Ernährungsmuster und kardiometabolische Risiken

Ansprechpersonen: Dr. Franziska Jannasch, Dr. Elif Inan-Eroglu, Dr. Florian Schwarz, Daniela Nickel

Die Untersuchung unterschiedlicher Methoden der Ernährungsmusteranalyse ist ein Hauptfeld unserer Forschung. Hier verknüpfen wir unsere Projekte zu kardiometabolischen Risiken mit dem DIfE-Schwerpunkt „Nahrungsauswahl und Ernährungsverhalten“. Ernährungsmuster können in Beobachtungsstudien aus Daten zum Lebensmittelkonsum über verschiedene Methoden hergeleitet werden. A priori-Ansätze beschreiben dabei, inwiefern Personen einer empfohlenen Ernährung folgen. Deshalb wird hier ein Vorwissen zu möglichen Vor- oder Nachteilen bestimmter Lebensmittel benötigt, um entsprechende Indizes berechnen zu können. Exploratorische Ansätze, wie Hauptkomponentenanalysen, bilden Muster auf der Basis vorhandener Interkorrelation zwischen Lebensmitteln und sind deshalb geeignet, bevölkerungsspezifische Ernährungsmuster zu charakterisieren.

Wir untersuchen Assoziationen zwischen Ernährungsmustern und chronischen Krankheiten und konnten so z.B. zeigen, dass Risikoassoziationen bevölkerungsspezifischer Ernährungsmuster in anderen Bevölkerungen repliziert werden können. Im Rahmen des Ernährungsclusters NutriAct konnten wir näher charakterisieren, wie stabil Ernährungsmuster über die Zeit sind sowie Konsequenzen von Veränderungen für Gesundheitsrisiken basierend auf der EPIC-Potsdam-Studie quantifizieren. Zudem beschäftigen wir uns mit der Identifizierung von individuellen aber auch interpersonellen Determinanten von Ernährungsmustern (NutriAct-Familienstudie).

Innerhalb der DFG-Forschergruppe TraceAge untersuchen wir die Hypothese, dass Spurenelementprofile zum einen mit der Entstehung chronischer Krankheiten und verminderter körperlicher Leistungsfähigkeit im Alter in Verbindung stehen und zum anderen durch Ernährungsmuster determiniert werden. Für die Spurenelemente Selen, Zink, Kupfer, Mangan, Jod und Eisen wird seit geraumer Zeit vermutet, dass sie an der Pathogenese wichtiger altersabhängiger Krankheiten wie Typ-2-Diabetes, kardiovaskuläre Erkrankungen und Krebs, beteiligt sind.

Unsere früheren Untersuchungen haben auch gezeigt, dass die Art und Weise, wie Lebensmittelinformationen und gesunde Ernährungsmuster in Studien operationalisiert werden, sehr unterschiedlich ist. Wir werden dieses Problem auf zwei Arten weiterverfolgen. Zum einen werden wir als Partner des JPI HDHL-Konsortiums Dietary DEAL zur Entwicklung eines Open-Source-Tools zur Bewertung von Ernährungsgewohnheiten beitragen, indem wir systematisch Indizes zur Ernährungsqualität bewerten. Darüber hinaus leiten wir die Arbeit im NFDI4Health-Konsortium zur Harmonisierung und Standardisierung von Ernährungs(muster)daten für die Forschung in epidemiologischen Studien in Deutschland.

Einzelprojekte

• Trace element status during aging in the EPIC-Potsdam study, DFG-Forschungsgruppe TraceAge, DFG
• Dietary DEAL, EU (JPI HDHL)
• NFDI4Health, DFG