Não possui cadastro?

Cadastre-se

Já possui conta?

Faça login

Pagamento aprovado... Acessos liberados

Seu pedido foi aprovado com sucesso

Já liberamos o acesso ao espaço exclusivo para assinantes.

Acessar área exclusiva

Pedido não processado :(

Infelizmente o seu pedido não foi processado pela operadora de cartão de crédito

Tente novamente clicando no botão abaixo

Voltar para o checkout

Biblioteca

A predictive tool based on DNA methylation data for personalized weight loss through different dietary strategies: a pilot study

Artigo de periódico
A predictive tool based on DNA methylation data for personalized weight loss through different dietary strategies: a pilot study
2023
Acusar erro

Publication sheet

Nome da publicação: A predictive tool based on DNA methylation data for personalized weight loss through different dietary strategies: a pilot study

Authors: Nereyda Carolina García-Álvarez, José Ignacio Riezu-Boj, J. Alfredo Martínez, Sonia García-Calzón, Fermín I. Milagro

Source: Nutrients

Published in: 2023

File type: Artigo de periódico

Link to the original

Summary

Background and aims: Obesity is a public health problem. The usual treatment is a reduction in calorie intake and an increase in energy expenditure, but not all individuals respond equally to these treatments. Epigenetics could be a factor that contributes to this heterogeneity. The aim of this research was to determine the association between DNA methylation at baseline and the percentage of BMI loss (%BMIL) after two dietary interventions, in order to design a prediction model to evaluate %BMIL based on methylation data. Methods and Results: Spanish participants with overweight or obesity (n = 306) were randomly assigned to two lifestyle interventions with hypocaloric diets: one moderately high in protein (MHP) and the other low in fat (LF) for 4 months (Obekit study; ClinicalTrials.gov ID: NCT02737267). Basal DNA methylation was analyzed in white blood cells using the Infinium MethylationEPIC array. After identifying those methylation sites associated with %BMIL (p < 0.05 and SD > 0.1), two weighted methylation sub-scores were constructed for each diet: 15 CpGs were used for the MHP diet and 11 CpGs for the LF diet. Afterwards, a total methylation score was made by subtracting the previous sub-scores. These data were used to design a prediction model for %BMIL through a linear mixed effect model with the interaction between diet and total score. Conclusion: Overall, DNA methylation predicts the %BMIL of two 4-month hypocaloric diets and was able to determine which type of diet is the most appropriate for each individual. The results of this pioneer study confirm that epigenetic biomarkers may be further used for precision nutrition and the design of personalized dietary strategies against obesity.

Summary translated by

Contexto e objetivos: A obesidade é um problema de saúde pública. O tratamento habitual é a redução da ingestão calórica e o aumento do gasto energético, mas nem todos os indivíduos respondem igualmente a estes tratamentos. A epigenética pode ser um fator que contribui para essa heterogeneidade. O objetivo desta pesquisa foi determinar a associação entre a metilação do DNA no início do estudo e a porcentagem de perda de IMC (%BMIL) após duas intervenções dietéticas, a fim de projetar um modelo de predição para avaliar o%BMIL com base em dados de metilação. Métodos e Resultados: Participantes espanhóis com sobrepeso ou obesidade (n = 306) foram aleatoriamente designados para duas intervenções de estilo de vida com dietas hipocalóricas: uma moderadamente rica em proteínas (MHP) e outra pobre em gordura (LF) durante 4 meses (estudo Obekit; ClinicalTrials.gov ID: NCT02737267). A metilação basal do DNA foi analisada em glóbulos brancos usando o array Infinium MethylationEPIC. Depois de identificar os locais de metilação associados ao% BMIL (p 0,1), dois subescores ponderados de metilação foram construídos para cada dieta: 15 CpGs foram usados ​​para a dieta MHP e 11 CpGs para a dieta LF. Posteriormente, foi feita uma pontuação total de metilação subtraindo as subpontuações anteriores. Esses dados foram utilizados para projetar um modelo de predição do %BMIL por meio de um modelo linear de efeito misto com a interação entre dieta e escore total. Conclusão: No geral, a metilação do DNA prediz o %BMIL de duas dietas hipocalóricas de 4 meses e foi capaz de determinar qual tipo de dieta é mais adequada para cada indivíduo. Os resultados deste estudo pioneiro confirmam que os biomarcadores epigenéticos podem ser posteriormente utilizados para uma nutrição de precisão e para a concepção de estratégias dietéticas personalizadas contra a obesidade.