Kva skjer eigentleg i kroppen etter eit måltid, og kvifor reagerer menneske ulikt på den same maten? I doktorgradsarbeidet sitt har Nikolai B. Aunbakk teke i bruk moderne statistiske metodar som fangar opp endringar i stoffskiftet over tid. Resultata viser at analyse av heile responsforløp kan avdekkje viktige skilnader mellom personar og gi ny kunnskap om effektane av kosthaldsendringar.
Nedanfor svarar han på tre spørsmål om forskinga si:
Kvifor er denne forskinga viktig?
Stoffskiftet i kroppen er i stadig endring, mellom anna etter at vi et og når kroppen blir utsett for fysisk belastning. Likevel blir slike prosessar ofte undersøkte ved hjelp av nokre få blodprøver tekne på bestemte tidspunkt. Målet med doktorgradsarbeidet var å undersøkje korleis statistiske metodar kan brukast til å skildre slike endringar over tid på ein meir detaljert måte, også når enkelte målingar manglar.
Kva er dei viktigaste resultata dine?
Vi har mellom anna undersøkt korleis blodsukker, C-peptid (eit mål på insulin) og feittstoff i blodet endrar seg i timane etter eit måltid hos personar med fedme. Resultata viste stor variasjon mellom deltakarane, ikkje berre i kor høge nivåa var, men òg i når responsane nådde toppen og korleis dei utvikla seg over tid. Menn og kvinner hadde dessutan ulike responsmønster.
Dataa kom frå kosthaldsstudien CARBFUNC, som òg undersøker langtidseffekten av tre ulike diettar mot fedme over eitt år. Diettane varierer i mengda og kvaliteten på karbohydrat, men hadde same energi- og proteininnhald. Forskarane fann at blodsukker- og C-peptidresponsane vart lågare etter alle dei tre kosthaldsendringane, medan reduksjonen i feittstoff i blodet varierte meir mellom diettane.
For å avdekkje desse mønstera nytta forskarane funksjonell dataanalyse, ein statistisk metode der ei rekkje målingar blir analyserte som ei samanhengande kurve, i staden for at kvart målepunkt blir vurdert kvar for seg. Dei undersøkte òg korleis sporadisk manglande målingar kan erstattast på ein måte som tek omsyn til korleis målingane til kvar deltakar utviklar seg over tid.
Dette er viktig fordi sporadisk manglande data er vanleg i studiar som følgjer menneske over lengre tid. Dersom slike manglar ikkje blir handterte på ein god måte, kan det gi eit misvisande bilete av dei biologiske prosessane som blir studerte.
Kva betydning kan forskingsarbeidet ditt få for fagområdet og i ein større samanheng?
Forskingsarbeidet viser at analyse av heile forløp som kurver over tid kan gi informasjon som går tapt dersom ein berre ser på enkeltmålingar eller enkle samandrag. Metodane kan bidra til meir detaljerte analysar av stoffskiftet og andre biologiske prosessar som endrar seg over tid.
I ein større samanheng kan dette gi betre utnytting av data frå studiar på menneske og auke forståinga av kvifor vi reagerer ulikt på kosthald og andre fysiologiske belastningar.
FAKTA:
Nikolai B. Aunbakk
- Har tidlegare studert: Master i matvitskap og ernæring, studieretning mat, ernæring og helse ved NMBU
- Kjem frå Lillestrøm
- Har no fullført doktorgraden ved NMBUs Fakultet for kjemi, bioteknologi og matvitskap
- Hovudrettleiar: Kathrine Frey Frøslie (KBM, NMBU)
- Medrettleiarar: Simon E. Nitter Dankel (UiB), Siv Kjølsrud Bøhn (NMBU)
- Tittel på avhandlinga på norsk og engelsk:
- Metabolisme i bevegelse: Funksjonell dataanalyse av longitudinelle og postprandiale data
- Metabolism in Motion: Functional Data Analysis of Sparse Longitudinal and Postprandial Data