Сколько белка вам действительно нужно потреблять каждый день, чтобы оставаться здоровым?
Статья
Поскольку ультраобработанные продукты (UPF) теперь составляют более 50% ежедневных калорий для многих американцев, исследователи ищут биологические подсказки в крови и моче, которые могут объективно измерить потребление UPF. В недавнем исследовании, опубликованном в журнале PLOS Medicine , исследователи из Соединенных Штатов (США) и Бразилии стремились выявить определенные закономерности метаболитов — крошечных молекул в организме — которые служат надежными маркерами потребления UPF.
Исследование было сосредоточено на пожилом, преимущественно белом населении США, что может ограничить возможность обобщения его результатов на другие демографические группы.
Фон
Ультраобработанные продукты, такие как упакованные закуски, сладкие напитки и готовые к употреблению блюда, широко потребляются во всем мире, особенно в США. Эти продукты в основном изготавливаются из очищенных ингредиентов и добавок и связаны с растущим числом проблем со здоровьем, включая ожирение, диабет 2 типа, болезни сердца и некоторые виды рака.
Хотя диетические опросы помогают отслеживать привычки питания, они часто полагаются на память и самоотчеты, что может вносить неточности. Кроме того, система классификации Nova, которая классифицирует продукты по уровню их обработки, требует подробных данных, которые не всегда доступны в инструментах отслеживания продуктов питания. В результате надежная оценка потребления UPF стала сложной задачей в масштабных исследованиях.
Теперь ученые обращаются к метаболомике — изучению метаболитов или малых молекул, присутствующих в крови и моче в результате метаболических процессов, — чтобы найти биомаркеры, отражающие фактическое потребление пищи.
Текущее исследование
Для выявления биологических маркеров, связанных с потреблением UPF, исследователи использовали данные исследования IDATA, в котором приняли участие 1082 взрослых в возрасте от 50 до 74 лет. Из них 718 участников имели как диетические, так и биологические данные и были включены в метаболомный анализ.
Участникам было необходимо заполнить до шести 24-часовых веб-диетических воспоминаний в течение года. Продукты были классифицированы в соответствии с системой Nova, которая сортирует продукты питания по четырем группам в зависимости от уровня их обработки. Затем исследователи рассчитали процент общего потребления энергии из UPF.
Образцы крови и два типа образцов мочи (24-часовая и первая утренняя моча) были собраны в два разных момента времени с разницей в шесть месяцев. Образцы прошли метаболомный анализ с использованием передовых методов масс-спектрометрии для идентификации более 1000 соединений из различных химических групп, таких как липиды, аминокислоты, углеводы и витамины.
Статистический анализ был проведен для определения корреляций между потреблением UPF и метаболитами, с поправкой на такие факторы, как возраст, пол, раса, индекс массы тела (ИМТ) и статус курения. Затем исследователи использовали статистические инструменты для определения комбинации метаболитов (полиметаболитные баллы), которые могли бы наилучшим образом предсказать потребление UPF. Эти баллы были построены отдельно для образцов крови, 24-часовой мочи и первой утренней мочи.
Чтобы проверить, были ли эти оценки надежными, команда затем использовала данные из предыдущего испытания перекрестного кормления. В этой контролируемой обстановке 20 взрослых потребляли диеты с 80% или 0% UPF в течение двух недель каждый. Образцы крови и мочи из этого испытания анализировались с использованием тех же методов, что позволило исследователям сравнить, как изменялись оценки полиметаболитов между диетами. Это помогло подтвердить, могут ли оценки обнаруживать фактические различия в питании в реальном времени.
Следует отметить, что диетические воспоминания и сбор биообразцов не всегда были точно сопряжены по времени, что может повлиять на интерпретацию некоторых результатов. Кроме того, размер выборки для испытания кормления был небольшим, и исследование не было рассчитано на результаты заболеваний.
Основные выводы
Исследование показало, что кровь и моча содержат различные метаболические сигнатуры, которые отражают потребление UPF человеком. Исследователи идентифицировали сотни соединений, которые были либо более, либо менее распространены в зависимости от потребления UPF. Используя эту информацию, они разработали полиметаболитные баллы — комбинации выбранных метаболитов — которые успешно предсказывали потребление UPF человеком.
В частности, 191 метаболит в крови и 293 в 24-часовой моче показали сильную корреляцию с потреблением UPF. К ним относятся аминокислоты, липиды, углеводы и соединения из пищевых добавок или упаковочных материалов. Примечательно, что четыре метаболита были надежными индикаторами как в крови, так и в моче: (S)C(S)SS-метилцистеинсульфоксид, N2,N5-диацетилорнитин, пентоевая кислота (все отрицательно связаны с UPF) и N6-карбоксиметиллизин (положительно связан). Последний, который связан с конечными продуктами продвинутого гликирования, также связан с диабетом и сердечными заболеваниями.
Выявленные метаболические сигнатуры отражают не только высокое потребление UPF, но и более низкое потребление цельных продуктов, включая фрукты и овощи. Например, более низкий уровень β-криптоксантина, маркера потребления фруктов и овощей, наблюдался у тех, кто потреблял больше UPF.
При тестировании в контролируемом исследовании, где участники придерживались диет с высоким и нулевым содержанием UPF, эти полиметаболитные баллы надежно различали фазы диеты у отдельных лиц. Это показало, что баллы работали не только в наблюдательных условиях, но и в строго регулируемых условиях. Дискриминационная способность этих баллов была умеренной (AUC 0,66–0,78), что предполагает необходимость дальнейшего уточнения для использования в различных группах населения.
Кроме того, результаты подтвердили, что высокое потребление UPF связано с более низкими уровнями полезных соединений, таких как β-криптоксантин, обнаруженный во фруктах и овощах, и более высокими уровнями определенных ксенобиотиков — чужеродных веществ, вероятно, из пищевых добавок или упаковки. Это подтвердило идею о том, что диеты с высоким содержанием UPF могут не содержать необходимых питательных веществ, при этом вводя потенциально вредные соединения.
Метаболические пути, связанные с потреблением UPF, включают не только метаболизм ксенобиотиков, но также метаболизм аминокислот, липидов, углеводов и энергии, что подчеркивает широкое биологическое воздействие диетических моделей с высоким содержанием UPF.
Выводы
Подводя итог, можно сказать, что исследование предоставило убедительные доказательства того, что метаболиты крови и мочи могут служить объективными индикаторами потребления UPF. Исследователи разработали и проверили полиметаболитные баллы для образцов крови и мочи, и баллы последовательно отражали привычные диетические модели.
Результаты предлагают многообещающий инструмент для объективного измерения потребления UPF в будущих исследованиях здоровья. Однако оценки нуждаются в дальнейшей оценке в более разнообразных и молодых группах населения, и их прогностическая ценность для долгосрочных результатов здоровья еще не установлена. Хотя необходимо больше работы для адаптации этих оценок к различным группам населения, результаты знаменуют собой важный шаг к улучшению инструментов для исследований в области питания и мониторинга общественного здравоохранения.
