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Cell Metabol:要减肥,肠道菌群告诉你怎么吃

来源:生物谷 2015-09-14 11:19

2015年9月14日 讯 /生物谷BIOON/ --来自查尔姆斯理工大学研究者的一项最新研究或可基于机体的肠道微生物来指导我们的饮食选择,这对于有效减肥及降低疾病风险非常重要,相关研究刊登于国际杂志Cell Metabolism上,该研究首次成功揭示了机体代谢期间常见的肠道细菌相互作用的分子机制。

文章中,研究者开发了一种新型数学计算平台,其可以帮助预测不同病人对基于其机体肠道微生物组组成的修饰化饮食的反应。研究者Jens Nielsen博士表示,这种方法或可帮助我们轻松鉴别出每一种细菌类型的代谢机制从而来帮助理解人类机体的代谢机制。在人类消化系统中存在高达1000多种不同类型的细菌及其它微生物群落,其中许多细菌都以一种或多种方式进行代谢,而人类肠道微生物组的组成也会因个体不同而异,究其原因研究者目前并不清楚。然而过去很多年间研究者们进行的多项研究表明,某些疾病和人类肠道微生物组之间存在着千丝万缕的关系。

比如2型糖尿病、动脉硬化以及肥胖症而言,都和肠道微生物群落有关,而且有研究表明肠道微生物群落或许还和抑郁症发病直接相关,当然也对多种癌症疗法的反应存在一定反应。阐明微生物同食物及个体饮食的关系非常复杂,截止到目前为止,研究者很难理解搞清楚这几个因素的因果关联,而在本文研究中研究者通过进行临床试验首次利用数学模型的方法阐明了微生物群落和饮食方式的关联。

研究的出发点就是研究者进行的饮食试验,首先肠道微生物组主要表现为过重病人单一个体的机体特性,其次患者进行减肥饮食,每个人都会进行减肥;然而在肠道微生物组多样性较低的患者中,指示健康风险的多种物质的内容或许会在个体的血液和粪便中降低;Jens Nielsen认为,本文研究对于医生们而言可以轻松识别出哪些过重患者存在高风险的心肌代谢疾病的风险,同时也可以帮助修改患者的饮食及减肥来帮助改善其健康效益。

从长远角度来讲,我们应当增加机体代谢功能不合适的患者机体的肠道菌群,而益生菌是一个不错的选择,比如食用多种酸奶酪等,但最初益生菌的主要作用就是稳定肠道以及创建肠道菌群适宜生长的环境;而新一代的益生菌将会向患者肠道中添加入更多的有益菌群,从而帮助改善患者机体的肠道健康。(生物谷Bioon.com)

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Quantifying Diet-Induced Metabolic Changes of the Human Gut Microbiome

Saeed Shoaie, Pouyan Ghaffari, Petia Kovatcheva-Datchary, Adil Mardinoglu, Partho Sen, Estelle Pujos-Guillot, Tomas de Wouters, Catherine Juste, Salwa Rizkalla, Julien Chilloux, Lesley Hoyles, Jeremy K. Nicholson, MICRO-Obes Consortium, Joel Dore, Marc E. Dumas, Karine Clement, Fredrik Bäckhed, Jens Nielsen

The human gut microbiome is known to be associated with various human disorders, but a major challenge is to go beyond association studies and elucidate causalities. Mathematical modeling of the human gut microbiome at a genome scale is a useful tool to decipher microbe-microbe, diet-microbe and microbe-host interactions. Here, we describe the CASINO (Community And Systems-level INteractive Optimization) toolbox, a comprehensive computational platform for analysis of microbial communities through metabolic modeling. We first validated the toolbox by simulating and testing the performance of single bacteria and whole communities in vitro. Focusing on metabolic interactions between the diet, gut microbiota, and host metabolism, we demonstrated the predictive power of the toolbox in a diet-intervention study of 45 obese and overweight individuals and validated our predictions by fecal and blood metabolomics data. Thus, modeling could quantitatively describe altered fecal and serum amino acid levels in response to diet intervention.

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