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1H-NMR dietético “huellas dactilares” podía ayudar a luchar contra enfermedad crónica

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.

¿Cuáles están los problemas de salud focos de esa sus investigación prendido?

Una de las entregas grandes hechas frente actualmente en el mundo entero es la subida de enfermedades noncommunicable. Esta habitación de enfermedades se conecta a la manera que elegimos vivir nuestras vidas, y uno de los factores más grandes de eso es lo que elegimos comer. Una dieta malsana se ha destacado como problema grave en la mayoría de estas enfermedades, tales como obesidad, cáncer, enfermedades cardiovasculares, y tipo - diabetes 2.

Se estima que habrá 629 millones de adultos con diabetes por el año 2045. La gran mayoría de diabetes es tipo - diabetes 2. Esto es un problema de la forma de vida; aumenta cuando la obesidad aumenta de la población del fondo. Y una preocupación grande es la subida de la diabetes en países inferior-a-centrales de la renta. Hay un problema enorme en el mundo sobre la manera que elegimos vivir nuestras vidas y la manera que seleccionemos la comida que comemos.

Estas enfermedades no muestran ningún signo del retraso. No hay país en el mundo invertir la subida de la obesidad. Ha habido un aumento masivo en enfermedades de la forma de vida durante muy pocos años. Así pues, esto no es un problema genético; esto es un problema ambiental. Es debido al cambio extenso en nuestras formas de vida y al aumento en las comidas energía-densas que elegimos comer. Los 30% de la población global son gordos y obesos ahora, y se prevee que éste suba.

Haber de imagen: Shutterstock/Natalia Lisovskaya

¿Cuáles son las barreras a ocuparse de estas entregas?

La raza humana ha hecho muchos descubrimientos grandes, pero la una cosa que no hemos quebrado está entendiendo lo que come la gente en su ambiente familiar. En el momento que, es un misterio total sobre lo que elige la gente comer en el día a día en su ambiente familiar. Esto es fundamental importante porque, a menos que poder conseguir esta comprensión, es muy difícil conectar regímenes de la enfermedad para adietar. Es también muy difícil entender el éxito de un plan de acción, porque usted no conoce lo que está comiendo la gente en el día a día.

Uno de los granes retos en nutrición es reparar este problema. Queremos contestar a la pregunta: “Cuáles son nosotros que comen realmente?” Nuestras herramientas de corriente que utilizamos para intentar y contestan que ésta es arcaica. Son las herramientas que ahora han estado alrededor por encima un siglo. El archivo de la gente qué tienen que comer, y ése entonces se tramita usando software. El problema con esto es que hay desvíos a lo largo del camino. Uno del más grande está alrededor de lo que elige la gente permitirle saber que ella coma. Hay en alguna parte entre un 33% a una tasa de error del 80% en la información dietética en algunos de los conjuntos de datos grandes que tenemos, que los gobiernos utilizan para hacer las decisiones en la política sanitaria pública.

Qué hemos hecho durante los seis o siete años pasados es observar si podemos utilizar el metabilito 1H-NMR que perfila en orina para darnos discernimiento en la dieta.

1¿Cómo usted desarrolló esta técnica de perfilado metabólica de H-NMR?

Comenzamos ejecutando una juicio clínica donde pusimos a gente bajo vigilancia para asegurarnos de que tenían adhesión 100% a nuestra dieta. Teníamos 19 participantes sanos seguir, en una orden al azar, cuatro diversas dietas con diversos niveles de adhesión a las pautas dietéticas del WHO. En un resumen, teníamos una dieta con la adhesión del 25% a las pautas del WHO y una con la adhesión 100%, más el intermedio dos unos, con la adhesión del 50% y del 75%, respectivamente.

Todos los participantes siguieron todas las dietas, pero para la duración de cada dieta, no se permitió a los participantes dejar la unidad clínica, y toda la comida y bebida que les ofrecimos eran controladas. Todos los participantes recibieron las mismas tres comidas principales y dos bocados cada día. Aunque, por supuesto, estas comidas fueran diferentes en cada uno de las diversas dietas.

Pidieron los participantes cerco las muestras de orina al principio y el final de cada uno de la dieta. Analizamos las muestras de orina usando de resonancia magnética nuclear, y tarda cinco minutos para generar un perfil metabólico o una huella dactilar metabólica. El perfil metabólico puede descubrir millares de composiciones químicas. Los espectros contienen muchos diversos picos, y algunos de ellos se relacionan con la admisión de comidas específicas. Por ejemplo, si una persona consume las uvas, usted verá el ácido tartárico en la orina. Si consumen un pedazo de carne roja, usted verá la O-acetilcarnitina.

Cerco todas las muestras de orina de los participantes después de seguir cada uno de las dietas. Después tomamos todos los perfiles metabólicos y los pusimos en nuestro modelo usando PCA (análisis componente del principio).

¿Cuáles eran sus conclusión iniciales?

Encontramos que aunque el modelo no sabe es quién es quién, o quién ha estado comiendo que adietan, nuestras muestras alineadas según la salubridad de la dieta.

Esencialmente, qué encontramos es que el perfil metabólico del participante fue modulado sistemáticamente cuando hay un cambio de la dieta, de una dieta sana del 25% a del 100% y vice versa. Otro factor importante en el perfilado metabólico es que permite que rastreemos rápidamente cambios en los hábitos dietéticos de la gente. Podíamos ver cambios en los perfiles metabólicos a partir del día 1 al día 2 al día 3.

Trazamos fuera resultados de la gente en más y las menos dietas sanas con cada muestra representada por un punto. Esto mostró una separación sin obstrucción entre las muestras de orina después de que la gente siguiera la dieta sana y después de gente siguió la dieta malsana.

Entonces quisimos ver si podríamos utilizar este modelo para predecir los perfiles metabólicos de la gente que seguía la dieta intermedia. Esto era de hecho posible, con las dietas intermedias agrupándose entre las dos dietas extremas.

Haber de imagen: Shutterstock/Antonina Vlasova

¿Cómo usted validó el modelo fuera de la fijación de la clínico-juicio?

Tomamos a un grupo de los individuos disipados que fueron clasificados como comedores sanos por un dietético. La mirada los dietético en qué gente dice ella come, y ella la raya usando la muesca de la ROCIADA (aproximaciones dietéticas para parar la hipertensión). Trazamos estas muescas de la ROCIADA contra nuestras muescas derivadas del perfilado metabólico. Encontramos que aunque las muescas correlacionadas para muchos de los participantes, había una proporción importante cuyo perfilado metabólico indicó una dieta “malsana”, a pesar de una buena muesca de la ROCIADA.

Otra ventaja de nuestra aproximación es que podemos entrar el perfil metabólico y ver porqué la muesca de la ROCIADA no está igualando nuestra muesca. Por ejemplo, un tema denunció la consumo ante mucho zumo y naranjas de naranja, pero de nosotros nunca consideró la betaína de la prolina, un marcador del consumo de los agrios, en la orina. Así pues, esto era un caso donde alguien misreported o bajo-ha denunciado sus hábitos dietéticos.

¿Qué componentes usted está buscando específicamente en el perfil metabólico?

No estamos buscando necesariamente ninguna composición específica por derecho propio. Qué estamos haciendo está tomando la configuración entera, la huella dactilar metabólica de la orina. De esto, lo igualamos a una base de datos de los estudios dietéticos muy cuidadosamente controlados de la intervención.

Eso dicha, allí está seguro que las composiciones en la orina que observamos específicamente porque las conocemos están de interés. Algunos de éstos incluirán cosas como los metabilitos de la energía, implicados en el ciclo de Krebs. Otro grupo de composiciones que estamos interesados hacia adentro es los metabilitos microbianos de la tripa, porque se relacionan específicamente con la cosecha bacteriana de calorías. Esto incluye los metabilitos como el sulfato del para-cresol, el glucuronide del para-cresol, el phenylacetylglutamine, el hippurate, así como otros metabilitos que derivan directamente de las comidas ellos mismos. Por ejemplo, si usted toma la betaína de la prolina, está denunciando específicamente sobre los agrios. Así pues, daremos una lectura de substancias químicas específicas, pero la premisa entera de la prueba está alrededor de la configuración global, holística en orina que estamos utilizando para hacer predicciones.

¿Cuáles son las ventajas principales de la prueba?

De la perspectiva de la clínica, esta prueba ofrece a dietético la oportunidad de conocer lo que ha estado comiendo la persona sin tener que pedirlo. Sabemos que esto tiene normalmente un margen enorme del desvío porque son misreporting o subinformación. Creemos que podemos autorizar a dietético para poder personalizar la dieta, conociendo lo que ha estado comiendo la persona, pero también, él conocerá cuál iguala la dieta mejor el metabolismo de la persona. Así pues, podemos ver cómo él responde a la dieta.

De una perspectiva científica, esta aproximación no prohibe a investigadores una manera diferente de medir qué gente ha estado comiendo, y no apenas confiando en los cuestionarios de la comida o el diario de la comida.

Haber de imagen: Shutterstock/Prostock-studio

¿Cómo se podía el método utilizar para rastrear los hábitos dietéticos de la gente en la vida real?

Hicimos otra juicio clínica, en la cual pidieron 28 voluntarios cerco una muestra de orina semanal durante seis meses. De nuevo, funcionamos con las muestras usando de resonancia magnética nuclear, generamos un perfil metabólico, y aplicamos nuestro modelo matemático para poder fijar la adhesión de cada uno de los participantes en un cierto plazo a las pautas del WHO.

Para cada participante, generamos un diverso gráfico así que podríamos vigilar sus cambios dietéticos en un cierto plazo. En x-AXIS, trazamos el día en que la muestra de orina cerco, y en y-AXIS, trazamos el porcentaje de la adhesión a las pautas del WHO para cada muestra. Qué queremos ver, idealmente, es una línea aproximadamente 100% de la adhesión a las pautas del WHO, pero, en realidad, no suceso siempre. Vimos que algunas personas comenzaban con una dieta muy sana y una adhesión entonces que perdía en un cierto plazo.

Finalmente, aplicamos nuestro modelo para observar los hábitos dietéticos de la gente en su ambiente familiar. Escogimos a un grupo de los pacientes obesos que debían experimentar cirugía bariatric. Esta vez trazamos el porcentaje de la adhesión a las pautas del WHO contra la muesca de la ROCIADA. Encontramos que, en muchos casos, la muesca de la ROCIADA no estaba de común acuerdo con nuestra muesca de la adhesión.

Había algunas personas que, según nuestro modelo, tenían mejores hábitos dietéticos. Sin embargo, menos el de 50% de los temas mostraron la buena adhesión a los hábitos dietéticos sanos.

¿Cómo podía esta información adaptar dietas a los individuos?

Algunas personas piensan que si todos sigue la misma dieta, todos perderá aproximadamente la misma cantidad de peso y los resultados son hacer con concordancia. Si usted pregunta a otros investigadores, dirán que no es el caso y la dieta se deben adaptar a su metabolismo individual.

Ahora hemos investigado esto durante 20 años y hemos hecho los estudios numerosos donde introdujimos a gente con dietas únicas y de la mezclado-comida. Por ejemplo, si tomamos una cohorte sana que no recibió ninguna uva en su dieta cuando analizamos la muestra de orina, todos comienza con los tartratos cero, nuestro biomarker para el consumo de la uva.

Entonces teníamos gente comer el mismo número de uvas por el día, y qué vimos somos que todos excreta cantidad diferente de este biomarker determinado. Algunas personas excretan la cantidad más que doble que lo hacen otras personas. Qué hemos encontrado somos que aunque la gente reciba exactamente la misma cantidad de la misma comida, hay así pues, diferencias en cómo esa gente metaboliza y/o excreta la comida. Usted puede desplegar este concepto a través de diversas comidas. Hemos observado el mismo efecto con diversas composiciones relacionadas con la carne roja, frutas y verduras, a los pescados, y al bróculi, por ejemplo. Para cada tipo de la comida, vemos para extendernos en la reacción. Así pues, la gente metaboliza diversas comidas diferentemente.

Como un ejemplo, podemos observar un biomarker determinado, la betaína de la prolina, que es un biomarker para los agrios. Es un biomarker muy bueno para nosotros porque viene en una región con poca gente 1del espectro de H-NMR, así que podemos descubrirlo fácilmente. Y no se metaboliza de ninguna manera importante a otras substancias químicas; la mayor parte de qué usted consume se excreta como betaína de la prolina.

Introdujimos a algunos voluntarios la misma cantidad de zumo de naranja, y entonces perfilamos su orina a las dos, cuatro, seis horas, y así sucesivamente, hasta 24 horas después de beber el zumo de naranja. Qué encontramos es ese, para la betaína de la prolina, la mayoría de la gente excreta a la mayoría en el plazo de las primeras dos horas, pero usted puede todavía descubrirla hasta 24 horas más adelante. Una cosa es con certeza es nosotros puede observar reacciones dietéticas agudas. Cuando considerábamos estas reacciones dietéticas agudas y las aplicamos en una población disipada y observamos archivos dietéticos, podíamos predecir a la gente que bebía el zumo de naranja.

Haber de imagen: Shutterstock/AtSkwongPhoto

¿Este método permite que usted observe la dieta en un sentido más a largo plazo?

Hemos tomado los datos de nuestro estudio interno donde perfilamos la variedad de 19 personas cuidadosamente. Determinamos los metabilitos que difirieron entre la buena dieta y la dieta mala, y para cada uno de los metabilitos que cambiaron a través de esas dos dietas, nos incorporamos las a una red metabólica y observábamos para ver cómo estos metabilitos fueron conectados a través de diversa gente. Visualizamos éstos en un mapa de red metabólico de la reacción.

Esto permite que veamos, después de seguir una dieta determinada, cómo el metabolismo de una persona se enciende hacia arriba a través de caminos múltiples. Si no está respondiendo una persona, ésa indica que no están como metabólico active que sigue esta dieta determinada.

¿Qué determina si alguien se convierte en más metabólico active que sigue una dieta determinada?

Difiere entre los individuos, pero por lo menos algunas de esas diferencias están hacia abajo al microbiome de la tripa. Mucho qué comemos es tramitado por nuestras bacterias de la tripa en las substancias químicas, y éstas se excretan. Así pues, algunas de las diferencias que vemos en los perfiles de la orina son hacer con el hecho que cada uno de nosotros tenemos cerca de 1.5-2 kilogramos de bacterias de la tripa, y somos todos únicos. Tenemos diversas bacterias. Esto nos hace todo el ligeramente diferente, metabólico. Las bacterias de la tripa contribuyen a las diferencias individuales en nuestro perfil.

Ahora, si debemos pensar en una persona en su vida útil, idealmente, queremos mantener salud el mayor tiempo posible, y la dieta es una parte grande de eso. ¿Para cada población y cada individuo, es dominante poder resolverse, cuál es la mejor dieta para usted?

Sobre el Dr. Isabel García-Pérez

El Dr. García-Pérez es conferenciante en remedio de la precisión y de los sistemas dentro de la división de remedio integrante de los sistemas y de enfermedades digestivas. Con su investigación cada vez mayor, su objetivo es explotar un nuevo lugar de la investigación que traiga química analítica a la investigación de la salud. Su esmero al trabajo que ella lo hace la sienta realmente en la vanguardia como papel de mujeres en ciencia.

Sobre profesor Gary Frost

Profesor Frost es actualmente jefe de la sección para la investigación de la nutrición y lleva la red imperial de la nutrición y de la comida. Lo califican como dietético en 1982 y ha mantenido siempre una entrada clínica en su carrera. Lo designaron al profesor de la nutrición y de la dietética en universidad enero de 2008 imperial. Antes de esto, porque de 18 años de Gary tenía trabajo en el hospital de Hammersmith. Durante su tiempo en Hammersmith él ganó su doctorado en nutrición y fue designado programa de lectura honorario en nutrición en la universidad imperial, después ensambló la universidad de Surrey como profesor de la nutrición y de la dietética en 2005.

Profesor Elaine Holmes

Profesor Holmes es el jefe de la división de remedio de cómputo y de los sistemas y de un profesor de la biología química en el departamento de la cirugía y del cáncer en la universidad imperial, en Londres, Reino Unido. Ella tiene durante 20 años de experiencia en tecnología metabonomic y sus usos. Su foco está en el descubrimiento y el revelado de biomarkers metabólicos de la enfermedad en estudios personalizados de la atención sanitaria y de población con las contribuciones importantes a cardiovascular, a la neurología y a la investigación de la enfermedad infecciosa.

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    Bruker BioSpin - NMR, EPR and Imaging. (2020, October 13). 1H-NMR dietético “huellas dactilares” podía ayudar a luchar contra enfermedad crónica. News-Medical. Retrieved on April 23, 2021 from https://www.news-medical.net/news/20201027/Dietary-1H-NMR-e2809cFingerprintse2809d-Could-Help-Fight-Against-Chronic-Disease.aspx.

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