המפתח לתזונה מדויקת

תפקידה המכריע של התזונה בבריאות מחייב פיתוח כלי הערכה תזונתיים המסוגלים להעריך במדויק קשרים סיבתיים עם השלכות שונות הקשורות לבריאות.

מחקר שפורסם לאחרונה ב מטבוליזם של הטבע בוחן את התועלת הפוטנציאלית של סמנים ביולוגיים של צריכת מזון (BFIs) על הערכות תזונתיות אובייקטיביות ומדויקות.

לימוד: לקראת תזונה בדייקנות: פתיחת סמנים ביולוגיים ככלי הערכה תזונתיים. קרדיט תמונה: גורודנקוף / Shutterstock.com

מה הם BFIs?

BFIs משמשים לעתים קרובות להערכת דבקות תזונתית במחקרי התערבות תזונתיים וארוחות, להעריך את היקף הדיווח השגוי, כמו גם לאמת קשרים נגזרות אפידמיולוגית בין סיכון למזון ומחלות. בעוד ששאלוני תדירות מזון (FFQs) והזכרות תזונתיות הם גם כלי הערכה שימושיים, האופי הסובייקטיבי שלהם יכול להוביל לדיווח מוטה ולציות לקוי.

BFI הוא מטבוליט של מזון שנבלע ומוגדר כמדד לצריכה של קבוצות מזון, מזונות או רכיבי מזון ספציפיים. ניתן לדרג BFIs על סמך חוסנם, שבהם הפרעה מינימלית מרקע תזונתי מגוון משפיעה על השימוש ב-BFI במחקר.

מהימנות ב-BFI מרמזת כי סמן זה נמצא בהסכמה איכותית ו/או כמותית עם סמנים ביולוגיים אחרים או מכשירים תזונתיים. הסבירות תלויה בספציפיות ובקשר הכימי של המטבוליט לנוטריינט המדובר, מה שמגביל את הסיכון לסיווג שגוי עקב גורמים אחרים.

השונות הביולוגית עבור BFIs תלויה בספיגה, הפצה, חילוף חומרים וסילוק (ADME) של המזון, כמו גם ריכוזי אנזים/טרנספורטרים, שונות גנטית ומטבוליזם מיקרוביאלי במעיים. חשוב לציין, מאפיין זה לא דווח עבור רוב ה-BFIs.

מתאם תוך-מעמדי (ICC) משקף גם שונות בתוך אוכלוסייה או קבוצה בתגובה לגורמים שונים. כאשר ה-ICC נמוך, ה-BFI עשוי להיות קשור לזמן דגימה שגוי, תדירות צריכה נמוכה או שונות גסה בתגובה לאורך זמן בתוך ובין פרטים ואוכלוסיות.

לגבי המחקר

בעקבות סקירות BFI מאומתות שעמדו בהנחיות ובמתודולוגיות מתאימות, החוקרים ביצעו שני חיפושים שיטתיים עבור מחקרים ניסויים ותצפיתיים. לאחר מכן, נעשה שימוש במערכת סיווג בת ארבע רמות לדירוג BFIs מדווחים על סמך חוסנם, מהימנותם וסבירותם.

אם כל הקריטריונים התקיימו, ה-BFI סווג כשייך לרמת שירות 1. ברמה שתיים, ה-BFI המועמד הוא סביר וחזק אך אינו ידוע כאמין. BFIs ברמה tjree הם סבירים אך חסרים חוסן ואמינות, ואילו BFIs ברמה ארבע לא דווחו עבור המזונות.

אם הקריטריונים הללו מתקיימים, מאפיינים נוספים, לרבות קינטיקה של זמן, המתייחסת לחלון הדגימה או לתקופת הזמן של הדגימה של ה-BFI לאחר בליעת חומרי הזנה, ביצועים אנליטיים ושחזור מוערכים גם הם.

BFI ברמה אחת ושתיים

רמת תועלת אחת או BFI מאומתים בשתן נמצאו עבור סך בשר, סך דגים, עוף, דגים שומניים, סך פירות, פירות הדר, בננה, חיטה מלאה או שיפון, אלכוהול, בירה, יין וקפה. BFI בדם ברמה 1 קיימים עבור דגים שומניים, חיטה מלאה ושיפון, הדרים ואלכוהול.

BFIs מועמדים ברמה 2 בשתן כוללים מזון צמחי ומזונות צמחיים שונים כולל קטניות וירקות, מוצרי חלב וכמה פירות וירקות ספציפיים. BFIs בדם ברמה 2 קיימים עבור מזונות צמחיים, מוצרי חלב, חלק מהבשר וכמה משקאות לא אלכוהוליים; עם זאת, BFIs אלה כוללים פחות מזונות עם פחות אימות.

זיהוי ואימות של BFIs

הגילוי והאימות של BFIs דורשים מחקרי גילוי, ולאחר מכן מחקרי אישור וחיזוי. מחקרי ארוחות מזהים BFI סבירים; עם זאת, ייתכן שהם אינם ספציפיים, אלא אם כן מזונות אחרים מכילים רמות נמוכות מאוד של הסמן או שהם נצרך לעתים רחוקות.

לדוגמה, בטאין קיים ברמות גבוהות בתפוזים ומשמש לזיהוי צריכת תפוזים או הדרים, למרות שהוא נמצא במזונות רבים אחרים ברמות נמוכות. עם זאת, מחקרי גילוי עשויים להיות קטנים מאוד או מייצגים גרוע.

ניתן להשתמש במחקרי תצפית כדי לזהות קשרים בין מטבוליטים בדם או בשתן לבין תזונה, אך הם נתונים לבלבול על ידי גורמי אורח חיים. כאשר שני סוגי מזונות נצרכים לעתים קרובות יחד, כמו דגים ותה ירוק ביפן, מתרחשת בלבול עם ה-BFI של דגים, שכן תחמוצת טרימתילאמין (TMAO) יכולה להיות קשורה גם לתה ירוק, ובכך הופך את המזונות הללו לא מתאימים לגילוי BFI.

מטבוליטים אנדוגניים הם BFIs גרועים, מכיוון שהם מיוצרים הן באופן אנדוגני והן ממזונות אקסוגניים. מטבוליטים אלה קשורים גם לשונות משמעותיות עם הבדלים גנטיים ומיקרוביאליים בין-אישיים.

מחקרי ניבוי משתמשים במודלים המבוססים על ניסויים מבוקרים אקראיים כדי לזהות צריכת מזון נתון. גישה זו גוברת על מחקרי מתאם על ידי זיהוי BFIs שעשויים לחזות צריכת, אך תלויים בחלון הדגימה לדיוק.

מספר מסדי נתונים, כגון Massbank, METLIN Gen2, mzCloud (Thermo Scientific), mzCloud Advanced, Mass Spectral Database ו-HMDB, זמינים לחיפוש מטבוליטים. היוזמה של Global Natural Products Social Molecular Networking מובילה מאמצים לחיבור בין מסדי נתונים אלה ולהשוות בין תרכובות לא ידועות מול ספקטרים ​​ידועים, כגון על ידי Global Natural Products Social Mass Spectrometry Search Tool (MASST).

יישומי BFI

בחירת BFI תלויה במטרת המחקר. BFIs איכותיים מתאימים לזיהוי אי ציות או ביצוע ניתוחים לפי פרוטוקול. לעומת זאת, שילוב של BFIs חתימה מספק ספציפיות רבה יותר ואף עשוי לזהות ארוחה שלמה או דפוס תזונה.

גישה שלבית יכולה לעזור לזהות צרכנים בפועל של מזון מעניין לפני הערכת הכמות הנצרכת בשלב שני, ולאפשר ל-BFIs פחות חזקים לשחק תפקיד במחקרים מסוג זה.

ניתן לתפוס דפוסי תזונה רגילים על ידי דגימה מרובה, כאשר התדירות והמספר תלויים בחלון הדגימה ובתדירות הצריכה. שיטות דגימה אופטימליות שזוהו במחקר הנוכחי כוללות דגימות שתן נקודתיות כגון דגימות ריק בבוקר ראשון או דגימות מצטברות של לילה, ספורט שתן מיובש, דגימות מאוחסנות בצינור ואקום, דגימות נקודתיות מיובשות ומיקרו-דגימה.

דגימה מרחוק מגדילה את מספר המשתתפים האפשריים ואת היכולת לעקוב אחר דפוסי תזונה ושינויים לאורך זמן. שיטות אלו יכולות גם לשפר מחקרים אפידמיולוגיים שמטרתם לזהות מתאמים בין תזונה וסיכון למחלה.

חידוד שיטות דגימה ואנליטיות עשוי גם לשפר את הדיוק של חקר התזונה ולבסס קשרים מהימנים בין צריכת תזונה והשלכות בריאותיות.

פיתוח עתידי

דרושים מחקרים עתידיים כדי לאמת את הפיתוח של BFI יחיד ורב סמן באמצעות דגימות שונות, קבוצות מזון ודיאטות, כמו גם מזון מבושל ומעובד. BFIs כמותיים צריכים להיות מאופיינים גם במחקרי מינון-תגובה, בעוד שיש לקבוע שילובי BFI כדי לחזות ולסווג צריכה ודפוסי תזונה.

תזונה מדויקת היא בעלת חשיבות מיוחדת לבלימת השמנת יתר ומחלות קרדיו-מטבוליות שלגביהן נראה שגישה של דיאטה אחת מתאימה לכולם לא עובדת בגלל התגובה האישית המגוונת לתזונה. התערבויות תזונתיות מותאמות אישית הן מניע טוב לשינוי התנהגות, שהוכח כמשפר את איכות התזונה."