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推进精准营养:弥合机制洞察与临床实施

期刊:nature reviews endocrinologyDOI:10.1038/s41574-025-01141-9

精准营养(precision nutrition)的推进:弥合机制洞察与临床实践的桥梁

本文由Bruna R. da Silva(阿尔伯塔大学农业、食品与营养科学系)、Lorraine Brennan(都柏林大学学院食品与健康研究所)、Maria Aderuza Horst(阿尔伯塔大学及巴西戈亚斯联邦大学营养基因组学研究组)、David S. Wishart(阿尔伯塔大学生物科学系与计算机科学系)及Carla M. Prado(阿尔伯塔大学)共同撰写,发表于*Nature Reviews Endocrinology*。文章旨在澄清“精准营养”与“个性化营养(personalized nutrition)”的概念混淆,提出精准营养的明确定义,并探讨其实现框架、工具及临床转化路径。

核心观点与论据

1. 精准营养的定义及其与个性化营养的区别

当前,“精准营养”和“个性化营养”常被混用,但两者存在本质差异:
- 个性化营养基于表型(phenotype)、行为或生活方式数据(如BMI、饮食习惯),提供广义的饮食建议。
- 精准营养则依赖分子和生理层面的生物标志物(如代谢组学、蛋白质组学数据),通过量化机制解释个体对食物的差异反应。例如,通过多组学(multi-omics)技术分析DNA、代谢物或肠道菌群特征,生成更具靶向性的干预策略。
支持论据
- 引用Ordovas等(2018)指出,术语混淆导致研究标准不统一,阻碍证据整合。
- 作者提出精准营养需满足三个标准:数据深度(分子层面)、特异性(机制关联性)和量化能力(如代谢物浓度)。

2. 精准营养的数据层级与实现路径

精准营养需整合不同生物粒度的数据,按分辨率从低到高分为:
- 宏观层面(macro level):年龄、性别、体重等表型特征。
- 微观层面(micro level):临床指标(如血糖、胆固醇)和组织功能指标(如肝脏胰岛素抵抗、肠道屏障完整性)。
- 分子层面(molecular level):组学技术(如代谢组学、微生物组学)提供的高维数据。
支持论据
- 研究显示,分子数据可预测个体对膳食脂肪或碳水化合物的代谢差异(Riedl et al., 2020)。
- 作者强调,精准营养的核心在于通过高分辨率数据量化“饮食暴露-生物响应”的机制关联。

3. 代谢分型(metabotyping)作为可扩展的实践模型

代谢分型通过将人群划分为具有相似代谢特征的亚组,平衡个体化与规模化需求:
- 分层依据:从宏观表型(如BMI)到分子特征(如代谢物谱)。
- 应用案例:炎症标志物升高的亚组可能需针对性补充抗炎营养素(如ω-3脂肪酸)。
支持论据
- Hillesheim与Brennan(2020)指出,现有模型多忽略身体成分(body composition)等关键生理指标,需进一步优化。
- 随着组学技术普及,分子分型将提升亚组定义的精确性。

4. 人工智能(AI)与多组学整合的未来方向

AI在解析高维数据和非线性关系中的优势:
- 当前应用:学术场景中用于模式识别(如代谢通路预测)。
- 未来潜力:结合临床与环境数据,生成动态营养建议(如实时血糖调控算法)。
支持论据
- Wu等(2025)的综述显示,AI可提升代谢分型的预测准确性。
- 需解决挑战:数据标准化(如统一代谢物检测协议)和临床验证。

5. 临床转化面临的挑战与标准化需求

实现精准营养的临床落地需:
- 证据生成:随机对照试验比较传统指南、表型个性化与组学精准策略的疗效差异。
- 标准化框架:统一测量方法(如代谢组学平台)、干预协议和结局指标(如疾病发病率)。
支持论据
- Lee等(2022)指出,缺乏共识定义导致研究间难以横向比较。
- 作者呼吁建立跨学科协作平台,推动成本效益分析和适用人群界定。

意义与价值

本文的系统性论述具有以下贡献:
1. 概念澄清:明确区分“精准”与“个性化”营养,为领域建立统一术语。
2. 方法论框架:提出基于数据粒度的分层模型,指导研究设计。
3. 临床转化路线:强调代谢分型和AI的协同作用,并为标准化提供具体建议。
4. 跨学科推动:整合生物学、信息学与临床医学,助力营养学从经验科学向精准医学转型。

亮点总结

  • 理论创新:首次提出精准营养的量化定义与三级数据模型。
  • 实践指导:代谢分型模型为规模化应用提供可行路径。
  • 技术前瞻性:强调AI与多组学的整合潜力,呼应精准医学发展趋势。
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