В то время как традиционные исследования в области питания выявили показатели ( биомаркеры) , такие как вода с двойной меткой для энергетического метаболизма и азот в моче для 24-часового потребления белка, существует острая потребность в дополнительных, столь же надежных биомаркерах, которые позволяют объективно оценивать потребление конкретной пищи и ее диетическое воздействие.
Современные методы оценки потребления пищи (например, FFQ) в значительной степени полагаются на самооценку воспоминаний о питании и имеют множество систематических и случайных ошибок измерения. Систематическое занижение данных о потреблении пищи, особенно общего количества калорий и абсолютного количества макронутриентов, в исследованиях по снижению веса хорошо задокументировано. Эта проблема еще больше усугубляется растущим распространением «готовых к употреблению блюд» в западной диете с неполным списком ингредиентов и неспособностью участников заполнить громоздкие и сложные диетические анкеты. Кроме того, несовершенные или неполные базы данных о составе пищевых продуктов могут привести к неточностям при преобразовании данных о потреблении пищи в соответствующие данные о потреблении питательных веществ. Наконец, различия в индивидуальном метаболизме из-за генетики или кишечного микробиома усложняют измерения потребления. В идеале, сообщаемая пользователями информация о потреблении пищи должна быть независимо подтверждена биологическим или химическим маркером, который обеспечивает точное измерение потребления пищи и экспозиции. Например, биомаркеры-кандидаты, такие как алкилрезорцины, для измерения потребления пшеницы и ржи. Однако такие объективные маркеры потребления ограничиваются несколькими питательными веществами и не существуют для большинства пищевых продуктов и режимов питания.
Последние достижения в высокопроизводительной МS и NMR-спектроскопии в сочетании с улучшенными метаболомными, геномными и метагеномными методами теперь позволяют идентифицировать новые и улучшенные диетические биомаркеры. Несколько исследований продемонстрировали осуществимость этого комбинированного мультиомного подхода.
Диетический биомаркер позволяет объективно измерить потребление пищи, его влияние на физиологию человека или изменение риска заболевания. Следуя более широкой парадигме полезности биомаркеров, биомаркеры, связанные с питанием, обычно подразделяют на 3 группы: 1 ) биомаркеры воздействия, 2 ) маркеры восприимчивости и 3 ) биомаркеры исхода. Биомаркер воздействия обеспечивает объективную меру потребления с пищей определенного продукта или питательного вещества. Биомаркер восприимчивости предоставляет информацию об устойчивости или восприимчивости к эффектам, вызванным пищевыми компонентами, например, восприимчивость к перегрузке железом при употреблении мяса. Напротив, биомаркер исхода используется для оценки того, как воздействие нутриентов влияет на физиологические и клинические исходы. В дополнение к этому «классическому» набору биомаркеров в области питания также появилось несколько других схем классификации диетических биомаркеров, в зависимости от того, как биомаркер изменяется в зависимости от потребления и продолжительности воздействия.
Ни одна схема классификации не охватывает все аспекты функций и особенностей диетических биомаркеров. Одно и то же соединение может быть отнесено к разным категориям в зависимости от цели использования. Например, общие концентрации гомоцистеина в плазме указывают на статус фолиевой кислоты и служат маркером нутритивного статуса и биомаркером ответа на лечение при добавлении фолиевой кислоты. Большинство этих схем классификации биомаркеров предполагают однонаправленное взаимодействие, когда определенные диетические компоненты влияют на физиологические системы. Однако все чаще признается, что взаимосвязь между диетическими компонентами и физиологическими системами является двунаправленной. Фактически, пищевые компоненты влияют на физиологию человека, что, в свою очередь, влияет на то, как метаболизируются эти пищевые вещества. Более того, метаболическое взаимодействие пища-хозяин встроено в более широкую культурную и экологическую систему, которая влияет на тип и степень воздействия пищи и влияет на конечные продукты метаболизма (т. е. биомаркеры), обнаруживаемые в биологических образцах человека. Применение метаболомики позволяет лучше охарактеризовать эту двунаправленную связь между диетой и физиологией, позволяя измерять как питательные, так и непитательные метаболиты, которые могут служить кандидатами в биомаркеры . Однако непищевые маркеры недостаточно хорошо интегрированы в текущую парадигму классификаций биомаркеров, и никакая общая онтология биомаркеров не может учесть все эти классификации. Признавая эти проблемы, Gao et al. разработали подробную систему классификации диетических биомаркеров, которая объединяет как питательные, так и непитательные маркеры пищевых компонентов.
В соответствии с этой новой схемой классификации биомаркеры воздействия (которые могут быть отдельными биомаркерами или комбинациями нескольких биомаркеров) дополнительно классифицируются на биомаркеры потребления компонентов пищи (FCIB), биомаркеры потребления пищи (BFI) и биомаркеры режима питания (DPB). FCIB обычно представляют собой метаболиты химических веществ, присутствующих в различных продуктах питания, и включают как питательные, так и непитательные вещества. BFI, с другой стороны, связаны с данным типом пищи или группой продуктов и в основном состоят из непитательных веществ, таких как пролин-бетаин для потребления цитрусовых. DPB используются для различения различных диетических режимов, таких как средиземноморская, западная или скандинавская диета. DPB могут включать маркеры как FCIB, так и BFI из различных продуктов, встречающихся в определенном рационе питания.
В настоящее время известно лишь несколько надежных биомаркеров потребления. К ним относятся 24-часовой азот с мочой для потребления белка, дважды меченная вода (DLW) для измерения общего расхода энергии и 24-часовой натрий и калий с мочой для потребления натрия/калия. К сожалению, такие методы, как анализ DLW, очень дороги, в то время как 24-часовые измерения азота в моче или натрия и калия в моче слишком громоздки для регулярного соблюдения участниками условий, чтобы их можно было использовать в крупных исследованиях.
Одним из подходов, который кажется особенно многообещающим для поиска биомаркеров потребления макронутриентов, является использование масс-спектрометрии соотношения изотопов (IRMS). Естественные различия в соотношениях стабильных изотопов (SIR) более легких элементов среди пищевых продуктов, таких как углерод ( 13 C по сравнению с 12 C, измеряется как δ 13 C) и азот ( 15 N по сравнению с 14 N, измеряется как δ 15N) надежно встраиваются в ткани и могут быть измерены с помощью IRMS. Одним из преимуществ этого метода является то, что SIR очень стабильны и могут быть измерены в различных биологических образцах, включая кровь, волосы и ногти на ногах. Биомаркеры макроэлементов пищевых компонентов, таких как углеводы и белки, были изучены с помощью анализа SIR.
Другим подходом является метаболомика на основе MS, которая открывает двери для измерения биомаркеров как микроэлементов, так и ненутриентов для надежного прогнозирования потребления пищи. Например, база данных Phenol-Explorer содержит информацию о более чем 500 непитательных растительных полифенолах, специфичных для определенных продуктов или групп продуктов . Используя стандартные метаболические методы и базу данных Phenol-Explorer для аннотирования метаболитов полифенолов в моче, удалось измерить более 80 метаболитов полифенолов в 24-часовых образцах мочи и определить хорошие предикторы поступления из некоторых основных пищевых источников, таких как цитрусовые. , кофе, чай и вино, согласно оценкам с 24-часовыми диетическими записями. Совсем недавно, с помощью целевого анализа содержания 34 пищевых полифенолов в моче, стало возможным изучить вариации экскреции с мочой в зависимости от географических особенностей рациона питания в 4 разных странах, что позволило идентифицировать те фенольные соединения, которые в наибольшей степени связаны с потреблением 110 пищевых групп растительного происхождения. Недавнее исследование использовало метаболит алкилрезорцина, не являющийся пищевым биомаркером, в плазме при потреблении цельного зерна, чтобы продемонстрировать его защитный эффект в отношении риска ишемического инсульта, раскрывая его потенциальную клиническую полезность.
К разработке биомаркеров потребления пищи лучше всего подходить как к повторяющемуся процессу, включающему хорошо интегрированную методологическую стратегию от открытия биомаркеров до проверки. Разработка биомаркеров также должна основываться на достаточно надежном дизайне исследований для выявления биомаркеров-кандидатов, которые впоследствии могут быть успешно проверены.
Добавить комментарий