Urinary Metabolome Analysis Reveals Potential Microbiota Alteration and Electrophilic Burden Induced by High Red Meat Diet: Results from the French NutriNet-Santé Cohort and an In Vivo Intervention Study in Rats
Mervant L, Tremblay-Franco M, Olier M, Jamin E, Martin JF, Trouilh L, Buisson C, Naud N, Maslo C, Héliès-Toussaint C, Fouché E, Kesse-Guyot E, Hercberg S, Galan P, Deschasaux-Tanguy M, Touvier M, Pierre F, Debrauwer L, Guéraud F
Molecular nutrition & food research · 8 citas
Etiquetas de revisión
Mezcla carne procesada con no procesadaSolo mecanismosSin ajuste declarado por estilo de vidaDatos neutrales que nuestra revisión registró sobre cómo se hizo este estudio. Describen el método, nunca si nos gusta el resultado.
Cómo se estudió
- Diseño
- Estudio transversal (clasificado por nuestro filtro de IA)
- Estudiado en
- Personas, más trabajo en animales o laboratorio
- Resultado principal
- Solo mecanismos
- Consumo medido con
- No se indica
Quién lo pagó
- Financiación
- Financiación independiente
- Gobierno
- Agence Nationale de la Recherche
- Gobierno
- Institut National Du Cancer
- Gobierno
- Région Occitanie Pyrénées-Méditerranée
- Gobierno
- Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement
- Subvenciones
- Agence Nationale de la Recherche (ANR-11-INBS); Institut National Du Cancer (PLBIO18); Agence Nationale de la Recherche (ANR-11-INBS-0010)
Según 4 financiadores declarados.
Publicación
- Publicado
- 2023-01-17 · Mol Nutr Food Res · vol. 67 · número 5 · pág. e2200432
- Editorial
- Wiley
- Citado
- 10 citas · más que el 70% de estudios similares · 0.9× el promedio de su campo
- Referencias
- 75 trabajos
- Acceso
- Acceso abierto (revista híbrida) · CC-BY-NC-ND
- Áreas de investigación
- Metabolomics and Mass Spectrometry Studies · Nutritional Studies and Diet · Gut microbiota and health
- Palabras clave
- Metabolome, Urinary system, In vivo, Medicine, Cohort, Food science, Red meat, Cohort study, Metabolomics, Biology, Metabolite, Physiology, Internal medicine, Bioinformatics, Biotechnology
- MeSH
- animals, humans, rats, diet, meat, metabolome, microbiota, red meat
19 autores
- Loïc Mervant🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire; French Clinical Research Infrastructure Network
- Marie Tremblay‐Franco🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire
- Maı̈wenn Olier🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire
- Emilien L. Jamin🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire
- Jean‐François Martin🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire
- Lidwine Trouilh🇫🇷Centre National de la Recherche Scientifique; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement
- Charline Buisson🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire; French Clinical Research Infrastructure Network
- Nathalie Naud🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire; French Clinical Research Infrastructure Network
- Claire Maslo🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire
- Cécile Héliès‐Toussaint🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire; French Clinical Research Infrastructure Network
- Edwin Fouché🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire; French Clinical Research Infrastructure Network
- Emmanuelle Kesse‐Guyot🇫🇷Conservatoire National des Arts et Métiers; Inserm; Université Paris Cité; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Université Sorbonne Paris Nord; French Clinical Research Infrastructure Network; Centre de Recherche Épidémiologie et Statistique
- Serge Herçberg🇫🇷Conservatoire National des Arts et Métiers; Inserm; Université Paris Cité; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Université Sorbonne Paris Nord; French Clinical Research Infrastructure Network; Centre de Recherche Épidémiologie et Statistique
- Pilar Galán🇫🇷Conservatoire National des Arts et Métiers; Inserm; Université Paris Cité; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Université Sorbonne Paris Nord; Centre de Recherche Épidémiologie et Statistique
- Mélanie Deschasaux🇫🇷Conservatoire National des Arts et Métiers; Inserm; Université Paris Cité; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Université Sorbonne Paris Nord; French Clinical Research Infrastructure Network; Centre de Recherche Épidémiologie et Statistique
- Mathilde Touvier🇫🇷Conservatoire National des Arts et Métiers; Inserm; Université Paris Cité; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Université Sorbonne Paris Nord; French Clinical Research Infrastructure Network; Centre de Recherche Épidémiologie et Statistique
- F. Pierre🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire; French Clinical Research Infrastructure Network
- Laurent Debrauwer🇫🇷Université Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire
- Françoise Guéraud🇫🇷 · autor de correspondenciaUniversité Toulouse III - Paul Sabatier; École Nationale Vétérinaire de Toulouse; Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement; Toxicologie Alimentaire; French Clinical Research Infrastructure Network
Resumen
El texto original del estudio, en el idioma en que se publicó.
Scope
High red and processed meat consumption is associated with several adverse outcomes such as colorectal cancer and overall global mortality. However, the underlying mechanisms remain debated and need to be elucidated.
Methods and results
Urinary untargeted Liquid Chromatography-Mass Spectrometry (LC-MS) metabolomics data from 240 subjects from the French cohort NutriNet-Santé are analyzed. Individuals are matched and divided into three groups according to their consumption of red and processed meat: high red and processed meat consumers, non-red and processed meat consumers, and at random group. Results are supported by a preclinical experiment where rats are fed either a high red meat or a control diet. Microbiota derived metabolites, in particular indoxyl sulfate and cinnamoylglycine, are found impacted by the high red meat diet in both studies, suggesting a modification of microbiota by the high red/processed meat diet. Rat microbiota sequencing analysis strengthens this observation. Although not evidenced in the human study, rat mercapturic acid profile concomitantly reveals an increased lipid peroxidation induced by high red meat diet.
Conclusion
Novel microbiota metabolites are identified as red meat consumption potential biomarkers, suggesting a deleterious effect, which could partly explain the adverse effects associated with high red and processed meat consumption.
Resumen vía Europe PMC. Los derechos de autor siguen siendo de los autores o la editorial (CC BY-NC-ND).
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