ขอแสดงความยินดีกับ Xie Liwei ที่ปรึกษาด้านการวิจัยและพัฒนาทางชีวภาพเพื่อรักษาความปลอดภัยการเสนอราคาใหม่สำหรับการแข่งขันกีฬาโอลิมปิก
ทั่วโลกความชุกของน้ำหนักเกิน/โรคอ้วนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โรคอ้วนและภาวะแทรกซ้อนไม่เพียง แต่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยอย่างจริงจัง แต่ยังนำภาระทางเศรษฐกิจที่หนักหน่วงมาสู่สังคมและครอบครัวด้วย อาหารคาร์โบไฮเดรตต่ำ (LCD) เป็นโหมดการแทรกแซงอาหารสำหรับการรักษาลดน้ำหนัก อย่างไรก็ตามในการศึกษาที่แตกต่างกันผลการลดน้ำหนักของการแทรกแซง LCD นั้นแตกต่างกันมาก ขณะนี้ไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะอธิบายความแตกต่างนี้ นี่เป็นปรากฏการณ์เชิงคุณภาพซึ่งเป็นสิ่งที่ท้าทายในด้านการจัดการน้ำหนักทางการแพทย์
เมื่อวันที่ 15 กันยายนทีมงานของศาสตราจารย์ฮงเฉินและศาสตราจารย์ซุนเจียจากภาควิชาต่อมไร้ท่อและเมแทบอลิซึมที่โรงพยาบาล Zhujiang แห่งมหาวิทยาลัยการแพทย์ภาคใต้และศาสตราจารย์ Xie Liwei จากจุลชีววิทยาลำไส้และทีมสุขภาพของสถาบัน Guangdong สถาบันจุลชีววิทยา รายงานการวิจัยที่ชื่อว่า 'Gut Microbiota ทำหน้าที่เป็นผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้ของการแทรกแซงอาหารคาร์โบไฮเดรตต่ำระยะสั้น (LCD) สำหรับผู้ป่วยโรคอ้วน' ในวารสารจุลชีววิทยาวารสาร การศึกษาครั้งนี้รายงานเป็นครั้งแรกว่าลักษณะพื้นฐานของพืชในลำไส้เป็นตัวกำหนดผลการลดน้ำหนักคาร์โบไฮเดรตต่ำ (LCD) ระยะสั้นในประชากรที่มีน้ำหนักเกินและเป็นโรคอ้วน การศึกษาสร้างแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม (ANN) ตามลักษณะพื้นฐานของพืชในลำไส้เพื่อทำนายผลการลดน้ำหนักของ LCD ผลการวิจัยเป็นวิธีการใหม่สำหรับการจัดการน้ำหนักทางการแพทย์ทางคลินิกและกลยุทธ์การแทรกแซง
ทั่วโลกความชุกของน้ำหนักเกิน/โรคอ้วนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่ปี 1980 ความชุกของโรคอ้วนในกว่า 70 ประเทศได้เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า ประชากรที่ได้รับผลกระทบจากโรคอ้วนหรือโรคเมตาบอลิซึมเรื้อรังที่เกี่ยวข้องกับโรคอ้วนเพิ่มขึ้นเป็นมากกว่า 2 พันล้าน [1] จากข้อมูลจากศูนย์สถิติสุขภาพแห่งชาติ (NCHS) ตั้งแต่ปี 2560 ถึง 2561 ความชุกของโรคอ้วนในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ประมาณ 42.4% และความชุกของโรคอ้วนรุนแรงด้วยBMI≥40กิโลกรัม/m2 ถึง 9.2% [2 ]. ในเวลาเดียวกัน "รายงานเกี่ยวกับโภชนาการและสถานะโรคเรื้อรังของชาวจีน (2020)" [3] ชี้ให้เห็นว่าอัตราความชุก/อุบัติการณ์ของน้ำหนักเกินและโรคอ้วนในหมู่ชาวจีนยังคงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว อัตราโรคอ้วนเกิน 50% น้ำหนักเกิน/โรคอ้วนเป็นปัจจัยเสี่ยงต่อโรคเรื้อรังเช่นโรคหัวใจและหลอดเลือดโรคเบาหวานชนิดที่ 2 มะเร็ง ฯลฯ [4], [5] ซึ่งเป็นอันตรายต่อสุขภาพของคนจีนอย่างจริงจัง [6], [7], [8]. นอกจากนี้ยังมีภาวะแทรกซ้อนมากกว่า 29 ครั้งเช่นความดันโลหิตสูงภาวะไขมันในเลือดผิดปกติและความผิดปกติของการเผาผลาญกลูโคสที่เกิดจากโรคอ้วนในวัยรุ่นส่งผลกระทบอย่างรุนแรงต่อการพัฒนาร่างกายและสุขภาพของวัยรุ่น สำหรับผู้ป่วยโรคอ้วน CVD เป็นเหตุผลหลักสำหรับอัตราการตายที่เกี่ยวข้องกับโรคอ้วนและอัตราความพิการ อัตราความพิการที่เกี่ยวข้องกับ BMI สูงที่เกิดจาก CVDS คือ 34% และอัตราการตายที่เกี่ยวข้องกับ BMI สูงสูงถึง 41% [9]
การเพิ่มความเจ็บป่วยอันตรายต่อสุขภาพที่อาจเกิดขึ้นและภาระทางเศรษฐกิจที่สำคัญทำให้ปัญหาของน้ำหนักเกิน/โรคอ้วนเป็นความท้าทายอย่างมากในด้านสุขภาพของประชาชนทั่วโลก ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามีการใช้การแทรกแซงการลดน้ำหนักในรูปแบบต่าง ๆ ในการปฏิบัติทางคลินิกและเขียนเป็นแนวทาง การแทรกแซงการใช้ชีวิตเป็นรากฐานที่สำคัญของการรักษาโรคอ้วนและการแทรกแซงการบริโภคอาหารเป็นตัวเลือกหลัก ในบรรดารูปแบบการแทรกแซงการบริโภคอาหารจำนวนมากการแทรกแซงอาหารคาร์โบไฮเดรตต่ำได้รับความสนใจอย่างมาก มันมีประวัติศาสตร์อันยาวนาน แต่มีรูปแบบที่แตกต่างกัน ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา LCD ได้รับความสนใจอย่างกว้างขวาง แต่ก็มีข้อโต้แย้งบางประการ
การศึกษาครั้งนี้รวมอาสาสมัครชายหรือหญิง 51 คนอายุ 18-65 ปีที่ผ่านเกณฑ์การวินิจฉัยของน้ำหนักเกิน/โรคอ้วน (ไม่มียาปฏิชีวนะหรือยาเสพติดในช่วง 3 เดือนแรกของการทดลองทางคลินิก) อาสาสมัครถูกสุ่มเป็นกลุ่มและถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มต่าง ๆ กลุ่มอาหารปกติที่ จำกัด พลังงาน (ND) และกลุ่มอาหารคาร์โบไฮเดรตต่ำที่ไม่ จำกัด แคลอรี่ (LCD) เวลาแทรกแซงอาหารคือ 12 สัปดาห์ เพื่อให้แน่ใจว่าโครงสร้างอาหาร LCD กลุ่ม LCD ได้ใช้แถบโภชนาการที่ได้มาตรฐาน (จัดทำโดย Guangzhou Nanda Feite Nutrition และ Health Consulting Co. , Ltd. ) แทนอาหารหลักประจำวันสำหรับมื้อกลางวันและมื้อค่ำ จำนวนอาหารอื่น ๆ ไม่ จำกัด และหลีกเลี่ยงการกินมากเกินไป ในช่วงเวลาของการลงทะเบียน (เช่นพื้นฐาน) และ 12 สัปดาห์หลังจากการแทรกแซงเลือดหลอดเลือดดำและตัวอย่างอุจจาระถูกรวบรวม ตัวอย่างเลือดถูกนำมาใช้สำหรับการตรวจหาตัวบ่งชี้ทางชีวเคมีในเลือดเช่นกลูโคสและการเผาผลาญไขมันการทำงานของตับและไตและตัวอย่างอุจจาระถูกนำมาใช้สำหรับการจัดลำดับแอมพลิฟายเออร์ของลำไส้ 16S -ได้รับการอ่านคุณภาพ อาหารของอาสาสมัครได้รับการตรวจสอบผ่านอาหาร 24 ชั่วโมงเป็นเวลา 3 วันต่อสัปดาห์ ในช่วงระยะเวลาการศึกษาทั้งหมดสัดส่วนเฉลี่ยของการบริโภคคาร์โบไฮเดรตในกลุ่มอาหารปกติอยู่ที่ประมาณ 50% และสัดส่วนในกลุ่ม LCD อยู่ที่ประมาณ 20% (รูปที่ 1B-D) แม้ว่าปริมาณแคลอรี่จะไม่ถูก จำกัด แต่ปริมาณพลังงานเฉลี่ยของกลุ่มคาร์บอนต่ำอยู่ที่ประมาณ 50% การลงทะเบียนต่ำกว่ากลุ่มอาหารปกติอย่างมีนัยสำคัญ การแทรกแซง LCD 12 สัปดาห์ปรับปรุงพารามิเตอร์ของตัวตนอย่างมีนัยสำคัญเช่นค่าดัชนีมวลกายเส้นรอบวงเอวเส้นรอบวงเอวเปอร์เซ็นต์ไขมันในร่างกายและพื้นที่ไขมันอวัยวะภายใน
นอกเหนือจากผลการลดน้ำหนักที่แตกต่างกันส่วนประกอบอาหารที่แตกต่างกันอาจส่งผลกระทบต่อองค์ประกอบและความหลากหลายของพืชในลำไส้ แต่นอกเหนือจากการเปลี่ยนแปลงในองค์ประกอบโดยรวมและระดับ phyla การศึกษาก่อนหน้านี้ยังไม่ได้รับข้อสรุปเชิงสร้างสรรค์เพื่อเป็นแนวทางใน LCD ดังนั้นเราจึงวิเคราะห์ ข้อมูลการเรียงลำดับพืชในลำไส้และใช้อัลกอริทึมการตรวจสอบข้ามและการสุ่มป่า 5 เท่าโดยคำนึงถึงอัตราความผิดพลาดขั้นต่ำและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำและเสถียรภาพสูงสุด ต่อไปเราวิเคราะห์ข้อมูลลำดับ 16S rDNA ของอาสาสมัครในกลุ่ม ND และ LCD ก่อนและหลังการทดสอบเพื่อระบุตัวบ่งชี้ทางชีวภาพที่อาจเกิดขึ้นของพืช การวิเคราะห์เพิ่มเติมของสกุลทั้งหมดที่ได้รับการคัดเลือกโดยแบบจำลองป่าแบบสุ่มในพื้นฐานและข้อมูลสัปดาห์ที่ 12 พบว่าความอุดมสมบูรณ์ของ Ruminococcaceae Oscillospira และ porphyromonadaceae parabacteroides เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญหลังจากการแทรกแซง LCD 12 สัปดาห์และความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ). ตามรายงานการวิจัยที่มีอยู่แบคทีเรียทั้งสองสายพันธุ์นี้มีส่วนร่วมในการผลิต butyrate ในลำไส้แนะนำว่าอาจมีปัจจัยอื่น ๆ ที่มีผลต่อการเปลี่ยนแปลงน้ำหนักในระหว่างกระบวนการแทรกแซง LCD ในการลดน้ำหนัก
วิเคราะห์การลดน้ำหนักของแต่ละวิชาเพิ่มเติมและแบ่งแต่ละกลุ่มออกเป็นสองกลุ่มย่อยตามการจัดกลุ่มของพารามิเตอร์การลดน้ำหนัก: BMI, เส้นรอบวงเอว, WHR, การเปลี่ยนแปลง BFR และ VFA: ผลการลดน้ำหนักที่ผ่านการดูแล กลุ่มลดน้ำหนัก (MG) และกลุ่มลดน้ำหนักอย่างมีนัยสำคัญ (กลุ่มลดน้ำหนักที่แตกต่างกัน, DG) ภายใต้เงื่อนไขของการแทรกแซง LCD การบริโภคพลังงานและสัดส่วนของคาร์โบไฮเดรตในอาหารของสองกลุ่มย่อยเกือบเท่ากัน แต่ดัชนีการลดน้ำหนักของวิชาในกลุ่มย่อยที่มีประสิทธิภาพลดลงอย่างมีนัยสำคัญมากขึ้น ผลการลดน้ำหนักอาจได้รับผลกระทบจากปัจจัยอื่น ๆ อิทธิพล
ผลลัพธ์ข้างต้นชี้ให้เห็นว่าการแทรกแซง LCD มีผลลดน้ำหนักที่ดี แต่มีความแตกต่างของแต่ละบุคคล ดังนั้นการศึกษาครั้งนี้จึงวิเคราะห์ข้อมูลพืชในลำไส้ของทั้งสองกลุ่มย่อยและสำรวจเพิ่มเติมว่ามีปัจจัยที่เป็นไปได้ที่เกี่ยวข้องกับพืชที่ทำให้เกิดความแตกต่างในการลดน้ำหนักระหว่างกลุ่มย่อยทั้งสองในอาหารนี้หรือไม่ ในการวิเคราะห์กลุ่มย่อยเพิ่มเติมเราใช้เครือข่ายการเกิดร่วมในระดับสกุลเพื่อวิเคราะห์การทำงานร่วมกันระหว่างพืชในลำไส้ในกลุ่มย่อย LCD และพบว่าหลังจากการแทรกแซง LCD 12 สัปดาห์แม้ว่ากลุ่มย่อยสองกลุ่ม LCD_DG และ LCD_MG ของเครือข่ายลดลง แต่ LCD_DG แสดงให้เห็นถึงความซับซ้อนของการโต้ตอบเครือข่ายที่หนาแน่นและสมบูรณ์ยิ่งขึ้นกว่า LCD_MG ในพื้นฐานและในสัปดาห์ที่ 12 ผลลัพธ์ข้างต้นบ่งชี้ว่านอกเหนือจากความแตกต่างในองค์ประกอบและความหลากหลายของพืชความแตกต่างระหว่างโครงสร้างของพืชและความซับซ้อนของการทำงานร่วมกันของพืชอาจเป็นเหตุผลสำคัญสำหรับความแตกต่างของแต่ละบุคคลในการลดน้ำหนัก ผล. ในกลุ่มย่อยคาร์บอนต่ำการวิเคราะห์โดยอัลกอริทึมแบบจำลองป่าแบบสุ่มพบว่าความอุดมสมบูรณ์ของ Bacteroidaceae Bacteroides นั้นมีความแตกต่างทางสถิติในกลุ่มย่อยสองกลุ่มของอาหารคาร์บอนต่ำ จากการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นเราพบว่าพื้นฐานของ Bacteroidaceae ความอุดมสมบูรณ์สัมพัทธ์มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับผลการลดน้ำหนักของอาหารคาร์บอนต่ำระยะสั้น จากผลลัพธ์ข้างต้นโมเดล ROC ถูกสร้างขึ้นตามความอุดมสมบูรณ์สัมพัทธ์พื้นฐานของกลุ่มย่อยคาร์บอนต่ำของ Bacteroides โมเดล ROC สะท้อนให้เห็นถึงความไวของแต่ละจุดข้อมูลบนเส้นโค้งไปยังการกระตุ้นสัญญาณเดียวกันและสะท้อนความไวและความจำเพาะของตัวแปรอย่างครอบคลุม ในการศึกษานี้ค่า AUC แบบจำลอง ROC ถึง 73.2%แสดงให้เห็นว่าความอุดมสมบูรณ์ของ bacteroides พื้นฐานมีค่าการทำนายบางอย่างสำหรับผลการสูญเสียน้ำหนักคาร์โบไฮเดรตต่ำระยะสั้น
เนื่องจากพืชในลำไส้ของมนุษย์ไม่ใช่บุคคลอิสระจึงมีการเชื่อมต่อที่ซับซ้อนระหว่างแบคทีเรีย ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงแนะนำเครือข่ายประสาทเทียม (ANN) แอนเป็นรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกที่ทรงพลังยิ่งขึ้นซึ่งได้รับการฝึกฝนและใช้ในการจำลองเครือข่ายประสาทชีวภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน แอนมีพื้นฐานมาจากเครือข่ายประสาทชีวภาพ หลักการพื้นฐานของเครือข่ายเลียนแบบโครงสร้างสมองของมนุษย์และกลไกการตอบสนองต่อสิ่งเร้าภายนอกการสร้างแบบจำลองตามความรู้ของทอพอโลยีเครือข่ายมีหน้าที่ของหน่วยความจำเชื่อมโยงการจำแนกและการรับรู้การคำนวณที่ดีที่สุดและการทำแผนที่แบบไม่เชิงเส้น ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามีการวิจัยทางการแพทย์มากขึ้นเรื่อย ๆ กับการประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน เรารวมค่าการเปลี่ยนแปลงและอัตราส่วนของพารามิเตอร์การลดน้ำหนักของกลุ่ม LCD ไว้ในโมเดล ANN ตามความอุดมสมบูรณ์ของความสัมพันธ์พื้นฐานของพืชลำไส้โดยรวมของกลุ่มและได้รับค่าสัมประสิทธิ์การกำหนดแบบจำลองการทำนายที่สูงขึ้น (R2) การทำนายของแอนเอฟเฟกต์นั้นดีกว่าแบบจำลองเชิงเส้นแสดงให้เห็นว่าเอฟเฟกต์การทำนายดีกว่า
โดยรวมแล้วการวิจัยในปัจจุบันแสดงให้เห็นว่าในคนที่มีน้ำหนักเกิน/อ้วนการแทรกแซง LCD ระยะสั้นโดยไม่มีข้อ จำกัด แคลอรี่มีผลลดน้ำหนักอย่างมีนัยสำคัญโดยไม่มีผลข้างเคียงอย่างมีนัยสำคัญ มีความแตกต่างของแต่ละบุคคลในการลดน้ำหนัก LCD ระยะสั้น ความอุดมสมบูรณ์สัมพัทธ์ของ bacteroidaceae bacteroides ที่พื้นฐานก่อนการแทรกแซง LCD มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับผลการสูญเสียน้ำหนัก LCD ระยะสั้น ในที่สุดการศึกษาครั้งนี้ได้สร้างแบบจำลองการทำนาย Ann ที่มีความแม่นยำสูงโดยพิจารณาจากความอุดมสมบูรณ์สัมพัทธ์ของพืชในลำไส้ที่พื้นฐาน ผ่านแบบจำลองการทำนาย Ann พบว่าความอุดมสมบูรณ์ของความสัมพันธ์พื้นฐานของพืชในลำไส้สามารถใช้เป็นตัวทำนายผลการลดน้ำหนักเป็นรายบุคคลก่อนการแทรกแซง LCD มันมีความสำคัญในการชี้นำที่สำคัญสำหรับการจัดการน้ำหนักการแพทย์ทางคลินิก ผลการวิจัยที่เกี่ยวข้องถูกตีพิมพ์ใน "Microbiology Spectrum"
จากผลการวิจัยนี้ในการจัดการน้ำหนักการแพทย์ทางคลินิกความอุดมสมบูรณ์ของ bacteroidaceae bacteroides ในลำไส้ค่อนข้างต่ำ แต่วิชาที่มีน้ำหนักเกิน/อ้วนที่หวังว่าจะลดน้ำหนักผ่าน LCD อาจเพิ่มการลดน้ำหนักของ LCD โดยการเสริม probio ที่สอดคล้องกัน สำบัดสำนวน _ ประสิทธิภาพ ในปัจจุบันกลุ่มวิจัยของเรากำลังทำงานร่วมกับสถาบันการศึกษาของ Guangdong Academy of Sciences และทีมสถาบันวิจัย Xie Liwei เพื่อดำเนินการวิจัยการลดน้ำหนักทางคลินิกเกี่ยวกับการใช้โปรไบโอติกและอาหารคาร์บอนต่ำเพื่อสำรวจกลยุทธ์และแนวคิดของการแพทย์ต่อไป การจัดการน้ำหนัก. ให้เราตั้งตารอผลการวิจัยที่ได้รับการปรับปรุง
ผู้เขียนหลักของการศึกษานี้คือ Zhang Susu แพทย์ในภาควิชาต่อมไร้ท่อและการเผาผลาญ, โรงพยาบาล Zhujiang, มหาวิทยาลัยการแพทย์ภาคใต้; ผู้เขียนร่วมคนแรก Wu Peili ผู้สมัครระดับปริญญาเอกในภาควิชาต่อมไร้ท่อและเมแทบอลิซึม, โรงพยาบาล Nanfang, มหาวิทยาลัยการแพทย์ภาคใต้; Tian ยังเป็นปริญญาเอกภาควิชาต่อมไร้ท่อและเมตาบอลิซึม, โรงพยาบาล Zhujiang, มหาวิทยาลัยการแพทย์ภาคใต้, เฉินฮงศาสตราจารย์และนักวิจัย Xie Liwei ของห้องปฏิบัติการสำคัญของจุลชีววิทยาประยุกต์ในภาคใต้ของจีนที่เพาะปลูกร่วมกัน; Liu Bingdong เป็นการฝึกอบรมร่วมกันของนักศึกษาปริญญาเอกโดยศาสตราจารย์ Pan Jiyang จากภาควิชาจิตเวชศาสตร์โรงพยาบาลแห่งแรกของมหาวิทยาลัย Jinan และนักวิจัย Xie Liwei ของห้องปฏิบัติการสำคัญของจุลชีววิทยาประยุกต์ในประเทศจีนตอนใต้ ผู้เขียนบทความที่เกี่ยวข้องคือศาสตราจารย์ซุนเจียจากภาควิชาต่อมไร้ท่อและเมแทบอลิซึมโรงพยาบาล Zhujiang ของมหาวิทยาลัยการแพทย์ภาคใต้และผู้เขียนร่วมกันคือศาสตราจารย์เฉินฮงจากภาควิชาต่อมไร้ท่อและการเผาผลาญ และนักวิจัย Pi Xie Liwei จาก Microecology ในลำไส้และทีมสุขภาพของสถาบันจุลชีววิทยา, Guangdong Academy of Sciences