リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

大学・研究所にある論文を検索できる 「Relationships between barley consumption and gut microbiome characteristics in a healthy Japanese population: a cross-sectional study」の論文概要。リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

コピーが完了しました

URLをコピーしました

論文の公開元へ論文の公開元へ
書き出し

Relationships between barley consumption and gut microbiome characteristics in a healthy Japanese population: a cross-sectional study

松岡 翼 山梨大学 DOI:info:doi/10.34429/00005176

2022.03.18

概要

【研究の目的】
腸内細菌叢は宿主の健康に重要な役割を果たしており、食生活の影響を受けて変化することが報告されている。特に食物繊維は小腸で吸収されにくく、消化されずに大腸で腸内細菌のエサとなる為、影響が大きい。

大麦は水溶性食物繊維であるβ-グルカンを含む穀物である。大麦は食後高血糖やコレステロール値の改善など、メタボリックシンドロームの予防効果が報告されている。近年は、BlautiaやPrevotellaなどの腸内細菌の影響を受けてコレステロールや血糖値が低下することが示唆されており、大麦の健康機能と腸内細菌に関連が有ることが示唆されている。

大麦と腸内細菌の関係はいくつかの研究報告があるものの、日本人での報告は少ない。日本人はBlautiaやBifidobacteriumなどの腸内細菌が多く、海藻を食べるなど、特徴的な食生活があることから、本研究では日本人における大麦と腸内細菌の関連を調べた。

【方法】
大麦を加工する食品メーカーに勤務する従業員を対象とした横断調査を実施した。参加者には質問票の回答、健康診断結果のコピーの提出、および糞便の提出をお願いした。

食事調査は自記式質問票BDHQ(ジェンダーメディカルリサーチ社)を用いた。大麦摂取量は別途質問票を作成し算出した。腸内細菌の測定は、16SrRNAアンプリコンシークエンス法で測定し、SILVAv128データベースを用いて相対存在量を算出した。

統計解析は、健常な参加者(n96)を対象に、大麦の摂取量を中央値で分け、高大麦群と低大麦群の群間で相対存在比上位50属の腸内細菌を比較した。また、有意差を示した腸内細菌について、全参加者(N236)を対象に重回帰分析で年齢、性別、疾病および食生活で調整した大麦との関連を調べた。また、全ての腸内細菌の相対存在比を用いて、腸内細菌叢のタイプを可視化する主座標分析と大麦との関連を可視化するネットワーク解析を行った。

【結果】
主座標分析の結果、参加者の腸内細菌叢のタイプはBacteroides、Prevotella、Blautiaの3つのタイプに分けられた。高大麦群と低大麦群に腸内細菌叢のタイプに有意な差は無かった。

健常者を対象とした群間比較の結果、高大麦群ではBifidobacterium、Collinsella、Butyricicoccus、Dialister、およびRuminococcus2などの腸内細菌に増加傾向が認められたが、多重性の調整を行うと有意ではなかった。一方で多様性指数は差が認められなかった。

群間比較により選ばれた5つの腸内細菌と大麦との関連を、各腸内細菌をアウトカムとし、独立変数に大麦摂取群、年齢、性別、疾病を加えて重回帰分析を行った(モデル1)。さらに、モデル1に穀類、砂糖類、豆類、嗜好飲料を加えた解析も行った(モデル2)。モデル2では大麦群間で摂取量が異なった食事分類群を調整変数として選択した。この結果、モデル1ではBifidobacteriumとButyricicoccusに、モデル2ではBifidobacteriumに大麦との有意な関連が認められた。

ネットワーク解析の結果、Bifidobacterium、Butyricicoccus、およびRuminococcus2は大麦と直接関連が有り、同じグループに属していたが、DialisterおよびCollinsellaは異なるグループに分類されたため、大麦との関連は弱いと考えられた。

【考察】
今回の結果からBifidobacteriumおよびButyricicoccusが日本人における大麦に関連する腸内細菌の具体的な候補として考えられた。しかし、多様性指数では変化が見られなかったことから大麦が腸内細菌叢に与える影響は限定的なものと考えられた。また、これまで報告されていたPrevotellaやBlautiaとの関連は認められなかった。

BifidobacteriumおよびButyricicoccusはどちらも食物繊維を分解し、短鎖脂肪酸を産生する腸内細菌であり、短鎖脂肪酸は腸内細菌が産生する最も主要な機能性物質であることから宿主にとって有用な腸内細菌と考えられる。Bifidobacteriumはライ麦やその他の食物繊維によって増加することが報告されており、日本人の特徴的な腸内細菌でもある。Butyricicoccusは動物試験で大麦との関連が報告されていた。また、Butyricicoccusは食物繊維摂取量が多い地中海食との関連も報告されている。しかし、本研究ではモデル2で効果が認められなかったことから他の食事要因による交絡が否定できなかった。

本研究にはいくつかの限界が考えられる。第一に研究の参加者は大麦を加工している企業の従業員を対象としているため、一般集団よりも大麦を多く摂取している可能性が高い。また、会社に良く見られるために摂取量を多く申告している可能性が有る。良い食習慣同士は互いに相関が高いことから、他の食習慣が影響し大麦の効果が過大評価されている可能がある。本研究では腸内細菌の代謝産物や遺伝子の機能まで調べていない為、結果の考察は限定的である。

【結論】
大麦は日本人の腸内細菌叢を変化させる可能性が示唆された。大麦と関連が有る腸内細菌の候補としてBifidobacteriumおよびButyricicoccusが示唆された。

この論文で使われている画像

関連論文

参考文献

1. Nishijima S, Suda W, Oshima K, Kim S-W, Hirose Y, Morita H, et al. The gut microbiome of healthy Japanese and its microbial and functional uniqueness. DNA Res. 2016;23(2):125–33. https://doi.org/10.1093/dnares/dsw002

2. Sonnenburg ED, Sonnenburg JL. Starving our microbial self: The deleterious consequences of a diet deficient in microbiota-accessible carbohydrates. Cell Metab. 2014;20(5):779–86. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2014.07.003

3. Matsuoka T, Tsuchida A, Yamaji A, Kurosawa C, Shinohara M, Takayama I, et al. Consumption of a meal containing refined barley flour bread is associated with a lower postprandial blood glucose concentration after a second meal compared with one containing refined wheat flour bread in healthy Japanese: A randomized control trial. Nutrition. 2020;72:110637. https://doi.org/10.1016/j.nut.2019.110637

4. Martínez I, Lattimer JM, Hubach KL, Case JA, Yang J, Weber CG, et al. Gut microbiome composition is linked to whole grain-induced immunological improvements. ISME J. 2013;7(2):269–80. https://doi.org/10.1038/ismej.2012.104

5. Kobayashi T, Kaneko S, Matsuoka T. The effect of barley noodles on blood sugar levels in type 2 diabetes patients. J Japanese Assoc Diet Fiber Res. 2013;17(1):35–40. https://ci.nii.ac.jp/naid/40019769176

6. Matsuoka T, Uchimatsu D, Kobayashi T, Aoe S. Effect of barley on metabolic syndrome related indicators in overweight Japanese men and women. J Japanese Assoc Diet Fiber Res. 2014;18(1):25–33. https://ci.nii.ac.jp/naid/40020187747

7. Nilsson AC, Östman EM, Knudsen KEB, Holst JJ, Björck IME. A cereal-based evening meal rich in indigestible carbohydrates increases plasma butyrate the next morning. J Nutr. 2010;140(11):1932–6. https://doi.org/10.3945/jn.110.123604

8. Kovatcheva-Datchary P, Nilsson A, Akrami R, Lee YS, De Vadder F, Arora T, et al. Dietary fiber- induced improvement in glucose metabolism is associated with increased abundance of Prevotella. Cell Metab. 2015;22(6):971–82. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2015.10.001

9. Arumugam M, Raes J, Pelletier E, Le Paslier D, Yamada T, Mende DR, et al. Enterotypes of the human gut microbiome. Nature. 2011;473(7346):174–80. https://doi.org/10.1038/nature09944

10. Nilsson AC, Ostman EM, Granfeldt Y, Björck IME. Effect of cereal test breakfasts differing in glycemic index and content of indigestible carbohydrates on daylong glucose tolerance in healthy subjects. Am J Clin Nutr. 2008;87(3):645–54. https://doi.org/10.1093/ajcn/87.3.645

11. Lifschitz CH, Grusak MA, Butte NF. Carbohydrate digestion in humans from a beta-glucan- enriched barley is reduced. J Nutr. 2002;132(9):2593–6. https://doi.org/10.1093/jn/132.9.2593

12. Hosomi K, Ohno H, Murakami H, Natsume-Kitatani Y, Tanisawa K, Hirata S, et al. Method for preparing DNA from feces in guanidine thiocyanate solution affects 16S rRNA-based profiling of human microbiota diversity. Sci Rep. 2017;7(1):4339. https://doi.org/10.1038/s41598-017-04511- 0

13. Caporaso JG, Kuczynski J, Stombaugh J, Bittinger K, Bushman FD, Costello EK, et al. QIIME allows analysis of high-throughput community sequencing data. Nat Methods. 2010;7(5):335–6. https://doi.org/10.1038/nmeth.f.303

14. Mohsen A, Park J, Chen Y-A, Kawashima H, Mizuguchi K. Impact of quality trimming on the efficiency of reads joining and diversity analysis of Illumina paired-end reads in the context of QIIME1 and QIIME2 microbiome analysis frameworks. BMC Bioinformatics. 2019;20(1):581. https://doi.org/10.1186/s12859-019-3187-5

15. Casella G, Fienberg S, Olkin I. A Modern Approach to Regression with R. Vol. 102, Design. 2006. 618 p. https://doi.org/10.1007/978-0-387-35434-7

16. Ito K, Murphy D. Tutorial: Application of ggplot2 to pharmacometric graphics. CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2013;2(10): e79. https://doi.org/10.1038/psp.2013.56

17. Eriksen AK, Brunius C, Mazidi M, Hellström PM, Risérus U, Iversen KN, et al. Effects of whole- grain wheat, rye, and lignan supplementation on cardiometabolic risk factors in men with metabolic syndrome: a randomized crossover trial. Am J Clin Nutr. 2020;111(4):864–76. https://doi.org/10.1093/ajcn/nqaa026

18. So D, Whelan K, Rossi M, Morrison M, Holtmann G, Kelly JT, et al. Dietary fiber intervention on gut microbiota composition in healthy adults: a systematic review and meta-analysis. Am J Clin Nutr. 2018;107(6):965–83. https://doi.org/10.1093/ajcn/nqy041

19. Moen B, Berget I, Rud I, Hole AS, Kjos NP, Sahlstrøm S. Extrusion of barley and oat influence the fecal microbiota and SCFA profile of growing pigs. Food Funct. 2016;7(2):1024–32. https://doi.org/10.1039/c5fo01452b

20. Pratt C, Campbell MD. The effect of Bifidobacterium on reducing symptomatic abdominal pain in patients with irritable bowel syndrome: a systematic review. Probiotics Antimicrob Proteins. 2020;12(3):834–9. https://doi.org/10.1007/s12602-019-09609-7

21. Eeckhaut V, Machiels K, Perrier C, Romero C, Maes S, Flahou B, et al. Butyricicoccus pullicaecorum in inflammatory bowel disease. Gut. 2013;62(12):1745–52. https://doi.org/10.1136/gutjnl-2012-303611

22. Scott KP, Duncan SH, Flint HJ. Dietary fibre and the gut microbiota. Nutr Bull. 2008;33(3):201–11. https://doi.org/10.1111/j.1467-3010.2008.00706.x

23. Zhu C, Sawrey-Kubicek L, Beals E, Rhodes CH, Houts HE, Sacchi R, et al. Human gut microbiome composition and tryptophan metabolites were changed differently by fast food and Mediterranean diet in 4 days: a pilot study. Nutr Res. 2020;77:62–72. https://doi.org/10.1016/j.nutres.2020.03.005

参考文献をもっと見る

全国の大学の
卒論・修論・学位論文

一発検索!

この論文の関連論文を見る