一项近期发表于《健康、人口与营养杂志》的研究评估了肠道微生物群饮食指数（DI-GM）与表型年龄加速（PAA）之间的关联。
研究发现，富含支持肠道微生物群多样性的食物的饮食与年龄加速减少相关，这指出了健康衰老和疾病预防的新策略。
摄入“有益食物”比减少“有害食物”更重要：增加有益成分（如纤维、发酵乳制品）的摄入与更显著的延缓衰老相关（OR 0.92），相较于减少红肉等有害食物（OR 0.97），其关联性更强。
衰老是全球健康的重要问题，影响寿命并增加疾病负担。饮食因素在调节衰老过程中的作用日益受到关注。健康的饮食模式，如DASH饮食和地中海饮食，可以通过减少氧化应激和炎症来延缓衰老过程；然而，饮食与衰老之间关联的具体机制仍不清楚。
研究表明，肠道微生物群的组成或多样性与衰老相关疾病之间存在联系。功能完整且多样化的肠道微生物群可以延缓衰老。相反，富含脂肪和精制谷物的不健康饮食可能导致肠道菌群失衡，从而加速衰老过程。
DI-GM是一种综合评分体系，通过平衡被认为对微生物多样性有害或有益的食物摄入量来评估饮食对肠道微生物群的影响。然而，它与生物衰老之间的关系尚不明确。
关于研究
在本研究中，研究人员探讨了DI-GM与PAA之间的关系。数据来自1999年至2018年在美国进行的国家健康与营养调查（NHANES）。参与者年龄需在20岁及以上，且需提供饮食和表型年龄数据。
DI-GM评分（范围：0–13）基于两次24小时饮食回忆数据，评分越高表明对肠道微生物群越有益。该指数最初包括14个组成部分，但由于NHANES中未包含绿茶，因此被排除。
评分基于性别特定的食物摄入中位数。当有益于肠道微生物群的食物摄入量等于或高于中位数时，得1分；低于中位数时，得0分。相反，当有害于肠道微生物群的食物摄入量低于中位数时，得1分；等于或高于中位数时，得0分。
表型年龄依赖于实际临床指标：生物年龄计算结合了常规血液检测结果（如白蛋白、肌酐、白细胞计数）以及生命体征（如血压）。
表型年龄基于10个生理指标（包括实际年龄），如肌酐、白蛋白、葡萄糖、淋巴细胞百分比、C反应蛋白、平均细胞体积、白细胞计数、碱性磷酸酶和红细胞分布宽度。通过线性回归分析，将表型年龄对实际年龄进行回归，计算年龄加速残差（ACR）。PAA被定义为正的ACR。
潜在的混杂变量包括性别、年龄、婚姻状况、种族、贫困收入比、体重指数（BMI）、酒精摄入量、吸烟状况、教育水平、糖尿病、心血管疾病（CVD）、体力活动、高血压和高脂血症。采用多变量回归模型评估DI-GM评分与ACR和PAA之间的关联。一个模型调整了性别和年龄，另一个模型调整了所有混杂因素。
此外，采用限制性立方样条分析评估PAA与DI-GM之间的非线性关系。值得注意的是，有害食物成分与PAA表现出显著的非线性关联，而总体DI-GM则表现出线性关联（非线性P = 0.063）。
此外，进行了分层分析，以探索在年龄、性别、酒精摄入量、种族、吸烟状况和慢性病状态（糖尿病、高脂血症和心血管疾病）定义的亚组中关联的一致性。
DI-GM与年龄组之间出现了显著的交互作用。此外，进行了多种敏感性分析，包括倾向评分匹配和缺失数据的多重插补，以验证研究结果的稳健性。
结果
避免有害食物仍然有帮助，但方式不同：虽然减少加工肉类和精制谷物的摄入降低了PAA风险，但这种关系并不完全线性，表明存在复杂的阈值效应。
研究共纳入29,435名NHANES参与者，平均年龄50.3岁。其中，50.7%为男性，48.4%为非西班牙裔白人，61.7%已婚或同居。此外，9,605人表现出PAA。具有PAA的个体显著更年长，BMI更高，平均DI-GM评分低于无PAA的个体。
具有PAA的个体在种族、性别、教育水平、吸烟状况和慢性病状态方面存在显著差异。此外，DI-GM评分越高，ACR和PAA风险越低。在调整性别和年龄的模型中，DI-GM评分每增加1分，PAA风险降低12%；在完全调整的模型中，风险降低7%。有益成分（OR = 0.92）对降低PAA风险的贡献比避免有害食物（OR = 0.97）更强。
DI-GM评分为5分（OR = 0.89）和6分及以上（OR = 0.74）的个体比评分为0–3分的个体显著降低了PAA风险。DI-GM评分与PAA风险之间存在线性负相关。分层分析显示，在各亚组中，DI-GM评分越高，PAA风险越低。同样，使用高级统计方法的敏感性分析证实了这些结果。
结论
综上所述，研究结果表明，更高的DI-GM评分与更低的ACR和PAA风险显著相关。具体而言，在完全调整的模型中，评分每增加1分，PAA风险降低7%。增加有益食物的摄入比减少有害食物的摄入效果更强。
这表明，饮食模式对肠道微生物群的潜在益处可能在延缓生物衰老中发挥关键作用。然而，由于这是一项基于24小时饮食回忆的横断面研究，无法推断因果关系，且长期饮食模式可能无法完全捕捉。
此外，缺乏对肠道微生物群的直接测量限制了机制性解释。未来的研究应关注长期干预和多组学整合，以探索宿主、微生物群和饮食之间的相互作用机制。
参考文献：
- Xu B, Huang Y, Zeng Y, Chen P, Wang Y, Liu X (2025). Association of a newly proposed dietary index for gut microbiota with phenotypic age acceleration: a cross-sectional study of NHANES 1999–2018. Journal of Health, Population and Nutrition, 44(1). DOI: 10.1186/s41043-025-01007-w,
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