オリンピックの新しい入札を確保してくれた生物研究開発コンサルタントのXie Liweiにおめでとうございます
世界的に、太りすぎ/肥満の有病率は急速に増加しています。肥満とその合併症は、患者の生活の質に深刻な影響を与えるだけでなく、社会と家族に大きな経済的負担をもたらします。低炭水化物食（LCD）は、減量療法の食事介入モードです。ただし、さまざまな研究では、LCD介入の減量効果はまったく異なります。現在、この違いを説明する十分な証拠はありません。これは定性的現象であり、医療体重管理の分野でも困難な側面です。
9月15日、サザンメディカル大学のZhujiang病院の内分泌および代謝局のホンチェン教授とサンジア教授と、腸内微生物学研究所の腸内微生物学と健康チームのXie Liwei教授が臨床臨床を発表しました。 「腸内微生物叢は、肥満の患者に対する短期低炭水化物食（LCD）介入の予測可能な結果として機能する」というタイトルの研究報告書。この研究は、腸内細菌叢のベースライン特性が、太りすぎおよび肥満集団における短期低炭水化物食（LCD）体重減少効果の決定要因であることを初めて報告しました。この研究は、LCDの減量効果を予測するために、腸内植物のベースライン特性に基づいた人工ニューラルネットワーク（ANN）モデルを構築します。この調査結果は、臨床医療体重管理と介入戦略のための新しいアプローチを提供します。
世界的に、太りすぎ/肥満の有病率は急速に増加しています。 1980年以来、70か国以上で肥満の有病率が2倍になりました。肥満または肥満関連の慢性代謝疾患の影響を受ける人口は、20億以上に増加しています[1]。 2017年から2018年までの国立健康統計センター（NCHS）のデータによると、米国の肥満の有病率は約42.4％であり、BMI以上の40 kg/m2による重度の肥満の有病率は9.2％に達しました[2 ]。同時に、「中国人居住者の栄養と慢性疾患の状態に関する報告（2020）」[3]は、中国の住民の太りすぎの有病率/発生率と肥満率がまだ急速に上昇しており、成人人口の太りすぎまたはまたは肥満率は50％を超えています。過体重/肥満は、心血管疾患、2型糖尿病、癌などの一連の慢性疾患の危険因子です[4]、[5]、中国人の健康を非常に深刻に危険にさらす[6]、[7]、 [8]。さらに、青年の肥満によって引き起こされる高血圧、脂質異常症、グルコース代謝障害など、29を超える合併症があり、思春期の身体的発達と健康に深刻な影響を与えます。肥満患者の場合、CVDは肥満関連の死亡率と障害率の主な理由です。 CVDによって引き起こされる高いBMI関連の障害率は34％であり、BMI関連の高い死亡率は41％と高くなります[9]
罹患率の増加、潜在的な健康被害、および重大な経済的負担により、太りすぎ/肥満の問題が世界の公衆衛生の分野で大きな課題になりました。近年、さまざまな形態の減量介入が徐々に臨床診療に適用され、ガイドラインに書かれています。ライフスタイルの介入は肥満治療の基礎であり、食事介入が主な選択です。多くの食事介入モデルの中で、低炭水化物の食事介入が多くの注目を集めています。長い歴史がありますが、さまざまな形があります。近年、LCDは広範囲にわたる注目を集めていますが、特定の論争もあります。
この研究には、太りすぎ/肥満の診断基準を満たした18〜65歳の51人の男性または女性の被験者が含まれていました（臨床試験の最初の3か月で抗生物質または薬物は使用されませんでした）。被験者はグループにランダム化され、異なるグループに分割されました。エネルギー制限正常食（ND）グループおよび非カロリー制限の低い炭水化物ダイエットグループ（LCD）。食事介入時間は12週間でした。 LCDダイエット構造を確保するために、LCDグループは、昼食と夕食のために毎日の定番食品の代わりに、標準化された栄養バー（広州Nanda Feite Nutrition and Health Consulting Co.、Ltd。によって提供）を採用しました。他の食品の数は制限されておらず、過食は回避されます。登録時（つまり、ベースライン）および介入後12週間後、静脈血と便サンプルが収集されました。血液サンプルは、グルコースや脂質代謝、肝臓、腎機能などの血液生化学指標の検出に使用され、腸内細菌叢16S RDNAアンプリコンシーケンスを介して腸内細菌叢16S RDNAアンプリコンシーケンス、合計247百万の高さに使用されました。 - 品質の読み取りが得られました。被験者の食事は、週3日間24時間の食事を通して監視されました。研究期間全体で、通常の食事群の炭水化物摂取量の平均割合は約50％であり、LCDグループの割合は約20％でした（図1B-D）。カロリー摂取量は制限されていませんでしたが、低炭素群の平均エネルギー摂取量は約50％でした。登録は、通常の食事グループの登録よりも大幅に低かった。 12週間のLCD介入により、BMI、ウエスト周囲、ウエスト周囲、体脂肪率、内臓脂肪面積などの被験者の身体パラメーターが大幅に改善されました。
さまざまな減量の結果に加えて、異なる食事成分は腸内細菌叢の組成と多様性に影響を与える可能性がありますが、全体的な組成と門のレベルの変化とは別に、以前の研究はLCDを導くための建設的な結論を導き出していないため、分析しました。腸内細菌叢シーケンスデータ、および最小エラー率と標準偏差を考慮して、最高の精度と安定性を確保するために、5倍の交差検証とランダムフォレストアルゴリズムを採用しました。次に、テストの前後にNDおよびLCDグループの被験者の16S RDNA配列データを分析して、植物相の潜在的なバイオマーカーを特定しました。ベースラインおよび第12週のデータでランダムフォレストモデルによってスクリーニングされたすべての属のさらなる分析では、12週間のLCD介入の後、ルミノコッカス科オシロスピラとポルフィロモナダセ科パラバクテロイドの相対的存在量が大幅に増加し、差が統計的に有意であることがわかりました（P <0.0555555555555555555555555555555 ）。既存の研究報告によると、これら2種の細菌は腸内での酪酸の産生に関与しており、体重減少におけるLCD介入の過程で体重の変化に影響を与える他の要因がある可能性があることを示唆しています。
各被験者の体重減少をさらに分析し、減量パラメーターのクラスタリングに従って各グループを2つのサブグループに分けます：BMI、ウエスト周囲、WHR、BFR、VFAの変更：緩和された減量効果。減量グループ（MG）および有意な減量グループ（明確な減量グループ、DG）。 LCD介入の条件下では、2つのサブグループの食事中のエネルギー摂取量と炭水化物の割合はほぼ同じでしたが、著しく有効なサブグループの被験者の減量指数はより有意に減少し、個別化された違いが示唆されました。減量の影響は、他の要因の影響を受ける可能性があります。影響
上記の結果は、LCD介入には体重減少効果が良いことを示唆していますが、個人差があります。したがって、この研究では、2つのサブグループの腸内細菌叢データをさらに分析し、この食事の2つのサブグループ間で減量の違いを引き起こした植物相に関連する潜在的な因子があるかどうかをさらに調査しました。さらなるサブグループ分析では、属レベルの共起ネットワークを使用して、LCDサブグループの腸内植物相との相互作用をさらに分析し、LCD介入の12週間後に、2つのサブグループLCD_DGとLCD_MGがネットワークの相互作用の複雑さを確認しました。ネットワークの減少は減少しましたが、LCD_DGは、ベースラインおよび12週目のLCD_MGよりも密度が高く、より広範で豊富なネットワーク相互作用の複雑さを示しました。上記の結果は、植物相の組成と多様性の違いに加えて、植物相の構造と植物相の相互作用の複雑さの違いが、減量の個人差の重要な理由である可能性があることを示しています。効果。低炭素サブグループでは、ランダムフォレストモデルのアルゴリズムによる分析では、低炭素食の2つのサブグループでは、バクテロイド科バクテロイドのベースライン相対存在量が統計的に異なることがわかりました。線形回帰分析によれば、バクテロイド科の相対存在量のベースラインは、短期低炭素食の減量効果と正の相関があることがわかりました。上記の結果に基づいて、ROCモデルは、バクテロイドの低炭素サブグループのベースライン相対存在量に基づいて確立されました。 ROCモデルは、同じシグナル刺激に対する曲線上の各データポイントの感受性を反映し、変数の感度と特異性を包括的に反映します。この研究では、ROCモデルAUC値は73.2％に達し、バクテロイドのベースライン相対存在量が短期の低炭水化物の食事減量効果に対して一定の予測値を持っていることを示唆しています。
人間の腸内の植物相は独立した個人ではないため、細菌間に複雑なつながりがあります。したがって、この研究では人工ニューラルネットワーク（ANN）が導入されています。アンは、複雑なデータ分析のための生物学的ニューラルネットワークをシミュレートするために訓練され、使用されるより強力な深い学習モデルです。アンは生物学的ニューラルネットワークに基づいています。ネットワークの基本原理は、人間の脳構造と外部刺激応答メカニズムを模倣し、ネットワークトポロジの知識に基づいてモデルを構築し、連想記憶、分類と認識、最適化された計算、非線形マッピングの機能を備えています。近年、ますます多くの医学研究が、ANNが複雑なデータの処理に適用されます。グループ全体のベースライン相対存在量に基づいて、LCDグループの減量パラメーターの変化値と比率をANNモデルに組み込み、より高い予測モデル測定係数（R2）を取得しました。 ANNの予測効果は線形モデルよりも優れており、予測効果が優れていることを示唆しています。
全体として、現在の研究は、太りすぎ/肥満の人々では、カロリー制限のない短期LCD介入が有意な悪影響なしに重大な体重減少効果をもたらすことを示しています。短期LCDの減量には個人差があります。 LCD介入前のベースラインでのバクテロイド科バクテロイドの相対存在量は、短期LCD介入体重減少効果と正の相関があります。最後に、この研究では、ベースラインでの腸内細菌叢の相対存在量に基づいて、高精度ANN予測モデルを構築しました。 ANN予測モデルを通じて、LCD介入前の個別化された減量効果の予測因子として腸内細菌叢のベースライン相対存在量を使用できることがわかりました。 、臨床医学の体重管理にとって重要な指導の重要性があります。関連する研究結果は、「微生物学スペクトル」に掲載されました。
この研究の結果に基づいて、臨床医学の体重管理において、腸内のバクテロイド科バクテロイドの相対的な存在量は比較的低いですが、LCDを介して体重を減らすことを望んでいる過体重/肥満の被験者は、LCDの体重減少を増加させる可能性があります。対応するプロビオチック。有効性。現在、私たちの研究グループは、広東省科学アカデミー微生物学研究所およびXie Liwei Research Instituteチームと協力して、医療の戦略とアイデアをさらに探求するためにプロバイオティクスと低炭素食の組み合わせに関する臨床減量研究を実施しています体重管理。更新された研究結果を楽しみにしています。
この研究の主な著者は、南部医科大学のZhujiang病院の内分泌代謝局の医師であるZhang Susuです。共同ファーストの著者、ウーペリ、南神経科の内分泌代謝局の博士候補者候補者。 Tianはまた、南部医科大学のZhujiang病院の内分泌および代謝博士博士号であり、チェンホンは、南中国の応用微生物学の州主要研究所の教授兼研究者Xie liweiであり、共同で修士科の学生を栽培しています。 Liu Bingdongは、ジナン大学の最初の関連病院の精神医学部のPan Jiyang教授と、中国南部の応用微生物学研究所の研究者Xie Liweiの博士号教授による共同トレーニングです。この記事の対応する著者は、南部医科大学のZhujiang病院の内分泌および代謝局のSun Jia教授であり、共通の著者は、南分泌および代謝局のチェンホン教授、南部医科大学のZhujiang病院です。科学科学アカデミーの微生物学研究所の腸内微小生態学と健康チームの研究者Pi Xie Liwei。