単純な便サンプルには、これまでの食事日記よりも、何を食べたかをより明確に記録できる可能性があります。
新しい研究で研究者らは、腸とその微生物が食物を分解する際に生成される便中の小分子の混合物である「便メタボローム」を分析した。これらの化学的痕跡は、食事と腸内微生物叢の間の押し引きを捉え、食事パターンと将来の心臓病リスクの両方を予測するのに役立ちました。
研究チームは、英国の 2 つの大規模コホート、TwinsUK と ZOE PREDICT1 からの成人 2,647 人を研究しました。彼らは、詳細な食事アンケート、腸内細菌種のデータ、650 種類の便代謝物の測定という 3 種類の情報を組み合わせました。次に、機械学習を使用して、それらの代謝物から毎日の食習慣について何が明らかになるかをテストしました。
この結果は、便の化学物質が腸からの「領収書」のように機能する可能性があることを示唆しています。それは何が入ってくるのか、そして微生物がそれに対して何をするのかを反映しています。
糞便の代謝産物は、習慣的な食生活の情報として機能し、食事と腸内微生物叢の間のギャップを埋めます。 (クレジット: Nature Communications)
食事と微生物の化学的スナップショット
食事は健康と病気に大きな役割を果たします。腸内微生物は病気のリスクにも関連しており、食生活が変わると腸内微生物の行動が変化します。微生物が食物に反応すると、さまざまな代謝産物が生成されます。それらの代謝物は最終的に便に入ります。
その考えは単純に思えます。測定するのはそうではありません。
食品調査は記憶と正直さに依存します。注意深い人でも、おやつ、分量、習慣などを忘れてしまいます。便の代謝物は別の経路を提供します。これらは、あなたが食べようとしていたものだけでなく、消化と微生物の処理の結果を捉えます。
ロバート・ポープ氏、博士課程の学生 キングス・カレッジ・ロンドン 「食事を測定し、さまざまな食物に腸内微生物叢がどのように反応するかを測定することは困難です。便中の化合物を分析することで、人々が何を食べているか、腸内微生物叢がどのように食物を異なる方法で代謝するかについての洞察が得られ、健康における腸内微生物叢の役割が強調されます。」と筆頭著者は述べています。
糞便代謝物プロファイルに基づいてトレーニングされたランダム フォレスト機械学習モデルは、食事の質を正確に予測し、54 種類の食事予測代謝物の対象となるパネルを特定します。 (クレジット: Nature Communications)
データが示したこと
研究者らは、便の代謝物が10の食品および飲料グループの摂取量を反映していることを発見した。これらには、肉、ナッツ、全粒穀物、紅茶やコーヒーが含まれます。代謝パターンは、誰かが全体的により健康的な食事スタイルをとったのか、それともあまり健康的でない食事スタイルをとったのかも追跡しました。
この研究では、特定の食品グループと代謝物の間に400以上の関連性があることが特定されました。半数以上が陽性だった。これは、食品グループの摂取量が多いほど、特定の代謝物のレベルが高いことと一致することを意味します。
これらの代謝物はおそらく 2 つの供給源に由来すると考えられます。食品中に直接含まれるものもあります。微生物が食物を分解するときに形成されるものもあります。
多様性は腸内生態系がいかに豊かで多様であるかを反映していることが多いため、これは重要です。この研究は、多様性だけが健康を決定すると主張したわけではありません。それでも、食事に関連する便の化学的性質は、より広範な微生物のパターンと一致する可能性があることが示されました。
糞便代謝物は、食品および飲料グループの習慣的な摂取量を表します。 (クレジット: Nature Communications)
便マーカーが食事スコアを上回るとき
テストされた食事療法の中で、便の代謝物は、高血圧を阻止するための食事療法の略である DASH 食事法を追跡する際に最も優れたパフォーマンスを示しました。 DASH は心臓の健康に関連する利点で広く知られています。
そこでさらに大きな疑問が生じました。便の代謝物が DASH 遵守を反映できるのであれば、将来の心血管リスクの予測にも役立つでしょうか?
研究者らはモデルの10年間の心血管疾患リスクをテストした。 DASH スコアと BMI のみを使用したモデルは、中程度の精度を示しました。しかし、糞便代謝物とBMIを使用したモデルの方がパフォーマンスが優れていました。彼らは、リスクの高い人々とリスクの低い人々をより正確に区別しました。
言い換えれば、便の化学的性質は、食事スコアが見逃していた何かを捕捉したということです。それはあなたが何を食べたかだけでなく、あなたの体と微生物がそれをどのように処理するかを反映している可能性があります。
食事に関連する糞便代謝産物は腸内マイクロバイオームの組成および種と強く関連しており、食事とマイクロバイオームの相互作用についての洞察が得られます。 (クレジット: Nature Communications)
パネルを小さくすればテストが容易になる可能性がある
650 種類の代謝産物の測定はコストがかかり、複雑になる可能性があります。チームは、より小さなセットでも動作するかどうかをテストしました。
彼らは、54 の代謝物のサブセットが依然として食事パターンと食品グループの摂取量を適切に予測していることを発見しました。この小さなパネルは、将来の栄養学および臨床研究において、よりシンプルな検査方法をサポートする可能性があります。
キングス・カレッジ・ロンドンの共上級著者で分子疫学の上級講師であるクリスティーナ・メンニ博士は、「これらの発見により、単純な便分析を、食事と腸内細菌がどのように相互作用するかを理解するための強力なツールに変えることに近づき、健康を内側から外側まで改善する食事戦略を立てるのに役立ちます。」と述べた。
この研究は、栄養学が自己申告にあまり依存しない未来を示唆している。また、健康状態の改善をサポートする食品と微生物の組み合わせを特定する新しい方法も提案しています。
研究の実際的な意味
この研究は、便代謝物プロファイルが栄養科学の実用的なツールになる可能性があることを示唆しています。これらは、アンケートだけよりも、より客観的な食事の尺度を提供する可能性があります。これにより、食習慣が病気のリスクにどのような影響を与えるかについての研究を強化できる可能性がある。
この研究結果は、個人に合わせた栄養補給の新たな道を示唆するものでもあります。便の代謝物が微生物が食物をどのように処理するかを示すのであれば、将来の食事は単なる一般的なアドバイスではなく、腸の反応に合わせて調整される可能性があります。
この研究はプレバイオティクスの開発にも役立つ可能性があります。どの食品由来の分子が有益な微生物の活動をサポートしているかを特定することで、科学者は有益な代謝産物の生成を促進する標的化合物を設計できます。
最後に、54 種類の代謝産物パネルが小型化されたことで、よりシンプルでアクセスしやすい検査が可能になる可能性が高まりました。さらに検証されれば、研究研究と臨床スクリーニングの両方に役立つ可能性があります。
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