Abstract

fundal

Receptorul melanocortinei-4 (MC4R) reglează metabolismul prin modularea comportamentului alimentar și variantele MC4R (rs17782313 și rs571312) sunt asociate cu obezitatea la asiatici și caucazieni. Cu toate acestea, impactul interacțiunilor lor cu factorii nutriționali și de viață asupra obezității sunt slab descrise. Prin urmare, am investigat interacțiunea variantelor MC4R și a modelelor dietetice asupra riscului de obezitate la adulții coreeni de vârstă mijlocie.

Metode

Datele colectate au inclus, variații genetice, măsurători antropometrice și biochimice, obiceiuri dietetice și de viață și consumul de alimente. Datele au fost obținute de la 8830 de adulți cu vârsta cuprinsă între 40-69 de ani în cohorta Ansung și Ansan din Studiul Coreean de Epidemiologie a Genomului.

Rezultate

Alela minoră MC4R rs18882313 a avut o frecvență mai mare în grupul obez (P

fundal

Obezitatea este o provocare semnificativă pentru sănătate la nivel mondial și are efecte negative asupra sănătății, de la reducerea speranței de viață până la creșterea riscurilor mai multor boli. Se crede că principalele motive pentru creșterea obezității în ultimii 40 de ani sunt schimbările în stilul de viață și aprovizionarea cu alimente, factorii comportamentali precum inactivitatea fizică și dietele nesănătoase, inclusiv mai multe alimente procesate. Cu toate acestea, obezitatea este cauzată și de interacțiunile dintre variantele genetice și este foarte ereditară [1].

MC4R este exprimat în regiuni ale sistemului nervos central, inclusiv hipotalamusul, cortexul cerebral, trunchiul cerebral și măduva spinării [18]. MC4R este o componentă a sistemului de leptină, care reglează aportul de energie cu efecte neuropeptidice, cum ar fi pro-opiomelanocortina (POMC), hormonul de stimulare a α-melanocitului (α-MSH) și peptida asociată cu agouti (AGRP) [19]. Când corpul se află într-o stare de energie negativă, scăderea nivelului de leptină duce la o expresie mai scăzută a POMC, ceea ce reduce nivelurile de α-MSH, stimulând simultan expresia AGRP în neuronii orexigenici ai nucleului arcuat, care este un antagonist la MC4R [19, 20]. Scăderea α-MSH și creșterea AGRP și represiunea susținută ulterioară a MC4R au ca rezultat creșterea consumului de alimente, care poate provoca obezitate [18, 19].

Deoarece MC4R este implicat în comportamentul alimentar și stresul și variantele MC4R sunt asociate cu obezitatea, variantele MC4R pot modula echilibrul energetic prin interacțiuni genă-nutrienți. Am emis ipoteza că variantele MC4R afectează greutatea corporală prin modularea comportamentului alimentar și a răspunsurilor la stres. Pentru a investiga acest lucru, am determinat interacțiunea dintre varianta MC4R rs17782313 și atât aportul de nutrienți, cât și stresul mental în dezvoltarea supraponderalității și a obezității la 8842 adulți din Coreea cu vârsta peste 40 de ani, din studiul studiului coreean privind epidemiologia genomului (KoGES).

Metode

Subiecte

Datele colectate în 2001 de la subiecții cohortei Ansung și Ansan din KoGES au fost utilizate în acest studiu [16]. Pe scurt, participanții au fost recrutați din două cohorte epidemiologice comunitare: comunitatea rurală din orașul Ansung și comunitatea urbană din orașul Ansan. Au participat 8842 subiecți (4183 bărbați și 4659 femei; vârstă, 40-69 ani). Acest studiu a fost aprobat de către comisia de revizuire instituțională a Institutului Național Coreean de Sănătate pentru Universitatea KoGES și Hoseo. Consimțământul informat scris a fost obținut de la toți subiecții.

Caracteristici de bază și măsurători biochimice

Toți participanții au locuit în zona anchetei timp de cel puțin 6 luni și au fost sănătoși din punct de vedere psihic și fizic. Informații privind vârsta, educația, veniturile, istoricul fumatului și consumul de alcool și activitatea generală au fost colectate în timpul unui interviu de sănătate.

Genotipare și control al calității

Datele despre genotip au fost furnizate cu grație de către Centrul pentru Știința Genomului, Institutul Național de Sănătate din Coreea. Procesele detaliate de genotipare și control al calității au fost descrise anterior [16]. Pe scurt, cele mai multe probe de ADN au fost izolate din sângele periferic al participanților și genotipate folosind matricea 5.0 de SNP uman Affymetrix Genome-Wide Human (Affymetrix, Santa Clara, CA). Acuratețea genotipării a fost examinată folosind modelarea liniară robustă bayesiană cu algoritmul de genotipare Mahalanobis Distance [32]. Eșantioanele cu precizii scăzute de genotipare de 30%) sau prejudecăți de gen au fost excluse.

Evaluarea consumului de alimente și nutrienți

Aportul zilnic de nutrienți a fost calculat pe baza chestionarelor semicantitative privind frecvența alimentelor. Din aportul alimentar, energia și substanțele nutritive, cum ar fi proteinele, carbohidrații, grăsimile, fibrele, vitamina A totală, vitamina C, Na, Ca și K au fost calculate utilizând software-ul Can-Pro 2.0 de evaluare a aportului de nutrienți dezvoltat de Societatea Coreeană de Nutriție. Cerința zilnică estimată de energie (EER) și aportul recomandat de nutrienți au fost utilizate din aportul de referință dietetic coreean (KDRI) în funcție de vârstă și sex [35].

analize statistice

Analizele statistice au fost efectuate folosind GPLINK versiunea 2.0 (http://pngu.mgh.harvard.edu/

purcell/plink) și SAS (versiunea 9.3; SAS Institute, Cary, NC, SUA). Statisticile descriptive ale participanților pentru variabilele categorice, cum ar fi sexul și obiceiurile alimentare, au fost obținute prin determinarea distribuțiilor de frecvență. Distribuțiile de frecvență după variabilele de clasificare au fost analizate folosind testul Chi-pătrat. Statisticile descriptive ale variabilelor continue sunt exprimate ca mijloace cu abateri standard (SD). Ajustările multivariate pentru comparații ale variabilelor continue au fost efectuate prin modele liniare generalizate. Rezultatele au fost ajustate în funcție de vârstă, sex și zona de reședință. Pentru a examina interacțiunea dintre variantele MC4R rs17782313 și modelele dietetice sau stilurile de viață, s-au folosit modele de regresie multivariate separate pentru a include efectele principale corespunzătoare și termenii de interacțiune, în plus față de potențialii factori de confuzie. Apoi, raporturile de probabilități (OR) și intervalele de încredere de 95% (CI) pentru obiceiurile alimentare și diferite produse alimentare au fost calculate utilizând diferite genotipuri ale MC4R cu controlul covariabilelor utilizând metoda de regresie logistică multivariabilă. Confundanții utilizați pentru analiză au fost vârsta, sexul, zona de reședință, IMC, aportul total de energie, activitatea fizică și starea de fumat, așa cum este indicat.

Rezultate

Caracteristicile inițiale ale subiecților normali, supraponderali și obezi

Ratele de supraponderalitate și obezitate au fost mai mari pe măsură ce subiecții în vârstă (P Tabelul 1 Caracteristicile de bază ale subiecților în funcție de obezitate

Variante MC4R rs17782313 și rs571312 și IMC

Frecvența alelei minore (MAF) a MC4R rs17782313 a fost de 25%. Distribuția genotipurilor MC4R rs17782313 a fost în echilibru Hardy-Weinberg (p = 0,37). Ambele alele minore C ale rs17782313 și A ale rs571312 au fost semnificativ asociate cu IMC. IMC a fost semnificativ mai mare în ordinea crescătoare a alelelor majore, heterozigoților și alelelor minore atât în ​​MC4R rs17782313 cât și în MC4R rs571312 fără (p = 0,0008) și cu ajustarea pentru confuzii, inclusiv vârsta, sexul, zona de reședință, aportul zilnic de energie, activitatea totală și starea de fumat (p = 0,0012; FIG. 1).

interacțiuni

Aportul de nutrienți conform genotipurilor MC4R

Aportul zilnic de energie, carbohidrați, grăsimi și proteine ​​nu a fost semnificativ diferit între genotipurile MC4R rs17782313 după ajustarea în funcție de vârstă, sex, zona de reședință și IMC (Tabelul 2). În plus, aportul zilnic de energie ca procent din necesarul estimat de energie (EER) și procentul energetic de carbohidrați și proteine ​​nu au prezentat diferențe semnificative între polimorfismele MC4R după ajustarea pentru confundanți (Tabelul 2). Cu toate acestea, procentul energetic al grăsimilor a fost semnificativ diferit în rândul grupelor de genotip MC4R după ajustarea pentru confundanți (P Tabelul 2 Aportul zilnic de nutrienți în funcție de genotipurile MC4R

Asocierea între MC4R rs17782313 și aportul de alimente

Am folosit genotipul TT ca referință pentru a determina OR ajustat pentru relația dintre MC4R rs17782313 și aportul de alimente după ajustarea pentru confundanți precum vârsta, sexul, zona de reședință, aportul zilnic de energie, starea de fumat și activitatea fizică (Tabelul 3). MC4R rs17782313 alela C a avut o asociere pozitivă cu ramenul și alimentele procesate, inclusiv conserve de ton, prăjitură de pește, șuncă și brânză, comparativ cu alele rs17782313 T după ajustarea pentru confundanți (OR = 1,021, 95% CI = 1,004-1,038, p = 0,0173; SAU = 1.010, IC 95% = 1.001-1.019, p = 0,0254) (Tabelul 3). Deși subiecții cu alelă minoră MC4R au avut un aport mai mare de alimente procesate, nu au consumat alte alimente bogate în grăsimi, cum ar fi slănina. Alelele minore MC4R au fost asociate negativ cu aportul de fructe după ajustarea pentru confundanți (OR = 0,991, 95% CI = 0,982-0,999, p = 0,0350) (Tabelul 3).

Interacțiunea dintre MC4R rs17782313 și aportul de energie și grăsimi pentru a determina riscul obezității

A fost relevant, dar nu destul de semnificativ (P = 0,594), interacțiunea dintre aportul de energie și polimorfismul MC4R în determinarea riscului de obezitate după ajustarea pentru confundanți precum vârsta, sexul, zona, activitatea totală și starea de fumat (P = 0,0594; Tabelul 4). Conform acestor interacțiuni, asocierea genotipurilor MC4R și a obezității a fost dependentă de aportul de energie. Când aportul de energie a fost mai mare decât EER, subiecții cu heterozigoti și minori au avut un risc mai mare de obezitate (OR = 1,033, 95% CI: 1,005-1,039 și OR = 1,053, 95% CI: 1,019-1,087, respectiv) (Tabelul 4) . În corespondența analizei asocierii, IMC a fost mai mare cu ordinea crescătoare a genotipului MC4R TT, CT și CC la participanții cu aport de energie mai mare decât EER după ajustarea în funcție de vârstă, sex, zonă, activitate totală și starea de fumat (Fig. 2a). Cu toate acestea, nu a existat nicio asociere a polimorfismelor MC4R cu obezitatea, deoarece aportul de energie a fost mai mic decât EER (Tabelul 4), iar IMC nu a fost semnificativ diferit între diferitele grupuri de genotipuri MC4R (Fig. 2a).

Nu am găsit o interacțiune semnificativă statistic între aportul de grăsime și polimorfismul MC4R în investigarea prevalenței obezității după ajustarea pentru confundanți precum vârsta, sexul, zona, activitatea totală și starea de fumat (P = 0,4531; Tabelul 4). Cu toate acestea, a existat o asociere semnificativă între obezitate și aportul de grăsimi și genotipurile MC4R atunci când aportul de grăsime a fost mai mare de 14% din energie, care a fost mediana acestor cohorte. În grupul cu consum ridicat de grăsimi, subiecții cu alele minore au avut un risc mai mare de obezitate (OR = 1.052, IC 95%: 1.003-1.103; Tabelul 2) (Tabelul 4). Subiecții cu aport mai scăzut de grăsimi nu au prezentat nicio asociere cu genotipurile MC4R și riscul de obezitate. Aportul de carbohidrați și proteine ​​nu a prezentat nicio asociere semnificativă cu genotipurile MC4R și riscul obezității (date neprezentate).

Interacțiunea dintre MC4R rs17782313 și stresul mental este asociată cu riscul de obezitate

A existat o interacțiune semnificativă și relevantă între nivelurile de stres mental și polimorfismul MC4R atunci când s-a determinat riscul obezității după ajustarea pentru confundanți precum vârsta, sexul, zona, aportul zilnic de energie, activitatea totală și starea fumatuluiP = 0,0359; Tabelul 4). La subiecții cu niveluri ridicate de stres, cei cu alele minore au avut un risc mai mare de obezitate (OR = 1.112, 95% CI: 1.054-1.173; P Tabelul 5 Aportul zilnic de nutrienți în funcție de genotipurile MC4R și nivelurile de stres

Discuţie

Stresul mental influențează alegerile alimentare, dar persoanele cu stres mental au diferite opțiuni de mâncare confortabilă [39]. Oamenii diferă în ceea ce privește preferințele pentru alimentele picante, grase sau dulci ca alimente confortabile atunci când sunt stresați [40]. Situațiile cu stres ridicat schimbă tiparele de alimentație și măresc consumul de alimente foarte gustabile, care, la rândul lor, sporesc gradul de stimulare a alimentelor foarte gustabile. Astfel, modificarea modelelor alimentare mărește riscul de creștere în greutate și obezitate [41]. Consumatorii emoționali cu stres consumă mai multe alimente dulci și alimente grase decât consumatorii nestresați și non-emoționali [40]. Participanții cu un nivel ridicat de stres de muncă au consumat mai multe grăsimi saturate și alimente bogate în energie [42, 43]. Liceenii coreeni au consumat mai multe alimente dulci cu stres mental [43]. Astfel, alegerea alimentelor confortabile este oarecum diferită în funcție de vârstă, sex și personalitate, dar poate fi, de asemenea, legată de diferențele din mediile genetice. În studiul de față, subiecții cu alele minore MC4R au consumat un procent mai mare de alimente procesate, care ar putea fi legate de un stil de viață ocupat, dar nu și de preferința gustului.

Concluzii

Am confirmat că a existat o interacțiune pozitivă între variantele MC4R și aportul de energie, care a fost asociat cu un risc crescut de obezitate după ajustarea pentru confundanți. Interacțiunea stresului mental cu MC4R a crescut semnificativ riscul de obezitate: adulții coreeni cu alele minore MC4R au avut un risc mai mare de obezitate în stări de stres ridicat, independent de alți factori legați de obezitate. Mai mult, adulții coreeni cu alele C au avut un risc crescut de obezitate numai cu aporturi de energie care depășesc EER. Prin urmare, această cercetare ar putea identifica subiecții cu alele minore specifice MC4R ca un subgrup uman de persoane cu o toleranță metabolică scăzută pentru aportul excesiv de energie, mai ales atunci când este sub stres.