Оцінка полігенного ризику ожиріння та якості, кількості та часу придбання їжі на робочому місці: вторинний аналіз з рандомізованого дослідження ChooseWell 365

Ролі Концептуалізація, Формальний аналіз, Розслідування, Методологія, Програмне забезпечення, Написання - оригінальний проект, Написання - огляд та редагування

Партнерський центр геномної медицини, Масачусетська лікарня загального користування та Гарвардська медична школа, Бостон, штат Массачусетс, Сполучені Штати Америки, Широкий інститут, Кембридж, штат Массачусетс, Сполучені Штати Америки, Департамент анестезії, критичної допомоги та медицини болю, Массачусетська лікарня та Гарвард Медична школа, Бостон, штат Массачусетс, Сполучені Штати Америки

Ролі Концептуалізація, методологія, написання - огляд та редагування

Афіліаційний відділ медицини населення, Гарвардська медична школа, Гарвардський інститут охорони здоров'я "Пілігрим", Бостон, штат Массачусетс, Сполучені Штати Америки, відділ діабету, загальна лікарня штату Массачусетс, Бостон, штат Массачусетс, Сполучені Штати Америки

Ролі Концептуалізація, методологія, написання - огляд та редагування

Дочірній центр з питань охорони здоров’я Інституту Монгани, Массачусетська лікарня, Гарвардська медична школа, Бостон, штат Массачусетс, Сполучені Штати Америки

Ролі Курація даних, написання - огляд та редагування

Афілійований відділ загальної внутрішньої медицини, Медичний факультет, Масачусетська лікарня загального користування та Гарвардська медична школа, Бостон, штат Массачусетс, Сполучені Штати Америки

Ролі Концептуалізація, методологія, написання - огляд та редагування

Ролі Концептуалізація, курація даних, дослідження, методологія, ресурси, нагляд, перевірка, візуалізація, написання - оригінальний проект

Хасан С. Дашті,
Марі-Франс Хіверт,
Дуглас Е. Леві,
Джессіка Л. МакКерлі,
Річа Саксена,
Енн Н. Торндайк

Стаття
Автори
Метрики
Коментарі
Висвітлення в ЗМІ
Експертна оцінка

Цифри

Анотація

Передумови

Вплив генетичного ризику ожиріння на поведінку при виборі їжі невідомий і може бути причиною між генетичним ризиком та збільшенням ваги. Метою цього дослідження було вивчити зв'язок між генетичним ризиком ожиріння та поведінкою вибору їжі за допомогою об'єктивно оцінених покупок їжі на робочому місці.

Методи та висновки

Дані поточного дослідження обмежені учасниками, які погодились надати генетичні дані та мають європейське походження (обмежено, щоб уникнути питань розшарування популяції та узгоджуватися з ГВАС, виявленими в популяціях європейського походження). Аналізи проводились з використанням даних опитування та стану здоров'я, зібраних під час базового візиту до початку батьківського пробного втручання, а дані кафетеріїв збиралися ретроспективно за 3 місяці до зарахування. Ми використовували 3 місяці для представлення типових та звичних покупок та уникнення порушень через короткострокові відпустки чи зміни графіку роботи. З 602 учасників 499 погодились на генотипування, а 397 були європейцями та були включені в поточний аналіз (S1 Рис).

Покупки на робочому місці, антропометрія та дієтичні змінні

Протягом досліджуваного періоду в лікарняному містечку було 6 пунктів харчування, включаючи 3 кафетерії з повним набором послуг та 3 менші кафе (надалі всі вони називаються "кафетеріями"). Кафетерії, як правило, працювали 5 або 7 днів на тиждень і пропонували сніданок та обід вранці до обіду та обмежені закуски/додаткові та вечері вечорами та ночами. Протягом дня пропонується понад 1200 різних продуктів, включаючи страви та закуски (наприклад, гарячі страви, приготовані бутерброди та салати та піца), великий салатний бар, закуски та десерти, а також гарячі та холодні напої. Усі співробітники дослідження сплачували за предмети їдальні шляхом вирахування заробітної плати за допомогою ідентифікаційного значка працівника, а покупки відстежувались за допомогою даних про продажі в кафетеріях [16].

Усі лікарняні їдальні маркували їжу та напої світлофорними ярликами, як це було докладно описано в інших місцях [17,18], і ця система маркування застосовується в лікарні з 2010 року. Коротко, система маркування світлофорів була розроблена персонал лікарняного харчування на основі дієтичних рекомендацій USDA [19,20]. Кожен предмет був позначений як червоний, жовтий або зелений на основі алгоритму, який враховував калорії, вміст насичених жирів та щільність поживних речовин. Зелений рейтинг означав найвищий рівень здоров’я, а червоний - найнижчий рівень (наприклад, найменш здоровий). Варіанти розподілялися приблизно рівномірно між тими, хто позначений зеленим (34%), жовтим (37%) або червоним (29%). Середні витрати на червоні, жовті та зелені предмети були порівнянними для напоїв, закусок та закусок/допоміжних продуктів, і предмети за різними цінами були доступні в кожній кольоровій категорії [16].

Вагу та зріст учасників вимірювали медичні працівники клінічних досліджень під час базового візиту, а ІМТ розраховували як вагу/зріст 2 (кг/м 2). Учасники також провели он-лайн опитування, яке забезпечило власну звітність про вік, стать, звички пропускати їжу («ЗА МИНУЛИЙ ТИЖдень, скільки днів ви пропустили сніданок/обід/вечерю з будь-якої причини?»; Ніколи, 1-2 дні, 3–4 дні, 5–6 днів і кожен день), а також звички їжі, що готуються вдома (“Протягом минулого тижня, скільки днів ви їли ЗАВТРАК/ОБІД/ВЕЧЕРЮ, який готували вдома [включаючи страви що ви приносите на роботу]? "; Ніколи, 1-2 дні, 3-4 дні, 5-6 днів та кожен день).

Генотипування генетичних даних, імпутація та контроль якості

ДНК витягували із зразків крові, відібраних у 499 учасників, та генотипували за допомогою програми Infinium Global Screening (GSA) Array-24 v2.0. Імпутація проводилась із використанням сервера Michigan Imputation із довідковою панеллю Haplotype Reference Consortium (HRC, версія r1.1 2016) для імпутації [21]. Ця панель HRC складається з 64 940 гаплотипів переважно європейського походження. Фазовування гаплотипів проводили за допомогою Eagle v2.3 [22]. Низькоякісні генетичні маркери при нерівновазі Харді-Вайнберга (P −6), низька частота незначних алелів (медіана + 3 * IQR), але жоден не був виключений.

Походження учасників було визначено за допомогою TRACE [23] та Проекту розмаїття геному людини (HGDP) [24] як еталонної панелі. Вибіги для аналізу основних компонентів визначали за допомогою проекції аналізу основних компонентів досліджуваних зразків на еталонні зразки HGDP і згодом були виключені з аналізу (n = 100 виключено). Щоб виправити стратифікацію популяції, ми обчислили основні компоненти походження за допомогою TRACE [23] у підмножині з генетично європейськими походженнями. Крім того, зв’язок зразків визначали за допомогою PLINK [25], і згодом 1 зразок з кожної виявленої спорідненої пари (пі-шапка> 0,25) був виключений.

Генерація PRS

Генерація GPS

Ми створили ІМТ GPS для кожної людини шляхом підсумовування алелів ризику, що збільшують ІМТ, у геномі, кожен з яких зважений за бета-оцінкою для цього алелю з мета-аналізу ІМТ GWAS [8]. Тільки SNP з незначною частотою алелів> 1% та якістю імпутації (minimac rsq) ≥0,50 були враховані в GPS. Таким чином, ми включили 1 988 363 SNP після виключення варіантів Х-хромосом і на кожному сайті згруповані SNP на основі значення асоціації P (варіант із найменшим значенням P в межах 250 кб зберігався, і всі, що перебувають у нерівновазі зв'язків, r 2> 0,1, були видалені). Скупчення нерівноважних зв’язків та генерація GPS проводились із використанням PRSice [27], а найкраще підібраний ІМТ для загального генома на основі зворотного нормованого ІМТ цієї когорти охоплював 64 952 ОНП при порозі значення Р 0,19. В аналізі чутливості ми також створили GPS ІМТ на основі інших порогових значень Р (1,00 [SNPs n = 126,161], 0,50 [SNPs n = 98,995] і 0,25 [SNPs n = 73,412]) та повторили аналізи.

Статистичний аналіз

На GPS (BMIGPS) припадало 14,8% дисперсії ІМТ. На 97 локусів (BMI97) припадало 2,2% дисперсії ІМТ, що узгоджується з попередніми звітами [8], а на BMICNS та BMInon-CNS 1,2% та 0,5% дисперсії ІМТ відповідно. З 97 локусів ІМТ 56 сигналів продемонстрували напрямок асоціації, що відповідає відкриттю GWAS (біном P = 0,03) (S1 Таблиця). Як правило, вищі квартилі генетичних балів постійно були пов'язані з вищим ІМТ (Рис.1). Найвищий квартиль (Q4) BMIGPS був пов’язаний з ІМТ 6,4 кг/м 2 (95% довірчий інтервал [CI] 4,8–8,0) ІМТ відносно найнижчого квартиля (Q1) (P = 2,1 × 10 −15 ). Для порівняння, найвищі квартилі BMI97, BMICNS та BMInon-CNS PRS були пов’язані з вищим показником 2,4 кг/м 2 (95% ДІ 0,7–4,1; P = 0,01), 1,9 кг/м 2 -вищим (95% ДІ 0,2–3,6; Р = 0,10) та 1,9 кг/м 2 -вище (95% ДІ 0,2–3,6; Р = 0,04) ІМТ щодо найнижчого квартиля відповідно.

Вищі квартилі відображають більше алелів, що збільшують ІМТ. Вісь у - це різниця в ІМТ (у кг/м 2) порівняно з еталонним квартилем (Q1) з урахуванням віку, статі та 5 основних компонентів походження. Зірочки позначають значущі (тобто P Рис. 2. Генетичні показники ІМТ пов’язані з якістю, кількістю та термінами покупок на робочому місці.

Результати асоціації коригуються бета-адресами, що відображають різницю в балах здорового закупівлі (відсоток), придбаних предметах (одиниці протягом 3-місячного періоду) або часу (у хвилинах) між найвищим (Q4) та найнижчим (Q1, референтний) квартилем генетичних показників ІМТ за віком, статтю, сезонністю та 5 основними компонентами походження. Вищий показник купівлі = здоровіші покупки (0% –100%). Для цілей інтерпретації скориговані бета-показники беруться з моделей, в яких результати не трансформовані, тоді як значення P походять від моделей, в яких результати зворотно нормалізовані. Значення P не коригуються для багаторазового тестування, а значення P, скориговані на коефіцієнт помилкового виявлення (Padj), представлені в таблиці S2. ІМТ, індекс маси тіла; ДІ, довірчий інтервал; GPS, загальногеномний полігенний бал.

Результати асоціації коригуються бета-адресами, що відображають різницю в балах здорового закупівлі (відсоток), придбаних предметах (одиниці протягом 3-місячного періоду) або часу (у хвилинах) між найвищим (Q4) та найнижчим (Q1, референтний) квартилем генетичних показників ІМТ за віком, статтю, сезонністю та 5 основними компонентами походження. Вищий показник купівлі = здоровіші покупки (0% –100%). Для цілей інтерпретації скориговані бета-показники беруться з моделей, в яких результати не трансформовані, тоді як значення P походять від моделей, в яких результати зворотно нормалізовані. Значення P не коригуються для багаторазового тестування, а значення P, скориговані на коефіцієнт помилкового виявлення (Padj), представлені в таблиці S2. На основі біологічних функцій генів у 97 або раніше визначених локусах ІМТ BMSNS PRS та BMInon-CNS PRS включають 54 варіанти, раніше класифіковані як пов'язані з ЦНС, і 43 варіанти, раніше класифіковані як не пов'язані з ЦНС, відповідно. ІМТ, індекс маси тіла; ДІ, довірчий інтервал; ЦНС, центральна нервова система; GPS, загальногеномний полігенний бал; інт, взаємодія; PRS, оцінка полігенного ризику.

Взаємозв'язок між генетичними показниками ІМТ та пропуском їжі або стравами, приготовленими вдома, продемонстровано в Рис.4 і Рис.5. Вищі показники BMIGPS були пов’язані з меншими шансами готувати вечерю вдома (співвідношення шансів Q4 [АБО] = 0,3 [95% ДІ 0,1–0,9]; P = 0,03), а також відсутністю суттєвих зв’язків між генетичними показниками BMI97 та пропуском їжі або приготуванням їжі вдома спостерігали (Рис.4). Крім того, BMInon-CNS асоціювався з вищими шансами пропустити сніданок (Q4 OR = 2,0 [95% ДІ 1,1–3,7]; P = 0,03) та меншими шансами на приготування сніданку (Q4 OR = 0,5 [0,3–1,0]; P = 0,04) або обід (Q4 АБО = 0,4 [0,2–0,8]; Р = 0,01) вдома, зі значною неоднорідністю між ЦНС та асоціаціями, що не належать до ЦНС, що спостерігається для приготування обіду лише вдома (Пінта = 0,004) (Рис.5).

Результати асоціації коригуються відношенням шансів, порівнюючи найвищий (Q4) і найнижчий (Q1) квартиль генетичних показників ІМТ з урахуванням віку, статі, сезонності та 5 основних компонентів походження. Співвідношення шансів> 1 означає більше пропуску їжі або більше страв, приготованих вдома. Значення P не коригуються для багаторазового тестування, а значення P, скориговані на коефіцієнт помилкового виявлення (Padj), представлені в таблиці S2. ІМТ, індекс маси тіла; ДІ, довірчий інтервал; GPS, загальногеномний полігенний бал.

Результати асоціації коригуються відношенням шансів, порівнюючи найвищий (Q4) і найнижчий (Q1) квартиль генетичних показників ІМТ з урахуванням віку, статі, сезонності та 5 основних компонентів походження. Співвідношення шансів> 1 означає більше пропуску їжі або більше страв, приготованих вдома. Значення P не коригуються для багаторазового тестування, а значення P, скориговані на коефіцієнт помилкового виявлення (Padj), представлені в таблиці S2. ІМТ, індекс маси тіла; ДІ, довірчий інтервал; ЦНС, центральна нервова система; GPS, загальногеномний полігенний бал; int, взаємодія.

Врахування багаторазового тестування призвело до того, що Padj перевищив 0,05 для всіх висновків (Таблиця S2). В аналізі чутливості результати були подібними, коли генетичні показники ІМТ виражали як постійні показники (Таблиця S3); коли ці моделі були додатково скориговані для типу роботи, рівня освіти, статусу куріння та рівня фізичної активності в аналізі чутливості (Таблиця S4); і коли BMIGPS був розрахований з використанням інших порогових значень P (Таблиця S5).

Обговорення

У цьому дослідженні ми використовували об’єктивні дані про закупівлю їжі в режимі реального часу, щоб дослідити зв’язок поведінки вибору їжі з генетичним ризиком ожиріння. Використовуючи показники генетичного ризику, отримані з варіантами попереднього мета-аналізу BMI GWAS, ми знайшли докази того, що генетичний ризик працівників пов’язаний з якістю, кількістю та термінами їжі, яку вони придбали на роботі. Вищий генетичний ризик був пов’язаний із кількома способами поведінки на виборі їжі на робочому місці, які можуть сприяти збільшенню ваги та ожирінню, включаючи придбання менш здорової їжі; придбання більшої кількості їжі; придбання їжі пізніше; пропуск сніданку; і менше шансів готувати їжу вдома. Попередні дослідження показали, що модифікація способу життя може послабити генетичну сприйнятливість до ожиріння та кардіометаболічного ризику [11,30,31], і тому наші попередні висновки можуть мати важливе значення для адаптації програм зміцнення здоров'я та оздоровлення на робочому місці в майбутньому.

Загалом, BMIGPS мав найсильніші асоціації з ІМТ та поведінкою вибору їжі. Більш високий показник BMIGPS був пов’язаний із нижчим показником здорової закупівлі, мірою дієтичної якості їжі на робочому місці, яка корелювала із загальною якістю їжі, як вимірювали 24-годинні згадування про дієту [16]. Причини асоціацій між вищим генетичним ризиком та придбанням більш нездорової їжі на роботі, ймовірно, багатофакторні та можуть включати індивідуальні уподобання щодо менш здорової їжі (наприклад, їжі з високим вмістом насичених жирів або цукру) [15], імпульсивної поведінки [32] та вразливості до нездорових ознак у харчовому середовищі [33]. Ці асоціації узгоджуються з попередніми дослідженнями, які демонструють, що більша кількість алелей ризику ожиріння, пов'язаних із ожирінням, пов'язана з більшою кількістю епізодів на день, більшим споживанням калорій під час обіду та сильнішою реакцією на харчові сигнали [14,34,35]. Інші локуси визначили роль у анорексигенних та орексигенних сигнальних шляхах (BDNF) [36], перевазі поживних речовин, таких як вуглеводи (RARB) [6] та жирах (ADH1B) [37], та енергетичному гомеостазі (MTCH2) [38]. Наші висновки, однак, не стосуються конкретних генів або механізмів, і точна біологічна роль більшості локусів ІМТ ще залишається з’ясованою [11].

Більш високий рівень BMIGPS також був пов'язаний з придбанням більшої кількості продуктів харчування на роботі та меншою ймовірністю готувати вечерю вдома, що раніше асоціювалося з ожирінням у дорослих [39]. Нарешті, зв'язок між підвищеним генетичним ризиком та пізнішими покупками сніданку підтверджує попередні негенетичні епідеміологічні дані між вищим ІМТ та пізнішим споживанням їжі [40,41]. Більша кількість значущих асоціацій, що спостерігаються для BMIGPS щодо BMI97, може бути пов'язана з тим фактом, що BMIGPS пояснив у 6 разів більшу дисперсію ІМТ, ніж BMI97, що призвело до більш надійних показників генетичного ризику і, можливо, охопило більшу частину основної біології для ІМТ. Кілька висновків щодо BMI97 відповідали напрямкам BMIGPS і можуть вимагати більшого обсягу вибірки до виявлення значних асоціацій. У сукупності ці висновки свідчать про те, що генетичний ризик ожиріння може зіграти свою роль у вразливості до харчової поведінки, що сприяє збільшенню ваги.

Основною силою цього дослідження є об’єктивна та всебічна оцінка закупівель їжі на робочому місці, отримана на основі даних про продажі в кафетеріях за 3 місяці. На відміну від багатьох попередніх досліджень у цій галузі, ці заходи не мали схильності до повідомлень про помилки та упереджень щодо соціальної бажаності. Наш підхід також дозволив багатовимірно визначити поведінку вибору їжі, включаючи терміни. Крім того, відповідна дієтична поведінка, про яку самостійно повідомляли, дала результати, які доповнювали результати закупівель у кафетеріях.

На закінчення це дослідження виявило зв'язок між показниками генетичного ризику ожиріння та поведінкою при виборі їжі, припускаючи, що генетичний ризик ожиріння може відігравати певну роль у вразливості до харчової поведінки, яка є важливою для розвитку ожиріння. Отримані нами результати продемонстрували, що більш високий генетичний ризик ІМТ був пов’язаний із поведінкою вибору їжі на робочому місці, яка може сприяти збільшенню ваги. Попередні дослідження показали, що поведінка здорового способу життя, включаючи дієтичне харчування, може послабити збільшення ваги та серцево-судинні захворювання у осіб із високим генетичним ризиком [11,30,31]. Отже, розуміння генетичної схильності до певної поведінки при виборі їжі, яка сприяє розвитку кардіометаболічних захворювань, може спричинити заходи, які пристосовані до зміни харчових звичок людей.

Додаткова інформація

S1 СТРОБОВИЙ контрольний список. Контрольний список STROBE.

СТРОБ, посилення звітності про спостережні дослідження в епідеміології.