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ラットの体組成を決定するための生体電気インピーダンス分析と人体計測：高脂肪および高ショ糖食の影響

ラットの体組成を決定する際の電気生体インピーダンスと人体計測：豊富な食餌の影響脂質とショ糖

LarissaRodriguesNetoAngélocoI;ラファエルデミニスI、II; Izabel de Arruda LemeI; Renata Cristina LataroI; AlceuAfonsoJordãoI

サンパウロ大学、リベイランプレト医学部、栄養代謝研究所。 Av。Bandeirantes、3900、14049-900、RibeirãoPreto、SP、ブラジル。連絡先/連絡先：AAJORDÃO。 Eメール：< [email protected] >
IIロンドリーナ大学、体育・スポーツ学部、学科体育の。ブラジル、PR、ロンドリーナ

要約

目的：本研究の目的は、高脂肪および高ショ糖の食事で治療されたWistarラットのインピーダンスを決定し、それらの生化学的性質を相関させることでした枝肉の化学分析による人体計測パラメータ。
方法：24匹のオスのウィスターラットに、標準（AIN-93）、高脂肪（50％脂肪）、または高ショ糖（59％ショ糖）の食餌を4週間与えました。腹部と胸囲および体長を測定した。生体電気インピーダンス分析を使用して、抵抗とリアクタンスを決定しました。最終的な体組成は化学分析によって決定されました。
結果：高脂肪グループでは、脂肪摂取量が多いと肝臓脂肪とコレステロールの割合が高くなり、全身水分量が少なくなりましたが、生化学的プロファイルのこれらの変化は、人体測定値や生体電気インピーダンス分析変数には反映されませんでした。人体測定および生体電気インピーダンス分析の変化は、高ショ糖グループでは観察されませんでした。ただし、体脂肪と3つの人体測定変数（ボディマス指数、リー指数、腹囲）の間に正の関連が見られました。
結論：生体電気インピーダンス分析は、体組成の変化を検出するのに敏感であることが証明されませんでしたが、ボディマス指数、リー指数、および腹囲は、ラットの体組成を推定するために使用できます。

索引付け用語：人体測定。生体電気インピーダンス分析。ダイエット。ラット。

要約

目的：電気生体インピーダンス法を用いて脂質とショ糖を豊富に含む飼料で処理したラットのインピーダンスを測定し、死骸の直接分析、生化学的パラメーターと相関させること
方法：24匹の雄ラット（Wistar）を使用し、脂質が豊富な、またはショ糖が豊富な標準食を4週間与えました。対照群はAIN-93標準食を摂取しました。脂質を50％含み、そのうち70％が飽和脂肪である高脂質食。そして、ショ糖が豊富なグループは、総量に変化がなく、より高い割合の単純な炭水化物を与えられました。
結果：脂質の摂取量が多いと、肝臓の脂肪とコレステロールの割合が増加し、高脂質グループの全身水分量が減少しましたが、生化学的プロファイルのこれらの変化は、人体測定の変化や変化に反映されませんでした電気生体インピーダンスのパラメータで。人体測定と電気的生体インピーダンスの変化は、ショ糖が豊富なグループでは観察されませんでした。ただし、枝肉脂肪と3つの人体測定パラメーター、つまりボディマス指数、リー指数、腹囲との間に正の関連性が観察されました。
結論：生体電気インピーダンスは、組成の変化の検出に敏感ではありませんでした。ただし、人体測定ではパラメータ（ボディマス指数、リー指数、腹囲）を使用して、ラットの体組成を推定できます。

指数用語：人体測定。電気生体インピーダンス。ダイエット。マウス。

はじめに

体組成は通常、除脂肪体重や脂肪量などの体成分の不足または過剰を判断するために評価され、栄養状態の理解を可能にします1。この評価の非常に重要な点は、これらの身体成分が多すぎたり少なすぎたりする場合、体重だけでは反映されないことです。これは危険な場合があります2。さらに、脂肪組織は脂質とグルコースの恒常性を調節するため、体組成の変化は代謝に影響を与える可能性があります3。

動物の体組成を決定する正確な方法は、体が栄養摂取にどのように反応するかを理解するため、および動物モデルを使用して肥満と栄養不足の影響を調査する栄養および生理学的研究4,5にとって非常に重要です6。 、7。

枝肉の直接化学分析は、ラットの体組成を決定するための参照方法です8。ただし、直接化学分析はより正確な情報を提供しますが、侵襲的で、時間と費用がかかり、技術的な知識が必要です。また、生きている動物1には使用できないため、使用が制限されています。

死骸の直接化学分析の欠点を克服するために、動物の体組成を決定するために間接的な手法が使用されてきました8。生体電気インピーダンス（BIA）は、非侵襲的で、安価で、高速で再現性のある方法9であり、体組成の適切な推定値を提供するため、最近関心が高まっています10。さらに、同じ動物に繰り返し使用することができ、妨害を最小限に抑えることができます1,11。ただし、推定精度は、使用する方程式とテスト条件の標準化に依存します12。

生体電気インピーダンスは、組織のインピーダンスが異なる、つまり電流の流れに対抗するという原則に基づいているため、これは、水分と電解質の含有量に依存します13。無脂肪質量の水分含有量と抵抗率が一定であると仮定すると、電気インピーダンスを測定することで、全身水分（TBW）と無脂肪質量（FFM）を推定できます。

動物でのBIAの使用に関するこの情報を考慮した研究では、BIAを動物の全身水分量の予測に使用できることが示されていますが、痩せ型と脂肪量を区別する特定の公式はありません1。 、11、15。さらに、ラットでこの方法を使用した研究はほとんどなく、食事が体組成に影響を与えるかどうか、BIAが微妙な変化を検出できるかどうかを調査した研究はありません。

生きている動物でBIAを使用したさらなる研究が、この手法により、ラットの体組成を正確に決定でき、食餌が実験動物の体組成に影響を与えるかどうかを判断できます。

本研究の目的は、高脂肪および高ショ糖食を与えたWistarラットのインピーダンスを決定することでした。 BIAにより、結果が枝肉の直接化学分析および生化学的および人体計測測定によって得られた結果と相関するかどうかを検証します。

方法

動物および治療

この研究には、サンパウロ大学リベイランプレト医学部の中央動物施設（FMRP / USP）から入手した、初期平均体重65gの24匹のオスのウィスターラットが含まれていました。このプロジェクトは、FMRP / USP倫理委員会によって承認されました。動物実験、protoc ol番号147/2008。動物は、交互の12時間の明暗サイクル、平均温度22℃、餌と水への自由なアクセスの下で、個々のケージに収容されました。

表117に記載されているように、対照群には標準のAIN-93食餌16が与えられ、高脂肪群にはReeves et al.16から採用された15％の脂肪を含むHF食餌が与えられました。対照飼料では大豆油のみに由来し、HF飼料ではラード（70.00％）と大豆油（30.00％）に由来していました。 HS食餌は異なる炭水化物組成、つまりより単純な炭水化物を持っていました。対照食餌には主にコーンスターチが含まれていましたが、HS食餌には3.50％のコーンスターチと59.85％のスクロース18が含まれていました（表1）。

容量1,500グラム、精度1グラムのFilizola®電子スケールで週に1回計量しました。研究期間中、週に3回フィーダーの体重を測定することにより、食物摂取量を監視しました。

4週間の介入の最後に、動物の身体インピーダンスをBIAで測定し、断頭により動物を犠牲にしました。 。肝臓と血液を採取し、血清を分離し、すべてのアイテムを使用するまですぐに凍結しました。残りの動物も、死骸を直接化学分析するまで凍結しました。

人体測定

体長を鼻から尾の付け根（骨盤-尾側接合部）まで測定し、前足のすぐ前の点で腹囲、前足のすぐ後ろの部位で胸囲を測定した19。ラットを2で麻酔した。測定には％トリブロモエタノール。

すべての測定に非弾性テープ測定を使用しました。

BMIは、動物の体重（g）をその2乗で割ることによって決定されました。長さ（cm）。リー指数は、体重の立方根（g）を鼻から肛門までの長さ（cm）20で割ることによって決定されました。

生体電気インピーダンス

全身抵抗（ WBR）とリアクタンス（WBXc）は、位相敏感四極生体電気インピーダンスアナライザー（Byodinamics BIA 310E）によって測定されました。標準的な皮下注射針を電極として使用した。ラットに麻酔をかけ、電気誘導による干渉を排除するために非導電性の表面に胃を置いた。針電極を配置するために、頭と体の背面を剃った。ソース電極1は軌道の前縁の正中線に配置され、ソース電極2は尾の付け根から4cmに配置されました。検出電極1は耳の前方開口部に配置され、検出電極2は骨盤1の中央領域に配置されました。すべてのインピーダンス測定は、十分に餌を与えられ、水分補給された動物で行われました。

実験方法

生化学的分析

肝臓の脂肪は、Bligh & Dyer21の提案に従って決定されました。総血清コレステロールとタンパク質、および血糖値は、LABTEST®酵素キットを使用した比色反応によって決定されました。

死骸の直接化学分析

4週間の終わりに介入により、動物は脱毛により犠牲にされ、死骸の化学分析まで凍結された。皮膚、内臓、頭と足は廃棄され、水、脂肪、タンパク質の定量分析には骨と筋肉のみが使用されました22。含水量は、空の死骸を105ºCのオーブンで24時間アルミニウムシートに個別に入れることによって決定されました。枝肉に存在する水の量は、ベースラインの枝肉重量から乾燥した枝肉重量を差し引くことによって計算されました。次に、乾燥した死骸を浸軟させ、石油エーテルとソックスレー抽出器を使用した間欠抽出によって脂肪を抽出しました。枝肉脂肪は、重量の差によって計算されました。タンパク質含有量は、タンパク質への変換に6.25係数を使用して、間接窒素測定法であるマイクロケルダール法23によって計算されました。すべての分析は、FMRP / USP栄養代謝研究所で3回繰り返されました。

統計分析

データは、平均（M）および標準偏差（SD）として表されます。分散分析（ANOVA）とそれに続くテューキー事後検定を使用して、研究パラメーターの可能な差異を調査し、線形回帰を使用して、研究変数間の可能な相関を調査しました。有意水準は、すべての分析で5％（p < 0.05）に設定されました。

結果

表2は、体重と食物を示しています。グループの摂取量。 HFグループはグループCおよびHSよりも有意に少ない食物（g /週）を消費しましたが、グループはエネルギー摂取量（kcal /週）に関して違いはありませんでした。すべての動物は、同様のベースラインと最終体重、および介入中の体重増加を示した。

HFグループはグループCよりも有意に高い肝脂肪含有量と血清コレステロールレベルを持っていました。一方、HSグループはHFグループよりも有意に高い血糖値を持っていました。グループHFは、グループCおよびHSよりも総タンパク質が有意に少なかった。

表3は、動物の周囲長、BMI、およびリー指数を示しています。これらの変数はグループ間で有意差はなく、抵抗やリアクタンスも表4ではありませんでした。

表5は、直接化学分析によって決定された死骸の組成を示しています。 TBWとタンパク質のみがグループ間で有意に異なっていました（p < 0.05）：それらはCおよびHSグループよりもHFグループで低かった。

図1は、枝肉脂肪とBMI、リー指数、および腹囲の間に見られる正の相関関係を示しています。枝肉脂肪とリアクタンスの間に負の相関（p < 0.05）が見つかりました（r = -0.51）。しかし、枝肉脂肪とBIAによって決定された耐性との間に相関関係は見つかりませんでした。

考察

さまざまな主要栄養素摂取の影響は、実験動物で広く研究されています。ただし、一般的なげっ歯類の体組成と人体測定変数に対するさまざまな主要栄養素摂取の影響についてはほとんど情報がありません。また、これらの動物の人体測定評価のためのこれらの方法の有効性についてはほとんど知られていません。

これらの食餌は代謝を促進するため、ラットに対する高脂肪および高ショ糖食餌の影響を調査するいくつかの実験的研究があります。変化しますが、通常は体重への影響のみを評価します24-26。 BIAは除脂肪量と脂肪量を正確に測定できます。過剰な体脂肪は健康を損ない、耐糖能障害や脂質異常症の発症を促進する可能性があるため、この区別は重要です。重要なことに、BIAは生きている動物の体組成を決定するために繰り返し使用できますが、直接的な化学分析には犠牲が必要です。

今回の実験では、腹囲、リー指数、BMI（図1）は体と有意に相関していました。組成。枝肉脂肪とBMIの間に見られる正の相関関係は、Novelli etal。と一致しています。19は、BMIは、さまざまな主要栄養素組成の食事に起因する体の変化を検出するのに十分な感度がなくても、ラットの体脂肪を確実に推定できることを示唆しました。現在の実験とは反対に、引用された研究では、枝肉脂肪とリー指数および腹囲との相関に関するデータは示されていませんでした。したがって、将来の研究では、これらの変数が体組成の変化をどの程度正確に反映できるかを調査する必要があります。

生体電気インピーダンスは、体組成と水分含有量を決定するための高速で非侵襲的で再現性のある方法として人間に使用されています27,28。しかし、実験動物でこの手法を使用した研究はほとんどないため11、29、30、この方法をさらに調査する必要があります。

驚くべきことに、今回の結果は、耐性データが化学的に測定された枝肉脂肪と相関しないことを示しました。 BIAは、ラットの体組成を測定したり、異なる食餌を与えられたグループの違いを検出したりするのに十分な感度がないことを示唆しています。別の不一致は、リアクタンスが体の構成要素の強力な予測因子とは見なされなかったHall et al.1とは対照的に、死骸の脂肪と負の相関関係にあるリアクタンスに関するものでした。この研究では、グループ内のばらつきが大きく、これらの動物の不均一性と同じ食餌に対する異なる反応が示されています。

現在の結果とは対照的に、他の研究では、BIAがラットの体を決定するのに十分な感度があることが示されています組成。先駆的な研究で、Hall et al.1は、ラットでBIAを使用するための適切な方法を開発し、50kHzで測定された全身抵抗（WBR）と全身の水分およびタンパク質との間に強い負の相関関係があることを発見しました。 Yoki et al.31は、Hall et al.1が提案した実験式を使用して、対照食餌とメチオニンまたはホモシステインを補給した食餌を与えたラットの全身水分量を推定し、この式がグループ間の違いを検出できることを示しました。 。現在の研究とは対照的に、この式と体組成変数の間に相関関係はありませんでした。また、異なる食餌を与えられたグループ間で違いはありませんでした。 Rutter et al.11は、BIAを使用して対照ラットの全身水分量を推定できると述べましたが、高脂肪食を与えたラットでこの手順を使用した場合、この方法の精度は低下しました。

現在結果は、HF群の脂肪摂取量とHS群のショ糖摂取量は、より低い食物摂取量と同じエネルギーにもかかわらず、介入期間中の対照群のそれらよりもかなり高かった（HF：389％とHS：512％）ことを示しています摂取。ラットが高脂肪の食物をより少なく摂取する傾向は、他の研究によって確認されています32,33。この食物摂取量の変化は、ラットの食物摂取量を調節し、食事がエネルギー密度の高いときに食物摂取量を減らすメカニズムに起因する可能性があります34。

ただし、脂肪摂取量が多いと、肝臓の脂肪とコレステロールが増加し、全身が減少します。水、高脂肪食が動物の脂質プロファイルを変えることを示しています。それにもかかわらず、血液生化学におけるこれらの変化は、人体測定またはBIA変数によって反映されておらず、これはほとんどの文献報告と一致していません11,29。したがって、研究介入の期間は、体組成を変えるのに十分ではなく、生化学的プロファイルを変えるのに十分であった可能性があります。なぜなら、それはより容易に変化するため、または異なる脂肪比率の食事が必要になるからです。また、いくつかの研究では、遺伝学が脂肪の保持に影響を与える可能性はありますが、ラットの高脂肪蓄積は動物の年齢や性別に依存しないことが示されています35。より小さなデバイスと特定の方程式を開発したラットのBIA標準化は、より正確な結果を提供する可能性があります。

結論

結論として、BIAは高給餌ラットの体組成変化を検出できませんでした。 -脂肪と高ショ糖の食事。ただし、枝肉脂肪はBMI、リー指数、腹囲と有意に関連しており、これらのパラメーターがラットの体組成の推定に使用できることを示唆しています。さまざまな食餌を与えられた動物の体脂肪を評価するために、BIAを使用してさらに研究が必要です。食事と体組成の関係、および体組成が時間の経過とともにどのように変化するかは、動物を殺さなくても調査できます。

謝辞

この研究は、FundaçãodeAmparoによって後援されました。 Pesquisa doEstadodeSãoPaulo（助成金番号2008 / 11704-0）。

寄稿

LRNANGÉLOCOとRDEMINICEは、実験の計画と実施、データの分析、原稿の執筆を行いました。 IA LEMEは、実験の実施、ラットでのBIAの標準化、データの分析、原稿の執筆を支援しました。 RC LATAROは、実験の実施、実験データの収集、およびデータの分析を支援しました。 AAJORDÃOは、実験の計画、データの分析、原稿の執筆を支援しました。

1。 Hall CB、Lukaski HC、Marchello MJ四極生体電気インピーダンス分析を使用したラットの体組成の推定。 Nutri RepInt。 1989; 39（3）：627-33。

6。ハリリN、ティボーL。動物モデルにおける高脂肪食誘発性肥満。 Nutr Res Rev. 2010; 23（2）：270-99。

8。 Trocki O、Baer DJ、Castonguay TW成体ラットの体組成を推定するための全身電気伝導率の使用の評価：食餌性肥満および副腎摘出術の影響。 PhysiolBehav。 1995; 57（4）：765-72。

12。国立衛生研究所。体組成測定における生体電気インピーダンス分析：国立医療技術評価会議声明。 J ClinNutrです。 1996; 64（3）：524S-32S。

14。ワードLC、ドーマンD、ジェブSA身長や体重に関係なく体細胞の質量を予測するための新しい生体電気インピーダンス機器の評価。栄養。 2000; 16（9）：745-50。

16。 Reeves PG、Nielsen FH、FaheyGC。実験用げっ歯類用のAIN-93精製飼料：AIN-76Aげっ歯類飼料の再処方に関する米国栄養研究所臨時執筆委員会の最終報告。 JNutr。 1993; 123（11）：1939-51。

17。 Sabbatini AB、Penati A C、Santos RDS、Tostes LM、Vieira LC、Lamas J. EfeitosdeumadietahiperlipídicaemratosWistar Anaisdo14ºSimpósioInternacionaldeIniciaçãoCientíficadaUSP、2006;リベイランプレト。

18。 Castro GSF、Almeida LP、Vannucchi H、Portari GV、JordaoAA。さまざまな種類の炭水化物を含む食事が肝代謝に及ぼす影響。 Scand J Lab AnimSci。 2008; 35（4）：321-28。

20。 Bernardis LL、Patterson BD視床下部病変を有する離乳期および成体雌ラットにおける「リー指数」と枝肉脂肪含有量との相関関係。 Jエンドクリノール。 1968; 40（4）：527-8。

22。 Franco FSC、Natali AJ、Costa NMB、Lunz W、Gomes GJ、Carneiro JuniorMAなど。ラットのパフォーマンスと除脂肪体重に対するクレアチン補給とパワートレーニングの効果。ブラスメッドエスポルテ牧師。 2007; 13（5）：297-302。

24。カストロGSF、アルメイダBB、レオナルディDS、オビディオPP、ジョルダンAA。部分的に水素化された植物油で処理されたラットの肝臓における肝臓コレステロールとオレイン酸との関連性。牧師Nutr。 2012; 25（1）：45-56。 doi：10.1590 / S1415-52732012 000100005.

26。劉SH、彼SP、チェンMT。高ショ糖食障害耐糖能ラットモデルにおける食後脂質反応および脂質代謝に対するキトサンの長期摂食の影響。 J Agric FoodChem。 2012; 60（17）：4306-13。

29。イラガンJ、ブタニV、アーチャーP、リンPK、ジェンKLラットの生体電気インピーダンス分析による体重サイクリング中の体組成変化の推定。 J ApplPhysiol。 1993; 75（5）：2092-8。

30。コーニッシュBH、ワードLC、トーマスBJ。複数周波数生体電気インピーダンス分析を使用したラットの細胞外および全身水分の測定。 NutrRes。 1992; 12（4-5）：657-66。

31。 Yokoi K、Lukaski HC、Uthus EO、Nielsen FH高食餌硫黄アミノ酸を与えられたラットの体内水分分布を推定するための生体インピーダンス分光法の使用。 JNutr。 2001; 131（4）：1302-8。

32。 Estrany ME、Proenza AM、LladóI、Gianotti M.高脂肪食の等カロリー摂取は、ラットの性依存的な方法で肥満と脂質の取り扱いを変更します。脂質健康Dis。 2011; 12：10-52。

33。中島恭子、横倉晃。ラットの成長期にラードを含む高脂肪食を摂取すると、後年の食餌に好意的に反応する傾向があります。 J Nutr Sci Vitaminol（東京）。 2010; 56（6）：380-6。

35。 Ellis J、Lake A、Hoover-Plow J.モノ不飽和カノーラオイルは、高脂肪食または低脂肪食を与えられた成長中の雌ラットの脂肪沈着を減らします。 NutrRes。 2002; 22：609-21。