Design and validation of a short food frequency questionnaire to relate diet with the gut microbiota

Abstract

La dieta és reconeguda com el principal impulsor dels canvis en la microbiota intestinal. Sense embargo, vincular la ingesta dietètica habitual amb la composició i l’activitat del microbioma sigue siendo un desafiament, el que deixa a la majoria dels estudis de microbioma amb poca o cap informació dietètica. Per llenar este vacío de conocimiento, llevamos a cabo dos estudios consecutivos (n = 84): un primer estudio piloto (n = 40) per construir un breu QFCA semicuantitativo via web (bQFCA) basat en tres recordatoris dietéticos de 24 horas (24HRs) ; un estudio (n = 44) va servir per validar el bQFCA recentment desenvolupat utilitzant tres 24HR com a mètode de referència i per a relacionar el perfil del microbioma intestinal (gen 16S rRNA) amb les dades extretes de la dieta i l’estil de vida. El análisis de validación relativa proporcionó una clasificación y un acuerdo aceptables para 13 de 24 (54 %) grupos de alimentos y 20 de 29 nutrientes (69 %) según el coeficiente de correlación intraclase, la clasificación cruzada, la correlación de Spearman, la prueba de Wilcoxon i anàlisi de Bland-Altman. L’anàlisi de microbiomes mostró que una major diversitat va associar positivament amb l’edat, la part vaginal i la ingesta de fruites. En contrast, la diversitat microbiana s’associa negativament amb l’IMC, les carnes processades, els menjars llistes per a consumir, el sodi i les grasses saturades. El nostre anàlisi també va revelar una correlació entre els grups d’aliments o nutrients i composició microbiana. En general, proporcionem la primera eina d’avaluació dietètica que es validarà i correlacionarà amb dades de microbioma per a estudis de població.

La dieta es reconocida como el principal impulsor de los cambios en la microbiota intestinal. Sin embargo, vincular la ingesta dietética habitual con la composición y actividad del microbioma sigue siendo un desafío, lo que deja a la mayoría de los estudios de microbioma con poca o ninguna información dietética. Para llenar este vacío de conocimiento, llevamos a cabo dos estudios consecutivos (n = 84): un primer estudio piloto (n = 40) para construir un breve CFCA semicuantitativo via web (bCFCA) basado en tres recordatorios dietéticos de 24 horas (24HRs); un segundo estudio (n = 44) sirvió para validar el bCFCA recientemente desarrollado utilizando tres 24HR como método de referencia y para relacionar el perfil del microbioma intestinal (gen 16S rRNA) con los datos extraídos de la dieta y el estilo de vida. El análisis de validación relativa proporcionó una clasificación y un acuerdo aceptables para 13 de 24 (54 %) grupos de alimentos y 20 de 29 nutrientes (69 %) según el coeficiente de correlación intraclase, la clasificación cruzada, la correlación de Spearman, la prueba de Wilcoxon y análisis de Bland-Altman. El análisis de microbiomas mostró que una mayor diversidad se asoció positivamente con la edad, el parto vaginal y la ingesta de frutas. En contraste, la diversidad microbiana se asoció negativamente con el IMC, las carnes procesadas, las comidas listas para consumir, el sodio y las grasas saturadas. Nuestro análisis también reveló una correlación entre los grupos de alimentos o nutrientes y composición microbiana. En general, proporcionamos la primera herramienta de evaluación dietética que se validará y correlacionará con datos de microbioma para estudios de población.

Diet is recognised as the main driver of changes in gut microbiota. However, linking habitual dietary intake to microbiome composition and activity remains a challenge, leaving most microbiome studies with little or no dietary information. To fill this knowledge gap, we conducted two consecutive studies (n = 84): a first pilot study (n = 40) to build a web-based, semi-quantitative simplified FFQ (sFFQ) based on three 24-h dietary recalls (24HRs); a second study (n = 44) served to validate the newly developed sFFQ using three 24HRs as reference method and to relate gut microbiome profiling (16S rRNA gene) with the extracted dietary and lifestyle data. Relative validation analysis provided acceptable classification and agreement for 13 out of 24 (54%) food groups and 20 out of 29 nutrients (69%) based on intraclass correlation coefficient, cross-classification, Spearman’s correlation, Wilcoxon test, and Bland-Altman analysis. Microbiome analysis showed that higher diversity was positively associated with age, vaginal birth, and intake of fruit. In contrast, microbial diversity was negatively associated with BMI, processed meats, ready-to-eat meals, sodium, and saturated fat. Our analysis also revealed a correlation between food groups or nutrients and microbial composition. Overall, we provide the first dietary assessment tool to be validated and correlated with microbiome data for population studies.