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Multiomic signatures of body mass index identify heterogeneous health phenotypes and responses to a lifestyle intervention

Artigo de periódico
Multiomic signatures of body mass index identify heterogeneous health phenotypes and responses to a lifestyle intervention
2023
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Publication sheet

Nome da publicação: Multiomic signatures of body mass index identify heterogeneous health phenotypes and responses to a lifestyle intervention

Authors: Kengo Watanabe, Tomasz Wilmanski, Christian Diener, John C. Earls, Anat Zimmer, Briana Lincoln, Jennifer J. Hadlock, Jennifer C. Lovejoy, Sean M. Gibbons, Andrew T. Magis, Leroy Hood, Nathan D. Price, Noa Rappaport

Source: Nature Medicine

Published in: 2023

File type: Artigo de periódico

Link to the original

Summary

Multiomic profiling can reveal population heterogeneity for both health and disease states. Obesity drives a myriad of metabolic perturbations and is a risk factor for multiple chronic diseases. Here we report an atlas of cross-sectional and longitudinal changes in 1,111 blood analytes associated with variation in body mass index (BMI), as well as multiomic associations with host polygenic risk scores and gut microbiome composition, from a cohort of 1,277 individuals enrolled in a wellness program (Arivale). Machine learning model predictions of BMI from blood multiomics captured heterogeneous phenotypic states of host metabolism and gut microbiome composition better than BMI, which was also validated in an external cohort (TwinsUK). Moreover, longitudinal analyses identified variable BMI trajectories for different omics measures in response to a healthy lifestyle intervention; metabolomics-inferred BMI decreased to a greater extent than actual BMI, whereas proteomics-inferred BMI exhibited greater resistance to change. Our analyses further identified blood analyte–analyte associations that were modified by metabolomics-inferred BMI and partially reversed in individuals with metabolic obesity during the intervention. Taken together, our findings provide a blood atlas of the molecular perturbations associated with changes in obesity status, serving as a resource to quantify metabolic health for predictive and preventive medicine.

Summary translated by

O perfil multiômico pode revelar a heterogeneidade da população tanto para estados de saúde quanto de doença. A obesidade provoca uma miríade de perturbações metabólicas e é um fator de risco para múltiplas doenças crónicas. Aqui relatamos um atlas de alterações transversais e longitudinais em 1.111 analitos sanguíneos associados à variação no índice de massa corporal (IMC), bem como associações multiômicas com escores de risco poligênico do hospedeiro e composição do microbioma intestinal, de uma coorte de 1.277 indivíduos matriculados em um programa de bem-estar (Arivale). As previsões do modelo de aprendizado de máquina do IMC a partir da multiômica sanguínea capturaram estados fenotípicos heterogêneos do metabolismo do hospedeiro e da composição do microbioma intestinal melhor do que o IMC, que também foi validado em uma coorte externa (TwinsUK). Além disso, análises longitudinais identificaram trajetórias variáveis ​​de IMC para diferentes medidas ômicas em resposta a uma intervenção em estilo de vida saudável; O IMC inferido pela metabolômica diminuiu em maior extensão do que o IMC real, enquanto o IMC inferido pela proteômica exibiu maior resistência à mudança. Nossas análises identificaram ainda associações analito-analito no sangue que foram modificadas pelo IMC inferido pela metabolômica e parcialmente revertidas em indivíduos com obesidade metabólica durante a intervenção. Tomadas em conjunto, nossas descobertas fornecem um atlas sanguíneo das perturbações moleculares associadas às mudanças no estado de obesidade, servindo como um recurso para quantificar a saúde metabólica para a medicina preditiva e preventiva.