Plasma Metabolomic Signatures of Sugar-Sweetened Beverage Consumption and Risk of Type 2 Diabetes Among US Adults
Notice bibliographique
Résumé
Sugar-sweetened beverage (SSB) consumption is associated with a higher risk of type 2 diabetes (T2D), but the metabolic changes linking SSB consumption to T2D are not fully understood. Thus, we aimed to identify a plasma metabolomic signature of SSB consumption and evaluate its association with incident T2D. We used liquid chromatography–mass spectrometry to measure plasma metabolites (>200) among 3,434 participants from three US cohorts: Nurses’ Health Study (NHS), NHS II, and Health Professionals Follow-up Study (HPFS). SSB consumption (servings/day; sodas, fruit punches, and other sugary drinks) was estimated from food frequency questionnaires. We used elastic net regression with 10-fold-cross-validation to identify metabolites associated with higher SSB consumption among a training set of participants (n = 2068) and replicated the association in a testing set (n = 1366). A metabolomic signature score was calculated as the weighted sum of SSB-associated metabolites. Pearson correlation (r) coefficients and 95% confidence intervals (CI) between the metabolomic signature and self-reported SSB consumption were calculated. We used multivariable Cox regression models to estimate hazard ratios (HR) and CI of the identified metabolomic signature with incident T2D among all participants. We identified an SSB plasma metabolomic signature of 71 metabolites, primarily lipids and amino acids. Pearson correlation (r) coefficients between self-reported SSBs and the plasma metabolomic signature were 0.18 (95% CI: 0.14, 0.22; P < 0.0001) and 0.19 (95% CI: 0.14, 0.24; P < 0.0001) in the training and testing sets, respectively. After a median follow-up of 22 years, the metabolomic signature was significantly associated with higher T2D risk [HR for quartile (Q) 1 versus 4 (95% CI): 1.45 (1.02, 2.05); P = 0.04] in models adjusting for factors related to demographics, lifestyle, diet, and body mass index. The association persisted when further adjusting for self-reported SSB consumption [HR for Q1 versus Q4 (95% CI): 1.42 (1.00, 2.02); P = 0.05]. We identified a novel metabolomic signature of SSB consumption in US adults that associated with elevated incident T2D risk. This signature may reflect both SSB consumption and metabolic changes related to T2D risk, although residual confounding cannot be ruled out. NIH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».