text: 【文献速递】超重和肥胖人群中基于基线微生物群和基因学评分的膳食治疗选择的减重模型
  本文是西班牙纳瓦拉大学营养研究中心、CIBER肥胖与营养(CIBEROBN)等机构联合发表在《Clinical Nutrition》的一项研究。减重的效果取决于个体间的特异性，如肠道菌群和基因因素。本研究的目的是建立一个综合模型，利用微生物群和基因学分数为超重个体推荐有利于成功减重的最合适的饮食处方。共名西班牙超重和肥胖受试者被随机分配了两种低热量饮食，为期4个月，其中61名女性和29名男性遵循，72名女性和28名男性遵循。对基线粪便DNA进行测序，并用于构建与每种饮食(MHP和LF)和每种性别的BMI损失百分比相关的4个微生物群亚评分。采用对纳入亚得分的科、属和种进行选择。最后，每个性别产生两个总微生物群分数。先前报道的两个与减重有关的基因评分被用来生成一个总基因分。为了使减重处方个性化，研究人员研究了几种线性混合模型，其中包括男性和女性的微生物群评分和基因学评分与饮食的相互作用。表一不同性别的饮食组之间存在微小差异。在女性中，对饮食干预后的变化进行分析发现，与MHP组相比，LF组的HDL明显升高，甘油三酯明显降低。在男性中，遵循LF饮食的人总胆固醇下降幅度更大。按照这种饮食模式，在饮食干预后还发现了。例如，在MHP饮食后，女性的臀围显著降低，在LF饮食后瘦素显著降低，但在LF饮食后高密度脂蛋白胆固醇显著增加。男性在LF饮食中体重、腰围、LDL和甘油三酯的下降明显更高，但在MHP饮食中HOMA和脂联素水平的下降更高。有趣的是，正如预期的那样，根据每组规定的饮食，宏观营养素的百分比出现了显著变化。用表5中的公式计算每组性别和饮食类型的子分数，使用在前面步骤中获得的多元回归模型的β系数和细菌CLR转换的数据丰度。最后，计算两个微生物群总分，每个性别一个，减去每个饮食的分值，如表5所示。类似地，通过减去我们小组在之前的出版物中获得的两个子分数计算总基因分数，如表5所示。通过饮食预测BMI变化的方程使用线性混合回归模型进行评估，包括为每个性别计算的微生物群总分和与饮食的交互项作为固定效应，以及受试者作为随机效应。年龄、基线能量和Chao1多样性指数也被列为调整变量。图1A和C显示了女性（A）和男性（C）的模型，在这两个模型中，饮食X总微生物群得分的交互作用具有统计学意义（p=0.001）。B和D显示了根据两种模型中女性（B）和男性（D）的微生物群总分值，每种饮食类型的BMI百分比损失估计值。如图1B所示，每个估计的置信区间是针对每种饮食和性别计算的。这项研究表明，BMI降低治疗的成功率可以根据肠道微生物群组成来估计，但同时也要取决于肠道微生物群的基因信息，但对于女性受试者来说，也取决于基因信息。作为结论，♢医学博士，科室副主任，副主任医师，副教授♢中国优生科学协会理事♢中国营养学会临床营养分会委员♢中国营养学会微量元素营养分会委员♢中国营养学会首批免试注册营养师♢医学博士，科室副主任，副主任医师，副教授♢中国优生科学协会理事♢中国营养学会临床营养分会委员♢中国营养学会微量元素营养分会委员♢中国营养学会首批免试注册营养师♢ 医学博士，科主任，主任医师，教授，博士生导师♢中国健康管理协会临床营养与健康分会会长♢中国营养学会临床营养分会副主任委员兼秘书长♢中国老年医学学会营养与食品安全分会副会长♢中央及全军保健会诊专家