Diabetes Care同期配发了美国医学科学院院士、哈佛大学营养系主任Frank B. Hu教授题为“Multiomics to Predict Individual Responses to Weight Loss Interventions: A Promising Strategy to Enable Precision Nutrition”的述评,并指出该研究的新颖发现为精准营养干预和体重管理提供了新的思路。

超重和肥胖已成为全球性公共卫生挑战。国家卫健委也启动了“体重管理年”三年行动计划,将肥胖防控提升至国家战略高度。尽管膳食干预等体重管理手段日益完善,但是不同个体对同一干预措施的反应存在显著差异。例如,部分人减重效果显著,而部分人减重困难。另外,干预后体重反弹也存在较大个体差异。因此,深入探索影响体重管理个体差异的关键因素,建立减重效果及体重反弹风险的预测模型,对于实现精准减重具有重要意义。
研究团队前期开展了一项2×2析因设计的随机对照供餐干预试验(LEAN-TIME),共纳入96名超重或肥胖成人,实施为期12周的等能量膳食干预(提供一日三餐),并在干预后随访28周。研究发现,健康型低碳水化合物膳食和限时饮食干预对体重、体成分、肠道微生物组及粪便代谢组的影响,明确了两种膳食模式在能量限制25%的基础上仍有额外的减重效果,并显著影响肠道微生物的组成。在干预结束28周后,健康型低碳水化合物膳食降低体脂的效果仍然显著(Cell Reports Medicine 2024,唯一通讯)。
本研究在此基础上,结合机器学习算法和多组学数据(包括宏基因组、粪便代谢组),构建了减重效果和体重反弹的高性能预测模型,建立了个体化膳食减重策略。具体发现包括:
1.膳食干预后的效果存在显著个体差异:减重期体重变化范围为-10.2 kg至 +1.6 kg;反弹期变化范围达-2.0 kg 至 +14.2 kg。
2.基线肠道菌群、粪便代谢物、膳食因素、临床代谢特征与个体减重效果及体重反弹密切相关。例如,受试者基线Parabacteroides merdae、dimethylglycine的水平越高,膳食干预的减重效果越好;而基线hyocholic acid、vanillic acid的水平越高,减重效果越差。另外,受试者基线Ruminococcus bicirculans的丰度越高,膳食干预后体重反弹越少。
3.与传统预测模型相比,基于多组学数据构建的减重和体重反弹预测模型的性能显著提升。1)关于减重预测,多组学模型能够有效区分受试者是否可实现具有临床意义的减重(即体重降低≥初始体重的5%),其预测性能表现优异,AUC从0.58提升到0.95,灵敏度为94.12%,特异度为86.79%。同时,该模型对减重期间体重、体脂量、瘦体重变化的连续值预测同样具有较高准确性。2)关于体重反弹预测,多组学模型对体重、体脂量、瘦体重变化的预测能力显著提升,R2分别达到0.72、0.73和0.66。

图1. 减重干预效果的预测模型构建
4.部分肠道菌群、粪便代谢物在减重和体重反弹的预测模型中为稳定的预测因子。例如Ruminococcus callidus、Bifidobacterium adolescentis、N-乙酰-L-天冬氨酸。

图2. 减重和体重反弹的共同预测因子的网络图
上述研究表明,肠道菌群、粪便代谢物在预测个体减重效果和体重反弹风险方面具有重要应用潜力。研究成果为肥胖人群的精准减重干预提供了新思路。
华中科技大学公共卫生学院博士研究生李琳为第一作者,刘刚教授为唯一通讯作者。研究得到国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等资助。
专家简介

华中科技大学同济医学院公共卫生学院教授,博导,院长助理。获选国家海外高层次青年人才计划,湖北省杰青,湖北省百人计划和楚天学者。主要从事2型糖尿病及其并发症的早期预测和干预研究。主持国家科技重大专项课题、国家重点研发计划课题等。
以通讯或第一作者(含共同)在Lancet Diabetes Endocrinology、Lancet Healthy Longevity 、Nature Food、Nature Human Behaviour等国际权威期刊发表80余篇SCI论文,7篇入选ESI高被引。共同执笔制定指南与专家共识4项、团体标准1项。连续入选全球前2%顶尖科学家榜单。担任European Journal of Nutrition、Nutrition & Metabolism副主编。
文章链接:
1. https://diabetesjournals.org/care/article/49/1/68/162858
2. https://diabetesjournals.org/care/article/49/1/63/164080
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