Субекти

Резюме

Въведение

Затлъстяването се превърна в глобална епидемия 1 и е известен рисков фактор за редица неблагоприятни последици за здравето, включително психологическо разстройство, остеоартрит, диабет тип 2, хипертония, сърдечно-съдови заболявания, рак и в крайна сметка 8–13 години по-кратка продължителност на живота в по-тежката си форми 2,3. Тъй като нарастващото разпространение на затлъстяването се дължи преди всичко на промени в експозицията на околната среда, като прекомерен енергиен прием, заседнал начин на живот и дълг на съня, наред с други 4, последните изследвания се фокусират върху превантивни стратегии за контрол на епидемията от затлъстяване 5 .

Въпреки глобалното въздействие на тези промени в околната среда, затлъстяването изглежда се проявява за предпочитане при генетично предразположени индивиди и сред изложените популации се наблюдава високо ниво на индивидуални вариации 6. Текущи доказателства показват, че оценките за наследственост за свързаните със затлъстяването черти могат да бъдат модулирани от фактори на начина на живот като физическа активност (PA) 7. Значителни взаимодействия между гените и околната среда (GEI) между FTO вариация на интрон 1 и PA са установени последователно в 16 независими проучвания за напречно сечение и интервенции, проведени с деца и възрастни популации от европейски, източноазиатски и африкански произход 8,9,10. Неотдавнашен метаанализ при 111 421 субекта от европейски произход потвърди значимо взаимодействие PA x за генетичен риск (GRS), използвайки 12 затлъстявания, предразполагащи SNP и показа, че това взаимодействие е по-очевидно при субекти, живеещи в Северна Америка 11 .

Материали и методи

Участници в проучването

Данните за това разследване са събрани чрез потенциална кохорта от участници в риск от диабет тип 2 (T2D), която е описана подробно по-рано 22,23. Накратко, EpiDREAM включи общо 24 872 лица, наети от 21 държави, които бяха проверени за допустимост да участват в клиничното изпитване DREAM 22. Лица, които са били идентифицирани като изложени на риск от диабет тип 2 въз основа на фамилна анамнеза, етническа принадлежност и коремно затлъстяване, са били изследвани с помощта на 75-грамов орален тест за толерантност към глюкоза (OGTT). Подгрупа от участниците в DREAM от 1960 г. получи розиглитазон по време на проследяването. Всички участници бяха на възраст между 18 и 85 години и бяха прожектирани между юли 2001 г. и август 2003 г. Ние се фокусирахме върху 17 423 субекта от шест етнически групи (южноазиатски, източноазиатски, европейски, африкански, латиноамерикански, местни северноамерикански), както фенотипна, така и 50 K генно-ориентирана масивна информация в проучването EpiDREAM (допълнителна фигура 1). Самоотчитането на етническата принадлежност е потвърдено при 17 423 лица, използващи софтуера eigensoft (http://genepath.med.harvard.edu/

reich/Software.htm) и 40 лица бяха преквалифицирани. Първите 10 компонента от този анализ на основните компоненти бяха запазени, за да се приспособят за стратификация на популацията (допълнителна фигура 2).

От 17 423 участника на изходно ниво, нашите последващи анализи включват 9 228 участници с пълни данни за генотипа и фенотипа. Междинните и крайните посещения с участници са настъпили съответно 12–24 месеца и 36–48 месеца (средно проследяване 3,3 години) след посещението им. Участниците, които не са могли да завършат лични посещения в клиника, са били свързвани по телефона или по пощата 23. Изследването EpiDREAM е одобрено от местните комисии по етика и методологията на изследването е извършена в съответствие с одобрените насоки. Информирано съгласие беше получено от всеки субект преди участие в проучването, в съответствие с Декларацията от Хелзинки.

Генотипиране

Buffy палта за извличане на ДНК са събрани при 19 197 участници в проучването EpiDREAM (допълнителна фигура 1). ДНК е извлечена от системата Gentra. Генотипизирането беше извършено с помощта на микрочип от чипове на перли Illumina CVD с микрочипове ITMAT Broad Care (IBC) масив 24. Генотипизирането е извършено в университета McGill и Genome Quebec Innovation Center с помощта на модула за генотипиране Illumina Bead Studio, версия 3.2. Създадохме списък на SNP, които достигнаха до геномно значение (P −8) с ИТМ или бинарно затлъстяване в популации от европейски произход. Използвахме три различни стратегии за оптимизиране на процедурата за подбор на SNP, използвайки търсене на ключови думи (напр. ИТМ) в i) Националния институт за изследване на човешкия геном (NHGRI) GWAS (www.genome.gov/gwastudies/) ii) HuGE Navigator GWAS Интегратор (www.hugenavigator.net/HuGENavigator/gWAHitStartPage.do) iii) базата данни PubMed (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed). Използвайки тази стратегия, завършихме със списък от 72 независими SNP, свързани със черти, свързани със затлъстяването. От този списък бяха налични 14 SNP във версии 1 и 2 на масива на SNC на IBC 50 K (допълнителна таблица 1). Избраните SNP не показват значимо (P -6) отклонение от Харди-Вайнберговото равновесие (HWE) в шестте етнически групи. Честотата на разговори за всеки от 14-те SNP е между 99,8–100% (допълнителна таблица 1).

Фенотипиране

В допълнение към OGTT, участниците попълниха въпросник, който включваше демографски данни, медицинска история и поведение на PA на изходно ниво и проследяване. Извършени са антропометрични измервания, включително височина, тегло, обиколка на талията и ханша, като се използва стандартизиран протокол 22. Височината (m), теглото и обиколката на бедрата (HC) (cm) бяха измерени от обучен медицински персонал. Височината на стойката беше измерена с точност до 0,1 cm и теглото беше измерено с точност до 0,1 kg в леко облекло. Обиколката на тазобедрената става е измерена в два екземпляра на нивото на по-големите трохантери, като се използва негъвкава рулетка с прикрепена пружинна везна с маса 750 g. Средните стойности на двете мерки бяха използвани във всички анализи. Индексът на телесна маса (ИТМ) се изчислява като тегло в килограми, разделено на височина в метри (m) на квадрат. Използвахме индекса на телесното затлъстяване (BAI), който изчислява процента на телесното затлъстяване директно въз основа на височината и обиколката на бедрата 25. По-конкретно, BAI = [(обиколка на ханша)/((височина) (1.5)) - 18], като обиколката и височината на ханша се изразяват съответно в сантиметри и метри 25 .

Критериите за ADA от 2003 г. бяха използвани за класифициране на участниците с нормален глюкозен толеранс (NGT), нарушена глюкоза на гладно (IFG), нарушен глюкозен толеранс (IGT) или T2D на изходно ниво, потвърдено от орален глюкозен толеранс. Нормогликемията се определя като плазмена глюкоза на гладно 26. IFG и IGT са сведени в една категория и тези три групи (нормогликемия, IFG/IGT, диабет) включват променливата на гликемичния статус.

Мерките за PA се основават на самоотчитане на времето за участие в 41 различни физически дейности (допълнителна таблица 2). Количествена мярка за енергийни разходи (оценка на метаболитен еквивалент, MET оценка) е получена с помощта на тази информация и актуализирания сборник за физически дейности 20. За всяка дейност се присвоява оценка на MET въз основа на енергийните разходи за тази дейност. Енергията, изразходвана за всяко свободно време и свързана с работа дейност, се изчислява чрез умножаване на часовете/седмицата на участие по съответната стойност на MET. Тези мерки бяха обобщени за всички дейности, за да се осигури обща оценка на енергийните разходи, представени като MET минути на седмица. Тази количествена мярка беше сравнена с кратка, категорична мярка, представена на базата на участието на ПА през свободното време и на работното място. Участниците оцениха нивото си на PA по време на работа и по време на свободното време по скала от едно до три, за да формират основния резултат от PA (1 = заседнал, 2 = умерено активен, 3 = много активен).

Статистически анализи

Резултати

Характеристики на изследваната кохорта

Клиничните и антропометричните характеристики на проучването EpiDREAM са обобщени в таблица 1. Средната възраст на участниците е 52,7 години, а етническото разпределение на кохортата е 53,9% европейци, 18,9% латиноамериканци, 15,8% южноазиатци, 7,2% африканци, 2,9% Индиански, 1,3% източноазиатски. Лицата в този анализ представляват 17 от първоначалните 21 държави, от които е извършено набирането (допълнителна таблица 4). На изходно ниво бяха наблюдавани среден ИТМ от 30,2 (SD = 6,22) kg/m 2 и среден BAI от 33,0 (SD = 7,49), а средният разход на енергия беше 320,50 MET-минути/седмица (SD = 409,20). За настоящите анализи се фокусирахме върху 17 423 участника на изходно ниво и 9 228 при проследяване, които са имали пълни данни за генотипа и фенотипа. Средната продължителност между посещението на изходния скрининг и крайния контакт е била 3,3 години. След проследяване средният ИТМ и BAI са съответно 30,32 (SD = 5,79) и 33,78 (SD = 7,59) и средният енергиен разход леко намалява до 301,50 MET-минути/седмица (SD = 368,04).

Ефект на физическата активност върху ИТМ/BAI

На изходно ниво количественият MET резултат е бил значително свързан както с намален ИТМ, така и с BAI (Таблица 2). Съответно, основният резултат за PA (нисък - умерен - висок PA) беше значително свързан с по-нисък изходен ИТМ и BAI. Подобни връзки бяха открити между изходния MET резултат и BMI и BAI при проследяване. Изходният базов резултат на PA е свързан и с намален проследяващ ИТМ и BAI. Изходният MET резултат не е свързан с промяна на BMI или промяна на BAI. Основният резултат за PA е номинално свързан с намалена промяна на BMI и промяна на BAI по време на проследяването.

Ефект на SNP/GRS върху физическата активност

Първо изследвахме връзката на 14 затлъстяване, предразполагащи SNP и съответните GRS на основен PA резултат, коригиращ се по пол, възраст, етническа принадлежност, гликемичен статус и ИТМ (Таблица 3). Наблюдавахме номинална връзка между три от тези SNP и основния PA резултат: NTRK2 RS1211166, BDNF rs1401635 и NPC1 rs1805081. Връзката между риска от затлъстяване GRS и основния резултат за PA не е значителна. Когато се коригира за BAI, а не за BMI, същите три SNP остават номинално свързани с основния резултат на PA с постоянна посока на ефекта (допълнителна таблица 5).

Нито един от 14-те SNP не показва значителна връзка с оценката на MET след корекция за пол, възраст, етническа принадлежност, гликемичен статус и ИТМ (Таблица 3). Връзката между риска от затлъстяване GRS и оценката за MET също не е значима. Подобни резултати бяха намерени при адаптиране към BAI, а не BMI (допълнителна таблица 5).

От 14-те анализирани SNP, само един (NTRK2 rs1211166) показа номинална връзка с промяна в основния PA резултат (допълнителна таблица 6). Нито един от 14-те SNP не показва значителна връзка с промяна в оценката на MET. Рискът от затлъстяване GRS не е свързан с промяна в основния резултат за PA или промяна в оценката за MET (Допълнителна таблица 6).

Ефект на SNPs/GRS върху ИТМ/BAI

На изходно ниво алелите на риска от затлъстяване на четири SNPs са свързани, увеличени с ИТМ и BAI. FTO rs1421085 и CDKAL1 rs2206734 са били значително свързани с по-голям ИТМ/BAI, докато TNNI3K rs1514176 и GIPR rs11671664 са номинално свързани с повишен ИТМ/BAI (Таблица 4). В началото GRS беше значително свързан с по-голям ИТМ и BAI.

След проследяване, три SNP (FTO RS1421085, TNNI3K, rs1514176, GIPR 11671664) и GRS са свързани с повишен ИТМ и BAI (Таблица 4). CDKAL1 rs2206734 показва номинална асоциация с намалена промяна на ИТМ и BAI. GRS не е свързан с промяна на BMI или BAI.

Анализи на взаимодействието

Тестовете за взаимодействие с PA бяха ограничени до подгрупата SNPs/GRS, показващи номинална или значителна връзка с BMI/BAI в началото и/или при проследяване. На изходно ниво, MET оценката променя ефекта на FTO алел на риска за ИТМ и BAI (Таблица 5). Всяка допълнителна FTO рисков алел (C) е свързан с (1) увеличение на ИТМ от 0,60 kg/m 2 (P = 1,1 × 10 −4), увеличение на BAI с 0,45 (P = 5,7 × 10 −3) в най-ниския MET резултат и (2) Увеличение на ИТМ от 0,26 kg/m 2 (P = 0,05), нарастване на BAI от 0,20 (P = 0,15) в най-високия MET резултат. Това показва, че ефектът от FTO rs1421085 за BMI и BAI може да бъде намален съответно с 57% и 56% чрез PA.

Основният физически резултат също променя ефекта на FTO алел на риска върху ИТМ и BAI в началото (Таблица 5, Фиг. 1). Всеки допълнителен алел за риск от затлъстяване (C) е свързан с (1) увеличение на ИТМ от 0,71 kg/m 2 (P = 1,4 × 10 −7), увеличение на BAI от 0,62 (P = 2,1 × 10 −5) в неактивната група и (2) увеличение на ИТМ с 0,35 kg/m 2 (P = 0,03), увеличение на BAI с 0,40 (P = 0,02) в активната група. Това показва, че PA е свързано с 36–51% намаление на ефекта от FTO rs1421085 относно мерките за затлъстяване на изходно ниво. Проведохме и анализ на чувствителността, за да анализираме BPA x FTO rs1421085 взаимодействие за изходен ИТМ само при пациенти без диабет и установи подобни резултати (β = -0,40, 95% CI = -0,62 до -0,19, P = 2,4 × 10 -4).

генетично

Средни изходни стойности на ИТМ, стратифицирани по ниво на физическа активност (PA) и FTO rs1421085 генотип.

Взаимодейства с основния резултат на PA FTO rs1421085 за модулиране на ИТМ и BAI при проследяване. Всеки допълнителен алел на риска от затлъстяване (C) е свързан с (1) увеличение на ИТМ от 0,72 kg/m 2 (P = 1,1 × 10 −5), увеличение на BAI с 0,75 (P = 3,4 × 10 −4) в неактивната група и (2) увеличение на ИТМ от 0,19 kg/m 2 (P = 0,39), увеличение на BAI от 0,19 (P = 0,44) в активната група. Това съответства на 74–75% намаление на ефекта от FTO rs1421085 за BMI/BAI при проследяване.

Не са наблюдавани значителни взаимодействия между TNNI3K rs1514176, CDKAL1 rs2206734, GIPR rs11671664 или GRS на риска от затлъстяване и основния PA/MET резултат на ИТМ/BAI на изходно ниво, проследяване или промяна.

Като се има предвид, че Ахмад и др. 11 съобщиха за FTO x PA взаимодействието да бъде 10 пъти по-голямо в Северна Америка в сравнение с европейските кохорти, анализирахме и трипосочно взаимодействие (FTO x PA x Северноамериканска резиденция) сред подгрупата на европейските участници за проследяване на тази констатация. Въпреки че трипосочното взаимодействие не е било значително (β = −0.01, 95% CI = −0.03 до 2.8 × 10 −3, P = 0.10), ние признаваме, че нашата статистическа сила за откриване на трипосочни взаимодействия в тази подгрупа е ограничена и тази асоциация изисква по-нататъшно разследване.

Дискусия

Като се има предвид нарастващият консенсус, че приемът на храна може да бъде основният двигател на епидемията от затлъстяване 40, важно е да се отбележи, че и двете мерки на ПА показват значителни връзки както с мерките за затлъстяване на изходно ниво, така и при проследяване. Това показва, че ПА може да повлияе на затлъстяването, въпреки широкия кръг от начина на живот сред участниците. Стойността на PA за управление на затлъстяването е призната в неотдавнашен анализ на кохортата на National Health and Nutrition Examination (NHANES) от 1988–2010 г., който установява, че PA има по-голямо въздействие върху ИТМ и тенденциите в обиколката на талията, отколкото приема на калории 41. Нашите анализи на напречно сечение показват, че един час джогинг или плуване (8,0 MET дейности) на седмица е свързан с приблизително 0,5 kg/m 2 намаляване на ИТМ. Заедно тези данни оспорват идеята за приписване на епидемията от затлъстяване главно на прекомерния калориен прием 40 и подкрепят универсалната стойност на PA за поддържане на здравословно телесно тегло 41 .

Въпреки че оценката за MET дава по-изчерпателна оценка на участието в PA, само 11 015 (63%) участници са завършили оценката на оценката за MET, в сравнение с 17 407 (99%) участници, които са завършили основния резултат за PA. Загубата на мощност, предизвикана от по-малкия размер на пробата, може да се компенсира от добавената прецизност на оценката на MET. Симулациите на GEI показват, че са необходими извадка от около 2000 участници с точно измерени експозиция на околната среда и данни за резултатите, за да се открие GEI с голям мащаб (удвояване на оценката на генетичния риск в изложената група в сравнение с неекспонираната група) с разумни мощност (95% мощност, P = 1 × 10 −4) 42. С по-малко прецизно измерване на експозицията на околната среда изискването за размер на пробата може да се увеличи до 100 000 участници, за да се открие същото взаимодействие със съпоставима мощност 42,43. Използването на кратка оценка на PA може да бъде най-добрият компромис за балансиране на изискванията за размера на извадката с необходимостта от достатъчна точност, както наскоро беше предложено от Peters и др. 44 .

Измерването на данните за съдържанието на телесни мазнини е по-малко осъществимо при големи размери на пробите за проучвания на GEI. Само две малки проучвания на GEI (N 45,46 и мета-анализ на PA x FTO взаимодействието, което анализира биоелектричния импеданс, беше над 95% европейци 16. Доколкото ни е известно, това е първото мащабно проучване, което докладва за взаимодействие между PA и FTO rs1421085 с помощта на BAI. Тъй като оценката на съдържанието на телесни мазнини е финансово непосилна при мащабни анализи, BAI може да бъде приемлив метод за допълване на широко използваната мярка за ИТМ за оценка на затлъстяването в проучванията на GEI.

Ограниченията на това проучване включват мултиетническия състав на кохортата EpiDREAM може да е добавил значителна хетерогенност в анализите, особено тъй като се наблюдават важни различия на ПА при различен етнически произход 53. Въпреки това, оценката за MET беше изчислена с по-обективни критерии за участие на PA, припомнянето на участие в 41 различни дейности води до източник на грешки и/или пристрастия при изземване. Тъй като повечето от предразполагащите към затлъстяване SNPs, избрани в проучването, първоначално са били идентифицирани в европейските популации, те може да не са идеални прокси за причинния SNP в други етнически групи. Знаем, че 14-те анализирани SNPs представляват само подмножество от настоящия списък на валидирани SNP за затлъстяване. И накрая, популацията EpiDREAM (участници, идентифицирани за риск от хипергликемия) не е представителна за общата популация и участниците, които липсват в последващия анализ, може да са създали систематично пристрастие в нашата извадка. Това пристрастие обаче може да не е повлияло на нашите резултати, тъй като не са наблюдавани значителни разлики в ИТМ (P = 0,25) или BAI (P = 0,21) сред завършилите проследяване и тези, които не са го направили.

Силните страни на този анализ включват точния резултат от MET, допълващ BMI с наскоро разработения BAI, перспективния кохортен дизайн и мултиетническата извадка.

В обобщение установихме взаимодействие между FTO SNP rs1421085 и PA в потенциална кохорта от шест етнически групи от 17 държави. Въпреки че това е демонстрирано по-рано, това е първото проучване, което анализира това взаимодействие проспективно, използвайки количествена мярка на PA, като сравнява наскоро разработените BAI и BMI. Анализирайки въздействието на затлъстяването, предразполагащо SNP върху PA, се разкриват нови асоциации, въпреки че са необходими допълнителни проучвания, за да се потвърдят тези ефекти. Тези констатации предполагат, че програмите за превенция на затлъстяването, подчертаващи енергичната PA за генетично изложени на риск подгрупи, могат да бъдат ценен принос към глобалната борба срещу затлъстяването.

Допълнителна информация

Как да цитирам тази статия: Reddon, H. и др. Физическа активност и генетично предразположение към затлъстяване в мултиетнично надлъжно проучване. Sci. Представител. 6, 18672; doi: 10.1038/srep18672 (2016).