Рацион питания вычислили по метагеномным данным

Рацион питания тесно связан с составом кишечной микробиоты кишечника, метаболизмом и целым рядом хронических болезней. Однако режим питания обычно оценивают со слов самого пациента — по анкетам или дневникам питания, — однако такой подход требует от пациента строгого соблюдения требований и ответственного отношения к отчетности. Авторы статьи в Nature Metabolism предложили метод метагеномной оценки потребления пищи (MEDI) — он основан на количественном анализе ДНК, полученной из пищи, в метагеноме фекалий.

Несмотря на наличие баз данных о составе пищевых продуктов, например, FoodData Central или FOODB, ни одна из них не связана напрямую с геномными данными растений, животных и грибов, присутствующих в рационе человека. Кроме того, многие из них содержат не только пищу, полученную из единственного организма (такие как огурцы или куриное мясо — их можно сопоставить с конкретным геномом), но и составные продукты или блюда.

Ученые проанализировали 992 продукта питания, представленных в FOODB, и выбрали из них 619, содержащих единственный организм. Их сопоставили с геномами RefSeq на уровне вида или, в случае неудачи, рода, в результате чего получили набор из 459 пищевых продуктов, соотнесенных с 331 сборкой генома. При отсутствии полной эталонной сборки ученые получали частичные — поиск велка по базе данных NCBI. В окончательную базу вошли 429 геномов и геномных сборок, представляющих 561 продукт питания. Составные продукты, перечисленные в FOODB, представили как комбинацию одноорганизменных (например, в случае пиццы в состав входили томат, пшеница, курица и т. д.). Полученная база данных содержала 489 миллиардов пар оснований (п.н.), охватывающих все основные таксоны пищевых компонентов, а также их пищевую ценность и метаболитный состав.

Для работы с этими данными исследователи разработали алгоритм MEDI (Metagenomic Estimation of Dietary Intake). Количесьвенная идентификация употребленных продуктов по образцам стула в нем основана на относительном количестве прочтений без поправки на размер генома. Авторы отказались от нее, поскольку большая часть ДНК, получаемой с пищей, сильно деградирует к тому времени, когда она достигает толстого кишечника. Кроме того, база данных MEDI объединяет частичные сборки на уровне рода, а это несколько компенсирует различия в размерах геномов на уровне видов.

Разработку протестировали на искусственном наборе данных, собранном из образцов участников проекта «Микробиом человека». Положительный контроль (образцы, содержащие сигнал конкретного продукта) получили, внедрив 10% считываний тех или иных продуктов питания в каждый отдельный образец. MEDI удалось различить и количественно определить прочтения из пищевых продуктов в смоделированных метагеномных образцах; несоответствия, связанные с прочтениями микробиома кишечника или хозяина, были незначительными.

MEDI оценивает представленность в фекальном микробиоме ДНК, полученной из пищи, и на основе этих данных вычисляет состав рациона человека. Надежность алгоритма оценили в двух исследованиях с контролируемым питанием.

В одном из них участники придерживались либо стандартной «западной диеты», либо так называемой диеты, улучшающей микробиом, — она обогащена продуктами с высоким содержанием клетчатки. MEDI выявила значительную разницу в бета-разнообразии между такими вариантами. Кроме того, алгоритм детектировал известные компоненты улучшающей микробиом диеты — семена льна, киноа, овес, шпинат, рожь, ячмень и клубнику.

В другом исследовании участники ежедневно получали пищу, которая на 90% состояла из одних и тех же ингредиентов и имела одинаковое содержание макронутриентов. Однако одна из вух групп ежедневно употребляла одно большое авокадо. Анализ с помощью MEDI определил авокадо как единственный пищевой продукт, отличавший режимы питания двух групп.

Чтобы проиллюстрировать способность MEDI выявлять особенности питания, связанные с состоянием здоровья, авторы провели исследование на 533 добровольцах (из них 274 здоровых и 259 — с различными проявлениями метаболического синдрома). Алгоритм выявил в среднем 1 687 «пищевых» прочтений на образец. Наиболее распространены были пшеница, гибискус, какао, свинина, овес и ле. При этом у здоровых контролей и пациентов с метаболическим синдромом состав отличался. Так, в образцах фекалий людей с метаболическим синдромом детектировалось на 121% больше свиной ДНК и на 69% больше ДНК курицы, чем у здоровых людей. У тех, в свою очередь, выявили более высокое содержание яблок, ананасов и томатов в рационе. Эти результаты согласуются с предыдущими исследованиями, посвященными диете как фактору риска развития метаболического синдрома.

Таким образом, разработанный алгоритм выявляет особенности диеты, ассоциированные с метаболическим синдромом, даже без предварительного анкетирования. Авторы рассчитывают, что он станет ценным дополнением для исследований, так или иначе затрагивающих питание участников.

Сахар подавляет филаментные бактерии в кишечнике и нарушает защиту от метаболического синдрома