Dietary Patterns, Circulating Metabolome, and Risk of Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Circulating metabolites may reflect biological homeostasis and have been linked to dietary intakes and human health, and may hold the promises to facilitate objective assessments of intakes and metabolic response to diets. Here, we integrated metabolomic, genetic, and metagenomic data from five longitudinal cohorts comprising 21,474 participants of diverse ethnic backgrounds, to develop metabolomic signatures for popular dietary patterns (i.e., three guideline-based diets, three plant-based diets, and two mechanism-based diets) and systematically investigated their clinical relevance. Applying machine-learning models in two deeply-phenotyped lifestyle validation studies, we identified eight metabolomic signatures (each included 37 to 66 metabolites) significantly correlated with their respective dietary pattern indices, consistently across multiple independent validation cohorts (r = 0.11–0.38; P < 8.06×10⁻⁹). These signatures included shared metabolites between diets (e.g., up to 67% among guideline-based diets, including hippuric and 3-indolepropionic acid), and metabolites unique to specific diets (e.g., N6,N6,N6-trimethyllysine to proinflammatory diet). In multivariable-adjusted analyses of 5 prospective cohorts (1,832 incident cases during up to 27 years of follow-up), the metabolomic signatures of healthful diets (i.e., Mediterranean and healthful plant-based diets) were associated with lower T2D risk (HR: 0.82–0.90; P < 3×10⁻⁶), while signatures for unhealthy diets (e.g., proinflammatory and hyperinsulinemia diets) were associated with higher T2D risk (HR: 1.23–1.26; P < 2×10⁻¹⁵); these associations were further supported by Mendelian randomization analysis incorporating genetic data. Finally, through genome-wide and taxa-wide associating analyses, we identified 15 genetic loci – including those involved in fatty acid and energy metabolism (e.g., FADS1/2 and CERS4 ; P < 5×10 -8 ), and 39 gut microbial species – including those relevant to butyric acid metabolism (e.g., E. eligens and F. pranusnitzii ; FDR < 0.05), significantly associated with the metabolomic signatures of diets. Genetic variants and gut microbial diversity explained up to 19.1% and 10.6% of the variation in these signatures, respectively, underscoring a potential role of host genetics and gut microbiota in dietary metabolism. In conclusion, our study identified metabolomic signatures reflecting both intakes and individual metabolic response to various diets and are associated with future T2D risk. These signatures may facilitate individualized dietary assessments and risk stratification in future nutritional research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».