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1H-NMR dietetico “impronte digitali„ ha potuto contribuire a combattere contro la malattia cronica

Thought LeadersDr. Isabel Garcia-Perez
Prof. Gary Frost
Prof. Elaine Holmes
1H-NMR Metabolic urine profiling could provide an approach to understand what people have been eating, without them needing to tell you. Here, researchers from Imperial College London, Prof Gary Frost, Prof Elaine Holmes, and Dr. Isabel Garcia-Perez, explain why this could be invaluable to both nutritional research and individuals.

Che cosa sono i problemi sanitari fuochi di quella i vostri ricerca sopra?

Una di grandi emissioni corrente affrontate nel mondo intero è l'aumento nelle malattie noncommunicable. Questa serie delle malattie è collegata al modo che scegliamo di vivere le nostre vite ed uno di più grandi fattori in quanto è che cosa abbiamo scelto di mangiare. Una dieta non sana è stata evidenziata come problema principale nella maggior parte di queste malattie, quali l'obesità, il cancro, le malattie cardiovascolari ed il diabete di tipo 2.

È stimato che ci siano 629 milione adulti con il diabete entro l'anno 2045. La vasta maggioranza del diabete è diabete di tipo 2. Ciò è un problema di stile di vita; aumenta quando l'obesità aumenta di popolazione di sfondo. E una grande preoccupazione è l'aumento in diabete nei paesi basso medi di reddito. C'è un problema enorme nel mondo circa il modo che scegliamo di vivere le nostre vite ed il modo che selezioniamo l'alimento che mangiamo.

Queste malattie non mostrano segno di rallentamento. Non c'ha stato nessun paese nel mondo invertire l'aumento nell'obesità. C'è stato un aumento massiccio nelle malattie di stile di vita molto in pochi anni. Così, questo non è un problema genetico; ciò è un problema ambientale. È dovuto il vasto cambiamento nei nostri stili di vita e l'aumento in alimenti energia-densi che scegliamo di mangiare. Ora 30% della popolazione globale sono di peso eccessivo ed obesi e questo si pensa che aumenti.

Credito di immagine: Shutterstock/Natalia Lisovskaya

Che cosa sono le barriere ad occuparsi di queste emissioni?

La razza umana ha fatto molte grandi scoperte, ma l'una cosa che non abbiamo incrinato sta capendo che cosa la gente mangia nel loro ambiente familiare. Dal momento che, è un mistero totale circa cui la gente sceglie di mangiare su base quotidiana nel loro ambiente familiare. Ciò è fondamentalmente importante perché, a meno che possiamo ottenere questa comprensione, è molto difficile da collegare le tariffe di malattia per essere a dieta. È egualmente molto difficile da capire il successo di una polizza, perché non conoscete che cosa la gente sta mangiando su base quotidiana.

Una delle sfide importanti in nutrizione è di fissare questo problema. Vogliamo rispondere alla domanda: “Che cosa sono noi realmente che mangiamo?„ I nostri strumenti correnti che usiamo per provare e rispondono che questo è arcaico. Sono strumenti che sono stati ora intorno per più un secolo. La registrazione della gente che cosa devono mangiare e quella poi è elaborata facendo uso di software. Il problema con questo è che ci sono errori lungo la strada. Uno del più grande è intorno a cui la gente sceglie di lasciarvi sapere che mangiano. C'è da qualche parte fra un 33% ad una tariffa di errore di 80% in segnalazione dietetica in alcuni degli insiemi di dati grandi che abbiamo, che i governi usano per rendere a decisioni su politica sanitaria di salute pubblica.

Che cosa abbiamo fatto durante gli ultimi sei o sette anni è di esaminare se possiamo utilizzare il metabolita 1H-NMR che profila in urina per darci la comprensione nella dieta.

Come avete sviluppato questa 1tecnica di delineamento metabolica di H-NMR?

Abbiamo cominciato eseguendo un test clinico dove abbiamo messo la gente nell'ambito di sorveglianza per assicurarci che avessero aderenza 100% alla nostra dieta. Abbiamo fatti a 19 seguire partecipanti in buona salute, in un ordine casuale, quattro diete differenti con differenti livelli di aderenza alle linee guida dietetiche del WHO. In un riassunto, abbiamo avuti una dieta con aderenza di 25% alle linee guida del WHO ed una con aderenza 100%, più il composto intermedio due un, con aderenza di 75% e di 50%, rispettivamente.

Tutti partecipanti hanno seguito tutte diete, ma la durata di ogni dieta, ai partecipanti non sono stati permessi lasciare l'unità clinica e tutti alimento e bevanda che abbiamo assicurato loro erano controllati. Tutti partecipanti hanno ricevuto gli stessi tre pasti principali e due spuntini ogni giorno. Sebbene, naturalmente, questi pasti siano differenti in ciascuna delle diete differenti.

I partecipanti sono stati chiesti di raccogliere all'inizio i campioni di urina e la conclusione di ciascuna della dieta. Analizziamo i campioni di urina facendo uso di a risonanza magnetica nucleare e richiede cinque minuti per generare un profilo metabolico o un'impronta digitale metabolica. Il profilo metabolico può individuare migliaia di composti chimici. Gli spettri contiene molti picchi differenti ed alcuni di loro sono collegati con l'assunzione degli alimenti specifici. Per esempio, se una persona consuma l'uva, vederete l'acido tartarico nell'urina. Se consuma un pezzo di carne rossa, vederete l'O-acetilcarnitina.

Abbiamo raccolto tutti campioni di urina dai partecipanti dopo quanto segue ciascuna delle diete. Poi abbiamo catturato tutti profili metabolici e li abbiamo messi nel nostro modello facendo uso di APC (analisi delle componenti di principio).

Che cosa erano i vostri risultati iniziali?

Abbiamo trovato che anche se il modello non sa è chi è chi, o chi sta mangiando che sono a dieta, i nostri campioni allineati secondo la salubrità della dieta.

Essenzialmente, che cosa abbiamo trovato è che il profilo metabolico del partecipante è stato modulato sistematicamente quando c'è un cambiamento della dieta, da una dieta sana di 100% - di 25% e vice versa. Un altro fattore importante nel delineamento metabolico è che permette che noi teniamo la carreggiata rapido i cambiamenti nelle abitudini dietetiche della gente. Potevamo vedere i cambiamenti nei profili metabolici a partire dal giorno 1 al giorno 2 - il giorno 3.

Abbiamo tracciato fuori i risultati dalla gente sul più e le meno diete sane con ogni campione rappresentato da un punto. Ciò ha mostrato una netta separazione fra i campioni di urina dopo che la gente ha seguito la dieta sana e dopo la gente ha seguito la dieta non sana.

Poi abbiamo voluto vedere se potessimo usare questo modello per predire i profili metabolici della gente che stava seguendo la dieta intermedia. Ciò era effettivamente possibile, con le diete intermedie che ragruppano fra le due diete estreme.

Credito di immagine: Shutterstock/Antonina Vlasova

Come avete convalidato il modello fuori della regolazione di test clinico?

Abbiamo catturato un gruppo di persone dissipate che sono state classificate come mangiatori in buona salute da un dietista. Sguardo dei dietisti che gente dice alle mangiano e le segnano facendo uso del punteggio del UN POCO (approcci dietetici per fermare ipertensione). Abbiamo tracciato questi punteggi del UN POCO contro i nostri punteggi derivati dal delineamento metabolico. Abbiamo trovato che sebbene i punteggi correlati per molti dei partecipanti, c'era una proporzione significativa di cui il delineamento metabolico ha indicato una dieta “non sana„, malgrado un buon punteggio del UN POCO.

Un altro vantaggio del nostro approccio è che possiamo entrare in profilo metabolico e vedere perché il punteggio del UN POCO non sta abbinando il nostro punteggio. Per esempio, un oggetto ha riferito il consumo molte succo ed arance di arancia, ma noi mai non ha veduto la betaina della prolina, un indicatore del consumo degli agrumi, nell'urina. Così, questo era un caso dove qualcuno misreported o sotto-riferito le loro abitudini dietetiche.

Che componenti specificamente state cercando nel profilo metabolico?

Necessariamente non stiamo cercando alcun composto specifico per diritto proprio. Che cosa stiamo facendo sta catturando l'intero reticolo, l'impronta digitale metabolica dell'urina. Da questo, lo abbiniamo ad un database degli studi dietetici molto con attenzione controllati di intervento.

Quello detto, là è determinato che i composti nell'urina che esaminiamo specificamente perché li conosciamo sono di interesse. Alcuni di questi comprenderanno le cose come i metaboliti di energia, in questione nel ciclo di Krebs. Un altro gruppo di composti che siamo interessati dentro è i metaboliti microbici dell'intestino, perché si riferiscono specificamente alla raccolta batterica delle calorie. Ciò include i metaboliti come il solfato del para-cresolo, il glucuronide del para-cresolo, la fenilacetilglutamina, il hippurate come pure altri metaboliti che derivano direttamente dagli alimenti stessi. Per esempio, se catturate la betaina della prolina, sta riferendo specificamente sugli agrumi. Così, daremo una lettura dei prodotti chimici specifici, ma gli interi locali della prova sono intorno al reticolo globale e olistico in urina che stiamo usando per fare le previsioni.

Che cosa sono i vantaggi principali della prova?

Dalla prospettiva della clinica, questa prova fornisce ai dietisti l'opportunità di conoscere che cosa la persona sta mangiando senza dovere chiederli. Sappiamo che questo ha normalmente un margine enorme di errore perché misreporting o fenomeno delle mancate denunce. Crediamo che possiamo autorizzare i dietisti per potere personalizzare la dieta, conoscente che cosa la persona sta mangiando, ma anche, conosceranno quale la dieta abbina meglio il metabolismo della persona. Così, possiamo vedere come rispondono alla dieta.

Da una prospettiva scientifica, questo approccio concede a ricercatori un modo diverso di misurazione che gente sta mangiando e non appena contando sui questionari dell'alimento o sul diario dell'alimento.

Credito di immagine: Shutterstock/Prostock-studio

Come ha potuto il metodo essere usato per tenere la carreggiata le abitudini dietetiche della gente in realtà?

Abbiamo fatto un altro test clinico, in cui 28 volontari sono stati chiesti di raccogliere un campione di urina settimanale durante sei mesi. Ancora una volta, abbiamo eseguito i campioni facendo uso di a risonanza magnetica nucleare, abbiamo generato un profilo metabolico ed abbiamo applicato il nostro modello matematico per potere valutare col passare del tempo l'aderenza di ciascuno dei partecipanti alle linee guida del WHO.

Per ogni partecipante, abbiamo generato un tracciato differente in modo da potremmo riflettere col passare del tempo i loro cambiamenti dietetici. Nell'ascissa, abbiamo tracciato il giorno in cui il campione di urina è stato raccolto e sull'asse y, abbiamo tracciato la percentuale di aderenza alle linee guida del WHO per ogni campione. Che cosa vogliamo vedere idealmente, è una riga a circa 100% di aderenza alle linee guida del WHO, ma, in realtà, non accade sempre. Abbiamo veduto che qualche gente stava cominciando con una dieta molto sana e un'aderenza poi di perdita col passare del tempo.

Per concludere, abbiamo applicato il nostro modello per esaminare le abitudini dietetiche della gente nel loro ambiente familiare. Abbiamo selezionato un gruppo di pazienti obesi che erano dovuti subire l'ambulatorio bariatric. Questa volta abbiamo tracciato la percentuale di aderenza alle linee guida del WHO contro il punteggio del UN POCO. Abbiamo trovato che, in molti casi, il punteggio del UN POCO non era in accordo il nostro punteggio di aderenza.

C'era qualche gente che, secondo il nostro modello, ha avuta migliori abitudini dietetiche. Tuttavia, meno di 50% degli oggetti ha mostrato la buona aderenza alle abitudini dietetiche sane.

Come hanno potuto questi informazioni adeguare alle diete le persone?

Qualche gente pensa che se tutti seguono la stessa dieta, tutti perdano approssimativamente la stessa quantità di peso ed i risultati sono di fare con conformità. Se chiedete ad altri ricercatori, diranno che che non è il caso e la dieta dovrebbero essere adeguati al vostro metabolismo determinato.

Ora abbiamo ricercato questo in 20 anni ed abbiamo fatto i numerosi studi dove abbiamo alimentato la gente con le diete dell'misto-alimento ed uniche. Per esempio, se catturiamo un gruppo sano che non ha ricevuto uva nella loro dieta quando analizziamo il campione di urina, tutti cominciano con i tartrati zero, il nostro biomarcatore per il consumo dell'uva.

Poi abbiamo fatti mangiare alla gente lo stesso numero dell'uva al giorno e che cosa abbiamo veduto siamo che tutti espellono una quantità differente di questo biomarcatore particolare. Qualche gente espelle l'importo più doppio che l'altra gente fa. Così, che cosa abbiamo trovato siamo che sebbene la gente ricevi esattamente la stessa quantità dello stesso alimento, ci sono differenze in come quella gente metabolizza e/o espelle l'alimento. Potete ampliare questo concetto attraverso gli alimenti differenti. Abbiamo osservato lo stesso effetto con differenti composti relativi a carne rossa, a frutta ed alle verdure, al pesce ed ai broccoli, per esempio. Per ogni singolo tipo dell'alimento, vediamo per spargerci nella risposta. Così, la gente metabolizza diversamente gli alimenti differenti.

Come esempio, possiamo esaminare un biomarcatore particolare, betaina della prolina, che è un biomarcatore per gli agrumi. È un biomarcatore molto buon per noi perché viene in una regione uncrowded 1dello spettro di H-NMR, in modo da possiamo individuarlo facilmente. E non è metabolizzato in alcun modo principale ad altri prodotti chimici; la maggior parte di cui consumate è espulso come betaina della prolina.

Abbiamo alimentato ad alcuni volontari la stessa quantità di succo di arancia e poi abbiamo profilato la loro urina a due, quattro, sei ore, e così via, fino a 24 ore dopo avere bevuto il succo di arancia. Che cosa abbiamo trovato è quel, per la betaina della prolina, la maggior parte della gente espelle la maggior parte nelle prime due ore, ma potete ancora individuarlo fino a 24 ore successivamente. Una cosa è per sicuro è noi può esaminare le risposte dietetiche acute. Quando abbiamo considerato queste risposte dietetiche acute e le applichiamo in una popolazione dissipata ed esaminiamo le registrazioni dietetiche, potevamo predire la gente che stava bevendo il succo di arancia.

Credito di immagine: Shutterstock/AtSkwongPhoto

Questo metodo permette che esaminiate la dieta in un senso più a lungo termine?

Abbiamo catturato i dati dal nostro studio interno dove abbiamo profilato con attenzione la varietà di 19 persone. Abbiamo identificato i metaboliti che hanno differito fra la buona dieta e la cattiva dieta e per ciascuno dei metaboliti che sono cambiato attraverso quelle due diete, le abbiamo sviluppate in una rete metabolica ed abbiamo guardato per vedere come questi metaboliti sono stati connessi attraverso la gente differente. Visualizziamo questi su una mappa di rete metabolica della reazione.

Ciò permette che noi vediamo, dopo quanto segue una dieta particolare, come il metabolismo di una persona si illumina attraverso le vie multiple. Se una persona non sta rispondendo, quella indica che non sono metabolicamente come attivo che segue questa dieta particolare.

Che cosa determina se qualcuno si trasforma in più metabolicamente in attivo che segue una dieta particolare?

Differisce fra le persone, ma almeno alcune di quelle differenze sono giù al microbiome dell'intestino. Molto che cosa mangiamo è trasformato dai nostri batteri dell'intestino nei prodotti chimici e da questi sono espelsi. Così, alcune delle differenze che vediamo nei profili dell'urina sono di fare con il fatto ciascuno di noi che circa 1.5-2 chilogrammi di batteri dell'intestino e siamo tutti unici. Abbiamo batteri differenti. Ciò ci rende tutto il leggermente differente, metabolicamente. I batteri dell'intestino contribuiscono alle diverse differenze nel nostro profilo.

Ora, se dobbiamo pensare ad una persona durante la loro durata della vita, idealmente, vogliamo mantenere per tutto il tempo possibile la salubrità e la dieta è una grande parte di quella. Per ogni popolazione ed ogni persona, è chiave potere da risolvere, che cosa è la migliore dieta per voi?

Circa Dott. Isabel Garcia-Perez

Il Dott. Garcia-Perez è un conferenziere nella medicina dei sistemi e di precisione all'interno della divisione della medicina integrante dei sistemi e delle malattie digestive. Con la sua ricerca crescente, il suo scopo è di sfruttare un nuovo posto adatto della ricerca che porta la chimica analitica alla ricerca di salubrità. La sua dedica al lavoro che fa realmente se la siede alla prima linea come ruolo per le donne nella scienza.

Circa prof. Gary Frost

Prof. Frost è corrente capo della sezione per ricerca in nutrizione e piombo la rete imperiale dell'alimento e di nutrizione. È qualificato come dietista nel 1982 e sempre ha mantenuto un input clinico in tutto la sua carriera. Si è nominato a professore di nutrizione e della dietetica istituto universitario al gennaio 2008 imperiale. Prima questo, dato che di 18 anni di Gary ha avuto lavoro all'ospedale di Hammersmith. Durante il suo tempo a Hammersmith ha guadagnato il suo PhD in nutrizione e si è nominato lettore onorario in nutrizione all'istituto universitario imperiale, quindi ha unito l'università di Surrey come professore di nutrizione e della dietetica nel 2005.

Prof. Elaine Holmes

Prof. Holmes è il direttore della divisione della medicina dei sistemi e di calcolo e di un professore di biologia chimica nel dipartimento di chirurgia e di Cancro all'istituto universitario imperiale, a Londra, il Regno Unito. Ha in 20 anni di esperienza nella tecnologia metabonomic e nelle sue applicazioni. Il suo fuoco è sulla scoperta e sullo sviluppo dei biomarcatori metabolici della malattia negli studi personali di popolazione e di sanità con i contributi significativi a cardiovascolare, alla neuroscienza ed alla ricerca della malattia infettiva.

Citations

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    Bruker BioSpin - NMR, EPR and Imaging. (2020, October 13). 1H-NMR dietetico “impronte digitali„ ha potuto contribuire a combattere contro la malattia cronica. News-Medical. Retrieved on April 18, 2021 from https://www.news-medical.net/news/20201027/Dietary-1H-NMR-e2809cFingerprintse2809d-Could-Help-Fight-Against-Chronic-Disease.aspx.

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    Bruker BioSpin - NMR, EPR and Imaging. "1H-NMR dietetico “impronte digitali„ ha potuto contribuire a combattere contro la malattia cronica". News-Medical. 18 April 2021. <https://www.news-medical.net/news/20201027/Dietary-1H-NMR-e2809cFingerprintse2809d-Could-Help-Fight-Against-Chronic-Disease.aspx>.

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    Bruker BioSpin - NMR, EPR and Imaging. "1H-NMR dietetico “impronte digitali„ ha potuto contribuire a combattere contro la malattia cronica". News-Medical. https://www.news-medical.net/news/20201027/Dietary-1H-NMR-e2809cFingerprintse2809d-Could-Help-Fight-Against-Chronic-Disease.aspx. (accessed April 18, 2021).

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    Bruker BioSpin - NMR, EPR and Imaging. 2020. 1H-NMR dietetico “impronte digitali„ ha potuto contribuire a combattere contro la malattia cronica. News-Medical, viewed 18 April 2021, https://www.news-medical.net/news/20201027/Dietary-1H-NMR-e2809cFingerprintse2809d-Could-Help-Fight-Against-Chronic-Disease.aspx.