Fremtidens målemetoder af kosten

Nyt forskningsprojekt vil via brug af markører fra blod og urin forsøge at gøre måling af kost hos personer med type 2-diabetes langt nemmere, hvilket skaber mulighed for bedre kostbehandling og færre komplikationer. Daniel B. Ibsen modtog Diabetesforeningens forskningslegat 2023 på 600.000 kroner, der blev uddelt til Diabetesforeningens årsmøde i Odeon den 13. maj.

Daniel B Ibsen Forskningslegat 1
07. maj 2023 | Af Daniel B. Ibsen, Postdoc, Steno Diabetes Center Aarhus, Danmark; Institut for Folkesundhed, Aarhus Universitet, Aarhus, Danmark; Institut for Idræt og Ernæring, København Universitet, Frederiksberg, Danmark; MRC Epidemiology Unit, Cambridge University School of Clinical Medicine, Cambridge, Storbritannien. Foto: Claus Bjørn Larsen dbi@ph.au.dk

Kosten har stor betydning for personer med type 2-diabetes. På kort sigt har for eksempel mængden og typen af kulhydrat betydning for blodsukkerreguleringen. På længere kan kost påvirke risikoen for at udvikle komplikationer som hjertekarsygdom (1), cancer (2), nyresygdom (3) og øjensygdom (4). De nuværende kost- råd til personer med type 2-diabetes, se side 30, er primært baseret på studier, der enten er kortvarige eller baseret på selvrapporteret kostdata.

Måling af kostindtag i dag

Forestil dig Oda. Hun har lige fået konstateret type 2-diabetes og skal som et led i behandlingen til diætist for at få vejledning omkring kost. Noget af det første, der sker ved diætisten er, at Oda bliver spurgt til, hvad hun normalt spiser i løbet af dagen. For at give en god behandling er det vigtigt at vide, hvad Oda spiser. Men det er svært at huske, alt man har spist over en længere periode. Og der kan være ting, som er svære at fortælle. Dette er ikke blot en udfordring i klinikken, men også i forskningen. Flere undersøgelser har vist, at der ved brug af forskellige selvrapporterede instrumenter til måling af ko- sten, for eksempel fødevarefrekvensskemaer eller 24-timers kostregistreringer, er både tilfældige målefejl (5) og systematiske målefejl (6).

Biomarkører for kostindtag

Men der er måske håb forude. Metabolomics er en analysemetode, der for eksempel ved hjælp af massespektrometri, kan måle flere hundrede eller tusinde forskellige små molekyler i blod, urin eller andre kropsvæv- eller væsker (7). Disse små molekyler kan komme direkte fra fødevarer, fra andre eksponeringer som medicin eller fra kroppens egen metabolisme (8). Denne analysemetode har givet nye muligheder for at identificere bestemte molekyler, der reflekterer kostindtag. Gennem et stort europæisk projekt har forskere de seneste år systematisk udført standardiserede måltidsforsøg med en lang række fødevarer. Efterfølgende har de valideret fundne biomarkører i andre studier efter at have kortlagt bestemte kriterier for validering af biomarkører for kostindtag (9,10).

Lad os for eksempel tage en banan. Først udførte forskerne et randomiseret måltidsstudie med overkrydsning, der inkluderede 12 personer(11). Forsøgspersonerne skulle indtage en kontroldrik og en anden dag 240 g banan. Urin blev opsamlet syv gange i løbet af 24 timer efter indtag af banan eller kontroldrik. Efter metabolomics-analyser af urinprøverne, fandt de 33 mulige biomarkører. Derefter forsøgte forskerne at validere disse biomarkører i et tværsnitsstudie med 78 personer, hvorfra fem kunne genfindes.

Oprindeligt var fokus at finde individuelle biomarkører for kostindtag i denne type studier. Men den seneste udvikling indenfor feltet er, at finde kombinationer af markører, der sammen kan forudsige indtag (12).

I studiet med banan forsøgte man også at kombinere markører og fandt, at kombinationen af methoxyeugenol glucuronid og dopamin sulfat bedst prædikterede, om man havde spist banan (11).

Efter en lang række studier som dette med forskellige fødevarer, har vi nu en længere liste af biomarkører, der kan findes i blod og urin, som siger noget om kostindtag. Tabel 1 herunder viser et eksempel på biomarkører for frugtindtag fra urin.

Biomarkører For Frugtindtag

Måling af kostindtag i fremtiden

Lad os vende tilbage til Oda. Forestil dig nu, at Oda skal til diætisten, men inden da skal have tage en blod- og urinprøve, som derefter bliver analyseret ved hjælp af metabolomics.

Imens Oda venter, får diætisten en kostrapport for Oda på sin skærm med hendes overordnede kostmønster samt forskellige niveauer af fødevarer som frugt, grønt, bælgfrugter, fuldkorn, mælk, ost, æg, rødt kød, fisk, fjerkræ og endda graden af forarbejdning af hendes kost. Dette gør det langt nemmere for Oda, da hun ikke skal huske alt hun har spist i en given periode, og ud fra rapporten kan der snakkes om konkrete kostændringer.

Dette vil nok ikke fuldstændig erstatte kostregistreringer. For der findes meget få biomarkører for kostindtag, der kan kvantificere absolutte indtag; altså, præcist hvor mange gram man har spist. Der sker også en stor udvikling indenfor brug af billeder til at kvantificere kostindtag. Disse metoder kan muligvis kombineres længere ud i fremtiden. Rapporten fra biomarkørerne vil fungere som et udgangspunkt i arbejdet med kost hos personer med type 2-diabetes. For forskning vil indførelsen af denne teknologi også have stor betydning, da man vil kunne måle, om personer i interventionsstudier følger de anvisninger, de er blevet givet. Og i observationsstudier vil man kunne følge kostvaner over længere tid og undgå problemer med selvrapporteret data. Med flere muligheder for at opsamle biologiske prøver i folks hjem, er der mulighed for at se på kostindtag over længere perioder end før.

Nyt projekt skal bringe os ind i fremtiden

For at kunne komme nærmere objektiv måling af kostindtag hos personer med type 2 diabetes er der nogle grundlæggende spørgsmål, vi må besvare inden vi kan begynde at teste dette i klinikken.

Det vil vores nye projekt ODA (Objective Dietary Assessment in people with type 2 diabetes) undersøge.

Objektiv Måling Af Kost
Overblik over ODA Projektet, illustration: Daniel B. Ibsen.

Del 1: Vi vil lave en minikohorte, der over en måned skal aflevere flere urin, blod og hårprøver hvorfra vi vil undersøge hvilken kombination af målinger og biomarkører, der kommer nærmest deltagernes gennemsnitskost i perioden.

Del 2: Vi vil udføre et måltidsstudie med personer med og personer uden type 2-diabetes, så vi direkte kan sammen- ligne biomarkører for kostindtag og gen-analysere urinprøver fra vores biobank.

Del 3: Vi vil lave en spørgeskemaundersøgelse til personer med type 2-diabetes og en til kliniske diætister, der arbejder i diabetesklinikker.

Forkortelser: CUBE: Copenhagen University´s Biobank for Experimental Research. Midt kohorten: Kohorte etableret af Steno Diabetes Center Aarhus.

 

Vi vil undersøge, hvordan vi måler længere tids kostindtag hos personer med type 2-diabetes ved hjælp af biomarkører for kostindtag. Det er nemlig ikke så vigtigt, hvad folk har spist i går i forhold til udvikling af komplikationer, men nærmere hvad de i gen- nemsnit spiser over en længere periode, for eksempel måneder eller år.

Fordi personer med type 2-diabetes kan have ændret sukkerstofskifte og nyrefunktion samt ofte indtager medicin, er det også vigtigt at undersøge, om vi kan bruge samme biomarkører for kostindtag, som er fundet i tidligere valideringsstudier. Den sidste brik er brugernes perspektiv: Hvad mener personer med type 2-diabetes og diætisterne om denne nye teknologi? Til at undersøge dette vil vi lave en spørgeskemaundersøgelse i hver gruppe med forskellige fremtidsscenarie, der vil integrere fund fra andre studier.

Tilsammen håber vi projektet kan bringe os nærmere at få Oda fra nutids- til fremtidsscenariet, hvor måling af kosten er blevet langt nemmere og mere objektivt for Oda, diætister og andre i klinikken. Disse mere tilgængelige og forbedrede data vil give mulighed for bedre kostbehandling af personer med type 2-diabetes, der kan fører til færre komplikationer og et bedre liv med diabetes.

Keywords: Type 2-diabetes. Kost. Biomarkør. Metabolomics.

Interessekonflikter: Forfatteren har ingen interessekonflikter at angive.

Søg

Referencer

  1. Estruch R, Ros E, Salas-Salvadó J, Covas M-I, Corella D, Arós F, Gómez-Gracia E, Ruiz-Gutiérrez V, Fiol M, Lapetra J, et al. Primary Prevention of Cardiovascular Disease with a Mediterranean Diet Supplemented with Extra-Virgin Olive Oil or Nuts. New England Journal of Medicine 2018;378:e34.
  2. Giovannucci E, Harlan DM, Archer MC, Bergenstal RM, Gapstur SM, Habel LA, Pollak M, Regensteiner JG, Yee D. Diabetes and Cancer. Diabetes Care 2010;33:1674–85.
  3. Whitham D. Nutrition for the Prevention and Treatment of Chronic Kidney Disease in Diabetes. Canadian Journal of Diabetes 2014;38:344–8.
  4. Dow C, Mancini F, Rajaobelina K, Boutron-Ruault M-C, Balkau B, Bonnet F, Fagherazzi G. Diet and risk of diabetic retinopathy: a systematic review. Eur J Epidemiol 2018;33:141–56.
  5. Al-Shaar L, Yuan C, Rosner B, Dean SB, Ivey KL, Clowry CM, Sampson LA, Barnett JB, Rood J, Harnack LJ, et al. Reproducibility and Validity of a Semiquantitative Food Frequency Questionnaire in Men Assessed by Multiple Methods. Am J Epidemiol 2021;190:1122–32.
  6. Heitmann BL, Lissner L. Dietary underreporting by obese individu- als--is it specific or non-specific? BMJ 1995;311:986–9.
  7. Wishart DS. Metabolomics: applications to food science and nutrition research. Trends in Food Science & Technology 2008;19:482– 93.
  8. Scalbert A, Brennan L, Manach C, Andres-Lacueva C, Dragsted LO, Draper J, Rappaport SM, van der Hooft JJ, Wishart DS. The food metabolome: a window over dietary exposure. The American Journal of Clinical Nutrition 2014;99:1286–308.
  9. Dragsted LO, Gao Q, Scalbert A, Vergères G, Kolehmainen M, Manach C, Brennan L, Afman LA, Wishart DS, Andres Lacueva C, et al. Validation of biomarkers of food intake—critical assessment of candidate biomarkers. Genes & Nutrition 2018;13:14.
  10. Gao Q, Praticò G, Scalbert A, Vergères G, Kolehmainen M, Manach C, Brennan L, Afman LA, Wishart DS, Andres-Lacueva C, et al. A scheme for a flexible classification of dietary and health biomarkers. Genes & Nutrition 2017;12:34.
  11. Vázquez-Manjarrez N, Weinert CH, Ulaszewska MM, Mack CI, Micheau P, Pétéra M, Durand S, Pujos-Guillot E, Egert B, Mattivi F, et al. Discovery and Validation of Banana Intake Biomarkers Using Untargeted Metabolo- mics in Human Intervention and Cross-sectional Studies. The Journal of Nutrition 2019;149:1701–13.
  12. Garcia-Aloy M, Rabassa M, Casas-Agustench P, Hidalgo-Liberona N, Llorach R, Andres-Lacueva C. Novel strategies for improving dietary exposure assessment: Multiple-data fusion is a more accurate measure than the traditional single-biomarker approach. Trends in Food Science & Technology 2017;69:220–9.
  13. Diabetesforeningen. Kostråd til mennesker med type 1 og type 2-diabetes [Internet]. [cited 2023 Jan 18]. Available from: https:// diabetes.dk/sundhed/mad/kostrad
  14. De officielle kostråd - godt for sundhed og klima [Internet]. Alt om kost. [cited 2023 Mar 30]. Available from: https://altomkost.dk/raad-og-anbefalinger/de-officielle-kostraad
  15. Davies MJ, Aroda VR, Collins BS, Gabbay RA, Green J, Maruthur NM, Rosas SE, Del Prato S, Mathieu C, Mingrone G, et al. Management of Hyperglycemia in Type 2 Diabetes, 2022. A Consensus Report by the American Diabetes Association (ADA) and the European Association for the Study of Diabetes (EASD). Diabetes Care 2022;45:2753–86.