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            布魯克磁共振事業(yè)部

            個性化飲食的代謝輪廓分析

            時間:2022-7-14 閱讀:364
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            僅供研究使用,不適用于臨床診斷程序


            核磁共振分析對飲食行為的新啟示

            目前,在發(fā)達國家,糖尿病、心血管疾病和癌癥等非傳染性疾病已成為主要的“死亡殺手”。此外,這些疾病對中低收入國家的影響也在增強。主要誘因是現(xiàn)代生活方式的轉(zhuǎn)變,表現(xiàn)為活動量少、飲食不健康,肥胖癥人群迅速增加。目前全球 30% 的人口存在超重或肥胖情況,預計本世紀中葉將達到 50%。

             

            要扭轉(zhuǎn)這一趨勢,研究人員和公共政策制定者需要了解人們的飲食習慣,并據(jù)此制定健康政策。然而,由于現(xiàn)有的飲食數(shù)據(jù)收集方法尚不成熟,誤差范圍較大,從而阻礙了這一目標的實現(xiàn)。飲食日志是收集此類數(shù)據(jù)的主要方法,但事實證明,該方法的錯誤率在 33% 88% 之間。這些數(shù)據(jù)是制定公共衛(wèi)生政策的依據(jù),這意味著,沒有可靠的數(shù)據(jù)收集方法,不僅公共政策制定所依據(jù)的數(shù)據(jù)可能存在缺陷,而且也很難評估政策實施后的影響。

             

            為了克服這一難題,倫敦帝國理工學院的研究人員開發(fā)了一種對尿液樣本進行代謝輪廓分析的方法,用于評估人的飲食情況。

             

            健康評估

            研究人員首先開展了一項試驗,共有19名健康成年人參加了4次為期72小時的留院觀察。每個受試者被分配4種飲食干預措施中的一種。每一種干預措施都是根據(jù)其符合世界衛(wèi)生組織(WHO)膳食指南的程度,按比例逐步定制。WHO膳食指南建議增加水果、蔬菜、全谷類和膳食纖維的攝入量,同時減少脂肪、糖和鹽的攝入量。分配的飲食包括一組與指南截然不同的飲食,一組高度符合指南的飲食以及兩組中間飲食。

             

            研究人員在整個研究過程中采集了多份尿樣,并利用核磁共振采集了各個樣本的代謝圖譜,以表征在尿液中排泄的多種化合物。很多食物在食用后,會排泄出特定代謝物,從而提供近期食物攝入的情況。使用布魯克 Avance IVDr 波譜儀,即全自動的核磁共振代謝分析系統(tǒng),不到 10 分鐘即可完成數(shù)據(jù)采集和分析。

            通過主成分分析,研究人員發(fā)現(xiàn),不同飲食干預的受試者具有差異顯著的代謝輪廓。連續(xù)多天采集尿樣后,研究人員發(fā)現(xiàn),經(jīng)過一段時間后,通過遵循特定的飲食習慣,代謝輪廓之間的差異變得更加明顯。其中,兩組中間飲食的代謝輪廓聚集在兩組兩端飲食之間。

             

            真實測試

             

            之后,研究人員以該模型為基礎,在臨床試驗環(huán)境之外對個體進行了測試。營養(yǎng)師招募“飲食健康者”作為受試者,并根據(jù)“終止高血壓膳食療法”(DASH)飲食量表為受試者打分,以此評估受試者飲食的健康程度。這些分數(shù)之后與通過尿液測試獲得的代謝輪廓進行關聯(lián)。研究小組發(fā)現(xiàn),大多數(shù)受試者均產(chǎn)生了較好的關聯(lián),表明他們的飲食確實是健康的,但仍有很多人雖然根據(jù) DASH 評分被歸為健康類別,但根據(jù)代謝輪廓分析的結(jié)果卻屬于不健康的類別。DASH 評分取決于受試者自我報告的食物攝入情況,研究小組表示,這可能是結(jié)果不一致的原因。

             

            個性化飲食

             

            目前,研究團隊希望擴大模型的使用范圍,即不僅可以用來測定飲食建議的遵從程度,還可用于提供符合個人需求的理想飲食建議。

             

            研究團隊還指出,食用了某種食物后排出的代謝物情況可因人而異,這表明個體之間的代謝存在差異。這些反應可以在食用后的急性期進行有效測量。

             

            為了探索是否可以對長期攝入量進行建模,研究團隊采用了最初的 19 人研究中得出的數(shù)據(jù),并研究從最健康的飲食到最不健康的飲食有哪些代謝物發(fā)生了變化。研究團隊利用這些數(shù)據(jù)創(chuàng)建了一個代謝網(wǎng)絡,將不同代謝物之間的關聯(lián)可視化,顯示出代謝途徑。通過該網(wǎng)絡,他們可以看到哪些受試者在代謝活性方面對特定飲食產(chǎn)生了強烈或微弱的反應。將來,這些數(shù)據(jù)可以用于指導個人選擇在代謝活性方面引起*強反應的飲食。研究團隊的工作表明,可以通過快速的、無創(chuàng)的方法對個人的飲食模式進行更準確的分析,而該方法不再依賴于受試者的自我報告。

             

             

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