Caracterización de los participantes
En total, se incluyeron 627 participantes (394 mujeres/233 hombres) en este estudio (Tabla 1 y Tabla Suplementaria S2 en el material suplementario electrónico). La mediana de edad fue de 52.0 (43.0, 62.5) años, con hombres significativamente mayores que las mujeres (Padyst <0.001). Las mujeres tenían un IMC significativamente más alto que los hombres (Padjust = 0.006). Los participantes tenían una mediana de HGS de 28.8 (23.1, 39.0) kg, mientras que las mujeres tenían HG máximos más bajos que los hombres (Paddyjust <0.001), y la actividad deportiva media fue de 165.0 (30.0, 311.25) minutos por semana.
Características clínicas y fuerza funcional
Fenotipo, metabolismo, marcadores inflamatorios
El IMC fue significativamente diferente entre mujeres y hombres en comparaciones entre grupos (Figura 1A). Los participantes con baja resistencia funcional tendieron a tener un IMC más alto. HOMA-IR fue comparaciones de género generales significativamente diferentes (Fig. 1B), con niveles más altos de HOMA-IR asociados con grupos de resistencia funcional. Los niveles de PCR fueron significativamente diferentes entre los grupos en mujeres (Padist = 0.0074) y no en los hombres (Fig. 1C). Los niveles de PCR fueron significativamente más altos en el grupo LH que en el grupo HH (P <0.05) (Fig. 1C). Los niveles de interleucina-6 (IL 6) varían significativamente entre los grupos femeninos (Pazyst = 0.00047). En comparación con HH, los niveles medios de IL-6 fueron significativamente más altos para LH (P <0.05) y LL (P <0.05) (Fig. 1D). De los nueve ácidos biliares diferentes, solo el ácido desoxicólico (DC) fue nominalmente significativamente diferente entre los grupos (P <0.05), con los niveles más bajos de ácido desoxicólico en los grupos LH y HH.
Marcadores metabólicos e inflamatorios en grupos de resistencia funcional (n = 627). Diferencias entre mujeres y hombres en (a) índice de masa corporal (IMC), (b) evaluación del modelo homeostático de la resistencia a la insulina (HOMA-IR), (C) proteína C reactiva (CRP) y (d) interleucina-6 (IL-6). Los valores de P se calcularon utilizando la prueba de suma de rango de Kruskal-Wallis para comparar con el grupo de referencia HH y para pruebas múltiples y comparación general de las correcciones FDR con correcciones FDR (puntos de corte de significación:*P≤0.01, *** P≤0.001, **** P≤0.0001). HH, actividades deportivas altas y alta fuerza de agarre manual. HM, alta actividad deportiva y fuerza de agarre de mano media. HL, altas actividades deportivas y baja fuerza de agarre manual. LH, actividades deportivas bajas y alta fuerza de agarre manual. LM, baja actividad deportiva y fuerza de agarre de mano media. LL, baja actividad deportiva y baja fuerza de agarre manual.
Salud, estilo de vida saludable, fuerza funcional
Un total de 470 (75%) participantes informaron un uso regular de medicamentos, con diferencias significativas en las comparaciones grupales (PADJUST = 0.005). La prevalencia de hipertensión fue significativamente diferente entre los grupos (Padyst <0.001). En general, el 50% de los participantes tenían antecedentes de hipertensión, y el 18% (111/627) tenía antecedentes de diabetes (Tabla complementaria S3 en el material complementario electrónico). El 20% de los participantes (124/627) eran fumadores actuales. La duración del sueño diurna fue significativamente diferente entre los grupos (Padyst <0.001). La actividad total no fue significativamente diferente entre los grupos (Padist = 0.42; ver Tabla complementaria S4 en el material complementario electrónico). Las puntuaciones de estilo de vida saludable para diferentes grupos se analizan y se muestran en la Figura 2. Se comparó el HLS general entre mujeres y hombres utilizando la prueba de chi-cuadrado de Pearson. HLS se comparó entre grupos utilizando la misma prueba. En general, la prevalencia de las puntuaciones de HLS difería significativamente entre los grupos de resistencia funcional en ambos sexos (P <0.05), con participantes con niveles de actividad más altos que muestran una mayor adherencia a HLS (puntajes 4 y 5) independientemente de HGS (Fig. 2).
Comparación de puntajes de estilo de vida saludable (HLS) entre grupos de fuerza funcional femenina y masculina (n = 588). Cuanto mayor sea su puntaje HLS, mejor será su adherencia a un estilo de vida saludable. Las puntuaciones de HLS calculadas en este estudio variaron de 1 (bajo cumplimiento) a 5 (alto cumplimiento). Los valores de P se calcularon utilizando la prueba de chi-cuadrado de Pearson para las puntuaciones generales y las comparaciones grupales y dentro de una sola puntuación y comparación de grupos. HH, actividades deportivas altas y alta fuerza de agarre manual. HM, alta actividad deportiva y fuerza de agarre de mano media. HL, altas actividades deportivas y baja fuerza de agarre manual. LH, actividades deportivas bajas y alta fuerza de agarre manual. LM, baja actividad deportiva y fuerza de agarre de mano media. LL, baja actividad deportiva y baja fuerza de agarre manual.
Índice inflamatorio dietético aplicado, ingesta de triptófano, resistencia funcional
La Tabla S4 suplementaria (material suplementario electrónico) muestra que ADII fue significativamente diferente entre los grupos femeninos (P = 0.0038), pero no en los hombres. Las mujeres tendían a tener más adiis inflamatorias en el grupo de fuerza funcional más baja. Las cantidades relativas de triptófano no fueron diferentes entre los grupos para cualquier sexo.
Microbiota intestinal y resistencia funcional
Las gráficas de distancia para Bray -Curtis y Jaccard se muestran en las Figuras 3A y B, con diferencias de grupo significativas en el modelo no ajustado (Bray -Curtis, P = 0.039 (hombres); Jaccard, P = 0.035 (hombre)). Después de ajustar por factores de confusión (edad, homa-ir, CRP, IL-6, medicamentos normales, sueño nocturno, HLS, sexo), permanencia revelaron diferencias significativas en la diversidad beta entre grupos masculinos con bray curtis (P = 0.0489) y similitud de Jaccard (P = 0.0379). Los índices de Chao1 e Invsimpson no fueron significativamente diferentes entre los grupos bisexuales (Figs. 3C y D).
Diferencias en los indicadores de diversidad beta (β) y alfa (α) para grupos de resistencia funcional femenino y masculino (n = 578). Las diferencias en (a) diversidad β utilizando métricas de disimilitud Bray-Curtis, (b) índice de similitud Jaccard, (c) diversidad α medida con un estimador de riqueza ChaO1, (d) α-D) diversidad α medida por (d) Índice InvsImimpson y (D) α-diversidad mided mided por el índice SIMPSON. Las gráficas de diversidad β (A y B) muestran diferencias en la composición comunitaria entre los grupos, mientras que los índices de diversidad α (C y D) representan la abundancia y la uniformidad de las especies dentro de cada grupo. En A y B, cada punto representa una muestra individual, y el color indica un grupo de intensidad funcional diferente. La elipse muestra intervalos de confianza del 95% para cada grupo. Los valores p se calcularon usando Perma (permutación de 1,000 y nivel de significancia P <0.05) para las pruebas totales de rango de diversidad β y Kruskal-Wallis. 0.001, **** p≤0.0001). HH, actividades deportivas altas y alta fuerza de agarre manual. HM, alta actividad deportiva y fuerza de agarre de mano media. HL, altas actividades deportivas y baja fuerza de agarre manual. LH, actividades deportivas bajas y alta fuerza de agarre manual. LM, baja actividad deportiva y fuerza de agarre de mano media. LL, baja actividad deportiva y baja fuerza de agarre manual.
Las comparaciones de CMM revelaron una actividad deportiva potencial o diferencias relacionadas con HGS en la abundancia relativa a nivel de atributo (ver Figura complementaria S1 en el material complementario electrónico). Akkermansia y Odoribacter se redujeron en el grupo menos activo, independientemente de los terciles de HGS, y fueron significativamente diferentes de los de los otros grupos (P <0,0001). Los grupos LH y LL mostraron estreptococos abundantes reducidos. En contraste, los taxones en el género Fusicatenibacter fueron abundantes solo en los grupos LH y LM, pero en los grupos de actividad deportiva y grupos LL. Los taxones del género Parasutterella eran abundantes solo en los grupos HG y LH, que tenían grupos HH y LH más altos. La abundancia de blautia tendió a ser menor en pacientes con HGS bajos y disminuyó independientemente de los niveles de actividad (P <0,0001). Luego se realizaron análisis tanto para actividades deportivas como para grupos HGS (las figuras complementarias S2 y S3, respectivamente (material suplementario electrónico). Clostridium xiva, Parasutterella e interlocutores interlocutores se asociaron solo con HGS, mostrando una disminución en la abundancia con una disminución en HGS (ver figura complementaria S2).
Metabolómica y fuerza funcional
Dos modelos SPLS-DA estaban equipados con dos componentes en muestras de suero femeninas y masculinas y muestras de orina. Ni el componente 1 ni el componente 2 distinguen claramente entre grupos para cualquier género. Esto era cierto para los metabolitos séricos y urinarios. El análisis de enriquecimiento utilizando HMDB de diferentes metabolitos de suero y urinario significativamente (Padyst <0.1) para ambos componentes fue consistente con la terminología en la base de datos SMPDB de metabolitos. Los resultados se muestran en la Tabla Suplementaria S5 (material complementario electrónico). Incluso después de la corrección de FDR, el metabolismo de la cafeína solo fue significativo en el enriquecimiento de la metabolómica urinaria femenina y el análisis de la vía (Figura complementaria S4 de materiales complementarios electrónicos).
Predictores para la baja resistencia a la función
Los análisis de correlación se realizaron utilizando datos de análisis anteriores, y las Figuras 4A y B muestran los resultados de análisis de correlación ajustados y parciales, respectivamente. El análisis de correlación mostró que después de múltiples correcciones de prueba, la actividad deportiva varios minutos por semana era inversamente proporcional a los biomarcadores metabólicos y se asoció positivamente con estilos de vida saludables e ingesta de triptófano. Las actividades deportivas también se asociaron con Akkermansia, Alistipes, Bacteroides, Odoribacter, Oscilibacter y Streptococcus. El HGS absoluto se asoció fuertemente con el género, la edad, la ingesta de triptófano y los taxones Clostridium xiva, Dialister, Escherich. Shigella, Faecalibacterium y Parasutterella. La ingesta de cafeína se correlacionó inversamente con ADII, anaerostipes y Flavonifractor, y se correlacionó positivamente con los índices Chao1 e Invsimpson. Esto también fue cierto después de ajustar por género, edad e IMC.
Los gráficos de correlación que muestran (a) correlaciones adaptadas para múltiples pruebas, y (b) correlaciones ajustadas para la edad, el género y el IMC entre la resistencia a la empuñadura (HG), la actividad deportiva, el grupo de acondicionamiento físico de resistencia, los parámetros de inflamación y estilo de vida, y abundancia microbiana relativa. El azul y el rojo muestran correlaciones positivas y negativas, respectivamente. La densidad de color y el tamaño cuadrado reflejan la escala del punto de corte de importancia de correlación con*p≤0.05, ** p≤0.01, *** p≤0.001 y **** p≤0.0001. CRP, proteína C reactiva; IL-6, interleucina 6; HLS, puntajes de estilo de vida saludables. ADII, índice de inflamación dietética adaptado.
La Tabla S6 suplementaria (material suplementario de electrones) muestra la probabilidad (OR) del intervalo de confianza (IC) del 95% de predictores potenciales de intensidad de bajo funcionamiento utilizando un modelo de regresión logística binomial multivariante con grupos de intensidad funcional. Los predictores importantes asociados con una mayor probabilidad de baja intensidad de funcionamiento (LL) fueron la edad (OR (IC 95%) 1.12 (1.08–1.17, p <0.001)) y el sueño diurno (o (IC 95%), 2.72 (1.51–5.42, p = 0.002)). (0.09–0.33, p <0.001)). La Tabla S7 suplementaria (material suplementario electrónico) muestra las probabilidades de predictores potenciales, incluida la microbiota para la probabilidad de bajos niveles de intensidad funcional, lo que indica que la inclusión de los índices de Chao1 e Invsimpson no alteró significativamente los factores confusos antes mencionados.
