与许多非传染性的疾病有直接的联系。因此许多国家和世界卫生组织都开始颁布条例鼓励健康饮食,减少非传染性疾病盛行。然而,大量研究证据显示对于任何饮食干预,个体代谢差异性很大。我们采用高度干预饮食的实验设计,研究深层次的代谢表型,从而得到一套流程来理解个体对饮食干预的差异性。在这个可行性研究中,我们发明了个体饮食代谢模式分数 (DMS),其中既包含了对于饮食回应的个体差异,还包括了尿液代谢物浓度的动态变化。我们发现了DMS 和血糖浓度成反比。DMS 与尿液代谢能的丢失也存在某种联系。并且,我们还用代谢熵的方法去观察个人对饮食干预的回应。DMS 潜在地提供了一种在个人层面上的方法来定位并且增强饮食回应,因此在人群层面上来说,DMS 减少了非传染性疾病的负担。


成果介绍


方法及指标:

1. 实验设计:1)干预实验:65个参与者,其中31个为女性,BIM 均值为29.0 ± 2.9 kg m−2,在干预实验之前取初始尿样,进行为时四天的半干预饮食,收集24h尿样

2)验证实验:10 个参与者,其中有6名女性,BIM 均值为22 ± 3 kg m−2,提供早,中晚饭,初始尿样为12h全夜尿(晚8点到第二天早上8点)

2. 采用核磁共振仪测定尿样,MATLAB进行数据预处理。

3. 尿样热量测定

4. 测定血糖水平



图1. 实验设计方法以及整体流程概要。Ps. 总共有四种不同的饮食,25-100% 遵从WHO 健康饮食指南,其中饼状图和柱状图表示不同营养素所占比例,饼状图:红色代表脂肪,橘色代表碳水化合物,绿色代表蛋白质;柱状图: 蓝色代表纤维,粉色代表糖,绿色代表DASH 分数: 饮食方式来阻止高血压,DASH分数越高越好。其中饮食1和4 用来计算DMS



结果:

1. 尽管在饮食严格干预和受试者严格遵从要求的情况下,每个人尿液代谢物的表型差异依旧很大。所以我们发明了DMS分数,基于Monte Carlo交叉验证,部分最小二乘模型(MCCV/PLS)



图2. a. PCA score图表示四种不同饮食的24h尿液,b-d 表示常见代谢物在服用1(绿色背景)和4 (粉色背景)饮食之后的检测情况,并将男性和女性分开表示




2. 对模型有显著贡献的化合物显示如下。绿色表示化合物与饮食1有关系,红色表示化合物与饮食4有关系。




3. 每个人的DMS值都与健康相关的标记物有联系。结果显示如下

a. 从饮食1到饮食4,DMS 分数又低到高,并且每条线代表每个人,所以DMS分数与饮食有一定的联系,并且个体差异很大。b. 健康的饮食降低了个体代谢的差异性。d和e表示DMS分数与血糖和尿液中的能量值都有一定的联系。


结论:

我们的研究显示尽管在同一种饮食干预环境下,个体之间也存在差异。我们也研究出了一个模型用于检测个体对饮食的差异性,提供这样一个机制可以加强饮食建议,并且对于预防,降低风险的决策也有帮助,也有助于非传染性疾病患者的精准给药。


参考文献

https://www.nature.com/articles/s43016-020-0092-z?utm_source=other&utm_medium=other&utm_content=null&utm_campaign=JRCN_2_DD01_CN_NatureRJ_article_paid_XMOL



作者及研究介绍:

Isabel Garcia-Perez,讲师,精确系统医学

Faculty of Medicine, Department of Metabolism, Digestion and Reproduction,帝国理工大学


研究领域:分层医学,临床诊断,预测科学,挖掘标记物和疾病机制。





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