Gaëlle Favé

1 Centrul de cercetare pentru nutriția umană, Institutul pentru îmbătrânire și sănătate, Universitatea Newcastle, Framlington Place, Newcastle upon Tyne, NE2 4HH UK

este

M. E. Beckmann

2 Institutul de Științe Biologice, de Mediu și Rural, Universitatea Aberystwyth, Aberystwyth, Ceredigion, SY23 3DA UK

J. H. Draper

2 Institutul de Științe Biologice, de Mediu și Rural, Universitatea Aberystwyth, Aberystwyth, Ceredigion, SY23 3DA UK

J. C. Mathers

1 Centrul de cercetare pentru nutriția umană, Institutul pentru îmbătrânire și sănătate, Universitatea Newcastle, Framlington Place, Newcastle upon Tyne, NE2 4HH UK

Abstract

Introducere

Dieta este o expunere importantă la mediu și mulți factori dietetici (nutrienți și non-nutrienți) sunt asociați cu prevenirea sau cauzarea bolilor [5]. Măsurarea aportului alimentar obișnuit este, așadar, o componentă esențială a multor cercetări legate de sănătate, care trebuie să fie atât exacte, cât și aplicabile unui număr foarte mare de indivizi care trăiesc liber. Acest lucru face din măsurarea expunerii dietetice una dintre cele mai provocatoare probleme în nutriție.

Probleme cu măsurarea expunerii dietetice

Măsurarea inexactă a expunerii alimentare poate face dificilă sau chiar imposibilă detectarea corelațiilor dintre expunerea alimentară și riscul de boală. Studiul de urmărire a markerilor de expunere la aflatoxină în legătură cu cancerul hepatic întreprins de Qian și colaboratori este un bun exemplu. Riscul relativ (RR) de cancer, cauzat de consumul de aflatoxină pentru persoanele cu expunere dietetică ridicată, a fost de numai 0,9 și nu a fost semnificativ atunci când expunerea a fost evaluată prin frecvența consumului a 45 de alimente, dar RR a fost de 59,4 (și foarte semnificativ) la expunere a fost măsurată folosind biomarkeri în probe de urină [46]. Limitările preciziei și/sau preciziei măsurătorilor aportului alimentar pot ajuta la explicarea rezultatelor contradictorii cu privire la efectul protector al micronutrienților, cum ar fi vitaminele antioxidante, în ceea ce privește riscul de cancer sau de boli cardiovasculare. De exemplu, asocierile dintre riscul de cancer mamar și carotenoidele dietetice, retinolul, vitamina C și tocoferolii rămân incerte, după cum demonstrează rezultatele incoerente ale studiilor care utilizează, chiar validate, FFQ [59].

Apariția abordărilor metabolomice

Alimentele conțin mii de compuși care, după digestie și metabolism, dau naștere metaboliților prezenți în fluidele corpului, cum ar fi sângele și urina. În teorie, ar trebui să se poată distinge ce alimente au fost consumate și în ce cantități dintr-o evaluare a metaboliților din aceste fluide. Cu toate acestea, digestia, transportul, depozitarea, metabolismul și excreția constituenților alimentari este un proces complex și dinamic care are ca rezultat o multitudine de metaboliți prezenți într-o gamă foarte largă de concentrații. Până de curând, această complexitate a însemnat că a fost practic imposibilă conceperea unei strategii de evaluare a expunerii alimentare care să aibă capacitatea tehnologică de a aborda eterogenitatea metaboliților și să aibă capacitatea suficientă de a face față unui număr mare de probe. Prin evoluții atât în ​​tehnologie, cât și în bioinformatică pentru a susține abordările metabolomice, această situație se schimbă rapid [20].

Metabolomica se referă la abordări chimice analitice cuprinzătoare și neselective care vizează furnizarea unei descrieri globale a tuturor metaboliților prezenți într-un biofluid la un moment dat [7, 14, 23, 29, 55]. Conținutul de metabolit al biofluidelor poate fi evaluat prin intermediul platformelor de spectrometrie vibrațională, inclusiv prin rezonanță magnetică nucleară (RMN), spectroscopie în infraroșu (IR) sau transformată Fourier IR (FT-IR) sau prin electroforeză capilară cuplată fie la detectarea absorbției ultraviolete (CE-UV) fie la detectarea florescenței induse cu laser (CE-LIF). În plus, există o serie de abordări bazate pe spectrometria de masă (MS), unele fără nicio cromatografie, de ex. ionizare prin curgere electrospray ionizare MS (FIE-MS) și perfuzie directă MS (DIMS) și altele cuplate cu o etapă cromatografică pentru a încerca mai întâi separarea metaboliților înainte de detectare, cum ar fi cromatografia gazoasă (GC - MS), cromatografia lichidă (LC-MS) sau cromatografie lichidă de înaltă presiune (HPLC-MS). Oricare dintre acești pași cromatografici poate fi urmat de SM tandem sau ambele RMN și MS [55]. Selectarea celei mai potrivite tehnologii este în general un compromis între viteză, selectivitate și sensibilitate.

Seturile de date metabolomice au caracteristici specifice care necesită instrumente statistice adecvate pentru analiza lor. Într-adevăr, acolo unde intenția este de a măsura simultan întregul conținut de metabolit al probelor de biofluid recoltate de la organisme foarte complexe (oameni), datele produse de experimentele de metabolomică au o dimensionalitate enormă (de la 200 la 300 de semnale folosind GC-MS cu timpul de detecție de zbor până la aproximativ 2.000 folosind FIE-MS) și variabilitate biologică mare [13, 30]. O astfel de dimensionalitate și varianță necesită utilizarea unor instrumente puternice și multivariate de analiză a datelor pentru clasificarea eșantionului sau discriminarea [13, 21, 23, 30]. Una dintre cele mai cunoscute dintre acestea este analiza componentelor principale (PCA), o metodă nesupravegheată care presupune gruparea naturală a claselor de eșantioane și poate fi utilizată pentru identificarea valorilor aberante extreme. Pentru analiza supravegheată, algoritmii tipici multivariați utilizați pentru a separa clasele de tratament sunt analiza discriminantă liniară (LDA), cele mai mici pătrate parțiale (PLS-DA), ambele analize discriminante și proiecția ortogonală către structurile latente (OPLS), o formă de analiză de regresie.

Până în prezent, conductele de metabolomică, care oferă îndrumări pentru toți pașii de la colectarea probelor (cu un design adecvat al studiului), până la identificarea a două sau mai multe grupuri semnificativ diferite folosind statistici de recunoaștere a modelelor, au fost aplicate microbilor, plantelor și unor modele de rozătoare . Investigațiile cu microbi au inclus dezvoltarea unor abordări de taxonomie chimică pentru a investiga diversitatea genetică a contaminanților fungici din alimente [52] sau identitatea speciilor bacteriene din populațiile mixte [57]. La plante, de exemplu, metabolomica a fost utilizată pentru a investiga posibilele consecințe neintenționate la plante modificate genetic pentru a prezenta o activitate enzimatică nouă [10]. La rozătoare, abordările metabolomice au fost utilizate în evaluarea fiziologică, evaluarea siguranței medicamentelor, caracterizarea modelelor de boală modificate genetic și monitorizarea terapiei medicamentoase [8, 34].

Abordări metabolomice aplicate măsurării expunerii dietetice

La om, metabolomica a fost utilizată în principal în studii axate pe diagnosticul bolii [9, 11, 15, 25, 32, 39, 40, 56, 58], modul de acțiune medicamentoasă/toxină [4, 31, 36, 42, 47] și caracterizarea alimentelor noi [10, 48]. Cu toate acestea, mai multe articole de comentarii recente au sugerat că metabolomica va avea o mare valoare pentru studiile nutriționale [12, 16-20, 38, 62, 65] și, prin urmare, este oportună exploatarea acestei platforme tehnologice pentru a evalua expunerea la dietă.

Primul studiu publicat în care a fost descrisă o abordare metabolomică într-un experiment de nutriție umană a folosit tehnologia RMN pentru a monitoriza efectul suplimentării dietei cu soia [53]. Doar un număr mic de probe de plasmă au fost disponibile și a existat o variabilitate considerabilă între persoane, dar, în ciuda acestor limitări, prelucrarea atentă a datelor în combinație cu o analiză discriminatorie puternică a grupat probele în două clase principale care au reflectat intervenția dietetică.

Selecția abordărilor metabolomice pentru caracterizarea expunerii alimentare la om

Profilarea ne-țintită a metaboliților, folosind detectoare sensibile de „timp de zbor”, a fost utilizată pentru a analiza extracte de materii prime alimentare [10, 64] și are o utilitate pentru detectarea metaboliților medicamentului [45]. Încercând să profileze toate vârfurile de metaboliți detectați automat de software-ul instrumentului, această abordare este capabilă să găsească diferențe de metaboliți între eșantioane fără cunoștințe prealabile despre care semnale ar putea fi discriminatorii. Cu toate acestea, utilizarea unei etape cromatografice, pentru a încerca mai întâi separarea metaboliților înainte de detectare, necesită un control rafinat asupra procesului cromatografic pentru a obține reproductibilitate și solicită abordări riguroase ale datelor pre-proces pentru a deconvolta, alinia și adnota corect vârfurile [35].

Perspective

Confirmare

Studiul MEDE este susținut de Agenția pentru Standarde Alimentare din Marea Britanie (Proiectul N05073).