Gezondheidseffecten van groente Health space model, groente technisch bekeken

Transcriptie

1 Gezondheidseffecten van groente Health space model, groente technisch bekeken Marjan van Erk Research group Microbiology and Systems Biology het Nationaal Groentecongres, Broccoli voor Beginners 12 sept 2013

2 2

3 Overzicht Meten van gezondheid!? Het voorbeeld van 200g groente GroentenFruit Bureau

4 Take home message Voeding & gezondheid = bestuderen van subtiele effecten in (relatief) gezonde mensen Systems biology aanpak kan hierbij goed helpen Veel meten Slimme wiskunde Biologische context

5 VOEDING & GEZONDHEID Waarom is het zo moeilijk om in een interventiestudie een effect van voeding aan te tonen? Gezonde populatie Meerdere mechanismes Subtiele en langetermijn effecten Interactie tussen ingredienten / nutrienten Meerdere organen Interindividuele variatie Keuze van referentie

6 Meten van Gezondheid meten van ziekte Definitie van gezondheid Veel meten + geïntegreerde analyse en interpretatie How healthy? What to measure? How to measure? How to improve? Niet alle mensen op een hoop maar subgroepen of zelfs personalized

7 Gezondheid WHO definitie van gezondheid: Health is a state of complete physical, mental and social wellbeing and not merely the absence of disease or infirmity.

8 Huber et al., BMJ 2011: The ability to adapt

9 Veel meten ( phenotyping ): omics analyses Technology: high throughput, multi organ, multi level High-end data mining and warehousing clinical chemistry proteome metabolome transcriptome Genetic data fluxes

10 Data integratie en interpretatie Veel meten, biologische context, netwerk analyse Important link! Veel metingen Groepjes veranderde parameters Netwerk van interacties, gebaseerd op kennis uit literatuur

11 Overzicht Meten van gezondheid!? Het voorbeeld van 200g groente Veel meten + geïntegreerde analyse / interpretatie Dmv health space kijken naar individuele responsen GroentenFruit Bureau

12 Groente Er zijn veel aanwijzingen dat eten van groente en fruit gezond is (epidemiologische studies) Mechanisme grotendeels onbekend Aanbeveling: 2 ons groente & 2 stuks fruit, want is goed voor de gezondheid. Kunnen we dat ook aantonen? De methodiek om gezondheid te meten wordt getest met groente

13 Interventie studie Eten van veel groente (200 gram) vergelijken met eten van weinig groente (50 gram) Vrijwilligers met gezond gewicht en vrijwilligers met obesitas Onderzoeksvragen: 1. Kun je mbt systeem biologie aanpak gezondheidseffect van groente consumptie aantonen? 2. Is het effect van groente verschillend bij mensen met overgewicht vergeleken bij mensen met normaal gewicht?

14 Toelatingscriteria Gezonde mannen tussen de jaar oud BMI of BMI kg/m2 Gebruikelijk Nederlands voedingspatroon Groenten eten en lekker vinden

15 Studie opzet 32 mannen: 15 normaal gewicht & 17 obees 4 weken 4 weken 200 g groente 50 g groente 50 g groente 200 g groente Veel metingen (innovatieve technologieën)

16 Groente consumptie Vier weken 50 gram: weinig!!! Vier weken 200 gram: veel!!! Vers: 2 x per week tomaat, bloemkool, groentemix (ui/paprika/wortel/prei), bietjes Blikken: 5 x per week Sperziebonen, doperwten, wortels, tuinbonen, snijbonen, en nog enkele voor de variatie 16

17 Na vier weken: Testdag Nuchtere bloedafname voor diverse analyses; Opvangen van een beetje urine; Invullen van diverse vragenlijsten; Meten van gewicht, taille -en heupomvang, bloeddruk; Eten van een standaard ontbijt (twee broodjes met kaas) Suikerdrankje drinken voor darmgezondheidstest; Maximaal test op de fiets -> challenge test Bloedafname na de maximaal test op de fiets Opvangen van urine (24 uur lang); Vetbiopten: na 3 weken al afgenomen 17

18 Metingen Plasma: Klinische chemie: glucose, triglyceriden, vrije vetzuren, insuline, HbA1c, cholesterol, ɣ-gt, ALAT, ASAT, haematologie, creatinine, lactaat, etc Inflammatie markers: IL-1beta, IL-6, IL-8, TNF-α, IFN-ɣ, GM-CSF Uitgebreide set aminozuren (LC-MS metabolomics platform: metabolieten met amino-groep) Set van 21 oxylipins (LC-MS metabolomics platform) Vetbiopten Microarray analyse: expressie van > genen [subset: 20 samples]

19 Resultaten Plasma: ASAT en ALP asparagine, leucine, threonine, methionine sulfoxide 9-HODE, prostaglandin D3, 15-HETE Inflammatie markers: geen effect Over het algemeen geen verschil tussen obese vrijwilligers en vrijwilligers met normaal gewicht

20 Resultaten Vetweefsel: teveel metingen om apart te analyseren kijken naar processen Effect groente voornamelijk op 2 processen Ontsteking (inflammatie) Energie metabolisme Verschil tussen vrijwilligers met overgewicht en vrijwilligers met normaal gewicht

21 Veel meten, biologische context, netwerk analyse Important link! Veel metingen Groepjes veranderde parameters Netwerk van interacties, gebaseerd op kennis uit literatuur

22 Data integratie Veranderingen in inflammatie biologische context dmv netwerk analyse plasma Obese vrijwilligers

23 23 Samenvatting Effect van 200 g groente (4 weken) op plasma parameters en genexpressie in vetweefsel Verschil in response in obese vrijwilligers vergeleken met vrijwilligers met normaal gewicht, met name in vetweefsel Hypothese mbt mechanisme: inflammatie, energie metabolisme en centrale regulatoren

24 Health space: Weergeven individuele response op een interventie Groeperen van mensen op basis van de individuele response profielen 24

25 Health space: visualiseren van individuele respons voor de specifieke processen 8 parameters Energy-metabolism Obese, high vegetables Obese, low vegetables Normal, high vegetables Normal, low vegetables Inflammatory processes 43 parameters 13 parameters Focal adhesion

26 Clusteren van individuele responsen Normal Metabolic Obese All Both Mixed

27 Take home message Voeding & gezondheid = bestuderen van subtiele effecten in (relatief) gezonde mensen Systems biology aanpak kan hierbij goed helpen meer inzicht in effect van groente op gezondheid Veel meten Slimme wiskunde Biologische context Referenties: Pasman et al., Genes and Nutrition 2013 Pasman et al., Voeding Nu

28

29 29

30 Daan van Schalkwijk Risk-benefit genomics Eugene van Someren Kitty Verhoeckx Albert de Graaf Rob Stierum modeling Andre Boorsma Elwin Verheij the TNO systems biology team Marvin Steijaert Ivana Bobeldijk metabolomics Niek vd Pas Jack Vogels Sabine Bijlsma Linette Pellis Carina Rubingh Suzan Wopereis Jan vd Greef statistics Ton Rullmann Clinical implementation Ilse Geerars Annelies Stroeve Ben van Ommen Systems biology Marijana Radonjic Nicole Cnubben Bas Kremer Lars Verschuren Marjan van Erk Gerrit Beumer Jildau Bouwman Henk Hendriks Human studies Teake Kooistra Thomas Kelder Gertruud Bakker Mouse studies Robert Kleemann Annette Stafleu Wilrike Pasman Peter Wielinga