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食事と運動の「バランス」健康診断の結果を左右する腸内環境のお話
健康診断の結果を見る時、コレステロールや中性脂肪などの「脂質」の数値が気になる方は多いのではないでしょうか。
「脂質異常症」と呼ばれる状態は、心臓や血管の病気の原因となるため、注意が必要です。
脂質異常症を防ぐために、普段から食事に気をつけたり、体を動かしたりすることが大切だということは、よく知られています。
これまでの研究では、食事や身体活動がそれぞれ単独で脂質異常症に関わることが分かっていましたが、最近、食事の内容（特にマクロ栄養素と呼ばれる炭水化物、タンパク質、脂質）と身体活動量を組み合わせた「バランス」に注目した研究が行われました。
この研究では、「マクロ栄養素の摂取量」を「身体活動レベル」で割った「マクロ栄養素対身体活動比率」という新しい指標を用いて、脂質異常症との関連性を調べました。
その結果、この「比率」が高い、つまり食事からのマクロ栄養素摂取量に対して身体活動が少ない状態が、脂質異常症のリスクを高めることが明らかになりました。
特に、飽和脂肪酸（お肉の脂身や乳製品などに多く含まれる脂質）の摂取量が多く、運動が不十分な場合に、悪玉コレステロール（LDL-C）や中性脂肪が高い状態（高コレステロール血症や高トリグリセリド血症）になるリスクが顕著に増加することが示されました。
これは、単に「たくさん食べてたくさん運動する」というだけでなく、「どんな栄養素をどれだけ摂るか」という食事の質と「どれだけ体を動かすか」という身体活動の、それぞれのバランスが大切であることを示唆しています。
さらに、この研究は、食事と運動のバランスが脂質異常症に影響することに加えて、私たちの「腸内細菌」や、腸内細菌が作り出す「代謝物」が重要な役割を果たしている可能性があることを見つけ出しました。
比率が高い人たちでは、特定の腸内細菌のバランスが変化しており、これらの細菌の中には、脂質異常症に関連するものが多く含まれていました。
また、腸内細菌やマクロ栄養素対身体活動比率に関連するいくつかの代謝物（体の中で作られる物質）も、脂質異常症と関係していることが分かりました。例えば、ある代謝物は脂質異常症の人で多く、特定の腸内細菌とも関連していました。
これらのことから、不適切な食事と運動のバランスが腸内環境を変化させ、その変化が代謝物を介して脂質のバランスを崩し、脂質異常症につながる、というメカニズムが存在する可能性が考えられます。
今回の研究は、私たちが健康な脂質バランスを維持するためには、食事の「質」に気を配りつつ、適切な身体活動を続けること、そして、腸内環境も私たちの健康に深く関わっていることを改めて示してくれています。
今後、腸内細菌や代謝物を調整することが、脂質異常症の新しい予防や治療法につながるかもしれません。
まずは、日々の食事内容と運動量のバランスを見直してみることから始めましょう。
論文のタイトル：
Potential Modulatory Roles of Gut Microbiota and Metabolites in the Associations of Macronutrient-to-Physical Activity Ratios With Dyslipidemia.
研究目的
脂質異常症は、脂質代謝の異常によって特徴づけられ、アテローム性動脈硬化性心血管疾患の確立されたリスク因子であり、世界的に身体への影響と死亡の主要な原因であり続けています。
健康的な食事や定期的な身体活動などのライフスタイル改善は、脂質異常症の予防と管理における主要な戦略です。
しかし、食事の総量だけでなく、主要栄養素の質に焦点を当てることで、循環脂質の恒常性を最適化するためのより具体的なエビデンスが得られる可能性があります。
本研究は、特定の主要栄養素摂取量と身体活動（PA）の比率が脂質異常症とどのように関連しているか、そしてその根底にあるメカニズムとして腸内細菌叢や代謝産物がどのような潜在的な調節的役割を果たしているかを明らかにすることを目的としました。
主要栄養素とPAの相互作用は複雑であり、それらの組み合わせた影響を包括的に定量化する必要がありました。
また、身体活動と食事が腸内細菌叢の構成と機能に直接影響を与え、それが宿主の脂質代謝に影響し脂質異常症に関与する可能性が示唆されていますが、特定の主要栄養素-PA比率が腸内細菌叢や代謝産物にどのように影響し、さらに脂質異常症に寄与するのかは不明でした。
本研究では、主要栄養素-PA比率を食事摂取量と身体活動量の複合的な影響を捉えるシンプルで直接的な指標として導入し、これらの比率と脂質異常症との関連性を評価し、機械学習を用いて腸内細菌叢と代謝産物を介した潜在的なメカニズムを調査しました。
方法
本研究は、脂質異常症またはメタボリックシンドロームのリスクがある273名の参加者のデータを用いた横断研究として実施されました。
食事情報は87項目の食物摂取頻度質問票を用いて、過去1年間の摂取頻度と量を自己報告形式で収集し、これを日間の摂取量として標準化しました。
身体活動レベルは国際身体活動質問票を用いて自己報告形式で評価し、強度、頻度、継続時間を収集し、MET-hours/日という指標に変換しました。
主要栄養素-PA比率は、各主要栄養素の日間摂取量を身体活動レベルで割って算出されました。
血液サンプルは一晩の絶食後に採取され、総コレステロール（TC）、中性脂肪（TG）、HDLコレステロール（HDL-C）、LDLコレステロール（LDL-C）などの脂質レベルが測定されました。脂質異常症は、TC ≥5.2 mmol/L（高コレステロール血症）、TG ≥1.7 mmol/L（高中性脂肪血症）、HDL-C <1.0 mmol/L（低HDL-C血症）、LDL-C ≥3.4 mmol/L（高LDL-C血症）のいずれかを満たす場合と定義されました。
糞便サンプルは参加者自身が採取し、腸内細菌叢の解析のために16S rRNA遺伝子配列解析が行われました。
これにより222の細菌属が特定され、82の属が解析に含まれました。糞便サンプルからの代謝産物プロファイリングは、包括的な液体クロマトグラフィー質量分析（Untargeted LC-MS metabolomics）を用いて行われました。
統計解析では、参加者の特性を比較し、共変量（年齢、性別、学歴、婚姻状況、世帯収入、喫煙状況、飲酒状況、総エネルギー摂取量など）で調整した上で、主要栄養素-PA比率と脂質異常症の関連性をロジスティック回帰を用いて検討しました。
腸内細菌叢の分析には、多様性（α多様性、β多様性）の評価に加え、機械学習アルゴリズム（XGBoost, CatBoostなど）を用いて主要栄養素-PA比率に関連する腸内細菌叢の特徴を特定し、マイクロバイオームリスクスコア（MRS）を構築しました。
特定のコア腸内細菌属群を特定し、ランダムフォレスト分類アルゴリズムを用いて脂質異常症を判別する能力を評価しました。
代謝産物については、脂質異常症における差異代謝産物を特定し、KEGGデータベースを用いたパスウェイ濃縮分析を行いました。
さらに、腸内細菌叢、代謝産物、主要栄養素-PA比率間の関連性を統合的に分析するためのネットワークが構築されました。専門用語としては、16S rRNA配列解析は、細菌の特定に用いられる遺伝子解析手法です。
Untargeted LC-MS metabolomicsは、サンプル中の多様な代謝産物を網羅的に測定する技術です。機械学習は、データからパターンを学習し、予測や分類を行うコンピュータアルゴリズムです。
マイクロバイオームリスクスコア（MRS）は、腸内細菌叢の構成に基づいて計算される、ある結果（ここでは主要栄養素-PA比率や脂質異常症）に対するリスクの指標です。
KEGGパスウェイ濃縮分析は、特定された代謝産物がどのような生物学的経路に関与しているかを解析する手法です。オッズ比（OR）は、特定の要因がある場合に事象が起こる確率が、要因がない場合に比べて何倍になるかを示す統計量です。
結果
主要栄養素-PA比率が高いほど、TC、中性脂肪、LDL-Cレベルの上昇と関連が見られました。
共変量で調整した後、主要栄養素-PA比率が高い参加者は脂質異常症のリスクが高いことと関連していましたが、エネルギー-PA比率では有意な関連は認められませんでした。
特に、飽和脂肪酸-PA比率の最高三分位群では、高コレステロール血症のリスクが2.87倍（95%信頼区間: 1.41–5.99）、高中性脂肪血症のリスクが2.21倍（1.11–4.48）、高LDL-C血症のリスクが2.52倍（1.26–5.16）と、最低三分位群と比較して高くなっていました。
炭水化物-PA比率、タンパク質-PA比率、脂質-PA比率でも、高LDL-C血症のリスク増加との関連が見られました。
低HDL-C血症のリスクとは、いずれの主要栄養素-PA比率も関連が認められませんでした。
主要栄養素-PA比率に関連するマイクロバイオームリスクスコア（MRS）は、ほとんどの場合、TC、中性脂肪、LDL-Cレベルの上昇と有意に相関していました。
異なる主要栄養素-PA比率のMRSに寄与する腸内細菌属は、一部重複はあるものの、大きく異なっていました。
複数の主要栄養素-PA比率に寄与した細菌属のうち、Lactobacillus、Coprococcus、Faecalibacterium、Phocaeicolaなどの6属は、TCおよびLDL-Cレベルと正の関連を示しました。一方、Streptococcus、unclassified_f__Oscillospiraceaeの2属は、TCまたは中性脂肪レベルと負の関連が見られました。
特に、脂質-PA比率に独自に関連したPhascolarctobacterium、Lacrimispora、Allisonellaは、TC、中性脂肪、LDL-Cレベルの上昇と関連していました。
炭水化物-PA比率に特に関連したTyzzerellaも、脂質異常症と強い関連性を示しました。これらのコア腸内細菌属群に基づいたモデルは、低HDL-C血症を除く脂質異常症に対して良好な判別能力を示しました。
炭水化物-PA比率に関連する細菌群は高中性脂肪血症を、タンパク質-PA比率に関連する細菌群は高コレステロール血症を効果的に判別しました。
コア腸内細菌群は、個々の細菌属よりも脂質異常症においてより大きな分散説明力を持っていました。
脂質異常症に関連する差異代謝産物は、高コレステロール血症で315個、高中性脂肪血症で189個、高LDL-C血症で247個が特定されました。
これらの差異代謝産物は、主に内分泌系、炭水化物代謝、アミノ酸代謝に関連する経路に濃縮されていました。脂質異常症に関連する経路に関わる10の代謝産物が特定され、そのうち9つはコア細菌属と有意に関連していました。
例えば、高コレステロール血症や高LDL-Cの参加者で上昇していたアセチルリン酸は、主要栄養素-PA比率に寄与する13の細菌属と正の関連が見られました。対照的に、脂質異常症の参加者で減少していたピルビン酸は、Tyzzerellaや主要栄養素-PA比率と負の関連がありました。
統合解析では、主要栄養素-PA比率に関連する腸内細菌叢（Lachnospiraceaeなど）や代謝産物（アセチルリン酸、グリセロール、ピルビン酸など）の変化が、脂質異常症の発症に潜在的に寄与している可能性が示唆されました。
結論
本研究の結果は、主要栄養素摂取量と身体活動量の比率が高いほど、脂質異常症のリスク増加と関連があることを示しています。
これは、健康的な質の高い主要栄養素摂取と適切な身体活動の両方を維持することが、長期的な脂質代謝異常の予防に不可欠であることを示唆しています。
さらに、本研究は、腸内細菌叢と関連する代謝産物が、主要栄養素-PA比率と脂質異常症の関連において潜在的な調節的役割を果たしている可能性を明らかにしました。
腸内細菌叢や代謝産物が修正可能な性質を持つことを理解することは、不健康なライフスタイルに起因する脂質異常症の負担を軽減するための将来的な予防戦略に洞察を提供します。
しかし、本研究は横断研究であるため因果関係を評価することはできず、私たちの知見を検証・拡張するためには、大規模な前向きコホート研究が引き続き必要です。
引用論文
Potential Modulatory Roles of Gut Microbiota and Metabolites in the Associations of Macronutrient-to-Physical Activity Ratios With Dyslipidemia.
Wang M, Ma G, Li Y, Li J, Xie J, He J, He C, He Y, Jia K, Feng X, Tian T, Li H, Liao X, Liu X.J Am Heart Assoc. 2025 May 15:e040042. doi: 10.1161/JAHA.124.040042. Online ahead of print.
PMID: 40371613
