Jaki związek ma dieta i aktywność fizyczna z mikroflorą jelitową i metabolitami u kulturystów?

Jaki związek ma dieta i aktywność fizyczna z mikroflorą jelitową i metabolitami u kulturystów?

Niedawno opublikowane badanie w Metabolity zbadali dynamikę mikrobiomu diety, ćwiczeń i jelit u kulturystów płci męskiej.

Lernen: Schnittpunkt von Ernährung und Bewegung mit dem Darmmikrobiom und zirkulierenden Metaboliten bei männlichen Bodybuildern: Eine Pilotstudie. Bildnachweis: Goami/Shutterstock

tło

Optymalne schematy ćwiczeń i odżywiania są nieuchwytne, ponieważ interwencje związane z ćwiczeniami i odżywianiem przynoszą różne rezultaty w zależności od osoby. Można to zaobserwować w sporcie, gdzie opracowano diety w celu uzupełnienia wyników sportowych i optymalizacji dostępności energii. Niemniej jednak o wynikach sportowych decydują czynniki indywidualne. Ostatnio rośnie zainteresowanie rolą mikroflory jelitowej w indywidualnych wynikach sportowych.

O studiowaniu

W niniejszym badaniu naukowcy sprawdzili, czy określone zmiany w diecie i ćwiczeniach są powiązane ze zmianami w mikroflorze jelitowej i metabolitach u kulturystów. Do badania kwalifikowali się mężczyźni w wieku co najmniej 18 lat przygotowujący się do zawodów kulturystycznych.

Wybrano pięciu kulturystów, których próbki krwi i kału były zgodne z historią treningu i odżywiania. Mieli średnio 28 lat, 177 cm wzrostu, ważyły ​​77,7 kg i miały 4,2 roku doświadczenia w kulturystyce. Próbki pobrano osiem tygodni (PRE8), tydzień (PRE1) przed i cztery tygodnie (POST4) po zawodach.

Uczestnicy powstrzymali się od alkoholu, kofeiny i ćwiczeń fizycznych przez 12 godzin przed pobraniem krwi. Metabolity hydrofilowe mierzono w ukierunkowanej analizie metabolomicznej przy użyciu układu chromatografii cieczowej ze spektrometrią mas (LC-MS). Uczestnicy wypełniali dzienniki jedzenia i ćwiczeń na tydzień przed każdym punktem oceny.

Spożycie pożywienia, płynów i suplementów zostało udokumentowane w dziennikach posiłków, natomiast ćwiczenia oporowe i aerobowe zostały udokumentowane w dziennikach ćwiczeń. Skład ciała oszacowano za pomocą skanera absorpcjometrii rentgenowskiej o podwójnej energii (DXA). Próbki kału pobierano od uczestników samodzielnie w ciągu tygodnia przed każdym punktem czasowym oceny. Z próbek kału wyizolowano całkowity DNA. Region V4 rybosomalnego RNA 16S (rRNA) wykorzystano do profilowania mikrobiomu.

Zmiany w aktywności fizycznej i składzie ciała w PRE1 i POST4 porównano z PRE8 jako wartością wyjściową. Różnice w stężeniach metabolitów pomiędzy punktami czasowymi analizowano za pomocą testu Kruskala-Wallisa. Jedna próbka z punktu czasowego PRE1 została wykluczona z analizy z powodu nieudanego testu kontroli jakości LC-MS.

Wyniki

Wszyscy uczestnicy osiągnęli pożądane zmiany w składzie ciała w okresie przygotowawczym (PRE8 – PRE1). Większy spadek masy tłuszczowej nastąpił w porównaniu do masy beztłuszczowej. Dwóm uczestnikom udało się utrzymać masę beztłuszczową z większym powodzeniem niż pozostali. U jednego uczestnika zaobserwowano najmniejszą (6,4%) redukcję masy tłuszczowej. U wszystkich uczestników po zawodach nastąpił wzrost masy tłuszczowej i beztłuszczowej.

Trening fizyczny został skrócony w porównaniu z wartością wyjściową w punktach czasowych PRE8 i POST4, ale harmonogramy treningów różniły się w zależności od osoby. Wzrost treningu aerobowego i oporowego z PRE8 do PRE1 tylko u jednego uczestnika odzwierciedlał lepsze zachowanie masy beztłuszczowej, ale nie odpowiadał redukcji masy tłuszczowej. Następnie uczestników oceniano pod kątem spożycia pożywienia na poziomie pożywienia, makroskładników i energii.

Pobór energii był podobny u wszystkich uczestników i najwyższy u czterech uczestników po zawodach. Większe zmniejszenie spożycia energii przed zawodami (PRE8 do PRE1) wiązało się z lepszą redukcją masy tłuszczowej, ale nie ze zmianami masy beztłuszczowej. Udział białka przed zawodami przekraczał górną granicę dopuszczalnego zakresu dystrybucji makroskładników odżywczych (AMDR), podczas gdy udział węglowodanów był poniżej dolnej granicy. Spożycie energii w postaci tłuszczu mieściło się w granicach AMDR.

We wszystkich punktach czasowych uczestnicy przekraczali minimalne zalecane dzienne spożycie białka (MRDI). Ponadto istniała międzyosobnicza zmienność w spożyciu suplementów białkowych/aminokwasowych. Każdy uczestnik miał unikalną i dynamiczną mikroflorę jelitową. Nie stwierdzono istotnego związku pomiędzy próbkami od różnych uczestników w jednym punkcie czasowym.

Po zawodach zaobserwowano czasową zmianę różnorodności mikrobiologicznej pomiędzy próbkami i w ich obrębie. Społeczności drobnoustrojów w punktach czasowych PRE8 i PRE1 każdego osobnika były bardziej podobne niż społeczności próbki POST4. Ponadto cztery osoby charakteryzowały się niską różnorodnością w próbie w badaniu POST4.

Wśród wszystkich uczestników większość drobnoustrojów (55% do 85%) to Firmicutes. Profile metaboliczne surowicy uczestników oceniano na czczo i bez ćwiczeń. Spośród 127 metabolitów dziewięć uznano za istotne w danym momencie. Uczestnicy mieli unikalne profile metabolitów przez cały czas trwania oceny.

Profile metabolitów POST4 różniły się od profili PRE8 i PRE1. Profile metabolitów przed zawodami charakteryzowały się wyższym poziomem malonianu, kwasu guanidynooctowego, acetylokarnityny, α-ketomaślanu i β-hydroksymaślanu. Natomiast profile po zawodach charakteryzowały się podwyższonym poziomem sacharopiny, choliny i NAD+.

Wnioski

Ogólnie rzecz biorąc, wszystkim uczestnikom udało się zredukować masę tłuszczową i utrzymać masę beztłuszczową w okresie przed zawodami. U osób, u których przed zawodami wystąpiło największe zmniejszenie spożycia energii z pożywienia, zaobserwowano większy spadek masy tłuszczowej. Skład mikrobiologiczny różnił się znacznie pomiędzy poszczególnymi osobami. Pomimo międzyosobniczych różnic w składzie mikrobiomu jelitowego, różnorodność drobnoustrojów w próbkach i pomiędzy próbkami można w przewidywalny sposób modulować pod względem żywieniowym.

Wyniki sugerują, że przewidywanie dynamiki między mikrobiomem jelitowym, metabolitami, dietą i ćwiczeniami będzie skuteczne na poziomie indywidualnym, a nie między jednostkami. Dlatego spersonalizowany trening fizyczny i diety byłyby bardziej korzystne niż programy diet/ćwiczeń oparte na wzorcach generowanych przez populację.

Odniesienie:

• Luk, A. et al. (2022) „Intersection of Diet and Exercise with the Darm Microbiome and Circulating Metabolites in Male Bodybuilders: A Pilot Study“, Metabolites, 12(10), p. 911. doi: 10.3390/metabo12100911. https://www.mdpi.com/2218-1989/12/10/911

.