Az étrendi bevitel és a mono- és politelítetlen zsírsavak genetikailag meghatározott szérumkoncentrációinak összefüggése a krónikus vesebetegségben: Az étrendelemzés és a mendeli randomizálás betekintése

Absztrakt

A többszörösen telítetlen zsírsavak (PUFA) bevitele általában a jobb veseműködéssel jár, míg az egyszeresen telítetlen zsírsavak (MUFA) kapcsolata továbbra is megerősítetlen. Mendeli randomizációs (MR) analízist alkalmaztak a táplálékfelvétel és a genetikailag meghatározott szérum PUFA- és MUFA-szintek ok-okozati összefüggésének megtévesztés nélküli becsléséhez a vesefunkció méréseivel. A National Health and Nutrition Examination Surveys (NHANES) résztvevőinek adatait 2005 és 2010 között használták fel. A MUFA-kra, PUFA-kra, eGFR-re és krónikus vesebetegségre (CKD) vonatkozó legnagyobb genom-szerte társulási vizsgálatok (GWAS) adatait a teljes mintára elemezték. Összesen 16 025 résztvevő vett részt. Az eGFR a teljes PUFA-bevitel növekvő kvartilisében javult 86,3 ± 0,5-ről (Q1) 96,2 ± 0,5 ml/perc/1,73 m2-re (Q4), (p < 0,001). Ezzel szemben nem volt összefüggés a MUFA-bevitel és a vesefunkció mérései között (mindegyik p>0,21). A többváltozós modellekben a PUFA-bevitel felső kvartilisében 21 százalékkal alacsonyabb volt a CKD kockázata, de nem volt szignifikáns összefüggés a CKD-kockázat és a MUFA-bevitel között. A genetikailag meghatározott szérum MUFA (heptadecenoát (17:1), mirisztoleinsav (14:1) és palmitoleinsav (16:1) és PUFA (-linolénsav és eikozapentaénsav) koncentrációi nem mutattak szignifikáns összefüggést az eGFR és a CKD kockázatával. Ezenkívül a diabéteszes állapot szerint rétegzett elemzésekben nem találtak összefüggést. A magasabb étrendi PUFA-bevitel a CKD alacsonyabb kockázatával jár, míg a MUFA-k vagy PUFA-k szérumszintjével nem volt összefüggés. További vizsgálatok, köztük klinikai vizsgálatok indokoltak.

Kulcsszavak

mendeli randomizáció; szérum zsírsavak; egyszeresen telítetlen zsírsavak; krónikus vesebetegség; többszörösen telítetlen zsírsavak; veseműködés.

Kattintson ide, hogy megtudja, milyen előnyei vannak a Cistanche vesének

Bevezetés

Krónikus vesebetegség (CKD) a vesefunkció jelentős károsodása, amelyet csökkent glomeruláris filtrációs ráta (GFR) vagy fokozott vizeletalbumin-kiválasztás (albuminuria) azonosítanak, amelyet két vagy több alkalommal, legalább 3 hónapos eltéréssel igazolnak [1]. A CKD globális prevalenciáját 11-13 százalékra becsülték, a prevalencia az életkor előrehaladtával növekszik, és a 70 évesnél idősebb alanyok akár 34 százalékánál is alacsony az eGFR, ami CKD jelenlétét jelzi [2,3]. Köztudott, hogy a CKD összefüggésben áll több társbetegséggel, beleértve a cukorbetegséget [4–6], a magas vérnyomást [7,8], az elhízást [9,10], és különösen a szív- és érrendszeri betegségeket [11–14], és hozzájárul ahhoz. így magasabb minden ok miatti halálozással jár [13].

Mind az n-3, mind az n-6 többszörösen telítetlen zsírsavak (PUFA) alacsony plazmakoncentrációját és étrendi bevitelét korábban összefüggésbe hozták a vesefunkció károsodásával [15–17], míg az alacsonyabb telített zsírsavat (SFA) bevitele a vesefunkció javulásával jár együtt [18]. Az egyszeresen telítetlen zsírsavak (MUFA) és a CKD kockázata közötti összefüggés azonban továbbra is kevéssé ismert. Egy lehetséges mechanizmus, amelyen keresztül a PUFA-k védő szerepet játszhatnak a veseműködésben, a gyulladásos válasz bizonyos aspektusainak leszabályozása, például a proinflammatorikus citokinek csökkentése [19]. Valójában a krónikus gyulladás plazmamarkereinek, például a CRP-nek és a tumornekrózis-faktor alfa-nak alacsonyabb szintjét figyelték meg idősebb felnőtteknél, akiknél magasabb a szérum PUFA-szint [20]. Az ilyen megfigyelési adatok azonban nem használhatók fel a szérum PUFA-k okozati összefüggésének meghatározására a CKD etiológiájában.

A Mendel-féle randomizációs (MR) analízis a fiziológiás expozíció specifikus változásaival (például szérum MUFA-kkal és PUFA-kkal) társuló funkcionális egynukleotidos polimorfizmusokat (SNP-ket) alkalmazó genetikai analízis eszközként képes elfogulatlan és szilárd bizonyítékot szolgáltatni a betegség patogenezisének mechanizmusára vonatkozóan. és a kezelések hatékonysága. A hagyományos kockázati tényezők epidemiológiájához képest ezek a tanulmányok lényegesen kevésbé hajlamosak a zavaró tényezőkre, a reziduális torzításra és a fordított okozati összefüggésre [21]. Míg a randomizált kontrollált vizsgálatokat (RCT) hasznosnak tartják az ok-okozati összefüggés meghatározásához, gyakran költség-, idő- és etikai korlátok korlátozzák őket, a vizsgált expozíció és betegségi állapot jellemzőitől függően. Az MR-vizsgálatok tekinthetők egy módnak arra, hogy elkerüljük ezeket az RCT-vel kapcsolatos problémákat, és ezen túlmenően az ilyen vizsgálatokból származó adatok felhasználhatók a kísérleti RCT-k és a klinikai vizsgálatok stratégiáinak fejlesztésére azáltal, hogy megvilágítják egy beavatkozás vagy a beavatkozás lehetséges hatékonyságát. sőt a hatás nagysága a kiválasztott egyénekben és csoportokban [22].

Ezért országos felmérési adatokat (Nutrition and Health Examination Surveys (NHANES)) és Mendel-féle randomizációs (MR) elemzést használtak a genetikailag meghatározott szérumszintek, valamint a MUFA-k és PUFA-k vesefunkcióval való táplálékfelvételének esetleges összefüggésének elfogulatlan becslésére.

Cistanche por

Anyagok és metódusok

Országos Felmérés

1. Népesség

Az NHANES adatait használtuk fel, amelyeket korábban részletesen publikáltak [23]. Röviden, ismételt keresztmetszeti felméréseket végez az Egyesült Államok Nemzeti Egészségügyi Statisztikai Központja (NCHS). Ezek otthoni látogatásokból állnak, ahol kérdőívek segítségével gyűjtenek adatokat a demográfiai adatokról és az egészségügyi szokásokról, például az étrendről. Az NHANES összetett, többlépcsős valószínűségi mintavételi eljárásokat alkalmaz a megfelelő faji/etnikai reprezentáció, valamint a különböző helyekről történő toborzás biztosítása érdekében [23]. Az NCHS Research Ethics Review Board jóváhagyta a protokollt, és minden résztvevő tájékoztatáson alapuló beleegyezését adta.

Az egyes elemzések módszerei megtalálhatók az NHANES Laboratory/Medical Technologists Procedures Manual-ban [24–27]. A vért egy antecubitalis vénából vettük szabványos protokoll szerint. A szérum kreatinin koncentrációjának meghatározására a D×C800 moduláris kémiai oldalon a Jaffe sebesség módszert (kinetikus alkáli pikrát) alkalmaztuk. A kreatinin kalibrálása egy izotóphígításos tömegspektrometriás referenciamódszerre volt visszavezethető [28]. A vizelet kreatinint és a vizelet albumint (melyeket véletlenszerű vizeletminta szilárd fázisú fluoreszcens immunoassay-jával értékeltek) [29] használtak a vizelet albumin-kreatinin arányának (ACR) kiszámításához. Az eGFR-t a CKD-Epidemiology Collaboration (CKD-EPI) egyenlet segítségével számítottuk ki (mL/perc/1,73 m2-ben). A gyakori CKD-t eGFR-ként azonosították<60 mL/min/1.73 m2 [29].

2. Diétás bevitel

A táplálékfelvételt 24 órás felidézéssel értékelték, egy képzett kérdező segítségével, az Egyesült Államok Mezőgazdasági Minisztériumának automatizált többszörös átmenetes módszere (AMPM) segítségével, amely egy standardizált szondákkal ellátott interjúrendszer, amelyet egy számítógépes rendszer [30,31]. Röviden, az étrendi interjút megelőző 24 órában (12 és 12 óra között) elfogyasztott ételek és italok típusát és mennyiségét az AMPM segítségével gyűjtöttük össze. Az AMPM célja, hogy teljesebb és pontosabb adatgyűjtést biztosítson, miközben csökkenti a résztvevők terheit [31,32]. A jelenlegi tanulmányban a teljes MUFA-bevitelre, valamint a specifikus MUFA-k bevitelére vonatkozó adatokat használtuk fel: 16:1 (hexadecénsav, közismertebb nevén palmitoleinsav), 18:1 (oktadekénsav, közismert nevén olajsav (OA). ), 20:1 (eikozénos) és 22:1 (tetrakozénos). Elemeztük az összes PUFA-bevitelre vonatkozó adatokat, valamint az egyes PUFA-kat is: PUFA 18:2 (oktadekadiénsav, közismert nevén linolsav (LA)), PUFA 18:3 (oktadekatriensav, közismert nevén -linolénsav (ALA) )), PUFA 18:4 (oktadekatetraén), PUFA 20:4 (eikozatetraén (ETA)), PUFA 20:5 (eikozapentaén (EPA)), PUFA 22:5 (dokozapentaén (DPA)) és PUFA 22:6 ( dokozahexaénsav (DHA)).

3. Statisztikai elemzés

Az összetett NHANES adatok elemzéséhez CDC irányelveket alkalmaztunk, a megfelelő súlyozási módszerek alkalmazásával és a maszkolt variancia figyelembevételével [33]. A folyamatos (varianciaanalízis) mérőszámokhoz az átlag átlagát és a standard hibáját (SEM), a kategorikus változókhoz (khi-négyzet) pedig százalékos értékeket használtuk. Az adatok normalitásának értékelésére Kolmogorov-Smirnov tesztet alkalmaztunk. A specifikus vesefunkció markerek (szérum kreatinin, ACR és eGFR) korrigált átlagát a MUFA és PUFA kvartilisben a kovarianciaanalízis (ANCOVA) segítségével becsülték meg. Ezeket a modelleket kor, nem, rassz, szegénység-jövedelem arány, éhomi vércukorszint, szisztolés és diasztolés vérnyomás, energiabevitel, vörös hús bevitel, testtömeg-index (BMI, kg/m2), cukorbetegség (DM) alapján korrigálták. (az anamnézisben szereplő DM vagy éhomi plazma glükózszintje 126 mg/dl vagy annál nagyobb) és magas vérnyomás (HTN), olyan egyéneknél diagnosztizáltak, akiknek szisztolés vérnyomása nagyobb vagy egyenlő, mint 14 0 Hgmm, diasztolés vér 90 Hgmm-nél nagyobb vagy egyenlő, vagy vérnyomáscsökkentő gyógyszert szedőknél [34]. A normál eloszlástól eltérő változókra log transzformációkat hajtottunk végre. Logisztikus regressziós modellek három különböző szintű kiigazítással (1. modell: életkor, nem, rassz és szegénység/jövedelem arány; 2. modell: életkor, nem, rassz, szegénység/jövedelem arány, éhomi vércukorszint, szisztolés és diasztolés vérnyomás, és magas vérnyomás (HTN) és 3. modell: életkor, nem, rassz, szegénység/jövedelem arány, éhomi vércukorszint, szisztolés és diasztolés vérnyomás, HTN, trigliceridek (TG) és nagy sűrűségű lipoprotein koleszterin (HDL), diabetes mellitus (DM) ), a testtömegindexet (BMI) és a C-reaktív fehérjét (CRP) használták az esélyhányados (OR) és a 95 százalékos konfidenciaintervallum (CI) származtatására a prevalens CKD-vel való összefüggésre a MUFA és PUFA kvartilisben. Referenciaértékként mindig a legalacsonyabb kvartilist használtuk. Variancia inflációs faktorokat (VIF) alkalmaztunk minden lépésben a többszörös lineáris regresszió multikollinearitásának felmérésére [35]. A multikollinearitást magasnak tekintették, ha a VIF nagyobb volt, mint 10 [35]. Mindegyik teszt kétoldalas volt, és a 0,05-nél kisebb p-érték jellemezte a szignifikáns eredményeket.

Cistanche tubulosa

Mendeli véletlenszerűsítés

1. Tanulmánytervezés

Ez a vizsgálat kétmintás MR-vizsgálatot alkalmazott. Röviden összefoglalva, a különböző genomszintű asszociációs tanulmányok (GWAS) összefoglaló statisztikáit elemezték az érdeklődésre számot tartó expozíciók (szérum MUFA-k és PUFA-k) és kimenetelek (vesefunkció) tekintetében, hogy megbecsüljék az előbbi hatását az utóbbira [36]. Ez azt jelenti, hogy a szérum MUFA-k és PUFA-k genetikai prediktorait alkalmazták a vesefunkció (eGFR és a CKD kockázata) kiterjedt genotípusos eset-kontroll vizsgálataiban, hogy becsléseket kapjunk ezek összefüggéséről.

2. Az expozíciók genetikai előrejelzői

Összefoglaló adatokat kértünk le az SNP-k és négy keringő MUFA (mirisztoleinsav (14:1 (oktadecén)), palmitoleinsav (16:1 (hexadecén)), 10-heptadecenoát (17:1), olajsav (18:1 (oktadecenoic))) a GWAS-ból (7824 európai ősökből származó felnőtt) (S1 kiegészítő táblázat). A genotipizálási, minőség-ellenőrzési és imputációs eljárásokat már korábban kidolgozták [37]. A szérum PUFA-k elemzéséhez összefoglaló adatokat kértünk le az SNP-k és a keringő ALA- és EPA-koncentráció közötti összefüggésről a CHARGE meta-GWAS-ból (n=8866 felnőtt, európai származású) [38]. Azokban az esetekben, amikor az SNP nem állt rendelkezésre az eredmény GWAS összefoglaló statisztikájához, a proxy SNP-ket azonosították. Az ilyen proxy SNP-khez minimális kapcsolódási egyensúlyhiány (LD) r2=0.8 volt szükséges. A hatásbecslések torzítását az SNP-k közötti korreláció indukálhatja, és ennek a torzításnak a minimalizálása érdekében genetikai eszközeinket olyan független SNP-kre korlátoztuk, amelyek nincsenek kapcsolati egyensúlyhiányban (p=0,0001). A szérum MUFA-kat és PUFA-kat helyettesítő SNP-k egy csoportjára „genetikai műszerekként” hivatkozunk.

3. Az eredmények genetikai előrejelzői

A legnagyobb genotípusú vizsgálati mintából (n=133,413, akár 42 166 résztvevőnél replikációval) álló metaanalízist használtunk az eGFR-rel való genetikai asszociációk megállapítására [39], amelyet a négyváltozós módosítással határoztak meg. Diet in Renal Disease (MDRD) vizsgálati egyenlet [39]. A CKD meghatározása eGFR volt<60 mL/min/1.73 m2 and that of type 2 diabetes (T2 D) was fasting glucose ≥126 mg/dL, antidiabetic drug treatment, or self-reported. Kidney function and T2 D were assessed simultaneously. For the GWAS analysis, a centralized analysis plan was applied with each study regressing sex- and age-adjusted residuals of the logarithm of eGFR on the SNP dosage levels. Furthermore, logistic regression of CKD was performed on SNP dosage levels, adjusting for sex and age. For all traits, adjustment for appropriate study-specific features, such as study site and genetic principal components, was included in the regression, and family-based studies appropriately accounted for relatedness.

4. Statisztika

A műszerek hatását az inverz varianciasúlyozott (IVW) módszerrel kombináltuk. Az IVW Q-értékét használtuk a heterogenitás meghatározására. Mivel a végső hatásbecslést potenciálisan befolyásolhatják a pleiotróp variánsok, súlyozott mediánt (WM) és MR-Eggert is magában foglaló érzékenységanalízist végeztünk az egyet elhagyó módszerrel [36]. Az MR-Egger ok-okozati becslései kevésbé pontosak, mint az IVW MR [40] alkalmazásával kapott becslések, mivel alacsonyabb a hamis pozitív arány és a kapcsolódó magasabb hamis negatív arány, ami alacsonyabb statisztikai erőt eredményez [41].

A Q0 heterogenitási statisztikát használtuk az egyes genetikai variánsbecslések közötti heterogenitás meghatározására [42]. Továbbá az instrumentális változóelemzés „kizárás-korlátozás” feltételezését az Ensembl kiadás (http://useast.ensembl.org/index.html, 2020. április 2-án elérhető) és a PhenoScanner (az SNP fenotípusokat az Ensembl és a a korrelált SNP-k fenotípusait a PhenoScanner biztosítja).

5. Érzékenységelemzés

Az érzékenységi elemzést MR-Egger és az MR pleiotrópia maradékösszeg és kiugró (MR-PRESSO) teszt segítségével végeztük [42]. A kiugró hatások becsléseit az MR-PRESSO keretrendszer detektálta, amely ezt követően eltávolította őket az elemzésből. Ezt a variáns-eredmény asszociációk változat-expozíció asszociációkon való regressziójával végeztük. Ezenkívül az MR-Robust Adjusted Profile Score-t (RAPS) alkalmaztuk a pleiotrópia korrekciójára. Az eredmény minősítéséhez az ok-okozati becsléseknek meg kell egyeznie az MR-módszerek irányában és nagyságában, névleges jelentőséggel kell bírniuk az IVW MR-ben, és nem mutathatnak semmilyen bizonyítékot a horizontális pleiotrópiából eredő torzításra. Minden elemzést az R szoftverrel végeztek (verzió 3.4.2 R Core Team, 2017).

Cistanche kapszula

Vita

Ebben a cikkben elemeztük a MUFA-k és PUFA-k bevitelére vonatkozó étrendi adatokat, valamint egy sor genetikai változatot, amelyekről kimutatták, hogy négy keringő szérum MUFA-val és PUFA-val társulnak, hogy meghatározzuk a veseműködéssel való kapcsolatukat. Nem figyeltek meg szignifikáns összefüggést a MUFA-k különböző étrendi bevitele között. Ezzel szemben a PUFA-k étrendi bevitele fordítottan összefügg a vesefunkció és a prevalencia CKD mérésével. Az MR-elemzések azonban nem támasztották alá a különböző MUFA- vagy PUFA-koncentrációk okozati hatását a CKD-re.

A CKD-t gyakran kísérőbetegségként figyelik meg krónikus életmódbeli betegségekben, beleértve a cukorbetegséget, a magas vérnyomást, az elhízást és a szív- és érrendszeri betegségeket [4–14], amelyek mindegyike a metabolikus szindróma (MetS) összetevője, amely önmagában is összefüggésbe hozható a CKD-vel több metaban. -elemzések [43,44]. Az étrendi beavatkozással járó életmódváltást a MetS potenciálisan költséghatékony kezelésének tekintik [45,46]. Különösen az étrendi zsírsavak modulálása, amely magában foglalja a telített zsírsavak (SFA) MUFA-kkal és PUFA-kkal való helyettesítését, előnyös a MetS-komponensek megelőzésében és javításában [47–51]. A CKD prevalenciája és klinikai jelentősége [1,2] miatt fontosnak kell tekinteni az egyes makrotápanyagok etiológiájában betöltött szerepének meghatározását.

Bár a CKD és a MetS bizonyos összetevői (diabétesz és magas vérnyomás) közötti ok-okozati összefüggésről úgy vélik, hogy kétirányú [11], és a MUFA:SFA-bevitel magasabb aránya, valamint a PUFA-k fokozott bevitele, ezeknek az állapotoknak a javulásához vezethet. [50–52], kevés bizonyíték támasztja alá, hogy közvetlen összefüggés van a MUFA-bevitel és a CKD között. Például, míg a PUFA-bevitel alacsonyabb CKD-kockázattal járt egy nem cukorbeteg populációban, ilyen összefüggést nem figyeltek meg a MUFA esetében [17]. Hasonlóképpen, egy cukorbeteg populáción végzett megfigyeléses vizsgálatban a MUFA-bevitel nem járt együtt a vesefunkció javulásával, míg a MUFA:SFA arány és a PUFA-bevitel tekintetében összefüggést figyeltek meg [18]. Számos feltételezett mechanizmus létezik, amelyeken keresztül a PUFA-k fokozott bevitele potenciálisan megvédheti a veseműködést, kezdve a vesegyulladásos folyamatokban részt vevő szabályozó molekulákra gyakorolt ​​hatásoktól [53], a proteinuria csökkenésétől [54], a vérnyomásszint javulásáig [55] és a csökkenésig. a szérum trigliceridszintje [56], sőt a vérerek működésének javulása is [57].

Nem találtunk szignifikáns összefüggést a teljes és az egyes MUFA-k és a CKD különböző étrendi bevitele között. Az MR-analízis kiegészítése vizsgálatunkat felülmúlja az egyszerű megfigyeléses vizsgálatokat, mivel az MR hatékony eszköz az ok-okozati összefüggések kimutatására [21], és eredményeink nem támasztják alá a szérum MUFA-k és a CKD közötti okozati összefüggést. Az MR-analízis szintén nem mutatott ki ilyen kapcsolatot a szérum ALA és EPA genetikailag meghatározott markerei és a vesefunkció között. Ez potenciálisan arra utalhat, hogy a táplálékfelvételre vonatkozó megfigyeléses vizsgálat eredményeit zavaró vagy akár fordított ok-okozati összefüggés befolyásolhatja. Röviden, az egészséges táplálkozási választások (például a megnövekedett PUFA-bevitel) gyakran más egészséges táplálkozási vagy életmódbeli tényezőkkel együtt fordulnak elő [58], ami megzavarja az eredmények értelmezését. Például az olyan egészséges táplálkozási minták, mint a mediterrán, a DASH és a Prudent, amelyek általában gazdagok gyümölcsökben, zöldségekben és teljes kiőrlésű gabonákban, és kevesebb vörös és feldolgozott húst, finomított gabonát és hozzáadott cukrot tartalmaznak, csökkenti a kockázatot. olyan krónikus betegségekben, mint az elhízás, a cukorbetegség és a szív- és érrendszeri betegségek [59], és ezt követően csökken a krónikus vesebetegség kockázata [60]. Ezen egészségesebb táplálkozási minták általános összetétele, valamint más, gyakran együtt előforduló egészséges életmódbeli magatartások [58,61], amelyek elősegíthetik a jobb veseműködést, megzavarhatják a konkrét tápanyagokra, jelen esetben a PUFA-kra összpontosító étrendi elemzést. Valójában ez magyarázhatja az étrendi elemzés és a mendeli randomizálás eredményeinek különbségét a PUFA-kkal és a CKD kockázatával kapcsolatban. Hasonlóképpen, a fordított ok-okozati összefüggés, amikor a betegség állapotának vagy a betegség markerének ismerete befolyásolja a táplálkozási döntéseket, különösen problematikus lehet a retrospektív vizsgálatokban [62]. Figyelembe kell venni azonban az étrendi elemzés és az MR-eredmények eltérésének egy másik lehetséges okát is. Nem szabad figyelmen kívül hagyni, hogy a szérum zsírsavakról ismert, hogy nagyrészt az étrenddel történő bevitelnek köszönhető [63]. Ezért ez a tanulmány rávilágíthat arra a tényre, hogy az MR nem biztos, hogy megfelelő elemzési módszer az olyan szérummarkerek szerepének meghatározására, amelyek inkább az étrendtől, mint a genetikától függenek.

Tanulmányunknak vannak bizonyos korlátai. Először is, az NHANES adatbázis képtelensége különbséget tenni az állati és növényi eredetű MUFA-k között, potenciálisan hozzájárulhat az asszociáció hiányához ebben és a CKD egyéb megfigyeléses vizsgálataiban. A "nyugati diéta" ​​mintájában a MUFA-kat túlnyomórészt állati eredetű élelmiszerek biztosítják, míg a tipikusan mediterrán étrendet követő országokban például az extra szűz olívaolaj a fő forrása ezeknek a zsírsavaknak [64]. Ennek megfelelően a magas növényi eredetű (olívaolajból vagy diófélékből származó) MUFA-tartalmú étrendi beavatkozásokról kimutatták, hogy jótékony hatással vannak a kardiometabolikus egészségre, beleértve a magas vérnyomást és a glükózkontrollt [46,65], míg a MUFA-források között különbséget nem tevő tanulmányok nem találtak semmit. haszon [16]. Vita folyik arról, hogy a MUFA-k megfigyelt előnyei maguknak a zsírsavaknak, vagy a zsírforrások más bioaktív összetevőinek vagy a táplálkozási szokásoknak köszönhetők [66–69]. Így a növényi vagy állati MUFA-bevitel szerepének tisztázása ebben a konkrét kohorszban nem lehetséges. További korlát, hogy az MR-elemzés korlátozott statisztikai ereje ismert, így az elemzésünkben szereplő eredmények hiánya olyan kis ok-okozati hatásokra vezethető vissza, amelyek vizsgálatunkban nem voltak kimutathatók. Végül, míg ehhez az elemzéshez a szakirodalomban jelenleg elérhető legnagyobb GWAS-t használtuk, a jövőbeni nagyobb mintaszámmal rendelkező, így nagyobb statisztikai erőt biztosító GWAS elérhetősége indokolhatja a téma további elemzését abban az időben.

Következtetések

Összefoglalva, nem találtunk olyan bizonyítékot, amely alátámasztaná a kapcsolatot a teljes vagy az egyes MUFA-k bevitele között, sem a szérum MUFA-k okozati hatását a CKD-re. Míg a genetikailag meghatározott szérum PUFA-k ok-okozati hatását nem tudták meghatározni a prevalens CKD-re, egyértelmű fordított összefüggést figyeltek meg a PUFA-k étrendi bevitele és a CKD között. Noha további vizsgálatra van szükség a PUFA-knak a CKD kialakulásában betöltött szerepével kapcsolatban, ezek a megállapítások nem mondanak ellent a jelenlegi bizonyítékbázisnak, amely az étrendi SFA-k MUFA-kkal és előnyösen PUFA-kkal való helyettesítésének előnyeit támasztja alá [70].

Hivatkozások

1. Eckardt, KU; Coresh, J.; Devuyst, O.; Johnson, RJ; Kottgen, A.; Levey, AS; Levin, A. A vesebetegségek növekvő jelentősége: A szubspecialitástól a globális egészségügyi teherig. Lancet 2013, 382, ​​158–169. [CrossRef]

2. Hill, NR; Fatoba, ST; Oké, JL; Hirst, JA; O'Callaghan, CA; Lasserson, DS; Hobbs, FD A krónikus vesebetegség globális előfordulása – szisztematikus áttekintés és metaanalízis. PLoS ONE 2016, 11, e0158765. [CrossRef] [PubMed]

3. Levey, AS; Eckardt, KU; Tsukamoto, Y.; Levin, A.; Coresh, J.; Rossert, J.; De Zeeuw, D.; Hosttter, TH; Lameire, N.; Eknoyan, G. A krónikus vesebetegség definíciója és osztályozása: A Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) álláspontja. Kidney Int. 2005, 67, 2089–2100. [CrossRef] [PubMed]

4. Iwai, T.; Miyazaki, M.; Yamada, G.; Nakayama, M.; Yamamoto, T.; Satoh, M.; Sato, H.; Ito, S. Diabetes mellitus, mint a krónikus vesebetegség oka vagy komorbiditása és következményei: A Gonryo tanulmány. Clin. Exp. Nephrol. 2018, 22, 328–336. [CrossRef] [PubMed]

5. Pugliese, G.; Penno, G.; Natali, A.; Barutta, F.; Di Paolo, S.; Reboldi, G.; Gesualdo, L.; De Nicola, L. Diabéteszes vesebetegség: Új klinikai és terápiás kérdések. Az Olasz Diabetes Társaság és az Olasz Nephrológiai Társaság közös álláspontja "A diabéteszes vesebetegség természetes története és a hiperglikémia kezelése 2-es típusú cukorbetegségben és károsodott vesefunkcióban szenvedő betegeknél". J. Nephrol. 2020, 33, 9–35. [CrossRef] [PubMed]

6. Kramer, HJ; Nguyen, QD; Curhan, G.; Hsu, CY Veseelégtelenség albuminuria és retinopátia hiányában 2-es típusú diabetes mellitusban szenvedő felnőttek körében. JAMA 2003, 289, 3273–3277. [CrossRef] [PubMed]

7. Seccia, TM; Caroccia, B.; Calo, LA Hipertóniás nephropathia. A klasszikustól a kialakuló patogenetikai mechanizmusok felé haladva. J. Hypertens 2017, 35, 205–212. [CrossRef] [PubMed]

8. Rao, MV; Qiu, Y.; Wang, C.; Bakris, G. Hypertension and CKD: Kidney Early Evaluation Program (KEEP) és National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), 1999–2004. Am. J. Kidney Dis. 2008, 51, S30–S37. [CrossRef] [PubMed]

9. Kim, YJ; Hwang, SD; Ó, TJ; Kim, KM; Jang, HC; Kimm, H.; Kim, HC; Jee, SH; Lim, S. Az elhízás és a krónikus vesebetegség közötti társulás, mind a glomeruláris szűrési sebesség, mind az albuminuria által meghatározott koreai felnőtteknél. Metab. Syndr. Relat. Zavar. 2017, 15, 416–422. [CrossRef] [PubMed]

10. Garofalo, C.; Borrelli, S.; Minutolo, R.; Chiodini, P.; De Nicola, L.; Conte, G. Egy szisztematikus áttekintés és metaanalízis arra utal, hogy az elhízás előrejelzi a krónikus vesebetegség kialakulását az általános populációban. Kidney Int. 2017, 91, 1224–1235. [CrossRef]

11. Gansevoort, RT; Correa-Rotter, R.; Hemmelgarn, BR; Jafar, TH; Heerspink, HJ; Mann, JF; Matsushita, K.; Wen, CP Krónikus vesebetegség és kardiovaszkuláris kockázat: Epidemiológia, mechanizmusok és megelőzés. Lancet 2013, 382, ​​339–352. [CrossRef]

12. Herzog, CA; Asinger, RW; Berger, AK; Charytan, DM; Diez, J.; Hart, RG; Eckardt, KU; Kasiske, BL; McCullough, PA; Passman, RS; et al. Szív- és érrendszeri betegségek krónikus vesebetegségben. Klinikai frissítés a Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) programból. Kidney Int. 2011, 80, 572–586. [CrossRef] [PubMed]

13. Matsushita, K.; van der Velde, M.; Astor, Kr. e.; Woodward, M.; Levey, AS; de Jong, PE; Coresh, J.; Gansevoort, RT A becsült glomeruláris filtrációs ráta és az albuminuria összefüggése a minden okú és kardiovaszkuláris mortalitással az általános populációs kohorszokban: Együttműködő metaanalízis. Lancet 2010, 375, 2073–2081. [CrossRef] [PubMed]

14. Wu, CK; Yang, CY; Tsai, CT; Chiu, FC; Huang, YT; Lee, JK; Cheng, CL; Lin, LY; Lin, JW; Hwang, JJ; et al. Az alacsony glomeruláris filtrációs ráta és az albuminuria összefüggése a perifériás artériás betegséggel: Országos Egészségügyi és Táplálkozási Vizsgálati Felmérés, 1999–2004. Érelmeszesedés 2010, 209, 230–234. [CrossRef] [PubMed]

15. Lauretani, F.; Semba, RD; Bandinelli, S.; Miller, ER, 3.; Ruggiero, C.; Cherubini, A.; Guralnik, JM; Ferrucci, L. A plazma többszörösen telítetlen zsírsavak és a vesefunkció csökkenése. Clin. Chem. 2008, 54, 475–481. [CrossRef] [PubMed]

16. Dos Santos, ALT; Duarte, CK; Santos, M.; Zoldan, M.; Almeida, JC; Gross, JL; Azevedo, MJ; Lichtenstein, AH; Zelmanovitz, T. Az alacsony linolén- és linolsav-fogyasztás krónikus vesebetegséggel jár 2-es típusú cukorbetegségben szenvedő betegeknél. PLoS ONE 2018, 13, e0195249. [CrossRef] [PubMed]

17. Yuzbashian, E.; Asghari, G.; Mirmiran, P.; Hosseini, FS; Azizi, F. Az étrendi makrotápanyagok asszociációi a glomeruláris filtrációs rátával és a veseműködési zavarokkal: Teherán lipid- és glükózvizsgálat. J. Nephrol. 2015, 28, 173–180. [CrossRef] [PubMed]

18. Cardenas, C.; Bordiu, E.; Bagazgoitia, J.; Calle-Pascual, AL A többszörösen telítetlen zsírsavak fogyasztása szerepet játszhat a mikroalbuminuria kialakulásában és visszafejlődésében jól kontrollált 1-es és 2-es típusú cukorbetegeknél: 7-éves, prospektív, populáció alapú, megfigyeléses többközpontú vizsgálat. Diabetes Care 2004, 27, 1454–1457. [CrossRef]

19. Calder, PC Gyulladás étrendi módosítása lipidekkel. Proc. Nutr. Soc. 2002, 61, 345–358. [CrossRef]

20. Ferrucci, L.; Cherubini, A.; Bandinelli, S.; Bartali, B.; Corsi, A.; Lauretani, F.; Martin, A.; Andres-Lacueva, C.; Senin, U.; Guralnik, JM. A plazma többszörösen telítetlen zsírsavainak kapcsolata a keringő gyulladásos markerekkel. J. Clin. Endokrinol. Metab. 2006, 91, 439–446. [CrossRef]

21. Smith, GD; Ebrahim, S. „Mendeli randomizáció”: Hozzájárulhat-e a genetikai epidemiológia a betegségek környezeti meghatározó tényezőinek megértéséhez? Int. J. Epidemiol. 2003, 32, 1–22. [CrossRef] [PubMed]

22. Plotnyikov, D.; Guggenheim, JA Mendeli randomizáció és az ok-okozati összefüggésekre való következtetés a látástudományok megfigyelési tanulmányaiból. Ophthalmic Physiol. Dönt. 2019, 39, 11–25. [CrossRef] [PubMed]

23. Országos Egészségügyi és Táplálkozási Vizsgálati Felmérés, Országos Egészségügyi Statisztikai Központ. Elérhető online: http://www.cdc. gov/nchs/nhanes.htm (Hozzáférés dátuma: 2020. március 31.).

24. Needham, BL; Adler, N.; Gregorich, S.; Rehkopf, D.; Lin, J.; Blackburn, EH; Epel, ES Társadalmi-gazdasági állapot, egészségmagatartás és leukocita telomer hossza a National Health and Nutrition Examination Survey-ben, 1999–2002. Soc. Sci. Med. 2013, 85, 1–8. [CrossRef] [PubMed]

25. Remer, T. A táplálkozás hatása a sav-bázis egyensúly-anyagcsere szempontokra. Eur. J. Nutr. 2001, 40, 214–220. [CrossRef] [PubMed]

26. Mazidi, M.; Michos, ED; Banach, M. A telomerhossz és a szérum 25-hidroxi-D-vitamin szintjének összefüggése amerikai felnőtteknél: The National Health and Nutrition Examination Survey. Boltív. Med. Sci. 2017, 13, 61–65. [CrossRef] [PubMed]

27. Országos Egészségügyi és Táplálkozási Vizsgálati Felmérés, Laboratóriumi Eljárások Kézikönyve. Elérhető online: http://www.cdc.gov/ NCHS/data/nhanes/nhanes_09_10/CRP_F_met.pdf (Hozzáférés: 2019. augusztus 13.).

28. Selvin, E.; Manzi, J.; Stevens, LA; Van Lente, F.; Lacher, DA; Levey, AS; Coresh, J. A szérum kreatinin kalibrálása a National Health and Nutrition Examination Surveys-ben (NHANES) 1988–1994, 1999–2004. Am. J. Kidney Dis. 2007, 50, 918–926. [CrossRef] [PubMed]

29. Chavers, BM; Simonson, J.; Michael, AF Szilárd fázisú fluoreszcens immunoassay a humán vizeletalbumin mérésére. Kidney Int. 1984, 25, 576–578. [CrossRef] [PubMed]

30. Ahluwalia, N.; Andreeva, VA; Kesse-Guyot, E.; Hercberg, S. Táplálkozási minták, gyulladások és metabolikus szindróma. Diabetes Metab. 2013, 39, 99–110. [CrossRef] [PubMed]

31. Ahluwalia, N.; Dwyer, J.; Terry, A.; Moshfegh, A.; Johnson, C. Frissítés az NHANES étrendi adatokról: Fókuszban a gyűjtés, kiadás, elemzési megfontolások és a közpolitika tájékoztatására szolgáló felhasználások. Adv. Nutr. 2016, 7, 121–134. [CrossRef]

32. Moshfegh, AJ; Rodosz, DG; Baer, ​​DJ; Murayi, T.; Clemens, JC; Rumpler, WV; Paul, DR; Sebastian, RS; Kuczynski, KJ; Ingwersen, LA; et al. Az Egyesült Államok Mezőgazdasági Minisztériumának automatizált többszörös áthaladásos módszere csökkenti a torzítást az energiabevitel gyűjtésében. Am. J. Clin. Nutr. 2008, 88, 324–332. [CrossRef]

33. Országos Egészségügyi Statisztikai Központ. Analitikai és jelentési irányelvek. Elérhető online: http://www.cdc.gov/nchs/data/ nhanes/nhanes0304/nhanesanalyticguidelinesdec2005.pdf (Hozzáférés: 2020. március 31.).

34. Nwankwo, T.; Yoon, SS; Burt, V.; Gu, Q. Hipertónia felnőttek körében az Egyesült Államokban: National Health and Nutrition Examination Survey, 2011–2012. NCHS Data Brief 2013, 133, 1–8.

35. Slinker, BK; Glantz, SA Multiple regression for physiological data analysis: The problem of multicollinearity. Am. J. Physiol. 1985, 249, R1–R12. [CrossRef] [PubMed]

36. Bowden, J.; Davey Smith, G.; Haycock, PC; Burgess, S. Következetes becslés a mendeli randomizálásban néhány érvénytelen eszközzel súlyozott medián becsléssel. Közönséges petymeg. Epidemiol. 2016, 40, 304–314. [CrossRef] [PubMed]

37. Shin, SY; Fauman, EB; Petersen, AK; Krumsiek, J.; Santos, R.; Huang, J.; Arnold, M.; Erte, I.; Forgetta, V.; Yang, TP; et al. Az emberi vér metabolitjaira gyakorolt ​​genetikai hatások atlasza. Nat. Közönséges petymeg. 2014, 46, 543–550. [CrossRef] [PubMed]

38. Lemaitre, RN; Tanaka, T.; Tang, W.; Manichaikul, A.; Foy, M.; Kabagambe, EK; Nettleton, JA; King, IB; Weng, LC; Bhattacharya, S.; et al. A plazmafoszfolipid n-3 zsírsavakkal kapcsolatos genetikai lókuszok: A CHARGE Consortium genomszintű asszociációs tanulmányainak metaanalízise. PLoS Genet. 2011, 7, e1002193. [CrossRef] [PubMed]

39. Pattaro, C.; Teumer, A.; Gorski, M.; Chu, AY; Li, M.; Mijatovic, V.; Garnaas, M.; Tin, A.; Sorice, R.; Li, Y.; et al. Az 53 lókuszban található genetikai asszociációk rávilágítanak a vesefunkció szempontjából releváns sejttípusokra és biológiai útvonalakra. Nat. Commun. 2016, 7, 10023. [CrossRef] [PubMed]

40. Bowden, J.; Davey Smith, G.; Burgess, S. Mendeli randomizálás érvénytelen eszközökkel: Hatásbecslés és torzítás-detektálás Egger-regresszióval. Int. J. Epidemiol. 2015, 44, 512–525. [CrossRef] [PubMed]

41. Burgess, S.; Bowden, J.; ősz, T.; Ingelsson, E.; Thompson, SG Érzékenységelemzések robusztus ok-okozati következtetésekre a Mendel-féle randomizációs elemzésekből, többféle genetikai változattal. Epidemiológia 2017, 28, 30–42. [CrossRef] [PubMed]

42. Bowden, J.; Del Greco, MF; Minelli, C.; Davey Smith, G.; Sheehan, N.; Thompson, J. Keretrendszer a pleiotrópia vizsgálatához kétmintás összefoglaló adatokban Mendeli randomizáció. Statisztika. Med. 2017, 36, 1783–1802. [CrossRef] [PubMed]

43. Thomas, G.; Sehgal, AR; Kashyap, SR; Srinivas, TR; Kirwan, JP; Navaneethan, SD Metabolikus szindróma és vesebetegség: Szisztematikus áttekintés és metaanalízis. Clin. J. Am. Soc. Nephrol. 2011, 6, 2364–2373. [CrossRef] [PubMed]

44. Rashidbeygi, E.; Safabakhsh, M.; Delshad Aghdam, S.; Mohammed, SH; Alizadeh, S. A metabolikus szindróma és összetevői az albuminuria és a proteinuria magasabb kockázatához kapcsolódnak: 57 tanulmány 10 603 067 alanyon végzett metaanalíziséből származó bizonyíték. Diabetes Metab. Syndr. 2019, 13, 830–843. [CrossRef] [PubMed]

45. Di Daniele, N.; Noce, A.; Vidiri, MF; Moriconi, E.; Marrone, G.; Annicchiarico-Petruzzelli, M.; D'Urso, G.; Tesauro, M.; Rovella, V.; De Lorenzo, A. A mediterrán étrend hatása a metabolikus szindrómára, a rákra és a hosszú életre. Oncotarget 2017, 8, 8947–8979. [CrossRef] [PubMed]

46. ​​Babio, N.; Toledo, E.; Estruch, R.; Ros, E.; Martinez-Gonzalez, MA; Castaner, O.; Bullo, M.; Corella, D.; Aros, F.; Gomez-Gracia, E.; et al. Mediterrán étrend és metabolikus szindróma állapota a PREDIMED randomizált vizsgálatban. CMAJ 2014, 186, E649–E657. [CrossRef]

47. Mach, F.; Baigent, C.; Catapano, AL; Koskinas, KC; Casula, M.; Badimon, L.; Chapman, MJ; De Backer, GG; Delgado, V.; Ference, BA; et al. 2019. évi ESC/EAS Útmutató a dyslipidaemiák kezelésére: Lipidmódosítás a kardiovaszkuláris kockázat csökkentésére: Az Európai Kardiológiai Társaság (ESC) és az Európai Atherosclerosis Társaság (EAS) dyslipidaemiák kezelésével foglalkozó munkacsoportja. Eur. Heart J. 2019, 41, 111–188. [CrossRef]

48. Mensink, RP; Zock, PL; Kester, Kr. u. Katan, MB Az étrendi zsírsavak és szénhidrátok hatása a szérum össz-HDL-koleszterin arányára, valamint a szérum lipidekre és apolipoproteinekre: 60 kontrollált vizsgálat metaanalízise. Am. J. Clin. Nutr. 2003, 77, 1146–1155. [CrossRef] [PubMed]

49. Riserus, U.; Willett, WC; Hu, FB Diétás zsírok és a 2-es típusú cukorbetegség megelőzése. Prog. Lipid Res. 2009, 48, 44–51. [CrossRef]

50. Mozaffarian, D. A szív- és érrendszeri betegségek, a cukorbetegség és az elhízás táplálkozási és politikai prioritásai: Átfogó áttekintés. Körzet 2016, 133, 187–225. [CrossRef]

51. Rasmussen, BM; Vessby, B.; Uusitupa, M.; Berglund, L.; Pedersen, E.; Riccardi, G.; Rivellese, AA; Tapsell, L.; Hermansen, K. A táplálékkal telített, egyszeresen telítetlen zsírsavak és n-3 zsírsavak hatása egészséges alanyok vérnyomására. Am. J. Clin. Nutr. 2006, 83, 221–226. [CrossRef]

52. Farvid, MS; Ding, M.; Pan, A.; Sun, Q.; Chiuve, SE; Steffen, LM; Willett, WC; Hu, FB Diétás linolsav és a szívkoszorúér-betegség kockázata: A prospektív kohorsz tanulmányok szisztematikus áttekintése és metaanalízise. Forgalom 2014, 130, 1568–1578. [CrossRef]

53. Kielar, ML; Jeyaradzsa, DR; Zhou, XJ; Lu, CY A dokozahexaénsav javítja az egér ischaemiás akut veseelégtelenséget, és megakadályozza az mRNS bőség növekedését mind a TNF-alfa, mind az indukálható nitrogén-monoxid szintáz esetében. J. Am. Soc. Nephrol. 2003, 14, 389–396. [CrossRef]

54. De Caterina, R.; Caprioli, R.; Giannessi, D.; Sicari, R.; Galli, C.; Lazzerini, G.; Bernini, W.; Carr, L.; Rindi, P. n-3 zsírsavak csökkentik a proteinuriát krónikus glomeruláris betegségben szenvedő betegeknél. Kidney Int. 1993, 44, 843–850. [CrossRef] [PubMed]

55. Cicero, AF; Derosa, G.; Di Gregori, V.; Bove, M.; Gaddi, AV; Borghi, C. Omega 3 többszörösen telítetlen zsírsavak kiegészítése és vérnyomásszintek kezeletlen, normál-magas vérnyomásban szenvedő, metabolikus szindrómával vagy anélkül szenvedő hipertrigliceridémiás betegeknél: Retrospektív vizsgálat. Clin. Exp. Hypertens 2010, 32, 137–144. [CrossRef] [PubMed]

56. Svensson, M.; Schmidt, EB; Jorgensen, KA; Christensen, JH Az n-3 zsírsavak lipidekre és lipoproteinekre gyakorolt ​​hatása krónikus hemodialízissel kezelt betegeknél: Randomizált, placebo-kontrollos beavatkozási vizsgálat. Nephrol. Tárcsa. Transzplantáció. 2008, 23, 2918–2924. [CrossRef] [PubMed]

57. Abeywardena, MY; Head, RJ Longchain n-3 többszörösen telítetlen zsírsavak és a vérerek működése. Cardiovasc. Res. 2001, 52, 361–371. [CrossRef]

58. Smith, GD; Lawlor, DA; Harbord, R.; Timpson, N.; nap, I.; Ebrahim, S. Klaszteres környezetek és randomizált gének: Alapvető különbség a hagyományos és a genetikai epidemiológia között. PLoS Med. 2007, 4, e352. [CrossRef] [PubMed]

59. Medina-Remón, A.; Kirwan, R.; Lamuela-Raventós, RM; Estruch, R. Diétás szokások és az elhízás, a 2-es típusú diabetes mellitus, a szív- és érrendszeri betegségek, az asztma és a neurodegeneratív betegségek kockázata. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. 2018, 58, 262–296. [CrossRef] [PubMed]

60. Ajjarapu, AS; Hinkle, SN; Li, M.; Ferenc, EK; Zhang, C. Dietary Patterns and Renal Health Outcomes in the General Population: A Review Focusing on Prospective Studies. Nutrients 2019, 11, 1877. [CrossRef]

61. Hawkins, MS; Sevick, MA; Richardson, CR; Sült, LF; Aréna, VC; Kriska, AM A fizikai aktivitás és a veseműködés kapcsolata: Országos Egészségügyi és Táplálkozási Vizsgálati Felmérés. Med. Sci. Sport gyakorlat. 2011, 43, 1457–1464. [CrossRef]

62. Qi, L. Mendeli randomizáció a táplálkozási epidemiológiában. Nutr. Rev. 2009, 67, 439–450. [CrossRef] [PubMed]

63. Hodson, L.; Skeaff, CM; Fielding, BA Az emberek zsírszövetének és vérének zsírsavösszetétele és alkalmazása a táplálékfelvétel biomarkereként. Prog. Lipid Res. 2008, 47, 348–380. [CrossRef]

64. Linseisen, J.; Welch, AA; Ocke, M.; Amiano, P.; Agnoli, C.; Ferrari, P.; Sonestedt, E.; Chajes, V.; Bueno-de-Mesquita, HB; Kaaks, R.; et al. Étrendi zsírbevitel a rák és táplálkozás európai előretekintő vizsgálatában: A 24-h étrendi visszahívások eredményei. Eur. J. Clin. Nutr. 2009, 63 (S4 melléklet), S61–S80. [CrossRef] [PubMed]

65. Toledo, E.; Hu, FB; Estruch, R.; Buil-Cosiales, P.; Corella, D.; Salas-Salvado, J.; Covas, MI; Aros, F.; Gomez-Gracia, E.; Fiol, M.; et al. A mediterrán étrend hatása a vérnyomásra a PREDIMED vizsgálatban: Egy randomizált, kontrollált vizsgálat eredményei. BMC Med. 2013, 11, 207. [CrossRef] [PubMed]

66. Alkhatib, A.; Tsang, C.; Tuomilehto, J. Olive Oil Nutraceuticals in the Prevention and Management of Diabetes: From Molecules to Lifestyle. Int. J. Mol. Sci. 2018, 19, 2024. [CrossRef] [PubMed]

67. Degirolamo, C.; Rudel, LL A diétás, egyszeresen telítetlen zsírsavak úgy tűnik, nem nyújtanak szívvédelmet. Curr. Érelmeszesedés. Rep. 2010, 12, 391–396. [CrossRef] [PubMed]

68. Lopez, S.; Bermudez, B.; Montserrat-de la Paz, S.; Jaramillo, S.; Abia, R.; Muriana, FJ Szűz olívaolaj és magas vérnyomás. Curr. Vasc. Pharmacol. 2016, 14, 323–329. [CrossRef] [PubMed]

69. Zong, G.; Li, Y.; Sampson, L.; Dougherty, LW; Willett, WC; Wanders, AJ; Alssema, M.; Zock, PL; Hu, FB; Sun, Q. Növényi és állati eredetű egyszeresen telítetlen zsírok a szívkoszorúér-betegség kockázatáról az amerikai férfiak és nők körében. Am. J. Clin. Nutr. 2018, 107, 445–453. [CrossRef] [PubMed]

70. Huang, X.; Lindholm, B.; Stenvinkel, P.; Carrero, JJ Étrendi zsírmódosítás krónikus vesebetegségben szenvedő betegeknél: N-3 zsírsavak és azon túl. J. Nephrol. 2013, 26, 960–974. [CrossRef]

Mohsen Mazidi 1,2,3, Andre P. Kengne 4, Mario Siervo 5 és Richard Kirwan 6

1 Medical Research Council Population Health Research Unit, University of Oxford, Oxford OX3 7LF, Egyesült Királyság

2 Clinical Trial Service Unit and Epidemiological Studies Unit (CTSU), Nuffield Department of Population Health, University of Oxford, Oxford OX3 7LF, Egyesült Királyság

3 Ikerkutatási és genetikai epidemiológiai osztály, South Wing St Thomas', King's College London, London SE{1}}EH, Egyesült Királyság

4 Nem fertőző betegségek kutatási egysége, Dél-afrikai Orvostudományi Kutatótanács, Fokvárosi Egyetem, Cape Town 7505, Dél-Afrika; andre.kengne@mrc.ac.za

5 School of Life Sciences, Queen's Medical Center, The University of Nottingham Medical School, Nottingham NG7 2RD, Egyesült Királyság; mario.siervo@nottingham.ac.uk

6 Biológiai és Környezettudományi Iskola, Liverpool John Moores Egyetem, Liverpool L3 3AF, Egyesült Királyság; rpkirwan@2018.ljmu.ac.uk