Воскресенье, 5 февраля

Обмен веществ у человека: Обмен веществ в организме человека

Обменные процессы в организме – Медицинский центр Биомед

Наша жизнь несправедлива. Один человек поправляется из-за кусочка шоколадки, а другой не прибавит и грамма после обильного ужина. Люди, у которых низкий уровень метаболизма, в рекордно короткие сроки набирают вес и с трудом его сбрасывают. А быстрый обмен веществ позволяет оставаться в форме несмотря ни на что. К тому же у мужчин уровень метаболизма в среднем выше, чем у женщин. Скорость метаболизма зависит от гормонов, в первую очередь тех, которые вырабатывает щитовидная железа.

Болезни обмена веществ и нарушенного питания – бич нашего времени. Весьма ориентировочная статистика свидетельствует, что подавляющее число из известных к настоящему времени хронических заболеваний человека относится в значительной мере к наследственно и экологически обусловленным патологическим процессам. Острые же болезни возникают, как правило, в результате явного неблагополучия в окружающей среде и как следствие факторов, сформированных профессиональной, бытовой и иной деятельностью самого человека. Но во всех случаях острых или хронических заболеваний нарушения обмена веществ в организме либо являются ведущими механизмами патологии, либо развиваются вторично и утяжеляют течение основного процесса. Именно поэтому  внимание специалистов сосредоточено на проблемах профилактики, ранней диагностики и своевременного лечения обменных нарушений и заболеваний нарушенного питания.

Для диагностики различных большое значение придается определению гормонов (щитовидной железы, половых гормонов, надпочечников, гипофиза и др.) содержанию в крови продуктов обмена белков, жиров, углеводов, витаминов, минеральных веществ и др. Широко используются при обследовании пациентов функциональная ультразвуковая диагностика.

Существует три степени эффективности обмена веществ: ускоренный, нормальный и экономный метаболизм. Людям с ускоренным метаболизмом остаются стройными вне зависимости от количества поглощаемой пищи. Жиры в организме “гиперметаболиков” намного быстрее сжигаются, чем накапливаются. Второй тип метаболизма проявляется как поддержание стройной фигуры при условии полного отсутствия признаков переедания. Третий тип, к сожалению, наиболее распространен и характеризуется быстрым набором веса

Несколько способов, с помощью которых возможно успешно активизировать родной метаболизм:

  1. Обильный завтрак – залог успеха!

    Проснувшись, не забудьте разбудить биохимические процессы внутри своего организма. Обильно позавтракав, мы ускоряем присущий нам тип метаболизма на 10-15%.

  2. Чаще кушаем и никого не слушаем…

    Необходимо разделить привычное 2-3-х разовое питание на 4-6 приемов пищи в день. Меньшие порции намного эффективнее усваиваются организмом. На переработку питательных веществ, поступивших в организм после каждого завтрака, ланча, обеда, полдника и ужина, ваш организм потратит по 10% от дневной дозы сжигаемых калорий.

  3. Повышаем физическую активность.

    Регулярно выполняя упражнения с отягощениями, можно не только ускорить обмен веществ в организме, но и нарастить мышечную массу. Благодаря физической активности, запасы жиров в организме начинают таять. Этот процесс продолжается еще в течение 1-2 часов после прекращения тренировки.

  4. Обрастаем мышцами!

    Если фитнес стал значительной частью вашей жизни, то вы, скорее всего, подтянуты и крепки. Мышечные клетки, которых у вас наверняка в избытке, расходуют намного больше энергии, чем жировые. Так что даже в спокойном состоянии мышцы помогут поддерживать ускоренный обмен веществ.

  5. Вода – основа метаболизма.

    Вода, как считают ученые, является базой обменных процессов в организме. Чем больше мы выпиваем воды, тем большее количество времени уделяет наша печень сжиганию жиров! Дефицит жидкости в организме тормозит процессы метаболизма.

  6. Баня, сауна, парная…

    Пар и высокие температуры нагревают тело, открывая при этом поры в коже. Кислород активнее поступает во все органы, благодаря чему усиливается и клеточная активность. Посещая баню, сауну либо парную, хотя бы один раз в месяц, мы значительно ускорим обмен веществ.

  7. Массаж – помощник наш.

    Любой массаж может значительно ускорить обменные процессы. С его помощью можно восстановить утраченный тонус мышц, обновить кожу, усилить ток крови и лимфы, вывести из организма шлаки и лишнюю жидкость.

  8. “Закаляйся, если хочешь быть здоров…”

    Как альтернатива высоким температурам, воздействию которых мы подвергаемся в бане и сауне, отличным катализатором обменных процессов является и моржевание. Чтобы согреться, организму необходимо много энергии. Соответственно ее расход существенно увеличивается. К сожалению, не каждый готов к подобному подвигу, а поэтому данный метод мало востребован среди людей, не обладающих определенным складом характера.

  9. Умная диета позволит сделать “это”.

    Ускоренному обмену веществ способствует грамотная и продуманная диета. Дневной рацион не должен быть лишен каких-либо важных компонентов. Если мы ограничим себя в необходимом количестве калорий, то потеряем часть мышечной массы. Основой здорового питания должны стать фрукты (особенно цитрусовые) и овощи, продукты из цельных зерен, а также неистощимый источник белка – постное мясо.

  10. Сон.

    Благодаря крепкому и продолжительному сну, в нашем организме ускоряются обменные процессы, обновляются клетки головного мозга, расходуется некоторая часть калорий, что ведет к снижению веса.

  11. Солнце, воздух и вода – наши лучшие друзья.

    С помощью солнечных лучей, в организме происходит синтез витамина D, повышается активность внутренних процессов, ускоряется обмен веществ. Свежий воздух является “виновником” обменных процессов, наряду с более интенсивным расходованием калорий. Водные процедуры хороши во всех отношениях и включают в себя элементы физических упражнений и массажа. Одним словом – пляж и есть то место, где гармонично объединяются эти 3 компонента.

  12. Боремся со стрессом.

    Контрастный душ не только усилит обмен веществ, но и справится с отрицательной энергией, скопившейся в нашем организме. Продолжительная горячая ванна с использованием эфирных масел, успокоит разум, улучшит кровообращение, активизирует метаболизм.

    Еще одним неплохим средством для ускорения обменных процессов является качественный и интенсивный секс. Именно благодаря ему кровь в сосудах обогащается кислородом, улучшая при этом питание тканей на клеточном уровне.

Ко всему вышесказанному можно добавить следующее. Неплохо способствуют ускорению обменных процессов в организме специи; морские водоросли, как источник йода; яблочный уксус; овощи, содержащие фолиевую кислоту; кофе и зеленый чай. Не забывая о каждом из этих элементов, мы поможем собственному организму, а он, в свою очередь, подарит нам красоту и долгие годы здоровой жизни.

Возрастные особенности метаболизма

Обозначением «метаболизм» можно охарактеризовать явление обмена веществ между человеком и окружающей средой, что есть естественный процесс и фундамент жизнедеятельности любого живого организма. Он отвечает за клеточный рост, их размножение, позволяет сохранять организмам свою структуру.

У метаболизма существует две стадии: катаболизм и анаболизм, работа которых согласовывается между собой в определённой последовательности. Катаболизм— простыми словами «энергетический обмен», либо распад сложных веществ на простые, а так же их окисление, из-за чего происходит выброс энергии. Так же его называют диссимиляцией.

Анаболизм— направлен на образование высокомолекулярных соединений, параллельно носит наименование «ассимиляция» или «пластический обмен».

Готовые органические вещества поступают в организм с пищей, но для их задействования требуется предварительное расщепление на элементарные частицы по причине необходимости использования организмом конкретно своих белков, жиров и углеводов. Таким образом, существование и необходимая перестройка организма без метаболизма становятся невозможными.

В периоде развития малыша наибольшие изменения связаны с анаболизмом, нежели с катаболизмом. Именно анаболизм заключает в себе следующие синтезные функции:

1) Синтез роста — рост организма за счёт деления клеток и разрастания белковой массы, распределяющейся по всем органам;

2) Синтез функциональный и защитный — образование белков для других систем, связанных с ферментацией и гормональной средой;

3) Регенеративный синтез — связан с процессами восстановления повреждённых тканей вследствие травм любого рода или неправильного питания;

4) Синтез самообновления — срабатывает в связи с диссимиляцией, в ходе которой может происходить разрушение компонентов внутренней среды.

Ослабевание фаз метаболизма происходит на протяжении всего индивидуального развития. Выделяется наиболее ускоренным темпом развития внутриутробный период. В дальнейшем особенно важно для растущего организма получение незаменимых аминокислот, отсутствие которых может привести к задержке роста и развития. Нехватка заменимых аминокислот не столь критична, так как их преобразование возможно из незаменимых. Оба вида содержатся в полноценных белках.

В организме каждого человека генами заложена программа роста, после которой наступает постепенное увядание и старение, из-за чего замедляется и метаболизм. Заметить это уже можно после 30 лет, но сильнее всего данный процесс виден после 40. С возрастом обмен веществ замедлят скорость реакций во всех группах веществ — жиры, белки, углеводы. Более того, в тканях и клетках изменяется соотношение полезных веществ — минералов, витаминов, воды.

Знать, как улучшить обмен веществ в организме, никогда не поздно — будь вам 20 или 50. Но не менее важно уметь распознать, когда это необходимо. Организм, как правило, сам подсказывает с помощью следующих симптомов:

  • расстройства пищеварения;
  • нестабильный вес;
  • ломкость волос и ногтей;
  • боли в мышцах без физических нагрузок;
  • высыпания на коже;
  • отеки;
  • участившиеся поводы для обращения к стоматологу.

Нарушения метаболизма и энергии в раннем возрасте можно смело отнести к учащённым случаям. Возникая у детей, они в большей степени закладывают основу состояния здоровья и качества всей последующей его жизни. Именно поэтому важно не откладывать поход к врачу, если у подрастающего организма замечены те или иные нарушения, свидетельствующие о плохом метаболизме. В период же естественного угасания гормональной функции в женском организме иногда первыми проявлениями и будут нарушения в метаболизме.Своевременная диагностика этого состония и коррекция изменений приводит к замедлению процессов старения, активации метаболизма и продлевает молодость

Метаболический баланс

Комплексный анализ, направленный на оценку основных показателей обмена веществ организма человека.

Синонимы русские

Метаболизм; обмен веществ.

Синонимы английские

Metabolism; metabolic balance.

Какой биоматериал можно использовать для исследования?

Венозную кровь.

Как правильно подготовиться к исследованию?

  • Исключить из рациона алкоголь в течение 24 часов до исследования.
  • Не принимать пищу в течение 12 часов до исследования, можно пить чистую негазированную воду.
  • Исключить (по согласованию с врачом) прием стероидных и тиреоидных гормонов в течение 48 часов до исследования.
  • Полностью исключить (по согласованию с врачом) прием лекарственных препаратов в течение 24 часов перед исследованием.
  • Исключить физическое и эмоциональное перенапряжение в течение 24 часов до исследования.
  • Не курить в течение 3 часов до исследования.

Общая информация об исследовании

Процесс обмена веществ, или метаболизма, представляет собой ряд биохимических и молекулярных реакций и взаимодействий, необходимых для нормального функционирования организма. Различают углеводный, белковый, жировой (липидный) обмены веществ, обмен гормонов и биологически активных веществ, а также обмен микроэлементов. В норме обмен веществ в организме человека сбалансирован и обеспечивает стабильное функционирование систем и органов. Метаболизм включает как процессы распада веществ (катаболизм), так и процессы синтеза (анаболизм). При патологическом изменении процессов метаболизма отмечаются нарушения на молекулярном, клеточном, тканевом уровнях с дальнейшей дисфункцией органов и организма в целом. Для оценки показателей обмена веществ, функционирования систем и органов используется определение спектра лабораторных диагностических параметров.

Печень является одним из жизненно важных органов организма человека и играет большую роль в поддержании различных видов обмена веществ. Это центральный орган, где проходят процессы синтеза, распада и превращения углеводов, жиров, аминокислот, расщепление потенциально токсичных соединений, образующихся в ходе обмена веществ. Аланинаминотрансфераза (АЛТ) и аспартатаминотрансфераза (АСТ) – это ферменты, относящиеся к группе аминотрансфераз. Фермент АЛТ обнаруживается в цитоплазме гепатоцитов, почках, в незначительном количестве в клетках сердца, скелетных мышцах и эритроцитах. Фермент АСТ главным образом содержится в кардиомиоцитах, в меньшем количестве – в печени (в цитоплазме и митохондриях гепатоцитов), скелетных мышцах, головном мозге и почках. У здоровых пациентов уровни АЛТ и АСТ в крови сравнительно низки. При поражении печени, мышц и других тканей может отмечаться нарастание уровня данных показателей. Выявление уровня данных ферментов в сыворотке крови позволяет оценить выраженность цитолитического синдрома при диагностике и мониторинге заболеваний печени. Гамма-глютамилтранспептидаза (ГГТП) – это фермент, который обнаруживают в желчных канальцах и эпителиальных клетках, выстилающих желчный проток. Он является катализатором переноса аминокислот из плазмы крови в клетки, а также их реабсорбции из желчи в кровь. В кровеносном русле она не содержится, только в клетках, при разрушении которых их содержимое попадает в кровь. Щелочная фосфатаза – это фермент, который находится в эпителиоцитах желчных протоков, в гепатоцитах, остеобластах, слизистой оболочке кишечника, в легких и почках. Повышение уровней представленных ферментов может свидетельствовать о патологических процессах печени и желчевыводящих путей. Их определение важно при холестазе, циррозе и онкологических процессах печени, при токсическом воздействии на печень.

Билирубин является продуктом распада гемоглобина и других гемсодержащих белков в печени, селезенке и клетках ретикулоэндотелиальной системы. В сыворотке крови он представлен в виде двух фракций: прямого и непрямого, составляющих общий билирубин. Выявление билирубина используется для диагностики и мониторинга желтух различной этиологии, для выявления заболеваний печени, обтурации внутри- и внепеченочных протоков, холестаза.

Лактатдегидрогеназа (ЛДГ) – это внутриклеточный фермент, который катализирует окисление молочной кислоты в пируват и содержится практически во всех клетках организма. Он наиболее активен в скелетной мускулатуре, сердечной мышце, почках, печени и эритроцитах. Является маркером повреждения тканей и разрушения клеток и используется в диагностике большого количества заболеваний. Креатинкиназа – фермент, который катализирует фосфорилирование креатина и его дефосфорилирование с образованием молекулы АТФ. Его наибольшая активность отмечается в скелетных мышцах и миокарде, меньшая – в клетках головного мозга, гладких мышцах, плаценте и других. Определение фермента является важным при цитолитических процессах при заболеваниях миокарда, скелетных мышц, при инсульте и др.

Фермент амилаза в основном секретируется клетками слюнных желез и поджелудочной железы. Он участвует в гидролитическом расщеплении полисахаридов. Липаза – это фермент, участвующий в гидролизе триглицеридов и входящий в состав секрета поджелудочной железы. Выявление данных показателей используется для диагностики патологических процессов, затрагивающих поджелудочную железу, заболевания слюнных желез и протоков, а также другие компоненты пищеварительной системы.

Почки являются главными органами мочевыделительной системы и играют важную роль в поддержании постоянства метаболизма в организме человека. Для оценки функционального состояния почек, в частности оценки сохранности процессов клубочковой фильтрации, используется определение уровней мочевины и креатинина в сыворотке крови, а также оценка скорости клубочковой фильтрации. Креатинин – это продукт неферментативного распада креатина и креатина фосфата, образующийся в мышцах. Мочевина – один из основных продуктов белкового метаболизма, содержащий азот. В норме данные метаболиты выводятся из организма человека с мочой. При их повышенном содержании можно судить о наличии патологических процессов почек, нарушающих нормальное функционирование почечного фильтра, проявляющихся как увеличением их выведения, так и избыточным накоплением. Косвенным параметром, отображающим функционирование почек, является уровень мочевой кислоты в сыворотке крови. Избыточное её накопление может свидетельствовать о снижении функционирования почечного фильтра, а также увеличении клеточной гибели в организме.

Жировой обмен веществ базируется на выявлении определенных компонентов, их количестве и соотношении в норме и патологии. Холестерол (холестерин) – это многоатомный циклический спирт, жизненно важный компонент органов и тканей человеческого организма. Он участвует в образовании мембран клеток, является исходным субстратом для синтеза половых гормонов, глюкокортикоидных гормонов, которые участвуют в росте, развитии организма и реализации функции воспроизведения. Из него образуются желчные кислоты, которые входят в состав желчи, витамин D. Холестерол нерастворим в воде, поэтому транспортируется в крови в составе липопротеинов, представляющих собой комплекс холестерол + аполипопротеин). Триглицериды являются основным источником энергии для организма, нерастворимы в воде и переносятся в крови с белком в виде комплекса, который называется липопротеином. Известно несколько типов липопротеинов, различающихся пропорциями входящих в их состав компонентов: липопротеины очень низкой плотности (ЛПОНП), липопротеины низкой плотности (ЛПНП), липопротеины высокой плотности (ЛПВП). Выявление общего холестерола и фракций липопротеинов используется для оценки риска развития атеросклероза, сердечно-сосудистых заболеваний, диагностики нарушений липидного обмена, метаболического синдрома.

Глюкоза является моносахаридом, который является основным энергетическим субстратом большинства тканей организма человека. Определение концентрации глюкозы играет основную роль в оценке углеводного обмена. Уровень глюкозы важен при диагностике гипер- и гипогликемии, нарушении толерантности к глюкозе, диагностике и мониторинге течения сахарного диабета, в комплексной диагностике метаболического синдрома.

Общее содержание белка в сыворотке крови отражает состояние белкового обмена. Белки сыворотки крови имеют разные размеры, заряд молекулы и относятся к альбуминам или глобулинам. Отклонение уровня общего белка от нормы может быть вызвано рядом физиологических состояний (непатологического характера) или являться симптомом различных заболеваний.

С-реактивный белок – это гликопротеин, вырабатываемый печенью и относящийся к белкам острой фазы воспаления. Он участвует в активации каскада воспалительных реакций на поверхности эндотелия сосудов, связывании и модификации липидов низкой плотности (ЛПНП), то есть способствует развитию атеросклероза. Повышенный уровень С-реактивного белка позволяет прогнозировать риск возникновения сердечно-сосудистой патологии (гипертонической болезни, инфаркта миокарда, инсульта, внезапной сердечной смерти), сахарного диабета 2-го типа и облитерирующего атеросклероза периферических сосудов.

Оценить состояние водно-электролитного обмена позволяет определение концентрации основных электролитов. К ним относятся калий (K), натрий (Na), кальций (Сa), железо (Fe). Они участвуют в поддержании водно-солевого баланса и кислотно-щелочного равновесия, работе сердечно-сосудистой, мышечной, нервной систем. Калий является основным внутриклеточным катионом. Натрий в большей концентрации, около 96 %, содержится во внеклеточной жидкости и крови. Данные микроэлементы участвуют в поддержании заряда мембран клеток, механизмах возбуждения мышечных и нервных волокон. Кальций относится к числу важнейших минералов организма человека. Около 99  % ионизированного кальция сосредоточено в костях и лишь менее 1  % циркулирует в крови. Он необходим для нормального сокращения сердечной мышцы, поперечно-полосатых мышц, для передачи нервного импульса, является компонентом свертывающей системы крови, каркаса костной ткани и зубов. Железо является микроэлементом, входящим в состав гемоглобина, миоглобина, некоторых ферментов и других белков, которые участвуют в обеспечении тканей и органов кислородом.

Клинический анализ крови позволяет оценить качественный и количественный состав крови по основным показателям: содержание эритроцитов и их специфических показателей, лейкоцитов и их разновидностей в абсолютном и процентном соотношении (лейкоцитарная формула), тромбоцитов.

Тиреотропный гормон (ТТГ) вырабатывается гипофизом и регулирует выработку гормонов щитовидной железы (тироксина и трийодтиронина) по «системе обратной связи», которая позволяет поддерживать стабильную концентрацию этих гормонов в крови. Гормоны щитовидной железы являются основными регуляторами расхода энергии в организме, и поддержание их концентрации на необходимом уровне крайне важно для нормальной деятельности практически всех органов и систем.

Для чего используется исследование?

  • Для оценки основных показателей обмена веществ;
  • для оценки функционирования систем и органов организма человека;
  • для оценки диагностических показателей углеводного, белкового, жирового обменов, обмена гормонов и биологически активных веществ, а также обмена микроэлементов;
  • для определения баланса показателей обмена веществ (метаболизма) в норме и при подозрении на развитие того или иного заболевания.

Когда назначается исследование?

  • При диагностике нарушений основных видов обмена веществ;
  • при оценке функционального состояния печени, почек и органов мочевыделения, пищеварительной системы, сердечно-сосудистой системы, нервной системы, эндокринной системы;
  • при подозрении на наличие патологического процесса или заболевания, сопровождающегося нарушением обмена веществ;
  • при профилактических осмотрах.

Что означают результаты?

Референсные значения

Причины повышения и понижения индивидуальны для каждого исследуемого показателя в комплексе. Рекомендуется оценивать полученные результаты как изолированно, так и совместно по исследуемым системам, органам при подозрении на ту или иную патологию.

Что может влиять на результат?

  • Несоблюдение диеты: прием жирной пищи или голодание могут искажать значения определяемых параметров;
  • применение многих лекарственных препаратов, биологически активных добавок, алкоголя;
  • интенсивная физическая нагрузка;
  • беременность.


Скачать пример результата

Также рекомендуется

[40-135] Лабораторное обследование при метаболическом синдроме

[40-134] Развернутое лабораторное обследование почек

[40-483] Лабораторное обследование функции печени

Кто назначает исследование?

Терапевт, врач общей практики, кардиолог, эндокринолог, гастроэнтеролог, нефролог, уролог, педиатр, хирург, гематолог.

Литература

  1. Долгов В.В., Меньшиков В.В. Клиническая лабораторная диагностика: национальное руководство. – Т. I., Т.  II – М. : ГЭОТАР-Медиа, 2012.
  2. Камышников В.С. и др. Методы клинических лабораторных исследований / под ред. В.С. Камышникова.- 3-е изд., перераб. и доп. – М.: МЕДпресс-информ, 2009. – 752 с.: ил.
  3. Stephen R, Jolly SE, Nally JV Jr, Navaneethan SD Albuminuria: when urine predicts kidney and cardiovascular disease / Cleve Clin J Med. 2014 Jan;81(1):41-50. doi: 10.3949/ccjm.81a.13040. Review.
  4. Wilkins T, Tadkod A, Hepburn I, Schade RR Nonalcoholic fatty liver disease: diagnosis and management / Am Fam Physician. 2013 Jul 1;88(1):35-42.
  5. Fauci, Braunwald, Kasper, Hauser, Longo, Jameson, Loscalzo Harrison’s principles of internal medicine, 17th edition, 2009.

Как метаболизм меняется с возрастом. Новое исследование развенчало старые мифы

Автор фото, Getty Images

Всем известно расхожее мнение о метаболизме: люди после 20 лет прибавляют в весе год за годом, потому что их метаболизм замедляется, особенно в среднем возрасте. У женщин метаболизм медленнее, чем у мужчин. Вот почему им труднее контролировать свой вес. Менопауза только усугубляет ситуацию, еще больше замедляя обмен веществ у женщин.

Как оказалось, все это неправда.

Согласно новому и весьма масштабному анализу использования энергии организмом, результаты которого опубликованы в журнале Science, замедление метаболизма (обмена веществ) в течение жизни, вообще говоря, не связано с возрастом напрямую.

Исследование, проведенное с участием 6400 человек в возрасте от восьми дней до 95 лет в 29 странах, показывает, что метаболизм человека не меняется на протяжении всего среднего возраста.

Он достигает пика в возрасте одного года, остается стабильным от 20 до 60 лет, а затем неумолимо снижается.

Эти открытия заставляют по-новому взглянуть на наши представления о теле. Результаты исследования, вероятно, изменят наши представления о физиологии человека, а также могут иметь значение в медицине, например, для определения подходящих доз лекарств для детей и пожилых людей.

Четыре фазы метаболизма

Метаболизм — это химический процесс, необходимый для поддержания жизнедеятельности организма.

И чем больше размеры этого организма — будь то огромные бицепсы или излишний запас жира на животе — тем больше энергии ему требуется.

Поэтому исследователи скорректировали свои измерения с поправкой на размер тела, чтобы сравнить метаболизм людей разных комплекций и габаритов.

Исследование, опубликованное в журнале Science, выявило четыре фазы метаболизма в жизни:

  • от рождения до возраста одного года, когда метаболизм меняется от уровня матери ребенка к максимальному в течение всей жизни — на 50% выше, чем у взрослых
  • легкое замедление к 20 годам, без каких-любо всплесков в период полового созревания, примерно по 3% в год
  • без изменений в возрасте от 20 до 60 лет
  • постоянное снижение, с ежегодным падением примерно на 0,7%, которое к 90 годам снижает метаболизм на 26% по сравнению со средним возрастом

Как и следовало ожидать, в среднем для всего населения эта формула работает, но есть и индивидуальные различия. У некоторых уровень метаболизма на 25% ниже среднего для их возраста, а у других уровень метаболизма на четверть выше, чем ожидалось. Но эти пограничные значения не меняют общей картины, отраженной на графиках, показывающих траекторию скорости метаболизма в течение жизни.

«Это картина, которую мы никогда раньше не видели, и в ней полно сюрпризов, — говорит один из исследователей, профессор Джон Спикман из университета Абердина. — Больше всего меня удивило то, что во взрослом возрасте не происходит никаких изменений — если в среднем возрасте вас «разносит», вы больше не можете винить в этом снижение метаболизма».

Недоедание в детстве

Любопытным оказалось и то, что исследователям обнаружить не удалось.

Метаболического всплеска не было ни во время полового созревания, ни во время беременности, как и не было его замедления во время менопаузы.

Высокий метаболизм в первые годы жизни также подчеркивает, насколько важен этот момент для развития и почему последствия недоедания в детстве могут остаться с вами на всю жизнь.

«Когда люди говорят о метаболизме, они имеют в виду диету и физические упражнения — но на самом деле речь идет о работе вашего тела, его клеток, — сказал Би-би-си профессор Герман Понцер из Университета Дьюка. — В годовалом возрасте они невероятно загружены работой, и когда мы видим снижение с возрастом, мы видим, что клетки перестают работать».

Одним из открытий, которые больше всего удивили Понцера, стал метаболизм младенцев. Он ожидал, например, что у новорожденного младенца будет заоблачно высокий уровень метаболизма — ведь как известно биологам, мелкие животные сжигают калории быстрее, чем более крупные.

Автор фото, Getty Images

Однако оказалось, что в течение первого месяца жизни у младенцев такой же уровень метаболизма, как и у их матерей. Но вскоре после рождения ребенка, по его словам, что-то срабатывает, и скорость обмена веществ резко возрастает.

Ученые также предполагали, что обнаружат замедление метаболизма у взрослых, когда им будет за 40 или, у женщин, с наступлением менопаузы. Но, как сказал доктор Понцер, авторы исследования этого просто не наблюдали.

Метаболизм людей измеряли с использованием так называемой воды с двойной меткой, состоящей из более тяжелых изотопов атомов водорода и кислорода. Ученые измеряли количество сожженных калорий, отслеживая количество углекислого газа, выдыхаемого участниками эксперимента во время повседневной деятельности.

Но такая вода стоит очень дорого, поэтому исследователям из 29 стран потребовались совместные усилия, чтобы собрать данные о 6400 участниках эксперимента.

Дозировка лекарств

Исследователи заявили, что полное понимание возрастного сдвига метаболизма может иметь значение в медицине.

Профессор Понцер считает, что это может помочь выявить зависимость распространения рака от изменений метаболизма и необходимость корректировки дозы лекарств на разных этапах.

Ученые рассуждают и о том, могут ли лекарства, изменяющие обмен веществ, замедлить развитие болезней в пожилом возрасте.

Розалин Андерсон и Тимоти Роудс из Университета Висконсина заявили, что это исследование уже привело к новым важным открытиям в области метаболизма человека, и что нельзя считать случайностью то обстоятельство, что старческие болезни появляются и развиваются как раз в момент, когда уровень метаболизма падает.

Примерно в 60 лет, независимо от того, как молодо люди выглядят, они кардинально меняются. «Существует миф о вечной молодости, — говорит Андерсон. — Но биология возражает. В возрасте около 60 лет все начинает меняться. Наступает момент, когда все уже не так, как было раньше».

Автор фото, Getty Images

Эпидемия ожирения

Профессор Том Сандерс из Королевского колледжа Лондона сказал: «Интересно, что удалось обнаружить очень небольшие различия в общих расходах энергии между молодым и средним возрастом — временем, когда большинство взрослых в развитых странах прибавляли в весе. Эти данные подтверждают мнение о том, что эпидемия ожирения вызвана избыточным потреблением пищи, а не снижением человеческих энергозатрат».

По словам доктора Сэмюэла Кляйна, директора Центра питания человека Медицинской школы Вашингтонского университета в Сент-Луисе, энергетические потребности сердца, печени, почек и мозга требуют 65% всего метаболизма в состоянии покоя, хотя они составляют лишь 5% от массы тела.

Он добавил, что более медленный обмен веществ после 60 лет может означать, что с возрастом люди начинают хуже функционировать. Это может быть одной из причин того, что хронические заболевания чаще всего возникают у пожилых людей.

Он добавил: «Я не думаю, что можно делать какие-либо новые клинические выводы для отдельных людей». По его словам, в том, что касается набора веса, проблема остается прежней: люди потребляют больше калорий, чем сжигают.

В целом, считает Кляйн (он, кстати, не принимал участия в исследовании) для общественного здравоохранения и понимания диеты и питания результаты исследования имеют на данный момент ограниченное значение, поскольку дают «взгляд на энергетический обмен с высоты птичьего полета».

Все, что нужно знать об обмене веществ | Здоровье

Об обмене веществ говорят часто, ссылаясь на него по поводу и без. От него, в конце концов, зависит наш вес, который волнует абсолютно всех: и тех, кто хочет «подсушиться»; и тех, кто планирует похудеть; и даже тех, кто пытается его набрать. Что такое метаболизм, каким он должен быть в норме и как его усилить — в статье врача-диетолога Зарины Бабужиной

Обмен веществ, или метаболизм — это совокупность биохимических процессов в клетках организма, направленная на поддержание жизнедеятельности человека.

Организм человека находится в постоянном обмене с внешней средой: мы нуждаемся в поступлении кислорода, минеральных и питательных веществ (белки, жиры и углеводы), витаминов и воды. Поступившие в организм вещества подвергаются химическим изменениям, становясь при этом компонентами клеток и продуктами обмена (углекислый газ, вода, аммиак), которые затем выводятся. При этих химических превращениях также высвобождается энергия, необходимая для развития, работы и роста организма.

Таким образом, две составляющие обмена веществ — анаболизм и катаболизм.

Анаболизм — это процесс усвоения веществ, во время которого энергия расходуется. А катаболизм — процесс распада веществ с высвобождением энергии. Баланс этих двух процессов важен и регулируется центральной нервной и эндокринной системами организма.

Желание ускорить обмен веществ — модная тенденция. Можно ли этого добиться?

Отчасти, да — вот как: полноценный здоровый сон, увеличение физической активности, сбалансированный рацион питания.

Во время сна процессы синтеза (анаболизма) преобладают, то есть организм активно расходует накопленную энергию (60-70%), а также нормализуется выработка гормонов, в частности кортизола (гормона стресса) и мелатонина (гормона сна).

Также много энергии расходуется во время физической активности и после нее, в период восстановления (10-30%). Следует отметить, что снижение процента жировой ткани (то есть увеличение количества мышц и сокращение количества жира) — это необходимое условие для ускорения метаболизма, так как мышцы, даже в состоянии покоя — более затратная в обслуживании ткань.

Важно помнить, что с увеличением количества мышечной ткани возрастет и аппетит. Поэтому стоит питаться сбалансированно, добавляя в свой рацион больше овощей и круп. Откажитесь от голодания и суровых диет: когда вы сокращаете калории,  организм всеми силами накапливает энергию вместо того, чтобы расходовать ее. Процесс переваривания пищи также энергозатратен, поэтому принимайте пищу регулярно, без больших перерывов.

Некоторые продукты — кофеин, женьшень, экстракт гуараны — способны ускорять липолиз (расщепление жиров), однако на обмен веществ они воздействуют опосредованно и краткосрочно, являясь при этом активными стимуляторами нервной системы. Если решитесь прибегнуть к их помощи, будьте внимательны к своим ощущением, соблюдайте меру.

Скорость обмена веществ зависит от пола, возраста и наличия (либо отсутствия) заболеваний. Чтобы узнать точное значение, необходимо провести исследование в метаболической камере (сутки в стационаре). Такой тест бывает актуален при некоторых патологиях, в остальных случаях скорость обмена веществ можно рассчитать самостоятельно.

Существует формула для расчета базального (основного) метаболизма — так называемая формула Харриса-Бенедикта. Ее легко найти в интернете. То значение, которое вы получите при расчете — это количество энергии, необходимое для поддержания физиологических функций организма в покое. Чтобы узнать суточную потребность в калориях (общий метаболизм), умножайте полученное значение на свой коэффициент активности. Тот же принцип расчета метаболизма заложен в онлайн-калькуляторы и «умные весы».

Такой метод оценки приблизительный, но вполне достаточный для того, чтобы иметь представление о скорости своего метаболизма.

6. Регуляция обмена веществ. Нарушения обмена веществ

Регуляция обмена веществ

Обменные процессы в организме происходят под действием ферментов и регулируются нервно-гуморальным путём.

Почти все железы внутренней секреции принимают участие в регуляции обмена веществ:

  • щитовидная железа регулирует окислительные процессы, влияя на рост и развитие организма;
  • надпочечники регулируют углеводный, жировой и белковый обмен (способствуют превращению белков в углеводы), регулируют обмен воды и солей.

 

Нарушения регуляции обмена веществ вызывают различные заболевания.

Заболевания, связанные с нарушением обмена веществ

К нарушению обмена веществ может привести неправильное питание. Если нарушается баланс между энергией, поступающей в организм с пищей, и энергией, которую организм тратит, то может произойти изменение веса. Человек худеет или поправляется, в зависимости от количества энергии, поступающей в организм с пищей.

 

Наиболее распространённо такое нарушение обмена веществ как ожирение. В зависимости от количества жировой ткани ожирение делится на степени.

 

 

Ожирение повышает риск развития сахарного диабета (заболевания, связанного с нарушением углеводного обмена и дисфункцией поджелудочной железы), гипертонической болезни и других заболеваний (метаболический синдром), связанных с наличием избыточного веса.

 

 

Особенную опасность представляет собой ожирение, затрагивающее внутренние органы. Например, ожирение печени (признаки ожирения печени могут напоминать симптомы отравления).

 

 

Дистрофия — заболевание, связанное с недостаточным поступлением в организм питательных веществ (особенно белка). Когда использованы все запасы органических веществ, начинают разрушаться собственные белки организма.

 

 

Анорексия — это болезненное желание худеть, которое по некоторым данным может считаться проявлением шизофрении. Анорексия чаще встречается у девочек в возрасте от \(12\) до \(30\) лет. Больные худеют так сильно, что нарушается работа всех систем органов.

 

 

Ещё одно заболевание — булимия — проявляется в обжорстве. Во время приступов булимии человек может съесть очень много пищи, а затем вызывает рвоту, чтобы воспрепятствовать набору лишнего веса. Булимия может привести к серьёзным осложнениям: от неврастении до острой сердечной недостаточности.

 

Нарушения обмена веществ в организме могут стать причиной отложения солей и образования камней в почках и мочевыводящих путях.

Источники:

http://med36.com/ill/1145

http://900igr.net/prezentatsii/biologija/Obmen-veschestv-v-organizme/012-Funktsii-belkov-zhirov-i-uglevodov.html

Нарушение обмена веществ

МЕТАБОЛИЗМ (или обмен веществ) — биохимические превращения питательных веществ, поступивших в организм, до момента их выведения. В результате этого процесса строятся структурные элементы клеток и тканей.

Выделяют следующие виды нарушений обменных процессов в организме:

  • Нарушение обмена белков

Белки – это основной строительный материал для всех клеток организма. Все патологические процессы в той или иной степени являются либо причиной, либо следствием нарушения белкового обмена.

  • Нарушение обмена воды

Вода – незаменимая жидкость, составляющая чуть больше половины массы тела взрослого человека. В норме в организм должно поступать в день примерно 2,5 литра и выделяться столько же. Нарушение водного обмена может протекать в виде обезвоживания и патологической задержки жидкости в организме. Оба состояния опасны и серьезно нарушают здоровье человека. При обезвоживании возникает сгущение крови, и, как следствие, все органы и ткани страдают от сниженного питания и гипоксии (особенно центральная нервная система и желудочно-кишечный тракт). При задержке воды возникают отеки, повышается давление.

  • Нарушение обмена жиров

Жиры играют очень важную роль в работе органов и систем организма. Например, жировую основу имеют все гормоны. Присутствуют жиры и в нервной ткани, обеспечивая стабильность клеточных структур и нормальную передачу нервных импульсов.

  • Нарушение минерального обмена веществ и кислотно-щелочного баланса

Минералы незаменимы при работе клеток, присутствуют в ферментах, витаминах, гормонах, пигментах. Это биокатализаторы большинства физиологических процессов и основа кислотно-щелочного состояния организма. Причин данного нарушения много: стрессы, неблагоприятная окружающая среда, увлечение диетами, несбалансированное питание, вредные привычки. Нарушение минерального обмена приводит к дисбалансу всех систем, гиповитаминозу и снижению качества работы ферментов, ослаблению иммунитета и пр.

  • Нарушение обмена углеводов

Углеводы осуществляют важнейшую энергетическую функцию. Для организма одинаково неприемлемо как резкое увеличение уровня глюкозы (сахара) в крови, так и его падение. Более того, критические значения сахара крови могут обернуться летальным исходом.
Необходимо отметить, что выделение нескольких отдельных видов нарушений обмена является весьма условным, т.к. все виды обмена взаимосвязаны между собой и существенно влияют друг на друга.

Причины нарушения обмена веществ разнообразны. Наиболее частые из них – это наследственные факторы, приводящие к сбою работы органов и систем, непосредственно регулирующих  обменные процессы.

В силу высокой актуальности вопроса остановимся подробнее на нарушении обмена жиров.
Важнейшим результатом метаболизма является ЭНЕРГИЯ, извлекающаяся из содержащихся в клетках веществ.

Жировая ткань является важнейшим энергетическим депо организма, а способность запасать энергию в виде жира является одной из основных жизненно  важных функций жировой ткани.

При поступлении питательных веществ, превышающем потребности организма, происходит избыточное развитие жировой ткани, что приводит к ожирению.

Лечение ожирения в Пушкине. 

Метаболизм человека: факты и общая информация: Disabled World

Дата обновления / пересмотра: 21.03.2019
Автор: Disabled World | Свяжитесь с нами

Синопсис: Метаболизм — это термин, используемый для обозначения расщепления пищи и ее последующего преобразования в энергию, в которой нуждается организм человека.

Основной документ

Определение метаболизма

Метаболизм определяется как набор поддерживающих жизнь химических преобразований в клетках живых организмов.Эти катализируемые ферментами реакции позволяют организмам расти и воспроизводиться, поддерживать свои структуры и реагировать на окружающую среду. Слово метаболизм может также относиться ко всем химическим реакциям, которые происходят в живых организмах, включая пищеварение и перенос веществ в разные клетки и между ними, и в этом случае набор реакций внутри клеток называется промежуточным метаболизмом или промежуточным метаболизмом.

Метаболизм состоит из « катаболизма » и « анаболизма »; которые представляют собой накопление и разложение веществ.В области биологии метаболизм относится ко всем химическим процессам организма, перевариванию пищи и удалению отходов.

Метаболизм клеток

Каждая живая клетка в организме человека проходит метаболизм, называемый клеточным метаболизмом. Многоклеточные организмы, такие как животные и растения, тоже. У людей общий метаболизм отличается от метаболизма отдельных клеток. Есть метаболические пути, которые образуют процесс, состоящий из двух частей; первая часть — это та, которая называется «катаболизм», во время которой организм перерабатывает пищу, чтобы использовать ее для получения энергии.Другая часть называется «анаболизм», когда организм человека использует пищу для восстановления или создания клеток. Обмен веществ прекращается только тогда, когда человек умирает.

Катаболизм

Термин «катаболизм» происходит от греческого слова «ката», что означает «вниз». Катаболизм — это процесс, состоящий из всех реакций, во время которых более крупные молекулы распадаются на более мелкие с высвобождением энергии. Примером этого процесса является переваривание белка, который затем расщепляется на аминокислоты, которые организм человека может поглощать и использовать в процессе метаболизма, сохраняя гликоген в печени для получения энергии.Химически этот процесс известен как «реакция окисления».

Анаболизм

Термин «анаболизм» происходит от греческого слова «Ана», что означает «вверх». Анаболизм — это процесс, состоящий из всех реакций, во время которых сборка маленьких молекул превращается в более крупные, а затем сохраняется в виде энергии во вновь образованных химических связях. Примером этого является сборка аминокислот в более крупные белки и последующий синтез жира и гликогена для использования человеком в качестве энергии.Химически этот синтетический процесс известен как «реакция восстановления».

Определение скорости метаболизма

Термин «скорость метаболизма» относится к количеству химической энергии, которую человек высвобождает из своего тела в единицу времени. Химическая энергия — это то, что измеряется в калориях или количестве энергии, которое нагревает один грамм воды на один градус Цельсия. Калории легче измерять с помощью килокалорий, или «ккал». Один ккал — это 1000 калорий; то, что и на этикетках продуктов питания, и диетологи называют калорийностью с большой буквы.’. Скорость метаболизма человека обычно выражается в ккал в час или день. Один из способов измерить скорость метаболизма человека — это использование спирометра, который представляет собой устройство, измеряющее скорость потребления кислорода. На каждый литр кислорода, которым дышит человек, он расходует около 4,82 ккал энергии из гликогена или жира.

Скорость метаболизма человека зависит от определенных переменных, таких как голодание, уровень гормонов, физическая активность, психическое состояние и, в частности, гормон щитовидной железы.Общий уровень метаболизма человека (TMR) включает в себя его базовый уровень метаболизма (обсуждается ниже) в дополнение к затратам энергии на другие виды деятельности. Уровень метаболизма человека повышается из-за физической активности, беспокойства, приема пищи, беременности, лихорадки или других факторов. Есть факторы, которые также могут снизить общий уровень метаболизма человека, такие как апатия, депрессия или длительное голодание.

У детей TMR выше, чем у взрослых. Будучи людьми среднего возраста, они многократно набирают вес, даже если они не меняют своих привычек в еде.Люди, соблюдающие диету, могут разочароваться отчасти из-за того, что первоначальная потеря веса происходит из-за воды, которая быстро восстанавливается, а также из-за того, что их TMR со временем снижается. По мере того, как их диета прогрессирует, они сжигают меньше калорий и начинают синтезировать больше жира, даже при стабильном потреблении калорий.

Определение метаболических состояний

Существует два метаболических состояния, определяемых как «абсорбция» и «постабсорбция», которые определяются временем, прошедшим с момента приема пищи, и изменениями в переработке энергии его тела.Состояние «абсорбции» длится около четырех часов как во время, так и после еды. Во время состояния абсорбции организм человека поглощает питательные вещества, которые он потребил, использует некоторые из них для удовлетворения своих непосредственных потребностей и превращает излишки питательных веществ в энергию, которая сохраняется. Состояние всасывания регулируется в основном гормоном, называемым «инсулин», который способствует поглощению клетками глюкозы или сахара в крови, а также аминокислот, окислению глюкозы, синтезу жира и гликогена.Из-за быстрого поглощения глюкозы клетками уровень сахара в крови человека падает из-за инсулина.

Состояние «послеабсорбции» обычно возникает поздно утром, днем ​​и ночью, когда человек не ел в течение четырех или более часов. Во время постабсорбционного состояния желудок и тонкий кишечник человека пусты, и их метаболические потребности должны удовлетворяться за счет накопленной энергии.

Определение скорости основного обмена

Базальная скорость метаболизма (BMR) человека (калькулятор базальной скорости метаболизма) — это минимальная потребность в калориях, необходимая человеку для поддержания жизни во время отдыха.BMR человека может быть ответственным за сжигание до семидесяти процентов от общего количества потребляемых калорий, хотя эта цифра варьируется в зависимости от различных факторов. Такие процессы, как перекачивание крови, дыхание и поддержание температуры тела, сжигают калории. BMR человека является важнейшим фактором в определении его общей скорости метаболизма, а также количества калорий, необходимых для поддержания, потери или набора веса. BMR человека определяется сочетанием факторов окружающей среды и генетических факторов.Эти факторы включают:

  • Возраст: BMR человека уменьшается с возрастом; по прошествии двадцати лет их BMR падает примерно на два процента каждое десятилетие.
  • Процент телесного жира: люди с более низким процентом телесного жира имеют более высокий BMR. (Калькулятор процентного содержания жира в организме)
  • Площадь поверхности тела: Чем больше площадь поверхности тела человека, тем выше его BMR. У высоких и худых людей BMR выше.
  • Температура тела: при каждом повышении внутренней температуры тела человека на 0,5 ° C его BMR увеличивается примерно на семь процентов.Химические реакции в организме человека происходят быстрее при более высоких температурах. У человека с лихорадкой увеличивается BMR.
  • Диета: Резкое снижение калорийности или голодание может радикально снизить BMR человека до тридцати процентов. Ограничительная низкокалорийная диета может привести к снижению BMR человека на целых двадцать процентов.
  • Упражнение: упражнения помогают поднять BMR человека за счет наращивания дополнительной мышечной ткани и влияют на массу тела за счет сжигания калорий.
  • Внешняя температура: Температура вне тела человека также может влиять на его BMR. Низкие температуры могут вызвать увеличение BMR человека, хотя кратковременное воздействие повышенного тепла мало влияет на обмен веществ в организме. Продолжительное воздействие тепла может повысить BMR человека.
  • Пол: Мужчины, как правило, имеют большую мышечную массу и более низкий процент жира в организме, чем женщины, и, следовательно, имеют более высокий BMR.
  • Генетика: Некоторые люди рождаются с более медленным или более быстрым метаболизмом.
  • Железы: «Тироксин» — это регулятор BMR, вырабатываемый щитовидной железой, который ускоряет метаболическую активность человека. Чем больше тироксина вырабатывает щитовидная железа человека, тем выше будет его BMR. Если щитовидная железа человека вырабатывает слишком много тироксина, состояние, называемое «тритоксикоз», его BMR может удвоиться. Слишком низкая выработка тироксина называется «микседемой» и может привести к снижению BMR человека до 30-40 процентов ниже нормы. Адреналин также может увеличить BMR человека, но в меньшей степени.
  • Вес: чем больше человек весит, тем выше его BMR.

Атомная структура аденозинтрифосфата (АТФ), центрального промежуточного звена в энергетическом обмене.

Интересные факты метаболизма

  • Вопреки распространенному мнению, медленный метаболизм редко является причиной лишнего веса.
  • Анаболизм — это набор конструктивных метаболических процессов, при которых энергия, выделяемая при катаболизме, используется для синтеза сложных молекул.
  • Метаболизм включает в себя широкий спектр химических реакций, но большинство из них подпадают под несколько основных типов реакций, которые включают перенос функциональных групп атомов и их связей внутри молекул.
  • У худых людей почти всегда наблюдается более медленный метаболизм в состоянии покоя; их буквально меньше, чтобы сжечь в состоянии покоя.
  • Катаболизм углеводов — это расщепление углеводов на более мелкие единицы.
  • Метаболизм относится ко всем физическим и химическим процессам в организме, которые преобразуют или используют энергию.
  • Один из простых способов ускорить метаболизм — нарастить мышечную массу, подняв тяжести.
  • Метаболизм может сильно различаться. У женщины ростом 5 футов 2 дюйма и весом 130 фунтов может быть совершенно другой метаболизм, чем у другой женщины того же роста и веса.
  • Большинство структур, из которых состоят животные, растения и микробы, состоят из трех основных классов молекул: аминокислот, углеводов и липидов (часто называемых жирами).
  • Мужчины, у которых от природы более высокое соотношение мышечной массы и жира, склонны сжигать то, что они едят, быстрее, хотя у толстого мужчины может быть более медленный метаболизм, чем у стройных женщин с большим количеством мышечной ткани.
  • Ваш метаболизм регулируется небольшой железой в форме бабочки, известной как щитовидная железа.
Подтемы и связанные темы

Disabled World — это независимое сообщество инвалидов, основанное в 2004 году для предоставления новостей и информации об инвалидах людям с ограниченными возможностями, пожилым людям, их семьям и / или опекунам. Посетите нашу домашнюю страницу для получения информативных обзоров, эксклюзивных историй и практических рекомендаций. Вы можете связаться с нами в социальных сетях, таких как Twitter и Facebook, или узнать больше о Disabled World на нашей странице о нас.

Заявление об ограничении ответственности: Disabled World предоставляет только общую информацию. Представленные материалы никоим образом не предназначены для замены профессиональной медицинской помощи квалифицированным практикующим врачом и не должны рассматриваться как таковые. Любое стороннее предложение или реклама на disabled-world.com не означает одобрения Disabled World.


Цитируйте эту страницу (APA): Disabled World. (2019, 21 марта). Метаболизм человека: факты и общая информация. Мир инвалидов . Получено 30 сентября 2021 г. с сайта www.disabled-world.com/fitness/metabolism/

Анализ энергетического метаболизма у человека: обзор методик

Аннотация

Общие сведения

Ожирение является следствием хронического энергетического дисбаланса. Нам нужны точные и точные измерения потребления и расхода энергии, а также связанных с ними моделей поведения, чтобы полностью понять, как регулируется энергетический гомеостаз, с целью разработки вмешательств и оценки их эффективности в борьбе с глобальной эпидемией ожирения.

Объем обзора

Мы предоставляем углубленный обзор методологий, используемых в настоящее время для измерения потребления и расхода энергии у людей, включая их принципы, преимущества и ограничения в условиях клинических исследований. Цель состоит в том, чтобы предоставить исследователям исчерпывающее руководство по проведению исследований ожирения самого высокого качества.

Основные выводы

Существует множество методик для измерения различных аспектов энергетического метаболизма, и ни одна из них не является идеальной при любых обстоятельствах.Выбор методов должен быть конкретным для конкретных исследовательских вопросов, с приоритетами для рассмотрения практичности и качества данных. Комбинация дополнительных измерений может быть предпочтительнее. Настоятельно необходимо разработать новые методологии для повышения точности и точности оценок потребления энергии.

Ключевые слова: Расходы на энергию, Оценка питания, Методология клинических исследований

1. Введение

Ожирение — это нарастающая глобальная эпидемия со значительными личными и социальными последствиями.В 2014 году Всемирная организация здравоохранения подсчитала, что более 1,9 миллиарда взрослых (или 39% мирового населения в возрасте 18 лет и старше) имеют избыточный вес, а среди тех, кто превышает 600 миллионов, страдают ожирением [1]. Избыточный вес и ожирение в качестве основного фактора риска ряда хронических заболеваний, включая диабет, сердечно-сосудистые заболевания и некоторые виды рака, явились причиной 3,4 миллиона смертей в 2010 году [2]. Ожирение также оказывает существенное влияние на экономику. Помимо того, что медицинские расходы на душу населения на ~ 40% выше, чем у людей со здоровой массой тела [3], ожирение также сопряжено с косвенными расходами из-за снижения производительности труда, например.грамм. неспособность работать на полную мощность, отсутствие на работе или преждевременная смертность [4]. В Соединенных Штатах, по оценкам, национальные расходы на невыход на работу, связанные с ожирением, составляют от 3 до 6 миллиардов долларов в год [5]. Несмотря на усилия по созданию благоприятной среды для здорового образа жизни и реализации агрессивных вмешательств, не было никаких признаков тенденции к снижению эпидемии ожирения [6].

Ожирение, как заболевание чрезмерного отложения жира, по сути, является следствием хронического энергетического дисбаланса, когда потребление энергии постоянно превышает расход, что затем приводит к накоплению излишков энергии в белой жировой ткани.Хотя решение проблемы ожирения кажется таким же простым, как сокращение потребления калорий (например, отказ от высококалорийной пищи) и увеличение расхода энергии (например, увеличение физической активности), провал десятилетних инициатив общественного здравоохранения, направленных на устранение «вызывающих ожирение» факторов окружающей среды. указывает на то, что ожирение — проблема гораздо более сложная, чем распространенное мнение о «низкой силе воли». В самом деле, нам еще предстоит полностью понять сложные взаимодействия между генетикой, физиологией и когнитивным поведением, которые регулируют энергетический гомеостаз.Одна из самых серьезных проблем в исследованиях ожирения — это точно измерить потребление и расход энергии, а также связанное с этим поведение. Такие инструменты измерения позволят идентифицировать причинные связи между энергетическим гомеостазом и результатами для здоровья, проинформировать о механизмах, с помощью которых регулируется энергетический метаболизм, и точно определить, как изменяется энергетический баланс в ответ на вмешательства. В этой статье мы даем углубленный обзор методологий, используемых для измерения потребления и расхода энергии у людей, с целью предоставить исследователям исчерпывающее руководство по проведению исследований ожирения самого высокого качества.

2. Краткий обзор энергетического гомеостаза

2.1. Энергетический баланс

Энергетический баланс — это разница между потреблением энергии и ее расходом. Энергетическое равновесие, то есть нулевой энергетический баланс, достигается, когда потребление метаболизируемой энергии полностью совпадает с количеством потраченной энергии. С другой стороны, ненулевой энергетический баланс должен подразумевать одинаковое изменение содержания энергии в теле в виде изменений веса некоторых составляющих тела [7], что впоследствии приводит к изменению расхода энергии.В случае положительного энергетического баланса, базальная скорость метаболизма увеличивается с увеличением веса из-за роста мышечной массы, чтобы поддерживать израсходованные жировые отложения, и, наоборот, снижение базальной скорости метаболизма, когда отрицательный энергетический баланс вызывает сокращение тела. масса. Предполагая, что потребление энергии останется неизменным после первоначального вмешательства, можно ожидать, что расход энергии в конечном итоге будет соответствовать потребляемой энергии, а масса тела стабилизируется на новом заданном уровне.

В действительности, однако, когда имеет место стойкое отклонение от энергетического равновесия, изменения в расходе энергии больше нельзя предсказать на основе метаболической массы.Наше исследование CALERIE [8], среди многих других [9], [10], показало, что потеря веса связана со снижением 24-часового расхода энергии до 15% ниже, чем прогнозируется после поправки на изменения в составе тела. , тогда как при перекармливании наблюдается обратное [9], [11]. Недавнее исследование лиц с патологическим ожирением показало более низкий уровень метаболизма в состоянии покоя сразу после интенсивной диеты и упражнений, который продолжал снижаться (с -275 до -499 ккал / день) через 6 лет после вмешательства, несмотря на значительное восстановление как мяса, так и жира. масса [12].Эти данные ясно указывают на непропорциональное изменение в расходе энергии не только во время, но и далеко за пределами динамической фазы изменения веса, явления, известного как метаболическая адаптация или адаптивный термогенез. Взаимосвязь между энергетическим балансом и метаболической адаптацией проиллюстрирована на.

Иллюстрация энергетического баланса и метаболической адаптации. Когда потребление энергии равно общему расходу энергии, достигается состояние энергетического равновесия, и вес тела остается на обычном заданном уровне.Когда потребление энергии превышает или падает ниже уровня, необходимого для поддержания обычного веса тела, расход энергии больше не соответствует потреблению (обозначено серой заштрихованной областью), при этом расходы превышают потребление при положительном энергетическом балансе и наоборот — при отрицательном энергетическом балансе. Большая часть этой разницы объясняется изменениями энергетических затрат при физической активности, связанными с различной массой тела и термическим эффектом пищи. Метаболическая адаптация относится к феномену, при котором расход энергии регулируется независимо от метаболической массы, возможно, через измененную митохондриальную динамику, как потенциальный механизм для восстановления массы тела до обычного заданного значения.

Помимо изменений в расходе энергии, связанных с изменениями обезжиренной и жировой массы, еще одним очевидным фактором изменений в 24-часовом расходе энергии, конечно же, является изменение затрат энергии на физическую активность при другой массе тела. Изменения в приеме пищи также влияют на количество энергии, затрачиваемой на переработку и усвоение питательных веществ (термический эффект пищи; см. Раздел 2.3 ниже). Возможно, несколько интригует тот факт, что базальная скорость метаболизма также непропорционально регулируется по отношению к метаболической массе [13], [14].Некоторые предполагают изменение состава обезжиренной массы. Хотя это подтверждается данными Бози-Вестфала и его коллег [15], которые продемонстрировали небольшую, но все же значительно большую потерю массы органов с высокой метаболической активностью (например, сердца, печени и почек) по сравнению с общей потерей массы без жира. после снижения веса. В последние годы появляются доказательства связи между динамикой митохондрий, доступностью питательных веществ и расходом энергии, что подразумевает некоторую форму клеточной биоэнергетической адаптации.Было показано, что митохондрии в голодающих клетках увеличивают соотношение АТФ, производимого на единицу потребления питательных веществ, тогда как митохондрии с избытком питательных веществ увеличивают потери энергии в виде тепла из-за утечки митохондриальных протонов (подробности см. В недавнем обзоре Liesa и Shirihai. [16]). Другими словами, мы адаптируемся к изменениям в предложении и спросе на энергию, регулируя нашу способность и / или эффективность синтеза АТФ. Однако длительные изменения в митохондриальной динамике (например, хронический положительный энергетический баланс при ожирении) могут привести к дисфункции митохондрий, характерной для метаболических заболеваний [17], [18].

2.2. Прием пищи

Регулирование приема пищи — это в первую очередь система обратной связи, которая реагирует как на физиологические (внутренние), так и на внешние (внешние) сигналы. Эти сигналы воздействуют непосредственно на мозг или изменяют секрецию других органов, влияя на поведение при приеме пищи от размера еды до выбора диеты и влияя на ежедневное потребление энергии. Большинство физиологических сигналов поступает от органов, участвующих в накоплении и хранении питательных веществ (таких как печень, жировая ткань и ткани скелетных мышц), которые информируют о доступности питательных веществ.Регулирование приема пищи происходит еще до начала кормления. Сенсорные сигналы (вкус, запах, текстура и вид), а также мысли или обсуждение пищи — это головные сигналы, которые запускают физиологический ответ при приготовлении еды, который включает усиление слюноотделения и секрецию желудочной кислоты, орексигенных гормонов и инсулина [19]. , [20]. При приеме внутрь растяжение желудка стимулирует механочувствительные волокна блуждающего нерва, которые способствуют насыщению после еды [21]. Прямой контакт питательных веществ с желудочно-кишечным трактом также стимулирует секрецию гормонов насыщения, в основном холецистокинина, пептида YY, глюкозозависимого инсулинотропного полипептида (GIP) и глюкагоноподобного пептида 1 (GLP-1).В совокупности эти гормоны активируют нейроны проопиомеланокортин / кокаин- и амфетаминовый транскрипт (POMC / CART) в дугообразном ядре гипоталамуса и в комплексе ствол мозга и блуждающего нерва для подавления приема пищи (подробности см. В обзорах Lancha et al. [22] ] и Скотт и др. [23]). Напротив, грелин — единственный желудочно-кишечный гормон, обладающий орексигенным действием. Грелин считается одним из основных сигналов голода, поскольку колебания в его циркулирующем уровне, который увеличивается во время голодания и достигает пика перед едой, предшествуют ощущению голода и соответствуют моделям начала приема пищи [24].После высвобождения грелин стимулирует гипоталамус (через несколько путей, включая секрецию нейропептида Y (NPY) / агути-родственного пептида (AgRP), AMP-активированную протеинкиназу (AMPK) и механистическую мишень передачи сигналов рапамицина (mTOR)) и блуждающий нерв. способствовать приему пищи [25]. Помимо прямой связи с мозгом, некоторые гормоны кишечника также модулируют пищевое поведение, взаимодействуя с другими органами, которые регулируют энергетический гомеостаз. Известный как инкретиновый эффект, прием пищи увеличивает циркулирующие уровни GLP-1 и GIP, которые затем связываются со специфическими рецепторами, связанными с G-белком, в β-клетках поджелудочной железы и стимулируют биосинтез и секрецию инсулина.Это неотъемлемый механизм усиления сигнала глюкозы, который, по оценкам, отвечает за до 70% постпрандиальной секреции инсулина [26].

В то время как мгновенная обратная связь из желудочно-кишечного тракта контролирует потребление пищи во время кормления, гормоны, сообщающие об общем состоянии питания, действуют как сигналы, регулирующие более длительное пищеварение. Постабсорбтивная регуляция пищевого поведения в первую очередь обусловлена ​​изменениями уровня глюкозы в крови. Поджелудочная железа быстро секретирует инсулин в ответ на повышение уровня глюкозы в крови после еды [27].Активация инсулинового сигнального каскада фосфорилирует фактор транскрипции FOXO, что впоследствии приводит к транскрипции РОМС в дугообразном ядре гипоталамуса и аноректическому эффекту [28]. Гипоталамус также содержит нейроны, чувствительные к глюкозе, которые непосредственно участвуют в регуляции питания, связанной с приемом пищи [29].

Состояние запасов энергии в белой жировой ткани дает сигналы для долгосрочного контроля уровня потребления пищи для достижения долгосрочного энергетического баланса. Лептин, секретируемый в основном из адипоцитов, является хорошо известным «сигналом ожирения» для мозга, поскольку его циркулирующая концентрация положительно коррелирует с жировой массой [30].Лептин действует через механизмы, аналогичные механизмам инсулина; связывание с соответствующим рецептором активирует нижестоящие сигнальные пути, которые сходятся на уровне фосфатидилинозитол-3 киназы (PI3K) и запускают нейроны POMC / CART, чтобы стимулировать ощущение сытости [28]. В случае хронического избытка энергии увеличенная жировая масса производит больше лептина, который, как предполагается, отрицательно влияет на потребление пищи, восстанавливая энергетический баланс, хотя устойчивость к лептину, по-видимому, нарушает этот защитный механизм [31].Голод, с другой стороны, вызывает падение уровня лептина, которое предшествует потере жира, и это временное разъединение между ожирением и производством лептина было предложено в качестве важного механизма для эффективной компенсации дефицита энергии для защиты заданного значения ожирения [ 32].

Ингестивное поведение также формируется внешними факторами, которые не имеют прямого отношения к энергетическому гомеостазу, но больше связаны с предпочтениями и режимами питания. Независимо от физиологических потребностей, еда per se определяет, решим ли мы съесть и в каком количестве.Сладкие и жирные продукты обладают сильной сенсорной привлекательностью, что, вероятно, происходит из-за нашего эволюционного предпочтения концентрированного источника энергии [33]. Сладость и жирность также обеспечивают аромат, вкус и текстуру, которые в значительной степени способствуют вкусовым качествам пищи. Обзор Соренсена и его коллег [34] заключает, что потребление энергии всегда увеличивается с увеличением вкусовых качеств, хотя вопрос о том, влияет ли вкусовая привлекательность на субъективные ощущения аппетита, остается в значительной степени спорным. Другой важный фактор, который играет роль в контексте вкусовых качеств, — это сенсорное восприятие, которое, как известно, изменяется под действием множества факторов, в первую очередь возраста [35].Другие факторы, связанные с приемом пищи, включая размер порции [36] и разнообразие продуктов [37], также влияют на потребление энергии. Наконец, психологические и социокультурные события также взаимодействуют с физиологическими процессами, определяя выбор и потребление пищи [38], [39].

2.3. Расход энергии

У человека около 90% потребляемой энергии является метаболизируемой энергией, а остальная часть теряется с калом, мочой или покидает организм через кожу [40]. Общие суточные затраты энергии (TDEE) состоят из трех компонентов: скорость метаболизма в состоянии покоя (или базальная), термический эффект пищи (TEF; также известный как термогенез, индуцированный диетой) и расход энергии при физической активности ().RMR относится к энергии, необходимой для поддержания биохимических систем организма в полном покое, и составляет ~ 70% TDEE у людей, ведущих малоподвижный образ жизни [41]. RMR можно далее разделить на расход энергии во время сна (скорость метаболизма во сне; SMR) и расход энергии на поддержание бодрствования без физической активности, причем последний составляет около 5% RMR с небольшими вариациями в зависимости от расы, пола и ожирения [42], [ 43], [44]. RMR или SMR часто используются как взаимозаменяемые, чтобы отразить расход энергии независимо от физической активности и TEF.Масса без жира является самым сильным детерминантом RMR и составляет около 70% его дисперсии, при этом масса жира, пол, возраст и семейные особенности являются одними из оставшихся значительных факторов, влияющих на RMR [45], [46].

Составляющие общих суточных затрат энергии.

Энергозатраты при физической активности — наиболее изменчивый компонент TDEE, который учитывает энергию, потребляемую в мышечной работе во время спонтанных и произвольных упражнений. Было подсчитано, что расход энергии при физической активности колеблется от ~ 15% у людей, ведущих малоподвижный образ жизни, до 50% у людей, ведущих активный образ жизни [47].Спонтанная физическая активность (СПА) в первую очередь относится к ерзанию, поддержанию осанки, неспецифическому амбулаторному поведению (например, кардиостимуляции) и повседневной активности [48]. В 24-часовых исследованиях респираторной камеры всего помещения испытуемые тратили 4–17% своего времени на SPA, что составляло 100–700 ккал / день [49]. Уровень физической активности, как спонтанной, так и произвольной, определяется генетическими особенностями, возрастом, полом и сложными взаимодействиями между биохимическими, физиологическими и мозговыми механизмами вознаграждения, а также реакцией на раздражители окружающей среды (подробности см. В всеобъемлющем обзоре Гарланд и коллеги [48]).Таким образом, фактические затраты энергии на физическую активность зависят от уровня активности и энергетической эффективности, с которой эти действия выполняются [47].

TEF относится к расходу энергии, который относится к потреблению пищи, то есть энергии, необходимой для переваривания, поглощения, ассимиляции и хранения питательных веществ, и, таким образом, зависит от количества и типа потребляемых питательных веществ. Сообщается, что TEF составляет 5–10%, 0–3% и 20–30% энергетической ценности углеводов, липидов и белков соответственно [50], а в случае энергетического баланса на западной диете составляет ~ 10%. из TDEE [51].Сообщалось, что старение, физическая активность, ожирение и инсулинорезистентность влияют на TEF независимо от потребления пищи с симпатической нервной системой в качестве возможного механического звена, но также предполагалось иное [51], [52], [53] ]. Некоторые ставили под сомнение физиологическое значение TEF для положительного энергетического баланса как части этиологии ожирения, поскольку снижение TEF во время набора веса, если таковое имеется, будет компенсироваться увеличением RMR, связанного с большей жировой и обезжиренной массой [ 50], [54].

Температура внутри и снаружи тела является ключевым фактором, определяющим расход энергии. Около двух третей RMR способствует выработке тепла для поддержания постоянной внутренней температуры тела 37 ° C у людей, и было подсчитано, что каждый 1 ° C повышение внутренней температуры связано с 10-13% увеличением скорости метаболизма [ 55]. Однако жесткое регулирование внутренней температуры в диапазоне ~ 0,2 ° C делает маловероятным то, что она играет важную роль в изменении RMR и, следовательно, общего энергетического баланса [56].Наряду с этим представлением мы сообщили о небольшом, но все же значительном снижении внутренней температуры во время сна у индейцев пима, но об аналогичной скорости метаболизма по сравнению с кавказцами того же веса и состава тела [56]. С другой стороны, температура окружающей среды все больше ценится как потенциальный способ регулирования расхода энергии. Когда млекопитающие подвергаются воздействию температур за пределами их термонейтральной зоны (диапазон температур окружающей среды, в пределах которого основного метаболизма достаточно для поддержания температуры тела), срабатывают механизмы терморегуляции для защиты заданного значения температуры тела, и, следовательно, скорость метаболизма увеличивается [ 57].

В последние годы термогенез без дрожания в коричневой жировой ткани (BAT) посредством митохондриального разобщения стал ключевой терапевтической целью для увеличения расхода энергии. Временные проблемы с холодом вызывают резкое увеличение выработки эндогенного тепла, но продолжительные периоды воздействия холода приведут к устойчивому повышению скорости метаболизма с сообщениями об увеличении расхода энергии в диапазоне от 2 до 17%, включая повышение как SMR, так и TEF [57], [58] ], [59]. Было высказано предположение, что количество BAT, которым обладает человек, является генетически предрасположенным фенотипом, но есть также свидетельства того, что акклиматизация к холоду увеличивает как количество, так и активность BAT [60], [61], [62].Также недавно были обнаружены бежевые (или бритые) адипоциты в подкожной белой жировой ткани, которые экспрессируют высокие уровни UCP-1 и обладают термогенной способностью, аналогичной таковой у классических коричневых адипоцитов [63], [64]. Важно отметить, что помимо воздействия холода, физические упражнения и длительное лечение агонистом рецептора-γ, активируемого пролифератором пероксисом, также вызывают «потемнение» белой жировой ткани [65], что, по-видимому, является более подходящим вариантом для увеличения термогенеза. как средство от ожирения.

3. Методики оценки показателей потребления энергии и аппетита

3.1. Отзыв еды и дневник питания

Для измерения потребления энергии необходимо документировать потребление пищи за определенный период времени. В ходе 24-часового опроса респондентов опрашивают, чтобы вспомнить, что они ели в предыдущий день. Относительная простота применения делает его одним из инструментов оценки питания в общенациональных обследованиях питания [66], [67]. Качество полученных данных в значительной степени зависит от интервьюеров, которые должны уметь побуждать респондентов точно вспомнить их потребление [68].Структурированные интервью с заранее заданными вопросами и контрольными списками продуктов, о которых обычно забывают, улучшают последовательность процесса отзыва респондентов, но это трудоемкие процедуры. Ограниченная репрезентативность одного отзыва за 24 часа (например, ежедневные и сезонные колебания) — еще один серьезный недостаток, который можно преодолеть, используя среднее значение нескольких отзывов за определенный период времени.

Альтернативой является использование дневника питания, который требует от респондентов записывать все, что они едят и пьют в течение обычно 3–7 дней.При заполнении дневника питания респондентам предлагается записывать во время еды, чтобы свести к минимуму искажение данных, но это приводит к значительной нагрузке на участников. Респонденты нередко меняют свой рацион во время записи, например избегать сложных продуктов, таких как смешанные блюда [69]. Более проблематичным является занижение данных по всем группам населения: потребление энергии, полученное из дневников питания, оказалось на 20–60% ниже, чем при использовании воды с двойной меткой [70]. Обычно данные дневника питания проверяются во время интервью, во время которого исследователи уточняют недостающие детали.

Неправильная количественная оценка потребления пищи и трудоемкий анализ данных — ключевые неотъемлемые ограничения 24-часового отзыва еды и дневника питания. Взвешивание продуктов питания является золотым стандартом, но по очевидным практическим причинам отзыв продуктов и дневник в основном полагаются на оценку размера порции с использованием стандартных единиц, домашних мер, моделей продуктов или изображений продуктов на стандартной тарелке, чашке, миске и т. Д. Однако даже при обучении использование этих средств измерения приводит лишь к небольшому повышению точности оценки потребления пищи [70], [71].Анализ данных — еще одна серьезная проблема при использовании отзыва еды и дневника питания. Поскольку данные о потреблении пищи сообщаются в неоднородном формате, данные необходимо вводить вручную. Ограничения в базе данных продуктов питания также затрудняют кодирование продуктов питания для анализа питания.

24-часовой отзыв продуктов питания или дневник питания с помощью компьютера или Интернета делает эти методы пригодными для крупномасштабных исследований питания. В этих программах респонденты либо сообщают о приеме пищи интервьюерам, которые вводят данные о приеме пищи в электронном виде, либо записывают свое потребление непосредственно на компьютере, если программа является самостоятельной.Данные вводятся путем выбора потребляемой пищи из предоставленного списка, а затем программа запрашивает оценку размеров порций, как правило, с помощью фотографий продуктов питания или моделей продуктов [72]. Автоматизированный многопроходный метод (AMPM), разработанный Министерством сельского хозяйства США, является наиболее хорошо зарекомендовавшим себя компьютеризированным 24-часовым отзывом пищевых продуктов [68], который использовался для сбора данных о потреблении от каждого участника за два дня. Национальное обследование здоровья и питания с 2002 года.Эта система направляет интервьюеров через процесс отзыва, которые затем вводят ответы в программу, которая автоматизирует форматирование данных, кодирование и анализ. AMPM смогла точно оценить потребление энергии (заниженное на <3%) у людей в здоровом диапазоне ИМТ при проверке по воде с двойной меткой [73], и оценка существенно не отличалась от наблюдаемого потребления в меньшей когорте в лабораторных условиях. контролируемые условия независимо от ИМТ [74]. Полностью автоматизированный сбор, обработка и анализ данных в самостоятельно управляемой записи о продуктах питания еще больше упрощают процесс, улучшают доступность и снижают стоимость.Интернет-версия AMPM с самостоятельным администрированием с помощью интервьюера фиксировала аналогичное количество продуктов питания (~ 80% от фактического потребления), и расчетное потребление энергии между двумя методами существенно не отличалось [75]. Также было показано, что данные о потреблении, собранные с использованием сетевой записи о продуктах питания, сопоставимы с данными, собранными с помощью рукописной записи о продуктах питания, проанализированной диетологами [76], и достаточно хорошо работают во время проверки по биомаркерам [77], [78], [79]. Таким образом, записи пищевых продуктов в Интернете приобрели популярность в последние годы, особенно в эпидемиологических исследованиях, после улучшений в пользовательском интерфейсе и базе данных о составе пищевых продуктов [80], [81].

3.2. Оценка рациона с использованием изображений

Недавние успехи в оценке приема пищи с помощью изображений, т. Е. Использование изображения или видео в качестве первичной записи о приеме пищи, являются значительным шагом в повышении точности самооценки. Респондентов просят делать снимки продуктов питания до и после каждого эпизода приема пищи с помощью визуального контрольного маркера на изображениях (для оценки размера порции) и предоставлять описание пищи в виде текста или голосовых записей [82], [83], [ 84].В качестве альтернативы респонденты могут использовать носимые камеры для захвата изображений из точки обзора во время эпизодов приема пищи [85], [86]. Основные преимущества здесь заключаются в том, что он позволяет объективно оценить размер порции, сводит к минимуму систематическую ошибку в самооценке потребления и, таким образом, обеспечивает более точную оценку потребления энергии. Метод дистанционной фотографии еды (RFPM), возможно, является наиболее совершенным на сегодняшний день инструментом оценки питания с использованием изображений [87]. В небольшом пилотном исследовании Мартин и его коллеги [88] показали, что потребление энергии, оцененное с помощью RFPM, существенно не отличается от потребления воды с двойной меткой в ​​условиях свободной жизни или взвешенного потребления в лабораторных условиях.

Ключевой проблемой при проведении оценки питания с использованием изображений является сбор и анализ данных. Часто респонденты не могут сделать снимки из-за забывчивости, потери устройства обработки изображений или поломки оборудования. В этом случае используется резервный метод (например, запись о продукте). Чтобы свести к минимуму недостающие данные, были опробованы подсказки для смартфонов, напоминающие респондентам о необходимости делать снимки еды. Эти подсказки могут быть настроены для общего времени приема пищи или настроены в зависимости от времени и частоты приема пищи людьми, причем последнее, как было показано, повышает точность приема пищи [88].Когда дело доходит до анализа данных, обычно изображения продуктов питания анализируются вручную исследователями с использованием справочной базы данных, что является трудоемким процессом [82]. RFPM включает полуавтоматические процедуры для упрощения анализа данных. К ним относятся компьютерное программное обеспечение, которое корректирует и стандартизирует изображения продуктов питания, приложение для смартфонов, которое автоматически идентифицирует продукты питания с помощью сканирования штрих-кода и кодов поиска цен, а также алгоритмы визуализации, которые автоматически идентифицируют продукты и оценивают размер порций [87], [89].Хотя на данном этапе все еще требуется человек-оператор для наблюдения за управлением данными и процессом анализа, это важные шаги на пути к полностью автоматизированному анализу данных.

3.3. Анкета частоты приема пищи

Анкета частоты приема пищи (FFQ) — широко используемый инструмент оценки питания в эпидемиологических исследованиях. Он состоит из списка продуктов питания, и респонденты должны сообщить, как часто они потребляют эти продукты в течение определенного периода времени. Некоторые также запрашивают информацию о размерах порций, которые известны как полуколичественные FFQ.FFQ часто является предпочтительным инструментом для оценки привычного рациона питания в больших популяционных когортах с учетом сезонных колебаний потребления, случайного потребления пищи, а также простоты его применения и анализа данных [68]. Хотя FFQ лучше подходит для ранжирования людей (т. Е. Для выделения подгрупп населения, различающихся по потреблению), он также использовался для оценки абсолютного потребления, но обычно считается менее точным. При проверке на дважды меченой воде было показано, что FFQ недооценивает потребление энергии до 36% [90].Утверждалось, что оценки частоты приема пищи в течение длительного периода времени вряд ли будут основаны на воспоминаниях о диетических событиях, а на мысленном представлении людей об их привычной диете, например пищевые предпочтения и антипатии, а также опасения по поводу диеты и здоровья [91]. Таким образом, отчет о частоте приема пищи является скорее мерой отношения, чем фактического диетического поведения, и, таким образом, на него, вероятно, влияют переменные, включая возраст и пол [91], [92].

Способы разработки и администрирования FFQ влияют на частоту ответов, полноту и точность собираемой информации и, таким образом, являются ключевым фактором, определяющим качество данных исследования [93].FFQ могут быть адаптированы на основе существующих вопросников (например, NCI / Block Health Habits and History Questionnaire [94] и Гарвардского полуколичественного опросника частоты приема пищи [95]) или они могут быть разработаны с нуля, используя базовые принципы. Из-за огромного разнообразия рациона населения невозможно перечислить все доступные продукты питания в FFQ. По существу, FFQ обычно разрабатывают специально для определенных групп населения (например, Средиземноморья) или подгрупп населения (например, детей), и их часто дополнительно сужают, чтобы сосредоточить внимание на определенных питательных веществах или группах продуктов питания в зависимости от цели оценки питания.Согласно количественному обзору, проведенному Молагом и его коллегами [90], среднее количество пунктов в FFQ составляет 134 (диапазон 44–350), и те, у кого более 200 пунктов, лучше справляются с ранжированием людей, чем те, у кого короткий список пунктов (≤100 пунктов). ). Валидационные исследования показали, что по мере увеличения сложности FFQ происходит быстрое уменьшение предельного выигрыша в информации [96]. Следовательно, уровень точности требуемых диетических данных должен быть ключевым критерием для определения количества продуктов, перечисленных в FFQ [96].Как собираются данные, например через почтовый вопросник, телефонное интервью, личное собеседование, на компьютере или в Интернете, также влияет на качество данных. Машиночитаемые формы исключают ошибки ввода данных; В компьютеризированные FFQ могут быть включены подсказки для исправления неполных или недостоверных данных; Коэффициенты корреляции для повторяемости между FFQ и эталонными показателями выше для FFQ, вводимых интервьюером, чем для FFQ, вводимых самостоятельно [68], [96].

3.4. Наблюдаемое потребление в контролируемой среде

Присутствие респондентов в контролируемой среде (например,грамм. лаборатории, больницы и детские учреждения) позволяет исследователям более объективно и точно измерять потребление пищи. Наиболее распространенный способ сделать это — определить количество «отходов тарелки», т.е. участникам предоставляется известное количество пищи для потребления ad libitum и измеряется количество несъеденной пищи [97], [98]. В качестве альтернативы количество потребляемой пищи может быть визуально оценено и записано обученным персоналом, если взвешивание остатков пищи невозможно [99]. Помимо простого количественного определения количества потребляемой пищи, были также разработаны устройства для сбора данных о пищевом поведении.«Универсальный монитор питания» был одним из первых устройств такого типа, когда-либо описанных в литературе. Изобретенный в 1980 году Киссилевым и его коллегами [100], «универсальный монитор питания» представлял собой электронные платформенные весы, подключенные к компьютеру, которые измеряли продолжительность приема пищи и скорость потребления пищи в режиме реального времени. В настоящее время комбинация взвешивания пищи и видеозаписи обычно используется для записи приема пищи и пищевого поведения в лабораторных условиях [101], [102].

Однако качество данных о потреблении пищи, собранных в строго контролируемой среде, подвергалось критике, поскольку это может сделать потребление пищи менее реалистичным.Тот факт, что респонденты знают, что их потребление пищи отслеживается или измеряется, достаточен для изменения их пищевого поведения. Мета-анализ, проведенный Робинсоном и его коллегами [103], показал, что повышенная осведомленность о том, что за ним наблюдают, значительно снижает потребление энергии в лабораторных условиях по сравнению с таковым в условиях свободной жизни, что может быть связано с мотивами самопрезентации (например, есть минимально, чтобы изобразить положительный образ). Питание «шведский стол», используемое для измерения спонтанного потребления в лабораторных условиях, потенциально создает еще один источник отклонения от «реального» потребления, поскольку пища предоставляется в чрезмерных количествах, что способствует чрезмерному потреблению [98], [101].Питание «шведский стол» может поначалу вызывать ощущение новизны, но повторное употребление одним и тем же респондентом в течение короткого периода времени может привести к скуке и снижению потребления энергии [97]. Имеются сообщения о сокрытии измерения потребления пищи и пищевого поведения путем ослепления респондентов относительно целей исследования, использования прикрытий или сокрытия процедур измерения, что может минимизировать связанные с осведомленностью факторы, влияющие на потребление пищи [103].

3.5. Биомаркеры потребления питательных веществ

Некоторые считают количественное определение биомаркеров наиболее объективным и беспристрастным способом оценки потребления определенных компонентов рациона.Идея состоит в том, чтобы измерить биохимические маркеры в образцах (например, плазме, мочи и биопсии тканей), которые имеют сильную и независимую связь с оцениваемыми питательными веществами, которые могут указывать на потребление или статус этих питательных веществ [104], [105]. Биомаркеры обычно используются для оценки потребления питательных микроэлементов, поскольку отдельные метаболиты могут с высокой специфичностью определять потребление [105], [106]. Биомаркеры потребления энергии еще предстоит определить, но некоторые из них можно использовать для оценки потребления отдельных макроэлементов.Содержание азота в моче в течение двадцати четырех часов было подтверждено для оценки потребления белка людьми с азотным балансом. Множественные сборы предпочтительнее для учета ежедневных изменений, при этом сообщается, что за восемь дней 24-часового сбора мочи корреляция между суточным потреблением азота и выделением улучшается до 0,95 [107]. Липиды крови или тканей могут отражать потребление жиров подтипа с пищей [108], и было показано, что комбинация выбранных жирных кислот в образцах тканей дифференцирует общее потребление жиров [109].Биомаркеры углеводов встречаются реже, но недавно появились сообщения об использовании алкилрезорцина в плазме и сахарозы и фруктозы в моче в качестве биомаркеров для потребления цельнозерновых [110] и сахара [111] соответственно. Стабильные соотношения изотопов также были предложены в качестве новых биомаркеров для приема пищи, так как соотношения стабильных изотопов легких элементов (например, углерода, азота и серы) естественным образом варьируются в пище, и эти изменения улавливаются в тканях, минимально затронутых эндогенными процессами [112].

Основным ограничением использования биомаркеров является то, что характеристики респондента, т.е.грамм. возраст, стабильность массы тела, беременность, заболевания, генетика и факторы образа жизни (например, курение) могут влиять на биологический пул питательных веществ и / или их метаболитов и, таким образом, на его способность обнаруживать изменения с течением времени и среди различных групп населения [104], [ 113]. Характер исследования также ограничивает выбор биомаркеров. Образцы крови или мочи легко получить, но относительно быстрый оборот питательных веществ и / или их метаболитов (обычно колеблется от часов до дней) означает, что эти образцы полезны только для определения кратковременного поступления.Напротив, изобилие биомаркеров в тканях (например, мембранного фосфолипида в жировой биопсии) применимо для оценки долгосрочных моделей потребления, хотя инвазивный отбор проб может ограничивать его использование в крупномасштабных эпидемиологических исследованиях.

Ожидается, что последние достижения в метаболомике значительно улучшат применение биомаркеров при оценке питания. Пищевой метаболом, то есть сумма всех метаболитов, которые образуются в результате переваривания и биотрансформации компонентов пищи [114], позволяет использовать комбинацию биомаркеров для оценки воздействия пищевых компонентов [115], групп пищевых продуктов [116], [ 117] или даже диеты с высокой специфичностью [118], [119].Что еще более важно, в значительной степени неиспользованный пищевой метаболом также определенно приведет к открытию новых биомаркеров для пищевого воздействия и / или взаимосвязи между диетой и заболеванием с высоким уровнем детализации и точности [114]. В то время как сложность анализа метаболомики делает маловероятным замену более экономически эффективных инструментов оценки питания, более частым использованием биомаркеров является проверка самооценок. Например, повышение уровня каротиноидов в плазме часто используется для подтверждения высокого потребления фруктов и овощей, о котором сообщается в FFQs и дневниках питания [120], [121].Прентис и его коллеги [122] продемонстрировали использование биомаркеров из подгрупп в исследовательских когортах для разработки алгоритмов калибровки самооценок диетических показателей в качестве альтернативы более объективным измерениям по приемлемой цене.

3.6. Математическое моделирование и метод баланса потребления

На основе принципа баланса энергии потребление энергии равно сумме затрат энергии и изменений в запасах энергии в организме. Таким образом, теоретически потребление энергии можно рассчитать ретроспективно, если доступны показатели расхода и хранения энергии.Хотя последние два могут быть объективно определены количественно, это, пожалуй, самый беспристрастный способ оценки потребления энергии. Когда участники поддерживали энергетический баланс (т. Е. Потребление энергии = выход энергии), Сил и Румплер [123] показали, что потребление энергии, оцененное с помощью воды с двойной меткой, отличается от потребления метаболизируемой энергии только на 0,3%, тогда как разница между потреблением метаболизируемой энергии и потреблением от самооценки диеты запись составила 22%.

Математическое моделирование для оценки потребления энергии особенно полезно при исследованиях ожирения, когда изменение веса (и, следовательно, запас энергии) обычно происходит в течение продолжительных периодов времени и соответствующее долгосрочное отслеживание нецелесообразно.Наша лаборатория успешно проверила метод потребления-баланса в исследованиях контролируемого переедания, в которых рассчитанное потребление энергии отличалось от фактического потребления на 0,8% и 4% у институциональных и свободно живущих участников, соответственно, с изменениями в составе тела, оцененными с использованием двухэнергетического X- лучевая абсорбциометрия и расход энергии с использованием косвенной калориметрии для всего помещения и воды с двойной меткой [124]. Хотя трудоемкие и дорогостоящие процессы измерения состава тела и расхода энергии ограничивают практичность метода баланса потребления, были разработаны аналогичные математические модели для расчета изменений в потреблении энергии на основе демографических данных и повторных измерений массы тела [125], [126].Это обеспечивает недорогую и простую альтернативу для получения данных о потреблении энергии во время вмешательств по контролю веса, хотя базовая непрямая калориметрия или вода с двойной меткой все равно потребуется для определения абсолютного потребления энергии с течением времени.

Следует отметить, что допущения используются на различных этапах математического моделирования потребления энергии, например: коэффициенты для содержания энергии в тканях и затрат энергии на синтез ткани [124], динамики состава тела [126], индивидуальных биологических вариаций и расхода энергии при физической активности [125], которые ограничивают точность рассчитываемого моделью потребления энергии.Хотя математически полученные показатели потребления энергии вряд ли станут основным направлением оценки питания, разработка удобных для пользователя платформ для использования этих моделей [127] является альтернативным способом улучшить исследования ожирения, обеспечивая постоянную обратную связь и, таким образом, улучшая соблюдение диетических протоколов.

3,7. Измерение аппетита

Изначально разработанные для оценки боли визуальные аналоговые шкалы (ВАШ) являются наиболее широко используемым опросником для оценки субъективных оценок аппетитных ощущений.ВАШ обычно состоит из серии вопросов о мотивации к еде и желудочно-кишечном насыщении (например, насколько вы голодны?), И под каждым вопросом есть прямая линия 100 мм с двумя крайними ответами на концах (например, совсем не голоден / настолько голоден, насколько я когда-либо чувствовал) [128]. Респонденты ставят отметку на линии, чтобы обозначить свои ощущения, и, как правило, они должны заполнять VAS через равные промежутки времени на протяжении всего исследования. Площадь под кривыми графиков зависимости от времени затем используется для количественной оценки оценок аппетита [129].Традиционно VAS администрируется ручкой и бумагой, но ручное измерение и запись данных требуют много времени и подвержены ошибкам, поэтому их обычно заменяют электронные системы оценки аппетита, которые полностью автоматизируют сбор и анализ данных [129], [130], [131] ].

Основным недостатком VAS является достоверность и воспроизводимость субъективных оценок аппетита. Аппетит имеет физиологическую основу, но на него также сильно влияют когнитивные факторы и факторы окружающей среды, включая окружение, привычное время приема пищи, сенсорную стимуляцию, знакомство и доступность пищи [128], [132], [133].Уровни циркулирующих кишечных пептидов, например грелин, холецистокинин и GLP-1 часто оцениваются одновременно как объективные биомаркеры аппетита, хотя известно, что их секреция изменяется под воздействием когнитивных и сенсорных влияний [128], хотя и в меньшей степени. Кроме того, взаимосвязь между кишечными пептидами и регуляцией аппетита не всегда очевидна, и, следовательно, они вряд ли заменят субъективные оценки аппетита, но они по-прежнему имеют решающее значение для информирования о механизмах, посредством которых питательные вещества или диетические факторы влияют на потребление пищи [134].

4. Методики оценки энергозатрат

4.1. Самостоятельная отчетность и прямое наблюдение

Интерес к измерению расхода энергии (в первую очередь уровня физической активности) возник в начале 20 века с целью повышения производительности и эффективности работников [135]. Субъективные отчеты, включая дневниковые записи и анкеты, обычно использовались для поиска информации о типе, частоте, продолжительности и интенсивности физической активности [136], [137]. До того, как стало возможным измерение физиологических реакций, объективные измерения расхода энергии ограничивались прямым наблюдением за моделями физической активности или анализом видеозаписей [135].

4.2. Прямая калориметрия

Прямая калориметрия основана на первом законе термодинамики и предположениях о термической стабильности и низкой емкости хранения энергии, что энергия, затрачиваемая на все физиологические процессы, в конечном итоге рассеивается в виде тепла, и, таким образом, общий расход энергии можно оценить путем прямого измерения тепла. производство [138]. Прямая калориметрия технически сложна, поскольку требует измерений всех теплопередач, включая излучение, конвекцию и проводимость, а также теплопотери из-за испарения [139].Были разработаны различные изотермические системы и системы с градиентным слоем для всего помещения, при этом одна из наиболее распространенных систем состоит из камеры, окруженной пространством оболочки, которое поддерживается при той же температуре, что и внутри камеры, а тепловыделение рассчитывается по формуле измерение разницы температуры и влажности воздуха на входе и выходе камеры [138]. Помимо сложной конструкции камеры, другие ограничения также препятствуют тому, чтобы прямая калориметрия стала основным методом измерения расхода энергии.Например, из-за существенной теплоемкости человеческого тела и медленного теплообмена по сравнению с респираторным газообменом прямая калориметрия в помещении не способна обнаружить резкие изменения в расходе энергии (например, TEF). Необходимость ограничивать респондентов небольшим пространством также ограничивает его применимость в протоколах исследования.

Последние достижения в области носимых устройств привели к возрождению интереса к прямой калориметрии для измерения расхода энергии с улучшенной портативностью. Устройства, похожие на нарукавные повязки, были разработаны для определения температуры кожи, теплового потока и потерь тепла от испарения с поверхности кожи для непрерывной оценки расхода энергии в течение продолжительных периодов времени [140], [141].Самым большим преимуществом является то, что они решают проблему измерения состава вдыхаемого и выдыхаемого газа для непрямой калориметрии, поэтому они более удобны в использовании в условиях свободного проживания. Первоначальные испытания показали, что эти устройства точно оценивают расход энергии (подтверждено косвенной калориметрией), хотя температура окружающей среды за пределами термонейтральной зоны и интенсивная физическая активность, по-видимому, влияют на точность измерения расхода энергии [140], [142], [143].

4.3. Косвенная калориметрия

Вместо того, чтобы измерять фактическое тепловыделение, косвенная калориметрия оценивает расход энергии путем расчета количества энергии, выделяющейся при окислении энергетических субстратов. Вейр [144] предположил, что общая тепловая мощность [ккал] = 3,9 × использованный кислород [л] + 1,11 × произведенный углекислый газ [л], и поэтому расход энергии можно оценить с помощью относительно простых измерений потребления кислорода и производства углекислого газа с допущением энергетического баланса и незначительного анаэробного дыхания.

Косвенная калориметрия чаще всего используется для оценки расхода энергии в условиях клинических исследований, в первую очередь из-за преимуществ непрерывного измерения расхода энергии с высокой точностью и точностью, а также гибкости конструкции оборудования для соответствия различным условиям эксперимента [145]. Отношение потребления кислорода к производству углекислого газа в косвенной калориметрии также дает информацию об окислении углеводов и жиров. Обычно данные об окислении белка получают из суточного диуреза, чтобы получить представление о балансе использования макроэлементов.

4.3.1. Дыхательная камера для всего помещения

Использование непрямой калориметрии для измерения TDEE в респираторной камере для всего помещения впервые было применено лабораторией Жекье в Лозанне [146] и в Центре клинического питания Данна в Кембридже [147] с конца 1970-х годов. Модифицированная конструкция камеры была описана Равуссином и его коллегами [148] и широко применяется в исследовательских центрах метаболизма по всему миру, что обычно включает ввод воздуха с постоянным или известным составом газа в герметичную камеру и непрерывный отбор проб. выходящий воздух, который либо осушается, либо измеряется давление водяного пара, чтобы обеспечить точное измерение концентраций кислорода и углекислого газа с помощью масс-спектрометра, парамагнитных или инфракрасных анализаторов [145].

Дыхательные камеры для всего помещения позволяют непрерывно измерять TDEE до нескольких дней [149]. Эти камеры также используются для оценки TEF, хотя вопрос о том, как это следует рассчитывать, остается спорным. Schutz и его коллеги [150] предположили, что в термонейтральной среде TEF может быть получен путем вычитания базовой скорости метаболизма из точки пересечения линейной регрессии между общими расходами энергии и физической активностью (т. Е. Расходами энергии при нулевой активности). Другие попытки оценить TEF включают использование разницы в TDEE между состояниями сытости и голодания или 24-часовой расход энергии в состоянии покоя, превышающий SMR [151], или подход математического моделирования, который оценивает TEF с использованием необработанных данных из 24-часовых измерений косвенной калориметрии в дыхательная камера [152].Однако показано, что все они имеют очень низкую воспроизводимость, при этом коэффициент вариации внутри индивидуума, как сообщается, достигает 43% [148]. Ограниченный консенсус в том, как TEF определяется математически, вариативность в измерении компонентов для расчетов, а также ежедневные биологические вариации в постпрандиальной переработке питательных веществ — все это способствует тому, что TEF является наиболее сложным для измерения компонентом ежедневного расхода энергии [52 ], [151].

4.3.2. Метаболические тележки

Измерение RMR с использованием метаболических тележек [153] и в сочетании с расчетным уровнем физической активности [154] дает некоторую оценку TDEE, которая осуществима в большинстве клинических исследований.В отличие от респираторных камер для всего помещения, которые накладывают значительные ограничения на протоколы исследования, метаболические тележки используют лицевую маску, мундштук, капюшон или навес для улавливания выдыхаемого газа, который соединен с анализаторами, установленными на мобильных тележках. Меньшее «мертвое пространство» в системе вентиляции улучшает время отклика при измерении (от ∼5–30 минут для камерной системы до ∼1–2 минут для капюшона или капюшона до <30 секунд для маски или мундштука) [145 ]. Установка и работа этих метаболических тележек значительно более удобны для пользователя по сравнению с камерами, хотя мобильность респондентов в значительной степени ограничена, и поэтому эти системы применимы только в исследованиях, которые длятся до нескольких часов.Портативный калориметр с газоанализатором и источником питания в рюкзаке - это система непрямой калориметрии, наиболее применимая в условиях свободного проживания, но устройство остается громоздким, а источник питания ограничивает время записи [155].

4.4. Вода с двойной меткой

Использование воды с двойной меткой (DLW) для измерения расхода энергии у человека было впервые описано Шоллером и ван Сантеном [156] в 1982 году; с тех пор он стал золотым стандартом для измерения долгосрочных затрат энергии на свободную жизнь.Принципы, допущения и расчеты, лежащие в основе измерения расхода энергии с помощью DLW, подробно описаны в [157], [158]. Вкратце, при дозировании с водой, содержащей известные количества нерадиоактивных изотопов водорода ( 2 H; дейтерий) и кислорода ( 18 O), эти изотопы уравновешиваются с водородом и кислородом в воде организма, а затем 2 H выходит из организма в виде воды, а 18 O выходит из организма в виде воды и углекислого газа.Скорость оборота 2 H и 18 O определяется путем количественного определения концентраций изотопов в биологических жидкостях (чаще всего в моче) с помощью масс-спектрометрии. Дифференциальное исчезновение двух изотопов позволяет измерить образование углекислого газа. Когда это используется в сочетании со средним респираторным коэффициентом в течение периода исследования (измеренным с помощью косвенной калориметрии или приближенным к пищевому коэффициенту), соотношение производства углекислого газа и потребления кислорода позволяет рассчитать расход энергии.Обычно DLW можно использовать для измерения TDEE в течение 4–21 дней, при этом пробы мочи собираются непосредственно перед дозированием, а затем ежедневно или еженедельно в зависимости от продолжительности периода исследования для оценки скорости выведения изотопов [159], [160] .

Относительная простота применения DLW и высокочувствительные методы количественного определения изотопов (хотя и с высокой стоимостью) сводят к минимуму ошибку измерения и делают его золотым стандартом для измерения расхода энергии в условиях свободного проживания.Важно отметить, что без ограничений, связанных с замкнутым пространством или приспособлением для отбора проб газа, DLW остается единственным инструментом для оценки расхода энергии в реальных условиях свободной жизни и, таким образом, идеально подходит для широкого спектра приложений, особенно тех, которые связаны с физической активностью. Использование протокола DLW также распространяется на валидацию методов оценки диеты или физических упражнений, а также на измерение общего количества воды в организме, водооборота и состава тела с учетом предположения о гидратации обезжиренной массы [161].Использование DLW для оценки расхода энергии, конечно, не без ограничений. Многочисленные допущения, использованные в расчетах, могут поставить под угрозу достоверность измерений [162], [163]; Невозможно получить данные о расходе энергии с течением времени, а также нет информации о характере и интенсивности физической активности [48]. Наконец, стоимость изотопов, доступ к оборудованию и знаниям для выполнения масс-спектрометрии изотопного отношения ограничивают доступность методологии DLW в учреждениях для исследования метаболизма и в клинических условиях.

4.5. Некалориметрические методы

4.5.1. Журнал физической активности и кинематические измерения

Журнал физической активности и кинематические измерения обычно используются в клинических исследованиях из-за их низкой стоимости, неинвазивности и относительной простоты применения. Журнал активности требует, чтобы респонденты регистрировали всю физическую активность за определенный период времени (например, 7 дней). Затем расход энергии на деятельность рассчитывается путем умножения эквивалента энергии для деятельности (обычно оценивается с использованием прогнозных уравнений [164], но в идеале измеряется с помощью калориметров) на время, затраченное на каждое действие.Кинематические измерения обеспечивают объективную регистрацию физической активности. В замкнутом пространстве, таком как респираторная камера целого помещения, радарное отслеживание сообщает процент времени, в течение которого респондент двигается [165]. Передвижение свободноживущих людей обычно измеряется с помощью шагомеров и акселерометров. Шагомеры обнаруживают вертикальное ускорение бедер во время ходьбы и сообщают данные как накопленное количество шагов, но не могут указать закономерности и интенсивность физической активности [166], тогда как акселерометры обнаруживают смещение тела с одноосными акселерометрами на одной оси и трехосными акселерометрами в три оси.Подсчеты активности во времени затем переводятся в продолжительность активности в заранее заданных категориях интенсивности [167]. Однако экстраполяция этих данных о перемещении для оценки расхода энергии не всегда практична и, как было показано, приводит к значительным ошибкам. Были попытки разработать уравнения регрессии для прогнозирования расхода энергии при физической активности на основе подсчетов активности акселерометра, но уравнения должны быть привязаны к конкретному устройству и видам деятельности, а проверка в лабораторных условиях ограничивает возможность обобщения для условий свободной жизни с сообщениями о недооценке 24 расход энергии на активность до 59% по сравнению с DLW [168], [169].Сложная взаимосвязь между движением и расходом энергии, которая должна учитывать такие переменные, как пол, возраст, масса тела и эффективность движения, действительно может указывать на то, что не существует простого решения для точного прогнозирования расхода энергии на основе любых измерений физической активности. [166].

4.5.2. Мониторинг сердечного ритма и вентиляции

Частота сердечных сокращений долгое время считалась суррогатным маркером уровня физической активности и, таким образом, привлекательной физиологической переменной для информации о расходе энергии.За исключением случаев очень низкой и очень высокой интенсивности упражнений, существует значительная линейная корреляция между частотой сердечных сокращений и скоростью потребления кислорода (VO 2 ), которую затем можно экстраполировать для прогнозов расхода энергии или скорости метаболизма [170]. Наклон этой зависимости частоты сердечных сокращений и VO 2 , однако, значительно различается у разных людей, по крайней мере, частично из-за возраста, пола, аэробной подготовки и эффективности движений. Таким образом, требуется индивидуальная процедура калибровки, чтобы использовать частоту сердечных сокращений для прогнозирования расхода энергии.Как правило, это включает в себя измерение частоты сердечных сокращений, VO 2 и VCO 2 (с использованием метаболической тележки) во время серии рабочих нагрузок с прогрессивной интенсивностью от легких до тяжелых уровней, а также строится линия регрессии частоты сердечных сокращений и расхода энергии. для каждого человека [171]. Известные физиологические различия между упражнениями (хороший пример — бег или езда на велосипеде) [172] привели к попыткам вывести прогнозные уравнения, специфичные для режимов упражнений [171], [173], но есть вопросы о возможности такой высокой специфический подход.По общему мнению, частота сердечных сокращений дает разумную оценку расхода энергии на уровне группы, но с ограниченной точностью для индивидуальных оценок [170]. Кроме того, при таких обстоятельствах, как очень низкий уровень расхода энергии (когда легкие движения увеличивают частоту сердечных сокращений, но VO 2 остается почти неизменным) или периодические упражнения (при которых наблюдается задержка реакции сердечного ритма на изменения в скорости работы), предположение о том, что линейная зависимость ЧСС-VO 2 больше не применяется [170].Наконец, на измерения частоты пульса часто влияет значительная потеря точек данных.

Основываясь на аналогичных принципах соотношения между расходами энергии VO 2 , некоторые считают, что вентиляция является лучшим суррогатным маркером расхода энергии, с преимуществом вентиляционных переменных (по сравнению с частотой сердечных сокращений), которые менее чувствительны к физическому и психическому здоровью. стресс, который может существенно затруднить прогнозирование расхода энергии [174]. Еще в 1950-х годах была установлена ​​линейная зависимость между вентиляцией и расходом энергии, которая распространяется на большинство повседневных действий [175].Спирометрия остается золотым стандартом, но в клинических условиях измерение вентиляции обычно включает размещение датчиков на поверхности тела для обнаружения движений грудной клетки и брюшной стенки для расчета вариаций объемов грудной клетки и живота. Технологические достижения в области датчиков для повышения точности, точности измерения вентиляции, а также возможности ношения устройств будут иметь решающее значение для расширения использования вентиляции в исследованиях метаболизма.

5. Заключение: выбор методологии — ключ к успеху

Хронический положительный энергетический баланс, возможно, является самым сильным предиктором метаболических заболеваний.Десятилетия исследований были посвящены пониманию того, как нарушается система энергетического гомеостаза, его метаболическим последствиям и возможным решениям для восстановления гомеостаза. В то время как фундаментальные научные исследования с использованием моделей животных и клеточных культур достигли значительных успехов в выяснении сложного набора молекулярных механизмов, лежащих в основе энергетического метаболизма, преобразованию этих знаний в клиническую пользу не удается добиться значительного прогресса. Ключевой задачей здесь является правильная оценка эффективности вмешательств, включая изменение образа жизни, добавки или фармакологическое лечение, чтобы обеспечить обратную связь для дальнейшего улучшения.В настоящее время существует множество методологий, разработанных для измерения различных аспектов энергетического метаболизма, у каждой из которых есть свои плюсы и минусы. Совершенно необходимо понимать относительные достоинства каждой методологии, чтобы выбрать наиболее подходящие для исследования (,). Кроме того, очень важно разработать новую методологию измерения потребления энергии с точностью и точностью, как DLW для измерения расхода энергии.

Таблица 1

Краткое изложение методов оценки потребления энергии.

Метод Продолжительность использования Точность и прецизионность Стоимость Преимущества Ограничения
Отзыв продуктов питания 1 день
2 Легко вводить, подходит для оценки краткосрочных диетических вмешательств Низкая репрезентативность, трудоемкий анализ a
Дневник питания 3–7 дней Низкий из-за занижения сведений и неправильной количественной оценки потребления пищи a Низкий Легко вводить, подходит для оценки краткосрочных диетических вмешательств Бремя участника, трудоемкий анализ a
Опросник частоты приема пищи 3–12 месяцев Низкий из-за Ответ «не на основе памяти» От низкого (разработка внутри компании) до умеренного (коммерческое использование доступный вопросник) Легко вводить, подходит для эпидемиологических исследований и ранжирования людей, может быть адаптирован для конкретных групп населения, питательных веществ или пищевых групп Менее точен для оценки абсолютного потребления
Наблюдаемое потребление Гибкое Высокое с едой вес Низкий Жестко контролируемые факторы окружающей среды Создает менее реалистичное пищевое поведение, повторные тесты изменяют «реальное» потребление
Биомаркеры Часы или дни для обмена питательных веществ / метаболитов, месяцы для изобилия биомаркеров в тканях Высокая Объективная и беспристрастная, высокая специфичность Ограниченные, хорошо проверенные маркеры, часто требующие инвазивного отбора образцов (например.грамм. анализ крови), искаженный характеристиками респондента
Математическое моделирование и метод баланса потребления Гибкий Ограниченный из-за множества допущений при моделировании От низкого (на основе демографических данных и антропометрии) до высокого (на основе точного состава тела и измерения расхода энергии) Объективное и беспристрастное постоянное отслеживание позволяет в реальном времени оценивать потребление Трудоемко для определения состава тела и измерения расхода энергии, нет данных о потреблении определенных питательных веществ

Таблица 2

Сводка методов для измерения расхода энергии (EE).

9 0335 Тележка для обмена веществ
Метод Продолжительность использования Точность и прецизионность Стоимость Преимущества Ограничения
Прямая калориметрия33 на улице Высокая температура от 903 до нескольких дней, кроме высокой температуры

термонейтальная зона Высокая из-за установки и обслуживания оборудования Прямое измерение выработки тепла, полный контроль факторов окружающей среды Технически сложный, неспособный обнаружить острые изменения, респондент ограничен ограниченным пространством
Дыхательный аппарат целиком камера От часов до нескольких дней Высокая Высокая из-за настройки и обслуживания оборудования Поминутные данные в реальном времени, позволяют измерять компоненты ЭЭ и использование субстрата Технически сложные, респондент ограничен пространство
Часы Высокая скорость метаболизма в состоянии покоя, средняя при оценке общей суточной ЭЭ Умеренная Быстрое время реакции, простота в эксплуатации, возможна в клинических условиях Ограниченная подвижность респондентов
Вода с двойной маркировкой 4–21 день Высокий Высокий из-за стоимости изотопов Золотой стандарт в условиях свободного проживания, применимый к широкому спектру протоколов Нет данных о времени, невозможно различить компоненты EE
Физические журнал активности 3–7 дней Низкий из-за значительных ошибок в экстраполяции данных о деятельности для оценки ЭЭ Низкий Простота администрирования Бремя участников может ухудшить качество данных
Кинематические измерения Гибкий Гибкий Низкий из-за значительных ошибок в экстраполяции данных о движении к оценке EE 9 0336

От низкого до среднего Простота применения, объективность и непредвзятость Шагомеры не предоставляют данных о характере и интенсивности физической активности
Мониторинг сердечного ритма Гибкий Умеренный на уровне группы, низкий на индивидуальной оценке От низкого до среднего Простота администрирования, объективность и объективность Требуется индивидуальная калибровка, значительная потеря данных
Мониторинг вентиляции Часы От низкого до среднего От низкого до среднего Менее чувствительный к физическим и физическим нагрузкам. смущающие мысли Низкая применимость в условиях свободной жизни

При выборе методологий нужно помнить, что «золотые стандарты» не обязательно являются наиболее подходящими для конкретного вопроса исследования.Следующее — несколько важных моментов, которые следует учитывать [176], [177], [178]: 1) требуемая точность и аккуратность — например, каков ожидаемый коэффициент вариации измеряемых переменных? Используются ли данные на групповом или индивидуальном уровне? 2) Практичность — например, сколько времени и затрат требуется как исследователям, так и респондентам? Каковы логистические ограничения? 3) Качество данных — например, будет ли методология налагать эффект обучения и / или нагрузку на участников, что увеличит риск измененной реакции? Хотя ни одна методология не может быть идеальной при любых обстоятельствах, использование комбинации дополнительных измерений может оказаться полезным для преодоления некоторых недостатков.Например, в Pennington Biomedical мы одни из первых, кто регулярно использует как DLW, так и косвенную калориметрию для оценки расхода энергии, что позволяет одновременно измерять гомеостаз свободной энергии и анализировать компоненты расхода энергии и использования субстрата [8], [179] ], [180]. При оценке диетического питания обычно используют как минимум два инструмента оценки и перекрестную проверку ответа, например генерировать коэффициенты корреляции и калибровки на основе 24-часового отзыва или взвешивания пищевых продуктов для проверки FFQ [68], [96].

В этой обзорной статье мы предоставляем информацию о полезности и ограничениях методологий, которые обычно используются в исследованиях ожирения, с особым акцентом на тех, которые позволяют количественно определять потребление и расход энергии. Мы призываем исследователей критически мыслить при разработке протоколов клинических испытаний, выбирая методологии, которые обеспечивают наилучший ответ на конкретный исследовательский вопрос (ы) без ущерба для общего качества работы.

Границы | Крупномасштабная структура метаболизма человека демонстрирует устойчивость через обширные перекрестные сигналы

1.Введение

Метаболизм определяется как сумма физических и биохимических процессов в живых организмах, которые либо производят, либо потребляют энергию. Метаболические изменения часто приводят к клеточной дисфункции, которая обычно приводит к болезни (DeBerardinis and Thompson, 2012). Метаболизм и заболевание настолько тесно связаны, что заболевания, связанные с соседними метаболическими реакциями, имеют более высокую сопутствующую патологию, чем болезни, между которыми нет метаболических связей (Lee et al., 2008). Кроме того, драйверные реакции, определяемые как наименьший набор реакций, которые необходимо контролировать, чтобы контролировать активность всех реакций метаболической сети, были предложены в качестве потенциальных терапевтических мишеней в раковых клетках (Basler et al., 2016). Понимание того, как работает метаболизм, является одной из основ понимания болезней человека.

Метаболизм можно изучить путем изучения взаимосвязей между клеточными процессами, которые определяются метаболическими путями. Путь состоит из набора молекул; либо все белки, то есть ферменты, переносчики, факторы транскрипции и сигнальные белки, либо все метаболические реакции, то есть соединения и ферменты, которые участвуют в клеточном процессе. Это представление использовалось для поиска организационных принципов, связанных с различными клеточными процессами (Guimera and Amaral, 2005), или для выделения дифференциально регулируемых путей, связанных с заболеванием (Schramm et al., 2010).

Существуют различные виды биологических сетей, которые обычно используются для изучения определенных типов молекулярных взаимодействий. Метаболические сети используются для изучения всех метаболических реакций. Сети белок-белковых взаимодействий представляют все физические взаимодействия между белками. А транскрипционные регуляторные сети используются для изучения регуляции между факторами транскрипции и генами-мишенями (Costa et al., 2008).

Общие топологические свойства были охарактеризованы для всех этих биологических сетей в разных организмах и даже в нескольких царствах жизни.Распределение связности для всех трех типов сетей обычно следует приближенному степенному закону (Jeong et al., 2000; Yu et al., 2004; Ouma et al., 2018), что означает, что они могут рассматриваться как безмасштабные сети. Было показано, что безмасштабные сети демонстрируют поведение сети small world , то есть любой узел может быть достигнут из любого другого узла за небольшое количество шагов. Также было показано, что безмасштабные сети устойчивы к ошибкам, но уязвимы для прямых атак, т. Е.сеть разрывается, когда небольшая часть наиболее важных узлов удаляется из системы, но структура очень устойчива к очень высоким уровням случайных мутаций (Albert et al., 2000).

Разработаны комплексные подходы к изучению биологических функций системного уровня, включая метаболические, сигнальные и регуляторные сети. Первоначально некоторые успешные усилия были направлены на создание модельных организмов, в частности дрожжей и бактерий. Работа группы Палссона (Herrgård et al., 2006) заключается в интеграции транскрипционных регуляторных и метаболических сетей из Saccharomyces cerevisiae . Тщательное изучение литературы было использовано для реконструкции транскрипционной регуляторной сети, лежащей в основе метаболизма питательных веществ, которая была объединена с уже созданной метаболической сетью в глобальном масштабе. Такой подход позволил авторам предсказать изменения экспрессии генов в ответ на возмущения. Дальнейшие интегративные исследования продолжают развиваться, Covert et al.(2008) представили комплексную схему моделирования метаболизма, регуляции транскрипции и передачи сигналов в Escherichia coli . Их подход был основан на расширении анализа баланса потоков. Совсем недавно в работе Прайса и его группы (Ma et al., 2015) была применена вероятностная модель для изучения метаболических и генных регуляторных сетей в Mycobacterium tuberculosis , без явного включения роли сигнальных путей или супрамолекулярного белок-белкового взаимодействия. сети.

В случае метаболизма человека исследование представило полную реконструкцию метаболической сети человека (Duarte et al., 2007). Такая полная метаболическая модель использовалась для формулирования подробных вычислительных моделей, ведущих к конкретным прогнозам не только метаболической активности, но и активности экспрессии генов. Однако детальная сеть регуляторов транскрипции для фенотипов человека пока недоступна для интеграции. Работа группы Кежека интегрировала метаболические, регуляторные транскрипционные сети и сети передачи сигналов в определенных контекстах для некоторых типов клеток человека (гомеостаз желчных кислот в гепатоцитах человека) (Fisher et al., 2013). В некоторых недавних работах роль метаболических путей интегрирована с другими уровнями биологической регуляции (Guo et al., 2018; Ravikrishnan et al., 2018). Однако большинство интегративных усилий было ограничено комплексным метаболическим картированием (Cottret et al., 2018; Ravikrishnan et al., 2018; Shen et al., 2019). Некоторые интегрированные подходы были также разработаны в контексте конкретных фенотипов и заболеваний (Pirhaji et al., 2016; Bidkhori et al., 2018; Krishnan et al., 2018; Pandey et al., 2020).

Молекулярные взаимодействия и функциональные ассоциации систематически хранятся в специализированных базах данных, таких как STRING (Szklarczyk et al., 2019), REACTOME (Fabregat et al., 2018; Jassal et al., 2020) и KEGG ( Канехиса и др., 2014, 2017). СТРОКА содержит все функциональные связи между молекулами, включая физические или косвенные, но функциональные связи. Важно отметить, что ассоциации STRING не связаны с какой-либо конкретной биологической функцией. REACTOME и KEGG — это базы данных путей. Однако взаимное преобразование и интеграция как идентификаторов молекул, так и биологических функций между различными базами данных нелегко. С другой стороны, Recon3D , наиболее полная реконструкция метаболической сети человека, содержит метаболические и транспортные реакции наряду с трехмерной структурой метаболитов и белков. Recon3D на самом деле идет намного дальше традиционного определения пути (как представлено, например, в учебниках по биохимии и аннотируется в таких базах данных, как KEGG или Reactome), вводя так называемые ReconMaps.Такие ReconMaps представляют собой точные изображения метаболических процессов человека, включая подробную информацию о структурном и функциональном, а также пространственном контексте (даже на уровне органелл), в котором эти процессы (в форме метаболических реакций и молекулярных взаимодействий) происходят. . В этом отношении Recon3D представляется как беспрецедентный ресурс для будущих исследований по характеристике биологической функциональности у людей.

В этой работе мы построили интегрированную человеческую сеть, включающую все метаболические реакции, белок-белковые взаимодействия, регуляцию транскрипции, транспорт и сигнальные процессы на основе базы данных KEGG.Мы проанализировали его топологические свойства и, по возможности, связали их с функциями. Мы преобразовали эту сеть молекулярных взаимодействий в сеть путей и изучили, как молекулярные возмущения переводятся в дезагрегацию системы. Мы изучили различные типы возмущений и применили несколько статистических и топологических тестов, основанных на рандомизированных нулевых моделях. Мы обнаружили, что система очень устойчива к определенным типам молекулярных возмущений. Такая устойчивость может быть вызвана наличием сложной, сильно взаимозависимой структуры сетевого взаимодействия, основанной на явлении перекрестных помех на пути.Мы стремимся к тому, чтобы дальнейшие исследования в этом направлении с использованием обширных и хорошо аннотированных биологических баз данных предоставили мощный инструмент для понимания биомолекулярных источников здоровья и болезней человека.

2. Результаты

2.1. Каталог молекулярных взаимодействий

Молекулы могут взаимодействовать по-разному, что приводит к целому ряду биологических реакций. Белковые взаимодействия (рис. 1А) происходят, когда два белка взаимодействуют, устанавливая между собой физические контакты; такие контакты могут быть очень стабильными, приводя к образованию белкового комплекса, или они могут быть временными, вызывая специфический краткосрочный ответ.В сети межбелковых взаимодействий (PPN) эти взаимодействия представлены ненаправленными связями между генами, кодирующими такие белки. Другой тип взаимодействий, регуляторные взаимодействия, имеет место, когда белок или белковый комплекс (а именно фактор транскрипции) регулирует экспрессию одного или нескольких генов-мишеней, что приводит к увеличению или уменьшению активности его генов-мишеней. В регуляторной сети (RN) эти взаимодействия представлены направленными связями между генами, кодирующими TF, и генами-мишенями (Рисунок 1B).На метаболическом уровне метаболиты трансформируются ферментами посредством метаболических реакций. Метаболические реакции представлены в метаболической сети (MN). Представления таких взаимодействий включают: двудольные графы, в которых нарисованы направленные связи от субстратов к ферментам и от ферментов к продуктам; и графы подложек, в которых существуют направленные связи от любой подложки к любому продукту. В этой работе мы сосредоточимся на представлении двудольного графа, поскольку оно явно учитывает все молекулы, и мы будем представлять каждый фермент как ген, кодирующий такой фермент (рис. 1C).В этой работе мы извлекли все эти взаимодействия из базы данных KEGG. Наиболее распространенные подтипы взаимодействий показаны на рис. 1. Другие не столь распространенные подтипы, а также количество взаимодействий на подтип показаны на дополнительных рисунках 1–5.

Рисунок 1 . Каталог молекулярных взаимодействий. (A) Взаимодействия белок-белок: правая сторона, комплекс белков, левая сторона, временное физическое взаимодействие. (B) Регуляторные взаимодействия. (C) Ферментативная реакция. (D) Метаболические взаимодействия. (E) Две последовательные реакции. Мы показываем молекулярную модель для каждого типа и подтипа взаимодействия, а также их представление в нашей сети. Все белки представлены в нашей сети соответствующим геном. Белки изображаются глобулярными формами, гены — прямыми лестницами, а метаболиты — многоугольниками. Ген, кодирующий конкретный белок, представлен в виде прямой лестницы того же цвета, что и соответствующая глобулярная форма.Регуляция транскрипции представлена ​​квадратной стрелкой. Стрелки обозначают направленные взаимодействия, а простые линии обозначают ненаправленные взаимодействия. Показаны только наиболее распространенные подтипы взаимодействий. Рисунок сделан с помощью BioRender (Biorender.com).

Интересно, что есть еще два типа взаимодействия. Метаболические взаимодействия между метаболитами и белками, когда известно, что метаболит влияет на активность белка; или между двумя белками, если один из них оказывает посттрансляционный эффект по сравнению с активностью другого.Эффект, связанный с этими взаимодействиями, может быть любым из следующих: активация, ингибирование, связывание / ассоциация, отсутствие взаимодействия, когда известно, что взаимодействие исчезает из-за мутации, диссоциации, изменение состояния, когда взаимодействие представляет собой переход состояния, косвенный эффект и неизвестный . В эту работу мы не включали взаимодействия, внесенные в каталог как косвенные или неизвестные. Наконец, KEGG содержит последний тип взаимодействия: два фермента, участвующие в последовательных реакциях. Большинство этих взаимодействий дублируют аннотированные ферментативные реакции.В эту работу мы включили только взаимодействия, для которых не было прямого пути между участвующими ферментами через один метаболит в метаболической сети.

В этой работе мы начнем с анализа трех различных типов очень четко определенных биологических сетей: сеть межбелкового взаимодействия (PPN), метаболическая сеть (MN) и транскрипционная регуляторная сеть (TRN). Позже мы построим интегрированную сеть метаболизма, объединив все изолированные сети и включив дополнительные взаимодействия, описанные ранее.Это уменьшение размерности, так как несколько слоев биологических процессов будут уплотнены. Таким образом, процессы, лежащие в основе белка TF, A, который транскрипционно регулирует целевой ген B и который образует белковый комплекс AB, будут представлены только одним взаимодействием A взаимодействует с B. Подобным образом, если белок A аннотирован для взаимодействия с белком B, и белок A также аннотирован для посттрансляционного изменения активности белка B, оба отношения будут объединены в соединение A, которое взаимодействует с B.

2.2. Анализ изолированных сетей

Мы проанализировали три различных типа очень четко определенных биологических сетей: сеть межбелкового взаимодействия (PPN), метаболическая сеть (MN) и транскрипционная регуляторная сеть (TRN). Каждая молекулярная сеть была построена на основе объяснения, приведенного в последнем разделе. Каждая сеть состояла из 3918, 2963 и 916 узлов соответственно; и 34 927, 10 427 и 3652 ребра соответственно.Все сети представляют собой Giant Connected Component (GCC), состоящий более чем из 90% узлов и ребер (дополнительная таблица 1). Гигантский связный компонент определяется как связанный компонент данной сети, который содержит значительную часть (более 50%) узлов сети. Что касается степени распределения каждой сети, мы обнаружили, что все они следовали степенному закону распределения, а также их соответствующие GCC. (Jeong et al., 2000; Yu et al., 2004; Ouma et al., 2018).Статистика согласия показана для каждой сети в дополнительной таблице 2. Параметры наилучшего соответствия степенного закона для каждой сети были получены и показаны в дополнительной таблице 3.

Затем мы исследовали некоторые интересные топологические и структурные особенности каждой из этих изолированных сетей. Мы обнаружили, что каждая из этих сетей имеет статистически значимую модульную структуру (Q = 0,48 и p — значение <1 E (-300) для TRN; Q = 0,79 и p — значение < 1 E (−300) для MN; Q = 0.68 и p — значение <1 E (-300) для PPN) (Рисунки 2A – C). Мы также обнаружили, что среднее распределение длины кратчайшего пути ведет себя следующим образом. Это явление можно объяснить направленным характером этих сетей, поскольку значительное количество узлов имеет степень выше нуля, но степень out равна нулю (рисунки 2D – F).

Рисунок 2 . Модульная структура и распределение средней длины кратчайшего пути изолированных сетей. (A – C) показывает модульную структуру для TRN, MN и PPN соответственно. Цвет определяет, к какому модулю принадлежит каждый узел. (D – F) показывает распределение средней длины кратчайшего пути для GCC для TRN, MN и PPN, соответственно.

2.3. Сигнальный путь эстрогена на примере исследования

Объединение взаимодействий из разных биологических слоев в интегрированную сеть дает возможность взглянуть на процессы в целом с глобальной точки зрения.В качестве доказательства концепции мы показываем путь передачи сигналов эстрогена (путь KEGG: hsa04915).

Эстрогены — это группа стероидных гормонов, которые давно известны как важные регуляторы женских репродуктивных функций, но также участвуют в регуляции скелетного гомеостаза, липидного и углеводного обмена, баланса электролитов, физиологии кожи, сердечно-сосудистой системы и центральной нервной системы. нервная система (Vrtačnik et al., 2014). Эстроген опосредует свои клеточные действия посредством множества механизмов передачи сигналов эстрогена, а именно, как ядерно-инициированный стероидный сигнал и мембранно-инициированный стероидный сигнал .В ядерном пути эстроген связывается с ядерными рецепторами, которые, в свою очередь, перемещаются в ядро ​​и напрямую взаимодействуют с хроматином в определенных последовательностях ДНК, известных как элементы ответа эстрогена (ERE), действуя как фактор транскрипции. С другой стороны, в мембранном пути и рецепторы эстрогена или рецепторы E2, связанные с G-белком (GPER), обнаруженные в мембране, могут проявлять свое действие через активацию вторичных белков-мессенджеров для передачи сигнала эстрогена и осуществления физиологических изменений ( Фуэнтес и Сильвейра, 2019).Кроме того, передача сигналов эстрогена также тесно связана с другими важными регуляторными объектами, то есть с эпигенетическими механизмами, модификациями гистонов, микроРНК и метилированием ДНК (Vrtačnik et al., 2014).

Регуляторная сеть и сеть белок-белкового взаимодействия этого пути состоят из 41 узла и 180 ребер и 87 узлов и 206 ребер, соответственно (Рис. 3). Интересно, что никакие каталитические реакции не указаны как часть этого пути. Итак, у этого пути нет метаболической сети.Интегрированная сеть для сигнального пути эстрогена состоит из 133 узлов и 433 ребер. Мы исследовали перекрестные помехи между интегрированной сетью для пути передачи сигналов эстрогена и любого другого пути, свойственного человеку. Перекрестные помехи между двумя путями существуют, если они разделяют хотя бы одну молекулу. Мы обнаружили перекрестные помехи с путем биосинтеза стероидного гормона, путем метаболизма инозитолфосфата, путем метаболизма бутаноата, путем метаболизма пурина, путем метаболизма аланина, аспартата и глутамата, путем метаболизма аргинина и пролина и сигнальной системой фосфатидилинозита.Полный набор этих подключений не представлен ни в одной из изолированных сетей и может быть изучен только в интегрированной сети, такой как построенная на этом исследовании.

Рисунок 3 . Различные подсети, связанные с передачей сигналов эстрогена, регуляцией и взаимодействием белков. Все сети получены от KEGG. (A) представляет интегрированную сеть со всеми тремя классами сети. (B) представляет регулирующую сеть. (C) изображает сеть белок-белкового взаимодействия.В пути KEGG нет каталитических реакций.

2.4. Всеобъемлющая сеть метаболизма человека

В этом исследовании мы интегрировали все типы молекулярных взаимодействий во всеобъемлющую сеть метаболизма человека. Мы построили неориентированную сеть метаболизма человека, включая все молекулярные взаимодействия, о которых сообщается в базе данных KEGG (Kanehisa and Goto, 2000; Kanehisa et al., 2014). Мы включили все взаимодействия, содержащиеся в любой изолированной сети. Кроме того, есть некоторые молекулярные взаимодействия, которые не включены ни в какой формализм и которые также были включены в нашу интегрированную сеть, например.g., связь между двумя ферментами, катализирующими последовательные реакции, и метаболическое взаимодействие между соединением и белком, когда взаимодействие не является частью ферментативной реакции (дополнительные рисунки 4, 5). Наша сеть состоит из 10 676 узлов (биомолекул) и 49 378 ребер (взаимодействия). Невзаимодействующие узлы не учитывались в дальнейших расчетах, поскольку они обычно не включаются в топологические меры и не участвуют в перекрестных помехах на пути (3553 узла) (рис. 4).Распределение степеней нашей интегрированной сети (рисунок 4) следует степенному распределению с α = 3,17 и σ = 0,13 (дополнительная таблица 4).

Рисунок 4 . Сеть молекулярных взаимодействий метаболизма человека — это весь набор молекулярных взаимодействий, представленных в базе данных KEGG для людей. Он состоит из 7123 неизолированных биомолекул и 49 378 взаимодействий (различных типов) между ними. Сетевые сообщества обозначены узлами одного цвета. На вставке показано распределение степеней в логарифмической шкале для сети метаболизма KEGG.

2,5. Модульность и структура сообщества

Модульная структура подразумевает, что сеть может быть разделена на модули (также называемые сообществами). Сетевые модули в общих чертах определяются как подсети, образованные наборами узлов (или вершин), которые более плотно связаны между собой, чем с остальной частью сети. Обычно считается, что такие полуавтономные (но не независимые) компоненты сети отвечают за функциональность в реальных сетях (Гирван и Ньюман, 2002; Ньюман и Гирван, 2004; Риоло и Ньюман, 2020).Часто эту функциональность можно проследить до полумеханистических и / или статистических объяснений. Так обстоит дело со статистическим анализом обогащения, выполненным в этой работе (Методы).

Мы определили сообщество или модульную структуру сети метаболизма человека с помощью алгоритма Infomap (Rosvall and Bergstrom, 2007, 2008; Rosvall et al., 2009) и рассчитали коэффициент модульности Ньюмана Q (см. Методы). Значимость модульной структуры была измерена путем случайного перетасовки меток модулей (1000 реализаций).Мы обнаружили, что сеть метаболизма человека имеет высокомодульную структуру (рис. 5А), Ньюман sQ = 0,68 [ p — значение <1 E (-300)].

Рисунок 5 . Топологические особенности модульной структуры сети обмена веществ человека. (A) Q-распределение Ньюмана для нулевых моделей показано на вставке гистограммы. Нулевые модели были получены в результате перетасовки лейблов сообщества, 1000 реализаций.Пунктирная линия представляет значение Q Ньюмана, полученное из сети метаболизма человека. (B) Корреляция между размером модуля и количеством обогащенных, неизбыточных путей. Показана линейная регрессия, а также доверительные интервалы [0,95].

Мы исследовали, связана ли модульная структура с функцией, и в этом случае мы могли ожидать, что каждый модуль будет обогащен одним или несколькими связанными путями. Чтобы исследовать этот феномен, мы получили неизбыточные обогащенные пути на каждый модуль (см. Методы).Примечательно, что большинство модулей показали обогащение по одному или нескольким неизбыточным путям (247 из 321 модуля), а те, которые не представляли никакого обогащения, содержали очень мало элементов (рис. 5B). Пути определены аннотациями в биологических базах данных, таких как KEGG. Аннотации основаны на эмпирических доказательствах (иногда чрезвычайно подробных и уточненных, а иногда и нет) биомолекулярных взаимодействий между молекулами, связанных с биологическими функциями или фенотипами. Путь определяется как аннотация базы данных для набора узлов.Некоторые элементы могут принадлежать или не принадлежать одному модулю. Говорят, что модуль обогащен для данного пути, если он включает больше узлов пути, чем можно ожидать случайно (Rivals et al., 2007; Huang et al., 2009).

Более половины модулей представили обогащение только по одному пути (163 из 247, 66%). Более того, в случаях, когда имеется обогащение более чем для одного пути, существует тенденция к функциональной взаимосвязи между обогащенными путями.Функциональное обогащение пяти самых больших модулей показано на рисунке 6. Мы можем наблюдать, как модуль, содержащий ген GNAI1, обогащается несколькими путями нервной системы и передачей сигналов. С другой стороны, модуль, содержащий метаболит C00020, представляет статистически значимое обогащение почти исключительно по путям, обозначенным как метаболические. Информацию обо всех обогащениях можно найти в дополнительном файле 1. Тем не менее, мы обнаружили корреляцию между размером сообщества и количеством обогащенных путей [ρ = 0.83, p — значение <2,2 E (-16)] (Рисунок 5B). Мы наблюдали ту же тенденцию после повторения анализа с 95% усеченным распределением данных [ρ = 0,35, p — значение <2,2 E (−16)].

Рисунок 6 . Обогащенные пути для пяти самых больших модулей. Цветные кружки представляют каждый из пяти самых больших модулей. Размер круга пропорционален количеству узлов в каждом модуле.Каждый модуль связан с его обогащенными путями. Цвет проводящих путей связан с их функцией, которая была взята из функциональной классификации KEGG. Разные тона синего связаны с системами организма, разные тона зеленого связаны с метаболическими путями, разные тона красного и оранжевого связаны с заболеваниями человека, разные тона розового и пурпурного представляют широкую функциональную категорию обработки информации об окружающей среде. Каждый модуль назван как одна из содержащихся в нем молекул.

Как явное исключение, мы обнаружили, что самый большой модуль (476 узлов) обогащен только двумя путями, это сообщество в основном посвящено пути обонятельной трансдукции (418 узлов). Это неудивительно, поскольку широко известно, что существует множество обонятельных рецепторов, функции и структура которых очень похожи (Zozulya et al., 2001).

2,6. Топологические и структурные особенности гигантского связного компонента (GCC)

В сети обмена веществ человека 6894 узла (96.8% от общего числа связанных узлов, 64,6% всех аннотированных биомолекул) и 48 663 ребра (98,6% от общего числа взаимодействий) образуют GCC. Это означает, что подавляющее большинство взаимодействующих молекул (96,8%) и их взаимодействия (98,6%) в аннотированном метаболизме человека принадлежат единственному взаимосвязанному (взаимозависимому) компоненту. Как и для всей взаимосвязанной сети, мы исследовали, следует ли распределение степеней GCC степенному закону (рис. 7A). Мы обнаружили, что распределение по степенному закону с α = 3.17 и σ = 0,13 лучше всего подходят для наших данных (дополнительная таблица 4).

Рисунок 7 . Топологические и структурные особенности GCC. (A) представляет распределение степеней. (B) представляет собой распределение средней длины кратчайшего пути. (C) представляет совокупное распределение путей на ребро. (D) представляет корреляцию между количеством проводящих путей и расположением краев; нанесена точка для каждого края GCC. Ось абсцисс соответствует его значению границы между ними, а ось ординат соответствует количеству путей, в которых существует это взаимодействие.Никаких закономерностей корреляции не наблюдается [ρ = -0,09, p — значение <2,2 E (-16)].

Длина кратчайшего пути определяется как кратчайшее расстояние между любыми двумя заданными узлами в сети. Этот показатель обычно коррелирует со скоростью информационного потока в любой сети. Распределение средней длины кратчайшего пути для GCC сильно смещено влево, почти все узлы могут достичь любого другого узла менее чем за 8 шагов (рисунок 7B).Этот результат указывает на то, что сеть метаболизма человека очень компактна, что может свидетельствовать о быстрой обработке информации во всем GCC.

Статистика промежуточности границ описывает, насколько важным является граница для связи во всей сети. Ребро может быть актуальным (i) если оно совместно используется несколькими путями, или (ii) если оно соединяет два или более центральных пути в сети. В GCC мы обнаружили, что 76,98% ребер принадлежат только одному пути и только 0.96% ребер принадлежат более чем 10 проводящим путям (рис. 7C). Однако мы обнаружили, что нет никакой линейной корреляции между расстоянием между краями и количеством путей на ребро [тест корреляции Спирмена ρ = -0,09, p — значение <2,2 E (-16), см. Рисунок 7D]. Это может означать, что ребра, которые более важны для передачи информации по сети, — это те, которые соединяют центральные пути.

Наконец, мы исследовали, имеет ли GCC структуру ядро-периферия (Csermely et al., 2013). Структура ядро-периферия относится к определенному типу модульности сети, в которой мы можем выделить узловых узлов , которые плотно связаны между собой в пределах одного или максимум нескольких ядер , тогда как так называемые периферийные узлы являются слабо взаимосвязаны между собой и с основным ядром или ядрами (Borgatti and Everett, 2000; Kojaku, Masuda, 2018; Tang et al., 2019).

Статистика центральности близости измеряет, насколько центральным является узел в сети.Таким образом, центральные и периферийные узлы должны иметь отличительные значения центральности близости. Мы рассчитали статистику центральности близости для каждого узла в GCC. Центральность по близости приблизительно соответствует нормальному распределению; пик на 0,27 соответствует узлам, обозначенным как обонятельные рецепторы (> 400 узлов). Мы пришли к выводу, что очевидной структуры ядро-периферия нет, поскольку распределение в основном одномодальное. Структура ядро-периферия может быть подтверждена наличием двух хорошо дифференцированных мод в распределении центральности близости (дополнительный рисунок 6).

2.7. Избыточность и устойчивость, определяемые с точки зрения траектории

Генетическая избыточность существует, когда есть два или более гена, которые выполняют одну и ту же молекулярную функцию, и поэтому инактивация одного из этих генов практически не влияет на фенотип (Nowak et al., 1997). Генетическая избыточность обеспечивает биологическую устойчивость. С системной точки зрения система является устойчивой, если она продолжает функционировать даже перед лицом внешних возмущений (Ungar, 2018). В этой работе мы исследовали функциональную избыточность и метаболическую устойчивость с точки зрения путей.Мы определили функциональную избыточность как наличие более чем одного перекрестного взаимодействия между двумя путями и метаболическую устойчивость как способность системы продолжать общаться между путями даже при наличии нарушений.

Биологические пути сообщаются друг с другом посредством перекрестных помех (Vert and Chory, 2011; de Anda-Jáuregui et al., 2019). Это общение может происходить, когда два пути имеют общие молекулы, такие как гены или метаболиты. В этой работе мы построили сеть путей (дополнительный рисунок 7).Мы соединили два пути, если у них есть хотя бы одна молекула. Результирующая сеть путей образована 293 путями и 13 654 путями перекрестных взаимодействий. Эта сеть чрезвычайно плотная со средней степенью 93 и диаметром сети 6.

Мы будем исследовать, представляет ли человеческий метаболизм функциональную избыточность, которая может быть переведена в метаболическую устойчивость к нарушениям. С молекулярной точки зрения эта устойчивость может быть получена за счет избыточности узлов, т.е.е., две молекулы, которые существуют в любых двух путях, или из-за избыточности края, то есть существования множественных взаимодействий, присутствующих в любых двух путях, которые могут перекрывать любую потерю функции. С глобальной точки зрения, метаболический процесс может демонстрировать устойчивость, если он может восстанавливаться после нарушений на уровне метаболических путей.

2,8. Анализ сети путей

Чтобы проанализировать степень устойчивости сети путей человека к возмущениям в сети молекулярного взаимодействия метаболизма, мы выполнили перколяционный анализ (см. Методы).Молекулярная сеть была нарушена удалением либо (i) ребер, упорядоченных по убывающим значениям расстояния между ребрами, (ii) узлов, упорядоченных по убывающим значениям степени узлов, и (iii) узлов, выбранных случайным образом. Для каждой итерации мы создали соответствующую сеть путей и рассчитали количество компонентов, количество ребер, среднюю степень, количество узлов (путей) и среднюю длину кратчайшего пути. Вся эта статистика была рассчитана с учетом только неизолированных путей.

Мы можем наблюдать (рис. 8), что количество ребер в сети путей (перекрестные помехи на путях) отражает количество ребер в сети молекулярных взаимодействий; он показывает либо линейное уменьшение, либо экспоненциальное уменьшение, когда удаляются 100 ребер, отсортированных по расстоянию между ребрами, или когда удаляются 20 узлов, отсортированных по степени, соответственно. Однако мы можем наблюдать, что сеть довольно стабильна благодаря удалению ребер, отсортированных по релевантности. Удаление первых 20 000 и первых 40 000 молекулярных связей верхнего края (одна треть и две трети молекулярных связей) приводит к изоляции только 29 и 129 путей от сети путей соответственно (9.9 и 44% путей). Происходит резкое структурное нарушение, напоминающее фазовый переход, примерно на 45 000 удаленных краях (то есть, когда было удалено 9-0% краев), на что указывает резкое увеличение количества компонентов и резкое увеличение средняя длина кратчайшего пути.

Рисунок 8 . Просачивание GCC. Результаты анализа перколяции, удаляющие ребра, упорядоченные по убывающим значениям расстояния между ребрами (A) , узлы, упорядоченные по убывающим значениям степени узла (B) и узлы, выбранные случайным образом (C) .Каждый график показывает либо количество удаленных ребер (A) , либо количество удаленных узлов (B, C) из сети молекулярных взаимодействий по оси X, а также количество компонентов, количество ребер, среднюю степень, количество узлов (путей) и средней длины кратчайшего пути сети путей по оси Y для каждой итерации (сверху вниз).

Это поведение также наблюдается, когда мы удаляем узлы случайным образом; сеть путей разбита на более чем два компонента, пока не будет удалено около 5000 узлов (из 7123, 70%), что означает, что сеть путей очень устойчива к удалению случайных узлов на молекулярном уровне.Однако это поведение резко меняется, когда мы удаляем узлы, упорядоченные по степени. В этом случае количество путей, включенных в сеть путей, линейно уменьшается, и сеть разрушается, когда 2000 узлов (28%) были устранены, о чем свидетельствует увеличение числа компонентов и увеличение длины кратчайшего пути. В момент, когда было удалено 3000 узлов, сеть путей была разбита на более чем 20 компонентов, а когда было удалено 6080 узлов, не существовало взаимодействующих путей.

Этот результат указывает на то, что сеть маршрутов является сильно избыточной и устойчивой к случайным сбоям на уровне узла и даже к целевым возмущениям на граничном уровне; однако он уязвим для целевых возмущений на уровне узла.

Чтобы проверить чувствительность наших результатов, была построена нулевая модель путем перестановки краев, сохраняя фиксированное распределение связности. Из этого анализа мы видим, что общие тенденции, о которых сообщается в отношении отказоустойчивого поведения сети на основе KEGG, все еще присутствуют (дополнительный рисунок 14).Чтобы учесть эффекты разного распределения связности и разного размера, мы построили три дополнительные нулевые модели. Для каждой нулевой модели мы построили сеть путей и выполнили анализ перколяции. Мы протестировали случайную сеть Эрдеш-Реньи того же размера, что и наша сеть KEGG, безмасштабируемую сеть Барабаши-Альберта в 1,5 раза больше, чем сеть KEGG, и безмасштабируемую сеть Барабаши-Альберта в 2 раза больше, чем сеть KEGG. Мы можем заметить, что в целом наши результаты надежны и не присутствуют в нулевых моделях, хотя можно заметить размерный эффект (дополнительные рисунки 15–17).

3. Обсуждение

Метаболизм состоит из серии тесно взаимосвязанных процессов, в которых различные типы биомолекул взаимодействуют и реагируют друг с другом. Изучение интегрированной сети метаболизма важно для того, чтобы пролить свет на соответствующие аспекты структурной организации и передачи информации по этой сети.

Наше исследование впервые объединяет три типа биологических сетей человека. Эта интеграция позволяет изучить более полную сеть метаболизма человека, о чем свидетельствует пример сигнального пути эстрогена.В этом примере только часть процессов пути представлена ​​в каждой изолированной сети, и по крайней мере восемь перекрестных помех между сигнальным путем эстрогена и метаболизмом человека не могли бы наблюдаться, если бы были изучены только изолированные сети.

В сети модули (также известные как сообщества) — это группы узлов, для которых характерно большее количество взаимодействий между ними, чем с любой другой группой узлов. В биологических сетях модули связаны с функциональными единицами, в частности с белковыми комплексами или динамическими функциональными единицами, такими как сигнальные каскады или петли регуляции клеточного цикла (Ravasz et al., 2002; Спирин, Мирный, 2003). Мы обнаружили, что в случае интегрированной сети метаболизма человека модули также связаны с функцией. Более половины модулей демонстрируют функциональное обогащение только для одного пути. Более того, если модуль представляет собой значительное обогащение нескольких путей, они, как правило, функционально связаны.

Длина кратчайшего пути обычно используется в качестве меры эффективности информационного потока в сети (Ye et al., 2010). Биологические сети ранее описывались как сети небольшого мира, поскольку их распределение связности приблизительно подчиняется степенному закону (Jeong et al., 2000; Yu et al., 2004; Оума и др., 2018). Ожидается, что из-за своего маленького мира средняя длина кратчайшего пути будет довольно маленькой по сравнению с количеством узлов во всей сети, и ожидается, что она будет медленно увеличиваться в зависимости от количества узлов в сети. В случае комплексной, экспериментально подтвержденной сети белок-белковых взаимодействий человека, состоящей из 1613 узлов, средняя длина кратчайшего пути составила 4,85 (Stelzl et al., 2005). С другой стороны, геномные данные были использованы для реконструкции метаболических сетей для 80 различных организмов; размер этих сетей составлял от 200 до 1000 узлов.Средняя длина кратчайшего пути для каждой области жизни составляла 9,57, 8,50 и 7,73 для эукариот, архей и бактерий соответственно (Ma and Zeng, 2003). В нашей интегрированной сети, состоящей из 7123 узлов, мы нашли среднюю длину кратчайшего пути 5,6. Это число аналогично предыдущим отчетам по сетям белок-белкового взаимодействия и ниже, чем то, которое сообщалось для метаболических сетей. Однако это низкая оценка с учетом количества узлов сети. Среднее расстояние между генами было предложено как показатель функционального родства.Однако некоторые исследования показали, что средняя длина кратчайшего пути между генами, связанными с конкретным заболеванием, определяется степенью выбранных генов и не зависит от их функции (Embar et al., 2016).

Расстояние между ребрами определяется как количество кратчайших путей между узлами, которые проходят вдоль каждого ребра (Girvan and Newman, 2002). Если через край проходит большое количество кратчайших путей, у этого края будет большое расстояние между краями (центральные края). В сети эти центральные края обычно представляют собой мостовые соединители между различными частями сети, и они являются наиболее эффективным способом передачи информации между различными регионами сети.Удаление самых центральных краев применялось для идентификации модульной структуры биологических сетей (Dunn et al., 2005; Yoon et al., 2006). В метаболизме реакция или взаимодействие между двумя молекулами может быть центральным, потому что это взаимодействие присутствует в большом количестве путей, соединяющих все молекулы между такими путями, или потому, что этот центральный край соединяет пути, которые являются центральными в метаболизме. Мы обнаружили, что расстояние между ребрами не связано с количеством путей на ребро, что говорит о том, что ребра, более релевантные для передачи информации по сети, — это те, которые соединяют центральные пути.

Устойчивость — неотъемлемая черта биологических систем, поскольку живые организмы должны эффективно реагировать на возмущения. Функциональное резервирование часто используется для достижения такой стабильности. Это явление может быть достигнуто за счет того, что разные гены выполняют одну и ту же функцию, или путем обширного перекрестного взаимодействия между путями, которое устраняет недостаток какой-либо конкретной молекулы. Было обнаружено, что доля генов, которые могут быть удалены из организма без нарушения скорости роста, значительно варьируется в зависимости от пути гена.В массовом исследовании, посвященном дефектам роста, вызванным избыточной экспрессией, вызванной промотором GAL1, только 15% мишеней представляли обнаруживаемый дефект роста (Sopko et al., 2006), в то время как 25-30 и 76% генов-мишеней в случае путь клеточного цикла и путь HOG продуцируют фенотип задержки роста (Moriya et al., 2006; Krantz et al., 2009). С другой стороны, некоторые исследования обнаружили обширные перекрестные помехи между путями. В исследовании, в котором участвовали все пути, которые пересекаются с сигнальным путем эстрогена, 1400 из 3217 молекул, участвующих в событиях перекрестных помех, были общими для более чем двух путей (de Anda-Jáuregui et al., 2015). Однако то, как возмущения на молекулярном уровне транслируются в сеть путей, ранее не изучалось.

Интеграция всех типов сетей суммирует дополнительную информацию в построении сети путей, как мы наблюдали в пути передачи сигналов эстрогена. В этом примере количество путей, обнаруженных в сети путей, варьируется от 71, когда рассматривается только метаболическая сеть, до 196, когда рассматривается только сеть межбелкового взаимодействия.Это означает, что в лучшем случае перекрестные помехи между 67% (196 из 293) всех путей могут быть изучены, если анализируется только одна изолированная сеть.

Наконец, наши результаты показывают, что сеть путей в высшей степени избыточна и устойчива к случайным возмущениям на уровне узлов в молекулярной сети и даже к целевым возмущениям на краевом уровне в молекулярной сети. Однако сеть путей весьма уязвима для нацеленных возмущений на уровне узла в молекулярной сети.Эти результаты предполагают, что лучшими кандидатами-мишенями для разрушения сети путей, разъединяющих определенные пути, будут наиболее связанные молекулы. Минимальное количество узлов, которые следует удалить, чтобы изолировать определенный путь, можно получить из сети путей, построенной на основе этого исследования. Мы твердо уверены, что подробные знания полной топологической и функциональной структуры сети метаболизма человека улучшат наше понимание основ устойчивости и краткосрочных адаптивных процессов до беспрецедентного уровня, а также откроют новые системные подходы к молекулярной терапии.

4. Материалы и методы

4.1. Сбор данных и курирование

Данные о взаимодействии и функциональной эквивалентности были загружены из базы данных KEGG через KEGG API. В анализ были включены только человеческие пути ( N = 317, исключая путь метаболических путей ). Молекулы и взаимодействия были получены из файлов кг / мл , ортологи не включены. Молекулы с функциональной избыточностью были извлечены из файлов conf .Все молекулы были переведены в символы NCBI и ENSEMBL ID с использованием базы данных NCBI Gene и ENSEMBL Biomart для GRCh48.p12.

4.2. Реконструкция сети взаимодействия KEGG с метаболизмом человека и соответствующих биологических сетей

Файл кг / мл описывает все взаимодействия и реакции, образующие определенный путь. Он содержит все ферментативные реакции, указывающие на субстрат, продукт и фермент, участвующие в каждой реакции, а также несколько типов отношений между биомолекулами: (1) отношения между ферментами, которые катализируют последовательные реакции, (2) белок-белковые взаимодействия, (3) ) отношения между фактором транскрипции и его генами-мишенями; (4) взаимодействия белок-соединение и (5) белковые комплексы.Все эти взаимодействия были получены из каждого файла кг / мл с использованием специально созданного сценария Python для . Типы и подтипы взаимодействий были определены на основе отношения KEGG и классификации объектов. Если две молекулы были описаны как функционально дублирующие в соответствующем файле conf , все взаимодействия, связанные с первой молекулой, дублировались и назначались второй молекуле. Таким образом, была создана неориентированная сеть с метаболитами или генами в качестве узлов и белково-белковыми, регуляторными и метаболическими взаимодействиями в качестве ребер.Каждое взаимодействие было помечено списком путей, в которых оно проявляется.

Для создания соответствующих биологических сетей были сохранены только определенные типы взаимодействий. TRN: только отношения между фактором транскрипции и его генами-мишенями; MN: только ферментативные реакции и PPN: белок-белковые взаимодействия и белковые комплексы.

4.3. Топологический и статистический анализ

Анализ сообщества был выполнен с использованием алгоритма уравнения карты, оптимизирующего двухуровневое разделение сети и включающего собственные ссылки.Коэффициент модульности был рассчитан с использованием Q Ньюмана, определяемого по формуле:

Q = 12m∑vw [Avw-kvkw2m] δ (cv, cw)

, где м — количество ребер, A vw — элемент матрицы смежности A в строке v и столбце w , k v — это степень v , k w — степень w , c v — тип (или компонент) v , c w значение w , а δ ( c v , c w ) равно 1, если v = w и 0 в противном случае.Нулевая модель была создана путем перестановки меток сообщества ( N = 1000). Значительно обогащенные пути для каждого сообщества были получены с помощью точного теста Фишера.

Пакет Cytoscape Network Analyzer использовался для расчета степени ненаправленности и центральности близости на узел, длины кратчайшего пути между каждой парой узлов и расстояния между ребрами на ребро сети метаболизма.

Чтобы оценить, следует ли распределение степеней степенному закону.Мы получили степень соответствия наших данных степенным, экспоненциальным, логнормальным и усеченным степенным распределениям (Clauset et al., 2007; Alstott and Bullmore, 2014). Мы оценили степень согласия со степенным законом распределения, сравнив его с любым другим спорным распределением.

4.4. Определение избыточных путей и расширенного теста для сообщества

Был проведен тест обогащения, чтобы найти значительно обогащенные пути на модуль. Было подсчитано общее количество элементов на модуль и на путь.Для каждого модуля были получены все пути, представленные по крайней мере одним узлом, и был проведен точный тест Фишера для проверки значимости обогащения. Два пути считались избыточными, если более 70% молекул наименьшего пути содержалось в наибольшем. Этот порог был выбран, поскольку он представляет собой хороший компромисс между уменьшением избыточности путей, но сохранением биологической информации (дополнительные рисунки 8–13). В случае дублирующих путей только самый большой оставался для дальнейшего анализа.Поправка Бонферрони использовалась для исправления путем многократного тестирования.

4,5. Анализ сети путей

Мы построили сеть путей из молекулярной сети. Сеть путей была построена путем соединения двух путей, если выполняется любое из следующих двух условий: (i) два пути имеют один (или несколько) общих узлов (молекул), или (ii) два пути имеют один (или несколько) общие края. Чтобы выполнить анализ перколяции, мы рассмотрели весь набор ребер в сети, упорядоченный по убывающим значениям расстояния между ребрами.Перколяционный анализ выполнен:

1. Удаление 100 верхних граничных промежуточных взаимодействий из сети молекулярных взаимодействий

2. Пересчет параметров сети: количество подключенных путей, количество взаимодействий, количество компонентов сети, средняя степень, средняя длина кратчайшего пути

3. Повторение.

Молекулярная сеть была нарушена удалением либо (i) 100 ребер, упорядоченных по убывающим значениям расстояния между ребрами, (ii) 20 узлов, упорядоченных по убывающим значениям степени узлов, и (iii) 50 узлов, выбранных случайным образом (30 реализаций).

Пакет networkx в Python использовался для построения сетей с нулевой моделью (Hagberg et al., 2008). Функция double_edge_swap использовалась для замены краев; количество ребер в нашей сети KEGG было взято за количество свопов, а количество попыток было взято как десятикратное количество ребер; Было создано 20 случайных сетей. Функция gnm_random_graph использовалась для создания сети Эрдеша-Реньи; количество узлов и ребер было установлено равным количеству узлов и ребер в нашей сети KEGG; Было создано 10 случайных сетей.Функция barabasi_albert_graph использовалась для создания безмасштабной сети Барабаши-Альберта. Количество узлов было установлено равным 1,5 или 2,0 раза больше количества узлов в нашей сети KEGG. Количество ребер, создаваемых для каждого дополнительного узла, было установлено таким, чтобы количество ребер в конечной сети было в 1,5 или 2 раза больше количества ребер в нашей сети. Были созданы по 3 случайные сети каждого типа. Для каждой из этих молекулярных сетей была создана сеть путей и проведен анализ перколяции, как описано ранее.

4.6. Доступность данных

Мы загрузили получившуюся сеть в наш репозиторий Github https://github.com/CSB-IG/KEGG-IntegratedNetwork вместе с соответствующим исходным кодом.

4,7. Глоссарий

Мы включили глоссарий в дополнительную информацию.

5. Объем и ограничения

5.1. Аннотации и полнота данных

Настоящее исследование основано на исчерпывающем анализе молекулярных взаимодействий, о которых сообщается в базе данных Киотской энциклопедии генов и геномов (KEGG), тщательно отобранном и хорошо аннотированном ресурсе данных для аннотации путей.Однако стоит упомянуть, что это не означает в комплекте . И что все результаты и выводы, сделанные на основе анализа этой (или любой другой доступной в настоящее время) базы данных, зависят от неполной аннотации. Другими словами, для многих явлений (например, тот факт, что в нашей сети человеческого метаболизма есть некоторые небольшие компоненты, которые не связаны с главным гигантским связанным компонентом сети), отсутствие свидетельств не обязательно означает свидетельства того, что отсутствие.

Как обсуждалось ранее, дополнительным ограничением этой работы является то, что KEGG является одним из нескольких ресурсов базы данных для аннотации метаболических и биомолекулярных клеточных процессов. Другие базы данных более широкие (например, STRING), более крупные (например, REACTOME) или специализированные (Recon3D). Однако причина использования KEGG заключается в том, что его взаимодействия более строго контролируются, чем STRING или REACTOME (фактически, STRING использует аннотации KEGG как свой золотой стандарт для подтвержденных взаимодействий; Szklarczyk et al., 2019) и содержит взаимодействия помимо чисто метаболических. В случае Recon3D, как мы уже упоминали, он дает гораздо более подробное описание биологической функции, чем функция путей , как обычно понимается. Действительно, уровень детализации ReconMaps превосходит любые базы данных путей / биопроцессов у людей. Например, Recon3D представляет информацию о пространственной и контекстной компартментализации, которая выходит за рамки нашей настоящей работы. По своей конструкции база данных KEGG, на которой основана эта работа, не разделяет биомолекулы на клеточные компартменты или компоненты.

Это действительно один из самых больших недостатков KEGG по сравнению с подробным контекстно-зависимым отображением, используемым такими подходами, как Recon3D. В этом смысле мы можем рассматривать его как одно отделение. Однако взаимодействия отображаются в соответствии с контекстами или экземплярами, в которых они происходят. Например, метаболические процессы, расположенные в клеточной мембране, как описано в KEGG, сопоставляют молекулы, такие как ионные каналы, лиганды, рецепторы, и их взаимодействия вместе, даже несмотря на то, что не дается явного упоминания их фактического местоположения или структуры, в отличие от подробные карты Recon3D.Следовательно, в рамках данной работы явное разделение не рассматривается. По мере того, как эти другие базы данных продолжают развиваться, может возникнуть необходимость в дальнейшем включении их в анализ, такой как тот, который представлен здесь.

Мы можем заметить, что в целом наши результаты являются надежными и не присутствуют в нулевых моделях (см. Раздел «Анализ сети путей »), хотя можно заметить размерный эффект, который, хотя и не делает наши результаты недействительными, выделяет Пункт о том, как прогрессивное аннотирование баз данных в будущем может повлиять на выводы нашего исследования.

5.2. Интеграция различных типов сетей

Что касается нашей интеграции различных сетей, связанных с метаболизмом, мы назвали наш подход сетью человеческого метаболизма вместо человеческой метаболической сети для устранения неоднозначности между этими двумя типами сетей. Наше обоснование таково: различие между метаболическими путями и другими сигнальными, транскрипционными и общими молекулярными путями концептуально полезно для изучения некоторых свойств метаболизма, таких как биохимическая кинетика и метаболические потоки.Однако это может немного ввести в заблуждение, если кто-то пытается понять весь набор биопроцессов в организме. Метаболические пути часто запускаются сигнальными путями, как экзогенными, так и эндогенными, и могут включать транскрипционные процессы либо вверх, либо вниз по течению, либо в рамках их метаболической активности. Ряд взаимодействий с участием белковых комплексов и молекулярных машин необходим для выполнения метаболических (а также сигнальных и транскрипционных) ответов.

Принимая во внимание эти факты, разделение различных молекулярных сетей по их типу элементов или по направленности (или ее отсутствию) их взаимодействий дает частичное представление.Честно говоря, эта точка зрения была чрезвычайно полезной и изучалась в прошлом с большим успехом. Мы решили начать изучать способы интеграции этих разрозненных источников знаний. Нам известно, что эта работа все еще представляет собой первоначальное исследование проблемы. В настоящее время разрабатываются надлежащие математические методы для интеграции различных типов сетей, а также основы для понимания биологии этих интегрированных моделей. Некоторые из них связаны с так называемыми многомерными подходами.

Заявление о доступности данных

В данном исследовании были проанализированы общедоступные наборы данных. Эти данные можно найти по адресу: https://www.genome.jp/kegg/pathway.html.

Авторские взносы

EH-L и LG-R задумали проект. EH-L руководила и курировала проект. Компания LG-R разработала и разработала вычислительную стратегию. LG-R и KL-R реализовали процедуры поиска кода и базы данных, а также провели расчеты и проверку. KL-R, LG-R и EH-L проанализировали результаты.Все авторы прочитали и одобрили окончательную рукопись.

Финансирование

Эта работа была поддержана Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología [SEP-CONACYT-2016-285544 и FRONTERAS-2017-2115] и Национальным институтом геномной медицины, Мексика. Дополнительную поддержку предоставила Национальная лаборатория де Сенсиас де ла Компледжидад из Национального автономного университета Мексики. KL-R имеет степень магистра. студент из Programa de Maestría y Doctorado en Ciencias Bioquímicas, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) и получил стипендию от CONACYT (грант № 482302).EH-L является стипендиатом стипендии Маркоса Мошинского в области физических наук 2016 года.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphys.2020.588012/full#supplementary-material

Список литературы

Basler, G., Николоски, З., Лархлими, А., Барабаши, А.-Л., и Лю, Ю.-Й. (2016). Контроль потоков в метаболических сетях. Genome Res. 26, 956–968. DOI: 10.1101 / gr.202648.115

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бидхори, Г., Бенфейтас, Р., Клевстиг, М., Чжан, К., Нильсен, Дж., Улен, М., и др. (2018). Стратификация гепатоцеллюлярной карциномы на основе метаболической сети выявляет три различных подтипа опухоли. Proc. Natl. Акад. Sci. США 115, E11874 – E11883.DOI: 10.1073 / pnas.1807305115

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Боргатти, С. П., и Эверетт, М. Г. (2000). Модели структур ядра / периферии. Soc. Netw. 21, 375–395. DOI: 10.1016 / S0378-8733 (99) 00019-2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Клаузет А., Шализи К. и Ньюман М. (2007). Степенные распределения в эмпирических данных. SIAM 41, 661–703. DOI: 10.1137 / 070710111

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коста, Л.Д. Ф., Родригес Ф. А. и Кристино А. С. (2008). Сложные сети: ключ к системной биологии. Genet. Мол. Биол. 31, 591–601. DOI: 10.1590 / S1415-47572008000400001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cottret, L., Frainay, C., Chazalviel, M., Cabanettes, F., Gloaguen, Y., Camenen, E., et al. (2018). Metexplore: совместное издание и исследование метаболических сетей. Nucleic Acids Res. 46, W495 – W502. DOI: 10.1093 / nar / gky301

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коверт, М.В., Сяо, Н., Чен, Т. Дж., И Карр, Дж. Р. (2008). Интеграция моделей метаболизма, регуляции транскрипции и передачи сигналов в Escherichia coli . Биоинформатика 24, 2044–2050. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btn352

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Csermely, P., London, A., Wu, L.-Y., and Uzzi, B. (2013). Структура и динамика основных / периферийных сетей. J. Complex Netw. 1, 93–123. DOI: 10.1093 / comnet / cnt016

CrossRef Полный текст | Google Scholar

де Анда-Хауреги, Г., Го, К., МакГрегор, Б.А., Фельдман, Э.Л., и Хур, Дж. (2019). Моделирование сети возмущений перекрестных помех для идентификации изменений связности, вызванных диабетической невропатией и пиоглитазоном. BMC Syst. Биол. 13: 1. DOI: 10.1186 / s12918-019-0707-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

де Анда-Хауреги, Г., Мехиа-Педроса, Р. А., Эспиналь-Энрикес, Х., и Эрнандес-Лемус, Э. (2015). События перекрестного взаимодействия в сигнальном пути эстрогена могут влиять на эффективность тамоксифена при молекулярных подтипах рака молочной железы. Comput. Биол. Chem. 59, 42–54. DOI: 10.1016 / j.compbiolchem.2015.07.004

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дуарте, Н. К., Беккер, С. А., Джамшиди, Н., Тиле, И., Мо, М. Л., Во, Т. Д. и др. (2007). Глобальная реконструкция метаболической сети человека на основе геномных и библиомических данных. Proc. Natl. Акад. Sci.U.S.A. 104, 1777–1782. DOI: 10.1073 / pnas.0610772104

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Данн, Р., Дадбридж, Ф., и Сандерсон, К. М. (2005). Использование кластеризации на стыке для исследования биологической функции в сетях взаимодействия белков. BMC Bioinformatics 6:39. DOI: 10.1186 / 1471-2105-6-39

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эмбар В., Ханден А. и Ганапатхираджу М. К. (2016). Является ли средняя длина кратчайшего пути набора генов отражением их биологического родства? J. Bioinform. Comput. Биол. 14: 1660002.DOI: 10.1142 / S0219720016600027

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фабрегат А., Юп С., Мэтьюз Л., Сидиропулос К., Гиллеспи М., Гарапати П. и др. (2018). База знаний по реактивным путям. Nucleic Acids Res. 46, D649 – D655. DOI: 10.1093 / nar / gkx1132

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фишер, К. П., Плант, Н. Дж., Мур, Дж. Б., и Кежек, А. М. (2013). Qsspn: динамическое моделирование сетей молекулярных взаимодействий, описывающих регуляцию генов, передачу сигналов и метаболизм целых клеток в клетках человека. Биоинформатика 29, 3181–3190. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btt552

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Го, З.-Х., Чен, Л., Чжао, X. (2018). Метод сетевой интеграции для расшифровки типов метаболических путей химических веществ с разнородной информацией. Комб. Chem. Экран с высокой пропускной способностью. 21, 670–680. DOI: 10.2174/1386207322666181206112641

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хагберг, А., Сварт, П., С. Чалт, Д. (2008). Изучение структуры, динамики и функций сети с помощью Networkx . Технический отчет, Национальная лаборатория Лос-Аламоса. (LANL), Лос-Аламос, Нью-Мексико, США.

Google Scholar

Herrgård, M. J., Lee, B.-S., Portnoy, V., and Palsson, B. Ø. (2006). Комплексный анализ регуляторных и метаболических сетей выявляет новые регуляторные механизмы у Saccharomyces cerevisiae . Genome Res. 16, 627–635. DOI: 10,1101 / гр.4083206

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хуанг, Д. У., Шерман, Б. Т., и Лемпицки, Р. А. (2009). Инструменты обогащения биоинформатики: пути к всестороннему функциональному анализу больших списков генов. Nucleic Acids Res. 37, 1–13. DOI: 10.1093 / nar / gkn923

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джассал, Б., Мэтьюз, Л., Витери, Г., Гонг, К., Лоренте, П., Фабрегат, А. и др. (2020). База знаний по реактивным путям. Nucleic Acids Res. 48, D498 – D503. DOI: 10.1093 / nar / gkz1031

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Канехиса М., Фурумичи М., Танабэ М., Сато Ю. и Моришима К. (2017). Кегг: новые взгляды на геномы, пути, болезни и лекарства. Nucleic Acids Res. 45, D353 – D361. DOI: 10.1093 / nar / gkw1092

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Канехиса, М., Гото, С., Сато, Ю., Кавасима, М., Фурумичи, М., и Танабе, М. (2014). Данные, информация, знания и принципы: вернемся к метаболизму в кегге. Nucleic Acids Res. 42, D199 – D205. DOI: 10.1093 / nar / gkt1076

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коджаку, С., Масуда, Н. (2018). Структура ядро-периферия требует чего-то еще в сети. New J. Phys. 20: 043012. DOI: 10.1088 / 1367-2630 / aab547

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кранц, М., Ahmadpour, D., Ottosson, L.-G., Warringer, J., Waltermann, C., Nordlander, B., et al. (2009). Устойчивость и хрупкость пути передачи сигнала дрожжевого глицерина с высокой осмолярностью. Мол. Syst. Биол. 5: 281. DOI: 10.1038 / msb.2009.36

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кришнан К. К., Курт З., Баррере-Каин Р., Сабир С., Дас А., Флойд Р. и др. (2018). Объединение многопрофильных данных из панели разнообразия мышей подчеркивает митохондриальную дисфункцию при неалкогольной жировой болезни печени. Cell Syst. 6, 103–115. DOI: 10.1016 / j.cels.2017.12.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, Д.-С., Пак, Дж., Кей, К., Христакис, Н.А., Олтвай, З., и Барабаши, А.-Л. (2008). Влияние топологии метаболической сети человека на сопутствующие заболевания. Proc. Natl. Акад. Sci. США 105, 9880–9885. DOI: 10.1073 / pnas.0802208105

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ма, Х., Цзэн, А.-П.(2003). Реконструкция метаболических сетей по данным генома и анализ их глобальной структуры для различных организмов. Биоинформатика 19, 270–277. DOI: 10.1093 / биоинформатика / 19.2.270

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ма, С., Минч, К. Дж., Рустад, Т. Р., Хоббс, С., Чжоу, С.-Л., Шерман, Д. Р. и др. (2015). Интегрированное моделирование генных регуляторных и метаболических сетей в Mycobacterium tuberculosis . PLoS Comput.Биол. 11: e1004543. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1004543

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мория Х., Симидзу-Ёсида Ю. и Китано Х. (2006). Анализ устойчивости in vivo генов цикла деления клеток в Saccharomyces cerevisiae . PLoS Genet. 2: e218. DOI: 10.1371 / journal.pgen.0020111

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Оума, В. З., Погакар, К., и Гротевольд, Э.(2018). Топологический и статистический анализ сетей регуляции генов показывает объединяющие, но количественно различные эмерджентные свойства. PLoS Comput. Биол. 14: e1006098. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1006098

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пирхаджи, Л., Милани, П., Лейдл, М., Курран, Т., Авила-Пачеко, Дж., Клиш, К. Б. и др. (2016). Выявление путей, связанных с заболеванием, путем сетевой интеграции нецелевой метаболомики. Nat.Методы 13, 770–776. DOI: 10.1038 / nmeth.3940

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Равас, Э., Сомера, А. Л., Монгру, Д. А., Олтвай, З. Н., и Барабаши, А.-Л. (2002). Иерархическая организация модульности в метаболических сетях. Наука 297, 1551–1555. DOI: 10.1126 / science.1073374

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Rivals, I., Personnaz, L., Taing, L., and Potier, M.-C. (2007).Обогащение или истощение категории го в классе генов: какой тест? Биоинформатика 23, 401–407. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btl633

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Росвалл М., Аксельссон Д. и Бергстром К. Т. (2009). Уравнение карты. Eur. Phys. J. Spec. Верхний. 178, 13–23. DOI: 10.1140 / epjst / e2010-01179-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Росвалл, М., и Бергстром, К. Т. (2007).Теоретико-информационная структура для решения структуры сообщества в сложных сетях. Proc. Natl. Акад. Sci. США 104, 7327–7331. DOI: 10.1073 / pnas.0611034104

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Росвалл М. и Бергстром К. Т. (2008). Карты случайных блужданий по сложным сетям показывают структуру сообщества. Proc. Natl. Акад. Sci. США 105, 1118–1123. DOI: 10.1073 / pnas.0706851105

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шрамм, Г., Surmann, E.-M., Wiesberg, S., Oswald, M., Reinelt, G., Eils, R., et al. (2010). Анализ регуляции метаболических путей при раке груди человека. BMC Med. Геномика 3:39. DOI: 10.1186 / 1755-8794-3-39

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шэнь, X., Ван, Р., Сюн, X., Инь, Й., Цай, Й., Ма, З. и др. (2019). Аннотации рекурсивных метаболитов на основе сети метаболических реакций для нецелевой метаболомики. Nat. Commun. 10, 1–14.DOI: 10.1038 / s41467-019-09550-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сопко Р., Хуанг Д., Престон Н., Чуа Г., Папп Б., Кафадар К. и др. (2006). Картирование путей и фенотипов с помощью систематической сверхэкспрессии генов. Мол. Cell 21, 319–330. DOI: 10.1016 / j.molcel.2005.12.011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Штельцль, У., Ворм, У., Лаловски, М., Хениг, К., Брембек, Ф. Х., Гёлер, Х., и другие. (2005). Сеть белок-белкового взаимодействия человека: ресурс для аннотирования протеома. Cell 122, 957–968. DOI: 10.1016 / j.cell.2005.08.029

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шкларчик Д., Гейбл А. Л., Лион Д., Юнге А., Вайдер С., Уэрта-Сепас Дж. И др. (2019). Строка v11: сети белковых ассоциаций с расширенным охватом, поддерживающие функциональные открытия в общегеномных экспериментальных наборах данных. Nucleic Acids Res. 47, D607 – D613. DOI: 10.1093 / nar / gky1131

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тан В., Чжао, Л., Лю, В., Лю, Ю., и Янь, Б. (2019). «Недавний прогресс в обнаружении структуры ядро-периферия: обзор», в CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction , ред. З. Ю и А. Дей (Цюрих: Springer Nature), 1–15. DOI: 10.1007 / s42486-019-00016-z

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Верт, Г., Чори, Дж.(2011). Перекрестные помехи в сотовой передаче сигналов: фоновый шум или реальное явление? Dev. Ячейка 21, 985–991. DOI: 10.1016 / j.devcel.2011.11.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Е, К., Ву, Б., и Ван, Б. (2010). «Распределение расстояний и оценка средней длины кратчайшего пути в реальных сетях», в International Conference on Advanced Data Mining and Applications (Chongqing: Springer), 322–333.

Google Scholar

Юн, Дж., Блумер, А., и Ли, К. (2006). Алгоритм анализа модульности направленных и взвешенных биологических сетей, основанный на центральности границ. Биоинформатика 22, 3106–3108. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btl533

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ю. Х., Гринбаум Д., Лу Х. Х., Чжу Х. и Герштейн М. (2004). Геномный анализ существенности в белковых сетях. Trends Genet. 20, 227–231. DOI: 10.1016 / j.tig.2004.04.008

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Каков мой метаболизм и как он работает?

Ваш метаболизм немного похож на внутреннюю батарею

Когда дело доходит до метаболизма, вы, вероятно, имеете общее представление о том, что это такое, но как много вы на самом деле знаете о роли, которую он играет в вашем общем здоровье и благополучии?

Может метаболизм быть быстрым или медленным? Меняется ли ваш метаболизм с возрастом? Действительно ли метаболизм людей работает с разной скоростью? Есть ли способы улучшить метаболизм?

Если вы когда-нибудь задумывались об этих вещах или просто хотите узнать немного больше о том, как работает метаболизм, вы попали в нужное место.Присоединяйтесь к нам, и мы рассмотрим некоторые из вопросов, которые могут у вас возникнуть о вашем метаболизме.

Для начала, что такое метаболизм?

Метаболизм — это сложные химические процессы, которые ваше тело использует для нормального функционирования и поддержания жизни, включая преобразование еды и напитков в энергию и построение или восстановление вашего тела.

В любой момент времени внутри вашего тела происходят тысячи химических реакций, чтобы клетки оставались здоровыми, процветающими и функционирующими. Для нормального функционирования вашего тела необходимы необходимые питательные вещества, в том числе энергия (килоджоули), которые поступают с пищей и напитками, которые вы потребляете.Количество энергии, сжигаемой вашим телом в любой момент времени, напрямую зависит от вашего метаболизма.

Итак, как же работает метаболизм?

Мы всегда сжигаем энергию, даже когда спим. Есть два химических процесса, которые происходят для метаболизма, катаболизм и анаболизм, которые регулируются, чтобы оставаться в равновесии. Проще говоря:

  • Катаболизм — это процесс, при котором еда и напитки разбиваются на более простые формы, что приводит к высвобождению энергии.
  • Анаболизм — это процесс, при котором энергия используется для функций организма, в том числе для роста и восстановления клеток вашего тела.

Если в день потребляется больше килоджоулей, чем необходимо, избыточные килоджоули откладываются в основном в виде жира.

Какие факторы влияют на мой метаболизм? Это может быть быстро или медленно?

Скорость метаболизма — это скорость, с которой ваше тело использует энергию для функционирования. Когда дело доходит до метаболизма, существует ряд факторов, которые могут повлиять на этот показатель, в том числе:

  • Размер тела — Люди с большим размером тела, включая мышечную массу, могут сжигать больше килоджоулей.
  • Пол — Обычно мужчины сжигают больше килоджоулей, потому что в большинстве случаев у них больше мышц по сравнению с общей массой тела.
  • Возраст — По мере того, как вы стареете и начинаете терять мышечную массу, ваш метаболизм замедляется.

Могу ли я что-нибудь сделать, чтобы увеличить скорость обмена веществ?

Существует мало научных доказательств того, что продукты, напитки, таблетки или добавки могут повысить ваш метаболизм. Но с помощью здорового питания и физической активности вы можете влиять на количество энергии, поступающей в ваше тело и используемой им.

Энергия, используемая во время физической активности, — это единственный расход энергии, который вы можете контролировать, поэтому включение 30 минут физической активности в свой распорядок дня является ключевым моментом. Чем больше вы занимаетесь физической активностью, тем больше энергии можете сжечь.

Что касается мышц, то чем больше у вас их есть, тем больше килоджоулей вы сожжете. С возрастом люди обычно начинают терять мышцы, и метаболизм замедляется. Исследования показывают, что силовые тренировки и тренировки с отягощениями могут помочь увеличить мышечную массу или уменьшить ее потерю, поэтому занятия с весовой нагрузкой, такие как йога или подъем по лестнице, являются отличным началом.Если вы новичок в физической активности, имеете проблемы со здоровьем или беспокоитесь о безопасности более активной деятельности, поговорите со своим врачом или медицинским работником о наиболее подходящих для вас занятиях.

Хорошее питание и питье — еще один важный способ поддержания метаболизма. Проверьте Healthier.Happier. советы, рецепты и ресурсы по здоровому образу жизни. Если вы хотите узнать, сколько килоджоулей вы должны потреблять каждый день, воспользуйтесь калькулятором килоджоулей Healthier Happier, который поможет вам определить, сколько вам нужно.

Меня беспокоит обмен веществ, что мне делать?

Если вас беспокоит уровень метаболизма, поговорите со своим врачом или позвоните в 13 HEALTH по телефону 13 43 25 84.

Дополнительная информация

30 забавных способов получить 30 минут физической активности сегодня

5 причин, по которым женщинам следует делать силовые тренировки

Как работает ваш метаболизм?

Два процесса метаболизма

Спасибо команде Health and Wellbeing Queensland за просмотр этого блога.

Новые сведения о том, как метаболизм меняется на протяжении жизни человека

Метаболизм и общие затраты энергии меняются на протяжении всей нашей жизни, и теперь новое исследование документирует серию отдельных взаимосвязанных изменений с беспрецедентной детализацией. Данные, полученные от большой когорты людей от рождения до старости, проливают новый свет на человеческое развитие и старение и могут помочь в формировании целевых стратегий питания и здоровья на протяжении всей жизни человека.

Сложный механизм, которым является человеческое тело, требует значительного количества энергии для подпитки повседневной физической активности и поддержания жизни.Однако, хотя использование энергии играет ключевую роль в понимании многих аспектов здоровья и физиологии человека, включая ежедневные потребности в питании и метаболические вложения в бесчисленные виды деятельности, очень мало известно об общих расходах энергии у людей или о том, как они меняются в течение жизни человека.

Большинство крупномасштабных обследований энергетических затрат человека сосредоточены на базовых расходах, которые составляют лишь примерно половину общих затрат. И хотя исследования воды с двойной меткой (DLW) могут обеспечить измерение общего расхода энергии у свободноживущих людей, они также часто ограничены размером выборки и разнообразием.

Представляя международный консорциум исследователей, Херман Понцер и его коллеги собрали обширную разнообразную базу данных об общих расходах, измеренных DLW, которая охватывала более 6 421 человека, мужчин и женщин, в возрасте от 8 дней до 95 лет. Pontzer et al. обнаружил, что метаболизм и общие расходы не статичны в течение жизни, а переходят в критические моменты.

Согласно полученным данным, расход энергии (с поправкой на вес) при рождении аналогичен расходу энергии у взрослых.Он быстро увеличивается в младенчестве и детстве, а затем снижается в подростковом возрасте. В зрелом возрасте плато расхода энергии остается стабильным даже во время беременности. Наконец, наступает вторая фаза упадка — примерно от 60 лет до смерти.

«Pontzer et al. Исследование дает новые важные сведения о метаболизме человека; Беспрецедентный масштаб и масштаб исследования сочетаются с выдающимся духом сотрудничества, благодаря которому оно стало возможным », — пишут Тимоти Роудс и Розалин Андерсон в соответствующей книге« Перспектива ».

Прочтите «Изменения метаболизма с возрастом — но именно тогда, когда это довольно неожиданно», чтобы узнать больше об этом исследовании.

Ссылка: «Ежедневное расходование энергии на протяжении всей жизни человека» Германа Понцера, Йосуке Ямада, Хироюки Сагаяма, Филипа Н. Эйнсли, Лене Ф. Андерсен, Лиама Дж. Андерсона, Ленор Араб, Иссаад Бадду, Квеку Беду-Аддо, Эллен Э. Блаак, Стефан Блан, Альберто Г. Бономи, Карлин В. К. Бутен, Паскаль Бове, Мацей С. Буховски, Нэнси Ф. Бьют, Стефан Г. Кэмпс, Грэм Л. Клоуз, Джейми А.Купер, Ричард Купер, Сай Крупа Дас, Лара Р. Дугас, Ульф Экелунд, Соня Энтринджер, Терренс Форрестер, Барри В. Фадж, Аннелис Х. Горис, Майкл Гурвен, Кэтрин Хэмбли, Асмаа Эль Хамдучи, Марджидже Б. Хус, Сумей Ху, Нуржехан Йоонас, Аннемик М. Йоосен, Питер Кацмаржик, Китти П. Кемпен, Мисака Кимура, Уильям Е. Краус, Роберт Ф. Кушнер, Эстель В. Ламберт, Уильям Р. Леонард, Надер Лессан, Корби Мартин, Энин К. Медин, Эрвин П. Мейер, Джеймс К. Морэн, Джеймс П. Мортон, Мэриан Л. Нойхаузер, Тереза ​​А.Никлас, Роберт М. Оджиамбо, Кирси Х. Пиетилайнен, Яннис П. Пициладис, Джейкоб Планге-Руле (покойный), Гай Пласки, Росс Л. Прентис, Роберто А. Рабинович, Сьюзен Б. Рэкетт, Дэвид А. Райхлен, Эрик Равуссин , Ребекка М. Рейнольдс, Сьюзан Б. Робертс, Альбертина Дж. Шуит, Андерс М. Сьёдин, Эрик Стайс, Сэмюэл С. Урлахер, Джулио Валенти, Людо М. Ван Эттен, Эдгар А. Ван Мил, Джонатан К. К. Уэллс, Джордж Уилсон , Брайан М. Вуд, Джек Яновски, Цукаса Йошида, Сюэин Чжан, Алексия Дж. Мерфи-Олфорд, Корнелия Лоечл, Эми Х.Люк, Дженнифер Руд, Дейл А. Шоллер, Клаас Р. Вестертерп, Уильям У. Вонг, Джон Р. Спикман и Консорциум баз данных МАГАТЭ DLW, 13 августа 2021 г., Science .
DOI: 10.1126 / science.abe5017

Ядро диеты Вандербильта, состав тела и метаболизм человека

Ядро диеты Вандербильта, состав тела и метаболизм человека предоставляет ценный ресурс для всех исследователей (как в рамках Вандербильта, так и в других учреждениях и организациях по всему миру), которые не имеют свободный доступ к персоналу с обучением и опытом в области современной методологии для получения достоверной и надежной оценки, вмешательства и анализа диетических приемов, статуса питания, состава тела, физической активности и энергетического баланса .Все услуги предназначены для удовлетворения конкретных потребностей исследователя и целей исследования.

Основная цель ядра — предоставить исследователям действенные, надежные, подходящие и экономически эффективные методы, которые облегчают все типы исследований на людях (T1, T2 и T3) и дизайны исследований. Эти методы включают: 24-часовой отзыв о рационе, историю диеты, записи / дневники питания, анкеты по частоте приема пищи, наблюдаемое и взвешенное потребление всех форм диетического питания и питательных веществ (продукты, напитки, диетические добавки, жидкие пищевые добавки, энтеральное зондовое питание, парентеральная поддержка и лекарства).Во-вторых, Core предлагает разработку и анализ диеты, меню и рецептов. В-третьих, Core предлагает комплексную оценку состояния питания и обучение, консультирование и мероприятия по питанию и физической активности в соответствии с протоколом. Core также имеет обширный опыт в методологии определения состава тела и выполняет измерения скелетных мышц и жировой ткани в определенных областях тела или во всем теле. В дополнение к этой технической поддержке Core предоставляет экспертные советы по преимуществам и ограничениям различных диет, питания, состава тела и метаболических методов, которые можно использовать при планировании исследования и вмешательствах, а также обучение специалистов здравоохранения этим методам, анализ и интерпретация результатов.Наконец, у нас есть реестр набора из более чем 2800 взрослых (в основном с ИМТ> 25), заинтересованных в участии в клинических испытаниях.

The Core предоставляет помещения, оборудование, материалы и персонал для сбора и анализа данных. Исследователи платят за услуги, которые покрывают все расходы, связанные с выбранными методами. The Core предоставляет эти услуги опытными зарегистрированными диетологами и научными сотрудниками, обученными выполнению действенных и надежных процедур. Ядро обеспечивает высокий уровень контроля качества, основанный не только на опыте технического персонала, но и на строгих методах, используемых для оценки качества собранных и проанализированных данных.Кроме того, Ядро регулярно опрашивает своих пользователей, чтобы убедиться, что им предоставляются определенные соответствующие услуги, и оценить будущие потребности. Основной консультативный комитет ежегодно оценивает необходимость инициирования или прекращения предоставления услуг.

Мы думаем, что знаем о метаболизме, может быть неправильным

Всем известно общепринятое мнение о метаболизме: люди прибавляют в килограммах год за годом, начиная с 20 лет, потому что их метаболизм замедляется, особенно в среднем возрасте. У женщин метаболизм медленнее, чем у мужчин.Вот почему им труднее контролировать свой вес. Менопауза только усугубляет ситуацию, еще больше замедляя обмен веществ у женщин.

Все неправильно, согласно статье, опубликованной в четверг в Science. Используя данные почти 6500 человек в возрасте от 8 дней до 95 лет, исследователи обнаружили, что метаболизм можно разделить на четыре периода жизни. Они также обнаружили, что нет реальных различий между уровнем метаболизма мужчин и женщин после учета других факторов.

Результаты исследования могут изменить науку о физиологии человека, а также могут иметь значение для некоторых медицинских практик, таких как определение подходящих доз лекарств для детей и пожилых людей.

«Это будет в учебниках», — предсказала Линн Редман, физиолог по энергетическому балансу из Института биомедицинских исследований Пеннингтона в Батон-Руж, штат Луизиана, которая также назвала ее «ключевой статьей».

Розалин Андерсон, профессор медицины Университета Висконсин-Мэдисон, изучающая старение, написала перспективу, сопровождающую статью.В одном из интервью она сказала, что была «потрясена» его выводами. «Нам придется пересмотреть некоторые наши идеи», — добавила она.

Но значение результатов для общественного здравоохранения, диеты и питания на данный момент ограничено, потому что исследование дает «представление об энергетическом метаболизме с высоты 30 000 футов», — сказал доктор Самуэль Кляйн, который не принимал участия в исследовании и является его директором. Центра питания человека Медицинской школы Вашингтонского университета в Сент-Луисе. Он добавил: «Я не думаю, что вы можете сделать какие-либо новые клинические утверждения» для человека.По его словам, когда дело доходит до набора веса, проблема остается прежней: люди едят больше калорий, чем сжигают.

Метаболические исследования дороги, поэтому в большинстве опубликованных исследований было очень мало участников. Но главный исследователь нового исследования Герман Понцер, эволюционный антрополог из Университета Дьюка, сказал, что участвующие в проекте исследователи согласились поделиться своими данными. В исследовании участвуют более 80 соавторов. Объединив усилия полдюжины лабораторий, собранных за 40 лет, они получили достаточно информации, чтобы задать общие вопросы об изменениях метаболизма в течение жизни.

Все исследовательские центры, участвовавшие в проекте, изучали скорость метаболизма с помощью метода, считающегося золотым стандартом — воды с двойной меткой. Он включает в себя измерение сожженных калорий путем отслеживания количества углекислого газа, выдыхаемого человеком во время повседневной деятельности.

У исследователей также были данные о росте и весе участников и процентном содержании жира в организме, что позволило им взглянуть на основные показатели метаболизма. Конечно, меньший по размеру человек будет сжигать меньше калорий, чем более крупный, но с поправкой на размер и процент жира группа спросила: был ли их метаболизм другим?

«Было действительно ясно, что мы плохо понимаем, как размер тела влияет на метаболизм или как старение влияет на метаболизм», — сказал доктор.- сказал Понцер. «Это основные фундаментальные вопросы, на которые, как вы думали, можно было бы ответить 100 лет назад».

Основным их выводом было то, что метаболизм различается у всех людей на четырех различных этапах жизни.

  • Есть младенчество, до 1 года, когда сжигание калорий находится на пике, ускоряясь, пока оно не станет на 50 процентов выше, чем у взрослого.

  • Затем, с 1 года до примерно 20 лет, метаболизм постепенно замедляется примерно на 3 процента в год.

  • От 20 до 60 лет держится стабильно.

  • А после 60 лет он уменьшается примерно на 0,7 процента в год.

После того, как исследователи проверили размер тела и количество мышц у людей, они также не обнаружили различий между мужчинами и женщинами.

Как и следовало ожидать, в то время как модели скорости метаболизма сохраняются для населения, индивидуумы различаются. У некоторых уровень метаболизма на 25 процентов ниже среднего для их возраста, а у других уровень метаболизма на 25 процентов выше, чем ожидалось. Но эти выбросы не меняют общей картины, отраженной на графиках, показывающих траекторию скорости метаболизма по годам.

Четыре периода метаболической жизни, описанные в новой статье, показывают, что «не существует постоянной нормы расхода энергии на фунт», — отметил доктор Редман. Ставка зависит от возраста. Это противоречит давним предположениям, которых придерживалась она и другие ученые в области питания.

Траектории метаболизма на протяжении всей жизни и отдельные люди, которые являются отклоняющимися, откроют ряд исследовательских вопросов. Например, каковы характеристики людей, у которых метаболизм выше или ниже ожидаемого, и есть ли связь с ожирением?

Один из выводов, который больше всего удивил доктора Х.Понцер был метаболизмом младенцев. Он ожидал, например, что у новорожденного ребенка будет заоблачно высокий уровень метаболизма. В конце концов, в биологии существует общее правило: более мелкие животные сжигают калории быстрее, чем более крупные.

Вместо этого доктор Понцер сказал, что в течение первого месяца жизни у младенцев такой же уровень метаболизма, как и у их матерей. Но вскоре после рождения ребенка, по его словам, «что-то срабатывает, и скорость обмена веществ резко возрастает».

Группа также ожидала, что метаболизм взрослых людей начнет замедляться, когда им будет за 40 или, для женщин, с наступлением менопаузы.

Но, как сказал доктор Понцер, «мы просто этого не заметили».

Замедление метаболизма, которое начинается примерно в возрасте 60 лет, приводит к 20-процентному снижению скорости метаболизма к 95 годам.

Доктор Кляйн сказал, что, хотя люди набирают в среднем более полутора фунтов в год в зрелом возрасте, они могут больше не связывают это с замедлением метаболизма.

Энергетические потребности сердца, печени, почек и головного мозга составляют 65 процентов от скорости метаболизма в состоянии покоя, хотя они составляют лишь 5 процентов от массы тела.Кляйн сказал. Он добавил, что более медленный метаболизм после 60 лет может означать, что с возрастом люди начинают хуже функционировать. Это может быть одной из причин того, что хронические заболевания чаще всего возникают у пожилых людей.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *