Asociace dietního příjmu a geneticky determinovaných sérových koncentrací mono a polynenasycených mastných kyselin u chronického onemocnění ledvin: poznatky z dietní analýzy a mendelovské randomizace

Abstraktní

Příjem polynenasycených mastných kyselin (PUFA) je obecně spojen s lepší funkcí ledvin, zatímco spojení mononenasycených mastných kyselin (MUFA) zůstává nepotvrzené. Mendelovská randomizační (MR) analýza byla použita k získání nepodložených odhadů kauzální asociace dietárního příjmu a geneticky stanovených sérových hladin PUFA a MUFA s měřením renálních funkcí. Byla použita data od účastníků National Health and Nutrition Examination Surveys (NHANES) od 2005 do 2010. Údaje z největších celogenomových asociačních studií (GWAS) o MUFA, PUFA, eGFR a chronickém onemocnění ledvin (CKD) byly analyzovány pro celý vzorek. Celkem bylo zahrnuto 16 025 účastníků. eGFR se zlepšila napříč rostoucími kvartily celkového příjmu PUFA z 86,3 ± 0,5 (Q1) na 96,2 ± 0,5 ml/min/1,73 m2 (Q4), (p < 0,001). Naopak mezi příjmem MUFA a měřením funkce ledvin nebyla žádná souvislost (vše p > 0,21). V modelech s více proměnnými měl horní kvartil příjmu PUFA o 21 procent nižší riziko CKD, ale mezi rizikem CKD a příjmem MUFA nebyla žádná významná souvislost. Geneticky stanovené sérové ​​koncentrace MUFA (heptadecenoát (17:1), kyselina myristolejová (14:1) a kyselina palmitolejová (16:1)) a PUFA (kyselina -linolenová a kyselina eikosapentaenová) neměly významnou souvislost s rizikem eGFR a CKD. Navíc nebyla nalezena žádná asociace v analýzách stratifikovaných podle stavu diabetu. Vyšší příjem PUFA v potravě je spojen s nižším rizikem CKD, zatímco s hladinami MUFA nebo PUFA v séru nebyla žádná souvislost. Jsou zaručeny další studie včetně klinických studií.

Klíčová slova

mendelovská randomizace; sérové ​​mastné kyseliny; mononenasycené mastné kyseliny; chronické onemocnění ledvin; polynenasycené mastné kyseliny; funkce ledvin.

Kliknutím sem zjistíte, jaké jsou výhody přípravku Cistanche for Kidney

Úvod

Chronické onemocnění ledvin (CKD) je definováno jako významně zhoršená funkce ledvin, identifikovaná sníženou glomerulární filtrací (GFR) nebo zvýšeným vylučováním albuminu močí (albuminurie), které jsou potvrzeny dvakrát nebo vícekrát s odstupem alespoň 3 měsíců [1]. Globální prevalence CKD se odhaduje mezi 11 až 13 procenty, přičemž prevalence se zvyšuje s věkem a až 34 procent subjektů starších 70 let má nízkou eGFR svědčící o přítomnosti CKD [2,3]. Je známo, že CKD souvisí a přispívá k chorobné zátěži mnohočetnými komorbiditami včetně diabetu [4–6], hypertenze [7,8], obezity [9,10] a zejména kardiovaskulárních onemocnění [11–14]. taková je spojena s vyšší mortalitou ze všech příčin [13].

Jak nízké plazmatické koncentrace, tak i dietní příjem n-3 a n{1}} polynenasycených mastných kyselin (PUFA) byly dříve spojovány s poruchou funkce ledvin [15–17], zatímco nižší obsah nasycených mastných kyselin (SFA) příjem byl spojen se zlepšením renálních funkcí [18]. Souvislost mezi mononenasycenými mastnými kyselinami (MUFA) a rizikem CKD však zůstává nedostatečně objasněna. Potenciálním mechanismem, jehož prostřednictvím mohou PUFA hrát ochrannou roli ve funkci ledvin, je snížení určitých aspektů zánětlivé odpovědi, například snížení prozánětlivých cytokinů [19]. U starších dospělých s vyššími hladinami PUFA v séru byly skutečně pozorovány nižší hladiny plazmatických markerů chronického zánětu, jako je CRP a tumor nekrotizující faktor alfa [20]. Taková observační data však nelze použít ke stanovení kauzality sérových PUFA v etiologii CKD.

Mendelovská randomizační (MR) analýza využívající funkční jednonukleotidové polymorfismy (SNP) spojené se specifickými změnami ve fyziologických expozicích (jako jsou sérové ​​MUFA a PUFA) jako genetické nástroje analýzy jsou schopny poskytnout nezaujaté a robustní důkazy o mechanismech patogeneze onemocnění. a účinnost léčby. Ve srovnání s konvenční epidemiologií rizikových faktorů jsou tyto studie podstatně méně náchylné ke zmatení, reziduálnímu zkreslení a obrácené kauzalitě [21]. Zatímco randomizované kontrolované studie (RCT) jsou považovány za užitečné pro stanovení kauzality, jsou často omezeny náklady, časem a etickými omezeními v závislosti na charakteristikách expozice a studovaného chorobného stavu. MR studie lze považovat za způsob, jak se vyhnout těmto inherentním problémům s RCT a kromě toho lze data z takových studií použít ke zlepšení vývoje pilotních RCT a strategií pro klinické studie objasněním potenciální účinnosti intervence nebo i velikost účinku u vybraných jedinců a skupin [22].

Údaje z národního průzkumu (Nutrition and Health Examination Surveys (NHANES)) a analýza Mendelova randomizace (MR) byly proto použity ke stanovení nezkreslených odhadů náhodné asociace geneticky určených sérových hladin a dietního příjmu MUFA a PUFA s funkcí ledvin.

Cistanche prášek

Materiály a metody

Národní průzkum

1. Obyvatelstvo

Použili jsme data z NHANES, která byla dříve podrobně publikována [23]. Stručně řečeno, opakované průřezové průzkumy provádí americké Národní centrum pro zdravotní statistiku (NCHS). Ty se skládají z domácích návštěv, kde se pomocí dotazníků shromažďují údaje o demografických a zdravotních návycích, jako je strava. NHANES používá komplexní vícestupňové postupy vzorkování pravděpodobnosti k zajištění adekvátního rasového/etnického zastoupení a také náboru z různých míst [23]. Rada NCHS Research Ethics Review Board schválila protokol a všichni účastníci poskytli informovaný souhlas.

Metody pro specifické analýzy lze nalézt v NHANES Laboratory/Medical Technologists Procedures Manual [24–27]. Krev byla odebrána z antekubitální žíly podle standardního protokolu. Ke stanovení koncentrace kreatininu v séru byla na straně modulární chemie D×C800 použita metoda Jaffe rate (kinetický alkalický pikrát). Kalibrace kreatininu byla návazná na referenční metodu hmotnostní spektrometrie s ředěním izotopů [28]. Močový kreatinin a močový albumin (které byly hodnoceny pomocí fluorescenční imunoanalýzy na pevné fázi náhodného vzorku moči) [29] byly použity k výpočtu poměru albuminu ke kreatininu v moči (ACR). eGFR byla vypočtena pomocí rovnice CKD Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) (v ml/min/1,73 m2). Prevalentní CKD bylo identifikováno jako eGFR<60 mL/min/1.73 m2 [29].

2. Dietní příjem

Příjem stravy byl hodnocen prostřednictvím 24hodinového stažení, získaného s pomocí vyškoleného tazatele, pomocí automatizované víceprůchodové metody Ministerstva zemědělství Spojených států amerických (AMPM), což je systém rozhovorů se standardizovanými sondami, který je podporován počítačový systém [30,31]. Stručně řečeno, typ a množství všech potravin a nápojů požitých v období 24 hodin před dietním rozhovorem (od 12:00 do 12:00) byly shromážděny pomocí AMPM. AMPM je navržen tak, aby zajistil úplnější a přesnější sběr dat a zároveň snížil zátěž pro účastníky [31,32]. V současné studii jsme použili údaje o celkovém příjmu MUFA a také o příjmu konkrétních MUFA: 16:1 (hexadecenová, běžně známá jako kyselina palmitolejová), 18:1 (oktadecenoová, běžně známá jako kyselina olejová (OA) 20:1 (eikosenová) a 22:1 (tetrakosenová). Analyzovali jsme také údaje o příjmu celkových PUFA a také jednotlivých PUFA: PUFA 18:2 (oktadekadienová, běžně známá jako kyselina linolová (LA)), PUFA 18:3 (oktadekatrienová, běžně známá jako kyselina -linolenová (ALA) ( dokosahexaenová (DHA)).

3. Statistická analýza

Byly použity pokyny CDC pro analýzu komplexních dat NHANES s použitím vhodných metod vážení a zohlednění maskovaného rozptylu [33]. Průměr a standardní chyba průměru (SEM) byly použity pro kontinuální měření (analýza rozptylu) a procenta pro kategorické proměnné (chí-kvadrát). K vyhodnocení normality dat byl použit Kolmogorov-Smirnovův test. Upravený průměr specifických markerů funkce ledvin (sérový kreatinin, ACR a eGFR) napříč kvartily MUFA a PUFA byl odhadnut pomocí analýzy kovariance (ANCOVA). Tyto modely byly upraveny pro věk, pohlaví, rasu, poměr chudoby k příjmu, glykémii nalačno, systolický a diastolický krevní tlak, příjem energie, příjem červeného masa, index tělesné hmotnosti (BMI, kg/m2), diabetes (DM) (vlastně hlášená anamnéza DM nebo glukózy v plazmě nalačno vyšší nebo rovna 126 mg/dl) a hypertenze (HTN), diagnostikovaná u jedinců se systolickým krevním tlakem vyšším nebo rovným 140 mmHg, diastolická krev tlak Vyšší nebo rovný 90 mmHg nebo u pacientů užívajících antihypertenziva [34]. Log transformace byly provedeny pro proměnné s odchylkou od normálního rozdělení. Logistické regresní modely se třemi různými úrovněmi úprav (model 1: věk, pohlaví, rasa a poměr chudoby k příjmu; model 2: věk, pohlaví, rasa, poměr chudoby k příjmu, glykémie nalačno, systolický a diastolický krevní tlak a hypertenze (HTN); a model 3: věk, pohlaví, rasa, poměr chudoby k příjmu, glykémie nalačno, systolický a diastolický krevní tlak, HTN, triglyceridy (TG) a cholesterol lipoproteinů s vysokou hustotou (HDL), diabetes mellitus (DM ), index tělesné hmotnosti (BMI) a C-reaktivní protein (CRP)), byly poté použity k odvození poměru šancí (OR) a 95procentního intervalu spolehlivosti (CI) pro asociaci s převládajícím CKD napříč kvartily MUFA a PUFA. Jako referenční hodnota byl vždy použit nejnižší kvartil. Pro posouzení multikolinearity pro vícenásobné lineární regrese byly v každém kroku použity faktory variační inflace (VIF) [35]. Multikolinearita byla považována za vysokou, když byl VIF větší než 10 [35]. Všechny testy byly oboustranné a p-hodnota menší než 0,05 charakterizovala významné výsledky.

Cistanche tubulosa

Mendelova Randomizace

1. Návrh studie

Tato studie používala dvouvzorkový design studie MR. Stručně řečeno, souhrnné statistiky z různých celogenomových asociačních studií (GWAS) byly analyzovány pro sledované expozice (sérové ​​MUFA a PUFA) a výsledky (renální funkce) za účelem odhadu účinků prvních na druhé [36]. To znamená, že genetické prediktory sérových MUFA a PUFA byly aplikovány na extenzivně genotypované studie případ-kontrola funkce ledvin (eGFR a riziko CKD), aby se získaly odhady jejich asociace.

2. Genetické prediktory expozic

Získali jsme souhrnná data pro asociaci mezi SNP a čtyřmi cirkulujícími MUFA (kyselina myristolejová (14:1 (oktadecenoová)), kyselina palmitolejová (16:1 (hexadecenová)), 10-heptadecenoát (17:1), kyselina olejová (18:1 (oktadecénní))) z GWAS (7824 dospělých evropských předků) (doplňková tabulka S1). Genotypizace, kontrola kvality a postupy imputace byly již dříve vypracovány [37]. Pro analýzu sérových PUFA jsme získali souhrnná data pro asociaci mezi SNP a cirkulující koncentrací ALA a EPA z CHARGE meta-GWAS (n=8866 dospělých, evropského původu) [38]. V případech, kdy SNP nebyl k dispozici pro výslednou souhrnnou statistiku GWAS, byly identifikovány proxy SNP. Pro takové proxy SNP byla vyžadována minimální vazebná nerovnováha (LD) r2=0.8. Odhady zkreslení účinku mohou být vyvolány korelací mezi SNP, a abychom toto zkreslení minimalizovali, byly naše genetické nástroje omezeny na nezávislé SNP, které nejsou ve vazebné nerovnováze (p=0.0001). Jako "genetické nástroje" označujeme sadu SNP, které zastupují sérové ​​MUFA a PUFA.

3. Genetické prediktory výsledků

Metaanalýza skládající se z největšího genotypovaného studijního vzorku (n=133,413 s replikací až u 42 166 účastníků) byla použita k získání genetických asociací s eGFR [39], která byla stanovena pomocí čtyř proměnných Modification of Dieta při onemocnění ledvin (MDRD) Studijní rovnice [39]. Stanovení CKD bylo eGFR<60 mL/min/1.73 m2 and that of type 2 diabetes (T2 D) was fasting glucose ≥126 mg/dL, antidiabetic drug treatment, or self-reported. Kidney function and T2 D were assessed simultaneously. For the GWAS analysis, a centralized analysis plan was applied with each study regressing sex- and age-adjusted residuals of the logarithm of eGFR on the SNP dosage levels. Furthermore, logistic regression of CKD was performed on SNP dosage levels, adjusting for sex and age. For all traits, adjustment for appropriate study-specific features, such as study site and genetic principal components, was included in the regression, and family-based studies appropriately accounted for relatedness.

4. Statistika

Kombinovali jsme účinek nástrojů pomocí metody vážené inverzní variací (IVW). Hodnota Q pro IVW byla použita ke stanovení heterogenity. Vzhledem k tomu, že odhad konečného účinku může být potenciálně ovlivněn pleiotropními variantami, byla provedena analýza citlivosti zahrnující vážený medián (WM) a MR-Egger s použitím metody vynechání [36]. Kauzální odhady u MR-Egger jsou méně přesné než ty, které byly získány pomocí IVW MR [40] v důsledku nižší četnosti falešně pozitivních výsledků as tím spojené vyšší četnosti falešně negativních výsledků, což vede k nižší statistické síle [41].

Ke stanovení heterogenity mezi jednotlivými odhady genetických variant byla použita statistika heterogenity Q0 [42]. Kromě toho byl předpoklad instrumentální analýzy proměnných „exclusion-restriction“ posouzen pomocí vydání Ensembl (http: //useast.ensembl.org/index.html, přístupné 2. dubna 2020) a PhenoScanner (fenotypy SNP jsou poskytovány společností Ensembl a fenotypy korelovaných SNP poskytuje PhenoScanner).

5. Analýza citlivosti

Analýza citlivosti byla provedena pomocí MR-Egger a testu reziduálního součtu a odlehlých hodnot MR pleiotropie (MR-PRESSO) [42]. Odhady odlehlých účinků byly detekovány rámcem MR-PRESSO, který je následně odstranil z analýzy. To bylo provedeno regresí asociací varianta–výsledek na asociace variant–expozice. Kromě toho bylo ke korekci pleiotropie použito MR-Robust Adjusted Profile Score (RAPS). Aby bylo možné kvalifikovat jako výsledek, musí kauzální odhady souhlasit jak ve směru, tak ve velikosti napříč metodami MR, musí mít nominální význam v IVW MR a nesmí vykazovat žádné známky zkreslení z horizontální pleiotropie. Všechny analýzy byly provedeny pomocí softwaru R (verze 3.4.2 R Core Team, 2017).

Kapsle Cistanche

Diskuse

V tomto článku jsme analyzovali dietní údaje o příjmu MUFA a PUFA spolu se sadou genetických variant, u kterých bylo prokázáno, že jsou spojeny se čtyřmi cirkulujícími sérovými MUFA a PUFA, abychom určili jejich souvislost s funkcí ledvin. Nebyla pozorována žádná významná souvislost mezi různými příjmy MUFA v potravě. Naopak dietní příjem PUFA byl nepřímo spojen s měřením funkce ledvin a převládajícího CKD. MR analýzy však nepodporovaly žádný kauzální účinek různých koncentrací MUFA nebo PUFA na CKD.

CKD je běžně pozorována jako komorbidita u chronických onemocnění životního stylu, včetně diabetu, hypertenze, obezity a kardiovaskulárních onemocnění [4–14], což jsou všechny složky metabolického syndromu (MetS), který sám o sobě souvisí s CKD u mnohačetných meta -analýzy [43,44]. Změna životního stylu zahrnující dietní intervenci je považována za potenciálně nákladově efektivní léčbu MetS [45,46]. Zejména modulace dietních mastných kyselin, zahrnující nahrazení nasycených mastných kyselin (SFA) MUFA a PUFA, je přínosná pro prevenci a zlepšení složek MetS [47–51]. Vzhledem k prevalenci a klinickému významu CKD [1,2] je třeba považovat za důležité stanovení role specifických makronutrientů v její etiologii.

Přestože se má za to, že příčinná souvislost mezi CKD a určitými složkami MetS (diabetes a hypertenze) je obousměrná [11], vyšší poměry MUFA:SFA spolu se zvýšeným příjmem PUFA mohou vést ke zlepšení těchto stavů. [50–52], existuje jen málo důkazů prokazujících přímou souvislost mezi příjmem MUFA specificky a CKD. Například zatímco příjem PUFA byl spojen s nižším rizikem CKD u nediabetické populace, taková souvislost nebyla pozorována u MUFA [17]. Podobně v observační studii na populaci diabetiků nebyl příjem MUFA spojen se zlepšením renálních funkcí, zatímco souvislost byla pozorována u poměru MUFA:SFA a příjmu PUFA [18]. Existuje několik domnělých mechanismů, kterými by zvýšený příjem PUFA mohl potenciálně chránit funkci ledvin, od účinků na regulační molekuly zapojené do zánětlivých procesů ledvin [53], snížení proteinurie [54], zlepšení hladin krevního tlaku [55], snížení sérových triglyceridů [56] a dokonce zlepšení funkce krevních cév [57].

Nezjistili jsme žádnou významnou souvislost mezi rozdílným příjmem celkových a jednotlivých MUFA a CKD v potravě. Přidání MR analýzy činí naši studii lepší než jednoduché observační studie, protože MR je mocným nástrojem pro detekci příčinné souvislosti [21] a naše výsledky nepodporují kauzální souvislost mezi sérovými MUFA a CKD. MR analýza také neprokázala žádnou takovou souvislost mezi geneticky určenými markery sérové ​​ALA a EPA a renální funkcí. To by mohlo potenciálně naznačovat, že výsledky observační studie příjmu potravy by mohly být ovlivněny matoucími nebo dokonce obrácenými příčinnými souvislostmi. Stručně řečeno, zdravé dietní volby (jako je zvýšený příjem PUFA) se často vyskytují společně s dalšími faktory zdravé výživy nebo životního stylu [58], což vede ke zmatečné interpretaci výsledků. Například zdravé stravovací návyky jako Středomoří, DASH a Prudent, které bývají bohaté na ovoce, zeleninu a celozrnné výrobky a méně na červené a zpracované maso, rafinované obiloviny a přidaný cukr, jsou spojeny se sníženým rizikem. chronických onemocnění, jako je obezita, diabetes a kardiovaskulární onemocnění [59], a následně se sníženým rizikem CKD [60]. Celkové složení těchto zdravějších stravovacích návyků, stejně jako další chování zdravého životního stylu, které se často vyskytuje společně [58,61] a které může podporovat lepší funkci ledvin, může zmást dietní analýzu zaměřenou na specifické živiny, v tomto případě PUFA. To může skutečně vysvětlovat rozdíl ve výsledcích dietní analýzy a Mendelovské randomizace týkající se PUFA a rizika CKD. Obdobně reverzní kauzalita, kdy znalost stavu onemocnění nebo markeru onemocnění ovlivňuje výběr stravy, může být v retrospektivních studiích zvláště problematická [62]. Je však třeba vzít v úvahu další možný důvod nesrovnalostí v dietní analýze a výsledcích MR. Nemělo by být přehlíženo, že je známo, že sérové ​​mastné kyseliny jsou z velké části určovány příjmem potravy [63]. Tato studie proto může upozornit na skutečnost, že MR nemusí být vhodnou analytickou metodou pro stanovení role takových sérových markerů, které jsou více závislé na stravě než na genetice.

Naše studie má určitá omezení. Za prvé, neschopnost databáze NHANES rozlišovat mezi MUFA živočišného a rostlinného původu by mohla potenciálně přispět k nedostatečnému spojení v této a dalších observačních studiích CKD. Ve vzoru „západní stravy“ jsou MUFA převážně dodávány potravinami živočišného původu, zatímco v zemích, které typicky dodržují například středomořskou stravu, je hlavním zdrojem těchto mastných kyselin extra panenský olivový olej [64]. V souladu s tím se ukázalo, že dietní intervence s vysokým obsahem MUFA rostlinného původu (z olivového oleje nebo ořechů) mají přínos pro kardiometabolické zdraví, včetně hypertenze a kontroly glukózy [46,65], zatímco studie nerozlišující mezi zdroji MUFA nezjistily žádné prospěch [16]. Diskutuje se o tom, zda pozorované přínosy MUFA mohou být způsobeny samotnými mastnými kyselinami nebo jinými bioaktivními složkami ve zdrojích tuků nebo stravovacím návykem [66–69]. Objasnění role příjmu rostlinných nebo živočišných MUFA v této konkrétní kohortě tedy není možné. Dalším omezením je, že je známo, že analýza MR má omezenou statistickou sílu, takže nedostatek zjištění v naší analýze může být způsoben malými kauzálními účinky, které nebyly v naší studii zjistitelné. A konečně, i když jsme pro tuto analýzu použili největší GWAS, který je v současné době dostupný v literatuře, dostupnost budoucích GWAS s větší velikostí vzorku, což poskytuje větší statistickou sílu, může v té době vyžadovat další analýzu tohoto tématu.

Závěry

Závěrem jsme nenašli žádné důkazy, které by podporovaly souvislost mezi příjmem celkových nebo jednotlivých MUFA, ani kauzální účinek sérových MUFA na CKD. I když nebylo možné určit žádný kauzální účinek geneticky určených sérových PUFA na převládající CKD, byla pozorována jasná inverzní souvislost mezi příjmem PUFA a CKD v potravě. I když je zapotřebí další zkoumání role PUFA při rozvoji CKD, tato zjištění nejsou v rozporu se současnou důkazní základnou pro přínos nahrazení dietních SFA MUFA a přednostně PUFA [70].

Reference

1. Eckardt, KU; Coresh, J.; Devuyst, O.; Johnson, RJ; Kottgen, A.; Levey, AS; Levin, A. Vyvíjející se význam onemocnění ledvin: Od podoboru ke globální zdravotní zátěži. Lancet 2013, 382, ​​158–169. [CrossRef]

2. Hill, NR; Fatoba, ST; Oke, JL; Hirst, JA; O'Callaghan, CA; Lasserson, DS; Hobbs, FD Globální prevalence chronického onemocnění ledvin – Systematický přehled a metaanalýza. PLoS ONE 2016, 11, e0158765. [CrossRef] [PubMed]

3. Levey, AS; Eckardt, KU; Tsukamoto, Y.; Levin, A.; Coresh, J.; Rossert, J.; De Zeeuw, D.; Hostetter, TH; Lameire, N.; Eknoyan, G. Definice a klasifikace chronického onemocnění ledvin: Stanovisko z onemocnění ledvin: Zlepšení globálních výsledků (KDIGO). Kidney Int. 2005, 67, 2089–2100. [CrossRef] [PubMed]

4. Iwai, T.; Miyazaki, M.; Yamada, G.; Nakayama, M.; Yamamoto, T.; Satoh, M.; Sato, H.; Ito, S. Diabetes mellitus jako příčina nebo komorbidita chronického onemocnění ledvin a jeho výsledky: The Gonryo study. Clin. Exp. Nephrol. 2018, 22, 328–336. [CrossRef] [PubMed]

5. Pugliese, G.; Penno, G.; Natálie.; Barutta, F.; Di Paolo, S.; Reboldi, G.; Gesualdo, L.; De Nicola, L. Diabetické onemocnění ledvin: Nové klinické a terapeutické problémy. Společné stanovisko Italské diabetologické společnosti a Italské nefrologické společnosti na téma „Přirozená historie diabetického onemocnění ledvin a léčba hyperglykémie u pacientů s diabetem 2. typu a poruchou funkce ledvin“. J. Nephrol. 2020, 33, 9–35. [CrossRef] [PubMed]

6. Kramer, HJ; Nguyen, QD; Curhan, G.; Hsu, CY Renální insuficience při absenci albuminurie a retinopatie u dospělých s diabetes mellitus 2. typu. JAMA 2003, 289, 3273–3277. [CrossRef] [PubMed]

7. Seccia, TM; Caroccia, B.; Calo, LA Hypertenzní nefropatie. Přechod od klasických k nově vznikajícím patogenetickým mechanismům. J. Hypertens 2017, 35, 205–212. [CrossRef] [PubMed]

8. Rao, MV; Qiu, Y.; Wang, C.; Bakris, G. Hypertension and CKD: Kidney Early Evaluation Program (KEEP) a National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), 1999–2004. Dopoledne. J. Kidney Dis. 2008, 51, S30–S37. [CrossRef] [PubMed]

9. Kim, YJ; Hwang, SD; Oh, TJ; Kim, KM; Jang, HC; Kimm, H.; Kim, HC; Jee, SH; Lim, S. Asociace mezi obezitou a chronickým onemocněním ledvin, definovaná jak glomerulární filtrací, tak albuminurií, u korejských dospělých. Metab. Syndr. Relat. Porucha. 2017, 15, 416–422. [CrossRef] [PubMed]

10. Garofalo, C.; Borrelli, S.; Minutolo, R.; Chiodini, P.; De Nicola, L.; Conte, G. Systematický přehled a metaanalýza naznačuje, že obezita předpovídá nástup chronického onemocnění ledvin v obecné populaci. Kidney Int. 2017, 91, 1224–1235. [CrossRef]

11. Gansevoort, RT; Correa-Rotter, R.; Hemmelgarn, BR; Jafar, TH; Heerspink, HJ; Mann, JF; Matsushita, K.; Wen, CP Chronické onemocnění ledvin a kardiovaskulární riziko: Epidemiologie, mechanismy a prevence. Lancet 2013, 382, ​​339–352. [CrossRef]

12. Herzog, CA; Asinger, RW; Berger, AK; Charytan, DM; Diez, J.; Hart, RG; Eckardt, KU; Kasiske, BL; McCullough, PA; Passman, RS; a kol. Kardiovaskulární onemocnění u chronického onemocnění ledvin. Klinická aktualizace z Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO). Kidney Int. 2011, 80, 572–586. [CrossRef] [PubMed]

13. Matsushita, K.; van der Velde, M.; Astor, BC; Woodward, M.; Levey, AS; de Jong, PE; Coresh, J.; Gansevoort, RT Asociace odhadované rychlosti glomerulární filtrace a albuminurie se všemi příčinami a kardiovaskulární mortalitou v obecných populačních kohortách: společná metaanalýza. Lancet 2010, 375, 2073–2081. [CrossRef] [PubMed]

14. Wu, CK; Yang, CY; Tsai, ČT; Chiu, FC; Huang, YT; Lee, JK; Cheng, CL; Lin, LY; Lin, JW; Hwang, JJ; a kol. Asociace nízké glomerulární filtrace a albuminurie s onemocněním periferních tepen: The National Health and Nutrition Examination Survey, 1999–2004. Ateroskleróza 2010, 209, 230–234. [CrossRef] [PubMed]

15. Lauretani, F.; Semba, RD; Bandinelli, S.; Miller, ER, 3.; Ruggiero, C.; Cherubini, A.; Guralník, JM; Ferrucci, L. Plazmatické polynenasycené mastné kyseliny a pokles funkce ledvin. Clin. Chem. 2008, 54, 475–481. [CrossRef] [PubMed]

16. Dos Santos, ALT; Duarte, CK; Santos, M.; Zoldan, M.; Almeida, JC; Gross, JL; Azevedo, MJ; Lichtenstein, AH; Zelmanovitz, T. Nízká spotřeba linolenové a linolové kyseliny je spojena s chronickým onemocněním ledvin u pacientů s diabetem 2. typu. PLoS ONE 2018, 13, e0195249. [CrossRef] [PubMed]

17. Yuzbashian, E.; Asghari, G.; Mirmiran, P.; Hosseini, FS; Azizi, F. Asociace dietních makronutrientů s rychlostí glomerulární filtrace a dysfunkcí ledvin: Teheránská studie lipidů a glukózy. J. Nephrol. 2015, 28, 173–180. [CrossRef] [PubMed]

18. Cardenas, C.; Bordiu, E.; Bagazgoitia, J.; Calle-Pascual, AL Konzumace polynenasycených mastných kyselin může hrát roli při nástupu a regresi mikroalbuminurie u dobře kontrolovaných diabetiků 1. a 2. typu: 7-letá, prospektivní, populační, observační multicentrická studie. Diabetes Care 2004, 27, 1454–1457. [CrossRef]

19. Calder, PC Dietní modifikace zánětu lipidy. Proč. Nutr. Soc. 2002, 61, 345–358. [CrossRef]

20. Ferrucci, L.; Cherubini, A.; Bandinelli, S.; Bartali, B.; Corsi, A.; Lauretani, F.; Martin, A.; Andres-Lacueva, C.; Senin, U.; Guralnik, JM Vztah plazmatických polynenasycených mastných kyselin k cirkulujícím zánětlivým markerům. J. Clin. Endocrinol. Metab. 2006, 91, 439–446. [CrossRef]

21. Smith, GD; Ebrahim, S. 'Mendelova randomizace': Může genetická epidemiologie přispět k pochopení environmentálních determinant onemocnění? Int. J. Epidemiol. 2003, 32, 1–22. [CrossRef] [PubMed]

22. Plotnikov, D.; Guggenheim, JA Mendelian randomizace a cíl odvodit příčinnou souvislost z pozorovacích studií ve vědách o vidění. Oftalmický Physiol. Opt. 2019, 39, 11–25. [CrossRef] [PubMed]

23. National Health and Nutrition Examination Survey, National Center for Health Statistics. Dostupné na internetu: http://www.cdc. gov/nchs/nhanes.htm (přístup 31. března 2020).

24. Needham, BL; Adler, N.; Gregorich, S.; Rehkopf, D.; Lin, J.; Blackburn, EH; Epel, ES Socioekonomický stav, zdravotní chování a délka telomer leukocytů v National Health and Nutrition Examination Survey, 1999–2002. Soc. Sci. Med. 2013, 85, 1–8. [CrossRef] [PubMed]

25. Remer, T. Vliv výživy na acidobazickou rovnováhu-metabolické aspekty. Eur. J. Nutr. 2001, 40, 214–220. [CrossRef] [PubMed]

26. Mazidi, M.; Michos, ED; Banach, M. Asociace délky telomer a sérových hladin 25-hydroxyvitaminu D u dospělých v USA: The National Health and Nutrition Examination Survey. Oblouk. Med. Sci. 2017, 13, 61–65. [CrossRef] [PubMed]

27. National Health and Nutrition Examination Survey, Laboratory Procedures Manual. Dostupné online: http://www.cdc.gov/ NCHS/data/nhanes/nhanes_09_10/CRP_F_met.pdf (přístup 13. srpna 2019).

28. Selvin, E.; Manzi, J.; Stevens, LA; Van Lente, F.; Lacher, DA; Levey, AS; Coresh, J. Kalibrace sérového kreatininu v National Health and Nutrition Examination Surveys (NHANES) 1988–1994, 1999–2004. Dopoledne. J. Kidney Dis. 2007, 50, 918–926. [CrossRef] [PubMed]

29. Chavers, BM; Simonson, J.; Michael, AF Fluorescenční imunoanalýza na pevné fázi pro měření lidského močového albuminu. Kidney Int. 1984, 25, 576–578. [CrossRef] [PubMed]

30. Ahluwalia, N.; Andreeva, VA; Kesse-Guyot, E.; Hercberg, S. Dietní vzorce, záněty a metabolický syndrom. Diabetes Metab. 2013, 39, 99–110. [CrossRef] [PubMed]

31. Ahluwalia, N.; Dwyer, J.; Terry, A.; Moshfegh, A.; Johnson, C. Aktualizace údajů o dietě NHANES: Zaměření na sběr, uvolňování, analytické úvahy a použití pro informování veřejné politiky. Adv. Nutr. 2016, 7, 121–134. [CrossRef]

32. Moshfegh, AJ; Rhodos, DG; Baer, ​​DJ; Murayi, T.; Clemens, JC; Rumpler, WV; Paul, DR; Sebastian, RS; Kuczynski, KJ; Ingwersen, LA; a kol. Automatizovaná víceprůchodová metoda amerického ministerstva zemědělství snižuje zkreslení při shromažďování příjmu energie. Dopoledne. J. Clin. Nutr. 2008, 88, 324–332. [CrossRef]

33. Národní centrum pro zdravotnickou statistiku. Směrnice pro analýzu a vykazování. Dostupné online: http://www.cdc.gov/nchs/data/ nhanes/nhanes0304/nhanesanalyticguidelinesdec2005.pdf (přístup 31. března 2020).

34. Nwankwo, T.; Yoon, SS; Buřt, V.; Gu, Q. Hypertenze u dospělých ve Spojených státech: National Health and Nutrition Examination Survey, 2011–2012. Data Brief NCHS 2013, 133, 1–8.

35. Slinker, BK; Glantz, SA Vícenásobná regrese pro analýzu fyziologických dat: Problém multikolinearity. Dopoledne. J. Physiol. 1985, 249, R1–R12. [CrossRef] [PubMed]

36. Bowden, J.; Davey Smith, G.; Haycock, PC; Burgess, S. Konzistentní odhad v mendelovské randomizaci s některými neplatnými nástroji pomocí váženého středního odhadu. Genet. Epidemiol. 2016, 40, 304–314. [CrossRef] [PubMed]

37. Shin, SY; Fauman, EB; Petersen, AK; Krumsiek, J.; Santos, R.; Huang, J.; Arnold, M.; Erte, I.; Forgetta, V.; Yang, TP; a kol. Atlas genetických vlivů na metabolity lidské krve. Nat. Genet. 2014, 46, 543–550. [CrossRef] [PubMed]

38. Lemaitre, RN; Tanaka, T.; Tang, W.; Manichaikul, A.; Foy, M.; Kabagambe, EK; Nettleton, JA; král, IB; Weng, LC; Bhattacharya, S.; a kol. Genetické lokusy spojené s plazmatickými fosfolipidy n-3 mastnými kyselinami: Metaanalýza celogenomových asociačních studií od konsorcia CHARGE. PLoS Genet. 2011, 7, e1002193. [CrossRef] [PubMed]

39. Pattaro, C.; Teumer, A.; Gorski, M.; Chu, AY; Li, M.; Mijatovič, V.; Garnaas, M.; Cín, A.; Sorice, R.; Li, Y.; a kol. Genetické asociace na 53 lokusech zdůrazňují buněčné typy a biologické dráhy relevantní pro funkci ledvin. Nat. Commun. 2016, 7, 10023. [CrossRef] [PubMed]

40. Bowden, J.; Davey Smith, G.; Burgess, S. Mendelovská randomizace s neplatnými nástroji: Odhad účinku a detekce zkreslení prostřednictvím Eggerovy regrese. Int. J. Epidemiol. 2015, 44, 512–525. [CrossRef] [PubMed]

41. Burgess, S.; Bowden, J.; Fall, T.; Ingelsson, E.; Thompson, SG Analýzy citlivosti pro robustní kauzální inferenci z mendelovských randomizačních analýz s více genetickými variantami. Epidemiologie 2017, 28, 30–42. [CrossRef] [PubMed]

42. Bowden, J.; Del Greco, MF; Minelli, C.; Davey Smith, G.; Sheehan, N.; Thompson, J. Rámec pro vyšetřování pleiotropie ve dvousouhrnných datech Mendelova randomizace. Stat. Med. 2017, 36, 1783–1802. [CrossRef] [PubMed]

43. Thomas, G.; Sehgal, AR; Kashyap, SR; Srinivas, TR; Kirwan, JP; Navaneethan, SD Metabolický syndrom a onemocnění ledvin: Systematický přehled a metaanalýza. Clin. J. Am. Soc. Nephrol. 2011, 6, 2364–2373. [CrossRef] [PubMed]

44. Rashidbeygi, E.; Safabakhsh, M.; Delshad Aghdam, S.; Mohammed, SH; Alizadeh, S. Metabolický syndrom a jeho složky souvisí s vyšším rizikem albuminurie a proteinurie: Důkaz z metaanalýzy na 10 603 067 subjektech z 57 studií. Diabetes Metab. Syndr. 2019, 13, 830–843. [CrossRef] [PubMed]

45. Di Daniele, N.; Noce, A.; Vidiri, MF; Moriconi, E.; Marrone, G.; Annicchiarico-Petruzzelli, M.; D'Urso, G.; Tesauro, M.; Rovella, V.; De Lorenzo, A. Vliv středomořské stravy na metabolický syndrom, rakovinu a dlouhověkost. Oncotarget 2017, 8, 8947–8979. [CrossRef] [PubMed]

46. ​​Babio, N.; Toledo, E.; Estruch, R.; Ros, E.; Martinez-Gonzalez, MA; Castaner, O.; Bullo, M.; Corella, D.; Aros, F.; Gomez-Gracia, E.; a kol. Středomořská strava a stav metabolického syndromu v randomizované studii PREDIMED. CMAJ 2014, 186, E649–E657. [CrossRef]

47. Mach, F.; Baigent, C.; Catapano, AL; Koskinas, KC; Casula, M.; Badimon, L.; Chapman, MJ; De Backer, GG; Delgado, V.; Ference, BA; a kol. 2019 ESC/EAS Guidelines pro management dyslipidemias: Lipid Modification to reduction kardiovaskulární riziko: Task Force for management of dyslipidemias of the European Society of Cardiology (ESC) a European Atherosclerosis Society (EAS). Eur. Srdce J. 2019, 41, 111–188. [CrossRef]

48. Mensink, RP; Zock, PL; Kester, AD; Katan, MB Účinky dietních mastných kyselin a sacharidů na poměr celkového sérového cholesterolu k HDL cholesterolu a na sérové ​​lipidy a apolipoproteiny: Metaanalýza 60 kontrolovaných studií. Dopoledne. J. Clin. Nutr. 2003, 77, 1146–1155. [CrossRef] [PubMed]

49. Riserus, U.; Willett, WC; Hu, FB Dietní tuky a prevence diabetu 2. typu. Prog. Lipid Res. 2009, 48, 44–51. [CrossRef]

50. Mozaffarian, D. Dietní a politické priority pro kardiovaskulární onemocnění, diabetes a obezitu: Komplexní přehled. Náklad 2016, 133, 187–225. [CrossRef]

51. Rasmussen, BM; Vessby, B.; Uusitupa, M.; Berglund, L.; Pedersen, E.; Riccardi, G.; Rivellese, AA; Tapsell, L.; Hermansen, K. Účinky dietních nasycených, mononenasycených a n-3 mastných kyselin na krevní tlak u zdravých subjektů. Dopoledne. J. Clin. Nutr. 2006, 83, 221–226. [CrossRef]

52. Farvid, MS; Ding, M.; Pan, A.; Sun, Q.; Chiuve, SE; Steffen, LM; Willett, WC; Hu, FB Dietní kyselina linolová a riziko ischemické choroby srdeční: Systematický přehled a metaanalýza prospektivních kohortových studií. Náklad 2014, 130, 1568–1578. [CrossRef]

53. Kielar, ML; Jeyarajah, DR; Zhou, XJ; Lu, CY Kyselina dokosahexaenová zlepšuje myší ischemické akutní renální selhání a zabraňuje zvýšení abundance mRNA jak pro TNF-alfa, tak pro indukovatelnou syntázu oxidu dusnatého. J. Am. Soc. Nephrol. 2003, 14, 389–396. [CrossRef]

54. De Caterina, R.; Caprioli, R.; Giannessi, D.; Sicari, R.; Galli, C.; Lazzerini, G.; Bernini, W.; Carr, L.; Rindi, P. n-3 mastné kyseliny snižují proteinurii u pacientů s chronickým glomerulárním onemocněním. Kidney Int. 1993, 44, 843-850. [CrossRef] [PubMed]

55. Cicero, AF; Derosa, G.; Di Gregori, V.; Bove, M.; Gaddi, AV; Borghi, C. Suplementace omega 3 polynenasycených mastných kyselin a hladiny krevního tlaku u hypertriglyceridemických pacientů s neléčeným normálním-vysokým krevním tlakem as metabolickým syndromem nebo bez něj: Retrospektivní studie. Clin. Exp. Hypertens 2010, 32, 137–144. [CrossRef] [PubMed]

56. Svensson, M.; Schmidt, EB; Jorgensen, KA; Christensen, JH Vliv n-3 mastných kyselin na lipidy a lipoproteiny u pacientů léčených chronickou hemodialýzou: Randomizovaná placebem kontrolovaná intervenční studie. Nephrol. Vytáčení. Transplantace. 2008, 23, 2918–2924. [CrossRef] [PubMed]

57. Abeywardena, MY; Head, RJ Longchain n-3 polynenasycené mastné kyseliny a funkce krevních cév. Cardiovasc. Res. 2001, 52, 361–371. [CrossRef]

58. Smith, GD; Lawlor, DA; Harbord, R.; Timpson, N.; Den, I.; Ebrahim, S. Shluková prostředí a randomizované geny: Základní rozdíl mezi konvenční a genetickou epidemiologií. PLoS Med. 2007, 4, e352. [CrossRef] [PubMed]

59. Medina-Remón, A.; Kirwan, R.; Lamuela-Raventós, RM; Estruch, R. Dietní vzorce a riziko obezity, diabetes mellitus 2. typu, kardiovaskulární onemocnění, astma a neurodegenerativní onemocnění. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. 2018, 58, 262–296. [CrossRef] [PubMed]

60. Ajjarapu, AS; Hinkle, SN; Li, M.; Francis, EC; Zhang, C. Dietní vzorce a výsledky renálního zdraví v obecné populaci: Přehled se zaměřením na prospektivní studie. Živiny 2019, 11, 1877. [CrossRef]

61. Hawkins, MS; Sevick, MA; Richardson, ČR; Fried, LF; Arena, VC; Kriska, AM Asociace mezi fyzickou aktivitou a funkcí ledvin: National Health and Nutrition Examination Survey. Med. Sci. Sportovní cvičení. 2011, 43, 1457–1464. [CrossRef]

62. Qi, L. Mendelovská randomizace v nutriční epidemiologii. Nutr. Rev. 2009, 67, 439–450. [CrossRef] [PubMed]

63. Hodson, L.; Skeaff, CM; Fielding, BA Složení mastných kyselin tukové tkáně a krve u lidí a jejich použití jako biomarkeru příjmu potravy. Prog. Lipid Res. 2008, 47, 348–380. [CrossRef]

64. Linseisen, J.; Welch, AA; Ocke, M.; Amiano, P.; Agnoli, C.; Ferrari, P.; Sonestedt, E.; Chajes, V.; Bueno-de-Mesquita, HB; Kaaks, R.; a kol. Příjem tuků ve stravě v evropském prospektivním výzkumu rakoviny a výživy: Výsledky z 24-h dietních stažení. Eur. J. Clin. Nutr. 2009, 63 (Suppl. S4), S61–S80. [CrossRef] [PubMed]

65. Toledo, E.; Hu, FB; Estruch, R.; Buil-Cosiales, P.; Corella, D.; Salas-Salvado, J.; Covas, MI; Aros, F.; Gomez-Gracia, E.; Fiol, M.; a kol. Vliv středomořské stravy na krevní tlak ve studii PREDIMED: Výsledky z randomizované kontrolované studie. BMC Med. 2013, 11, 207. [CrossRef] [PubMed]

66. Alkhatib, A.; Tsang, C.; Tuomilehto, J. Nutraceutika olivového oleje v prevenci a léčbě diabetu: Od molekul k životnímu stylu. Int. J. Mol. Sci. 2018, 19, 2024. [CrossRef] [PubMed]

67. Degirolamo, C.; Rudel, LL Zdá se, že dietní mononenasycené mastné kyseliny neposkytují kardioprotekci. Curr. Ateroskler. Rep. 2010, 12, 391–396. [CrossRef] [PubMed]

68. Lopez, S.; Bermudez, B.; Montserrat-de la Paz, S.; Jaramillo, S.; Abia, R.; Muriana, FJ panenský olivový olej a hypertenze. Curr. Vasc. Pharmacol. 2016, 14, 323–329. [CrossRef] [PubMed]

69. Zong, G.; Li, Y.; Sampson, L.; Dougherty, LW; Willett, WC; Wanders, AJ; Alssema, M.; Zock, PL; Hu, FB; Sun, Q. Mononenasycené tuky z rostlinných a živočišných zdrojů o riziku ischemické choroby srdeční u mužů a žen v USA. Dopoledne. J. Clin. Nutr. 2018, 107, 445–453. [CrossRef] [PubMed]

70. Huang, X.; Lindholm, B.; Stenvinkel, P.; Carrero, JJ Dietní úprava tuku u pacientů s chronickým onemocněním ledvin: N-3 mastné kyseliny a další. J. Nephrol. 2013, 26, 960–974. [CrossRef]

Mohsen Mazidi 1,2,3, Andre P. Kengne 4 , Mario Siervo 5 a Richard Kirwan 6

1 Medical Research Council Jednotka pro výzkum zdraví populace, University of Oxford, Oxford OX3 7LF, Spojené království

2 Jednotka klinických zkoušek a Jednotka epidemiologických studií (CTSU), Nuffield Department of Population Health, University of Oxford, Oxford OX3 7LF, UK

3 Department of Twin Research & Genetic Epidemiology, South Wing St Thomas', King's College London, London SE1 7EH, UK

4 Jednotka pro výzkum nepřenosných nemocí, Jihoafrická rada pro lékařský výzkum, Univerzita v Kapském Městě, Kapské Město 7505, Jižní Afrika; andre.kengne@mrc.ac.za

5 School of Life Sciences, Queen's Medical Centre, The University of Nottingham Medical School, Nottingham NG7 2RD, UK; mario.siervo@nottingham.ac.uk

6 School of Biological and Environmental Sciences, Liverpool John Moores University, Liverpool L3 3AF, UK; rpkirwan@2018.ljmu.ac.uk