想象一个世界，超市货架上的食品按照其健康程度进行评分，这种基于研究的简单评分系统已经存在于一些国家。营养成分分析系统（Nutrient Profiling Systems，简称NPS）通过明确的包装正面标签来评估食品的质量，基于其营养成分进行打分。例如，法国的Nutri-Score是一个彩虹色的系统，从A到E对食品进行分级；澳大利亚的Health Star Rating是一个五星级系统，以半星为单位对食品进行评分；英国的Traffic Light System则用绿、黄、红三种颜色标记营养水平。
相比之下，美国目前缺乏食品包装正面的评分系统。为了填补这一空白，Tufts大学最近开发了Food Compass系统，旨在解决现有系统的不足。然而，它使用的营养信息对于大多数食品和消费者来说并不容易获得。作为一名胃肠病学家和医师科学家，我致力于将最新的微生物组和营养数据更广泛地提供给公众。基于这些研究，我开发了Nutrient Consume Score（NCS），该系统使用所有食品可用的营养信息，从1到100对食品进行评分，并结合了对健康微生物组重要的因素。
营养成分分析系统的工作原理是什么？它们与其他消费者营养指南有何不同？
每个营养成分分析系统使用不同的评分算法，但大多数会给通常摄入不足的营养素和食物（如纤维、水果和蔬菜）赋予正分，而对过量摄入的营养素（如糖、饱和脂肪和钠）给予负分。这些分数汇总成一个总分：高分表示更健康的食品，低分表示较不健康的选项。例如，羽衣甘蓝富含纤维、钾和不饱和脂肪，同时糖、钠和饱和脂肪含量较低，因此会获得高分。相反，甜甜圈含糖、钠和饱和脂肪较高，但纤维、钾和不饱和脂肪含量较低，因此得分较低。像黑橄榄这样的食品，虽然纤维含量高但钠含量也高，得分则介于两者之间。
营养成分分析系统类似于食品包装背面或侧面的营养成分标签，帮助消费者做出明智的选择。这些标签提供了关于食品营养成分的信息，包括卡路里、宏量营养素和关键维生素及矿物质。这些数值是通过实验室分析和基于标准化份量的营养数据库确定的，并由美国食品药品监督管理局（FDA）监管。
然而，NPS的不同之处在于，它们将营养信息整合为一个可操作的单一评分。这意味着你不必花时间解读通常字体较小且难以理解的营养成分标签。
营养成分分析系统的算法普遍对未加工食品（如豆类、坚果、种子、水果、蔬菜和全谷物）评分较高，而对加工食品（如热狗、软饮料、蛋糕和饼干）评分较低。它们帮助人们重新平衡因食品加工而失衡的饮食，或根据配料改变的程度进行调整。这些系统补充了圣保罗大学研究人员开发的NOVA分类系统，该系统根据加工程度对食品进行分类，并引入了“超加工食品”一词，指经过大量工业加工并含有家庭烹饪中不常见的成分的食品。
尽管NOVA将超加工食品与不良健康结果（如肥胖、心理健康恶化、癌症和早逝）联系起来，但它将所有超加工食品视为同等，忽略了糖、钠和其他添加剂的差异。营养成分分析系统通过在超加工食品类别中识别更健康的选项提供了更多细节。例如，根据NOVA系统，植物奶（如杏仁奶或豆奶）可能被归类为超加工食品，但如果它们添加的糖和盐较少，则可能获得较高的NPS评分。
尽管营养成分分析系统有助于选择更健康的选项，但当前系统存在局限性。它们并不总是与其他研究完全一致，常常忽略调节微生物组和身体过程的生物活性化学物质，可能依赖不完整的数据，也不考虑酒精的热量和健康影响。
我设计的Nutrient Consume Score（NCS）旨在弥补这些不足，纳入了这些被忽视的食品成分。例如，它使用食品类别作为代理，涵盖有限数据区域，包括多酚、Omega-3脂肪酸和可发酵纤维等生物活性化合物。这些代理被整合到核心算法中，该算法使用营养比例来衡量食品加工的程度。
营养比例（如碳水化合物对纤维、饱和脂肪对不饱和脂肪和钠对钾的比例）反映了未加工食品细胞中天然营养成分的平衡，研究表明这与心血管代谢健康相关。例如，植物细胞壁提供结构强度并富含纤维，而能量囊泡储存碳水化合物。纤维减少糖吸收并发酵成丁酸，维持血糖并调节食欲。未加工食品的脂肪谱与细胞膜中的脂肪组成相似，饱和脂肪对不饱和脂肪的比例反映了不同类型脂肪对炎症和体重的影响。最后，钾对钠的比例反映了细胞膜泵的自然功能，即细胞内钾浓度较高，细胞外钠浓度较高，这影响血压以及微生物组和代谢健康。
目前正在进行同行评审的研究表明，Nutrient Consume Score与其他系统相比表现良好。该评分来自近5,000名美国人的营养数据，与血压、腰围和体重相关联。NCS还被集成到一款智能手机应用程序中，供公众使用，目前正在测试中。
虽然营养成分分析系统是更健康食品选择的有力工具，但它们也伴随着重要警告。大多数测试其效果的研究关注的是两个因素之间的关联，而不是因果关系。相关性并不证明因果关系。进一步的研究需要评估这些系统是否影响购买习惯、消费趋势和健康结果（如体重和血压）。此外，个人的饮食需求各不相同，个性化算法可以帮助改进这些评分，提供定制建议。
尽管如此，营养成分分析系统是应对代谢疾病上升率的有前途工具。它们在欧洲的应用展示了其潜力，可以改变消费者的购买习惯，并激励食品公司生产更健康的产品。美国人或许有一天会在美国看到类似的食品包装正面标签。在此之前，智能手机技术可以提供一种实用的方式，帮助消费者今天做出更明智的选择。
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