'당신은 당신이 먹는 것입니다', 이제 연구자들은 당신이 무엇을 먹고 있는지 정확히 알고 있습니다.
혈액 또는 대변 샘플을 식품의 참조 데이터베이스와 일치시키면 우리 몸의 화학 성분이 우리가 소비하는 것과 관련이 있음을 알 수 있습니다.
날짜:
2022년 7월 7일
원천:
캘리포니아 대학교 - 샌디에이고
요약:
연구원들은 식품에서 파생된 모든 미확인 분자를 식별하는 새로운 방법을 설명하여 식단의 분자를 건강 결과에 연결하는 직접적인 방법을 제공합니다.
University of California San Diego의 연구원들이 이끄는 국제 과학자 팀은 이전에는 확인되지 않았지만 우리의 혈액과 대변에 나타나는 음식에서 파생된 방대한 수의 분자를 식별하기 위해 비표적 대사체학(untargeted metabolomics)이라는 새로운 방법을 보고했습니다.
네이처 바이오테크놀로지( Nature Biotechnology ) 2022년 7월 7일자에 설명된 이 방법은 화학 물질 목록이 있는 대규모 샘플 데이터베이스에 표본의 모든 대사 산물을 일치시켜 식품 섭취 또는 우리 장에서 처리합니다.
저자들은 광범위하게 사용되는 새로운 접근 방식이 다양한 종류의 인간, 동물 및 환경 샘플에서 화학 물질의 출처에 대한 이해를 극적으로 확장할 수 있다고 말했습니다.
공동 교신 저자인 Pieter Dorrestein 박사는 "비표적 질량 분석법은 수백에서 수천 개의 분자를 탐지할 수 있는 매우 민감한 기술로 개인의 식단 프로필을 만드는 데 사용할 수 있습니다."라고 말했습니다. 캘리포니아 샌디에이고 대학의 Skaggs 약학 및 약학 대학의 혁신 센터.
"우리가 먹는 것이 어떻게 신진대사의 산물과 부산물로 변환되는지 이해하는 확장된 능력은 인간의 건강에 직접적인 영향을 미칩니다. 이제 우리는 이 접근법을 사용하여 식이 정보를 경험적으로 얻고 임상 결과와의 관계를 이해할 수 있습니다. 이제 분자를 연결하는 것이 가능합니다. 다이어트는 한 번에 하나씩이 아니라 한 번에 모두 가능했던 건강 결과를 가져옵니다."
대사체학은 생물학적 표본의 모든 대사체를 포괄적으로 측정하는 것을 포함합니다. 대사 산물은 유기체가 음식, 약물, 화학 물질 또는 자체 조직을 분해할 때 만들어지거나 사용되는 물질, 일반적으로 작은 분자입니다. 그들은 신진 대사의 산물입니다. 이 연구는 또한 관련 기술인 메타게노믹스를 사용하여 생물학적 샘플의 유전 물질을 측정하고 존재하는 미생물을 특성화했습니다.
현재의 대사체학 연구는 표본 표본에서 분자 특징의 10%만 주석을 달거나 식별하여 물질의 90%를 알 수 없는 상태로 남깁니다. 새로운 접근 방식은 참조 데이터 기반(RDD) 분석을 사용하여 탠덤 질량 분석기 또는 MS/MS(하나가 아닌 두 개의 분석기를 사용하여 분자량을 측정하는 분석 도구)에서 파생된 대사체학 데이터를 메타데이터 주석 데이터와 일치시킵니다. MS/MS 참조 라이브러리.
기본적으로 각 분자는 전하를 띠기 위해 전자를 제거합니다. 하전된 이온은 매우 민감한 저울을 사용하여 무게를 잰 다음 조각으로 부수고 그 조각의 무게를 측정하여 각 분자에 고유한 지문을 만듭니다.
이러한 조각 모음 또는 "단편화 스펙트럼"은 분석 중인 샘플과 참조 데이터베이스 간에 일치시킬 수 있습니다. 그러나 지금까지 그 과정은 매우 어려웠습니다.
새로운 연구에서 연구자들은 시민 과학 American Gut Project/The Microsetta Initiative의 성공을 기반으로 7년 전 UC 샌디에이고에서 시작된 Global FoodOmics 이니셔티브에서 전 세계 사람들이 제공한 수천 가지 식품을 조사했습니다. 과학자들은 기존 기술보다 데이터 출력을 5배 이상 늘렸습니다. 가장 중요한 것은 새로운 방법을 통해 비표적 대사체학이 대변이나 혈액 샘플을 기반으로 식단을 결정하는 데 사용할 수 있다는 것입니다.
저자들은 RDD 분석을 통해 식이 패턴(예: 채식주의자 대 잡식성)과 특정 식품의 소비를 분석할 수 있었고 더 일반적으로 기존 참조 데이터베이스와 데이터를 일치시킬 수 있었다고 말했습니다.
공동 교신 저자인 롭 나이트(Rob Knight) 박사는 "음식 일기나 음식 빈도 설문지와 같은 전통적인 식단 측정 방법은 작성하기 어렵고 정확하게 하기 어렵기 때문에 이러한 발전은 매우 중요합니다."라고 말했습니다. UC 샌디에이고의 미생물군집 혁신.
"샘플에서 식단을 직접 읽을 수 있는 가능성은 알츠하이머병 환자와 같은 사람들이 무엇을 먹었는지 기억하지 못하거나 설명하지 못하는 사람들을 대상으로 한 연구에 큰 의미가 있습니다. 그리고 야생 동물 보호 응용 분야에서. 행운을 빕니다. 치타나 고릴라, 우리가 연구하는 수백 종 중 단 두 종만 말하면 음식 일기를 작성합니다."
Dorrestein과 Knight는 이탈리아의 음식을 UC San이 위치한 Cilento 반도의 사람들과 일치시키는 것과 같이 식품 항목을 인구와 일치시킬 때 설명할 수 있는 혈액이나 대변의 분자 수에서 크게 개선되었다고 말했습니다. 디에고 과학자들은 100세 시대 연구에 협력하고 있습니다.
"이것은 우리가 먹는 식단에 따라 우리의 분자와 미생물이 함께 작용하여 건강을 개선하거나 저하시키는 방법을 이해하기 위해 전 세계 사람들로부터 식품 표본과 임상 샘플을 모두 얻는 것이 얼마나 중요한지 보여줍니다."라고 Knight가 말했습니다.
Dorrestein은 "이 연구는 또한 RDD를 사용하여 우리의 대사체에 있는 암흑 물질을 설명하는 방향을 제시합니다."라고 Dorrestein은 덧붙였습니다. 우리가 적용하는 환경과 우리가 노출된 환경을 통해 우리 자신과 우리가 살고 있는 세계 사이의 화학적 연결을 진정으로 탐구할 수 있습니다."