PLoS Clinical Trials, 2006; 1(2): (más artículos en esta revista)

Polimorfismos Genéticos en la Pérdida de Peso y Obesidad: A juicio de los aleatorios Hypo-Energética de alto versus Low-Fat dietas

Biblioteca Pública de la Ciencia
Thorkild I. Un Sørensen [1], Philippe Boutin [2], Moira A Taylor [3], Lesli H Larsen [4], Camilla Verdich [1], Liselotte Petersen [1], Claus Holst [1], Søren M Echwald [4], Christian Dina [2], Søren Toubro [5], Martin Petersen [5], Jan Polak [6], Karine Clément [7], J. Alfredo Martínez [8], Dominique Langin [9], Jean - Michel Oppert [7], Vladimir Stich [6], Ian Macdonald [3], Peter Arner [10], Wim H. M Saris [11], Oluf Pedersen [4], Arne Astrup [5], Philippe Froguel [2]
[1] Instituto de Medicina Preventiva, Epidemiología danés Centro de Ciencias, Hospital Universitario de Copenhague, Copenhague, Dinamarca
[2 8090, el Institut de Biologie Lille, el Instituto Pasteur de Lille, Lille, Francia
[3] Facultad de Ciencias Biomédicas, Queen's Medical Centre, University of Nottingham Medical School, Nottingham, Reino Unido
[4] Centro de Diabetes Steno, Gentofte, Dinamarca
[5] Departamento de Nutrición Humana, Centro de Investigación Avanzada de Alimentos, The Royal Veterinary and Agricultural University, Copenhagen, Dinamarca
[6] Departamento de Medicina Deportiva, el Centro de Medicina Preventiva, Tercera Facultad de Medicina de la Universidad Charles, Praga, República Checa
[7] Departamento de Nutrición, del Hospital Hôtel-Dieu, de la Universidad Pierre-et-Marie Curie (Paris 6), Paris, Francia
[8] Departamento de Fisiología y Nutrición de la Universidad de Navarra, Pamplona, España
[9] Unidad de Investigación de la Obesidad, INSERM U586, Louis Bugnard Instituto de Investigación y Clínica Centro, la Universidad de Toulouse Hospitales, la Universidad Paul Sabatier, Toulouse, Francia
[10] La Unidad de Obesidad, Departamento de Medicina, el Instituto Karolinska de Huddinge University Hospital, de Estocolmo, Suecia
[11] Departamento de Biología Humana de la Nutrición, Toxicología y el Centro de Investigación NUTRIM, Universidad de Maastricht, Maastricht, Holanda
Resumen
Objetivos:

Para estudiar si los genes comunes con los polimorfismos de nucleótido único (SNPs) asociados a la obesidad relacionados con fenotipos influir en la pérdida de peso (WL), en individuos obesos tratados por una hipoglucemia-energético de bajo contenido graso o de la dieta con alto contenido de grasa.

Diseño:

Aleatorios, de forma paralela, de dos brazos, abierto en múltiples centros de juicio.

Ambiente:

Ocho centros clínicos en siete países europeos.

Participantes:

771 individuos adultos obesos.

Intervenciones:

10-Semana intervención dietética a la hipo-energética (-600 kcal / día) con una dieta de grasa de energía dirigida, de 20% -25% o 40% -45%, terminó en 648 participantes.

Medidas de resultado:

WL durante la semana 10 en relación con los genotipos de 42 SNPs en 26 genes candidatos, probablemente asociado con la regulación del apetito hipotálamo, la eficiencia del gasto energético, la regulación de la diferenciación de los adipocitos y de la función, los lípidos y el metabolismo de la glucosa, o la producción de adipocytokines, determinó en 642 Participantes.

Resultados:

En comparación con el noncarriers de cada uno de los SNPs, y después de ajustar por sexo, edad, el peso y el centro de referencia, heterocigotos WL mostró diferencias que oscilaron entre -0,6 a 0,8 kg, y homocigosis, fue de -0,7 a 3,1 kg. Genotipo-dependiente WL adicional sobre dieta baja en grasa varió de 1,9 a -1,6 kg en heterocigotos, y de 3,8 a -2,1 kg kg en homocigosis relativo a la noncarriers. Teniendo en cuenta las múltiples pruebas realizadas, ninguna de las asociaciones fue estadísticamente significativa.

Conclusiones:

Polimorfismos en un panel de la obesidad relacionada con genes juegan un papel menor, en su caso, en la modulación de los cambios de peso inducida por una hipo-energética moderada baja en grasa o de dieta con alto contenido de grasa.

INTRODUCCIÓN

La obesidad tiene un conjunto de etiología genética y el medio ambiente [1]. Raramente casos de graves, de aparición temprana la obesidad se han atribuido a mutaciones de un gen único con gran efecto funcional [2]. La genética influye en la obesidad puede ser debido a múltiples combinaciones de los genes con distintos tamaños de efecto pequeño frecuentes relacionados con polimorfismos de nucleótido único (SNP). Estos pueden interactuar entre sí y con el medio ambiente de una manera compleja para influir en la obesidad [2, 3]. Numerosas variantes de genes se ha informado de que se asocia con la obesidad o la obesidad relacionados con fenotipos [4], pero sólo algunas de las asociaciones han sido replicados en otras poblaciones [2, 4].

Es concebible que el efecto de algunos genes en la obesidad fenotipos pueden ser sensibles a los nutrientes. De hecho, la composición de la dieta y / o la ingesta de energía puede modular la expresión de genes a través de complejos mecanismos de transcripción, así como más abajo procesos de productos genéticos [2, 3]. Varios estudios han demostrado claramente que la expresión de múltiples genes en el tejido adiposo se altera por la reducción de la ingesta energética, pero hasta ahora ninguno ha puesto de manifiesto una influencia de la composición de la dieta en esta configuración [3, 5, 6]. Las consecuencias para la salud humana de las alteraciones en estos procesos por los polimorfismos genéticos comunes siguen siendo difíciles de alcanzar, pero que puede ser puesto de manifiesto al demostrar que el efecto de la dieta sobre los cambios de peso depende de las diferencias en los genes, y esto podría también ayudar a explicar las discrepancias en la Estudios de asociación.

Sin embargo, algunos genes-nutrientes estudios de interacción de cambio de peso y la obesidad se han llevado a cabo en los seres humanos, y los resultados han sido ambiguos, si bien se basa en epidemiológico, observacional, y estudios transversales [3, 7] o experimentales más pequeños - Los estudios sobre la alimentación [8]. Algunos estudios [3], incluidos los estudios en gemelos [9], sugieren que los genes juegan un papel en la pérdida de peso (WL) como el resultado de la dieta tratamiento de la obesidad. Estos genes podrían ser los mismos genes de los que participan en la obesidad, por ejemplo, un estudio de la relación entre la variación en el gen MC4R, la forma más común de obesidad monogénica [2, 10], y los resultados del tratamiento quirúrgico [11]. Sin embargo, estudios en gemelos de los dos fenotipos-grado de obesidad y WL-muestran que la correlación genética para estos fenotipos está lejos de 1,0, lo que implica que no es más que un subconjunto de los genes que están detrás de la misma la influencia genética sobre cualquiera de las Dos fenotipos [12].

Un posible enfoque útil para dilucidar el papel de los genes en la obesidad y las dietas sería de estudiar los efectos de los polimorfismos genéticos sobre WL inducida por tratamientos específicos de la dieta de la obesidad. El Consorcio NUGENOB (Gene Interacciones nutrientes-La obesidad en humanos: implicaciones para Guías Alimentarias) ha llevado a cabo un ensayo aleatorizado de intervención de un 10-Semana baja en grasa o con alto contenido de grasas dieta hipo-energética (fijo con contenido de proteínas y el correspondiente alto o bajo Contenido de carbohidratos) en personas obesas de ocho centros en siete países europeos con el propósito específico de estudiar los aspectos de la interacción genes-nutrientes (para más información sobre el proyecto NUGENOB, véase Http://www.nugenob.org ) [13]. Este ensayo demostró que la dieta baja en grasa produce el mismo significa WL como la dieta con alto contenido de grasa, pero resultó en la pérdida de más participantes> 10% del peso corporal inicial y había un menor número de abandonos [13].

El objetivo del presente estudio fue investigar, utilizando el NUGENOB juicio [13], si modula WL polimorfismo genético inducido tanto por un bajo o un alto contenido de grasa dieta hipo-energética. SNPs comunes en un panel de la obesidad relacionada con genes candidatos fueron seleccionados sobre la base de su conocida o presunta participación en diversas partes de los procesos patogénicos de la obesidad y sus fenotipos.

MÉTODOS

El estudio fue un ensayo aleatorizado, paralelo, de dos brazos, open-label, 10-Semana de intervención por dos hipo-energética dietas con bajos o altos contenidos de grasa, llevado a cabo en ocho sitios en siete países europeos. La clínica partes de la prueba se describen en detalle en una publicación anterior [13].

Los participantes y la base de referencia de investigación

Tenemos previsto contratar a 100 caucásicos europeos de cada uno de los siete centros y 50 de otro centro, e incluyó durante el período comprendido entre mayo de 2001 hasta septiembre de 2002 en total de 771 participantes (579 mujeres) procedentes del Reino Unido (Nottingham), Holanda (Maastricht) , Francia (París y Toulouse), España (Pamplona), República Checa (Praga), Suecia (Estocolmo), y Dinamarca (Copenhague).

El estudio destinado a la contratación de los participantes con un índice de masa corporal (IMC) mayor o igual a 30 kg / m 2 y de la edad y 20-50, y sin cambio de peso de más de 3 kg dentro de los 3 meses antes de comenzar el estudio. Los participantes de información clínicamente diagnosticados de hipertensión, la diabetes o hyperlipidæmia tratadas por las drogas, las enfermedades de tiroides no tratada quirúrgicamente o tratados con drogas obesidad, el embarazo, o abuso de alcohol o drogas fueron excluidos. Los participantes no incluidos en otros ensayos fueron reclutados a través de fuentes locales que estén disponibles y conveniente. El comité de ética en cada uno de los centros participantes aprobaron el estudio. Los voluntarios se les informó acerca de la naturaleza del estudio, y se obtuvo el consentimiento por escrito antes de la participación de estudio.

Antes de la cesión a la intervención dietética grupo, todos los participantes se sometió a un minucioso normalizado clínicos y fisiológicos examen descrito en la Norma Procedimientos Operacionales aplica en todos los centros participantes (véase el Protocolo y los anexos de prueba). Cada examen incluyó toma de muestras de sangre, medición de la altura y con un peso y calibrado stadiometer (a la luz la ropa interior y sin zapatos) con un conjunto de las escalas de calibrado. La tasa metabólica en reposo se valoró mediante un sistema de ventilación campana.

Sangre dibujo y procesamiento de muestras de sangre se realizó de acuerdo a las directrices internacionales para estudios genéticos [14]. Toda la sangre se señalaron en tubos vacutainer estériles con ethylenediaminetetraacetic ácido. El plasma se ha retirado, y la capa de células blancas (la capa leucocitaria) se transfirió a cryovials y congeladas a -80 ° C.

Intervenciones

El objetivo de la composición de macronutrientes de las dos dietas es: dieta baja en grasa: 20% -25% de la energía total de grasa, 15% de proteínas y 60% -65% de hidratos de carbono; dieta con alto contenido de grasa: 40% -45% de Total de energía de la grasa, 15% de proteína, y 40% -45% de hidratos de carbono. Ambas dietas fueron diseñados para suministrar 600 kcal / d menos de la energía necesaria calcula individualmente, que se basa en un tratamiento previo la tasa metabólica en reposo multiplicado por un nivel de actividad física de 1,3, asumiendo un estilo de vida sedentario. El programa de alimentación es descrito en detalle en el sitio Web Http://www.nugenob.org . La dieta también instrucciones destinadas a la minimización de las diferencias entre las dos dietas en otros componentes como la fuente y el tipo de grasa, la cantidad y el tipo de fibra, el tipo de carbohidratos, la cantidad de frutas y verduras, y en los patrones de frecuencia de comidas, al tiempo que las costumbres locales en Cuenta, según proceda. Se pidió a los participantes abstenerse de consumo de alcohol. La dieta instrucciones fueron reforzadas y vigiladas, y los participantes se pesaron semanalmente. Los participantes se aconseja a los patrones de su actividad habitual a lo largo del período de intervención dietética. A 3-d, pesaba alimentos récord de dos días de la semana y un día del fin de semana se obtuvo antes del estudio y durante la última semana de la intervención. De un día pesaba alimentos registros se terminaron en el segundo, quinto, y séptimo semanas. La dieta registros fueron analizados con el específicas de cada país la base de datos de nutrientes de los alimentos de uso habitual en cada centro. La composición de nutrientes de la dieta es la base de referencia la media de todo el 3d de las grabaciones, y la composición de la dieta de intervención se basa en un promedio de la dieta en todas las grabaciones durante el período de intervención (Tabla 1].

Objetivos

Los objetivos de este ensayo clínico fueron evaluar el efecto sobre WL obesos en el participante de un bajo contenido de grasa frente a un alto contenido de grasa dieta hipo-energética. Los objetivos del presente análisis fueron a investigar si los genotipos de 42 SNPs en 26 genes candidatos, probablemente asociado con la regulación del apetito hipotálamo, la eficiencia del gasto energético, la regulación de la diferenciación de los adipocitos y de la función, los lípidos y el metabolismo de la glucosa, o la producción de adipocytokines, Influyó en la WL, posiblemente depende de cuál de las dos dietas de los participantes fueron prescritos.

Resultados

Los resultados en el presente análisis son los WL durante los 10-Semana intervención dietética en los distintos grupos de genotipo se define en la SNPs en los genes seleccionados.

La selección de genes candidatos se basó en su contribución potencial a fenotipos relacionados con la obesidad, sus presuntos nutrientes sensibles a la expresión y función de los productos genéticos, y la presencia de SNPs comunes con un supuesto alelo frecuencia por encima de 0,05 que permite un análisis de la interacción entre La dieta y sus efectos en WL. El SNP se seleccionaron a través de análisis de mutaciones de los genes que se encuentran por clonación posicional, el análisis de mutaciones de genes candidatos biológica plausible seleccionados de la literatura y que se encuentran asociados con los efectos funcionales de los productos genéticos, y la pertinente disponible acerca de los conocimientos ya conocidas relacionadas con la obesidad SNPs [2].

Sobre esta base, el 42 SNPs en 26 genes conocidos o que se asocian con la regulación del apetito hipotálamo, la eficiencia del gasto energético, la regulación de la diferenciación de los adipocitos y de la función, los lípidos y el metabolismo de la glucosa, o la producción de varios adipocytokines fueron seleccionados [15 - 54] . Cuadro 2 se enumeran los genes y los SNPs analizados, y que se agrupan según sus funciones en relación con la obesidad fenotipos. Al parecer, de las posiciones de los SNPs que algunos pueden tener efectos funcionales de la evolución de los productos de genes, algunos pueden afectar a la función de promotor, y otros pueden estar en vinculación con otras desequilibrio SNPs con efectos funcionales. Dado que todos los seleccionados SNPs se han encontrado en los estudios previos a asociarse con fenotipos relacionados con la obesidad, que se puede considerar etiqueta SNP potencialmente funcionales de los haplotipos con independencia de su propia presunción de efectos funcionales en relación a los fenotipos relacionados con la obesidad o la dirigida actualmente inducida WL . Para varios de los genes seleccionados (ENPP1, GAD2, CART, SLC6A14, GHRL, PCSK1, ADIPOQ, y WAC) un vínculo desequilibrio análisis garantizado una óptima cobertura de la variación genética conocida en el momento de la selección de genes. Por esta razón, estos SNPs se examinó el riesgo de SNPs, y de los participantes, no el de estos SNPs se denota "noncarriers" correspondiente a "tipos silvestres", independientemente de que se alelos más frecuentes en el presente estudio.

Para cada genotipo, cuatro modelos genéticos se analizaron. En el primer modelo genético general, no hay hipótesis formuladas acerca de un efecto específico de los alelos mutantes en las personas que eran heterocigotos y homocigotos para el gen variante en comparación con los que fueron noncarrier (hipótesis nula). Tres modelos genéticos específicos asumir un efecto particular del gen variante en comparación con el noncarrier: efecto dominante (noncarrier = 0, heterocigotos y homocigotos = 1), co-efecto dominante (que se consideran un efecto aditivo: noncarrier = 0, heterocigotos = 1, Homocigotos = 2), y el efecto recesivo de la variante genética (noncarrier = 0, heterocigotos = 0, homocigotos = 1). Para algunas de las variantes, la homocigosis son tan raros (menos de 10 homocigosis en 7 de los 42 SNPs) que la identificación de la transmisión recesiva o distinción entre dominante y co-dominante de la transmisión no sería posible (Tabla 2].

Genotipificación

Las muestras de la capa leucocitaria, señala en la línea de base, se enviaron al Centro de Diabetes Steno, en Copenhague, el hielo seco, en donde se extrajo ADN. Extrajeron muestras de ADN se diluyeron en Tris / EDTA buffer a una solución stock de ADN de 100 ng / μ l de trabajo y una solución de ADN de 10 ng / μ l. Stock soluciones fueron almacenadas a -80 ° C, las soluciones de trabajo fueron almacenadas a 4 ° C. Muestras de ADN fueron almacenados y manipulados en lugares libres de contaminación de los productos de reacción en cadena de la polimerasa.

Cuarenta de los 42 SNPs en los 26 genes fueron genotipados por el ensayo LightCycler (Roche Diagnostics, Basel, Suiza) (la SLC6A14, CART, GHSR, GAD2, GHRL, LEPROTL1, UCP2, UCP3, WAC, LIPC, IGF2, ENPP1, ADIPOQ , Y los genes CD36) que se basa en la hibridación con sondas fluorescentes etiquetados tintes que permiten la transferencia de energía de resonancia de fluorescencia [55] o por ensayo TaqMan (Applied Biosystems, Foster City, California, Estados Unidos) (la MKKS, PCSK1, FOXC2, PPARGC1A, PPARG2, PPARG3, SREBF1, HSD11B1, KCNJ11, IL6, TNF α, y SERPINE1 genes). Secuencias de los primers pares, etiquetados con fluoresceína y 640 LC Red están disponibles a petición de los autores. Un SNP en IGF2 (-6815 A> T) y uno en CART (-3608 T> C) fueron genotipados por secuenciación directa. No genotipo podría llevarse a cabo en siete de los 771 participantes inscritos en el estudio, y en cinco de los que terminan la intervención. La tasa de éxito fue de genotipos 92,8% -98,8%, excepto para el WAC (89,2%) y SERPINE1 (86,6%).

Tamaño de muestra

Por un solo análisis, el efecto menos detectable (WL, en kg) fue estimada por el programa QUANTO versión 1.0 (véase Http://hydra.usc.edu/gxe ) Con la hipótesis de una potencia estadística de 0,80, un tamaño de muestra de 642 personas, WL y una media de 6,8 kg con una SD de 3,5 kg. Por alelo frecuencias que van de 0.05-0.50, el WL menos detectables de las principales efectos de los genes varió de 1.30-0.78 kg (0,89 kg para un alelo frecuencia de 0.50) para los modelos dominantes, de 7.72-0.89 kg para los modelos recesiva, y de 1,25 -0,55 Kg aditivo para co-modelos dominantes. Suponiendo, además, la distribución equitativa de los participantes entre las dietas, la menos detectable sobre WL efectos de la interacción entre genes y la dieta, el modelo, tal como se especifica anteriormente, varió de 2.59-1.54 kg (1,77 kg para el alelo frecuencia de 0.50) para los modelos dominantes, de 15.5-1.77 kg para los modelos recesiva, y de 2.49-1.07 kg aditivo para co-modelos dominantes.

Cuando el supuesto de que las pruebas para cada SNP en cada modelo genético es un ensayo de la misma hipótesis nula varias veces, el necesario aumento de tamaño de la muestra. Así, como ejemplo, la detección de una diferencia significativa de 1,5 kg entre los niveles bajos de grasa y con alto contenido de grasa en la dieta heterocigotos y una diferencia de 3,0 kg entre las dietas en homocigosis frente a la observada en noncarriers a un nivel alfa de 0,05, y El poder estadístico de 0,80, con cuatro modelos genéticos para los 42 SNPs (168 pruebas de la misma hipótesis nula) requeriría tamaños de las muestras que van desde 5729 a través de 1008 participantes en el juicio por el alelo frecuencias que van desde 0,05 a través de 0,50, respectivamente.

Aleatorización

Bloque estratificado con asignación al azar fue utilizado centro, el género, y tres grupos de edad (20-29 y, 30-39 y 40-50 y la y) como estratos y un tamaño de bloque de 12. La lista de asignación al azar fue generada por computadora y el tamaño de bloque se desconoce a los centros de la clínica. Individual aleatorización se llevó a cabo en el centro de coordinación después de la transferencia de la clínica de los centros de información de referencia en los participantes.

Métodos estadísticos

Examen del equilibrio Hardy-Weinberg se llevó a cabo mediante la aplicación de una prueba a nivel mundial para todos los genotipos (utilizando el programa HWE.GENEPOP) [56], y una prueba para cada genotipo por centro teniendo en cuenta las diferencias por su resumen de las estadísticas de χ 2 de Pearson para cada Centro y comparar con una distribución χ 2 con 8 grados de libertad. Genotipo distribuciones en distintos subgrupos (versus noneligible elegibles, las mujeres versus hombres, la dieta grupos aleatorios, y finalizaron frente a noncompleters de la intervención) se compararon mediante la χ 2 de Pearson estadísticas según corresponda. El resultado primario en el presente análisis se entenderá WL (en kg) con los intervalos de confianza del 95% (IC), a condición de que el genotipo y la dieta. El WL se calculó como la diferencia entre el peso registrado inmediatamente antes de la aleatorización y el peso en la realización del programa de intervención. Las diferencias en los cambios de peso corporal se compararon los modelos de regresión, en el que el control de centro (efecto aleatorio de Gauss), el sexo, la edad (lineal y cuadrado), y el peso de referencia (lineal) por separado para hombres y mujeres. Las distribuciones de los residuos son compatibles con la distribución normal y esto fue verificado por el test de Shapiro-Wilk.

El modelo de regresión hacer frente a los efectos de los genotipos sobre WL-principales efectos evaluados en un modelo único para cada genotipo-incluidos los genotipos de cada variante como covariables y como covariable separado, el grupo de dieta a la que los participantes habían sido asignados al azar. La interacción gen-dieta análisis fue llevado a cabo por la estimación de cada genotipo en la diferencia WL, ajustado por el modelo de regresión, tal como se describe, entre el grupo bajo en grasa (lf) y el alto contenido de grasa (hf) grupo, y luego comparar los WL por diferencias en la dieta de un grupo particular variante genética (ga) y la noncarrier (ve); usando la notación indicado, el resultado variable que expresa la interacción se derivan de esta ecuación: [WL (lf, ga) - WL (hf , Ga)] - [WL (lf, ve) - WL (hf, gn)]. Por lo tanto, un valor positivo de unos WL diferencia indica una mayor WL en la dieta baja en grasa que en la dieta con alto contenido de grasa en las personas portadoras del gen que en noncarriers variante de la variante.

Para todos los genes en el genotipo que se llevó a cabo durante más de un SNP (véase el cuadro 2], basado en el análisis de haplotipos se llevó a cabo por el programa GENECOUNTING (versión 1.3) [57], que implementa un algoritmo de Optimización Expectativa para la estimación de la Haplotipo probabilidades de los participantes ajenos sin hacer referencia al fenotipo. Posteriormente, se ha estimado la posible relación entre los haplotipos de cada cromosoma y por WL utilizando pares de haplotipos para cada participante como covariables en los modelos de regresión con WL como resultado. Esto fue llevado a cabo por múltiples imputaciones. En 1000 cada una de las imputaciones, un nuevo conjunto de datos se generó cuando el haplotipo pares para cada uno de los participantes se extraen al azar según el haplotipo probabilidades de todos los posibles haplotipos para cada individuo según las estimaciones del programa GENECOUNTING. Los imputados son cada uno de los conjuntos de datos analizados por el mismo modelo univariado, el WL sus diferencias y se estimaron las diferencias basadas en el método de imputación, y una prueba para la salida de ninguna asociación fue construido [58]. Este enfoque aprovecha toda la información posible sobre los haplotipos para cada uno de los participantes, en contraste con los métodos convencionales de selección de cada individuo sólo el haplotipo más probable, lo que implica que todos los demás menos probable haplotipos se descartan.

La significación estadística se estableció en p <0,05, pero como se mencionó anteriormente, la interpretación de la significación debe tener en cuenta que la prueba se realiza para dos diferentes tipos de hipótesis (gen efectos sobre WL como tal, y la interacción de genes × dieta) , Cuatro diferentes tipos de modelos genéticos (no especificadas, dominante, co-dominante, recesiva y) y 42 diferentes SNPs (es decir, en 2 × 168 = 336 parcialmente dependientes de los análisis). Aunque no adecuada corrección formal para múltiples ensayos está disponible para este escenario, todo parece estadísticamente significativa único resultado de las pruebas debe ser considerado provisional, que requiere la replicación independiente, en otros estudios.

El software estadístico SPSS versión 11.5 (SPSS, Chicago, Illinois, Estados Unidos); SAS versión 8.2 (SAS Institute, Cary, Carolina del Norte, Estados Unidos), y STATA versión 8.0 (Stata, College Station, Texas, Estados Unidos), fueron Utilizarse en su caso.

RESULTADOS
Flujo de pacientes y números analizados

El resultado de la intervención dietética juicio se ha informado en detalle en otra parte [13]. De los 771 individuos obesos inscritos en el ensayo, 648 terminó la intervención dietética, y el genotipo se disponía de datos en 643 de estos participantes debido a la falta de ADN o genotipo fracaso en 5 participantes.

En este grupo, 129 personas (20,1%) exhibieron características se apartan de los criterios de contratación, principalmente debido a su menor índice de masa corporal basal (rango 26.4-29.9, con una media de 29,2) en 35 personas (5,5%) o la inestabilidad de peso durante los últimos 3 meses antes de la matriculación En 73 (11,4%), pero todos fueron conservados en el presente análisis, porque antes no había razones para suponer que esto afectaría a los resultados de los análisis. Uno de los participantes se considera una de las demás por tener una combinación de un gran exceso de IMC (66,1 kg / m 2; todos los demás estaban por debajo o igual a 56 kg / m 2) y aumento de peso corporal durante la intervención, que afecta a la subyacente básico de regresión Modelo. Por lo tanto, el presente análisis se basa en 642 personas. La relación entre los originalmente contratados 771 participantes y la distribución de los grupos aleatorios se muestran en la Figura 1.

Base de Datos

Sólo había pequeñas diferencias en la distribución de los genotipos entre este grupo y los que no completaron la intervención (datos no publicados). La distribución de los genotipos en noncarriers, heterocigotos y homocigotos, el alelo frecuencias, y los resultados de las pruebas de equilibrio de Hardy-Weinberg se muestran en la Tabla 2. Todas las frecuencias de los alelos superó 0,05 excepción de GSHR -447 C> G, que, sin embargo, se mantuvo en el análisis. Como era de esperar, parece que las frecuencias de homocigotos para un número de alelos eran tan pequeñas que el análisis de las asociaciones con los modelos genéticos específicos sería imposible o muy incierto, como también se indica en la estimación de los efectos menos detectable. La prueba mundial de Hardy-Weinberg de todos los genotipos no mostraron desviaciones significativas dentro de cada centro. Como muestra el Cuadro 2, la prueba para cada genotipo mostró que todos los SNPs de restricción de tres (GAD2, +83897 T> A; ADIPOQ, +276 T> G, y TNF α, -308 G> A) se encuentran en equilibrio de Hardy-Weinberg , Pero en vista de la no sospechoso menor de edad y salida del equilibrio, estos SNPs se mantuvieron en el análisis. El genotipo o distribuciones no mostraron diferencias pequeñas (de los cuales ninguno fue estadísticamente significativa después de un ajuste adecuado de múltiples ensayos), entre hombres y mujeres, entre los dos grupos de dieta, o entre los (en retrospectiva) y elegibles noneligible grupos (datos no publicados), Y, por tanto, no se consideró necesario al comprobar cada uno de los genotipos de ajuste para los otros genotipos.

La ingesta total de energía y grasa de la dieta de energía por ciento durante las intervenciones fueron orientadas en el intervalos (Tabla 1]. WL media fue del 6,9 kg en el grupo bajo en grasa, y de 6,7 kg en el grupo con alto contenido de grasa, sin diferencia significativa grupo (media de 0,3 [IC 95%, -0,3 a 0,8] kg), lo que corresponde de cerca a la WL Espera de la restricción de energía alimentaria. Los dos grupos de la dieta no fueron diferentes en la base de referencia y la disminución de la masa grasa, masa corporal magra, la circunferencia de la cintura, circunferencia de la cintura y la insulina en ayunas, ni en los niveles de glucosa [13]. Los perfiles de lípidos en sangre-como se esperaba diferían de las diferencias en la composición de la dieta (baja en grasa de la dieta grupo había una mayor disminución de colesterol en el plasma, plasma de las lipoproteínas de baja densidad colesterol, plasma y lipoproteínas de alta densidad de colesterol, y menos disminución en el plasma triacilglicerol) , Que apoya la intervención dietética que hizo alcanzar los diferencia en la dieta consumida [13]. Hubo, sin embargo, una considerable variación interindividual en inexplicables WL dentro de los dos grupos, con desviaciones estándar de 3,4 kg y 3,5 kg en el bajo contenido de grasa y alto contenido de grasa grupos, respectivamente (Tabla 1], que podría ser causada por diferencias genéticas.

Estimación y resultados
Análisis auxiliares
Eventos adversos

Como ya se informó, no hubo eventos adversos [13]. Abandonos se debido a los cambios en las circunstancias personales, la aversión de la dieta, y los nuevos problemas de salud no relacionados con la dieta.

DEBATE
Interpretación

El objetivo de este estudio aleatorizado la utilización de la intervención dietética como un enfoque experimental para investigar si los efectos de un grupo de 42 SNPs en 26 genes que se asocian con WL inducida por dieta, y si estos efectos son sensibles a la grasa (frente a los hidratos de carbono) Contenido de una dieta hipo-energética. Todos los genes son conocidos o que se asocian con fenotipos relacionados con la obesidad o de participar en los procesos fisiopatológicos implicados en la obesidad. La conclusión general del análisis es que no hay indicios en estos resultados de una importante influencia de cualquiera de estos polimorfismos genéticos en la evolución clínica de la intervención. Al considerar las diversas dimensiones de múltiples pruebas llevadas a cabo para hacer frente a este tema, los pocos resultados estadísticamente significativos, obtenidos sin ningún tipo de ajuste por las múltiples pruebas, deben considerarse sólo como lleva a nuevas hipótesis acerca de los efectos de determinados polimorfismos genéticos que deben abordarse En estudios posteriores. Así, el estudio sugiere que en el SNP PCSK1, WAC, HSD11B1, y TNF α, y, posiblemente, los haplotipos de los genes de la GAD2 y ENPP1 dieta puede modular los genes inducidos por los cambios de peso, y que el efecto del contenido de grasa de la dieta puede depender de SNPs en el SLC6A14, KCNJ11, ENPP1, ADIPOQ, y TNF α genes.

El problema de los múltiples ensayos de las relaciones genotipo-fenotipo cuantitativo no tiene solución unívoca. Por un lado, hay claramente elementos de las pruebas de hipótesis nulas que no pueden distinguirse en anteriores razones que hacen que sea injustificable a considerar cada prueba estadística independiente de todos los demás. Por otra parte, es posible que no se justifica para examinar todas las pruebas, como las pruebas de la misma hipótesis nula, en cuyo caso el ajuste por cuantitativos convencionales, por ejemplo, el método de Bonferroni se justificaría. Sin embargo, el número de pruebas de significación estadística de p = 0,05 fue acerca de lo que cabría esperar en virtud de las pruebas repetitivas de la misma hipótesis nula. Esto sugiere que ninguna de las conclusiones estadísticamente significativas deben ser interpretados con cautela y sólo se utiliza como base para nuevos estudios de la posible papel de estos polimorfismos genéticos.

El presente estudio tiene limitaciones en cuanto a los genotipos y fenotipos. El análisis de SNPs en los genes candidatos se llevó a cabo sin el control de la variación posiblemente asociados en el contexto genómico. A pesar del control de la población por el centro de origen, puede haber todavía estratificación de la población que pueden producir efectos falsos o disimular el verdadero efecto. Por otra parte, los resultados de cualquier genotipo de los efectos que pueden tener en cuenta la especial vinculación SNP está en desequilibrio con otros SNPs en el locus o incluso en la vecina región cromosómica, que se extiende más allá de los haplotipos de los genes particular a prueba, y estos otros SNPs puede, de hecho, Ser responsables de los efectos observados. Los criterios de selección de los SNPs no se basaban en pruebas antes de sugerir un papel funcional en la dieta inducida WL, que no estaba disponible. Durante varios SNPs, la homocigosis son tan poco frecuentes que las estimaciones de los efectos recesivos o distinción entre dominante y co-dominante efectos son imposibles, que se refleja también en la anchura de las entidades de crédito. Por estos SNPs, el análisis se centra en la general nonspecified y / o los modelos genéticos dominantes. The speculative possibility that the effect of the SNPs in one gene may depend on genetic sex differences or on the presence of particular SNPs in another gene (gene-gene interactions or epistasis) could not be adequately addressed in the present study, but the genotype distributions in men and women and in the two randomised diet groups were almost similar. Finally, the selection of SNPs in the candidate genes may not provide a comprehensive coverage of the steadily evolving knowledge about the genetic variation in these genes, so we cannot exclude the possibility that other SNPs, not in linkage disequilibrium with those investigated, in some of the genes may have an influence on the clinical outcomes.

Not all individuals enrolled in the NUGENOB trial completed the dietary intervention or strictly met the recruitment criteria, but previous analysis, using imputation of the missing values and sensitivity analysis have shown that the overall results of the two diets on WL are quite robust [ 13 ] . Moreover, the genotype distributions were almost similar in these subgroups. We therefore find it unlikely that the inclusion of the participants not fulfilling the recruitment criteria or the restriction of the present study to those completing the dietary intervention has caused any bias in assessment of the role of the genetic variation on WL. On average, targets set for dietary changes were achieved, as also verified by the average WL and the diet-dependent differences in changes in blood lipids [ 13 ], but there were considerable individual differences in reported dietary intake, both with regard to energy restriction and dietary composition (see Table 2 ). It is possible that differences in actual intake have obscured some main effects or interaction effects of the SNPs on the WL, but the likely measurement errors in reported dietary intake prohibit a valid search for such effects. The study period is limited to 10 wk, and the energy restriction was moderate, so it is possible that the more prominent gene-diet interactions may emerge by more severe energy restriction (eg, by very-low-calorie diets), or during more prolonged intervention and weight maintenance diet. On the other hand, current management strategies for obesity do aim at rather moderate WL as clinically relevant goals [ 59 , 60 ]. Furthermore, it is possible that interactions between genes and diet composition may depend on whether or not there is a concomitant dietary energy restriction. The phenotype analysed is a composite phenotype, and although the average changes in anthropometrics and body composition were similar in the two diet groups [ 13 ], the genotype effects on the reduction of adipose tissue mass at various sites (ie, general versus peripheral and abdominal sites) may be different. The study size did not allow a more detailed analysis of differential effects of the genotypes by differences in other characteristics, including those adjusted for in the analysis, (eg, gender, age and baseline body weight).

Generalisability

The study population originates from various parts of Europe that have different obesity prevalence rates. It can thus be assumed to be rather heterogeneous with respect to the genetic and/or the environmental factors that may influence body weight regulation. Analysis of the allele distribution of the genes tested in the present study has shown that there is great genetic heterogeneity between the populations from the various participating sites (C. Dina et al., unpublished data). We adjusted the analysis (using random effects models) for confounding because of such differences, which, however, assumes that the gene-diet interaction as such is not modified by factors that differ among the various parts of Europe.

The fairly strict inclusion criteria as well as the recruitment basis and procedures may have implications for the generalisability of the results. One obvious such limitation is illustrated by the predominance of women in the trial. On the other hand, this and other aspects of the characteristics of the participants in the trial are likely to represent the patient population seeking dietary treatment for their obesity problem. We have no prior reasons to believe that any of the constraints on the study population would modify the results of the study.

Overall Evidence

In the NUGENOB trial, we found almost equal mean WL in the two diet groups, but there was a considerable interindividual variation in WL [ 13 ], to which genetic variation may contribute. However, the observed effects of the SNPs in the genes were moderate and the findings need to be further investigated before they can be considered contributing to the individual variation in WL during dieting.

Thus, these results do not contribute evidence to future optimisation of dietary treatment of obesity by tailoring the diet to the individual patients according to genotypes that may predict the outcome of the treatment. Although the range of observed WL differences does have clinical significance [ 59 , 60 ], the findings in the present study do not, by themselves, lend support to such use of the genotypes in the panel of genetic polymorphisms tested. When judged to be clinically indicated, either of the dietary regimens investigated may be used for inducing WL in obese individuals in accordance with the previously reported results [ 13 ].

Most effects were compatible with dominant and/or additive co-dominant effects, and only SNPs in the ENPP1 and WAC genes had recessive effects, which also were less likely to be discovered because of the lower frequency of homozygotes for the particular variant. The SNPs in the HSD11B1, TNFα, and the WAC genes and a haplotype of ENPP1 increased the WL, whereas the SNPs in the GAD2 and PCSK1 genes reduced the WL. The SNPs in the SLC6A14, KCJN11, and TNFα lead to an increased WL by a low-fat diet compared to a high-fat diet, whereas SNPs of the ENPP1 and ADIPOQ had the opposite effect.

The genes in which significant effects of the SNPs were observed belonged to several different categories of presumed function in the obesity-related phenotypes (see Table 2 ). The SLC6A14 and PCSK1 genes and possibly GAD2 are presumed to influence hypothalamic regulation of appetite [ 15 , 1719 ]. The WAC gene may be involved in regulation of adipocyte differentiation and function [ 38 ]. Several of the genes presumed to be associated with regulation of lipid and glucose metabolism (the HSD11B1, IGF2, KCJN11, and ENPP1 genes) [ 39 , 4246 ] and the production of adipocytokines (the ADIPOQ and TNFα genes) [ 47 , 48 , 52 , 53 ] were involved. Surprisingly, the SNPs in the candidate genes affecting efficiency of energy expenditure ( UCP2 and UCP3 ) showed no effects. Clearly, a better understanding of the specific roles of the SNPs of these genes in altering the function of the multiple, possibly interacting pathways, involved in producing the WL by the particular diets, will require further exploration of how the SNPs affect the intermediate phenotypes, possibly also during overfeeding and weight gain. The differences in effects on WL and the statistical strength of the various SNPs were rather small, so the impact of the SNPs on dietary-induced WL may primarily depend on the frequency of the variant allele, which was highest for the WAC , SLC6A14, and KCNJ11 genes, which, for this reason, may deserve particular attention.

The problems in interpretation of the findings in the present study encourage considerations of how the potential of the modern access to the genomic information may be used in the future in such clinical studies, as also exemplified in a recent large-scale study of candidate genes associations to type 2 diabetes [ 61 ]. In addition to the obvious request of greater sample sizes, possibly by replication of the study (which may be very challenging and expensive) it should be considered to reduce the statistical noise in the assessments of the correlations and associations between genotypes and phenotypes. A variety of approaches may be employed, including refined definitions of genotypes and phenotypes, better control of background genetic and environmental factors also influencing the phenotype at interest, better study designs and methods for measurements of phenotypes, and further developed statistical tools for handling multiple testing . Identification of intermediate phenotypes closer to the pathway steps to the genes combined with better knowledge about both within and between locus interactions of the genetic variants may both reduce the statistical noise and yield a deeper insight into how the genes operate and how the genetic variation eventually influences the clinically relevant phenotype.

In conclusion, the results of the present study suggest that polymorphisms in several genes associated with obesity-related phenotypes did not have any major impact on weight reduction during short-term either high-fat or low-fat hypo-energetic diet in obese participants, as implemented in the present study. Thus, the results as such do not provide evidence to support revision of current dietary treatment regimens for obesity on the basis of individual genotyping. The results gave tentative leads that some genetic polymorphisms may modulate the diet-induced WL, but this needs to be confirmed and further explored in future studies.

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