血液検査で「食事の質」がわかるか【自分の論文解説】

今回はAmerican Journal of Clinical Nutritionという雑誌に発表された、私の論文を解説します。

血液検査で、摂っている食事の質がわかるか?!というのが、界隈で話題になっています。

そのバイオマーカーの名はTMAO。

これを比較的しっかり調べた論文です。

 

 

TMAOというバイオマーカーで「食事の質」がわかるか

TMAOというバイオマーカーで「食事の質」がわかるか

自分の食事がいいかどうか、わかりますか?

はっきり判断するのは難しいですよね。

これが「値」で表されたら、とても良いと思いませんか

そこで注目されているのが、TMAOというバイオマーカーです。

 

TMAOはなぜそのような性質が期待されるかというと、

赤肉とか卵に、TMAOの前駆体が含まれているからです(カルニチンやコリン)。

これら前駆体が腸内細菌でTMAという物質に代謝され、それが血中に入り、肝臓でTMAOとなります。

 

なので単純に言えば、

「TMAOが高い=赤肉を食っている=食事があまり良くない」

という事が期待されるわけです。

そして実際、小規模のRCTでは、赤肉を食わせる vs 白肉という比較で、赤肉を食わせた方がTMAOが上がる、という報告があります。

 

さらにさらに、TMAOが高いと心血管疾患のリスクが高いことが、複数の研究で示唆されているのです!

つまり、TMAO高い=赤肉食べすぎ=心血管疾患のリスク、という構図が考えられ、

本当にそうなら健康診断とかでTMAOを測ることで、介入に繋がります。

素晴らしいバイオマーカーだと思いませんか!?!?

 

しかし!

食事は赤肉や卵だけではありませんよね。

食事のinteractionがありそうです。

また、実は魚がTMAOを含んでいるのです!!(前駆体でなく)

魚=健康に良い、なので、TMAOが高いことが魚をたくさん食べているからだと、都合が宜しくありません。

 

そこで、60歳程度のアメリカ人男性のコホートを用いて、食事とTMAOとの関連を調査しました(Am J Clin Nutr. 2020;nqaa225. doi:10.1093/ajcn/nqaa225)。

 

 

方法は?

MLVSというコホートの620名のアメリカ人男性を対象に、

・今まで1年間の食事に対するアンケート×2を平均したもの

もしくは

・14日間の食事を詳細に記録したもの×2を平均したもの

・2回測定したTMAOの値の平均

を比較しました

*それぞれ2回の平均としているのは、measurement errorの影響を少なくするためです。

 

具体的には、調査結果から得られた食事を以下のようにカテゴリーしました:

赤肉、白肉、魚、野菜、果物、卵、動物性油、ナッツ、全粒穀物、精製穀物、乳製品、お茶/コーヒー、肝臓、アルコール、豆、フルーツジュース、砂糖入り飲料、ポテト、スイーツ

*これがめっちゃ大変でした。アボガドって野菜!?みたいな

 

そして

Log-TMAO ~ food groups + covariate

というモデルで、標準化したβ係数とp値をみた、ということです。

 

*他にもaHEI, aMED, PDIといった食事パターンとの関連も調べました。

 

 

結果は?

めちゃくちゃはしょると、「魚の摂取」が一番強く、一貫してTMAOと関連しました。

肉は全然関連しませんでした。

 

 

解釈は?

TMAOは魚の摂取量と一番良く相関する、ということでした。

少なくとも、このコホートで対象としたような「健康な高齢アメリカ人男性」では。

 

ちなみに、AHEIやaMEDやhealthy PDIといった、「高いほうがよい」食事スコアは、TMAOの値とは逆相関しました

 

だから残念ながら、TMAOは食事の質を反映しないことが示唆されました。

残念。

 

 

今世界では、腸内細菌をAIで解析してTMAOとの関連をみるようなプロジェクトがたくさん走っていますが、そもそもTMAOって使えないんじゃない?という疑問を投げかける結果となりました。

対象としたpopulationにgeneralizabilityが少ないというlimitationがありつつ、割と核心的なことなので(TMAOに関しては)、AJCNというトップジャーナルに採択されたかと思っています。

 

 

結論

TMAOは「悪い食事」を反映しないかもしれない。

ではまた。

 

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