EAT-Lancet Diyeti Biyolojik Yaşlanmayı Hızlandırdı ve Tip 2 Diyabet Riskini Artırdı: UK Biobank Kohort Çalışması

• YC

  Yanxia Cui 1

• HG

  Haijie Gao 2

• HZ

  Huijia Zhang 2

• YB

  Yacong Bo 3

• ML

  Mingjing Liu 2*

• 1. Çin, Zhengzhou, Henan Eyalet Hastanesi Acil Servisi

• 2. Çin, Xinxiang, Henan Tıp Üniversitesi 3. Bağlı Hastanesi Pediatri Bölümü

• 3. Çin, Zhengzhou, Zhengzhou Üniversitesi Halk Sağlığı Fakültesi

Makale ölçüleri

Özet

Arka plan:

EAT-Lancet gezegen sağlığı diyeti, hem insan sağlığı hem de çevresel sürdürülebilirlik açısından fayda sağlayabilecek beslenme örüntülerini vurgular. Bu diyet uyumunun kronik hastalık riskini düşürdüğü ile ilişkilendirilmiş olsa da, diyetin yeni ortaya çıkan tip 2 diyabeti (T2D) ile ilişkisi ve biyolojik yaşlanmanın olası ara rolleri belirsizdir.

Yöntemler:

Tabanda T2D’yi olmayan, en az bir 24 saatlik beslenme geriye dönüşünü tamamlayan ve kullanılabilir biyolojik yaşlanma göstergeleri bulunan 155.413 UK Biobank katılımcısını çalışmaya aldık. EAT-Lancet diyet uyumu, Stubbendorff ve Knuppel indekleri kullanılarak değerlendirildi. Biyolojik yaşlanma, Klemera-Doubal yöntemine göre biyolojik yaş (KDM-BA) ve PhenoAge ivmelenmesi ile incelendi. Sırasıyla çok değişkenli lineer regresyon, Cox orantılı risk modelleri, kısıtlı kübik splinler, etkileşim analizleri ve ara rol analizleri gerçekleştirildi.

Sonuçlar:

Her iki EAT-Lancet diyet endeksinde de daha yüksek uyum, daha düşük biyolojik yaşlanma hızlanması ve daha düşük Tip 2 diyabet (T2D) riski ile ilişkilendirildi. Tam olarak uyarlanmış modellerde, Knuppel ve Stubbendorff endeksinin en yüksek çeyreğindeki katılımcıların, en düşük çeyrektekilere göre daha düşük T2D riski vardı (sırasıyla HR 0.83, %95 IG: 0.74–0.92 ve HR 0.85, %95 IG: 0.78–0.92). Buna karşılık, biyolojik yaşlanma hızlanması istatistiksel olarak daha yüksek T2D riski ile ilişkilendirildi; KDM-BA ve PhenoAge hızlanmasının en yüksek çeyrekleri sırasıyla 2.36 (%95 IG: 2.18–2.56) ve 2.84 (%95 IG: 2.58–3.11) HR değerleri gösterdi. Keşif amaçlı araştırmalı medyanalizler, KDM-BA ve PhenoAge hızlanmasının, EAT-Lancet diyet uyumu ile yeni ortaya çıkan T2D arasındaki gözlemlenen ilişkinin yaklaşık %33–44’ünü istatistiksel olarak açıkladığını öne sürdü.

Sonuç:

EAT-Lancet diyetine daha büyük ölçüde uyum, yeni ortaya çıkan T2D riskinin düşük olması ile ilişkilendirildi ve bu ilişki kısmen daha yavaş biyolojik yaşlanma tarafından aracılık edildi. Bu bulgular, sağlıklı beslenme örüntülerini teşvik eden ve hızlanmış yaşlanmayı azaltan bütünleşik önleme stratejilerini desteklemektedir.

Giriş

Dünya çapında tip 2 diyabetin (T2D) yaygınlığı son kırk yılda belirgin biçimde artmış, etkilenen kişi sayısı 108 milyondan 537 milyona yükselmiştir ( 1 , 2 ). Bu eğilimin süreceği öngörülmekte ve önümüzdeki 30 yıl içinde hiçbir ülkede T2D yaygınlığında azalma beklenmemektedir ( 1 ). Yüksek yaygınlığının yanı sıra T2D, kendisiyle ilişkili komplikasyonlar aracılığıyla özürlülük ve erken ölüme belirgin katkıda bulunarak, önleme ve hastalık yönetimi için etkili ve geniş ölçekte uygulanabilir stratejiler belirlemenin gerekliliğini ortaya koymaktadır ( 3 ). Beslenme, T2D riskinin başlıca değiştirilebilir belirleyicisidir; optimal olmayan beslenme örüntüleri, diyabetle ilişkili ölümlerin ve ölümsüzlüğü engelleyilen yıl sayılarının (DALY) dünya çapında önemli bir oranını oluşturmaktadır ( 4 ). Bireysel besin öğeleri veya gıdalara odaklanmak yerine, birden fazla beslenme ögütünün birleşik ve olası sinerjik etkilerini yansıtan genel sağlıklı beslenme örüntülerine artan ilgi gösterilmektedir ( 5 ). Örneğin, Akdeniz beslenme biçimine uyumun, glikemik kontrol ve kilo yönetiminde yararlarla ilişkili olduğu gösterilmiştir ( 6 ). Benzer şekilde, enerji kısıtlı ve ketojenik beslenme biçimleri, T2D yönetiminde oldukça önemli klinik yararlar göstermiştir ( 7 , 8 ). Önemli olan, beslenme seçimlerinin yalnızca bireysel sağlığı değil, aynı zamanda tarımsal uygulamalar ve çevresel sürdürülebilirlikle de kesiştiğidir. Böylece gıda tüketiminin optimize edilmesi, nüfus sağlığını iyileştirirken sürdürülebilir mahsul üretimini de teşvik ederek çift yönlü yararlar sağlayabilir ( 9 ).

Bu bağlamda, EAT-Lancet Komisyonu 2019 yılında “gezegen sağlığı diyeti”ni önermiş; sebze, meyve, tam tahıllar, baklagiller, kuruyemişler ve doymamış yağların daha yüksek tüketimini, kırmızı et, ek şekerler, işlenmiş tahıllar ve nişastalı sebzelerin tüketiminin azalmasını öne çıkarmıştır. Bu diyet modeli, küresel kara ve su kaynakları üzerindeki baskıyı azaltırken insan sağlığını desteklemeyi hedeflemektedir ( 10 ). Artan kanıtlar, EAT-Lancet diyetine uyumun, T2D dahil olmak üzere kronik hastalıkların ortaya çıkma riskinin yanı sıra ölüm oranlarının düşüklüğü ile ilişkili olabileceğini göstermektedir. Biyolojik yaşlanma, beslenme alışkanlıklarını T2D ile birbirine bağlayan önemli bir yolak olarak değerlendirilebilir. T2D, yaşa bağlı fizyolojik bozulmaya katkıda bulunurken, hızlanmış biyolojik yaşlanma da kendi içinde T2D’nin ortaya çıkması ve ilerlemesini öncileyip destekleyebilir; bu da metabolik bozulma ile yaşlanma süreçleri arasında potansiyel olarak iki yönlü bir ilişki olduğunu düşündürmektedir ( 12 ). Klemera-Doubal yöntemiyle türetilmiş biyolojik yaş (KDM-BA) ve fenotipik yaş ivmesi (PhenoAge) gibi, birden fazla fizyolojik ve klinik biyomarker’dan bilgi bütünleştiren ölçümler, biyolojik yaşlanmadaki bireysel farkları kronolojik yaşın ötesinde nicelendirmek için giderek daha sık kullanılmaktadır ( 13 ). Önceki çalışmalar, hızlanmış biyolojik yaşlanmanın T2D ilerlemesinde bileşke bir itici güç olarak işlev gördüğünü daha da öne sürerek, bu rolün aydınlatılmasının önemini vurgulamaktadır ( 14 ). Buna rağmen, sağlıklı ve çevresel sürdürülebilirlik açısından dayanıklı bir beslenme alışkanlığı olan EAT-Lancet diyetine uyum ile sonrasında ortaya çıkan T2D riski arasındaki ilişkiyi açıklamada biyolojik yaşlanmanın yardımcı olabileceği yeterince anlaşılıp anlaşılmadığı belirsizliğini korumaktadır. UK Biobank, bu soruyu yanıtlamak için özellikle uygun bir ortam sunar; çünkü tekrarlanan detaylı diyet değerlendirmeleri, biyolojik yaşlanmanın tahmin edilmesini sağlayan kapsamlı klinik ve laboratuvar biyomarker ölçümleri ve büyük bir prospektif kohort içinde ortaya çıkan yeni T2D vakalarının saptanması için uzun süreli sağlık kayıtlarıyla bağlantıyı bir araya getirmektedir. Bu bütünleşik veri yapısı, beslenme alışkanlıkları, biyolojik yaşlanma ve sonrasında ortaya çıkan T2D riskinin birleştirilmiş bir analiz çerçevesi içinde incelenmesine olanak tanımaktadır

çerçevesi. Bu nedenle, UK Biobank verilerini kullanarak EAT-Lancet gezegen sağlığı diyetine uyum ile yeni ortaya çıkan T2D riski arasındaki ilişkiyi incelemeyi ve bu ilişkide biyolojik yaşlanmanın olası aracı rolünü değerlendirmeyi hedefledik.

Yöntemler

Çalışma popülasyonu

Çalışma popülasyonu, UK Biobank’dan elde edilmiştir. Bu kapsamlı ön görülü kohort çalışması, 2006 ile 2010 yılları arasında ülke çapında 22 değerlendirme merkezinden 500.000 katılımcı kaydetmiştir (15). Yazılı bilgilendirilmiş onay verdikten sonra, tüm katılımcılar dokunmatik ekranlı anketleri tamamlamış ve sosyodemografik özellikler, yaşam tarzı faktörleri ve sağlıkla ilgili verilerin toplanması için yüz yüze görüşmeler ile fiziksel ölçümlere tabi tutulmuştur.

Bu çalışmada, en az bir 24 saatlik diyet geri dönüşü anketini tamamlayan katılımcıları dahil ettik. Ardından, biyolojik yaş göstergeleri eksik olanlar, temel değerlendirmede var olan T2D bulunanlar veya çalışmaya katılmaya devam etmeyi reddedenleri hariç tuttuk. Sonuç olarak, son analizde toplam 155.413 katılımcı dahil edildi (Ek Figure S1). Genel olarak, dahil edilen ve hariç tutulan katılımcıların temel özellikleri geniş ölçüde karşılaştırılabilirdi; ancak belirli özelliklerle ilgili belirli bir seçim oluşumu tamamen hariç tutulamaz (Ek Table S1). UK Biobank çalışması, North West Çok Merkezli Araştırma Etik Kurulunca onaylanmıştır (No. 11/NW/0382). Dahil edilen tüm katılımcılardan bilgilendirilmiş onay alınmıştır.

Diyet değerlendirmesi

Pozitif sonuçlar, diyet uyumunun yüksek olduğu gruplarda biyolojik yaşlanmanın yavaşladığı ve tip 2 diyabet riskinin azaldığı yönünde ortaya çıktı.

Bu bulgular, EAT-Lancet gezegen sağlığı diyetinin yalnızca çevresel sürdürülebilirlikle değil, aynı zamanda biyolojik yaşlanma ve metabolik sağlık açısından da potansiyel faydaları olabileceğine işaret ediyor.

Araştırmacılar, gözlemsel tasarımın nedensellik çıkarımını sınırladığını, ancak sonuçların gelecekteki müdahale çalışmalarını yönlendirebileceğini vurguladı.

Uyumun alternatif bir ölçümü olarak ayrıca Knuppel EAT-Lancet indeksini de hesapladık. Bu indeks, ikili bir puanlama sistemi uygulayarak beslenme öğesi için öngörülen alım kriterinin karşılandığı durumda 1 puan, aksi durumda 0 puan atar. Öğe puanları toplanarak 0 ile 14 arasında değişen bir toplam puan elde edilmiş; daha yüksek puanlar EAT-Lancet beslenme önerilerine daha büyük uyumu ifade eder.

KDM-BA ve PhenoAge Değerlendirmesi

Bu çalışmada, biyolojik yaşın yerleşmiş iki göstergesi olan KDM-BA ve PhenoAge ( 18 , 19 ), daha önce geliştirilen ve geçerliliği kanıtlanmış biyolojik yaşlanma algoritmalarından türetilmiş yerleşmiş biyarker panelleri kullanılarak hesaplanmıştır. Spesifik olarak KDM-BA, dokuz biyarker kullanılarak hesaplanmıştır: 1 saniyedeki zorla expiratuar hacim (FEV1), sistolik kan basıncı, albumin, alkalen fosfataz, kan üre azotu, kreatinin, C-reaktif protein, glikozile hemoglobin ve toplam kolesterol. PhenoAge ise albumin, alkalen fosfataz, kreatinin, C-reaktif protein, kan şekeri, ortalık hücre hacmi, kırmızı hücre dağılım genişliği, beyaz hücre sayısı ve lenfosit yüzdeliğini kapsar. Bu biyarker panelleri bu çalışmada de novo seçilmemiş, bunun yerine yerleşmiş KDM-BA ve PhenoAge çerçevesinden ve bunun popülasyon temelli çalışmalardaki sonraki uygulamalarından ( 20 , 21 ) alınmıştır. Bu biyarkerler; solunum ve kardiovasküler fonksiyon, hepatik ve renal fonksiyon, sistemik iltihaplanma ve metabolik düzenleme dahil olmak üzere çoklu alanlarda yaşa bağlı fizyolojik değişimi yakalar. KDM-BA ve PhenoAge hesaplamak için kullanılan tüm biyarkerler ve klinik ölçümler, UK Biobank’ın temel değerlendirmesinde elde edilmiştir.

Biolojik yaşlanmada bireyler arası farkları nicelendirmek için, hızlanmış biolojik yaşlanmayı biolojik yaşın kronolojik yaşa ilişkin lineer regresyonundan elde edilen artık değer olarak hesapladık. Artık değer, bir bireyin biolojik yaşının kronolojik yaşı için beklenen değerden sapmasını temsil eder ve yıllar cinsinden ifade edilir. Pozitif değerler, kronolojik yaş için beklenen değerden daha yaşlı bir biolojik yaşa işaret eder ve nispeten hızlanmış biolojik yaşlanmayı; negatif değerler ise beklenen değerden daha genç bir biolojik yaşa işaret eder ve nispeten yavaşlayan biolojik yaşlanmayı temsil eder.

Olgu ve değişkenlerin belirlenmesi

T2D tanısı, hastane kayıtlarına kaydedilen tıbbi tanıların veya ölüm kayıtlarına kaydedilen ölüm nedenlerine dayanıyordu. Hastalık sınıflandırması, karşılık gelen E11 koduyla Uluslararası Hastalık ve İlgili Sorunların İstatistiki Sınıflaması, Onuncu Revizyon (ICD-10) kriterlerini izledi. İlgili veriler İngiltere, İskoçya ve Galler için Ulusal Sağlık Hizmeti (NHS) Bilgi Merkezi’nden sağlandı. Katılımcıların takip süresi, ilk beslenme değerlendirmesinin tamamlanma tarihinden olgunun gerçekleşme tarihine, ölüm tarihine veya ilk gelen takip süresinin son tarihi (31 Ekim 2022) tarihine kadar sürdü.

Covaryatlar, beslenme örüntüleri, biyolojik yaşlanma ve T2D ile kurumsal veya olası ilişkilerine, ayrıca kafa karıştırıcı faktörler olarak potansiyel rollerine dayanarak a priori seçildi: sosyodemografik özellikler, yaşam tarzı faktörleri ve temel sağlık durumu. Sosyografik ve yaşam tarzı bilgileri öncelikle değerlendirme merkezlerinde uygulanan dokunmatik ekran anketleriyle toplandı. Sosyodemografik covaryatlar yaş, cinsiyet, etnik köken, eğitim düzeyi, hane geliri ve Townsend Yoksulluk Endeksi’ni (TDI) içeriyordu. Cinsiyet, etnik köken, eğitim düzeyi ve hane geliri katılımcılar tarafından kendiliğinden bildirildi. TDI, katılımcıların ikametgâh posta koduna göre atanan alan düzeyinde bir sosyoekonomik yoksulluk ölçüsüdür. Yaşam tarzı faktörleri arasında sigara kullanımı, alkol tüketimi ve fiziksel aktivite, temel dokunmatik ekran anketi kullanılarak değerlendirildi. Sigara ve alkol tüketimi katılımcıların kendiliğinden bildirdikleri duruma göre kategorilere ayrıldı, fiziksel aktivite ise temel değerlendirmede toplanan alışkanlık fiziksel aktiviteye ilişkin kendiliğinden bildirilen bilgilerden türetildi. Antropometrik ölçümler, standartlaştırılmış UK Biobank prosedürlerine uygun olarak temel değerlendirme ziyaretinde alındı. Boy, değerlendirme merkezinde bir Seca 202 boy ölçer ile ölçüldü ve ağırlık aynı değerlendirme sırasındaölçüldü. Kütle indeksi (KİA), bu ölçülen değerlerden hesaplandı: kilogram cinsinden ağırlığın, metre cinsinden boyun kareesine bölünmesi (kg/m²); bu, kendiliğinden bildirilen boy ve ağırlıktan değil. Temel sağlık durumları arasında kardiyovasküler hastalık ve kanser öyküsü yer aldı. Detaylı değerlendirme prosedürleri ve değişken tanımları UK Biobank protokolünde ve veri belgelerinde mevcuttur.

İstatistiksel analiz

Katılımcılar, EAT-Lancet diyet endekslerinin çeyreklerine göre gruplandırıldı. Sürekli değişkenler standart sapma (SD) ile ortalama olarak, kategorik değişkenler ise frekans ve yüzde olarak sunuldu. Eksik kovaryat verileri, R’daki “mice” paketi kullanılarak çoklu implemantasyon ile ele alındı. Yakınsama ve kararlılığı sağlamak amacıyla, her biri 20 yinelemeye sahip beş çoklu implemantasyon veri seti oluşturuldu. İplemantasyon kaynaklı belirsizlik, ardından Rubin kuralları uygulanarak istatistiksel modele dahil edildi.

EAT-Lancet diyetine uyum ile hızlanan biyolojik yaşlanma arasındaki ilişkiyi incelemek için çoklu lineer regresyon modeli kullanıldı. EAT-Lancet diyetine uyum ve hızlanan biyolojik yaşlanma ile yeni ortaya çıkan T2D arasındaki ilişkilerin risk oranlarını (HR’ler) ve %95 güvenirlik aralıklarını (Gİ’ler) tahmin etmek için Cox oransal tehlike regresyon modelleri kullanıldı. İki aşamalı ayarlamaya dayalı iki model oluşturuldu: Model 1, yaş ve cinsiyet için; Model 2 ise buna ek olarak BMI, etnik köken, eğitim düzeyi, hanehalkı geliri, sigara kullanım durumu, alkol kullanım durumu, fiziksel aktivite, TDI ve kardiyovasküler hastalık veya kanser öyküsü için ayarlandı. Stubbendorff ve Knuppel EAT-Lancet endeksleri ayrı modellerde analiz edildi ve aynı anda modele dahil edilmedi. Her bir endeks için hem kategorik hem de sürekli parametreleştirmeler ayrı modellerde incelendi. Kategorik analizlerde en düşük kategori referans grubu olarak kullanıldı. Sürekli analizlerde ilişkiler, ilgili diyet puanındaki bir puanlık artış başına ifade edildi. Cox modelleri için oransal tehlike varsayımı, Schoenfeld artıkları kullanılarak değerlendirildi ve ihlal edildiğine dair bir bulgu bulunmadı.

Üç düğüm noktasına sahip kübik eğri modelleri, EAT-Lancet diyetine uyum ile hızlanmış biyolojik yaşlanma veya yeni ortaya çıkan T2D arasındaki olası doğrusal olmayan doz-yanıt ilişkilerini karakterize etmek için kullanıldı. Eğri modelleri, ilgili çok değişkenli regresyon modelleriyle aynı kovaryatlar için düzeltildi. Doğrusal olmama testleri, doğrusal olmayan eğri terimlerinin ortak anlamlılığı değerlendirilerek yürütüldü. Eğri parametrelemeleri, maruz kalma-yanıt ilişkilerini karakterize etmek ve görselleştirmek için kullanıldı ancak sonraki araştırmalı aracı analizlere aktarılmadı; bu analizlerde genel ve yorumlanabilir etkileşim tahminleri elde etmek için önceden tanımlanmış maruz kalma ve aracı parametrelemeleri kullanıldı.

EAT-Lancet diyetine uyum ile hızlanmış biyolojik yaşlanma arasındaki olası toplamsal etkileşimler, yeni ortaya çıkan T2D ile ilişki açısından çok değişkenli düzeltilmiş Cox oransal risk modelleri ve “interactionR” paketi kullanılarak daha detaylı incelendi. Etkileşim nedeniyle aşırı risk (RERI), iki maruz kalmanın etkilerinin toplamsallıktan sapmasını nicelendirmek üzere tahmin edildi ve etkileşim nedeniyle atfedilebilir oran (AP), ortak etkinin toplamsal etkileşime atfedilebilir oranını tahmin etmek için hesaplandı ( 23 ).

Ayrıca, EAT-Lancet diyeti uyum ile yeni ortaya çıkan T2D arasındaki ilişkinin bir kısmını hızlanmış biyolojik yaşlanmanın istatistiksel olarak açıklama olasılığını incelemek için “CMAverse” paketi kullanarak keşif amaçlı medyanalizler yürüttük. KDM-BA ve PhenoAge, UK Biobank temel değerlendirmesi sırasında elde edilen biyomarkerlar ve klinik ölçümlerden türetilirken, beslenme alımı 2009 ile 2012 yılları arasında Oxford WebQ kullanılarak değerlendirildi. Bu nedenle, beslenme değerlendirmesi ile biyolojik yaş ölçümü arasında tüm katılımcılar için kesin bir zaman sıralaması kurulamamıştır. Buna göre, medyanalizler keşif amaçlı olarak değerlendirilmiş ve nedensel bir medyaliz yolu kanıtı gibi yorumlanmamıştır. Tersine kurama dayalı medyaliz çerçevesi içinde

CMAverse içinde uygulanan Cox oransal risk modelleri, zaman-olay sonucunda toplam etki (TE), toplam doğal doğrudan etki (TNDE) ve toplam dolaylı etki (TNIE) tahmini için kullanılmış ve maruz kalma-aracı etkileşimine izin verilmiştir. Bu etkiler risk oranı ölçeği üzerinde ifade edildiğinden, etki ayrışımı çarpımsaldır (HRTE = HRTNDE × HRTNIE) ve log-HR ölçeğinde toplamsallığa karşılık gelir [log(HRTE) = log(HRTNDE) + log(HRTNIE)]. Dolaylı yolun göreli katkısını betimlemek amacıyla medye edilen oran (PM) de tahmin edilmiştir. TNIE’nin istatistiksel olarak anlamlı olduğu ve tahmin edilen doğrudan ve dolaylı etkilerin yönsel olarak uyumlu olduğu durumlarda istatistiksel medyasyon ile tutarlı kanıtlar dikkate alınmıştır.

uyumlu.

EAT-Lancet beslenmesine uyum ile yeni ortaya çıkan T2D arasındaki ilişkinin katılımcı özellikleri açısından tutarlılığını değerlendirmek için yaş (<65 ile ≥65 yaş), etnik köken (Beyaz ile Beyaz olmayan), BMI (<25 ile ≥25 kg/m²), TDI (medyanın altı ile üstü), sigara/alkol durumu (hiç kullanmadı ile şu an kullanıyor) ve eğitim düzeyi (lisans/lisansüstü derecesi veya üzeri ile diğer) açısından katmanlı analizler yapıldı. Bulguların sağlamlığını değerlendirmek için birkaç duyarlılık analizi gerçekleştirildi. İlk olarak, etnik farklılıkların T2D yatkınlığındaki değişkenliğini hesaba katmak için etnik köken daha detaylı olarak Beyaz Avrupa, Asya, Karayip veya Afrika ve Diğer olarak ayrıldı. İkinci olarak, tersine nedenselliği en aza indirmek için takipten ilk 2 yıl içinde T2D gelişen katılımcılar çıkarıldı. Üçüncü olarak, BMI’nin hem karıştırıcı hem de beslenme ile T2D arasındaki ilişkide potansiyel bir ara faktör olabileceğinden, birincil analizler BMI için düzeltme yapılmadan tekrarlandı. Dördüncü olarak, toplam enerji alımının olası etkisini değerlendirmek için modeller ek olarak toplam enerji alımı için düzeltildi. Beşinci olarak, bazal HbA1c ≥ 6,5% olan katılımcılar çıkarıldıktan sonra analizler tekrarlandı. Son olarak, zaman içindeki beslenme alımındaki değişkenliği hesaba katmak için, güncellenmiş beslenme değerlendirmeleri zaman-değişken maruziyet olarak dahil edilen zaman-değişken Cox orantılı risk modeli analizi yapıldı.

Büyük ölçüde EAT-Lancet diyetine uyumun olası klinik önemini daha derinlemesine incelemek amacıyla, 10 yıllık mutlak yeni tip 2 diyabet (T2D) riskinin model temelli keşif analizini gerçekleştirdik. EAT-Lancet diyetine uyum açısından en düşük çeyrekte (Q1) yer alan katılımcılar için, tamamen uyarlanmış Cox orantılı risk modeli kullanılarak 10 yıllık standartlaştırılmış T2D riski, iki olası senaryo altında tahmin edildi: (1) tüm katılımcılar Q1’de kalır ve (2) aynı katılımcılar en yüksek uyum çeyreği (Q4) atandı; buna karşılık diğer tüm değişkenler gözlemlenen değerlerinde korundu. Mutlak risk farkı, bu iki senaryo arasındaki standartlaştırılmış 10 yıllık risklerin farkı olarak hesaplandı ve ayrıca 1.000 kişi başına 10 yılda potansiyel olarak daha az T2D olgu sayısı olarak da ifade edildi. Bu analizler, KDM-BA ve PhenoAge kullanılarak tanımlanan hızlandırılmış biyolojik yaşlanma durumuna göre ayrıca alt gruplara ayrıldı.

İstatistiksel analizler R (sürüm 4.3.3) kullanılarak gerçekleştirildi. İstatistiksel anlamlılığı tanımlamak için iki uçlu p < 0.05 eşiği uygulandı.

Sonuçlar

Temel özellikler

Nihai analize dahil edilen 155.413 katılımcı arasında, ortanca takip süresi 11,6 yıl (çeyrekler arası aralık, 11,2–12,4 yıl) sonrasında toplam 7.626 yeni tip 2 diyabet olgu tespit edildi. Ortalama yaş 56,5 (7,94) yıldı. Katılımcıların çoğu beyaz (%95,8) ve kadındı (%54,5). KDM-BA ve PhenoAge için ortalama değerler (SS) sırasıyla 56,5 (10,9) ve 45,2 (9,79) olarak bulundu. EAT-Lancet diyetine daha büyük uyumu gösteren en yüksek çeyrekdeki katılımcıların kadın olma, hiç sigara içmeme, fiziksel olarak aktif olma ve yüksek eğitimli olma, normal BMI’ye sahip olma ve kardiyovasküler hastalık ya da kanser öyküsü olmama olasılığı daha yüksekti. Bu bireyler aynı zamanda daha az hızlandırılmış biyolojik yaşlanma (hızlanma değerleri < 0) gösterdi (Tablo 1). Knuppel EAT-Lancet indeksi kullanılarak kategorilenmiş nüfusta benzer örüntüler gözlemlendi (Ek Tablo S2).

Stubbendorff EAT-Lancet diyet indeksine göre 155.413 katılımcının temel özellikleri.

SD, standart sapma; BMI, kütle indeksi; GCSE, Genel İkincil Eğitim Sertifikası; CSE, İkincil Eğitim Sertifikası; NVQ, Ulusal Mesleki Yeterlilik; NHD, Yüksek Ulusal Diploması; HNC, Yüksek Ulusal Sertifikası; TDI, Townsend yoksulluk indeksi; CVD, kardiyovasküler hastalık; KDM-BA, Klemera–Doubal Yöntemi Biyolojik Yaş; IQR, çeyrekler arası aralık.

EAT-Lancet diyet indeksinin biyolojik yaşlanma ile ilişkisi

Stubbendorff EAT-Lancet diyetine daha yüksek uyum, hem KDM-BA hem de PhenoAge ile ölçülen hızlandırılmış biyolojik yaşlanma ile anlamlı biçimde düşük düzeyde ilişkilendirilmiştir (Tablo 2). Yaş ve cinsiyet düzeltmeli modelde (Model 1), uyumun en yüksek çeyreğindeki katılımcılar, en düşük çeyreğe kıyasla KDM-BA ivazlanmasında belirgin şekilde 1.36 yıl daha az (β = −1.36; %95 IG: −1.42, −1.30; p < 0.001) ve PhenoAge ivazlanmasında 1.36 yıl daha az (β = −1.36; %95 IG: −1.42, −1.31; p < 0.001) göstermiştir. Bu ilişkiler tamamen düzeltmeli modelde (Model 2) anlamlı kalmıştır; buna karşılık gelen β değerleri KDM-BA için −0.84 (%95 IG: −0.91, −0.77) ve PhenoAge için −0.88 (%95 IG: −0.95, −0.81) olarak bulunmuştur. Sürekli bir değişken olarak analiz edildiğinde, diyet skorundaki her birimlik artış, KDM-BA ivazlanmasında −0.34 (%95 IG: −0.36, −0.31) ve PhenoAge ivazlanmasında −0.34 (%95 IG: −0.37, −0.32) düzeyinde azalma ile ilişkilendirilmiştir. Knuppel EAT-Lancet diyet indeksleri kullanıldığında da tutarlı sonuçlar gözlemlenmiştir (Ek Tablo S3). Ayrıca, kısıtlı kübik eğri regresyonu, lineer olmayan doz–tepki ilişkisini ortaya koymuştur (P-lineer olmama < 0.05); bu da diyet uyumunun artmasıyla birlikte hızlandırılmış biyolojik yaşlanmada kademeli bir azalma olduğunu göstermektedir (Şekil 1).

Stubbendorff EAT-Lancet diyet indeksi ile biolojik yaşlanmanın ivmelenmesi arasındaki uyum.

Model 1, yaş ve cinsiyet açısından düzeltilmiştir. Model 2; yaş, cinsiyet, etnik köken, Townsend yoksulluk indeksi, eğitim düzeyi, beden kitle indeksi, fiziksel aktivite, alkol kullanım durumu, sigara kullanım durumu, hane geliri ve kardiyovasküler hastalık veya kanser öyküsü açısından düzeltilmiştir.

EAT-Lancet diyet indeksi ile biolojik yaşlanmanın ivmelenmesinin T2D ile ilişkisi

Her iki EAT-Lancet diyet endeksinin (Stubbendorff ve Knuppel) daha yüksek düzeyde uyum göstermesi, tutarlı biçimde Tip 2 diyabet (T2D) riskinin düşüklüğü ile ilişkilendirildi. Model 2’de, Stubbendorff endeksinin en yüksek çeyreğindeki katılımcıların, en düşük çeyrekle karşılaştırıldığında anlamlı derecede düşük bir risk oranına (HR 0.85; %95 IG: 0.78–0.92) sahip olduğu görüldü (Tablo 3). Benzer şekilde, Knuppel endeksinin en yüksek çeyreği, HR 0.83 (%95 IG: 0.74–0.92) ile ilişkilendirildi. Süreklilik açısından analiz edildiğinde, her bir puan artışının diyet skoru başına riski sırasıyla %1 (Stubbendorff: HR 0.99; %95 IG: 0.98–0.99) ve %5 (Knuppel: HR 0.95; %95 IG: 0.93–0.97) azalttığı bulundu (Tablo 3).

Hazor oranları (95% güven aralıkları), EAT-Lancet diyet indeksi kvartiline göre tip 2 diyabet.

Model 1 yaş ve cinsiyet için uyarlandı. Model 2 yaş, cinsiyet, etnik köken, Townsend yoksulluk indeksi, eğitim düzeyi, kütle indeksi, fiziksel aktivite, alkol kullanım durumu, sigara kullanım durumu, hane geliri ve kardiyovasküler hastalık veya kanser öyküsü için uyarlandı.

Buna karşılık, KDM-BA ve PhenoAge üzerinden değerlendirilen hızlanmış biyolojik yaşlanma, yükselmiş tip 2 diyabet riski ile anlamlı biçimde ilişkilendirildi. Çok değişkenli uyarlanmış modellerde, KDM-BA ivmelenmesinin en yüksek kvartili 2.36 (95% CI: 2.18–2.56) OR gösterirken, PhenoAge ivmelenmesinin en yüksek kvartili 2.84 (95% CI: 2.58–3.11) OR ile ilişkilendirildi. Her iki ivmelenme ölçütünün de 1 yıllık artışları, OR’ların 1.38 ile 1.40 arasında değişmesiyle tutarlı biçimde yükselmiş diyabet riski ile ilişkilendirildi (Ek Tablo S4).

Şekil 2, EAT-Lancet diyet indeksleri ile tip 2 diyabet insidansı arasında anlamlı ters ilişki göstermektedir (genel P < 0.001; Knuppel indeksi: P-çizgisel olmayanlık = 0.44; Stubbendorff indeksi: P-çizgisel olmayanlık = 0.26). Buna karşılık, hem KDM-BA hem de PhenoAge ivmelenmeleri tip 2 diyabet riski ile pozitif ve sağlam biçimde ilişkilendirildi. İvmelenmiş biyolojik yaşlanmanın her birim artışı, diyabet riskinde dik ve çizgisel olmayan bir yükselişle ilişkilendirildi (her iki ölçüt için genel ve çizgisel olmayan eğilimler için p < 0.001); bu da daha yüksek biyolojik yaşlanmanın tip 2 diyabet yatkınlığını belirgin biçimde yükselttiğini göstermektedir (Ek Şekil S2).

Hızlanmış biyolojik yaşlanmanın aracı analizi

Araştırmacılar, biyolojik yaşlanmanın hızlanmasının, EAT-Lancet diyetine uyum ile yeni ortaya çıkan T2D arasındaki ilişkinin bir kısmını istatistiksel olarak açıklama olasılığını incelemek için açıklayıcı aracı (medyan) analizleri de gerçekleştirdi. Her iki EAT-Lancet diyet indeksi, medyan modellerinde T2D riski ile ters yönde ilişkilidir. Stubbendorff indeksi için, KDM-BA ve PhenoAge’i içeren modellerde toplam etki tahminleri sırasıyla 0,986 (95% IG: 0,980–0,993) ve 0,987 (95% IG: 0,980–0,994) olarak bulundu (Şekil 3). Biyolojik yaşlanmanın hızlanması aracılığıyla dolaylı etkiler anlamlıydı; KDM-BA ve PhenoAge sırasıyla toplam ilişkinin %36,6 ve %43,8’ini açıkladı. Benzer şekilde, Knuppel indeksi için KDM-BA ve PhenoAge aracılığıyla medye edilen karşılık_oranları sırasıyla %33,1 ve %37,7 idi (Şekil 3).

Her iki EAT-Lancet diyet indeksi için, tahmin edilen doğal dolaysız ve dolaylı etkiler, biyolojik yaşlanmanın herhangi bir ölçümünü içeren modellerde istatistiksel olarak anlamlı kaldı. Bütünüyle bu açıklayıcı bulgular, biyolojik yaşlanmanın hızlanmasının, EAT-Lancet diyetine daha yüksek uyum ile daha düşük T2D riski arasındaki ilişkinin önemli bir oranını istatistiksel olarak açıklamaya aday olabileceğini; ancak ölçülen biyolojik yaşlanma göstergelerinden bağımsız bir ilişki de aynı şekilde korunduğunu gösteriyor.

Birlikteki etkiler

Ek S3 Şekli, EAT-Lancet diyeti uyumu ile hızlanmış biyolojik yaşlanmanın yeni başlayan T2D ile birleşik ilişkilerini göstermektedir. Her iki EAT-Lancet diyeti endeksi ve biyolojik yaşlanma ölçümü için, yüksek diyet uyumuna sahip ve hızlanmış biyolojik yaşlanma göstermeyen katılımcıların, düşük diyet uyumuna ve hızlanmış biyolojik yaşlanmaya sahip olanlara göre T2D riskinin daha düşük olduğu görülmüştür. Stubbendorff indeksi için, KDM-BA veya PhenoAge hızlanması olmayan en yüksek uyum çeyreğindeki katılımcıların, hızlanmış biyolojik yaşlanma ile en düşük uyum çeyreğindeki katılımcıların karşılaştırılmasıyla yeni başlayan T2D için SD 0.51 (95% IG: 0.45–0.57) ve 0.47 (95% IG: 0.41–0.53) değerlerine ulaşmıştır. Benzer şekilde, Knuppel indeksi için, PhenoAge hızlanması olmayan en yüksek uyum çeyreğindeki katılımcıların, ilgili referans grubuna göre T2D riskinde %57 oranında düşüş gösterdiği (SD = 0.43, 95% IG: 0.37–0.51) gözlemlenmiştir.

Bu birleşik ilişkilere rağmen, EAT-Lancet diyet uyumu ile hızlanmış biyolojik yaşlanma arasında istatistiksel olarak anlamlı bir toplamsal etkileşim kanıtı bulunmamaktadır. Örneğin, Knuppel indeksi ve PhenoAge hızlanması için RERI −0.04 (95% IG: −0.19 ile 0.11) ve etkileşim nedeniyle atfedilen oran (AP) −0.10 (95% IG: −0.45 ile 0.25) olarak hesaplanmıştır. Benzer şekilde, Stubbendorff indeksi ve KDM-BA hızlanması için RERI 0.02 (95% IG: −0.09 ile 0.14) ve AP 0.05 (95% IG: −0.19 ile 0.28) değerlerine ulaşmıştır. Diyet uyumu ile biyolojik yaşlanmanın diğer kombinasyonları için istatistiksel olarak anlamlı toplamsal etkileşimler gözlemlenmemiştir (Ek Tablolar S5–S8).

Ek analizler

Katmanlı analizler, EAT-Lancet diyetine uyum ile T2D riski arasındaki ilişkinin çeşitli demografik ve yaşam tarzı alt gruplarında heterojenlik gösterdiğini ortaya koymuştur (Ek Şekiller S4, S5). Yaş, etnik köken, BMI ve sigara kullanım durumu için istatistiksel olarak anlamlı etkileşimler gözlemlenmiştir. Buna karşılık, TDI, alkol durumu veya eğitim düzeyi için anlamlı etkileşimler tespit edilmemiştir (tüm etkileşimler için p değeri > 0.05).

EAT-Lancet diyetine uyum ile yeni ortaya çıkan T2D arasındaki ilişkiler, etnik köken için daha detaylı düzeltme, takipten ilk 2 yıl içinde T2D gelişen katılımcıların çıkarılması, tamamen düzeltilmiş modelden BMI’nin çıkarılması, toplam enerji alımı için ek düzeltme, temel HbA1c değerinin ≥ 6,5% olması katılımcıların çıkarılması ve EAT-Lancet diyetine uyumun değişken maruziyet olarak modellenmesi dahil olmak üzere birden fazla hassaslık analizinde genel olarak tutarlı kalmıştır (Ek Tablolar S9–S14). Ayrıca, temel HbA1c ≥ 6,5% olan katılımcıların çıkarılmasından sonra, biyolojik yaş ivmelenmesinin yeni ortaya çıkan T2D ile pozitif ilişkileri sürmüştür (Ek Tablo S15). EAT-Lancet diyetine uyum ile biyolojik yaş ivmelenmesinin T2D ile ortak ilişkileri, temel HbA1c ≥ 6,5% olan katılımcıların çıkarılmasından sonra da değerlendirilmiş ve genel örüntüler birincil analizlerle geniş ölçüde tutarlı kalmıştır (Ek Tablolar S16–S19). Buna ek olarak, yükseltilmiş temel HbA1c değerine sahip katılımcıların çıkarılmasından sonra biyolojik yaş ivmelenmesinin ara rolüne ilişkin hassaslık analizleri, birincil aracılık analizleriyle tutarlı bulgular vermiştir (Ek Şekil S6).

10 yıllık mutlak T2D riskinin keşif amaçlı model tabanlı analizinde, EAT-Lancet diyetine uyumun en düşük çeyreğindeki katılımcıların standartlaştırılmış riski 4,71% olarak bulunmuştur. Aynı katılımcıların diğer tüm değişkenler gözlemlenen değerlerinde korunarak en yüksek uyum çeyreğine atanması durumunda, karşılık gelen modellemeye dayalı risk 4,04% olmuştur. Bu fark, 10 yıl içinde 1.000 kişi başına yaklaşık 6,73 ek azalabilecek T2D vakına denk gelen 0,67 nokta mutlak risk farkına karşılık gelmektedir (Ek Tablo S20).

Modellenen mutlak risk farkları, biyolojik yaşlanmanın hızlandığı katılımcılar arasında sayısal olarak daha büyüktü. KDM-BA için, hızlanan yaşlanmaya sahip katılımcılarda mutlak risk farkı 0,75 puan (1.000 kişi başına potansiyel olarak 7,46 daha az vaka) olurken, hızlanan yaşlanma olmayanlarda bu oran 0,59 puan (1.000 kişi başına potansiyel olarak 5,91 daha az vaka) olarak bulundu. Phenobe yaşına dayanan karşılık gelen tahminler sırasıyla 0,80 puan (1.000 kişi başına potansiyel olarak 7,96 daha az vaka) ve 0,54 puan (1.000 kişi başına potansiyel olarak 5,43 daha az vaka) şeklindeydi.

Tartışma

Bu kapsamlı prospektif kohort çalışmasında, EAT-Lancet diyetine yüksek uyumun T2D riski ile düşük, biyolojik yaşlanmanın hızlanmasının ise yüksek risk ile ilişkili olduğu görüldü. Keşif amaçlı araştırmacı mediasyon analizleri, hızlanan biyolojik yaşlanmanın EAT-Lancet diyetine uyum ile T2D arasındaki ilişkinin yaklaşık üçte birinden beşte ikisine kadarını istatistiksel olarak açıkladığını gösterdi. Birleşik analizlerde, hem daha yüksek diyet uyumu hem de hızlanmayan biyolojik yaşlanmaya sahip katılımcılar en düşük T2D riskine sahipti; ancak diyet uyumu ile biyolojik yaşlanma arasında ek etkileşime dair bir kanıt bulunamadı. Ayrıca, modele dayalı analizler, hızlanan biyolojik yaşlanmaya sahip katılımcılar arasında daha yüksek diyet uyumu ile ilişkili mutlak risk farklarının sayısal olarak daha büyük olduğunu öne sürdü. Bütünüyle bu bulgular, diyet kalitesi, biyolojik yaşlanma ve sonrasında ortaya çıkan T2D riski arasındaki karşılıklı ilişkiler hakkında bütünleştirici bir bakış açısı sunmaktadır.

Beslenme ve yaşlanma, kronik hastalıkların birbirleriyle sıkı sıkıya bağlantılı belirleyicileridir. Deneysel ve epidemiyolojik bulgular, beslenme bileşiminin besin algılama, iltihaplanma, oksidatif stres, mitokondriyal işlev ve proteostaz dahil olmak üzere yaşlanmayla ilgili yolları etkileyebileceğini göstermektedir ( 25 , 26 ). Sağlıklı beslenme modellerinin özellikle ilgili olması, birden fazla gıda ve besin öğesinin birleşik etkilerini yansıtması ve izole besin temelli yaklaşımlara kıyasla alışkanlık haline gelmiş beslenme davranışını daha iyi temsil etmesiyle açıklanabilir. Önceki çalışmalar, sağlıklı bitkisel beslenme modelleri ve Akdeniz beslenme biçiminin biyolojik yaşlanmayı yavaşlatmasıyla ilişkilendirilmiştir ( 5 , 27–30 ). Benzer şekilde, MIND, AHEI, AMED ve EAT-Lancet beslenme modeli gibi sağlıklı beslenme modellerine uyum, T2D, kardiyovasküler hastalık, demans ve kronik solunum yolu hastalıkları dahil olmak üzere birçok kronik hastalığa dair daha düşük riskle ilişkilendirilmiştir ( 11 , 25 , 26 ). Çalışmamız, EAT-Lancet beslenme modeline artan uyumun yalnızca yeni ortaya çıkan T2D riskini düşürmekle kalmayıp aynı zamanda daha olumlu bir biyolojik yaşlanma profiliyle de ilişkilendirildiğini göstererek bu bulguları genişletmektedir ve beslenme kalitesi ile uzun vadeli metabolik sağlık arasında potansiyel bir bağlantı sunmaktadır.

Hızlanan biyolojik yaşlanma, kronolojik yaşın ötesinde çoklu sistem fizyolojik dengesizliği birleştirdiği için T2D açısından özellikle ilgili olabilir. KDM-BA ve PhenoAge gibi ölçümler, metabolik, iltihaplanma, renal, hepatik ve diğer fizyolojik süreçleri yansıtan biyomarkerları içerir ve sonradan ortaya çıkan T2D riskiyle ilişkilendirilmiştir ( 14 , 22 , 31 ). Bu çalışmada, hızlanan biyolojik yaşlanma tutarlı biçimde yeni ortaya çıkan T2D için daha yüksek riskle ilişkilendirilmiştir. Ayrıca, keşif amaçlı araştırmalı medyan analizleri, KDM-BA ve PhenoAge’nin EAT-Lancet beslenme modeline uyum ile T2D arasındaki ilişkiyi istatistiksel olarak önemli ölçüde açıkladığını göstermiştir. Bu bulgular, biyolojik yaşlanma ölçümleriyle yakalanan sistemik fizyolojik değişikliklerin, uzun vadeli beslenme modellerini metabolik hastalıklarla bağlayan olası yollardan biri olabileceği ihtimalini ortaya koymaktadır.

Bununla birlikte, beslenme, biyolojik yaşlanma ve T2D arasındaki ilişkinin karmaşık ve olası yönde çift yönlü olması muhtemeldir. Biyolojik yaşlanma, metabolik disfonksiyonun önüne geçebilir ve buna katkıda bulunabilir; oysa erken dönem veya klinik olarak belirsiz metabolik anormallikler kendileri yaşlanmaya ilişkili fizyolojik bozulmayı hızlandırabilir ( 32 ). Bu konu özellikle önemlidir çünkü KDM-BA HbA1c’yi, PhenoAge ise kan şekerini dahil eder ( 20 ); dolayısıyla bu ölçümlerle yeni ortaya çıkan T2D arasındaki ilişkilerin bir kısmı, biyolojik yaşlanmanın kendisinden ziyade bu ölçümlerin içine gömülü glikemik anormallikleri yansıtıyor olabilir. Güvence verici şekilde, yükselmiş temel HbA1c düzeyine sahip katılımcılar ve takipte erken dönemde T2D gelişen katılımcılar çıkarıldıktan sonra ilişkiler genel olarak tutarlı kalmıştır; bu da bulguların tamamen tanı konmamış diyabet veya belirgin temel glikemik bozukluklara indirgenme olasılığını azaltır. Yine de bu analizler dahil etme yanlığını veya ters nedenselliği tamamen ortadan kaldıramaz. Üstelik, biyolojik yaşlanma ölçümleri temel biyomarkerlardan türetilirken, beslenme alımı 2009 ile 2012 yılları arasında Oxford WebQ anketleriyle değerlendirildiğinden, tüm katılımcılar için beslenme maruz kalması ile biyolojik yaşlanma arasında kesin bir zaman sıralaması kurulamamıştır. Buna göre, aracılık bulguları, nedensel bir aracılık yolu olduğunu göstermekten ziyade, biyolojik yaşlanmanın gözlemlenen beslenme–T2D ilişkisinin bir kısmını istatistiksel olarak açıklayabileceğine dair kanıt olarak yorumlanmalıdır.

Birkaç biyolojik mekanizma, gözlemlenen ilişkilerin oluşumuna makul biçimde katkıda bulunabilir. Meyve, sebze, tam tahıllar, baklagiller, kuruyemişler ve doymamış yağlar açısından zengin beslenme örüntüleri; insülin duyarlılığını, iltihabı, oksidatif stresi ve metabolik homeostazı olumlu yönden etkileyebilecek lif, polifenoller, vitaminler, mineraller ve doymamış yağ asitleri sağlar. Örneğin, Akdeniz tipi beslenme örüntülerinde bol bulunan polifenoller ve doymam yağ asitleri, AMPK sinyal iletimi, glikoz alımı, endotelyal işlev, yağ dokusu iltihabı ve inflammasom aktivitesi ile ilişkilendirilmiştir ( 4 , 30 , 33 , 34 ). Beslenme kaynaklı maruziyetler ayrıca epigenetik düzenlemeyi etkileyebilir. Yeşil yapraklı sebzeler ve baklagillerde bol bulunan folat, bir-karbon metabolizmasına ve DNA metilasyonuna katılırken, yüksek doymuş yağ maruziyeti, histon düzenlemesindeki değişimler ve metabolik bozukluklarla ilişkilendirilmiştir (35–37). Bu yollar, EAT-Lancet diyetinin içeriğiyle geniş ölçüde uyumludur ve artmış diyet uyumu, yavaşlayan biyolojik yaşlanma ile düşük Tip 2 diyabet riski arasındaki ilişkiye biyolojik açıdan makul bir dayanak sunar. Yine de bu mekanizmalar mevcut çalışmada doğrudan değerlendirilmediğinden, bulgularımızın ardındaki yerleşik yollar yerine, olası açıklamalar olarak değerlendirilmelidir.

İnek yağ tüketimi ile tip 2 diyabet riski arasındaki ilişki, çalışmamızda BMI ile düzeltildikten sonra belirgin şekilde zayıflamıştır; BMI’nin bu ilişkinin yaklaşık yüzde 19’unu açıklayabileceği tahmin edilmektedir. Bu bulgu, obezitenin diyabet gelişiminde önemli bir risk faktörü olması ve yağlı süt ürünlerinin yüksek enerji içeriği ile kilo alımı arasındaki bağlantı nedeniyle beklenen bir sonuçtur. Benzer şekilde, yağ süt ürünleri tüketimi ile tip 2 diyabet arasındaki ters ilişki de BMI ile düzeltildikten sonra zayıflamıştır; burada BMI’nin ilişkinin yaklaşık yüzde 13’ünü açıklayabileceği hesaplanmıştır. Bu bulgu, yağ süt ürünlerinin yüksek yağ içeriğinin insülin direncini artırabileceği ve böylece tip 2 diyabet riskini artırabileceği yönündeki önceki bulgularla uyumludur. Sağlıklı beslenme eğilimlerinin tip 2 diyabet riskini etkilemesinde enerji dengesi, vücut ağırlığı, inek yağı tüketimi, insülin direnci ve glukoz homeostazı gibi faktörlerin rol oynayabileceği öne sürülmektedir.

Gözlemlenen heterojeniliğin birkaç katılımcı özelliği boyunca da göz önünde bulundurulması gerekmektedir. Yaş, etnik köken, BMI ve sigara kullanım durumu için anlamlı etkileşimler belirlendi; bu da EAT-Lancet diyetine uyum ile T2D arasındaki ilişkinin nüfus alt grupları arasında değişebilir olduğunu gösteriyor. Biyolojik yaşlanma eğrileri, vücut kompozisyonu, yaşam tarzı maruz kalmaları ve metabolik duyarlılık yaşam süresi boyunca ve nüfus grupları arasında farklılık göstermekte ve potansiyel olarak bu heterojeniliğe katkıda bulunmaktadır. Cinsiyete özgü metabolik maruz kalmalar da ilgili olabilir. Örneğin, UK Biobank’dan gelen güncel bulgular, gebelik diyabeti öyküsü olan kadınların daha yüksek PhenoAge ivmelenme gösterdiğini ve biyolojik yaşlanmanın ivmelenmesinin istatistiksel olarak sonraki T2D risklerinin bir kısmını açıkladığını ortaya koydu ( 39 ). Böyle bulgular, biyolojik yaşlanmanın metabolik maruz kalmaların yaşam süresi boyunca biriken etkilerini yakalayabileceğini düşündürüyor. Cinsiyet, etnik köken, yaş ve diğer metabolik-risk grupları boyunca diyetik kalıpların, biyolojik yaşlanmanın ve T2D’nin farklı şekilde ilişkili olup olmadığını açıklamak için alt grup analizleri için yeterli güce sahip gelecekteki çalışmalar gerekmektedir.

Toplum sağlığı perspektifinden bakıldığında, EAT-Lancet gezegen sağlığı diyeti, insan sağlığı ile çevresel sürdürülebilirliği bir araya getirmesi nedeniyle özel bir ilgi odağı oluşturmaktadır. Bulgularımız, bu beslenme düzenine daha yüksek düzeyde uyum göstermenin, T2D’ye bağlı uzun vadeli riskin daha düşük olması ve daha olumlu bir biyolojik yaşlanma profili ile ilişkili olduğunu göstermektedir. Keşif amaçlı mutlak risk analizi, bu ilişkilere klinik açıdan yorumlanabilir bir perspektif sunmaktadır. Düşük temel uyum düzeyine sahip katılımcılar arasında, en düşük uyum çeyreğinde kalmak ile en yüksek uyum çeyreğine atanmak arasındaki modellemeye dayalı fark, 10 yıl içinde 1.000 kişi başına yaklaşık 6,7 oranında daha az T2D vakasına karşılık gelmektedir. Dikkat çekici olanı, modellemeye dayalı mutlak risk farklarının, hızlanmış biyolojik yaşlanma gösteren katılımcılarda, hızlanmış yaşlanma göstermeyenlere göre sayısal olarak daha büyük olmasıdır. Bu örüntü, kısmen bu katılımcıların daha yüksek temel T2D riskini yansıtıyor olabilir ve biyolojik yaşlanma ölçümlerinin, beslenme düzenleriyle ilişkili mutlak risk tanımlanırken geleneksel risk faktörlerini tamamlayabilecek potansiyeline işaret etmektedir. Ancak, bu bulgular dikkatli yorumlanmalıdır. Tahminler, hipotezik beslenme senaryoları altında gözlemsel bir kohorttan elde edildiği için, beslenme davranışının değiştirilmesinin neden olduğu nedensel etkileri veya beslenme müdahalesi yoluyla kesin olarak önlenecek T2D vakası sayısını temsil etmemektedir. Beslenme uyumunun biyolojik yaşlanmayı olumlu yönde etkileyip etkilemeyeceği ve T2D insidansında anlamlı azalmalara yol açıp açmayacağına karar vermek için, tekrarlayan değerlendirmeler ve rastgele beslenme müdahalelerini içeren daha ileri prospective çalışmalar gerekmektedir.

Bu çalışmanın ölçeği büyük prospektif örneklemi, yeni başlangıçlı T2D’nin uzun süreli takibi ve iki tamamlayıcı EAT-Lancet diyet indeksi ile iki biyolojik yaşlanma ölçümü dahil olmak üzere birkaç gücü bulunmaktadır. Diyet uyumunun, biyolojik yaşlanmanın, aracılık etkisinin, birleşik ilişkilerin ve mutlak riskin bütünleşik değerlendirmesi, diyet-yaşlanma-T2D ilişkisinin birkaç tamamlayıcı açıdan incelenmesine olanak tanımıştır. Bununla birlikte, dikkate alınması gereken birkaç sınırlama bulunmaktadır. İlk olarak, diyet alımı, ölçüm hatasına yatkın ve alışkanlığa dönük diyetdeki uzun süreli değişimleri tam olarak yansıtmayabilecek tekrarlanan 24 saatlik diyet geri çağırma anketleriyle değerlendirilmiştir. Ancak tekrarlanan değerlendirmelerin ortalaması, kişi içi kısa süreli değişkenliği azaltabilir ve EAT-Lancet diyet uyumunu zamanla değişen bir maruziyet olarak ele alan analizler genellikle tutarlı bulgular vermiştir. İkinci olarak, T2D olguları öncelikle sağlık kayıtlarından tespit edilmiş olup, bu durum hastaneye yatış gerektirmeyen daha hafif olguların eksik yakalanmasına yol açmış olabilir. Olası bu yanlış sınıflandırmaya rağmen, diyet ile T2D arasında anlamlı bir koruyucu ilişki gözlemlenmiştir. Üçüncü olarak, geniş bir kovaryat yelpazesini düzeltmemize rağmen, ölçülmemiş faktörlerden kaynaklanan artık karışık etki dışlanamaz. Dördüncü olarak, gözlemsel bir çalışma olduğundan bulgularlarımız ilişkileri göstermektedir, nedenselliği kanıtlamamaktadır. Bu düşünce özellikle aracılık etkisi ve kuramsal mutlak risk analizleri için önem taşımaktadır. Beşinci olarak, diyet değerlendirmesi ile biyolojik yaşlanma ölçümlerinin zamanlama sıralaması tutarlı olmadığından, aracılık etkisi bulgularının nedensel yorumu sınırlanmıştır. Biyolojik yaş ivmelemesi, tekrarlanan biyomarker ölçümlerine sahip katılımcılarla analizleri sınırlamanın örneklem boyutunu önemli ölçüde azaltacağı ve seçim yanlılığını içerebileceğinden, taban biyomarkerlardan türetilmiştir. Bu nedenle, biyolojik yaşlanmadaki longitudinal değişimler ve olası aracılık rolleri değerlendirilememiştir. Ayrıca, glikemik biyomarkerların KDM-BA ve PhenoAge’ye katkıda bulunması nedeniyle, erken dönem glikemik anormalliklerin etkisi dışlanamaz. Bu nedenle, aracılık etkisi bulgularının keşif niteliği taşıdığı göz önünde bulundurulmalıdır. İleri çalışmalar

beslenme ile yaşlanmayla ilişkili biyomarker’ların tekrarlı değerlendirmeleri, zamansal ilişkilerin aydınlatılması ve nedensel çıkarımın güçlendirilmesi açısından gereklidir. Altıncı olarak, bazı maruz kalma-aracı ve aracı-sonuç ilişkileri için doğrusal olmayan ilişkiler gözlemlenmiş olsa da, bu doğrusal olmayan parametrelemeler aracılılık modellerine açıkça dahil edilmemiştir; dolayısıyla ortaya çıkan aracılıktı tahminleri genel ortalama ilişkiler olarak yorumlanmalı ve tam maruz kalma aralığı boyunca dolaylı ilişkilerdeki değişkenliği yakalamayabilir. Yedinci olarak, VKİ kısmen beslenmeye uyum ile Tip 2 diyabet arasındaki yol üzerinde yer alabilir ve dolayısıyla VKİ için yapılan düzeltme toplam ilişkiyi zayıflatabilir. Yine de, VKİ tamamen düzeltilmiş modelden çıkarıldığında ve toplam enerji alımı ayrıca dikkate alındığında sonuçlar genel olarak tutarlıydı. Son olarak, UK Biobank katılımcıları çoğunlukla Avrupa kökenli Beyaz olup, sosyoekonomik, davranışsal ve sağlıkla ilgili özelliklerde genel nüfustan farklılık gösterebilir. Beslenme alışkanlıkları, gıda ortamları, genetik arka planlar ve metabolik yatkınlık nüfuslar arasında farklılık gösterir; dolayısıyla gözlemlenen ilişkilerin büyüklüğü daha etnik, coğrafi ve sosyoekonomik açıdan çeşitli nüfuslara doğrudan genellenmeyebilir.

Sonuç

Sonuç olarak, EAT-Lancet beslenmesine daha fazla uyum, Tip 2 diyabet riskinin düşük olmasıyla ilişkiliyken, hızlanmış biyolojik yaşlanma daha yüksek Tip 2 diyabet riskiyle ilişkiliydi. Keşif amaçlı analizler, biyolojik yaşlanmanın beslenmeye uyum ile Tip 2 diyabet arasındaki ilişkinin istatistiksel olarak bir kısmını açıkladığını daha da önerdi. Hem beslenmeye uyum hem de hızlanmayan biyolojik yaşlanma olan katılımcılar en düşük Tip 2 diyabet riskine sahip olsa da, bu faktörler arasında toplamsal etkileşim kanıtı bulunamadı. Bu bulgular, biyolojik yaşlanmanın potansiyel bir beslenme örüntüleri ile metabolik sağlık arasındaki bağlantı olarak daha fazla araştırılmasını desteklemektedir ve zamansal ile nedensel ilişkileri ortaya koymak için uzunlamasına ve müdahale çalışmalarına ihtiyaç olduğunu vurgulamaktadır.

İfadeler

Veri erişilebilirliği ifadesi

Bu çalışmada analiz edilen veriler aşağıdaki lisans/kısıtlamalar’a tabidir: UK Biobank veri setine erişim sınırlıdır. Araştırmacıların UK Biobank Yönetim Sistemi aracılığıyla onay alması, başvuru sürecini tamamlaması ve UK Biobank veri kullanım koşullarına uyması gerekir. Katılımcı gizliliği ve veri yönetimi gereklilikleri nedeniyle veriler kamuoyuyla paylaşılamaz veya yeniden dağıtılamaz. Bu veri setlerine erişim talepleri UK Biobank Yönetim Sistemi’ne yönlendirilmelidir, https://www.ukbiobank.ac.uk/register-apply/.

Ahlak beyanı

İnsanlarla yürütülen çalışmalar Kuzey Batı Çok Merkezli Etik Kurul (No. 11/NW/0382) tarafından onaylanmıştır. Tüm katılımcılar katılıma ilişkin yazılı aydınlatılmış onay vermiştir. Bu analiz, UK Biobank Başvuru No [No. 93398] altında yürütülmüştür.

Yazar katkıları

YC: Kavramsal çalışma, İnceleme ve düzenleme, Orijinal taslak. HG: Veri düzenlemesi, İnceleme ve düzenleme, Metodoloji. HZ: Veri düzenlemesi, Araştırma, İnceleme ve düzenleme. YB: Gözetim, Biçimsel analiz, İnceleme ve düzenleme. ML: Orijinal taslak, Kaynaklar, İnceleme ve düzenleme, Kavramsal çalışma.

Finansman

Yazar(lar), bu çalışma ve/veya yayımı için herhangi bir finansal destek alınmadığını beyan etmiştir.

Tesekkürler

Bu araştırma, [No.93398] Başvuru No altında UK Biobank Kaynağı kullanılarak yürütülmüştür. Yazarlar, bu araştırmayı mümkün kılan UK Biobank katılımcılarına ve araştırmacılara ve personele teşekkür eder.

Çıkar çatışması

Yazar(lar), bu çalışmanın, potansiyel bir çıkar çatışması olarak değerlendirilebilecek herhangi bir ticari veya finansal ilişki olmadan yürütüldüğünü beyan etmiştir.

Üretken Yapay Zekâ beyanı

Yazar(lar), bu metnin oluşturulmasında Üretken Yapay Zekâ kullanılmadığını beyan etmiştir.

Bu makaledeki figürlerle birlikte sağlanan herhangi bir alternatif metin (alt text), Frontiers tarafından yapay zekânın desteğiyle oluşturulmuş olup, mümkün olduğunca yazarların da katkısıyla doğruluğun sağlanması için makul çabalar gösterilmiştir. Herhangi bir sorunu tespit ederseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

Yayıncının notu

Bu makalede ifade edilen tüm iddialar yalnızca yazarların görüşlerini yansıtır ve bağlı oldukları kuruluşların, yayıncının, editörlerin veya hakemlerin görüşlerini mutlaka temsil etmez. Bu makalede değerlendirilebilecek herhangi bir ürün veya üreticisinin yapabileceği herhangi bir iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.

Ekleme materiali

Bu makalenin ekleme malzemesi çevrimiçi olarak şu adreste bulunabilir: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnut.2026.1951780/full#supplementary-material

• 1.

  1980’den bu yana diyabet küresel eğilimleri: 4,4 milyon katılımcılı 751 popülasyon temelli çalışmanın birleştirilmiş analizi. Lancet. (2016) 387:1513–30. doi: 10.1016/S0140-6736(16)00618-8,

• 2.

  O’Hearn, L,ara-Castor, L, Cudhea, F, Miller, V, Reedy, J, Shi, P ve ark. 184 ülkede optimal olmayan beslenmeye bağlı yeni tip 2 diyabet olguları. Nat Med. (2023) 29:982–95. doi: 10.1038/s41591-023-02278-8

• 3.

  Zheng, Y, Ley, S, H, F. Tip 2 diabetes mellitus’un küresel etyolojisi ve epidemiyolojisi ve komplikasyonları. Nat Rev Endocrinol. (2018) 14:88–98. doi: 10.1038/nrendo.2017.151,

• 4.

  Barrea, L, Verde, L, Colao, A, Mandarino, L J, Muscogiuri, G. Tip 2 diabetes mellitus’un yönetiminde tıbbi beslenme terapisi. Nat Rev Endocrinol. (2025) 21:769–82. doi: 10.1038/s41574-025-01161-5,

• 5.

  Cai Y, WG Gao, JW Wu, M XXie, YX You, SL Liao, GH ve ark. EAT-Lancet diyetine uyum, biyolojik yaşlanma ve İngiltere Biobank’da yaşam beklentisi: kohort çalışması. Am J Clin Nutr. (2025) 122:29–38. doi: 10.1016/j.ajcnut.2025.04.030,

• 6.

  Estruch R, Ros E. Akdeniz diyetinin kilo kaybı ve obeziteyle ilgili hastalıklardaki rolü. Rev Endocr Metab Disord. (2020) 21:315–27. doi: 10.1007/s11154-020-09579-0,

• 7.

  Sellahewa L, Khan C, Lakunarajah S, Iris I. Diyabet hastalarında çok düşük kalorili diyetlerin kullanımına dair kanıtların sistematik derlemesi. Curr Diabetes Rev. (2017) 13:35–46. doi: 10.2174/1573399812666151005123431,

• 8.

  Castellana M, Conte E, Cignarelli A, Perrini S, Giustina A, Giovanelli L ve ark. Fazla kilolu ve obez hastalarda çok düşük kalorili ketogenik diyetin (VLCKD) etkinliği ve güvenliği: sistematik derleme ve meta-analiz. Rev Endocr Metab Disord. (2020) 21:5–16. doi: 10.1007/s11154-019-09514-y,

• 9.

  Rulli MC, Sardo M, Ricciardi L, Govoni C, Galli N, Chiarelli DE ve ark. EAT-Lancet ‘sağlıklı’ diyet hedefine ulaşırken kara ve su kaynaklarının korunması. Nat Sustain. (2024) 7:1651–61. doi: 10.1038/s41893-024-01457-w

• 10.

  Willett W, Rockström J, Loken B, Springmann M, Lang T, Vermeulen S ve ark. Antroposen’de beslenme: Sürdürülebilir beslenme sistemlerinden sağlıklı diyetler üzerine EAT-Lancet komisyonu. Lancet. (2019) 393:447–92. doi: 10.1016/S0140-6736(18)31788-4,

• 11.

  Zhang S, Stubbendorff A, Olsson K, Ericson U, Niu K, Qi L, et al. EAT-Lancet diyetine uyum, genetik yatkılık ve İsveç yetişkinlerinde tip 2 diyabet riski. Metabolism. (2023) 141:155401. doi: 10.1016/j.metabol.2023.155401,

• 12.

  Kuki S, Imanishi T, Kobayashi K, Matsuo Y, Obana M, Akasaka T. Hiperglisemi, p38 mitogen-aktivize protein kinazının aktive edilmesi yoluyla endotelik kök hücre yaşlanmasını hızlandırır. Circ J. (2006) 70:1076–81. doi: 10.1253/circj.70.1076,

• 13.

  Chen L, Wu B, Mo L, Chen H, Zhao Y, Tan T, et al. Biolojik yaşlanma ile romatoid artrit riski, genetik yatkılık ve artrit nedeniyle beklenen yaşam süresi arasındaki ilişkiler: iki gözlemsel çalışmanın ikincil analizi. Lancet Healthy Longev. (2024) 5:e45–55. doi: 10.1016/S2666-7568(23)00220-9,

• 14.

  Pan L, Liu Y, Huang C, Huang Y, Lin R, Wei K, et al. Hızlanmış fenotipik yaşlanma, genetik risk ve yaşam tarzının tip 2 diyabet ilerlemesi ile ilişkisi: çok durumlu model kullanılarak yapılan prospektif çalışma. BMC Med. (2025) 23:62. doi: 10.1186/s12916-024-03832-y,

• 15.

  Sudlow C, Gallacher J, Allen N, Beral V, Burton P, Danesh J, et al. UK Biobank: orta ve ileri yaşa ait karmaşık hastalıkların çok çeşitli nedenlerini belirlemek için erişilebilir bir kaynak. PLoS Med. (2015) 12:e1001779. doi: 10.1371/journal.pmed.1001779,

• 16.

  Stubbendorff A, Sonestedt E, Ramne S, Drake I, Hallström E, Ericson U. Bir İsveç popülasyonunda EAT-Lancet endeksiinin geliştirilmesi ve ölüm oranlarıyla ilişkisi. Am J Clin Nutr. (2022) 115:705–16. doi: 10.1093/ajcn/nqab369,

• 17.

  Knuppel A, Papier K, Key TJ, Travis RC. EAT-lancet puanı ve büyük sağlık sonuçları: EPIC-Oxford çalışması. Lancet. (2019) 394:213–4. doi: 10.1016/S0140-6736(19)31236-X,

• 18.

  Klemera P, Doubal S. Biyolojik yaş kavramı ve hesaplanmasına yeni bir yaklaşım. Mech Ageing Dev. (2006) 127:240–8. doi: 10.1016/j.mad.2005.10.004,

• 19.

  Levine ME, Lu A, Quach A, Chen B H, Assimes TL, Bandinelli S ve ark. Ömür boyu ve sağlık boyu için bir epigenetik yaş biyomarkerı. Aging (Albany NY). (2018) 10:573–91. doi: 10.18632/aging.101414,

• 20.

  Kwon D, Belsky DW. Kan kimyası ve organ fonksiyonu test verilerinden biyolojik yaşın nicelendirilmesine yönelik bir araç seti: BioAge. Geroscience. (2021) 43:2795–808. doi: 10.1007/s11357-021-00480-5,

• 21.

  Mak JL, McMurran CE, Kuja-Halkola R, Hall P, Zene K, Jylhävä J ve ark. Klinik biyomarker temelli biyolojik yaşlanma ve UK biobank’da kanser riski. Br J Cancer. (2023) 129:94–103. doi: 10.1038/s41416-023-02288-w,

• 22.

  Bragg F, Trichia E, Aguilar-Ramirez D, Bešević J, Lewington S, Emberson J. UK biobank çalışmasında dolaşımdaki NMR metabolik biyomarkerların tip 2 diyabet riski için öngörü değeri. BMC Med. (2022) 20:159. doi: 10.1186/s12916-022-02354-9,

• 23.

  Knol MJ, VanderWeele TJ. Etki değiştirme ve etkileşimin analizlerinin sunulmasına ilişkin öneriler. Int J Epidemiol. (2012) 41:514–20. doi: 10.1093/ije/dyr218,

• 24.

  Shi B, Choirat C, Coull BA, VanderWeele TJ, Valeri L. CMAverse: reproducible nedensel aracı analizler için bir fonksiyon paketi. Epidemiology. (2021) 32:e20–2. doi: 10.1097/EDE.0000000000001378,

• 25.

  Nôga DA, MethE, Pacheco AP, Tan X, Cedernaes J, van Egmond L ve ark. Yetişkinlerde alışılmış kısa uyku süresi, beslenme ve tip 2 diyabet gelişimi. JAMA Netw Open. (2024) 7:e241147. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2024.1147,

• 26.

  Calubag MF, Robbins PD, Lamming DW. Bir nutrigerosilim yaklaşımı: beslenmeden alınan makro besin öğeleri ve hücresel yaşlanma. Cell Metab. (2024) 36:1914–44. doi: 10.1016/j.cmet.2024.07.025,

• 27.

  Zhu C, Wang Y, Yang X, Zhao Q, Xu W, Wang X ve ark. UK Biobank’tan çok boyutlu kanıtlar, beslenme ve makro besin öğesi alımının yaşlanma üzerindeki etkisini gösteriyor. Commun Med (Lond). (2025) 5:36. doi: 10.1038/s43856-025-00754-5,

• 28.

  Ravi S, Kankaanpää A, Bogl LH, Heikkinen A, Pietiläinen KH, Kaprio J ve ark. Alt-optimal beslenme örüntüleri genç yetişkinlikte hızlanmış biyolojik yaşlanma ile ilişkilidir: ikizlerle yürütülen bir çalışma. Clin Nutr. (2025) 45:10–21. doi: 10.1016/j.clnu.2024.12.018,

• 29.

  Wang S, Li W, Li S, Tu H, Jia J, Zhao W ve ark. Büyük bir prospektif kohortta bitkisel beslenme örüntüsü ile biyolojik yaşlanma izgisi arasındaki ilişki. BMC Med. (2023) 21:310. doi: 10.1186/s12916-023-02974-9,

• 30.

  Yaskolka Meir, Keller M, Hoffmann A, Rinott E, Tsaban G, Kaplan A ve ark. Polifenollerin DNA metilasyonu ile değerlendirilen biyolojik yaşın azalmasına etkisi: DIRECT PLUS rastgele kontrollü çalışma. BMC Med. (2023) 21:364. doi: 10.1186/s12916-023-03067-3,

• 31.

  Fizelova M, Jauhiainen R, Kangas AJ, Soininen P, Ala-Korpela M, Kuusisto J ve ark. İnflamatuar belirteçlerin insülin duyarlılığı ve salınımı ile farklı ilişkileri: ileri düzey METSIM çalışması. J Clin Endocrinol Metab. (2017) 102:3600–9. doi: 10.1210/jc.2017-01057,

• 32.

  Zhang Z, He X, Sun Y, Li J, Sun J. Tip 2 diyabet: hızlanmış yaşlanmanın metabolik modeli – çoklu organ mekanizmaları ve müdahale yaklaşımları. Aging Dis. (2025) 17:1399–422. doi: 10.14336/AD.2025.0233,

• 33.

  Eid HM, Martineau LC, Saleem A, Muhammad A, Vallerand D, Benhaddou-Andaloussi A ve ark. Kuersetin ve kuersetin glikozitlerinin kas hücrelerinde AMP-aktiveli protein kinazın uyarılması ve temel glukoz alımının artırılması: antidiyabetik tıbbi bitki Vaccinium vitis-idaea‘nin aktif bileşenleri. Mol Nutr Food Res. (2010) 54:991–1003. doi: 10.1002/mnfr.200900218,

• 34.

  Yan Y, Jiang W, Spinetti T, Tardivel A, Castillo R, Bourquin C ve ark. Omega-3 yağ asitleri NLRP3 inflamasom aktivitesinin inhibe edilmesi yoluyla iltihabı ve metabolik bozukluğu önler. Immunity. (2013) 38:1154–63. doi: 10.1016/j.immuni.2013.05.015,

• 35.

  Gillberg L, Perfilyev A, Røns C, Thomasen M, Grunnet LG, Volkov P et al. Düşük doğum ağırlıklı erkeklerde ve kontrollerde adipoz doku transkriptomisi ve epigenomisi: Yüksek yağlı aşırı beslenmenin rolü. Diabetologia. (2016) 59:799–812. doi: 10.1007/s00125-015-3852-9,

• 36.

  Ling C, Rönn T. İnsan obezitesi ve tip 2 diyabetinde epigenetik. Cell Metab. (2019) 29:1028–44. doi: 10.1016/j.cmet.2019.03.009,

• 37.

  Nilsson E, Matte A, Perfilyev A, de Mello V, Käkelä P, Pihlajamäki J et al. Tip 2 diyabeti hastalarında eş zamanlı azalmış folat düzeyleriyle paralel olarak insan karacigerinde epigenetik değişiklikler. J Clin Endocrinol Metab. (2015) 100:E1491–501. doi: 10.1210/jc.2015-3204,

• 38.

  Yin X, Yang J, Wang D, Hu F B, Willett W C, Zhang C. Gebelik diyabeti olan kadınlarda gezegen sağlığı diyeti ve kardiometabolik hastalık riski. JAMA Netw Open. (2025) 8:e2540170. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2025.40170,

• 39.

  Wang B, Wang N, Yin X, Huang Y, Yu G, Yang J et al. Gebelik diyabeti mellitus ve orta yaşlı ve yaşlı kadınlarda hızlanan biyolojik yaşlanma. Diabetes Care. (2026) 49:317–24. doi: 10.2337/dc25-1842,

Özet

Anhtar Kelimeler

biyolojik yaşlanma, beslenme örüntüleri, EAT-Lancet diyeti, prospektif kohort çalışması, tip 2 diyabet, UK Biobank

Başvuru

Cui Y, Gao H, Zhang H, Bo Y ve Liu M (2026) EAT-Lancet diyeti, hızlanan biyolojik yaşlanma ve tip 2 diyabet riski: UK Biobank’dan bir kohort çalışması. Front. Nutr. 13:1951780. doi: 10.3389/fnut.2026.1951780

Cep Tarihi

29 Temmuz 2026

Güncellenmiş

10 Ekim 2026

Kabul Tarihi

23 Ekim 2026

Yayın Tarihi

11 Kasım 2026

13 – 2026

Milena Georgieva, Bulgaristan Bilimler Akademisi, Bulgaristan

Lin Hu, Sichuan Üniversitesi, Çin

Qihui Chen, Çin Tarım Üniversitesi, Çin

© 2026 Cui, Gao, Zhang, Bo ve Liu.

Bu makale, Creative Commons Atıf Lisansı (CC BY) koşulları altında açık erişimli olarak dağıtılmıştır. Yerleşik akademik uygulamalar doğrultusunda, orijinal yazarların ve telif hakkı sahibinin isimlendirilmesi ve bu dergideki orijinal yayının atıf edilmesi şartıyla, diğer platformlarda kullanım, dağıtım veya çoğaltma mümkündür. Bu koşullara uymayan herhangi bir kullanım, dağıtım veya çoğaltma izin verilmez.

*İletişim: Mingjing Liu, liumingmingya@163.com

Bu makalede ifade edilen tüm iddialar yalnızca yazarlara aittir ve kesinlikle ilgili kuruluşlarının, yayıncının, editörlerin veya değerlendirenlerin görüşlerini yansıtmaz. Bu makalede değerlendirilen veya üreticisi tarafından yapılan herhangi bir ürün ya da iddia, yayıncı tarafından garanti edilmez veya desteklenmez.