Diabetes Care丨劉剛團隊在精準減重干預研究方面取得新進展

近日， 國際期刊Diabetes Care發(fā)表了華中科技大學 公共衛(wèi)生學院劉剛教授團隊 題為Prediction of Weight Loss and Regain Based onMultiomicand Phenotypic Features: Results From a Calorie-Restricted Feeding Trial的最新研究成果 。 為了解析“誰易減重？誰易反彈”這一體重精準管理的核心問題， 該研究基于 全 餐 干預 設計 （ 提供一日三餐 ） 的 隨機對照 膳食 干預 試驗 （ LEAN-TIME ） ， 率先發(fā)現(xiàn) 了 個體 干預前 的 腸道菌群 、 糞便代謝物 等特征會顯著影響膳食 減重 效果及體重 反彈 風險 ， 并 進一步結合 機器學習 算法和 多組學數據 構建 了 減重效果和體重反彈的 高性能 預測模型 ，建立了 個體化 膳食減重策略 。 研究申請了國家發(fā)明專利 （ CN202411331775.7 ） 。 另外，劉剛教授作為主要起草人參與制定 《人群營養(yǎng)健康干預研究實施指南》團體標準 。

Diabetes Care同期配發(fā)了 美國醫(yī)學科學院院士、 哈佛大學營養(yǎng)系主任FrankB. Hu教授題為Multiomicsto Predict Individual Responses to Weight Loss Interventions: A Promising Strategy to Enable Precision Nutrition的述評， 并 指出 該研究 的新穎發(fā)現(xiàn) 為精準 營養(yǎng)干預和 體重管理提供了 新 的 思路 。

超重和肥胖已成為全球性公共衛(wèi)生 挑戰(zhàn)。 國家衛(wèi)健委 也啟動了 “體重管理年” 三年行動計劃 ， 將肥胖防控提升至國家戰(zhàn)略高度 。 盡管 膳食干預等 體重管理手段日益完善 ， 但 是 不同 個體對同一干預 措施 的反應存在顯著差異 。例如， 部分 人減重效果顯著，而 部分 人 減重 困難 。另外， 干預后體重反彈 也存在 較大個體 差異 。 因此， 深入探索影響 體重管理 個體 差異 的 關鍵因素， 建立 減重 效果 及 體重 反彈 風險的 預測模型 ，對于實現(xiàn)精準 減重 具有重要意義 。

研究團隊 前期 開展了一項 2×2 析因設計的隨機對照供餐干預試驗 （ LEAN-TIME ） ， 共 納入 96 名超重或肥胖成人 ， 實施為期 12 周的等能量膳食干預 （提供 一日三餐 ） ， 并 在干預后 隨訪 2 8 周 。研究發(fā)現(xiàn)， 健康型低碳水 化合物 膳食和限時飲食干預對體重、體成分、腸道微生物組及糞便代謝組的影響，明確了兩種膳食模式在能量限制 2 5% 的基礎上仍有額外的減重效果，并顯著影響腸道微生物的組成 。在干預結束 28 周后，健康型低碳水化合物膳食降低體脂的效果仍然顯著 （ Cell Reports Medicine 2024 ， 唯一通訊 ） 。

本研究在此基礎上， 結合機器學習算法和多組學 數據 （包括 宏基因組、糞便代謝組 ） ， 構建了 減重效果和體重反彈 的 高性能預測模型 ，建立了個體化 膳食減重策略 。具體發(fā)現(xiàn)包括 ：

1. 膳食干預 后 的 效果 存在 顯著 個體差異 ： 減重期體重變化范圍為 -10.2 kg 至 +1.6 kg ；反彈期變化范圍達 -2.0 kg 至 +14.2 kg 。

2. 基線腸道菌群 、 糞便代謝物 、膳食 因素 、 臨床代謝特征 與個體減重效果及體重反彈密切相關 。 例 如 ， 受試者 基線 P arabacteroides merdae 、 dimethylglycine 的 水平 越高，膳食干預的減重效果越好 ； 而 基線 hyocholic acid 、 vanillic acid 的 水平 越高，減重效果越差 。另外， 受試者基線 Ruminococcus bicirculans 的 豐度 越高， 膳食干預 后 體重反彈越少。

3. 與傳統(tǒng)預測模型相比， 基于 多組學 數據 構建的 減重和體重反彈 預測模型 的性能顯著提升 。 1 ） 關于 減重 預測 ，多組學模型能夠有效區(qū)分受試者是否可實現(xiàn)具有臨床意義的減重（即體重降低 ≥ 初始體重的 5% ），其預測性能表現(xiàn)優(yōu)異， AUC 從 0 .58 提升到 0.95 ，靈敏度為 94.12% ，特異度為 86.79% 。同時，該模型對減重期間體重、體脂量 、 瘦體重變化的連續(xù)值預測同樣具有較高準確性 。 2 ） 關于體重 反彈 預測 ，多組學模型對體重、體脂量 、 瘦體重變化的 預測 能力 顯著 提升， R2 分別達到 0.72 、 0.73 和 0.66 。

4. 部分 腸道 菌群 、 糞便代謝物 在減重和 體重 反彈 的 預測模型中為 穩(wěn)定的 預測因子 。 例如 Ruminococcus callidus 、 Bifidobacterium adolescentis 、 N- 乙酰 -L- 天冬氨酸。

上述研究表明， 腸道菌群 、 糞便 代謝物在 預測個體 減重 效果和 體重 反彈 風險方面具有重要應用潛力 。 研究成果 為 肥胖人群的 精 準 減重 干預 提供 了新思路 。

華中科技大學 公共衛(wèi)生學院博士研究生 李琳 為第一作者，劉剛教授為 唯一 通訊作者。

文章鏈接：

1.https://diabetesjournals.org/care/article/49/1/68/162858

2.https://diabetesjournals.org/care/article/49/1/63/164080

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