Штрих-код ДНК идентифицирует растения, которые человек ел
То, что люди говорят, что они ели, и то, что они ели на самом деле, часто представляют собой два совершенно разных списка продуктов. Но новый метод, использующий ДНК-штрих-кодирование для идентификации растительного вещества в фекалиях человека, может докопаться до истины, улучшая клинические испытания, исследования питания и многое другое.
Опираясь на более ранние исследования, в которых пытались сравнить ДНК, обнаруженную в фекалиях, с известными диетами, исследователи из лаборатории Лоуренса Дэвида, доцента молекулярной генетики и микробиологии в Медицинской школе Дьюка, разработали генетический маркер для растительных продуктов, которые можно извлечь из фекалий.
«Мы можем вернуться задним числом и определить, какие продукты были съедены», — сказала Брианна Петроне, доктор философии, доктор медицинских наук. Студентка, руководившая проектом.
Маркер представляет собой область ДНК, которую растения используют для питания хлоропластов, органеллы, которая преобразует солнечный свет в сахара. У каждого растения есть эта геномная область, называемая trnL-P6, но она немного варьируется от вида к виду. В серии экспериментов они протестировали маркер на более чем 1000 образцах фекалий 324 участников пяти различных исследований, около двадцати из которых имели высококачественные записи о своем рационе.
В выводах, опубликованных в Proceedings of the National Academy of Sciences, исследователи показывают, что эти ДНК-маркеры могут указывать не только на то, что было съедено, но и на относительное количество определенных видов пищи, и что разнообразие растительной ДНК, обнаруженной в фекалиях, варьируется. в зависимости от диеты человека, возраста и дохода семьи.
Лаборатория Дэвида опиралась на справочную базу данных пищевых растений, содержащую маркеры для 468 видов, обычно потребляемых американцами, чтобы связать версии trnL-P6, обнаруженные в экскрементах, с конкретными источниками растений. После некоторой настройки их штрих-код смог различить 83% всех основных семейств сельскохозяйственных культур.
Петроне сказал, что подгруппа семейств сельскохозяйственных культур, которые в настоящее время не могут быть обнаружены, как правило, потребляется в других частях мира. В настоящее время лаборатория работает над добавлением в свою базу данных таких культур, как просо и орехи пили.
Они также еще не отслеживали потребление мяса, хотя технология способна и на это, сказал Дэвид. «Это относительное соотношение потребления растений и животных, вероятно, является одним из наиболее важных факторов питания, на которые мы могли бы обратить внимание».
Ученые сначала опробовали маркер на образцах фекалий четырех человек в ходе вмешательства по снижению веса, где они точно знали, чем кормили участников исследования за день или два до этого. Зная, что пациентам давали блюдо под названием плов из дикого риса с грибами, например, они искали маркеры его компонентов: дикий рис, белый рис, грибы портобелло, лук, орехи пекан, тимьян, петрушка и шалфей.
В этой и во второй группе они обнаружили, что штрих-кодирование может не только идентифицировать растения, но и определять относительное количество потребляемых некоторых видов растений. «Когда в еде регистрировались большие порции злаков или ягод, мы также видели больше триллионов этих растений в стуле», — сказал Петроне.
Затем они изучили образцы 60 взрослых, принимавших участие в двух исследованиях добавок с клетчаткой, и отслеживали, что они ели, с помощью опросов. Количество растений, обнаруженных с помощью trnL, хорошо согласовывалось с разнообразием и качеством рациона, оцененным на основе ответов участников опроса.
Затем они применили штрих-кодирование к исследованию 246 подростков с ожирением и без него, принадлежащих к разным расовым, этническим и социально-экономическим группам. В этой когорте были только минимальные записи о диете.
«Сбор данных о питании был сложной задачей, потому что некоторые традиционные опросы занимают 140 страниц, и на их заполнение уходит до часа, семьи заняты, и ребенок может быть не в состоянии заполнить его в одиночку», — сказал Дэвид. «Но поскольку у них был запас стула, мы смогли повторно проанализировать эти образцы, а затем собрать информацию о питании, которую можно было бы использовать для лучшего понимания моделей здоровья и образа жизни между детьми. Что меня действительно поразило, так это то, что мы могли резюмировать известные вещи, новые идеи, которые могли бы быть не столь очевидными».
Они обнаружили в рационе подростков 111 различных маркеров из 46 семейств растений и 72 видов. Более двух третей испытуемых употребляли в пищу четыре вида растений: пшеницу, обнаруженную у 96 % участников, шоколад (88 %), кукурузу (87 %) и семейство картофеля (71 %), группу близкородственных растений, которые включает картофель и томатилло.
Дэвид сказал, что штрих-код не может отличить отдельных представителей семейства капустных — крестоцветных — таких как брокколи, брюссельская капуста, капуста и цветная капуста, которые тесно связаны друг с другом.
Тем не менее, большая когорта подростков показала, что разнообразие рациона было выше у участников исследования с более высоким доходом. Однако чем старше были подростки, тем меньше они потребляли фруктов, овощей и цельнозерновых продуктов, возможно, из-за известной модели, когда дети старшего возраста реже едят вместе со своими семьями.
Дэвид сказал, что штрих-код легко может идентифицировать разнообразие растений, обнаруженных в образце, в качестве показателя разнообразия рациона питания, известного маркера достаточности питательных веществ и улучшения здоровья сердца.
Дэвид сказал, что в каждой из этих когорт геномный анализ проводился на образцах, собранных много лет назад, поэтому этот метод открывает возможность реконструкции диетических данных для уже завершенных исследований.
Авторы считают, что новая методология должна стать благом для всех видов исследований питания человека. «Мы ограничены в том, как мы можем отслеживать наши диеты, участвовать в исследованиях питания или улучшать собственное здоровье из-за существующих методов отслеживания диеты», — сказал Дэвид. «Теперь мы можем использовать геномику для сбора данных о том, что едят люди во всем мире, независимо от различий в возрасте, грамотности, культуре или состоянии здоровья».
Команда планирует распространить эту технику на изучение болезней по всему миру, а также на мониторинг биоразнообразия продуктов питания в условиях нестабильности климата или экологических бедствий.
