Жирність та придатність: викриття логіки еволюційних пояснень ожиріння

Ендрю Д. Хіггінсон

Центр досліджень поведінки тварин, Коледж наук про життя та навколишнє середовище, Університет Ексетера, Ексетер EX4 4QG, Великобританія

Школа біологічних наук, будівля наук про життя, Брістольський університет, 24 Tyndall Avenue, Bristol BS8 1TQ, Великобританія

Джон М. Макнамара

Школа математики, Університет Брістоля, Університетська прогулянка, Бристоль BS8 1TW, Великобританія

Alasdair I. Х'юстон

Ендрю Д. Хіггінсон

Джон М. Макнамара

Школа математики, Університет Брістоля, Університетська прогулянка, Бристоль BS8 1TW, Великобританія

Alasdair I. Х'юстон

Анотація

1. Вступ

Механізми контролю над споживанням їжі були предметом багатьох досліджень у людей та інших тварин [1–5]. Однією з важливих причин такої уваги є необхідність зрозуміти причини ожиріння у людей, що є провідною медичною проблемою у багатьох суспільствах [2,6,7]. Дослідницька робота зосереджена на механізмах пошуку їжі, тривалості їжі та почуття голоду та запропонувала напрямки втручань, які допомагають людям схуднути [8]. Однак такі підходи мають обмежений успіх у допомозі людям регулювати свою вагу, оскільки індивідуальна вага тіла, як правило, стійкий до змін [8,9]. Причини такої стійкості шукали, намагаючись зрозуміти еволюційний тиск, що призводить до фенотипу, який підтримує ожиріння перед викликом навколишнього середовища [10]; тобто, намагаючись зробити висновок про те, як природний відбір у середовищі предків призвів до стратегій годування людей, які зараз сприяють стійкому ожирінню [11].

Важлива роль накопичення жиру - задоволення енергетичних потреб, коли споживання їжі недостатнє [5,12]. Такий дефіцит може статися під час голодоморів, що мали місце протягом всієї історії людства [13]. Гіпотеза ощадливого генотипу [14] та гіпотеза ощадливого фенотипу [15] передбачають, що тварини, включаючи людей, мають стратегії накопичення енергії, які дозволяють їм пережити такі періоди, коли їжі бракує або її немає. Тобто люди генетично схильні (ощадливий генотип) або спонукані раннім досвідом (ощадливий фенотип) їсти надлишки їжі в рясні часи, щоб у них було достатньо запасів на час потреби. Дотримання цієї стратегії в сучасному західному середовищі, яке уподібнюється до «безперервного бенкету» [16,17], може призвести до ожиріння.

Однак очевидно, що особини не набирають вагу нескінченно довго, але схильні захищати визначений рівень запасів енергії [18]. Такі спостереження призвели до встановленої моделі контролю ожиріння [19], яка була підкріплена відкриттям лептину, гормону, який, здається, забезпечує негативний зворотний зв'язок від ожиріння до харчової поведінки [20]. Модель встановленого значення порівнює контроль споживання з такою системою, як термостат: якщо запаси енергії нижче заданого порогу, тварина їсть; якщо вище цього порогу, тварина не їсть. Оскільки зміна маси тіла може бути визначена за рівнянням енергетичного балансу споживання енергії мінус витрати енергії, можна втратити жир, зменшуючи споживання або збільшуючи витрати [21]. Модель встановлених значень підтверджується неефективністю в довгостроковій перспективі спроб зміни маси тіла за рахунок зміни споживання та/або витрат енергії, оскільки вона передбачає, що система вноситиме компенсаційні коригування як споживання, так і витрат [10].

2. Модель

Ми аналізуємо поведінку тварини за двома сценаріями: (i) модель корму/відпочинку, коли тварина може знаходити їжу і піддаватися нападу хижака лише під час Високий діяльність (DL= 0, DH> 0, Р.L= 0, Р.H> 0); тобто активність L відпочиває у безпечному притулку та діяльності H добуває їжу. Ми припускаємо, що ймовірність хижацтва в притулку дорівнює нулю; хоча насправді це навряд чи буде правдою, але ненульова ймовірність якісно не змінить наших результатів за умови, що вона буде нижчою, ніж ймовірність хижацтва під час пошуку корму; (ii) модель у двох місцях, коли тварина може як їсти, так і піддаватися нападу хижаків під час обох видів діяльності (DL> 0, DH> 0, Р.L> 0, Р.H> 0). Ми параметризуємо останню модель так, що коли х = 0,5 s, діяльність L пропонує невеликі чисті втрати енергії та низький ризик хижацтва під час активності H пропонує невеликий чистий приріст енергії та більший ризик хижацтва. Це фіксує думку про те, що тварина стикається з вибором між схудненням, але відносно безпекою або ризиком, щоб набрати вагу.

На кожному часовому кроці тварина приймає рішення, продовжувати поточну діяльність або перейти на іншу. Переключення завжди займає один часовий крок, і тому завжди є дорогим з точки зору енергії, використаної на часовому кроці, але перемикання може також мати більший ризик хижацтва, ніж пошук корму. Перехід необхідний, якщо тварина повинна почати або припинити видобуток їжі, або почати використовувати інше джерело їжі. Ризик хижацтва може відрізнятися між переключенням, відпочинком та кормом, але у всіх випадках зростає із запасами через підвищену вразливість через зменшену рухливість [25,28–30], за інших рівних умов (тобто м’яса маса і тому генерування енергії) потенціал незмінний). Якщо тварина продовжує поточну діяльність, ризик смертності від хижацтва до тварини визначається

Ми використовуємо стандартні методи моделювання, що залежать від стану [32,33], щоб знайти оптимальну поведінку тварини, а потім ланцюги Маркова для вивчення поведінки цих стратегій (детальніше див. Електронний додатковий матеріал, додаток А). Електронний додатковий матеріал, таблиця А1 узагальнює параметри в моделі та значення за замовчуванням.

3. Результати

Як правило, ми виявляємо, що коли перемикання між цими двома видами діяльності не несе ризику хижацтва, існує єдиний пороговий рівень запасів, при якому тварина повинна змінитись з корму на відпочинок або навпаки. Тобто, нижче певного рівня запасів тварина повинна намагатися збільшити запаси жиру; в іншому випадку це повинно дозволити зменшенню запасів жиру (пор. [12,25]). Коли перехід включає ризик хижацтва, стратегія містить два критичні пороги резервів cL і cH (cL ≤ cН). Оскільки додатковий ризик хижацтва, пов’язаний із перемиканням, зростає, ці пороги все більше віддаляються. Коли запаси знаходяться між двома порогами (cH ≥ х ≥ cL) тварина продовжує те, що робила на останньому часовому кроці. Коли запаси потрапляють на верхній поріг cH тварина перемикається з H до L і залишається в L навіть якщо запаси перевищують cH. Коли запаси енергії досягнуть нижнього порогу cL тварина перемикається з L до H і залишається в H якщо запаси будуть нижче cЛ. Нижче ми описуємо ідеї розуміння ожиріння, які надають ці моделі.

(а) Модель корму/відпочинку

Рисунок 2. Моделювання окремо взятої особи за оптимальною стратегією, що відображає резерви в часі та верхній і нижній пороги (пунктирні лінії), при яких особа повинна перейти на (a) модель корму/відпочинку під час перемикання не включає ризик хижацтва, (b) модель корму/відпочинку з перехідним ризиком хижацтва, і (c) модель з двома місцями з перехідним ризиком хижацтва. У (a), існує одна задана точка, і тварина регулярно перемикається між пошуком їжі та відпочинком (воно «дрихтить»). Коли перемикання не є ризикованим (b), тварина перемикається рідше (розмивання зменшується), але запаси коливаються повторюваним чином. У (c), стратегія в основному підтримує резерви між пороговими значеннями, але між ними є певна меандрія, тому періоди, коли система контролю не втручається, довші.

Ця асиметрія в селективних тисках виникає для всіх наборів значень параметрів, які ми досліджували в нашій залежній від стану моделі, в якій видобуток їжі є стохастичним, а періоди без їжі зумовлені невдачею при пошуку їжі на кожному часовому кроці. Отже, періоди нестачі їжі є короткими та частими, як передбачається в економній гіпотезі генотипу. Однак тварини, включаючи людей, іноді переживають голод. В електронному додатковому матеріалі, додаток B, ми повідомляємо результати, коли явно моделюємо голод, який триває або експоненціально, або нормально розподілений, а також у випадку, коли швидкість хижацтва різко зростає із запасами. У всіх випадках спостерігається сильна асиметрія селективного тиску. Форма функції швидкості голодування також призводить до того, що голодування є рідкісним, причому найбільша смертність зумовлена хижацтвом. В електронному додатковому матеріалі, додаток С, ми показуємо, що рівень смертності від голоду набагато менший, ніж рівень смертності від хижацтва у всіх цих випадках.

Якщо параметр хижацтва під час пошуку корму (DН) дорівнює нулю, пороговий рівень запасів, над яким тварина повинна відпочивати, дуже високий, так що ризик голоду надзвичайно малий. Як DH збільшується, поріг зменшується (електронний додатковий матеріал, малюнок D1a у додатку D). Це пов’язано з тим, що стає все важливішим не бути вразливим до хижацтва, і тварина повинна приймати вищий ризик голоду (електронний додатковий матеріал, малюнок D1d). Попередні теоретичні роботи призвели до того самого передбачення [25], що підтверджується багатьма спостереженнями за дикими тваринами [35–39].

У багатьох природних ситуаціях споживання їжі може відбуватися в місці, відмінному від місця відпочинку (не в останню чергу через те, що місця видобутку їжі часто небезпечні), що може призвести до витрат на поїздки між цими двома місцями. Якщо існує ризик хижацтва, пов'язаний з перемиканням (Постійного струму = 0,0001) виникають два пороги, і розмивання зменшується, тобто трапляються тривалі напади як для пошуку їжі, так і для відпочинку (рисунок 2b). Це пояснюється тим, що час, витрачений на переключення, зараз дорогий, тому слід уникати частого переключення. В результаті ми бачимо появу періодів, в яких тварина харчується, та періодів, в яких воно відпочиває. Обидва пороги зменшуються із збільшенням ризику хижацтва (електронний додатковий матеріал, малюнок D1b), і вони залишаються приблизно на однаковій відстані.

(b) Двопозиційна модель

Модель, при якій тварина може як знаходити їжу, так і піддаватися нападу хижаків під час обох видів діяльності, але де одна має і більше їжі, і більше хижаків, ніж інша (Р.L = 0,1, Р.H = 0,3, DL = 0,00001, DH = 0,00003, Постійного струму = 0,0001) призводить до більш реалістичної траєкторії запасів (рисунок 2c). Під час обох видів діяльності запаси коливаються вгору і вниз, але протягом Низький резерви діяльності в часі в середньому зменшуються, тоді як протягом Високий активність вони з часом збільшуються. Таким чином, обидві дії дозволяють тварині вижити деякий час, але, перемикаючись між ними, тварина може регулювати свої рівні запасів. Збільшення ризику хижацтва під час пошуку корму - при збереженні відносний вартість постійної комутації (при 10-кратній вартості корму) - знову впливає на оптимальне положення обох порогів (електронний додатковий матеріал, малюнок D1c). Оскільки порогові значення змінюються паралельно, зменшення ризику хижацтва не призводить до нерівномірного розподілу резервів, але розподіл все ще симетричний, лише зміщений до нижчих резервів (рисунок 3).

Рисунок 3. Розподіл резервів за (a) рівні хижацтва за замовчуванням (Постійного струму = 0,0001, DL = 0,00001, DH = 0,00003) та (b) дуже низький рівень хижацтва (Постійного струму = 0,000001, DL = 0,0000001, DH = 0,0000003) у моделі з двома місцями. Ми показуємо розподіл ймовірностей тих, хто вижив, у цілому (суцільні лінії) під час активності L (пунктирна лінія) та активність H (штрихові лінії). Сірі лінії вказують розташування двох порогових значень при показаних значеннях. Зниження ризику хижацтва, хоча і не усуває верхній поріг, спричиняє збільшення збережених запасів, але не створює неправильного розподілу.

4. Обговорення

Усі існуючі моделі контролю ожиріння користуються неоднозначною емпіричною підтримкою і викликають багато дискусій. Однак жоден з них недостатньо підкріплений розумінням того, як еволюція формує стратегії поведінки у тварин, включаючи людей, незважаючи на загальновизнане визнання того, що еволюційний підхід може мати вирішальне значення для розуміння ожиріння [4,11,24]. Тут ми за допомогою загальної еволюційної моделі викрили логіку цих еволюційних аргументів, намагаючись зрозуміти, які припущення необхідні, щоб дати їм вагоме пояснення цього важливого явища.

(а) Оцінка моделі встановлених значень

Ми не погоджуємося зі Speakman [18, с. 735], що впливи навколишнього середовища на задану точку «ефективно заперечують корисність концепції встановленої точки», оскільки змінна задана точка все ще може бути корисною концепцією. Дійсно, деякі автори стверджують, що змінна задана величина є фундаментальною властивістю системи управління ([45]; Hammel 1965, цит. У Cabanac 2006, p. 1341, [46]). Така встановлена точка може змінитися у відповідь на зміни в продовольчому забезпеченні та/або сприйнятий ризик хижацтва з метою підтримання оптимального рівня запасів для сучасних умов [12]. Спікмен та його колеги представляють докази того, що накопичення жиру відповідає сезонним змінам доступності їжі [47]. У соціальних тварин ризик хижацтва та доступ до їжі залежать від соціального статусу, і існує безліч доказів того, що накопичення жиру реагує на соціальний статус [48-50], як і очікувалося від концепції змінних значень. Ми прийшли до висновку, що розробка змінних моделей заданих показників, швидше за все, допоможе зрозуміти закономірності ожиріння в різні сезони, віки та стать у людей (наприклад, [51,52]).

(b) Оцінка моделі подвійного втручання

Наша модель натхнена багатою літературою, особливо в галузі поведінкової екології, щодо компромісу з голодуванням та хижацтвом [25,26,29,53,54]. Розробка моделей пошуку кормів використовує два пороги, щоб уникнути дорогого розмивання [55–57], що призводить до більш реалістичної поведінки і було наводяне в обґрунтування моделі подвійного втручання [23]. Тут ми охарактеризували порогові значення як контроль змін між діяльністю, де ці два види діяльності також можуть відображати харчування різними продуктами або навіть вживання різної кількості. Ми погоджуємося зі Speakman [23], що система накопичення жиру еволюціонувала, щоб компенсувати протилежні ризики голоду та хижацтва. Ми не згодні з тим, як визначаються рівні цих порогів. Speakman [58] стверджує, що "численні дослідження показують, що цей фундаментальний баланс ризиків голоду, що утримує маси тіла (тобто встановлення нижньої точки втручання), та ризиків хижацтва, утримуючи маси тіла (тобто встановлення верхньої точки втручання), є ключовим компонентом регулювання маси тіла у багатьох диких тварин - включаючи як ссавців, так і птахів (наприклад, [26,30,59,60]) '. Однак жоден з цих цитованих статей не надає жодних доказів того, що будь-яка тварина має два пункти втручання, лише є два протилежних селективних тиску на масу тіла.

Speakman [22] припускає, що модель подвійної точки втручання підтримується даними про дрібних гризунах [63–65]. Однак ці дослідження не дають жодних доказів того, що існує більше одного встановленого значення, натомість демонструючи ефект сезонності. Тобто вони надають докази того, що тварини поводяться так, ніби вони мають змінну задану величину. Speakman [58] використовував генетичну модель для прогнозування розподілу "індексу маси тіла (ІМТ) у сучасних людей, враховуючи хитру гіпотезу про хибність генів і стверджуючи, що вона добре підходить для спостережуваних розподілів. В електронному додатковому матеріалі, додаток D, ми показуємо, що прогнози цієї генетичної моделі змінюються, коли і нижньому, і верхньому порогам дозволяється зсуватися. Змінені прогнози не збігаються з спостереженнями, що означає, що розподіл маси тіла в людських популяціях насправді не підтримує облік, коли обидва пороги дрейфують. У будь-якому випадку, хоча аргумент, заснований на адаптивних поясненнях, може дати опис поведінки тварин, він не має пояснювальної сили, якщо це не логічно, і ми показали, що модель подвійного втручання не є.

(в) Роль голодомору

У стохастичному середовищі, такому, як це передбачається моделлю подвійного втручання, запаси енергії можуть здаватися вільно блукаючими між двома порогами. Спостережувана консистенція маси тіла багатьох людей з часом суперечить цьому прогнозуванню моделі. Однак звивисту вагу людей, схильних до ожиріння [10], можна пояснити цією моделлю: дієта буде успішною до досягнення нижньої точки втручання, після чого бажання припинити дієту буде сильним. Таким чином, ми не припускаємо, що модель з двома порогами не може допомогти нам зрозуміти контроль ваги, але вона повинна бути не тільки належним чином заснована в еволюційній теорії, але і бути значно витонченішою, враховуючи зміни в навколишньому середовищі.

Внески авторів

Всі автори створили дослідження та написали статтю.

Доступність даних

Код Matlab, який використовується для формування результатів, доступний на запит авторів.