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代谢组学方法让营养学研究更可靠

时间:2021-04-07 10:52 阅读:2378

  长期以来,饮食研究一直受到受试者自我报告不准确的干扰,如今借助代谢组学方法,饮食研究正进入一个精准新时代。该如何采用代谢组学精确判断人们所摄入的食物,又该如何利用生物标志物挖掘饮食与健康风险之间的关系呢?

  代谢组学:解读饮食与健康之间的相互作用

  在2013—2014年,有19人自愿一连几天被锁在诊所里,并且不止一次,而是整整4次。在为期3天的试验中,他们被提供了完全不同的、严格的饮食,并被禁止运动。受试者可以使用电脑与外界联络,也允许他人探访,前提是探访者不偷运零食。此外,受试者每天还要将早晨、中午和晚上的全部尿液交给研究者。

  这些参与者有的采用健康饮食,有的不限制饮食。他们通过短暂牺牲自己的自由,来帮助伦敦帝国学院的营养师加里·弗罗斯特和他的同事了解饮食习惯如何影响尿液中代谢物的相对浓度,以及尿液是如何作为个人饮食指示剂来反映不同食物的摄入情况。

  弗罗斯特的团队预计,与传统方法的问卷调查法——询问自由活动的受试者吃了什么相比,这种代谢组学分析会为营养学家提供更为可靠的数据。“大部分人对自己吃过什么记性很差。人们会否认吃过甜食或忘记自己吃过巧克力。”阿尔伯塔大学研究代谢组和营养的生物化学家大卫·维沙特说:“与之相反,血液和尿液却不会撒谎。”

  事实上,弗罗斯特的团队能够依据这些受试者的数据,将尿液中代谢物分析转化为一项单一评分,并将其用来推断他们无法控制饮食的人们的饮食情况。另外一些在营养研究中寻求客观性的研究者们正在鉴定能揭示一个人是否摄入了某种特定食物的代谢物。但这种方法尚不完善,也未被广泛应用,研究者们仍在努力确定与特定饮食质量和食物相关的代谢物。不过,通过仔细分析,科学家们已开始逐步揭开人们饮食的微妙信息,比如摄入了多少牛奶和奶酪、喝了哪种冲泡咖啡。

  随着科技进步和饮食—代谢物相关性数据积累,研究者们期望将饮食流行病学标准化,也就是试图阐明特定饮食习惯和疾病风险间的联系。一些人甚至看到了制定个性化营养建议以帮助人们增强或维持身心健康的前景。比如维沙特,他是温哥华一家名为Molecular You的公司的首席信息官。该公司正在利用代谢组学和其他信息为消费者提出饮食习惯建议,以改善他们的健康状况。

  “人们对代谢组学在解读饮食与健康之间的相互作用方面发挥主导作用寄予厚望。”巴塞罗那大学的营养研究员克里斯蒂娜·安德烈斯·拉库埃娃说道。

  营养研究历来依赖于受试者们的饮食自我报告,为了使研究更具客观性,科学家们正在转向用体液中的生物标志物来揭示个人饮食的特征。到目前为止,大部分研究都是通过筛选来鉴定特定食物(甚至是这些食物的制备方式)的新型标志物。在某些情况下,研究者们已经开始使用这些筛查中发现的标志物,以将饮食和健康风险联系起来。

  代谢组学:将特定食物与代谢物联系起来

  在科学家们开始将代谢物与健康和疾病联系起来之前,他们必须详细列出各种食物的生物标志物。

  2019年,威沙特与来自欧洲和新西兰的合作伙伴共同完成了一个项目,旨在鉴定不同食物和饮料(从可口可乐到鸡胸肉再到格吕耶尔奶酪)的生物标志物。潜在的生物标志物包括直接源自这些食物的成分,或者是人类代谢物以及肠道微生物组产生的代谢物的浓度波动变化。

  该项被命名为食物生物标志物联盟(FoodBAll)的研究找到了几个有希望的候选物。例如,研究乳制品血液生物标志物的研究小组提出,半乳糖醇可作为牛奶的标志物,而芳香族化合物3-苯基乳酸可作为奶酪的标志物。FoodBAll合作者还开发了验证这些新型生物标志物的方案,并创建了几个在线数据库来推动食品代谢组学研究。

  即便在FoodBAll项目之外,一旦研究者们开始仔细观察,他们就可以发现能揭示饮食习惯的代谢物。例如,咖啡引起了国际癌症研究机构(IARC)的生物化学家奥古斯丁·斯卡伯特的兴趣。它有不同的类型,同时它也与一系列健康效应有关,因此,科学家们希望找到可表征受试者食用了哪种、多少咖啡的最佳生物标志物。

  斯卡伯特和同事比较了来自4个国家的451个人的血液代谢产物。这4个国家分别是法国(人们经常喝浓缩咖啡)、德国(滴滤咖啡很常见)、希腊(首选煮咖啡)、意大利(由一种被称为摩卡壶的过滤器冲泡的类似意式浓缩的咖啡很受欢迎)。在法国和德国,食用咖啡的最佳标志物是生物碱葫芦巴碱,但是在希腊,估计咖啡摄入量的最佳标志物是奎宁酸,而在意大利,则是氨基酸衍生物环(异亮氨酰—脯氨酰)。结果表明理想的生物标志物可能取决于所研究的人群。

  代谢组学:将代谢物与特定疾病风险联系起来

  长期以来,人们认为饮食与癌症的患病风险有关,但大多数研究只是简单询问人们吃了什么,然后再进一步跟踪后来的癌症诊断结果。和很多营养研究人员一样,美国癌症协会的流行病学家正为每种食物寻找特定的标志物,以获取与饮食—癌症相关的更可靠的数据。

  几年前,玛吉·麦卡洛和同事分析了来自91组食物和多种单一食物的1186种血清代谢产物。这些数据源于一项针对1369名女性的研究,这些女性填写了有关食物摄入频率的问卷,这项研究是癌症预防研究II项目的一部分。结果发现,相关性比比皆是:科学家们能够将其中的42种食物/食物组与199种不同的代谢物联系起来,包括与咖啡色和深色的鱼类(包含沙丁鱼和鲑鱼的一类鱼)相关的一些新型的、尚未命名的生物标志物。

  麦卡洛和她的同事希望,可以在以后的研究中验证并应用这种分析方法来了解癌症风险。“这个领域还很年轻。”麦卡洛补充道。

  斯卡伯特表示赞同:“我们正在一点一点地学习如何利用这些信息,并充分利用它来了解食物摄入和不同食物之间的联系,以及不同的饮食习惯和罹患癌症的风险。”他对咖啡很感兴趣,因为咖啡与降低肝癌及与其紧密相关的慢性肝病有关。据美国疾病控制与预防中心数据显示,每年约有33000名美国人罹患肝癌。但是经常喝咖啡可将患肝癌风险降低50%。

  凭借对咖啡生物标志物的了解,斯卡伯特及其合作者分析了20世纪80年代在芬兰进行的一项营养补充剂预防肺癌试验中收集的男性吸烟者血样。数据集显示,喝咖啡与血液中较高的5-羟色胺(一种神经递质)、甘油磷脂(构成细胞膜的成分)和葫芦巴碱(来自咖啡豆本身)浓度,以及较低的酪氨酸和胆汁酸浓度有关。

  接着,研究人员将后来被诊断出患有肝癌、或在2012年底之前死于肝病的受试者数据,与同一试验中肝脏健康的志愿者数据进行了比较。结果显示,健康对照者的咖啡成分和相关分子的含量往往较高,而发展为肝病或癌症的患者中酪氨酸和胆汁酸的含量较高。

  “这是一项设计合理且非常出色的研究。”没有参与这项研究,但与斯卡伯特合作过其他项目的威沙特说,这些结果与其他研究结果相符,表明饮用咖啡可以减轻肠道炎症,同时促进有益微生物的生长——这些条件限制了由胆汁酸和酪氨酸等化合物引起的损害。

  代谢组学:揭示一个人真实的饮食习惯

  弗罗斯特和其他研究人员试图从更广义的饮食习惯的角度,来衡量饮食的整体健康程度。在一项由英国国家卫生研究院(NIHR)和Wellcome信托帝国临床研究机构于伦敦展开的研究中,弗罗斯特和他的团队为受试者提供了4种不同的饮食计划:计划一包括多种被世界卫生组织视为健康的食物,如全麦谷物,蒸三文鱼和葡萄;计划四则是另一个极端,包括糖衣麦片,炸猪肉香肠和牛奶巧克力;而计划二和计划三介于这两者之间。

  短短几天,研究者们就能从受试者们的代谢组学分析中检测出这些食物的影响。食用营养丰富的计划一饮食的人群中,尿液中19种代谢物浓度高于食用大量垃圾食品(计划四)的人群。例如,其中一种代谢物马尿酸盐,是食用水果和蔬菜的标志物。相反,不健康的计划四饮食人群中有9种代谢物的浓度高于计划一饮食人群。其中一个是肉碱——红肉的生物标志物。

  为了将这些单独的信号纳入更广泛的评估当中,数据科学家乔拉姆·波斯玛应用了机器学习。他使用计划一或计划四参与者的生物标志物水平来训练模型,旨在通过分析一个人的尿液来预测他们的饮食情况。然后,他的团队使用计划二和计划三的数据测试了其模型。可以肯定的是,该模型正确地鉴定出计划二的饮食者具有相对健康的代谢组,计划三的饮食者更偏向不健康的饮食模式。该团队还从丹麦和英国的其他人群中验证了该模型。那些饮食更健康的人群的代谢组与研究中计划一受试者的代谢组更相似。

  “这篇论文很有趣,因为它结合了干预试验和两个不同人群的观察性试验。”未参与研究的斯卡伯特说道:“这种研究通常是针对某种特定食物做的,针对全面饮食的很少。”该团队现在可以基于代谢物分析,来计算单独的饮食代谢型评分(DMS),以评估个体饮食习惯的健康程度。

  很重要的一点是,这个分数是客观的,不会受到饮食者回忆错误的干扰。这个项目中的一位化学家伊莎贝尔·加西亚·佩雷斯,正在将该算法付诸实践。

  在一项客户与营养师共同参与其中的试验中,加西亚·佩雷斯让营养师在与客户见面之前就先使用饮食评分了解客户的饮食习惯,并确定客户在多大程度上遵守或不遵守他们规定的饮食计划。她预测,如果客户的代谢组能够为人们遵守规定的情况提供频繁、可靠的反馈,那么他们会更有动力跟上推荐的饮食。

  麦卡洛和同事正在寻找简单的血液标志物,以指示广泛的饮食模式。他们专门寻找更可能表征4种不同饮食策略(地中海饮食替代评分、健康饮食替代指数、DASH饮食以及健康饮食指数)的代谢物,在这些预测中得分最高的预测因子,能反映出健康的饮食习惯,包括食用鱼的标志物n-3多不饱和脂肪酸——DHA和水果、蔬菜中的胡萝卜素。

  麦卡洛指出,最终,这类研究可能会转变成人们负担得起的血液测试,以指示一个人真实的饮食习惯——这是临床上医生可以用来评估疾病风险并为患者提供建议的一种客观指标。“这很遥远,但潜力很大。”她说道。

  (来源:肠道产业)