一项由美国国立卫生研究院（NIH）领导的突破性研究表明，通过血液和尿液中的分子信号，可以追踪超加工食品的摄入量。这项新方法为研究人员提供了比食物日记和访谈更为可靠的选择。
这项研究于2025年5月20日在《PLOS医学》上发表，题为《识别和验证高超加工食品饮食的多代谢评分：一项观察性研究和事后随机对照交叉喂养试验》。该研究介绍了一种通过生物精确度量化饮食质量的方法。
分子在记忆失效时揭示真相
在这项广泛的研究中，NIH的研究人员开发了多代谢评分——从血液和尿液样本中提取的复合分子指纹，能够估计个体从超加工食品（UPFs）中获取的能量。
他们的方法基于两个数据集：
- 一项为期12个月的观察性研究，涉及718名年龄在50至74岁之间的美国成年人，他们提供了生物样本和详细的食物日志。
- 一项在NIH临床中心进行的控制喂养试验，涉及20名成年志愿者，他们在两周内交替食用80% UPFs或0% UPFs的饮食，并在医疗监督下生活。
使用机器学习技术，研究团队分析了超过1000种不同的代谢物——代谢的副产品——并发现了与高UPF摄入相关的反复出现的化学特征。
垃圾食品留下化学痕迹
研究人员表明，多代谢评分可以准确地区分同一个体在超加工和未加工饮食阶段的情况，而无需主观报告。这些生物标志物不跟踪特定产品（如苏打水或冷冻食品），而是识别出预测习惯性UPF消费的代谢模式。正如来自美国国家癌症研究所的首席研究员Erikka Loftfield博士解释的那样：
“我们发现这种签名不仅是对高超加工食品饮食模式的预测，而不仅仅是特定食品项目的预测。”
UPFs被定义为工业化制造、即食或即热的产品，通常热量高但营养成分低。在美国，它们现在占总热量摄入的近60%。
为更智能的营养科学铺平道路
传统的饮食研究往往依赖于自我报告的数据，这可能会因记忆不佳或误报而失真。Loftfield强调说：
“代谢组学不仅为我们提供了一个改进客观测量复杂暴露（如饮食和超加工食品摄入）方法的机会，还帮助我们理解饮食如何影响健康的机制。”
“我们需要一个更客观且可能更准确的测量方法。”
这项研究为分析早期研究中存档的生物样本提供了途径，即使食物日志不完整，也可以进行饮食质量的回顾性评估。
通过血液科学解码垃圾食品的长期影响
它还为评估UPF消费与长期健康风险（如癌症、2型糖尿病和心血管疾病）之间的关联打开了大门，尽管这项特定研究并未旨在证明因果关系。
研究人员建议将分析扩展到年轻群体和非西方饮食，以确保评分在不同食物文化和加工水平下的可靠性。这项工作是NIH国家癌症研究所内部项目的一部分，在世界上最大的专门生物医学研究医院——NIH临床中心进行。随着越来越多的世界转向工业化的食品系统，从生物样本中解码饮食摄入的能力可能会改变我们研究和监管营养的方式。
Kevin Hall，该研究的共同作者在接受《自然》杂志采访时说：“我们被困在这个工业化食品生产系统中，我们都吃超加工食品。”
“对大多数人来说，回到新鲜食物是很困难的，因为我们的食品系统现在已经设置成这样了。”
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