Conceptualizare roluri, analiză formală, investigație, metodologie, software, scriere - schiță originală, scriere - recenzie și editare

obezitate

Centrul de Afiliere pentru Medicină Genomică, Spitalul General din Massachusetts și Școala de Medicină Harvard, Boston, Massachusetts, Statele Unite ale Americii, Institutul Broad, Cambridge, Massachusetts, Statele Unite ale Americii, Departamentul de Anestezie, Medicină Critică și Medicină pentru Durere, Spitalul General din Massachusetts și Harvard Facultatea de Medicină, Boston, Massachusetts, Statele Unite ale Americii

Roluri Conceptualizare, metodologie, scriere - recenzie și editare

Departamentul de Medicină a Populației, Facultatea de Medicină Harvard, Harvard Pilgrim Health Care Institute, Boston, Massachusetts, Statele Unite ale Americii, Unitatea Diabet, Spitalul General Massachusetts, Boston, Massachusetts, Statele Unite ale Americii

Roluri Conceptualizare, metodologie, scriere - recenzie și editare

Centrul de Cercetare a Politicii în Sănătate a Institutului Mongan, Spitalul General din Massachusetts, Școala de Medicină Harvard, Boston, Massachusetts, Statele Unite ale Americii

Roluri Arhivarea datelor, Scriere - revizuire și editare

Divizia de afiliere a medicinii interne generale, Departamentul de Medicină, Spitalul General din Massachusetts și Școala de Medicină Harvard, Boston, Massachusetts, Statele Unite ale Americii

Roluri Conceptualizare, metodologie, scriere - recenzie și editare

Centrul de Afiliere pentru Medicină Genomică, Spitalul General din Massachusetts și Școala de Medicină Harvard, Boston, Massachusetts, Statele Unite ale Americii, Institutul Broad, Cambridge, Massachusetts, Statele Unite ale Americii, Departamentul de Anestezie, Medicină Critică și Medicină pentru Durere, Spitalul General din Massachusetts și Harvard Facultatea de Medicină, Boston, Massachusetts, Statele Unite ale Americii

Conceptualizare roluri, curatarea datelor, investigație, metodologie, resurse, supraveghere, validare, vizualizare, scriere - proiect original

Divizia de afiliere a medicinii interne generale, Departamentul de Medicină, Spitalul General din Massachusetts și Școala de Medicină Harvard, Boston, Massachusetts, Statele Unite ale Americii

  • Hassan S. Dashti,
  • Marie-France Hivert,
  • Douglas E. Levy,
  • Jessica L. McCurley,
  • Richa Saxena,
  • Anne N. Thorndike
  • Articol
  • Autori
  • Valori
  • Comentarii
  • Acoperire media
  • Evaluare inter pares

Cifre

Abstract

fundal

Influența riscului genetic pentru obezitate asupra comportamentelor de alegere a alimentelor este necunoscută și poate fi pe calea cauzală dintre riscul genetic și creșterea în greutate. Scopul acestui studiu a fost de a examina asocierile dintre riscul genetic pentru obezitate și comportamentele de alegere a alimentelor utilizând achiziții de alimente la locul de muncă evaluate în mod obiectiv.

Metode și constatări

Datele studiului actual sunt limitate la participanții care au consimțit să furnizeze date genetice și care au fost de origine europeană (restricționat pentru a evita problemele de stratificare a populației și pentru a fi în concordanță cu GWAS care au fost descoperite la populațiile de origine europeană). Analizele au fost efectuate folosind datele sondajului și de sănătate colectate la o vizită de referință înainte de inițierea intervenției studiului părinților, iar datele despre cafenea au fost colectate retrospectiv din cele 3 luni anterioare înscrierii. Am folosit 3 luni pentru a reprezenta cumpărături obișnuite și obișnuite și pentru a evita neregulile din cauza vacanțelor pe termen scurt sau a modificărilor programului de lucru. Dintre cei 602 de participanți, 499 au fost reprezentați pentru a avea genotipare, iar 397 au fost de origine europeană și au fost incluși în analiza actuală (S1 FIG).

Achiziții la locul de muncă, antropometrie și variabile dietetice

În timpul perioadei de studiu, campusul spitalului a avut 6 locații de servire a alimentelor la fața locului, inclusiv 3 cafenele cu servicii complete și 3 cafenele mai mici (denumite în continuare „cafenele”). Cafenelele erau de obicei deschise 5 sau 7 zile pe săptămână și ofereau opțiuni de mic dejun și prânz dimineața prin după-amiază și gustări limitate/opțiuni laterale și de cină seara și peste noapte. Peste 1.200 de produse alimentare diferite sunt disponibile pe parcursul unei zile, inclusiv mese și antipate (de exemplu, mese preparate la cald, sandvișuri și salate pregătite și pizza), un bar mare pentru salate, gustări și deserturi, precum și preparate calde și băuturi reci. Toți angajații din studiu au plătit pentru articolele de cafenea prin deducerea salarizării folosind insigna de identificare a angajaților, iar achizițiile au fost urmărite folosind datele de vânzare din cafenea [16].

Toate cafenelele spitalului au etichetat produsele alimentare și băuturile cu etichete de semafor, așa cum a fost descris în detaliu în altă parte [17,18], iar acest sistem de etichetare a fost utilizat la spital din 2010. Pe scurt, sistemul de etichetare a semaforului a fost proiectat de personalul nutrițional al spitalului și bazat pe liniile directoare dietetice ale USDA [19,20]. Fiecare articol a fost etichetat ca roșu, galben sau verde pe baza unui algoritm care a luat în calcul caloriile, conținutul de grăsimi saturate și densitatea nutrienților. Un rating verde conotează cel mai înalt nivel de sănătate, iar un roșu indică cel mai scăzut nivel (de exemplu, cel mai puțin sănătos). Opțiunile au fost distribuite aproximativ uniform între cele etichetate verde (34%), galben (37%) sau roșu (29%). Costurile medii ale articolelor roșii, galbene și verzi au fost comparabile pentru băuturi, plătite și gustări/articole laterale, iar articolele dintr-o gamă de prețuri erau disponibile în fiecare categorie de culori [16].

Greutatea și înălțimea participanților au fost măsurate de personalul de asistență medicală de cercetare clinică la vizita inițială, iar IMC a fost calculat ca greutate/înălțime 2 (kg/m 2). Participanții au completat, de asemenea, un sondaj online care a furnizat vârsta, sexul, obiceiurile de omitere a meselor („PESTE SĂPTĂMÂNA, în câte zile AȚI SĂRIT DEJUNE/DEJUN/CINE din orice motiv?”; Niciodată, 1- 2 zile, 3-4 zile, 5-6 zile și în fiecare zi) și obiceiuri de masă pregătite acasă („Pe SĂPTĂMÂNA TRECUTĂ, în câte zile ați mâncat un DEJUNARE/PRANZ/CINE care a fost pregătit la acasă [inclusiv mesele pe care le aduceți la serviciu]? ”; Niciodată, 1-2 zile, 3-4 zile, 5-6 zile și În fiecare zi).

Genotiparea, imputarea și controlul calității datelor genetice

ADN-ul a fost extras din probe de sânge colectate de la 499 de participanți și genotipate folosind Infinium Global Screening (GSA) Array-24 v2.0. Imputarea a fost efectuată utilizând serverul Michigan Imputation cu panoul de referință Haplotype Reference Consortium (HRC, Version r1.1 2016) pentru imputare [21]. Acest panou HRC este format din 64.940 haplotipuri cu strămoși predominant europeni. Fazarea haplotipului a fost efectuată folosind Eagle v2.3 [22]. Markeri genetici de calitate scăzută în dezechilibrul Hardy-Weinberg (P −6), frecvență mică a alelelor minore (mediană + 3 * IQR), dar niciunul nu a fost exclus.

Ascendența participanților a fost determinată folosind TRACE [23] și Proiectul pentru diversitatea genomului uman (HGDP) [24] ca panou de referință. Valorile aberante ale analizei componentelor principale au fost determinate utilizând o proiecție a analizei componentelor principale a probelor de studiu pe probele de referință HGDP și au fost ulterior excluse din analiză (n = 100 excluse). Pentru a corecta stratificarea populației, am calculat principalele componente ale ascendenței folosind TRACE [23] în subsetul cu descendenți genetic europeni. Mai mult, legătura probei a fost determinată folosind PLINK [25] și, ulterior, a fost exclusă o probă din fiecare pereche legată detectată (pi-hat> 0,25).

Generarea de PRS

Generarea GPS-ului

Am generat un BMI GPS pentru fiecare individ prin însumarea alelelor cu risc de creștere a IMC de-a lungul genomului, fiecare ponderată de estimarea beta pentru acea alelă din metaanalizele IMC GWAS [8]. Numai SNP-urile cu o frecvență de alelă minoră> 1% și o calitate a imputației (minimac rsq) ≥0,50 au fost luate în considerare în GPS. Astfel, am inclus 1.988.363 SNP după excluderea variantelor de cromozom X și, la fiecare sit, SNP-uri grupate pe baza valorii asocierii P (varianta cu cea mai mică valoare P într-un interval de 250 kb a fost păstrată și toți cei aflați în dezechilibru de legătură, r 2> 0,1, au fost îndepărtate). Aglomerarea dezechilibrului legăturii și generarea GPS au fost realizate folosind PRSice [27], iar cel mai potrivit fit BMI GPS la nivelul genomului, bazat pe IMC inversat normalizat al acestei cohorte, cuprindea 64.952 SNP la pragul valorii P de 0,19. În analizele de sensibilitate, am generat și BMI GPS pe baza altor praguri ale valorii P (1,00 [SNPs n = 126,161], 0,50 [SNPs n = 98,995] și 0,25 [SNPs n = 73,412]) și am re-analizat.

analize statistice

GPS (BMIGPS) a reprezentat 14,8% din varianța IMC. 97 loci (BMI97) au reprezentat 2,2% din varianța IMC, în concordanță cu rapoartele anterioare [8], iar BMICNS și BMInon-CNS au reprezentat 1,2% și, respectiv, 0,5% din varianța IMC. Dintre cei 97 de loci IMC, 56 de semnale au arătat o direcție de asociere în concordanță cu descoperirea GWAS (binomul P = 0,03) (S1 Tabel). În general, quartile mai mari ale scorurilor genetice au fost în mod constant asociate cu IMC mai mare (Fig 1). Cea mai mare quartilă (Q4) a BMIGPS a fost asociată cu un IMC de 6,4 kg/m 2 (interval de încredere 95% [IC] 4,8-8,0) IMC față de cea mai mică quartilă (Q1) (P = 2,1 × 10 −15 ). Prin comparație, cele mai mari quartile ale BMI97, BMICNS și BMInon-CNS PRS au fost asociate cu un 2,4 kg/m 2-mai mare (IÎ 95% 0,7-4,1; P = 0,01), 1,9 kg/m 2-mai mare (IC 95% 0,2-3,6; P = 0,10) și 1,9 kg/m 2-mai mare (IC 95% 0,2-3,6; P = 0,04) IMC în raport cu cea mai mică quartilă, respectiv.

Quartile superioare reflectă mai multe alele care cresc IMC. Axa y este diferența în IMC (în kg/m 2) comparativ cu quartila de referință (Q1) ajustată pentru vârstă, sex și 5 componente principale ale ascendenței. Asteriscurile denotă semnificative (adică, P Fig. 2. Asocierile scorurilor genetice ale IMC cu calitatea, cantitatea și momentul achizițiilor la locul de muncă.

Rezultatele asocierii sunt ajustate, reflectând diferența în Scorul de cumpărare sănătos (procent), articolele achiziționate (unități pe o perioadă de 3 luni) sau calendarul (în minute) între cea mai mare (Q4) și cea mai mică (Q1, referință) quartile ale scorurilor genetice IMC pentru vârstă, sex, sezonalitate și 5 componente principale ale ascendenței. Scor mai mare de cumpărare = cumpărături mai sănătoase (0% –100%). În scopuri de interpretare, beta-urile ajustate provin din modele în care rezultatele sunt netransformate, în timp ce valorile P sunt derivate din modele în care rezultatele sunt normalizate invers. Valorile P nu sunt ajustate pentru testări multiple, iar rata de descoperire falsă - valorile P corectate (Padj) sunt prezentate în tabelul S2. IMC, indicele de masă corporală; CI, interval de încredere; GPS, scor poligenic la nivelul genomului.

Rezultatele asocierii sunt ajustate, reflectând diferența în Scorul de cumpărare sănătos (procent), articolele achiziționate (unități pe o perioadă de 3 luni) sau calendarul (în minute) între cea mai mare (Q4) și cea mai mică (Q1, referință) quartile ale scorurilor genetice IMC pentru vârstă, sex, sezonalitate și 5 componente principale ale ascendenței. Scor mai mare de cumpărare = cumpărături mai sănătoase (0% –100%). În scopuri de interpretare, beta-urile ajustate provin din modele în care rezultatele sunt netransformate, în timp ce valorile P sunt derivate din modele în care rezultatele sunt normalizate invers. Valorile P nu sunt ajustate pentru testări multiple, iar rata de descoperire falsă - valorile P corectate (Padj) sunt prezentate în tabelul S2. Pe baza funcțiilor biologice ale genelor în sau în apropierea celor 97 de loci BMI identificate anterior, BMICNS PRS și BMInon-CNS PRS cuprind 54 de variante clasificate anterior ca SNC și 43 de variante clasificate anterior ca non-SNC, respectiv. IMC, indicele de masă corporală; CI, interval de încredere; SNC, sistemul nervos central; GPS, scor poligenic la nivelul genomului; int, interacțiune; PRS, scor de risc poligenic.

Asocierile dintre scorurile genetice ale IMC și omiterea meselor sau a meselor preparate acasă sunt demonstrate în Fig 4 și Fig 5. BMIGPS mai mare a fost asociat cu șanse mai mici de a pregăti cina acasă (Q4 odds ratio [OR] = 0,3 [95% CI 0,1-0,9]; P = 0,03) și nu există asocieri semnificative între scorurile genetice BMI97 și sărirea mesei sau mesele pregătite acasă au fost observate (Fig 4). În plus, BMInon-CNS a fost asociat cu șanse mai mari de a sări peste micul dejun (Q4 OR = 2,0 [95% CI 1,1-3,7]; P = 0,03) și cote mai mici de pregătire a micului dejun (Q4 OR = 0,5] [0,3-1,0]; P = 0,04) sau masa de prânz (Q4 SAU = 0,4 [0,2-0,8]; P = 0,01) acasă, cu eterogenitate semnificativă între asociațiile SNC și non-CNS observate pentru pregătirea prânzului doar acasă (Pint = 0,004)Fig 5).

Rezultatele asocierii sunt raportul cotelor ajustate comparând cel mai mare (Q4) cu cel mai mic (Q1) quartile ale scorurilor genetice ale IMC ajustate pentru vârstă, sex, sezonalitate și 5 componente principale ale ascendenței. Raportul de cote> 1 indică mai multe mese sărite sau mai multe mese pregătite acasă. Valorile P nu sunt ajustate pentru testări multiple, iar rata de descoperire falsă - valorile P corectate (Padj) sunt prezentate în tabelul S2. IMC, indicele de masă corporală; CI, interval de încredere; GPS, scor poligenic la nivelul genomului.

Rezultatele asocierii sunt raportul cotelor ajustate comparând cel mai mare (Q4) cu cel mai mic (Q1) quartile ale scorurilor genetice ale IMC ajustate pentru vârstă, sex, sezonalitate și 5 componente principale ale ascendenței. Raportul de cote> 1 indică mai multe mese sărite sau mai multe mese pregătite acasă. Valorile P nu sunt ajustate pentru testări multiple, iar rata de descoperire falsă - valorile P corectate (Padj) sunt prezentate în tabelul S2. IMC, indicele de masă corporală; CI, interval de încredere; SNC, sistemul nervos central; GPS, scor poligenic la nivelul genomului; int, interacțiune.

Contabilitatea testărilor multiple a dus la Padj mai mare de 0,05 pentru toate constatările (S2 Tabel). În analizele de sensibilitate, rezultatele au fost similare atunci când scorurile genetice ale IMC au fost exprimate ca măsuri continue (S3 Tabel); când aceste modele au fost ajustate în continuare pentru tipul de post, nivelul de educație, starea fumatului și nivelul de activitate fizică în analizele de sensibilitate (S4 Tabel); și când BMIGPS a fost calculat folosind alte praguri ale valorii P (S5 Tabel).

Discuţie

În acest studiu, am folosit date obiective, în timp real, despre achiziționarea de alimente pentru a investiga asocierea comportamentelor de alegere a alimentelor cu riscul genetic de obezitate. Folosind scoruri de risc genetic derivate cu variante dintr-o meta-analiză BMI GWAS anterioară, am găsit dovezi că riscul genetic al angajaților a fost asociat cu calitatea, cantitatea și momentul alimentelor pe care le-au cumpărat la locul de muncă. Riscul genetic mai mare a fost asociat cu mai multe comportamente de alegere a alimentelor la locul de muncă care pot contribui la creșterea în greutate și obezitate, inclusiv achiziționarea de alimente mai puțin sănătoase; achiziționarea unor cantități mai mari de alimente; achiziționarea de mese mai târziu; sărind peste micul dejun; și fiind mai puțin probabil să pregătească mesele acasă. Cercetările anterioare au demonstrat că modificarea stilului de viață poate atenua susceptibilitatea genetică la obezitate și riscul cardiometabolic [11,30,31] și, prin urmare, concluziile noastre preliminare pot avea implicații importante pentru adaptarea programelor de promovare a sănătății și de wellness la locul de muncă în viitor.

În general, BMIGPS a avut cele mai puternice asociații cu IMC și comportamentele de alegere a alimentelor. BMIGPS mai mare a fost asociat cu un scor de cumpărare sănătos mai scăzut, o măsură a calității dietetice a alimentelor de la locul de muncă care a fost corelată cu calitatea dietetică generală, măsurată prin rechemările dietetice de 24 de ore [16]. Motivele asocierilor dintre riscul genetic crescut și achiziționarea de alimente mai nesănătoase la locul de muncă sunt probabil multifactoriale și pot include preferințe individuale pentru alimente mai puțin sănătoase (de exemplu, alimente bogate în grăsimi saturate sau zahăr) [15], comportament impulsiv [32] și vulnerabilitate la indicii nesănătoase din mediul alimentar [33]. Aceste asociații sunt în concordanță cu studiile anterioare care demonstrează că un număr mai mare de alele cu risc de obezitate legate de FTO au fost asociate cu mai multe episoade de consum pe zi, cu calorii mai mari consumate la prânz și cu răspunsuri mai puternice la indicii alimentare [14,34,35]. Alți loci au stabilit roluri în căile de semnalizare anorexigenă și orexigenă (BDNF) [36], preferințele nutrienților precum carbohidrații (RARB) [6] și grăsimile (ADH1B) [37] și homeostazia energetică (MTCH2) [38]. Cu toate acestea, constatările noastre nu implică gene sau mecanisme specifice, iar rolul biologic precis al majorității loci IMC rămâne de elucidat [11].

BMIGPS mai mare a fost, de asemenea, asociat cu achiziționarea mai multor alimente la locul de muncă și fiind mai puțin probabil să pregătească cina acasă, un comportament asociat anterior cu obezitatea la adulți [39]. În cele din urmă, asocierea dintre un risc genetic mai mare și achizițiile ulterioare de mic dejun confirmă constatările epidemiologice nongenetice anterioare între IMC mai mare și aportul alimentar ulterior [40,41]. Numărul mai mare de asociații semnificative observate pentru BMIGPS în raport cu BMI97 se poate datora faptului că BMIGPS a explicat varianța BMI de 6 ori mai mare decât BMI97, rezultând un scor de risc genetic mai robust și, posibil, captând mai mult din biologia subiacentă pentru IMC. Mai multe descoperiri pentru BMI97 au fost consistente în direcție cu BMIGPS și pot necesita o dimensiune mai mare a eșantionului înainte de a fi detectate asociații semnificative. Colectiv, aceste descoperiri sugerează că riscul genetic pentru obezitate poate juca un rol în vulnerabilitatea la comportamentele alimentare care contribuie la creșterea în greutate.

Un punct forte al acestui studiu este evaluarea obiectivă și cuprinzătoare a achizițiilor de alimente la locul de muncă derivate din 3 luni de date despre vânzările de la cantină. Aceste măsuri nu au fost predispuse la raportări greșite sau la prejudecăți de dorință socială, spre deosebire de multe studii anterioare în domeniu. Abordarea noastră a permis, de asemenea, o captură multidimensională a comportamentului în alegerea alimentelor, inclusiv calendarul. În plus, comportamentul dietetic relevant auto-raportat a oferit rezultate care au fost complementare constatărilor de cumpărare a cafenelei.

În concluzie, acest studiu a identificat asocieri între scorurile de risc genetic pentru obezitate și comportamentele de alegere a alimentelor, sugerând că riscul genetic pentru obezitate poate juca un rol în vulnerabilitatea la comportamentele alimentare care sunt relevante pentru dezvoltarea obezității. Descoperirile noastre au demonstrat că un risc genetic mai mare pentru IMC a fost asociat cu comportamente de alegere a alimentelor la locul de muncă care pot contribui la creșterea în greutate. Cercetările anterioare au arătat că comportamentele stilului de viață sănătos, inclusiv aportul alimentar, pot atenua creșterea în greutate și bolile cardiovasculare la cei cu risc genetic ridicat [11,30,31]. Prin urmare, înțelegerea predispoziției genetice la anumite comportamente de alegere a alimentelor care contribuie la boli cardiometabolice ar putea informa intervențiile adaptate schimbării obiceiurilor alimentare ale indivizilor.

Informatii justificative

Lista de verificare S1 STROBE. Lista de verificare STROBE.

STROBE, Consolidarea raportării studiilor observaționale în epidemiologie.