Biomarkörer för spegling av matvanor – var står vi idag?

Tidigare publicerat i Nordisk Nutrition nr 3, 2016

Nordiska Nutritionskonferensen 2016

Biomarkörer som objektivt speglar intag av näringsämnen, livsmedel och hela koster är verktyg som kan användas för att ge en mer rättvisande bild av människors exponering för dessa, jämfört med självrapporterade uppgifter. I dagsläget finns endast ett fåtal validerade biomarkörer tillgängliga men tack vare ny teknik har många kandidater till biomarkörer identifierats, som kan bli användbara efter validering.

>> text: Rikard Landberg, agr dr, professor, Institutionen för biologi och bioteknik, Chalmers Tekniska Högskola, Göteborg samt Institutionen för livsmedelsvetenskap, SLU, Uppsala.

Förståelse för kostens betydelse för hälsa är viktigt utifrån ett folkhälsoperspektiv, eftersom det vi äter har stor betydelse för att vi ska kunna uppnå ett långt och friskt liv. Ett viktigt fundament för forskning om mat och hälsa är att kunna göra korrekta bestämningar av vad personerna som ingår i studierna har ätit, och när.

Traditionella metoder bygger oftast på självrapportering och är därmed starkt beroende av individens vilja och förmåga att göra en rättvisande rapportering av sitt intag. En vanlig metod är livsmedelsfrekvensformulär, där deltagarna fyller i en enkät om sin genomsnittliga konsumtionsfrekvens av vanliga livsmedel under det gångna året. Med hjälp av en kostdatabas och information kring recept och portionsstorlekar kan rapporteringarna omvandlas till intag av specifika livsmedel, näringsämnen och bioaktiva ämnen. Intagsberäkningarna kan även ligga till grund för kartläggning av olika typer av kostmönster.

Andra vanliga metoder är intervjuer och kostregistrering. Dessa ger en mer precis bild av intaget, om än under en kortare tidsrymd. Jämfört med frekvensformulär är intervjuer och kostregistrering mer resurskrävande. För att spegla intaget över längre tid, vilket är det som oftast är av störst intresse i relation till hälsa, krävs dessutom att upprepade mätningar görs.

Biomarkörer – ett komplement

Det är väl känt att vissa grupper underskattar och andra överskattar sina intag vid självrapportering. Underrapportering är till exempel vanligt bland överviktiga (1) och konsumtion av ”onyttiga” livsmedel, till exempel sockerrika livsmedel, underrapporteras ofta (2). Medveten och omedveten felrapportering kan leda till att fel slutsatser dras av resultaten i en studie. För att minska problemet med felrapportering finns idag ett stort intresse för biomarkörer, som komplement till självrapportering.

Biomarkörer är substanser som kan mätas i kroppen, till exempel i blod-, eller urinprov, och som speglar intaget av ett näringsämne, livsmedel eller kostmönster. Med hjälp av en eller flera biomarkörer finns möjlighet att objektivt spegla intag av näringsämnen, bioaktiva ämnen, livsmedel och hela kostmönster.

Biomarkörer kan vara användbara både i olika typer av observationsstudier och i interventionsstudier. I observationsstudier kan de vara särskilt användbara när data på självrapporterad exponering saknas, där precisionen i intagsberäkningarna är dålig eller där systematisk under- eller överrapportering misstänks. I interventionsstudier kan de användas för att utvärdera följsamhet (eng. compliance).

Vissa biomarkörer kan även användas till att skatta mätfelen i andra kostmätningsmetoder (3). Nyligen har biomarkörer också använts i kombination med självrapporteringstekniker, för att ge bättre precision i intagsskattningen (4, 5).

Olika typer av markörer

Kostbiomarkörer kan delas in i olika klasser beroende på deras egenskaper. Det vanligaste är så kallade recovery-biomarkörer och koncentrationsbiomarkörer. En recovery-biomarkör återspeglar balansen mellan intag och utsöndring av en specifik kemisk komponent, där utsöndringen kan översättas direkt till intag på en absolut skala, under en viss tidsperiod (6). Recovery-biomarkörer representerar den högsta standarden och kan användas för att validera och kalibrera andra kostinstrument. Tyvärr finns det mycket få sådana biomarkörer, varav dubbelmärkt vatten, kväve, natrium och kalium i urin som biomarkör för energi-, protein-, koksalt-, respektive kaliumintag är de mest kända.

Den största gruppen av biomarkörer är koncentrationsbiomarkörer. Hit hör molekyler, eller deras nedbrytningsprodukter, vars koncentration i till exempel ett blod- eller urinprov korrelerar till intaget, men utan att deras nivå i provet direkt kan översättas till ett intag (6). Koncentrationsbiomarkörer påverkas också av andra faktorer, förutom av intaget. Det är därför viktigt att känna till vilka dessa faktorer är och hur mycket de påverkar, innan en koncentrationsbiomarkör används.

Ibland nämns en tredje kategori av biomarkörer; prediktionsbiomarkörer. Dessa utgör en kategori mellan recovery-biomarkörer och koncentrationsbiomarkörer (7). Jämfört med koncentrationsbiomarkörer påverkas prediktionsbiomarkörer i mindre utsträckning av andra faktorer, som biotillgänglighet och metabolism. De ger därmed i allmänhet en mer exakt återspegling av intaget (7).

Nya biomarkörer med metabolomik

Under de senaste åren har stora framsteg inom teknikutvecklingen gjort att nya kandidater till biomarkörer för kostintag har kunnat identifieras, inte minst genom metabolomik. Med olika metabolomiktekniker kan man detektera signaler från ett stort antal av de metaboliter som finns i ett biologiskt prov. Kromatografiska separationstekniker kopplade till masspektrometri eller kärnmagnetisk resonans (NMR) är tekniker som kan användas separat eller i kombination, för att täcka in ett så stort antal metaboliter som möjligt.

De stora datamängder som genereras för varje prov kan sedan analyseras med olika multivariata statistiska metoder för att finna de signaler som till exempel förklarar skillnader mellan livsmedels-/kostgrupper i en intervention eller som motsvarar ”högrapporterare” i en observationsstudie. Det kan vara svårt att utreda vilka molekyler som ger dessa signaler, men identifieringen underlättas av tillgängliga databaser, där ett stort antal tidigare identifierade molekyler finns inlagda.

En rad olika internationella projekt pågår för att bygga upp gemensamma databaser för metaboliter (8). Metabolomik har blivit ett fundamentalt verktyg för att hitta molekyler som speglar intag av specifika livsmedel och koster, men används också att utvärdera metabola effekter av interventioner och till att finna markörer för olika sjukdoms- och hälsotillstånd (9).

Många nyupptäckta biomarkörer

Flera större metabolomikstudier med syfte att hitta nya biomarkörer för specifika livsmedelsgrupper har genomförts och rapporterats, både utifrån interventionsstudier där försökspersonerna fått kontrollerade mängder av specifika livsmedel och från tvärsnittsstudier. Detta har resulterat i att ett stort antal nya potentiella biomarkörer har kunna identifierats (10). Oftast har masspektrometri använts på blod- eller urinprover, eftersom denna teknik är känslig och kan detektera molekyler även vid låga nivåer.

Med hjälp av kostdata och 24-timmars urinprover från 481 deltagare i den stora EPIC-studien har man letat efter specifika biomarkörer för intag av vanliga livsmedel som kaffe, rödvin, te, bär, choklad, citrusfrukt, päron och äpple (9). En rad olika molekyler som korrelerade starkt med rapporterat intag av dessa livsmedel kunde identifieras. Flera av dem visade sig användbara för att med hög precision särskilja individer med högt respektive lågt intag av dessa livsmedel, och har därför potential som objektiva biomarkörer (9). Många av dem har dock kort halveringstid, vilket gör att de endast kan användas för att spegla korttidsintaget.

Multivariat modellering har visat att en biomarkörspanel, det vill säga flera metaboliter samtidigt, ibland återspeglar intag av livsmedel eller kostmönster bättre än enskilda metaboliter (10). Biomarkörspaneler kan användas tack vare att man med metabolomik kan analysera ett stort antal metaboliter samtidigt.

Validering nödvändig

Innan en potentiell biomarkör kan användas måste den valideras. Det vill säga, den behöver utvärderas för att säkerställa att den återspeglar vad den avser att återspegla. Viktiga inslag i denna utvärdering är att ta reda på vilka andra faktorer, förutom kostintag, som påverkar koncentrationen av biomarkören. Det är också viktigt att utvärdera biomarkörens reproducerbarhet, det vill säga hur koncentrationen av molekylen varierar på individnivå över tid. För att utgöra en bra långtidsbiomarkör behöver koncentrationen vara stabil över tid.

Endast ett fåtal av föreslagna biomarkörer har hittills genomgått en tillräckligt genomgående utvärdering. Det pågår också flera olika initiativ för att standardisera hur valideringsstudier ska genomföras. Ett exempel är det pågående EU-projektet, The Food Biomarker Alliance (FoodBall) med 22 partners från olika EU-länder och från Kanada (http://www.healthydietforhealthylife.eu/). Inom ramen för detta projekt vill man utveckla ett standardiserat valideringsschema, liksom ett nytt system för att klassificera biomarkörer och för att testa dem i epidemiologiska studier. Förhoppningen är att projektet ska lämna efter sig nya specifika biomarkörer, som kan användas för att bättre studera hälsoeffekter av vanligt konsumerade livsmedel inom EU.

Exemplet alkylresorcinoler

Alkylresorcinoler är ett exempel på biomarkörer som har utvärderats och befunnits användbara för att spegla intag av fullkorn av råg och vete i populationer där intaget är frekvent, som i de nordiska länderna (11, 12). En stor europeisk studie visade att koncentrationen av alkylresorcinoler i blodet var associerat med minskad risk för tjocktarmscancer (13).

Kvoten mellan två olika sorters alkylresorcinoler, C17:0 och C21:0, speglar proportionen mellan intag av fullkornsråg i relation till totalt intag av fullkorn av råg och vete. I en nyligen rapporterad studie visades att en hög kvot (C17:0/C21:0) var kopplad till minskad risk att drabbas av typ 2-diabetes (14). Resultatet stöds även av andra studier som visat på ett samband mellan hög C17:0/C21:0-kvot och minskad koncentration av LDL-kolesterol i blodet samt högre insulinkänslighet. Sammantaget tyder dessa resultat på att fullkorn av råg verkar vara mer effektiv för att förebygga typ 2-diabetes och några av dess riskfaktorer, jämfört med fullkornsvete.

Alkylresorcinoler har också visat sig användbara för att kontrollera följsamhet i interventionsstudier där man önskat studera effekter av fullkorn. När man utelämnat försökspersoner som, utifrån alkylresorcinolmätningar, inte visat sig följa kostanvisningarna har effekten av interventionen framträtt tydligare (15). Detta visar på styrkan i att använda biomarkörer, som komplement till traditionell metodik.

Full fart framåt!

I takt med att kostnaderna för metabolomik pressats nedåt och metodiken blivit allt mer robust har den börjat tillämpas i studier med allt större antal prover, ofta med tusentals prover. Detta ställer stora krav på standardisering, harmonisering och tillgång till avancerad metodik för dataanalys.

Parallellt med arbetet att identifiera nya biomarkörer sker därför även en utveckling av nya statistiska metoder för hur biomarkörer av olika slag ska kunna användas i observationsstudier och även för att underlätta användning och tolkning av data från storskaliga metabolomikstudier. I vår forskargrupp har vi till exempel nyligen visat att analys av alkylresorcinoler i kombination med rapporterat fullkornsintag från traditionella enkäter ökar precisionen i studier av hur fullkorn påverkar risk att drabbas av tjock- och ändtarmscancer (4). Liknande angreppssätt behöver utforskas för flera olika näringsämnen och livsmedel.

Genom att integrera metabolomikdata och annan data, till exempel analyser av mikrobiota och livsstilsfaktorer, skapas nya möjligheter att ”djupkaraktärisera” försökspersonernas fenotyp och dess molekylära interaktion med omgivningen. På så sätt kan man bättre karaktärisera individers kostintag, och även kartlägga hur individer med olika ”metabotyp” reagerar på olika intag i förhållande till olika hälsoutfall. Detta öppnar upp för möjligheter till individualiserad kost, specifikt anpassad till metabotypen.

En massiv utveckling av nya databearbetningsverktyg och ökad kompetens inom beräkningsbaserad nutrition är något som kommer att krävas för att kunna vara med och leda denna utveckling. Här bör Norden med starka forskargrupper och plattformar inom systembiologi, nutrition, metabolomik och bioinformatik kunna ta täten.

Referenser

15. Marklund M, et al. A dietary biomarker approach captures compliance and cardiometabolic effects of a healthy Nordic diet in individuals with metabolic syndrome. J Nutr 2014; 144: 1642-9.