Назад
Когда речь идет об изучении пищи и диеты, трудно выяснить, что на самом деле едят люди - не говоря уже о риске заболеваний, вызванных тем, что они едят.
Врачи и исследователи обычно просят людей заполнить длинный опросник о частоте приема пищи, в котором оценивается количество потребляемых калорий, групп продуктов и питательных веществ. Это зависит от памяти человека и может дать не самую точную картину. Однако исследовательская группа Университета Мичигана нашла метод, использующий молекулярное профилирование и машинное обучение для разработки диетических сигнатур на основе анализа крови, которые более точно определяют как рацион питания, так и риск сердечно-сосудистых заболеваний и диабета 2 типа. Результаты исследования опубликованы в журнале European Heart Journal.
"Диета не является однородной, она постоянно меняется, а традиционные способы ее оценки не совершенны", - поясняет соавтор работы Венкатеш Мурти.
"Нам нужны инструменты, которые были бы более надежными и точными и в то же время простыми в использовании для всех. Используя сигнатуры метаболитов и науку о данных, мы можем улучшить наше понимание того, сколько на самом деле потребляют люди, а также какие риски они могут иметь в отношении кардиометаболических заболеваний, от которых страдают миллионы американцев".
Исследователи проследили за более чем 2200 белыми и чернокожими взрослыми в рамках исследования Coronary Artery Risk Development in Young Adults, используя образцы крови и исследования продуктов питания, чтобы определить метаболитные сигнатуры диеты и последующий риск заболеваний в течение 25 лет. С помощью модели машинного обучения исследователи смогли создать диетическую сигнатуру по анализу крови, которая на 10-20% точнее определяет весь рацион человека по 19 группам продуктов питания.
Кроме того, анализ крови часто превосходил индекс здорового питания, стандартный показатель качества питания, в определении того, кто более склонен к развитию диабета и сердечно-сосудистых заболеваний на основе каждой группы продуктов. Например, если опросник частоты употребления продуктов питания показал, что риск развития диабета у человека, употребляющего красное мясо, увеличивается на 18%, то анализ крови выявил увеличение риска на 55%.
"Использование метаболитов для понимания воздействия пищи и питания - это расширяющаяся область в диетологии", - считает Мурти. "Помимо понимания того, какие типы питания лучше или хуже для нашего здоровья, используемые здесь методы могут позволить тем, кто изучает науку о питании, сделать метаболический "моментальный снимок" питания и диеты, чтобы лучше понять их влияние на здоровье".
По словам исследователей, метод определения сигнатур по анализу крови необходимо проверить в проспективных, контролируемых исследованиях различных диет. Точное знание того, насколько хорошо люди соблюдают диету, используя сигнатуры на основе анализа крови, позволит получить еще более убедительные результаты.
"Исследования в области диет и питания действительно сложны", - говорит Мурти. "Мы рассматриваем это как важный шаг и набор инструментов для проведения исследований в области питания с большей точностью и эффективностью. В конечном счете, такая работа может позволить нам лучше понять оптимальные диеты для наших пациентов".
Shah, R.V., et al. et al. Диетические метаболические сигнатуры и кардиометаболический риск (аннотация).
Цели
Обсервационные исследования диеты при кардиометаболических и сердечно-сосудистых заболеваниях (CM-CVD) фокусируются на самоотчетах о потреблении пищи или структуре питания, при этом информация об индивидуальных метаболических реакциях на диету, связанных с CM-CVD, ограничена. В данном исследовании были использованы подходы машинного обучения для выявления индивидуальных метаболических паттернов, связанных с питанием, и их связи с долгосрочной CM-CVD в раннем взрослом возрасте.
Методы и результаты
В исследовании CARDIA (Coronary Artery Risk Development in Young Adults), в котором приняли участие 2259 белых и чернокожих взрослых (возраст 32,1 ± 3,6 года, 45% женщин, 44% чернокожих), были использованы многомерные модели для выявления метаболитных сигнатур групп продуктов питания и составного рациона питания по 17 группам продуктов, 2 группам питательных веществ, а также оценки качества питания по индексу здорового питания-2015 (HEI2015).
Был выявлен широкий спектр метаболитов, связанных с диетой, отражающих компоненты/катаболиты, связанные с пищей (например, рыба и длинноцепочечные ненасыщенные триацилглицерины), взаимодействие с особенностями хозяина (микробиом) или процессы, широко связанные с CM-CVD (например, метаболизм липидов церамида/сфингомиелина). Для интеграции диеты и метаболизма использовались модели машинного обучения для определения сигнатуры метаболитов, связанной с предполагаемой диетой, неблагоприятной для CM-CVD (например, с высоким содержанием красного/переработанного мяса, рафинированных зерновых), которая впоследствии была связана с долгосрочным риском диабета и CVD численно сильнее, чем HEI2015 в CARDIA [например, диабет: стандартизированное отношение рисков (HR): 1,62, 95% доверительный интервал (CI): 1,32-1,97, P < 0,0001; CVD: HR: 1,55, 95% ДИ: 1,12-2,14, P = 0,008], причем ассоциации для диабета были воспроизведены (P < 0,0001) в Фрамингемском исследовании сердца.
Вывод
Метаболические сигнатуры диеты связаны с долгосрочным CM-CVD независимо от образа жизни и традиционных факторов риска. Метаболомика повышает точность выявления неблагоприятных последствий и путей развития CM-CVD, связанных с питанием.
