促炎性和高胰岛素饮食模式与特定肠道微生物组特征的关联：TwinsUK队列研究
近年来，肠道微生物组（gut microbiome）在人类健康与疾病中的作用引起了广泛关注。研究表明，肠道微生物的失衡（dysbiosis）与多种慢性疾病，如肥胖、炎症性肠病、癌症和神经退行性疾病等密切相关。饮食作为影响肠道微生物组的重要因素，可能通过调节微生物的组成和功能来影响宿主的代谢健康。然而，饮食模式与肠道微生物组之间的具体关联机制尚不明确。
本研究旨在探讨两种代谢性饮食模式——高胰岛素血症饮食指数（Empirical Dietary Index for Hyperinsulinaemia, EDIH）和炎症性饮食模式（Empirical Dietary Inflammatory Pattern, EDIP）——与肠道微生物组之间的关系。EDIH和EDIP是基于食物频率问卷（Food Frequency Questionnaire, FFQ）开发的饮食指数，分别用于评估饮食对胰岛素分泌和慢性炎症的影响。此前的研究表明，这两种饮食模式与多种代谢性疾病（如2型糖尿病、心血管疾病和癌症）的风险相关。然而，肠道微生物组在这些关联中的中介作用尚未得到充分研究。
论文来源
本论文由Ni Shi、Sushma Nepal、Rachel Hoobler等来自The Ohio State University、University of Utah和King’s College London的研究团队共同完成。论文于2024年10月14日接受，并发表在Gut Microbiome期刊上，题为《Pro-inflammatory and hyperinsulinaemic dietary patterns are associated with specific gut microbiome profiles: A TwinsUK cohort study》。
研究流程
1. 研究人群与数据收集
研究基于TwinsUK队列，这是一个英国的双胞胎注册数据库，包含超过15,000名18至100岁的双胞胎参与者。研究团队从该队列中选取了1,610名成年参与者，这些参与者提供了粪便样本的16S rRNA测序数据。此外，研究还收集了参与者的饮食习惯（通过FFQ）、血清生物标志物（如胰岛素、葡萄糖和C反应蛋白）以及生活方式和人口统计学信息。
2. 饮食评估与EDIH/EDIP计算
饮食数据通过131项的FFQ进行评估，问卷记录了参与者每周摄入的食物种类和数量。为了确保数据的可比性，研究团队将食物摄入量标准化为美国营养数据系统（Nutrition Data System for Research, NDSR）的推荐份量。基于这些数据，研究团队计算了每位参与者的EDIH和EDIP得分。EDIH和EDIP分别反映了饮食对胰岛素分泌和慢性炎症的潜在影响。
3. 肠道微生物组分析
粪便样本的16S rRNA测序数据通过Illumina MiSeq平台生成，并使用DADA2流程进行分析。研究团队将测序数据分类到属（genus）水平，并计算了微生物组的α多样性（Shannon指数和Pielou均匀度指数）。为了识别与EDIH和EDIP相关的微生物组特征，研究团队使用了弹性网络回归（Elastic Net Regression）模型，并通过10折交叉验证进行训练和测试。
4. 功能通路预测
研究团队使用PICRUSt2工具预测了与EDIH和EDIP相关的微生物组功能通路。通过对代谢通路的多变量线性回归分析，筛选出与饮食模式显著相关的生物合成和降解通路。
5. 统计分析
研究采用多变量线性回归模型，分析了EDIH和EDIP得分与血清生物标志物（如胰岛素、葡萄糖和C反应蛋白）之间的关系。此外，研究还对双胞胎对进行了敏感性分析，以排除遗传因素的影响。
主要结果
1. 饮食模式与微生物组多样性
研究发现，较高的EDIH和EDIP得分（即更倾向于高胰岛素血症或促炎症的饮食模式）与较低的肠道微生物组α多样性显著相关。具体而言，与最低五分位相比，最高五分位的EDIH和EDIP得分分别导致Shannon指数下降3.2%和2.3%，Pielou均匀度指数下降2.1%和1.4%。
2. 与EDIH和EDIP相关的微生物属
弹性网络回归模型识别出32个与EDIH相关的微生物属和15个与EDIP相关的微生物属。其中，Ruminococcaceae_UCG-008、Lachnospiraceae_UCG-008和Defluviitaleaceae_UCG-011等属与较低的胰岛素和炎症水平相关，而Negativibacillus和Streptococcus等属则与较高的胰岛素和炎症水平相关。
3. 功能通路分析
功能通路分析显示，EDIH和EDIP得分与多种代谢通路显著相关。例如，EDIH得分较高的参与者表现出脂肪酸生物合成通路的减少，而EDIP得分较高的参与者则表现出核苷酸糖和氨基酸代谢通路的改变。此外，甲羟戊酸通路（Mevalonate Pathway）在两种饮食模式中均显著上调，该通路与胆固醇合成和细胞代谢调控密切相关。
4. 血清生物标志物分析
研究发现，较高的EDIH和EDIP得分与较高的胰岛素水平和胰岛素抵抗（HOMA-IR）显著相关。此外，EDIP得分还与较高的C反应蛋白水平相关，表明促炎症饮食模式可能导致系统性炎症。
结论与意义
本研究表明，高胰岛素血症和促炎症的饮食模式通过改变肠道微生物组的组成和功能，可能影响宿主的代谢健康和慢性疾病风险。具体而言，这些饮食模式降低了微生物组的多样性，并改变了与脂肪酸、氨基酸和胆固醇代谢相关的生物合成通路。这些发现为未来的饮食干预研究提供了新的方向，即通过调节肠道微生物组来降低胰岛素抵抗和慢性炎症，从而改善代谢健康。
研究亮点
- 首次在非美国人群中验证EDIH和EDIP的有效性：本研究首次在英国TwinsUK队列中应用EDIH和EDIP，并通过标准化食物份量提高了数据的可比性。
- 识别与饮食模式相关的微生物属：研究通过弹性网络回归模型，识别出与高胰岛素血症和促炎症饮食模式显著相关的微生物属，为未来的微生物组干预提供了潜在靶点。
- 功能通路分析揭示代谢机制：通过PICRUSt2工具，研究揭示了EDIH和EDIP对脂肪酸、氨基酸和胆固醇代谢通路的影响，为理解饮食模式与代谢健康之间的机制提供了新的见解。
其他有价值的信息
研究团队还进行了双胞胎对的敏感性分析，结果显示微生物组多样性和饮食模式之间的关系在双胞胎对中保持一致，进一步支持了研究结果的稳健性。此外，研究团队强调了未来研究需要结合宏基因组和宏转录组数据，以更全面地揭示饮食模式与微生物组之间的复杂相互作用。