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我國學者臨床試驗證實：低碳飲食減肥效果好不好，決定因素在于腸道菌群

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年11月28日 15:52

編輯｜王多魚

排版｜水成文

隨著經(jīng)濟發(fā)展和生活水平的提高，在全世界范圍內，超重/肥胖已經(jīng)成為了一個主要公共健康問題。據(jù)世界衛(wèi)生組織（WHO）統(tǒng)計，全球有近20億人超重或肥胖，從1975到2016年，全球肥胖率翻了近3倍，每年因超重或肥胖導致的死亡高達280萬。

實際上，肥胖既是一種特征，也是一種疾病，肥胖的人不僅生活不便、運動能力下降，還更易患代謝性疾病和心腦血管疾病，此外，許多研究表明，肥胖與十多種癌癥的發(fā)病風險增加和預后及生存率降低有關。

近年來，多種形式的減重干預措施逐漸被應用于臨床實踐并寫入指南，其中生活方式干預是肥胖治療的基石，其中首選飲食干預。一直以來，低碳水化合物飲食（low carbohydrate diets，LCD）作為減重治療的一種飲食干預模式而被最受關注。然而在不同的研究中，LCD干預的減重效果存在較大差異，目前尚無足夠的證據(jù)解釋這種異質性的現(xiàn)象，這也是醫(yī)學體重管理領域的一個難點。

2021年9月15日，南方醫(yī)科大學珠江醫(yī)院內分泌代謝科陳宏教授、孫嘉教授團隊聯(lián)合廣東省微生物研究所腸道微生態(tài)與健康團隊謝黎煒研究員，在 Microbiology Spectrum 期刊上發(fā)表了題為：Gut microbiota serves a predictable outcome of short-term low-carbohydrate diet (LCD) intervention for patients with obesity 的臨床研究報告。

該研究首次報道了腸道菌群基線特征是超重肥胖人群短期低碳水化合物飲食（LCD）減重效果的決定因素，該研究通過構建基于腸道菌群基線特征預測LCD減重效果的人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Networks，ANN）模型，該研究為臨床醫(yī)學體重管理和干預提供了全新的策略和和方法。

該研究納入了51名符合超重/肥胖診斷標準的18-65歲男性或女性受試者（臨床試驗前3個月未使用抗生素或藥物），受試者均采用隨機入組原則，分為不限制能量攝入的正常飲食組（Normal diet，ND）和不限制熱量的低碳水化合物飲食組（LCD）。

飲食干預時間為12周。為保證LCD飲食結構，LCD組采用了標準化營養(yǎng)棒（由廣州南大菲特營養(yǎng)健康咨詢有限公司饋贈）代替每日午餐、晚餐的主食，其余食物數(shù)量不限，忌暴飲暴食。在入組時（即基線）及干預12周后，均采集靜脈血、和糞便樣本，血液樣本用于糖脂代謝、肝腎功能等血液生化指標檢測，糞便樣本用于進行腸道菌群16S rDNA擴增子測序，通過16S rDNA擴增子測序，研究共獲得247萬余個高質量Reads（圖1A）。

通過每周3天24小時膳食監(jiān)測受試者的飲食情況。在整個研究期間，正常飲食組攝入碳水化合物的平均比例約為50%，LCD組的比例約為20%（圖1B-D），雖然不限制熱量攝入，但是低碳組的平均能量攝入均顯著低于正常飲食組，12周的LCD干預顯著改善了受試者的BMI、腰圍、腰圍、體脂率和內臟脂肪面積等體型參數(shù)（圖1E）。

圖1 研究概況與體重臨床指標變化情況

除了不同的減肥結果，不同的膳食成分可能會影響腸道菌群的組成和多樣性，但除了總體組成和菌門水平的變化外，以往的研究并沒有得出一個建設性的結論來指導LCD下的減肥臨床試驗，因此，我們對腸道菌群測序數(shù)據(jù)進行了分析，通過5倍交叉驗證和隨機森林算法，在兼顧錯誤率和標準差之和最小以保證最高準確性和穩(wěn)定性的情況下，我們分析了ND和LCD組受試者在試驗前后的16S rDNA序列數(shù)據(jù)，以識別潛在的菌群生物標志物。

對隨機森林模型在基線及第12周數(shù)據(jù)篩選出的所有菌屬進一步分析發(fā)現(xiàn) Ruminococcaceae Oscillospira 和 Porphyromonadaceae Parabacteroides 在為期12周的LCD干預之后，其相對豐度明顯升高，差異具有統(tǒng)計學意義（p<0.05）（圖2）。根據(jù)已有的研究報道，這兩種菌屬參與腸道中丁酸鹽的產(chǎn)生，提示LCD干預減重的過程中可能存在影響體重變化的其他因素。

圖2 短期LCD干預與特定菌群標志物相關

進一步分析每位受試者的減重情況，根據(jù)減重參數(shù)BMI、腰圍、WHR、BFR和VFA變化情況的聚類分層，將每組分為兩個亞組：減重效果一般組（moderated weight loss group，MG）和減重效果顯著組（distinct weight loss group，DG）（圖3A）。LCD 干預條件下，兩個亞組的能量攝入和飲食中碳水化合物比例幾乎相同，但顯效亞組受試者減重指標下降更為顯著，提示減重效果的個體化差異可能受其他因素的影響（圖3E-F）。

圖3 兩種飲食方案干預措施在各亞組的減重情況存在個體化差異

上述結果提示LCD干預具有較好的減重效果，但存在個體差異。因此，本研究分進一步析了兩個亞組的腸道菌群數(shù)據(jù)，進一步探究是否存在菌群相關的潛在因素導致了該飲食模式中兩個亞組的減重差異。在進一步的亞組分析中，我們采用屬級別水平的共發(fā)生網(wǎng)絡，進一步分析LCD亞組中腸道菌群之間的相互作用發(fā)現(xiàn)，在LCD干預12周之后，雖然LCD_DG和LCD_MG兩個亞組的網(wǎng)絡交互復雜度均有所下降，但LCD_DG 在基線及第12周均表現(xiàn)出比LCD_MG更密集、更廣泛更豐富的網(wǎng)絡交互復雜度。以上結果表明，除了菌群組成和多樣性的差異外，菌群結構和菌群相互聯(lián)系的復雜度之間的差異可能是導致減重效果存在個體化差異的重要原因（圖4C-F）。在低碳亞組中，通過隨機森林模型算法進行分析發(fā)現(xiàn)，Bacteroidaceae Bacteroides的基線相對豐度在低碳飲食的兩個亞組中具有統(tǒng)計學差異（圖4I），根據(jù)線性回歸分析，我們發(fā)現(xiàn)擬桿菌屬的基線相對豐度與短期低碳飲食減重效果呈正相關關系（圖4J-N）?；谏鲜鼋Y果，通過低碳亞組擬桿菌屬的基線相對豐度建立了ROC模型，ROC模型反映曲線上每個數(shù)據(jù)點對同一信號刺激的感受性，綜合體現(xiàn)變量的敏感性和特異性。在本研究中，ROC模型AUC值達到73.2%，提示擬桿菌屬基線相對豐度對于短期低碳水化合物飲食減重效果具有一定的預測價值（圖4O）。

圖4 腸道菌群是影響LCD減重效果的重要因素

由于人體腸道中的菌群不是一個獨立的個體，細菌之間存在錯綜復雜的聯(lián)系。因此，本研究引入了人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型（artificial neural network ：ANN），ANN是一種更強大的深度學習模型，其被訓練并用于模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡進行復雜數(shù)據(jù)的分析，ANN基于生物學中神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理，模仿人體大腦結構和外界刺激響應機制，以網(wǎng)絡拓撲知識為理論基礎建立模型，具有聯(lián)想記憶、分類與識別、優(yōu)化計算和非線性映射等功能。近年來，越來越多的醫(yī)學研究將ANN應用于復雜數(shù)據(jù)的處理。我們將LCD組減重參數(shù)的變化值及其比率分別納入基于該組整體腸道菌群基線相對豐度的ANN模型，獲得了更高的預測模型決定系數(shù)（R2），這也提示ANN的預測效果優(yōu)于線性模型，提示預測效果更好（圖5）。

圖5 用于預測LCD減重效果的ANN模型

總的來說，目前的研究表明，在超重/肥胖人群中，不限制熱量的短期LCD干預具有顯著的減重效果，且無明顯不良影響。短期LCD減重效果存在個體化差異，LCD干預前即基線時 Bacteroidaceae Bacteroides 的相對豐度與短期LCD干預減重效果呈正相關。

最后，本研究構建了基于基線腸道菌群相對豐度的高精度ANN預測模型，通過ANN預測模型發(fā)現(xiàn)，腸道菌群基線相對豐度可以作為LCD干預之前評估個體化減重效果的預測因子，對臨床醫(yī)學體重管理具有重要指導意義。

基于本研究成果，在臨床醫(yī)學體重管理中，對于腸道中 Bacteroidaceae Bacteroides 相對豐度低，但希望通過LCD進行減重的超重/肥胖受試者，或許可通過補充相應的益生菌進而增強LCD減重療效，目前本課題組正在與廣東省科學院微生物研究所謝黎煒研究員團隊開展益生菌和低碳飲食聯(lián)合使用的臨床減重研究，進一步探索醫(yī)學體重管理的策略和思路，讓我們期待更新的研究成果。

本研究的主要完成人，第一作者張素素為南方醫(yī)科大學珠江醫(yī)院內分泌代謝科醫(yī)師；共同第一作者吳佩麗為南方醫(yī)科大學南方醫(yī)院內分泌代謝科在讀博士；田也為南方醫(yī)科大學珠江醫(yī)院內分泌代謝科陳宏教授與華南應用微生物國家重點實驗室謝黎煒研究員聯(lián)合培養(yǎng)碩士研究生；劉秉東為暨南大學第一附屬醫(yī)院精神醫(yī)學科潘集陽教授與華南應用微生物國家重點實驗室謝黎煒研究員聯(lián)合培養(yǎng)博士研究生。本文的通訊作者為南方醫(yī)科大學珠江醫(yī)院內分泌代謝科孫嘉教授，共同通訊作者為南方醫(yī)科大學珠江醫(yī)院內分泌代謝科陳宏教授和廣東省科學院微生物研究所腸道微生態(tài)與健康團隊PI謝黎煒研究員。

論文鏈接：

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34523948/

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